UAV영상을 이용한 지적경계측량의 정확도 분석

UAV 영상과 직접측량 좌표를 비교해 지적경계측량의 정확도와 적용성을 분석했다.

UAV영상에 의한 지적경계측량의 정확도 분석 최근 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 3차원 영상을 이용한 디지털트윈 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 지적재조사측량에서 UAV영상은 경계결정 참고자료에만 이용되고 있어 지적측량 분야의 기반 마련을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 UAV 드론영상에 의해 취득된 3차원 좌표와 직접측량에 의해 취득된 좌표를 비교․분석하고, 지적필지 경계점에 대하여 UAV영상을 이용한 지적경계측량의 적용가능성을 제시하는데 목적이 있다. 연구의 내용을 요약하면 다음과 같다. 1) 선행연구의 분석을 통하여 UAV 영상에서 취득한 정사영상을 활용하여 위치정보를 취득하고 지적측량 분야에 활용할 수 있는 이론과 동향을 파악하였다. 2) 연구를 위한 실험 지역으로는 강원도 양구군 해안면 만대리 중 1㎞×1㎞의 1,158필지를 선정하였으며, 기존 지적기준점 37점을 지상기준점(GCP)으로 사용하고 신설 기준점 15점은 검사점으로 Trimble사의 R-10장비를 사용한 GPS측량의 결과를 사용하였다. 3) 드론촬영은 DJI사의 Matrices-210과 INSPIRE-2를 사용하였고, Virtual Surveyor 프로그램에 의해 고해상도 정사영상(Tiff)과 수치표면모델(DSM)로 3D 모델링하였으며, 이로부터 경계를 추출하였다.

다만, 도심지, 건물 처마, 식생 음영지역 등은 영상의 찌그러짐 현상이 발생하여 경계를 판독에 어려움이 있었다. 4) 지상기준점(GCP) 52점 중 37점의 지적기준점을 지상기준점으로 사용하여 지적기준점 성과, RTK 성과, UAV 영상 취득성과와 비교분석한 결과 지적기준점 성과와 RTK의 평균 RMSE는 0.009m, RTK와 드론영상 취득좌표의 RMSE는 0.018m, 지적기준점성과와 드론영상 취득좌표의 RMSE는 0.021m로 분석되었으며, 15점의 신설점을 검사점으로 측량하여 정확도를 분석한 결과에서는 평면위치의 평균 RMSE는 0.020m로서 「지적재조사측량규정」의 허용오차인 0.03m 이내임을 확인하였다. 5) 추출된 정사영상의 경계는 DXF형식으로 저장하고 이를 RTK측량 성과와 중첩하여 성과를 비교하였으며, 추출된 경계는 1,158필지로 일필지롤 확정한 필지 면적은 임야지역과 도로·구거 등을 제외하고 직접측량 면적과 비교하였다. 경계점의 경우 우선적으로 고정지형물의 모서리 부분 184점에 대해 드론영상과 직접측량 성과를 비교한 결과 RMSE는 0.087m, 최대 0.268m의 정확도를 보여 1/1,000축척 도면에서 고려할 때 도상 0.3mm인 30cm 이내임을 확인하였다.

6) UAV영상에 의한 지적측량 분야의 활용은 대규모측량지역, 접근불능지역 등에서 효과적으로 활용하여 시간과 비용을 절약할 수 있을 것으로 판단되며, 향후, 도심지, 건물처마 등 영상 일그러짐 현상, 경작지와 비경작지 등을 확실히 구분할 수 있는 분석기술을 추가 보완하여 지적경계측량에 UAV영상을 활용하는 방식을 적용할 수 있도록 프로세스 개선이 필요하다. Accuracy Analysis of Cadastral Boundary Surveying by Using UAV Images Recently, digital twin research using 3D images of UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) has been actively conducted, but in cadastral resurvey projects, UAV images are used only as reference materials for boundary determination, so it is necessary to study for the cadastral survey practice.

In this study, the three-dimensional coordinates by UAV imaging and the coordinates of cadastral parcel boundary points to cadastral surveying are reviewed in the case of using high-resolution 3D UAV images to applicability of cadastral boundary surveying. The results of the study are summarized as follows; 1) Through the analysis of previous research, orthophoto images from UAV images were used to identify theories and trends that can be used in cadastral survey. 2) The experimental test area for the study, 1,158 parcels of 1km×1km were located in Yanggu-gun, Gangwon-do, and 37 existing cadastral control points were used as ground control points(GCP) and 15 new control points were used.

3) UAV photography was performed using DJI's Matrice-210 and INSPIRE-2, and the boundaries were extracted by 3D modelling by using high-resolution orthophoto(Tiff) and digital surface model (DSM) using the Virtual Surveyor software. 4) As a result of comparative analysis using 37 of GCP, the cadastral control points, RTK surveying points, and points by UAV images were compared and analyzed, RMSE of the cadastral control points and RTK was 0.006m, RMSE of RTK and UAV images was 0.013m, and RMSE of the cadastral control points and the UAV images was 0.028m.

The horizontal accuracy of 15 new points as inspection points, the RMSE was 0.014m, which was within the tolerance of the Aerial Surveyng Gideline of NGII. 5) The boundaries of 1,158 parcels of the extracted orthoimages were stored in DXF format and superimposed with the RTK survey results, and the area of ntotal parcels determined by the parcel was compared with the direct survey area, that excluding the forest area and roads and culverts.

The UAV images and direct survey were compared in the case of boundary points of 184 points at the edge of the fixed feature, and the RMSE showed an accuracy of 0.087m with maximum 0.268m, which was within 30cm (0.3mm in map scale 1/1,000) that is same as the agricultural resurvey project. 6) The use of UAV images can be effectively used in large-scale survey projects or inaccessible area projects, and in the future, it is necessary to improve the process of using UAV images can be applied to cadastral boundary survey that can clearly distinguishing between cultivated and uncultivated land, image distortion phenomena, such as city areas and building eaves.