사진측량 6장 편위수정 및 정사영상

(1)

상지대학교 지형정보연구센터

사진측량 및 원격탐측

(6장 편위수정과 정사영상)

사진측량 및 원격탐측

(6장 편위수정 및 정사영상 생성)

상지대학교 지형정보연구센터

(2)

상지대학교 지형정보연구센터

사진측량 및 원격탐측

(6장 편위수정과 정사영상)

2

경사와 축척을 바로 수정하여 축척을 통일시키고 변위가 없는 연직사진으로

수정하는 작업 →

4개의 표정점이 필요, 편위 수정기 이용

① 기하학적 조건(소실점 조건) :

경사가 생긴 투영면에서도 투영중심은 소실점 F를 중심으로 FO를 반지름으로 음화

(negative)필름을 경사시키면 음화원만의 중심과 편위수정기렌즈의 광학중심과는

달라지므로 이양만큼 음화를 움직여 주지않으면 안된다.

F

_O

= F(

_O

) = f

_a

cosec υ = (f

_a

/ sinυ)

② 광학적 조건(Newton 조건)

③ 샤임플러그 조건

화면과 렌즈주면과 투영면의 연장이 항상 1선에서 일치하도록 하면 투영

면의 상이 선명하게 맺힌다.

편위수정

편위수정(rectification)의 정의

(3)

상지대학교 지형정보연구센터

사진측량 및 원격탐측

(6장 편위수정과 정사영상)

3

① 약조정집성사진지도

(uncontrolled mosaic photo map)

: 일반적인 사진지도

 사진기의 경사에 의한 변위를 편위수정기에 의한 편위수정 하지 않고 사진을 그대로 집

성한 사진지도로써 등고선이 삽입이 안됨

 특히, 1코스의 모자이크, 하천, 철도, 도로 등의 선형등 전체의 계획에 이용

 종60%, 횡30%코스의 접합이 2배의 오차

② 조정집성사진지도

(controlled mosaic photo map)

 편위수정기에 의해 편위를 수정한 사진을 집성하여 만든 지도로 등고선이 삽입이 안됨  비고가 사진지도의 축척분모수의 1/500 (코오스방향 : 1.2mm, 코오스접합 : 2.4mm)

③ 반조정집성사진지도

(semi-controlled mosaic photo map)

 편위수정기에 의해 편위를 일부 수정하여 집성한 사진지도로 등고선이 삽입 안됨

④ 정사투영사진지도

(orthophoto map)

 정밀입체도화기와 연동시킨 정사투영기(orthoprojector)에 의하여 사진기의 경사, 지표 면의 비고를 수정하고 등고선을 삽입한 사진지도

(4)

상지대학교 지형정보연구센터

사진측량 및 원격탐측

(6장 편위수정과 정사영상)

4

모자이크사진

정사사진지도

그리드 삽입사진

_{수치화 사진}

사진지도의 종류

(5)

상지대학교 지형정보연구센터

사진측량 및 원격탐측

(6장 편위수정과 정사영상)

5

 약집성사진

 항공사진의 비틀림을 수정하지않고 맞춘다.

 작업이 간단하고 싸다.

 비틀림이 크고 정도가 낮다.

 엄밀집성사진

 항공사진의 기울기와 축척을 수정해서 맞춘다.

 편위수정기에의한 작업이 필요.

 평탄한 장소에서는 정확도가 높다.

모자이크 사진의 특징

(6)

상지대학교 지형정보연구센터

사진측량 및 원격탐측

(6장 편위수정과 정사영상)

6

잘라서 맞춘선

모자이크사진

(7)

상지대학교 지형정보연구센터

사진측량 및 원격탐측

(6장 편위수정과 정사영상)

7

(8)

상지대학교 지형정보연구센터

사진측량 및 원격탐측

(6장 편위수정과 정사영상)

8

독일

Zeiss SG6

(9)

상지대학교 지형정보연구센터

사진측량 및 원격탐측

(6장 편위수정과 정사영상)

9

수정한사진

원판사진

편위수정 사진

(10)

상지대학교 지형정보연구센터

사진측량 및 원격탐측

(6장 편위수정과 정사영상)

10

등고선대의 마스크

수동방식

반자동방식

자동방식

사진의 수치화

도화기에의한 단면측정

편위수정(기울기+축척)

필름의 제작

정사사진지도

미분편위수정기

필름의 제작

정사사진지도

자동상관에의한

사진좌표 결정

3차원좌표 계산

필름 소부

정사사진지도

정사사진지도의 작성방법

(11)

