(In Su* Lee)
이인수*{ label needed for aff[@id='aff-1'] }†
(Jae One** Lee)
이재원**{ label needed for aff[@id='aff-2'] }
(Su Jeong*** Kim)
김수정***{ label needed for aff[@id='aff-3'] }
(Soon Heon**** Hong)
홍순헌****{ label needed for aff[@id='aff-4'] }
-
*대한지적공사공간정보연구원 공학박사
(*Korea Cadastral Survey Corp (Spatial Information Research Institute))
-
**동아대학교 공과대학 토목공학과 교수
()
-
***대한지적공사 공간정보연구원 연구원
()
-
****부산대학교 공과대학 사회환경시스템공학부 교수
()
Key words (Korean)
고정익, 초경량무인항공기, 항공삼각측량, 시각판독법, 지적, 면적
Key words
Fixed wing, Ultra-light UAV(Unmanned Aerial Vehicles), Aerial triangulation(AT), On-screen digitizing, Cadastre, Area
-
1. 서 론
-
2. UAV 실험측량
-
2.1 UAV 분류
-
2.2 UAV 사진측량
-
2.3 자료 취득
-
3. 데이터 처리 및 평가
-
3.1 항공삼각측량
-
3.2 정사사진의 위치정밀도 평가
-
3.3 면적 비교
-
4. 결 론
1. 서 론
최근 초경량 고정익무인항공기(Ultra-light Fixed Wing UAV, 이하 UAV)는 국내 및 국외에서 문화재 문서화, 재해재난 피해 현황조사,
군 정찰업무, 교통 흐름 파악, 그리고 경찰 업무 등 다양한 분야에서 사용되고 있는 최신 사진측량 시스템이다.
국내에서 UAV 연구사례를 살펴보면, NDMI (2007)은 저고도 UAV의 촬영 영상 보정 및 개선연구, 저고도 영상정보의 피해정보 적용을 위한
영상처리 기술 개발과 저고도영상정보의 해상도 분석 등을 수행하였으며, Jung et al. (2010) 은 무인항공 사진측량을 이용한 3D 공간정보
취득에 대한 연구를 수행하였다. Jeong et al. (2012)은 무인항공원격탐사를 활용한 농작물 생육정보 시스템 구축을 다루었으며, Kim et
al. (2010)은 풍수해 모니터링에 초경량 무인항공기의 적용성 분석을 통해 하천재해, 사면재해, 토사재해(농경지 및 침수 및 퇴적), 해안재해
및 바람재해 피해조사 등에서 UAV가 적용 가능함을 기술하였다.
다음은 국외 연구로서 Cunningham et al. (2011)와 Peterman and Mesarič (2012)는 지도제작과 토지측량분야의 활용
방안 등을 제시하였으며, 문화재 모델링 및 문화재 영상자료 취득 분야(Lambers et al., 2007; Gruen et al., 2012; Pueschel,
et al., 2008; Lee et al., 2011) 연구가 다수 수행되었다. 그리고 산사태 모니터링 등 재해분야(Randa., 2009; Khairul
Nizam Tahar et al., 2010), 환경분야(Nagai et al., 2008), 그리고 농업분야(IPW, 2009; Kishore and
Zaman, 2012), 대축척 지도제작(Khairul Nizam Tahar et al, 2011) 등 다양한 실용적 응용분야에서 UAV 활용방안을
연구하였다.
본 연구에서 연구의 내용적 범위는 초경량무인기항공기 사진측량, 사진측량성과와 지상측량과의 정밀도 비교, 그리고 연구방법은 문헌조사와 실험연구로 설정하였다.
본 연구 목적은 지적 필지경계점에 대공표지를 설치하고 UAV 사진촬영으로 항공삼각측량 정확도, 지상측량성과와의 성과 비교 등을 통해 지적업무에의 적용성을
검토하였다.
2. UAV 실험측량
2.1 UAV 분류
본 연구에서 UAV 분류는 가격이나 적재하중(payload)을 고려하였으며, 특히 센서 유무(GPS, GPS/INS), 기하보정(Georeferencing)
방식(후처리/직접), 실시간기능 등을 고려하여 UAV를 분류하는 방식을 소개하였다(Eisenbeiss, 2010)(Table 1).
