Note
동해안 군사시설보호구역 주변 향호 연안역을 대상으로 무인항공사진측량에 관한 예비 연구
김백운
1· 윤공현
1· 장태수
2· 박장준
3· 김성필
4*1충남대학교 해양연구소 (34134) 대전광역시 유성구 대학로 99
2한국해양대학교 해양과학기술대학 해양환경학과 (49112) 부산광역시 영도구 태종로 727
3충남대학교 자연과학대학 해양환경과학과 (34134) 대전광역시 유성구 대학로 99
4한국지질자원연구원 포항지질자원실증연구센터 (37559) 경상북도 포항시 북구 흥해읍 영일만대로 905
A Preliminary Study on UAV Photogrammetry for the Hyanho Coast Near the Military Reservation Zone, Eastern Coast of Korea
Baeck-Oon Kim
1, Kong-Hyun Yun
1, Tae-Soo Chang
2, Jang-Jun Bahk
3, and Seong-Pil Kim
4*1Institute of Marine Sciences, Chungnam National University Daejeon 34134, Korea
2Department of Ocean Science, College of Ocean Science and Technology Korea Maritime and Ocean University, Busan 49112, Korea
3Oceanography & Ocean Environmental Sciences, College of Natural Sciences Chungnam National University, Daejeon 34134, Korea
4Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources, Pohang Branch Pohang 37559, Korea
Abstract : To evaluate the accuracy of UAV photogrammetry for Hyangho coast, eastern coast of Korea, we conducted a field experiment wherein UAV photogrammetry test was repeated three times. Since the Haygho coast is located within a military reservation zone, it was necessary to obtain permission to gain access to the beach and to have sensitive aerial photographs showing military facilities inspected and cropped. The standard deviation of the UAV shooting position between the three tests was less than 1 m, but repeatability of footprint on the ground was low due to wind-driven variability of the UAV pose. Self- calibrating bundle adjustment(SCBA) of implementing non-metric camera calibration was failed in one test.
In two tests, the vertical error was twice as large as the pixel size except for those areas that were subject to security inspection and cropping. Given the problems that can arise with regard to the repeatability of the shooting area as well as the possibility of failure with regard to SCBA, we strongly recommend that UAV photogrammetry in coastal areas needs to be repeated at least twice.
Key words : UAV photogrammetry, coastal zone, military reservation zone, self-calibrating bundle adjustment, digital surface model, accuracy
*Corresponding author. E-mail : [email protected]
1. 서 론
연안역은 지구표면에서 지형·지질의 변화가 가장 심한 장소이므로 그 변화를 측정·기록하기 위해서는 주기적인 관측이 요구된다. 수심측량과 육상측량은 각각의 경계 지 역에 해당하는 연안역에서 효율성이 크게 떨어진다. 이러 한 기술적인 문제와 더불어 주기적인 관측이 부족하기 때문에 일반적으로 대부분의 연안역은 최신의 지형정보 가 불충분하여 백색지대(white zone)로 남겨지는 문제가 있다.
3 차원 지형정보를 취득하는 방법으로 항공사진측량, 위 성영상측량, GPS 측량, 항공라이다측량 등이 있다. GPS 측량은 정확도가 높지만 측량면적에 비례하여 비용이 크 게 증가하는 단점이 있다. 위성영상과 국토지리정보원에 서 수집한 항공사진은 지역과 시기에 따라 축척이 다르고 사용자가 원하는 시기와 불일치할 수 있기 때문에 활용 가능성이 낮다. 연안역에 가장 적합하다고 알려진 항공라 이다 측량은 고비용으로 인해 대규모 사업에 한정하여 사 용되는 실정이다. 최근 경제성 및 효율성 측면에서 주목받 기 시작한 무인항공사진측량은 임의의 시점에 해상도가 높은 자료를 제공하기 때문에 이를 활용하는 연구가 활발 하게 수행되고 있다(김 등 2014; 최 2015).