상지대학교 지형정보연구센터

11 3차원 정사사진영상 생성 방법

정사사진영상

: 중심투영으로 인해서

지표상 기복에 따라 생긴 연직

사진상의 왜곡을 보정하여

3차원정사사진영상 생성

수치정사투영영상 모자이크영상 생성 모자이크영상 재단 모자이크영상 수정 DEM(DSM)제작 A.T성과(외부표정요소) 카메라정보(내부표정요소) 항공사진스캐닝

+

영상처리 및 저장 • 1200dpi(21 μm)

(12)

12

(13)

13

(14)

14

(15)

상지대학교 지형정보연구센터

₁₅

Pictometry 시스템

(16)

상지대학교 지형정보연구센터

₁₆

대형 디지털 항측카메라 비교

항공 디지털 센서

Leica

ADS80

단일 렌즈 방식 f = 62 mm 3 Panchromatic Lines 4 Multispectral Lines Frame

Z1-Imaging

Intergraph

DMC

Vexcel

UltraCam

f = 120 mm 흑백영상 촬영시 초점거리 f = 25 mm 다중영상 촬영시 초점거리 2D Array 4 Pan - 4 multi f = 100 mm 흑백영상 촬영시 초점거리 f = 28 mm 다중영상 촬영시 초점거리 2D Array 9 Pan - 4 multi

(17)

상지대학교 지형정보연구센터

₁₇

디지털카메라 촬영방식 비교

▶

면(Area)형

(

Frame

방식) : 한 장 씩 찍는 방식

▶

선(Line)형

(

Pushbroom

방식) : 한 줄 씩 스캔하는 방식

DMC ADS80 UltraCam

(18)

정사영상 작업규정(안) 개선

디지털항공사진 촬영 방식별 정사영상 제작 실험

면형 촬영 방식 디지털항공사진 특성

면형촬영방식의 디지털항공사진카메라는프레임 단위로영상을 획득 : DMC, UltraCam 면형촬영방식의 디지털항공사진은 대부분의 수치사진

측량장비인DPW(digital photogrametry workstation) 에서 처리가 가능 기존의 아날로그 항공사진카메라 영상과 같이 방사 방향으로 기복변위가 발생, 한 프레임당 근수직 영상 비율은 15%~ 20% 근수직영상 부분 DMC UltraCam 다중분광 영상 4 panchromatic images Tie-point area 4 개의 Pan 사진 중첩 근적외선

18

(19)

정사영상 작업규정(안) 개선

선형 촬영 방식 디지털항공사진 특성

선형촬영방식의 디지털항공사진카메라는센서요소가 일렬로 배열된 기하학적 형태를 가지고 있으며, 센서를 쓸고 가듯이 촬영 (Pushbroom방식) 선형촬영방식의디지털항공사진은 전용 프로그램과 일부 DPW에서만 처리가 가능

전면(Pan), 근수직(2P,R,G,B,IR), 후면(P,R,G,B,IR) 세 방향으로 데이터를 취득(근수직, 후면 영상으로 입체시), 촬영방향의 직각으로만 기복변위가 발생, 한 스트립 당 근수직 영상 비율은 30% ~ 40% 근수직영상 부분

디지털항공사진 촬영 방식별 정사영상 제작 실험

ADS80

19

(20)

상지대학교 지형정보연구센터

₂₀

4 개의 흑백(전정색)

카메라 헤드

4 개의 다중분광

카메라 헤드



하나의 프레임내에 8개의 디지털 카메라 헤더 장착

디지탈항측카메라(인터그라프 DMC)

(21)

상지대학교 지형정보연구센터

₂₁

디지탈항측카메라(DMC)

다중분광 영상 4 panchromatic images Tie-point area



이미지 모자이크



Geometric 과 Radiometric 보정



컬러 영상과 Image Composite



모자이크



Tie point로 Calibration 체크

4 개의 사진 중첩

(22)

(23)

정사영상제작의 주요 요소 및 과정

특히, 대상물의 높이에 따라 발생되는

기복변위

를 보정하는

편위수정

과정은

지형모델의 정확도에 좌우됨

수치지형모델의 종류 및 생성 방안

사진측량학적 방법

: 영상정합에 의한 DEM생성, GRID 및 TIN방식

LiDAR데이터를 활용하는 방법

 LiDAR데이터의 처리만을 이용한 DSM생성  LiDAR데이터를 활용한 건물경계선 벡터를 활용한 DSM생성  사진측량학적 3차원도화자료와 LiDAR자료를 병합한 DSM 생성

정사사진의 품질

을 좌우하는 요소

원 영상의 품질 및 해상도 :

GSD 0.25m

영상의 표정정확도 :

내부표정 및 외부표정

수치지형모델의 정확도 :

DEM, DBM, DSM

정사사진 제작의 주요 과정

편위수정(Rectification)

