무인비행장치 측정정보 기반 정사영상 구축 기술 개발

무인비행장치 측정정보를 활용한 정사영상 구축 기술을 개발했다.

정사영상은 거리, 위치정보, 면적 등의 다양한 정보를 얻을 수 있어 많은 분야에서 제작 및 활용이 이루어 지고 있다. 기존의 정사영상 제작은 주로 유인항공기나 위성 촬영을 활용하여 수행되고 있으며, 이러한 방법은 취득 영상의 해상도가 낮고 소규모 지역의 촬영에서는 비효율적이며, 지형지물의 지속적인 변화에 대응하기 힘든 단점이 있다. 이에 최근 장비의 구축이 용이하고 비교적으로 경제적이며 높은 해상도의 영상 취득이 가능한 무인비행장치를 통해 구축된 공간정보를 활용한 연구가 활발히 수행되고 있다. 정사영상을 통한 공간정보 분석을 위해서는 영상의 높은 위치정확도가 필수적으로 선행되어야 한다. 이를 위해 VRS-RTK와 같은 측량장비를 촬용하여 지상기준점을 취득하고, 취득 영상에 Geo-referencing을 수행한다. 하지만 공간정보 생성이 긴급하게 필요한 재난·재해 상황이나 수상·산간 지형 등 지상기준점의 측량이 난해한 물리적 환경의 경우 무기준점 방식의 정사영상 구축을 수행하게 되며, 이는 위치오차 발생으로 정확도가 미흡하다는 한계점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 지상기준점 측량 없이, 무인비행장치 측정정보만을 활용하여 지상기준점을 추정하고, 이를 활용하여 정사영상을 구축하고 활용성 검증을 실시하였다. 약 15분간의 비행을 통하여 1.32cm/pixel 수준의 고해상도 항공사진 254매를 취득하였다.

그리고 무인비행장치 측정정보(무인비행장치 위치정보, 카메라 자세정보) 기반 6곳의 지상기준점 위치를 추정하였다. Point cloud 기반 프로그램을 통해 항공사진 및 무인비행장치 측정정보 기반 추정된 지상기준점을 활용한 정사영상을 생성하였다. 그 결과 1.59cm/pixel의 지상표본거리 및 RMSE X= 0.882m, RMSE Y= 0.581m, RMSE Z= 0.018m, RMSE Total= 1.057m 수준의 오차를 가진 정사영상이 생성되었다. 또한, VRS-RTK 지상기준점 기반 정사영상, 무기준점 기반 정사영상과 오차 분석을 통하여 무기준점 기반 정사영상에 비하여 약 74.53%의 오차 감소효과가 발생하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 무인비행장치 측정정보 기반 정사영상 제작 방법은 향후 지상기준점 측량이 난해한 물리적 환경에서, 무인비행장치 기반 정사영상 제작 시 큰 활용도가 있을 것으로 판단된다. Studies using Unmanned Aerial Vehicle(UAV) are being actively conducted to obtain and apply spatial information. Spatial information based on orthophoto can be analyzed only when positional accuracy of these photos is high.

To solve this problem, survey techniques, such as Virtual Reference Station - Real Time Kinematic(VRS-RTK) are used to create a Ground Control Point(GCP), and geo-referencing is performed on the images. However, orthophoto based on non-fiducial points are generated in scenarios where spatial information is urgently required or in physical environments where GCPs are unlikely to be surveyed. In this method, a location error occurs and reduces the accuracy of orthophoto. In this study, a method that estimates GCPs using only measurement information using UAV without a GCP survey and generates orthophoto and its applicability is verified. Aerial photos were obtained using UAV.

The location of GCPs was estimated based on measurement information using UAV. Subsequently, the aerial photos and GCPs estimated based on UAV measurement information were used to generate an orthophoto. This orthophoto was compared with those based on VRS-RTK GCPs and non-fiducial points in an error analysis. It is anticipated that the method proposed in this study to generate orthophoto based on information surveyed using the UAV can be effectively applied under physical environments where GCPs are unlikely to be established.