이러한 추세에 부응하여 한국지질자원연구원의 주요 사 업의 하나인 “지질도 사업”에서 연안역 지형정보의 갱신 을 위하여 무인항공사진측량 장비를 도입하였다. 기존의 방법을 대체할 수 있는지 여부를 파악하기 위해서는 정확 성과 실무에 적합한 효율성에 관한 검토가 요구된다.
군사적 목적으로 특수하게 개발된 무인항공기를 제외한 민간용 무인항공기는 진동 및 비측량용 카메라의 사용에 따른 정확도 문제와 저고도 운용에 따른 촬영범위의 협소 화 문제가 있다(Table 1). 특히 회전익 무인항공기의 경우 짐벌(gimbal) 시스템이 진동을 대폭 감소시킨다는 의견이 있으나(정 등 2010), 실제 현장에서 무인항공촬영 시 카메 라가 송신하는 비디오 영상에서 확인할 수 있는 영상 진 동은 우려할 만한 수준이다. 진동에 의한 영상 품질의 저 하가 측량 성과에 얼마만큼 악영향을 미치는지에 관한 논 의는 아직까지 미미한 실정이다. 비측량용 카메라는 렌즈
왜곡 뿐만 아니라 무인항공촬영 시 초점거리, 주점좌표 등 이 변동하는 문제가 있다(Leica Geosystems 2003). 통신 범위에 대한 기술적인 제한과 더불어 150 m 이내로 촬영 고도를 제한하는 법적 규제는 무인항공기의 성능에 상관 없이 저고도로 통신가능 거리 이내로서 협소한 지역을 대 상으로 운용될 수밖에 없다. 광역을 대상으로 하는 경우 무인항공기의 운항 횟수가 증가함에 따라 항공사진의 수 량이 증가함으로써 항공사진 분석 및 도화 작업에 시간과 비용이 크게 증가할 수 있다. 무인항공사진측량을 실무적 으로 수행하기 위해서는 대량의 자료를 신속하게 처리할 수 있는 자동화된 방법이 요구된다.
무인항공사진측량의 정확도 수준이 기존의 전문적인 항 공사진측량에 버금가는지 여부에 관한 최근의 연구들은 확실한 결론을 내리지 못하고 있다(Vallet et al. 2011;
Gini et al. 2013; Colomina and Molina 2014). Colomina and Molina (2014)은 컴퓨터 비젼과 항공삼각측량을 융합 한 새로운 세대의 소프트웨어(예를 들면, PhotoScan 등)가 출현함으로써 저가 장비의 구성으로 인해 비전문적인 영 역으로 간주되어 온 무인항공사진측량이 전문적인 영역으 로 진입할 수 있는 계기가 마련되었다고 보고하였다. Gini et al. (2013)은 무인항공촬영 영상을 대상으로 전통적인 항공사진측량 소프트웨어와 새로운 세대의 소프트웨어에 의한 성과물을 비교한 결과, 전통적인 소프트웨어는 정확 도 측면에서 여전히 우수하다고 보고하였으나 접합점(tie points) 을 수동 또는 반자동 방법으로 측정하기 때문에 효 율성 측면에서는 새로운 세대의 소프트웨어가 우수하다고 보고하였다. Goncalves and Henriques (2015)는 연안역을 대상으로 하는 무인항공사진측량이 기존의 전통적인 항공 사진측량을 대체할 수 있을 정도로 정확하다고 보고하였 다. 이 연구에서 고정익 무인항공기를 사용하였으며 컴퓨 터 비젼과 자체검정번들조정이 결합된 새로운 세대의 상 업용 소프트웨어를 사용하였다는 것이 주목할 만하다.