: 간접법 방식, 영상재배열 수행

폐색영역(Obscured Pixel) 보정

: 중심투영원리를 통한 폐색영역의 탐색 및 보정

칼라 Matching

:

편위수정에 따른 방사적특성을 통일하게 하기 위한 조정

모자이크 처리

(Mosaicking)

및 접합선처리

(Feathering and Dodging)

(24)

24 보통정사사진과 실감정사사진의 차이점

건물이 포함되지 않은 DEM을 기초로 수치미 분편위수정 수행 비고가 큰 대상물 및 급격한 고도 변위에 의해 야기되는기복변위을 조정하기 못하고, 이에 따른 사각지대(폐색영역)을 생성함 수치지도와 중첩시 기존 지형의 대상물은 잘 일치 하나건물과 같이 고도가 있는 대상물의 경우 일치하지 않음 3차원도시모델에 적합치 않음

보통정사사진(Normal Ortho-photo)

건물, 교량 등 고려해야 할 대상물이 포함 됨 DSM을 통해 수치미분편위수정을 수행 DSM에 가능한 많은 대상물을 포함하는 동 시에 폐색영역을 복원함으로써 실감 영상 의 제작이 가능 원 영상에 나타난 모든 대상물(지형, 건물, 교량 등)이 모두 포함된 DSM을 기본으로 제작 수치지도와 중첩시 정확히 일치 3차원도시모델에 적합

실감정사사진(True Ortho-photo

)

(25)

25 수치사진측량 방법 활용 :

영상정합을 통한 DEM생성후 활용

A.T성과(외부표정요소) 카메라정보(내부표정요소)

항공사진

수치지도 DEM제작

Normal Ortho photo생성 과정

표정해석 영상정합에 의한 DEM 제작 정사사진 생성 모자이크 기하학적 보정 수치미분편위수정 영상재배열 : Bilinear 보간

(26)

26 True Ortho-photo 생성 과정

표정해석 (Direct Referencing) 정밀 DSM 제작 (LiDAR 데이터 활용) 기하학적 보정 수치미분편위수정 영상재배역 : 이중매핑 방사적 보정(모자이크처리) 칼라매칭/접합선처리 Feathering/Dodging 폐색영역 보정 건물정사사진 생성

True Ortho photo 생성 과정

원 영상 LiDAR를 이용한 DSM 이중매핑(Double mapping)

폐색영역 설정 폐색영역 처리(밝기값 0) 폐색영역 처리(인접영상)

•보통정사사진에 비해 정확한 지형모델인 수치표면모델을 통해 편위수정을 수행하고 페색영역보정 등 방사적 특성 개선한 정사사진으로 3차원 도시모델에 적합

(27)

27 True Ortho-photo 최적 생성공정 정립

다차원공간정보취득 LiDAR 데이터 디지털항공사진영상 GPS/INS 표정해석(AT)  Direct Georeferencing  외부표정요소 획득 수치미분편위수정  영상재배열 보간법 :공일차보간법  영상재재별 화소간격 :최소 4화소 이하 LiDAR 전처리 순수지표면 필터링 지표면 DEM 생성 (TIN 모델)  건물 포인트 분류  순수지표면 포인트 분류  1×1m 격자 3차원 건물 벡터추출 DBM 생성  LiDAR 건물 포인트를 이용한 3차원 벡터추출 도심지역 최적 정밀 DSM 생성  건물 각 면에 대한 TIN 모델 생성 폐색영역 처리  폐색영역 설정 : 중심투영원리 활용  폐색영역 처리 - inflate 범위:0 화소 - feathering 거리:0 화소 Dodging 처리  최적 커널 수치 : 15 모자이크 처리

접합선 생성:closest camera center 자동생성

접합선 처리

- feathering 거리 :32화소

- 컬러매칭 : Dodging후 Tone Matching 수행

True Ortho Photo 생성

3차원 도시모델 생성

(28)

28 3차원 도시모델 생성 실험

CASE 5

(True Ortho + 최적DSM)

(29)

정사영상 작업규정(안) 개선

기존 정사영상 제작 공정 : 관련 연구 사례

작업계획수립 항공사진영상 전처리 항공사진영상입력 GCP 및 GPS/INS 입력 표정해석 및 AT  GCP 및 접합점(TP)관측  스트립 조정 정밀 DSM 제작 및 입력  3차원 도화방식으로 정밀 DSM 제작  LiDAR 데이터를 이용한 편집 DSM 제작 (건물벡터추출 + LiDAR DEM) 정사보정  수치미분편위수정  영상재배열: Bilinear 보간법 정사영상 집성  접합선 생성  Color 및 Tone 매칭  접합선 처리 : Feathering/Dodging 페색영역 보정  폐색영역 설정 : 중심투영원리 활용  폐색영역 처리 : 자동 보정 & 수동 보정