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Table 1. Classification of UAV
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Sensors
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Georeferencing
|
Real-time capability
|
Application requirement
|
|
No GPS/INS
|
post
|
0
|
Low accuracy [m]
|
|
GPS and consumer-grade INS
|
post/direct
|
+
|
Moderate accuracy [dm-m]
|
|
DGPS/Navigation- and tactical grade INS
|
post/direct
|
++
|
High accuracy[m]
|
|
(* 0: lowest value; +: Middle value; ++: Best)
|
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|
|
|
|
Fig. 1. Test Site
|
2.2 UAV 사진측량
실험대상지는 고정익 UAV의 특정 상 비행 시 주위에 장애물이 없어 충분한 안정성이 확보될 수 있는 곳, 지적업무와 연계가능한 곳, 사진측량성과를
검증하기 위해 Network-RTK GPS와 Totalstation 지상측량장비에 의한 지적측량성과가 구비되어 있는 곳 등을 고려한 결과, 대부분이
농경지로 구성된 지적재조사 선행사업지역이 선정되었다(Fig. 1).
2.3 자료 취득
2.3.1 지상측량
정사영상에서 사진판독법으로 측정한 경계점의 위치정확도를 검증하고 관측오차를 최소화하기 위해 현장경계복원 후 필지경계에 대공표지(가로×세로, 20cm×20cm)를
설치하였다(Fig. 2(b)). 그리고 이 성과를 점검하기 위해 Network-RTK와 토탈스테이션(T/S)으로 지상측량을 수행하였다. Network-RTK
지상측량은 Leica ATX1230+GNSS 에 의해 진행되었으며 정지모드(static mode)에서 평면위치정확도 0.005m+0.5ppm, 수직위치정확도
0.010m+0.5 ppm이다. 그리고 T/S는 Sokkia사의 SET230으로 각도측정 최소표시 ㆍ정확도 , 반사경에 의한 최대측정거리 6kmㆍ거리정확도 ±(2+2ppm×D)㎜, 그리고 무타깃방식의 최대측정거리 150 m이상ㆍ거리측정정확도는 ±(3+2ppm×D)mm이다.
2.3.2 사진측량
실험에 사용된 UAV는 벨기에 Gatewing X-100 제품으로 이 시스템은 발사대(launcher), 여분의 기체(extra body), 지상제어국(ground
control station), 모뎀(modem), 카메라(calibrated digital camera), 배터리 충전기(battery charger),
배터리 등의 주요 H/W(Fig. 2(a)), 그리고 StrectchoutTM 등의 S/W로 구성되어 있다. 사진촬영은 사전비행 계획에 따라 고도
약 250m, 종횡중복도 약 75%, 그리고 비행시간은 이륙에서 착륙까지 약 20분이 소요되었으며, 촬영사진 수는 약 288장이며, 이 중 6장사진이
영상처리 및 분석에 사용되었다. 참고로 실험당시 강풍이 있어 UAV비행이 매우 불확실한 상황이었다. 그리고 사용된 카메라는 Richo GR D3로
항공사진측량에서 주로 사용되는 측정용 카메라가 아닌 비측정용 카메라로 자세한 사양은 Table 2, 그리고 자세한 카메라 내부표정요소를 Table
3에 기술하였다.