본 연구에서는 현장조사를 통하여 비측량용 카메라를 검교정하는 자체검정번들조정(Self-Calibrating Bundle Adjustment) 에 의한 항공삼각측량으로 무인항공사진측량 의 정확도를 파악하고자 한다. 이를 위하여 당해년도 지질 도 사업지구의 연안역을 대상으로 3회 반복 촬영하여 수 치표면모형의 오차수준을 파악하였다. 특히 연구지역이 군사시설보호구역 주변에 위치하게 됨으로써 예상치 못한 시행착오를 경험한 바, 이와 같은 지역에서 무인항공사진 측량에 지침이 될 사항을 보고하고자 한다.
2. 무인항공사진측량 장비
무인항공기는 일반 카메라의 탑재가 가능한 DJI 사의 UAV GD-801A 모델을 기본으로 (주)공간정보(http://
Table 1. Comparison of aerial photogrammetry Item Traditional
(professional)
UAV
(amateur) Advantage Platform Airplane
(Pilot)
Drone
(Operator) Economic Sensor Metric camera Non-metric camera Economic Altitude 1 −2 km < 150 m High
resolution
www.geomatic.co.kr/)에서 개발한 것이다. 무인항공기의 기체중량은 4.4 kg이고, 최대 이륙 하중은 11 kg이다 (http://www.spaceinfo.co.kr/). 리튬 폴리머 배터리를 사용 하며, 비행시간은 15분이고, 설정된 항로를 따라 자동으로 운항할 수 있다. 무인항공사진측량 장비는 무인항공기와 다종의 통신, 모니터링 장비 등으로 구성된 규모있는 장비 로서 Fig. 1과 같이 승합차로 운반하여야 한다.
무인항공기에 탑재된 카메라는 Panasonic사의 LUMIX G Camera GH-4 이다. 카메라의 주요 제원은 Table 2와 같다.
3. 현장조사
연구지역
본 연구의 당초 계획은 한국지질자원연구원의 당해년도 지질도 사업지구에서 동해안에 전형적인 연안환경을 대표 하는 향호 지역과 연곡천 지역을 대상으로 지형도를 시범
적으로 구축하는 것이었다. 그런데 해당 연안지역은 군사 시설이 밀집한 지역으로서 철조망 등이 설치되어 있기 때 문에 해빈으로의 접근이 제한받는 지역이 대부분이었다.
현장조사 개요
연구지역에서 2회에 걸쳐 현장조사를 수행하였다(Table 3). 인력 부족과 당해년도 초에 도입된 장비에 대한 시험
· 실습 시간의 부족으로 1차 조사에서 처음으로 무인항공 촬영을 시도하게 되었다.
1차 조사 1일차에 예상치 못한 보안규정 관련 문제가 발생하였다. 사전에 연구지역을 대상으로 무인항공촬영을 허가받았음에도 불구하고, 군사시설 보안기관은 해빈으로 의 접근을 불허하면서 별도의 허가절차를 요구하였다. 이 과정은 소정의 시간이 필요하므로 1차 조사 기간에 촬영 목표 달성은 불가능하게 되었다. 대신 무인항공촬영 시스 템의 작동을 시험하였고, 익일에는 비군사 지역(사전에 촬 영허가 받은 소돌 해빈)을 대상으로 무인항공촬영을 계획 하였다. 그러나, 설상가상으로 2일차에 예보와 달리 현지 기상악화로 인해 아무런 소득 없이 1차 조사를 종료하게 되었다.
2차 조사에는 촬영작업 일수를 4일로 확대하여 계획하 였다. 2차 조사 1일차에 처음으로 무인항공촬영을 성공하 였다. 경험 부족과 무인항공기를 가시거리 이내에서 운용 하고자 하는 안전상의 이유로 촬영범위와 운항시간을 매 우 보수적으로 설정하였다. 촬영고도 130 m, 운항시간 5분 정도로 총 19매의 항공사진을 획득하였다(Fig. 2). 그 런데 무인항공기와 통신장비 간에 원활하지 못한 통신으 로 작업시간이 상당히 많이 소요되었기 때문에 새로이 촬 영범위를 확대하는 대신 동일한 촬영을 반복함으로써 1일 차 조사를 종료하였다.