실감정사영상(True Ortho Photo) 제작 규정

2007년다차원공간정보 활용기술 개발연구, 2009년 서울 3차원 국토공간정보 구축 사업에서 제안한 작업 공정

실감정사영상(True Ortho Image) 제작을 위한 공정 및 작업 방법 제시

정사보정 시 DEM이 아닌 정밀 DSM을 이용하여 정사보정을 수행 실감정사영상 건물 및 시설물을 포함한 정밀 DSM을 이용하여 기복변위가 제거되어 수치지도와 중첩시 정확히 일치

(30)

정밀 DSM 최적 생성 방안

건물정사사진 품질은

정확한 수치지형모델

에 의해

좌우됨

정밀 DSM 최적 생성 방안 연구 - 대상지역 선정: 대전시 도심지역 - DSM 제작 방법: 4가지 CASE 실험 - DSM 정확도 검증: 위치정확도 분석 - 정밀 DSM의 문제점 및 개선사항 정립 - 정밀 DSM의 최적 공정 정립 정밀 DSM 최적 생성 공정 정립 최적 정밀 DSM 생성 방안 제시

정밀 DSM 생성 실험

Ⅱ. 정사영상제작 부문

30

(31)

실험대상지역 및 자료 특성

대상지역 :

대전시 서구 일원(아파트 밀집지역)

(1:5,000 수치지도 36710056~57)

장비명 Optech ALTM 30/70 촬영고도 약 1500m 레이저주파수 70kHz 해상도 3~6(point/m2₎ 촬영폭 700m

Camera Optech DSS serial 0015 Focal Length 55.156mm 사진축척 약 1:25,000 영상크기 4,079×4,092(화소) 화소크기 9μm 지상해상력 약 0.25m

LiDAR 데이터 재원

디지털 항공사진영상 재원

정밀 DSM 제작 실험 대상지역

정밀 DSM 최적 생성 방안

31

(32)

정밀 DSM 생성 실험 CASE

실험

CASE

방법론

활 용 자 료

_지형

모델

세부작업

디지털영상 LiDAR GPS/INS

CASE 1

수치사진측량 ○ ○ DEM - 영상정합 - TIN 생성

CASE 2

LiDAR ○ DSM - 포인트추출 - TIN 생성

CASE 3

○ DSM - 3차원 건물벡터추출 - TIN 생성

CASE 4

수치사진측량 + LiDAR ○ ○ ○ DSM - 3차원 입체 도화 - TIN 생성

DSM 생성 실험 CASE는

수치사진측량기법과 LiDAR 데이터를

이용한 네 가지 CASE

로 나누어 실험 수행

정밀 DSM 최적 생성 방안

32

(33)

LiDAR 데이터 전처리

불량점 제거 순수 지표면 추출 식물군 추출  높이오차가 심한 점 (포인트군에서 0.5m이하, 5m이상)  중복되는 점  지형의 특성(수렴각6˚, 수렴거리1.4m)  점사이의 간격  주변건물의 특성(최대건물크기 : 60 m)  순수지표면으로 부터 높이값  0.01~2m : Low Vegetation  2m 이상 : Midium Vegetation(건물포함) 건물포인트 추출  순수지표면에서 건물로 제외된 공간  Midium Vegetation에서 추출  건물의 면적, 영역의 확장범위를 지정 LiDAR 원시데이터

포인트의

자동추출

에 있어

분류되지 않는 부분

은

변수값을 변화시켜 추출

LiDAR 데이터 순수 지표면 포인트 식물군 추출 건물 포인트 추출

정밀 DSM 최적 생성 방안

33

(34)

CASE 1

수치사진측량의

영상정합 기법을 이용

하여

1m×1m 격자포인트를

자동 추출

한 후 DSM 생성

수치사진측량기법을 이용한 DEM 생성 Direct Georeferencing DEM Collection DSM 생성(TIN 모델) - 카메라 데이터(내부표정요소) - GPS/INS 데이터(외부표정요소) - 영상정합 기법을 이용한 포인트 추출 (1m×1m 격자포인트) 디지털항공사진영상

정밀 DSM 최적 생성 방안

34

(35)

CASE 2

LiDAR 데이터 전처리 과정에서 분류된

건물과 지표면 포인트를

이용하여 DSM 생성

LiDAR 원시데이터 LiDAR 전처리 순수지표면 포인트 필터링 지표면 + 건물 포인트 합성 DSM 생성(TIN 모델)  건물 포인트 분류  순수지표면 포인트 분류  1m×1m 격자 포인트로 필터링 LiDAR 건물과 순수지표면 포인트를 이용한 DSM

정밀 DSM 최적 생성 방안

35

(36)

