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연구목적: 다양한 목적으로 생성되는 무인비행체 기반의 공간정보를 서로 다른 SW로 생성하고, 정사 영상 및 DSM의 위치정확도 분석과 3D mesh의 텍스처 매핑을 비교 분석하고자 하였다. 연구방법: 서로 다른 두 개의 SW를 이용하여 동일한 무인항공영상 데이터를 처리하고, 공간정보를 생성하였다. 생성 된 공간정보 중 정사영상과 DSM은 수평위치 및 수직위치 오차의 RMSE를 계산함으로써 정량적 분석 을 수행하고, 정성적 분석을 수행함으로써 무인항공사진측량 SW의 공간정보 생성 결과를 비교분석하 고자 하였다. 연구결과: 각각의 SW로 생성된 정사영상 및 DSM의 위치정확도에서는 큰 차이가 없었으 며, 3D mesh의 텍스쳐 매핑에서 차이를 보였다. 3D mesh의 생성에는 무인항공사진측량 SW가 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 결론: 무인비행체 기반의 공간분석을 위한 정사영상, DSM의 생성에는 SW 에 따른 영향이 없는 것으로 나타났으나 3D 가시화를 목적으로 할 경우에는 SW에 따라 텍스처 매핑 결 과가 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.

Purpose: We generated geospatial information of unmanned aerial vehicle based on various SW and analyzed the location accuracy of orthoimage and DSM and texture mapping of 3D mesh. Method: The same unmanned aerial image data is processed using two different SW, and spatial information is generated. Among the generated spatial information, the orthoimage and DSM were compared with the spatial information generation results of the unmanned aerial photogrammetry SW by performing quantitative analysis by calculating RMSE of horizontal position and vertical position error and performing qualitative analysis. Results: There were no significant differences in the positional accuracy of the orthoimage and DSM generated by each SW, and differences in texture mapping in 3D mesh. The creation of the 3D mesh indicated the impact of the Unmanned Aerial Photogrammetry SW. Conclusion: It is shown that there is no effect of SW on the creation of orthoimage and DSM for geospatial analysis based on unmanned aerial vehicle. However, when 3D visualization is performed, texture mapping results are different depending on SW.

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are a new and yet constantly developing part of forest inventory studies and vegetation-monitoring fields. Covering large areas, their extensive usage has saved time and money for researchers and conservationists to survey vegetation for various data analyses. Post-processing imaging software has improved the effectiveness of UAVs further by providing 3D models for accurate visualization of the data. We focus on determining the coniferous tree coverage to show the current advantages and disadvantages of the orthorectified 2D and 3D models obtained from the image photogrammetry software, Pix4Dmapper Pro-Non-Commercial. We also examine the methodology used for mapping the study site, additionally investigating the spread of coniferous trees. The collected images were transformed into 2D black and white binary pixel images to calculate the coverage area of coniferous trees in the study site using MATLAB. The research was able to conclude that the 3D model was effective in perceiving the tree composition in the designated site, while the orthorectified 2D map is appropriate for the clear differentiation of coniferous and deciduous trees. In its conclusion, the paper will also be able to show how UAVs could be improved for future usability.

무인항공사진측량(UAV Photogrammetry)의 대표적인 성과물인 DSM(Digital Surface Model)과 정사영상은 고품질 공간정보 데이터로써 최근 공간정보산업 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 하지만 무인항공사진측량은 무인항공기체의 촬영고도, 촬영 카메라의 캘리브레이션, 촬영 당시의 기상조건, 기체에 사용된 GPS/IMU의 성능, 지상기준점의 개수 등 여러 가지 요인으로 인해 성과물의 품질이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 지상기준점 개수 변화에 따른 무인항공사진측량 성과물의 위치정확도를 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 기체는 고정익 기체이며, 촬영고도는 130m와 260m로 설정하였다. 사용한 지상기준점은 총 9개이며 각각 9, 8, 5, 4개를 사용하였다. 검사점은 연구 대상지에 골고루 분포된 총 10개의 검사점을 사용하였으며, RMSE 분석방법을 사용하여, 정사영상에서는 XY RMSE를 DSM에서는 Z RMSE를 비교 분석하였다. 또한, 정사영상의 해상도가 평면위치 정확도 검증시 작업자의 판단에 영향을 미친다고 판단하여 Siemens star 타겟을 이용하여 시각적해상도를 분석하였다. 분석결과, 지상기준점의 개수가 달라지는 경우 평면위치 정확도의 변화량보다 수직위치 정확도의 변화량이 더 큰 결과를 나타내었으며 촬영고도가 높을수록 지상기준점의 개수의 변화가 위치 정확도에 미치는 영향이 큰 결과를 나타내었다.