2차 조사 2일차에 향호지역에서 촬영범위를 확대하여 촬영을 시도하였으나, 불안정한 통신문제가 재차 발생하 였고, 결국에는 촬영을 중단할 만큼 심각한 통신문제가 발 생하였다. 추후에 군사지역 주변에서는 무선통신이 원활 하지 않을 수 있다는 사실을 알게 되었다. 이러한 통신문 제를 어떻게 해결해야 하는지 조사할 필요가 있다. 통신문 Table 2. Camera specification
Camera model LUMIX G Camera GH-4 Lens type Digital Single lens Mirrorless Sensor size 17.3 × 13.0 mm (in 4:3 ratio) File size 4608 × 3456
Focal length 12 −140 mm
Fig. 1. Photograph showing UAV photogrammetry system
Table 3. Summary of field campaign for UAV photogrammetry
Campaign Period Location Result
First 2016. 6. 22 −25 (shooting work for 2 days)
Hyangho 1st day: encounter problem that access to beach is not allowed 2nd day: dismiss due to rain
Second 2016. 7. 25 −28
(expected shooting work for 4 days)
Hyangho 1st day: install and survey GCPs shooting repeatedly 3 times
security inspection and treatment of photographs 2nd day: survey GCPs additionally
survey CPs
dismiss due to communication problems
Fig. 2. Aerial photographs taken by UAV photogrammetry system (after security treatment)
제 해결에 매진하는 동안, 나머지 인력은 1일차에 촬영한 항공사진에서 선정한 인공 지형지물을 대상으로 지상기준 점(Ground Control Point)과 검사점(Check Point)을 측량
하였다. 통신문제로 인하여 당초 촬영목표를 달성하지 못 하였으나, 다행하게도 3회 반복 촬영하는 시험 운용이 성 공함으로써 무인항공사진측량의 정확도를 파악할 수 있게 되었다. 특기할 사항은 촬영한 모든 항공사진은 보안기관 에서 군사시설에 대한 보안처리 과정을 거친다는 점이다.
Fig. 3은 무인항공기 촬영 위치의 수평좌표 값을 도시한 것으로서 3회 시험운용의 항적도를 나타낸다. 각각의 촬 영 위치에서 시험운용 간 수평 및 수직좌표의 표준편차를 계산한 결과, X는 0.07−0.47 m, Y는 0.02−0.24 m, Z는 0.26−0.89 m의 범위로서 1 m 미만이었다(Table 4). 이는 촬영 계획의 재현성이 우수한 무인항공기임을 보여준다.
GPS 측량
무인항공기의 자동항법이 측량등급(mapping-grade)의 표정 시스템(Orientation System)으로 구성되어 있다면, 지상기준점을 측정할 필요가 없다(Colomina and Molina 2014). 이러한 등급에 미치지 못하는 무인항공사진측량 장 비는 항공삼각측량을 위해 지상기준점 측량이 요구된다.
일반적으로 항공사진 블록의 절대 표정을 위해서는 공간 적으로 균일하게 분포한 9점의 지상기준점이면 충분하다 (Goncalves and Henriques 2015). 그러나 비측량용 카메라 의 검교정을 위한 자체검정번들조정을 수행하기 위해서는 지상기준점의 요구량이 크게 증가한다(Leica Geosystems 2003).