CASE 3

LiDAR 데이터의 건물포인트를 이용하여 추출

된

3차원 벡터 건물 벡터

와

LiDAR 순수지표면

포인트

를 이용하여

DSM 생성

LiDAR 원시데이터 LiDAR 전처리 순수지표면 포인트 필터링 지표면 DEM 생성 (TIN 모델)  건물 포인트 분류  순수지표면 포인트 분류  1×1m 격자 포인트로 필터링 3차원 건물 벡터추출 벡터를 이용한 DBM 생성  LiDAR 건물 포인트를 이용한 3차원 벡터추출 DEM과 DBM 융합한 DSM 생성  건물 각 면에 대한 TIN 모델 생성 3차원건물벡터+LiDAR를 이용한 DSM 건물의 3차원 벡터 추출 과정

정밀 DSM 최적 생성 방안

36

(37)

CASE 4

수치사진측량의

3차원 도화

기법으로 제작된

건물 벡터와

LIDAR 데이터의 순수지표면

을

이용하여

DSM 생성

대상지역의 3차원 도화(건물) 순수지표면 DEM 생성 건물 DBM 생성 DEM과 DBM 융합한 DSM Direct Georeferencing 3차원 입체 도화(건물)  카메라 데이터(내부표정요소)  GPS/INS 데이터(외부표정요소)  건물의 지붕면, 바닥면, 측면에 대한 3차원 도화를 수행 LiDAR 전처리 순수지표면 포인트 필터링  순수지표면 포인트 분류  1×1m 격자 포인트로 필터링 지표면 DEM 생성 (TIN 모델) 도화 자료 이용한 DBM 생성 DEM과 DBM 융합한 DSM 생성  건물 각 면에 대한 TIN 모델 생성 디지털항공사진영상 LiDAR 원시데이터

정밀 DSM 최적 생성 방안

37

(38)

DEM

의 건물은 외형을 정확하게 표현하지

못하고,

불규칙하게 표현됨

정사사진은 부정확한

DEM으로 인하여 기

하학적 왜곡 발생 :

이중매핑현상 발생안함

1:1,000 수치지도의 건물과

상당히 다른

형태인

것을 확인할 수 있음

CASE 1

정밀 DSM 최적 생성 방안

가시분석을 통한 DSM 정성평가

38

(39)

DSM

의 건물은 전체적인

외형은 유사하나,

톱니모양으로 울퉁불퉁하게 표현됨

정사사진은 기복변위가 제거되어

이중매핑

현상

이 발생한 것을 확인 할 수 있음

수치지도의 건물과 형상이 유사하나,

DSM

영향으로 건물 외곽선이 불규칙함

CASE 2

이중매핑현상

정밀 DSM 최적 생성 방안

가시분석을 통한 DSM 정성평가

39

(40)

가시분석을 통한 DSM 정성평가

DSM

의 건물은 형태가 비교적 정확하게 표

현 되어 있으나,

단순화하여(BOX형) 표현

정사사진은 기복변위가 제거되어

이중매핑

현상

이 발생한 것을 확인 할 수 있음

수치지도와 유사하게

편위수정이 이루어 졌

으며, 옥탑부분 역시 기복변위가 수정됨

CASE 3

정밀 DSM 최적 생성 방안

40

(41)

제작된 DSM

이

건물을 정확하게 표현

정사사진은 기복변위가 제거되어

이중매

핑 현상

이 발생한 것을 확인 할 수 있음

직접 도화 방법으로 복잡한 건물을 세부

적으로 묘사가 가능해

정사사진도 수치지

도와 일치함

CASE 4

가시분석을 통한 DSM 정성평가

정밀 DSM 최적 생성 방안

41

(42)

DSM별 정확도 분석

CASE 별 정사사진의 위치오차분석

 1:1,000수치지도 기준으로

상대적인 위치오차분석

 건물 모서리점 선정하여 평균오차 분석 :

32점

정사사진의 위치오차분석을 위한 대상점 배치

42

(43)

DSM별 정확도 분석

측점 CASE 1 CASE 2 CASE 3 CASE 4

dx(m) dy(m) dx(m) dy(m) dx(m) dy(m) dx(m) dy(m)