DSM and orthoimage, which are representative results of UAV photogrammetry, are high-quality spatial information data and are widely used in various fields of spatial information industry in recent years. However, the UAV photogrammetry has a problem that the quality of the output of the UAV deteriorates due to the altitude of the UAV, the camera calibration, the weather conditions at the time of shooting, the performance of the GPS / IMU and the number of the ground reference points. The purpose of this study is to analyze the location accuracy of unmanned aerial photogrammetry according to the change of the number if ground control points. Experiments were made with fixed wing, and the shooting altitude was set at 130m and 260m. The number of ground reference points used was 9, 8, 5, and 4, respectively. Ten checkpoints were used. XY RMSE for orthoimage and Z RMSE for DSM were compared and analyzed. In addition, the resolution of the orthoimage was determined to affect the judgment of the operator in the verification of the planimetric position accuracy, and the visual resolution was analyzed using the Siemens star target. As a result of the analysis, the variation of the vertical position accuracy is larger than the variation of the planimetric position accuracy when the number of the ground reference points are different. Also The higher the flying height, the greater the effect of change of ground control points on position accuracy.

저수지에 대한 방재계획은 저수지의 수위와 수면 면적에 대한 시계열적인 변화 상태를 직관적으로 모니터링하여 보다 신속하게 대책이 수립되어야 한다. 본 논문은 주기적인 무인항공사진측량을 통해 제작되는 정사영상을 이용하는 방안을 제시하고 적용가능성을 분석하였다. 아산시 성내저수지를 대상으로 총3회의 무인항공사진측량을 실시하여 정사영상을 제작하고, 각각의 성과를 비교하여 저수지의 시계열별 수위 변화와 수면 면적의 변화 상태를 분석하였다. 분석결과, 강우에 따른 수위 상승과 수면 면적의 증가를 효과적으로 관측할 수 있었다. 정사영상 성과는 지상측량에 의한 실측성과와 비교하여 최대오차가 X좌표는 7.5cm, Y좌표는 10.8cm, 높이는 14.1cm이내의 범위에 들었으므로 향후 무인항공사진측량 방법이 저수지의 방재 관리를 위한 모니터링 업무에 충분히 적용될 수 있음을 검증하였다. 또한 정사영상을 취득하는 데에는 촬영에 약 2시간, 그리고 영상처리에 약 4시간이 소요되어 촬영 당일 영상분석이 가능하므로 긴급을 요하는 방재 업무에 최적일 것으로 판단된다.

The Disaster planning for the reservoir should be more quickly and intuitively establish measures by means of the sequential monitoring of change status of the reservoir water level and water surface area. This paper presents an approach using the orthophoto image produced by the periodic unmanned aerial photogrammetry and analyzed the feasibility. Total three time of unmanned aerial survey were conducted to make orthophoto images for the Seongnae reservoir and we analyzed the amount of changes for water level and surface area compare with each images. As the Analysis results, it was possible to effectively observe the increase in the water level rises and the surface area due to the rainfall. The maximum deviations of orthophoto images was 7.5cm in X-direction, 10.8cm in Y-direction and 14.1cm in elevation compare with ground surveying results. Therefore, we conclude that the unmanned aerial photogrammetry could be applied with comprehensive reservoir monitoring works for disaster management for reservoir in the future. And, the orthophoto production takes about two hours to shoot the images, and approximately four hours is considered for the image processing. So, the unmanned aerial photogrammetry is considered to be the best disaster work that requires urgent because analysis is possible in the shooting day.