Fig. 3. Track chart of UAV flights on the Hyangho coast
Table 4. Minimum, maximum, and average values of standard deviations of orientation variables between 3 tests at each UAV position
Item X (m)
Y (m)
Z (m)
Omega (deg)
Phi (deg)
Kappa (deg) Min. 0.07 0.02 0.26 0.60 0.27 0.15 Max. 0.47 0.24 0.89 3.06 2.42 1.09 Avg. 0.15 0.12 0.58 1.97 0.82 0.64
Fig. 4. Photographs showing GPS survey
GPS 측량 성과를 평가하기 위해 우선 연구지역 주변에 설치된 3점의 국가통합기준점을 측량하였다(Fig. 4(a)). 일 반적으로 해빈에는 지상기준점으로 사용할 수 있는 지형 지물이 부재하므로 해빈의 10 지점에 대공표지를 설치하 고 측량을 수행하였다(Fig. 4(b)). 대공표지는 촬영계획 시 지상화소거리(GSD)를 최대 20 cm까지 예상하였기 때문 에 흰색 바탕에 20 cm 두께의 검정색 X 자를 인쇄한 1 × 1 m의 천막으로 사용하였다. 해빈의 배후 지역은 도로의 표시선 등 인공 지형지물이 풍부하므로 항공사진에서 선 명하게 표현된 13점의 지형지물을 선정하여 GPS 측량을 수행하였다(Fig. 4(c)). 검사점은 항공사진측량과 그 성과 물인 수치표면모형의 정확도를 검증하게 해주는 매우 중 요한 자료이므로 그 수량에 상관없이 반드시 검사점 측량 을 수행하여야 한다. 촬영 대상지역에 임의로 설정한 5개 의 횡단선을 따라 임의의 간격으로 총 260점의 검사점을 측량하였다(Fig. 4(d)). Fig. 5는 촬영 대상지역에서 GPS 측량으로 수집한 지상기준점과 검사점의 분포를 도시한 것이다.
4. 항공사진 분석 및 정확도 평가
항공사진분석 개요
Fig. 6은 항공사진 분석의 개략적인 흐름도를 도시한 것이다. 항공사진과 지상기준점의 3차원 지상좌표값을 이용하여 항공사진 표정을 수행한다. 본 연구에서는 전
통적인 항공삼각측량 방법의 하나인 상용 소프트웨어로 서 ERDAR/LPS를 사용한다. 자체검정번들조정 이후 자 동적인 프로세스로 수치표면모형(DSM)을 제작하고 이에 근거하여 정사영상을 제작한다. 검사점을 이용하여 수치 표면모형의 정확도를 파악한다.
항공사진 표정
항공사진 표정에서 전통적인 방법의 경우 측량용 카메 라를 사용하기 때문에 이미 주어진 카메라 검교정 계수가 입력 값으로 사용된다. 그러나, 무인항공촬영 시스템과 같 Fig. 5. Map showing distribution of GCPs and CPs
Fig. 6. Flowchart of analysing aerial photographs
이 비측량용 카메라를 사용하는 경우에는 별도로 카메라 검교정 실험을 수행하여 검교정 계수를 구하거나(정 등 2010; 김 등 2015), 촬영된 항공사진을 직접 이용하여 카 메라 검교정을 수행하는 자체검정번들조정에 의한 항공사 진 표정을 수행하여야 한다(Goncalves and Henriques 2015). 자체검정번들조정을 효과적으로 수행하기 위해서 는 지상기준점의 개수는 한 쌍의 항공사진의 중첩부분에 서 최소한 6점이 요구되고, 지상기준점의 정확도는 화소 의 0.2 배 수준이어야 한다(Leica Geosystems 2003). 이와 같이 엄격한 요구조건을 충족시키기 어렵기 때문에 자체 검정번들조정을 성공적으로 수행하기는 쉽지 않다.
Fig. 7 은 자체검정을 수행하지 않는 번들조정으로 항공 사진을 표정한 결과 항공사진 블록의 모습을 도시한 것이 다. 앞에서 기술한 바와 같이 3회 반복 시험운용에서 항적 은 크게 차이가 나지 않았으나, 촬영범위(지상영역)는 큰 차이를 보였다. 이는 Table 4에 제시된 바와 같이 사진촬 영 시 회전각(rotation angle) 변동에 따른 것이다. 시험 1 에서 촬영범위가 가장 크고, 시험 3에서 촬영범위가 가장 작게 나타났다. 마찬가지로 운항 코스 간 중복도는 시험 1 에서 가장 작았다. 약간 다른 관점에서 항공사진을 살펴보 면(Fig. 2), 사진번호 3−9의 경우 시험 1, 사진번호 11−19 의 경우 시험 3의 항공사진에서 해역의 너비가 가장 큰 것을 볼 수 있다. 이러한 결과는 촬영위치에 대한 높은 재 현성과 달리 촬영된 지상영역에 대한 재현성은 회전각 변 동으로 인해 낮아질 수 있음을 의미한다. 특히 바람의 영 향이 크게 작용하는 연안역은 지상영역의 재현성이 더욱
낮아질 수 있다.