1 0.366 -2.995 -0.610 0.234 -0.564 -0.099 0.246 0.107 2 0.516 -3.241 -0.964 -0.233 -0.424 0.255 -0.007 -0.084 3 -0.727 -1.122 -0.539 -1.330 -0.327 -0.296 0.064 0.074 4 -0.449 -1.402 -0.587 -0.437 -0.357 -0.219 -0.486 -0.512 5 0.413 -2.630 0.106 -0.550 -0.539 -0.006 -0.454 -0.451 6 0.106 -2.715 0.921 0.863 -0.470 0.440 0.286 -0.158 7 -0.394 -1.538 0.554 0.022 -0.182 -0.492 0.043 0.030 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ 25 0.164 -0.890 0.095 -0.385 -0.105 -0.680 0.213 -0.327 26 -0.263 -0.794 0.210 -2.667 -0.100 0.233 0.172 -0.001 27 -0.065 -0.645 0.229 -1.282 -0.359 -0.063 -0.390 -0.312 28 -0.176 -0.776 -0.103 -0.619 -0.087 -0.097 -0.149 -0.452 29 2.814 -4.799 0.111 -0.483 -0.421 0.564 -0.739 -0.556 30 0.777 -3.619 0.160 -0.492 -0.104 0.596 0.166 -0.397 31 1.196 -6.287 0.014 -0.936 -0.076 -0.541 0.013 -1.152 32 2.700 -4.736 -0.176 -0.576 -0.668 -0.800 -0.577 -0.045 평 균 0.489 2.354 0.343 0.900 0.256 0.564 0.245 0.441 수평위치오차 2.404 0.963 0.619 0.504

CASE 별 정사사진의 수평위치오차 분석(1:1,000수치지도 기준)

43

(44)

실감정사사진 최적 생성 공정 정립

실감정사사진 최적 생성 공정 정립 실감정사사진 제작 최적 작업공정 정립 ▣ 정밀 DSM에 의한 정사사진 분석 ▣ 영상재배열 보간법에 따른 제작 시간 분석 기하학적 보정 방안 ▣폐색영역 탐색 및 보정 - 중심투영원리를 이용한 폐색영역 탐색 방안 - 폐색영역 보완 방법 ▣모자이크 처리 공정

- 접합선처리(Feathering and Dodging) - 칼라매칭 (Color Matching) 방사적 보정 방안 실감정사사진 시범제작 및 품질평가

실감정사사진 최적 생성 공정 정립

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기하학적 보정 방안

수치미분편위수정은

영상의 광선이 수치지형모델상에 재투영되는

영상재배열

과정을 통해 수행되기 때문에

영상재배열 보간법

에

따른

정사사진의 제작 소요시간 분석

영상재배열 보간법

최근린보간법 공일차보간법 공삼차보간법

실감정사사진 최적 생성 공정 정립

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정사사진의 수평위치오차 분석

0m 0.5m 1m 1.5m 2m 2.5m 3m 2화소 4화소 8화소 16화소 32화소 최근린보간법 공일차보간법 공삼차보간법 • 영상재배열의 화소간격이 2~4 화소에서는 보간법에 의한 정확도 차이가 거의 없음 • 공일차보간법의 결과가 가장 양호함 • 공일차보간법의 경우 8화소 에서도 오차가 양호했으나, 다른 보간법은 오차가 큼 • 최적 영상재배열 보간법은 공일차 보간법(Bilinear Interpolation) 임 • 화소간격은 2화소가 바람작 함

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폐색영역은 P0, P1, P2, P′0, P′1, P′2로 P i 는 건 물 의 표 고 값 으 로 부 터 좌 표 값 을 획 득 할 수 있 으 며 , P ′i는 기 복 변 위 (R i ) 와 Pi, 투영중심 C로 좌표값을 산출

방사적 보정 방안 :

폐색영역 탐색 및 보정

폐색영역 탐색 원리 (중심투영원리 적용) P′0 P0 P′1 P′2 C P1 P2 R2 폐색영역 보정 건물의 이중매핑화 폐색영역 밝기값 0 처리 인접영상을 이용한 보완

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주점에서 거리가 멀어지면서 건물의 기울기가 증가하였음

폐색영역(Occlusion Area)의 정의 및 발생 원인

정사사진 제작시

기복변위

에 의해서 왜곡된 구조물의 영상이

나타나는

이중 잔상

영역을 의미함

사진은 중심투영으로 얻어지기 때문에 지형에

경사와 기복

이 있고

주점에서 거리가 멀어질수록 폐색 영역 범위가 커짐

정사사진의 편위수정 단계에서 발생한

변위(이중맵핑)

를 보정하는

과정에서 폐색영역 발생

연직점 부근의 건물확대사진 기울임이 거의 발생치 않음

실감정사사진 최적 생성 공정 정립

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폐색영역의 설정 방법 :

중심투영원리 활용

LiDAR DBM 건물의 각 절점과 투영중심과의직선방정식구성 기복변위량을 이용하여 새로운 절점 형성 기존 건물의 결점과 추가된 절점을 이용하여 페색영역 폴리곤 생성 각각 절점에 대해기복변위량계산 직선방정식의 기울기가 최대/최소인 건물 절점 결정 폐색영역은 점 P_0,P_1,P_2,P_3,P_4,P’_0,P’_1,P’_2,P’_3,P’₄로 이루어진 영역으로 P_i는 건물의 표고값으로부터 좌표값을