자체검정번들조정에 의한 항공사진 표정은 Fig. 3에서 서남쪽(육지 쪽) 스트립(strip)의 항공사진만을 사용하여 수행하였다. 그 이유는 바다 쪽에 위치한 항공사진은 지상 기준점의 개수가 부족하기 때문이다. 또한, 바다로 인해 지상기준점이 육상에 편중 분포하며, 이러한 불균등한 지 상기준점의 분포는 항공삼각측량의 품질에 악영향을 미치 기 때문이다(Kim et al. 2014; Goncalves and Henriques 2015). Table 5 는 자체검정번들조정에 의한 항공사진 표정 의 결과를 도시한 것이다. 시험 3의 경우 항공삼각측량을 성공하지 못하였다. 시험 1과 2에서 카메라 초점거리, 주 점좌표 및 렌즈왜곡의 상수에 관한 계산 값을 볼 수 있 다. 2회의 실험으로 카메라 검교정 성과를 판정하기는 어 렵지만, 초점거리와 렌즈왜곡 상수는 주점좌표와 달리 시 험 간 유사한 결과를 보여주었다.
수치표면모형의 정확도 평가
Table 5 는 자체검정번들조정에 의한 항공사진 표정을 수행한 결과 지상기준점에 대한 RMSE를 나타낸 것이 다. 총 영상 unit-weight RMSE는 대략 0.3 화소의 수준으 로 매우 양호한 결과를 나타내며, 수평 영상좌표의 오차는 0.5 화소 정도로 항공사진의 표정은 매우 정확하게 이루어 졌음을 의미한다.
그러나 항공삼각측량의 계산 과정에 사용되지 않는 독 립적인 검사점을 이용하여 항공삼각측량의 오차를 평가하 여야 한다. 항공사진의 표정 이후 LPS 소프트웨어의 자동 Fig. 7. Footprint of block of photographs after aerial triangulation without self calibration is performed shows that
shooting area between tests is different
Table 5. Results of Self-Calibrating Bundle Adjustment Test TIUW
RMSE
Image X (pixel)
Image Y (pixel)
F (mm)
Xo (mm)
Yo
(mm) K1 K2
1 0.26 0.41 0.49 12.14 0.0709 −0.0963 −1.37e-4 1.34e-7
2 0.35 0.55 0.63 12.02 0.0073 −0.0620 −1.34e-4 6.89e-8
적인 프로세스에 의하여 수치표면모형을 생성하였다. 수 치표면모형은 원 항공사진의 지상화소거리 0.045 m의 10 배에 해당하는 0.45 m의 화소로 생성하였다. 수치표면 모형의 수직좌표와 검사점의 수직좌표 사이의 표고차 (DSM - CP) 를 계산하였다. Table 6은 시험 1과 시험 2에 대한 표고차의 통계값을 정리한 것이다.
본 연구에서 수집한 무인항공촬영 영상은 축척이 1:10,000 정도이며(초점거리/촬영고도), 지상화소거리는 약 0.045 m이다. Table 2에 제시된 디지털 카메라의 사양 에 근거하여 60% 중복 촬영된 항공사진 블록의 입체영상 을 가정할 때 시차 오차(parallax error)는 약 1.5배의 수직 좌표 오차를 발생시킨다. 즉, 1화소의 수평좌표 오차에 상 응하는 수직좌표의 기대오차는 1.5화소인 0.068 m이다.
Table 6에서 시험 1과 시험 2의 검사점 수는 각각 129 와 109이며, 두 시험에서 검사점 수가 상이한 까닭은 생성 된 수치표면모형의 공간적인 범위가 다르기 때문이다. 표 고차는 시험 1에서 최대 1.4 m에 달하였고, 표고차의 평 균은 시험 1과 시험 2에서 각각 0.12 m와 0.04 m이었다.
평균적으로 수치표면모형은 실제 지형보다 고도가 높다는 것을 의미한다. 시험 1의 경우 지상화소거리의 약 3배에 달하는 크기로서 정오차(systematic error)의 영향이 작지 않다는 것을 의미한다. 표고차의 RMSE는 시험 1과 시험 2에서 각각 0.29 m와 0.18 m로서 지상화소거리의 6배와 4배에 해당한다. 이러한 결과는 수평오차가 1화소 이내 (subpixel) 수준인(즉, 수직오차는 60% 중복도의 경우에 지상화소거리의 1.5배 이내) 전통적인 항공사진측량에 비 하여 오차가 불량하다고 할 수 있다.
표고차의 대표값(평균과 RMSE)으로 본 연구의 무인항 공사진측량의 정확도에 대한 평가를 결론하기 전에 표고 차에 대한 상세한 분석을 수행하였다. Fig. 8은 시험 1과 시험 2의 표고차에 대한 0.1 m 간격의 빈도 분포를 도시 한 것이다. 두 시험에서 표고차의 최빈값은 0−0.1 m의 범 위에 있으며, 70%가 넘는 표고차가 −0.1−0.1 m의 범위에 있다. ±0.2 m를 넘는 표고차는 빈도가 5% 이내의 미미한 수준임을 볼 수 있다. 과대오차가 공간적으로 어떠한 양상 을 보이는지 살펴보기 위해 검사점을 표고차가 ±0.1 m 보 다 큰 적색 검사점과 표고차가 ±0.1 m 이하인 청색 검사 점으로 구분하여 도시하였다(Fig. 9). 적색 검사점은 두 시 험에서 최북단 횡단선과 일치하는데 이는 수치표고모형의 가장자리에 있기 때문에 과대오차가 발생할 수 있다. 특히 Table 6. Statistics of elevation difference between DSM
and CPs
Test No. of CPs Range (m) Avg. (m) RMSE (m) 1 129 −0.47−1.40 0.12 0.29 2 109 −0.57−1.08 0.04 0.18
Fig. 8. Histogram of elevation differences between DSM and CPs
Fig. 9. Orthorectified photograph mosaic overlapped by red or blue-colored dots indicating CPs (Red:
|Elevation Difference| > 0.1 m, Blue: |Elevation
Difference| ≤ 0.1 m) to compare distribution of
CPs between tests
적색 검사점은 시험 1에서 북동방향 소도로의 해빈 방향 에 주로 분포하고 있다. 그런데 이 지역은 군사시설인 철 조망이 있으며 원 항공사진에서 보안처리가 이루어진 부 분으로서 변형된 화소가 수치표면모형에 악영향을 미친 것으로 판단된다.
최북단의 횡단선과 시험 1에서 보안처리 지역을 제외한 검사점 즉, 동일한 검사점으로 수치표면모형을 평가한 결 과 시험 간 오차수준이 상호 유사한 양상을 보였다(Table 7). 표고차의 평균은 두 시험에서 각각 0.05 m와 0.01 m 로서 정오차가 지상화소거리 정도의 수준이라 할 수 있 다. 또한, 표고차의 RMSE는 각각 0.09 m와 0.10 m로서 지상화소거리의 2배 정도로 거의 동일한 값이다. 이러한 오차수준은 여전히 수직오차 1.5화소에 미치지 못하지만, 축척 1:20000 항공사진으로 제작하는 국토지리정보원 1:5000 수치지형도 제작에서 요구하는 허용오차에는 만족 할 만한 수준이다. 즉, 저고도 무인항공기를 이용함으로써 고해상도의 항공사진을 취득한 결과라고 볼 수 있다.