획득할 수 있으며, P’i는 기복변위(△Ri)와 Pi, 중심투영 C로 좌표값을 산출 P₁ _P 2 P0 P4 P3 P’0 P’1 P’2 P’3 _P’ 4 투영중심

_O

건물

실감정사사진 최적 생성 공정 정립

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방사적 보정 방안 :

모자이크 처리

정사사진의 접합선 생성 정사사진의 접합선처리 정사사진의 칼라매칭

인접 영상간의 불일치하는

도로, 철도, 하천, 능선

등을

일치시켜주고, 접합부분에

나타날 수 있는 문제점 해결

: Feathering & Dodging

기준 영상으로부터 인접된

정사사진의 대한

화소의 밝

기값(칼라값)을 조정하는 과

정

접합선(Seamline) 처리

칼라매칭 처리

실감정사사진 최적 생성 공정 정립

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실감정사사진의 정확도 검증

표정정확도에 의한 오차량 DSM 정확도에 의한 오차량

f

H

M

_ob ob o











ver: 수평위치오차량 rT: 상점까지 거리 hor : DSM의 연직오차 D : 연직점에서 대상물까지의 지상거리 f r D H D H r f ver T hor ver hor T            σo: 오차량 M : 사진축척분모 σob: 영상의 표준편차 H : 촬영고도 f : 초점거리

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3. 공정별 주요 사항 (계속)

※ 실감처리 : 촬영중심에서 외곽으로 벗어날수록 높이 값을 가진 구조물의 경사왜곡이 발생하는

현상을 수직영상으로 수정하는 작업

실감처리 대상 지역 선정

4차선 도로를 침범하는 영상

동일 블록 내에 왜곡 방향이 상이한 영상

왜곡 정도가 심한 영상 : 작업자 판단

2 실감처리 대상 선정 : 왜곡부분 전체 실감처리 불가 → 일부 대상 선정

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3. 공정별 주요사항 (계속)

실감처리 대상지역 선정 예시

영상의 왜곡으로 인해 4차선 도로를 침범하는 경우

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3. 공정별 주요사항 (계속)

실감처리 대상지역 선정 예시(계속)

동일 블럭 내에서 왜곡의 방향이 상이한 경우

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실감처리 비 대상지역 선정 예시

건물의 왜곡이 미세한 경우

3. 공정별 주요사항 (계속)

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주변지형 및 4차선 도로에 영향을 주지 않는 경우

실감처리 비 대상지역 선정 예시

3. 공정별 주요사항 (계속)

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폐색지역 영상복원 절차

실감처리 지역 선정 실감처리 (LiDAR DEM + 1/1K도화원도) 자동 폐색영역 복원 편집 완료 Ⅱ. 정사영상제작 부문

폐색지역 영상복원 문제점

실감처리 대상 최소화 : 인위 수정작업 지양을 위해 실감처리 대상지역 최소화

3 편집시수 발생 : 영상 자동 복원 과정이 완벽하지 않아 다수의 인위 수정작업 필요

영상품질 : 폐색지역 인위 수정후 영상 품질 저하

3. 공정별 주요사항 (계속)

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실감처리 및 폐색지역 영상복원 결과 예시

최초 정사영상 실감처리(폐색영역 존재) 영상복원 편집 완료 Ⅱ. 정사영상제작 부문

복원후 품질저하 예시

3. 공정별 주요사항 (계속)

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보안지역 위장처리

위장처리 전 위장처리 후

주변 영상 및 포털 적용방안을 활용하여 위장처리

3. 공정별 주요사항 (계속)

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4. 정확도 검수 방안 (계속)

위치정확도 검수(계속)

검수방법 : 측량조서대로 정사영상의 측량점 좌표 추출 및 측량성과와 비교

점 번 호` U0932 종류 통합기준점 1/5,000 35615039 (1) 좌표(Coordinate) 구분 좌표 오차 영상좌표 X 172764.850 측량좌표 X 172764.978 -0.128 Y 285345.203 Y 285345.359 -0.156 (3) 영상(개략) (4) 영상(세부) 통합 기준점 Ⅱ. 정사영상제작 부문 통합기준점 개항도 통합기준점 세항도

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4. 정확도 검수 방안 (계속)

위치정확도 검수 결과(광주)