5. 토의 및 결론
한국지질자원연구원 지질도 사업에서 연안역 지형조사 에 무인항공사진측량이 적합한지 여부를 파악하기 위하여 정확성과 실무적 효율성 측면을 검토하는 예비 연구를 수 행한 결과, 다음과 같은 연구결과 및 결론을 얻었다.
당해년도 사업지역이 군사시설보호구역과 관련됨으로 써 해빈으로의 접근에 관한 허가사항이 추가적으로 필요 하였으며, 불완전한 통신문제가 발생하여 촬영 작업의 효 율이 크게 저하되었다. 특히 보안시설 처리로 인한 원 항 공사진의 변형으로 보안시설 주변의 3차원 지형정보와 정 확도에 영향을 미쳤다.
동일 촬영계획으로 3회 반복촬영 결과, 무인항공사진측 량 장비의 위치 재현성은 어느 정도 우수하였으나 무인항 공기의 자세 변동으로 인하여 촬영범위에 대한 재현성은 불량하였다. 이는 바람에 의한 영향으로 판단된다. 즉, 의 도한 지역을 촬영하고자 할 때, 운항코스 뿐 아니라 무인 항공기의 자세 변동에 영향을 미치는 바람과 같은 요인을 충분히 고려할 필요가 있다. 연안역에서 바람의 효과가 가 장 작게 미치는 이른 오전 시간에 무인항공사진촬영 작업 이 이루어질 필요가 있다(Goncalves and Henriques 2015). 한편, 연안지역에 대한 촬영은 항상 반복 촬영을
염두에 둘 필요가 있다고 생각한다.
3회 반복촬영하여 취득한 항공사진으로부터 전통적인 소프트웨어를 이용한 자체검정번들조정은 2회에서 성공하 였고, 수직좌표에 대한 정확도는 화소의 2배 수준이었다.
지상화소거리가 0.05 m 정도이므로 국토지리정보원 촬영 축척 1:20,000 항공사진을 이용하여 제작하는 1:5,000 수 치지형도에서 규정하는 허용오차에 만족하는 오차수준이 라고 할 수 있다(정 등 2010). 본 연구에서 항공삼각측량 을 위한 접합점 측정은 수동으로 수행하였고 비효율적이 었으므로 반복촬영한 모든 항공사진을 대상으로 항공사진 표정을 수행하지 못하였다. 중복도가 증가할수록 항공사 진측량의 성과가 좋아질 수 있기 때문에 향후 효율적인 소프트웨어를 이용하여 반복촬영한 모든 항공사진을 하 나의 블록으로 구성하여 항공사진 표정을 수행할 필요가 있다.
시험 촬영은 운항고도 130 m, 운항시간 5분으로 19매 의 항공사진을 취득하였고, 이로부터 측량할 수 있는 지상 영역은 대략 350 × 300 m 범위를 보였다. 향후 운항고도 와 시간을 조정하여 확대된 지상영역을 촬영할 필요가 있 으며, 이러한 현장조사 자료에 근거하여 실무적 유용성을 평가할 필요가 있다.
본 연구의 반복촬영 시험에서의 지상영역에 대한 재현 성과 1회의 항공삼각측량의 실패 사례에 근거할 때, 연안 역을 대상으로 하는 무인항공삼각측량은 적어도 2회 이상 반복 촬영하는 것이 필요하다고 생각한다.
사 사
본 연구는 한국지질자원연구원의 2016년도 “지질도 사 업”의 위탁과제로서 “무인항공 사진촬영에 의한 연안지역 3차원 지형정보 구축 연구”로 수행하였습니다. 현장조사 에 중요한 역할을 해주신 한국지질자원연구원 서갑석 기 술원과 홍석휘 연구원에게 감사드립니다.
참고문헌