연 번 기준점 번호 위치오차(M) 해당도엽 (1/5k 기 준) 종류 기준점성과 정사영상성과 잔차 X Y X Y X Y dl 1 U0932 172764.978 285345.359 172764.850 285345.203 0.128 0.156 0.202 35615039 통합 기준점 2 U0938 186945.331 291663.099 186945.370 291663.186 -0.039 -0.088 0.096 35616015 3 U0939 194505.076 286711.754 194504.891 286711.623 0.184 0.131 0.226 35616028 4 U0940 184820.649 284287.789 184820.312 284287.690 0.338 0.099 0.352 35616034 5 U0941 194394.395 280898.533 194394.197 280898.110 0.198 0.423 0.467 35616058 6 U0942 190291.538 277819.239 190291.692 277819.462 -0.154 -0.223 0.271 35616066 7 U0943 181207.549 277070.352 181207.689 277070.691 -0.141 -0.339 0.367 35616062 8 U0947 201489.762 287341.408 201489.670 287341.160 0.092 0.248 0.264 35713021 9 1z_B_TL02 175590.728 280652.649 175590.471 280652.216 0.257 0.433 0.504 35615060 AT GCP 10 1z_B_TL03 184775.023 280585.200 184775.457 280585.892 -0.434 -0.692 0.817 35616054 11 1z_B_TL22 180506.895 279213.123 180506.904 279213.633 -0.009 -0.510 0.510 35616052 12 1z_B_TL24 190010.953 279307.844 190010.982 279307.977 -0.029 -0.133 0.136 35616056 13 1z_B_TL25 190756.525 274422.163 190756.600 274422.129 -0.075 0.034 0.082 35616076 14 A_CHP01 174904.947 293763.124 174904.967 293763.011 -0.020 0.113 0.115 35615009 15 A_CHP02 195744.795 294048.951 195744.834 294049.060 -0.039 -0.109 0.116 35616009 16 A_CHP04 174278.802 284779.679 174278.830 284779.688 -0.027 -0.009 0.029 35615039 17 A_CHP05 196530.127 285064.187 196529.976 285064.313 0.151 -0.126 0.197 35616039 평균 0.279 최소 0.029 최대 0.817 RMSE 0.332 표준 편차 0.204 Ⅱ. 정사영상제작 부문 광역권 촬영의 경우 정사영상 작업용으로 AT 정확도 1m 이내 기준 적용 정사영상의 정확도 : 2.2m 이내 기준(1/2.5K 도화정확도(0.45) 비례)

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5. 기타 고려사항

광역권 촬영 현황

프레임 영상(광주광역시) 근수직 현황

근수직부분 약 20%/1컷 미만 횡중복 : 70% 요구됨 코스간 중복으로 갭부분 제거 코스간 근수직부분에 대한 갭 발생 Ⅱ. 정사영상제작 부문

촬영 카메라 : DMC

종중복 : 70%

횡중복 : 60%

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광역권 촬영현황(계속)

라인방식 영상(대전광역시) 근수직 현황

영상 1씬당 근수직 비율 약 30% 이하 (폭기준) 실감부분에 대한 갭 발생 코스간 중복으로 갭부분 제거 횡중복 : 70% 요구됨 Ⅱ. 정사영상제작 부문

촬영 카메라 : ADS80

횡중복 : 50%

5. 기타 고려사항(계속)

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촬영 현황에 대한 문제점

근수직 부분의 코스간 발생하는 갭 지역 위주로 실감대상지역 분포

5. 기타 고려사항(계속)

근수직부분 Ⅱ. 정사영상제작 부문

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자체 솔루션에 의한 폐색지역 영상복원 결과 비교

자체 프로그램의 경우 일정한 버퍼를 두어 폐색 부분 말끔하게 처리가 가능

5. 기타 고려사항(계속)

타 S/W에 의한 폐색 복원

GRID 방식 : DEM + 건물레이어(도화)

_{TIN 방식 : DEM + 건물레이어(도화)}

자체 솔루션에 의한 폐색 복원

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건물의 외곽선 선명하지 않음

자동매칭에 의한 정사영상 제작

실감영상의 왜곡 및 대체영상의 불완전 결합

5. 기타 고려사항(계속)

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자동매칭에 의한 정사영상 제작(계속)

건물의 벽면 위치오차 발생

5. 기타 고려사항(계속)

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건물 및 도로 인접 문제

도로 인접문제

※ 라이다데이터 활용지역(광역시)와 수치지도 DEM 활용지역간 인접문제 발생

다른 DEM 활용시 지역간 인접 문제 발생

5. 기타 고려사항(계속)

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정사영상 작업규정(안) 개선

전국기반 정사영상 제작 공정 정립

건물높이 : 7층 이상(근수직 영상일 경우 처리하지 않음) 왜곡방향 : 동일블럭에서 왜곡 방향이 상이한 경우 도로침범 : 왜곡으로 인해 4차선 도로를 침범한 경우