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|
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(a)
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|
|
|
|
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(b)
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Fig. 2. UAV Systems (a) and RTK GPS System (b)
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Table 2. Specification of Camera
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|
Item
|
Specifications
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Comments
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|
No. of pixels recorded
|
3648×2736
|
-
|
|
Image sensor
|
1/1.7-inch CCD
(total pixels: approx. 10.40 million pixels)
|
(No. of Effective pixels: 10.00 million pixels)
|
|
Size
|
108.6×59.8×25.5 (mm)
|
(width×height×depth)
|
|
Weight
|
Approx. 188g
|
(battery, without memory)
|
|
Appearance
|
|
|
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|
Table 3. Inner Orientation Parameters of Camera
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Item
|
Factor
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Calibration value
|
|
Focal length(mm)
|
f
|
28.369849
|
|
Principal point offset (mm)
|
Xp
|
-1.883880e-001
|
|
Yp
|
1.739800e-001
|
|
Distortion factor
|
K1
|
0
|
|
K2
|
0
|
|
P1
|
-4.035060e-004
|
|
P2
|
-4.726720e-004
|
|
Image size(pixels)
|
X
|
3,648
|
|
Y
|
2,736
|
|
|
|
Table 4. X-100 Data Products
|
|
Item
|
Specifications
|
|
Acquision
|
|
‧ 5cm GSD @150m
|
|
3cm GSD @100m
|
|
‧ overlap-variable, 75% default forward & side
|
|
‧ 600 - Average number of pictures per km2 600 (at 150 m)
|
|
‧ 1.5km2 - Average coverage per flight (45 min at 150 m)
|
|
|
Orthophoto
|
|
‧ Pixel resolution (GSD) @ 150m
|
|
‧ Planimetric accuracy equal to 1pixel(5cm)
|
|
‧ Projection - semi-true or true
|
|
‧ Colour - true RGB; no haze
|
|
|
Point cloud
|
|
‧ Point spacing up to 1 pixel (5cm)
|
|
‧ Planimetric accuracy (XY plane): 5cm (150m)
|
|
‧ Height accuracy(Z axis): 10cm (150m)
|
|
그리고 Table 4는 Gatewing X-100 제품의 주요 성능사양을 자료취득, 정사영상, 그리고 측점군 등으로 나누어 정리하고 있다.
3. 데이터 처리 및 평가
3.1 항공삼각측량
“항공삼각측량”은 사진 상에서 측정한 영상좌표와 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 이용하여 영상좌표의 지상좌표와 각 영상의
외부표정요소를 결정하는 작업이다. 현재 대부분 GPS/INS로 결정한 항공영상의 외부표정요소를 이용하여 최소의 기준점만으로 광속조정법(bundle
adjustment) 으로 항공삼각측량을 수행하고 있다. 본 연구에서는 영상처리 소프트웨어인 Socetset (ver.5.6) 을 이용하여 UAV로
촬영된 6장의 사진에 대한 항공삼각측량을 실시하였다.
Socetset (ver.5.6)에서 항공삼각측량 자료처리는 다중센서 삼각측량(Multi-Sensor Triangulation) 모듈을 이용하여 수행한다.
먼저 프로젝트 파일을 생성하는 과정에서 좌표정의를 실시하고 카메라 내부표정요소와 GPS/INS 데이터를 입력한 후 SET UP - APM - IPM
- Blunder Detection-SOLVE의 과정을 통해 최종적으로 항공삼각측량 성과를 얻었다. 여기서 Fig. 3은 Socetset (ver.5.6)에
의한 항공삼각측량 처리 흐름도를 보여주고 있다. 본 항공삼각측량 수행과정에서는 Blunder Detection 과정을 통하여 과대오차를 소거한 후
최종과정에서 잔차값을 줄이기 위하여 잔차값이 큰 점들에 대하여 관련된 영상을 각각 열어 해당 점들이 제대로 올바른 위치에 있는지 확인하고 수정하는
작업을 수행한다. 그리고 SOLVE 모듈에서 공선조건식 변수 입력 후 이러한 작업을 반복수행하여 오차값이 1/2~1영상소 오차 이내로 들어오도록 조정한
후 작업을 종료하였다. 여기서 Fig. 4(a)and Fig. 4(b)는 각각 항공삼각측량에서 영상조정 절차 및 오차조정 과정을 보여주고 있다.
|
|
|
Fig. 3. Workflow of Digital Aerial Triangulation
|
|
|
|
(a)
|
|
|
|
(b)
|
|
Fig. 4. Block Adjustment(a) and Error Adjustment(b) (Source : Lee et al., 2012)
|
먼저 항공삼각측량은 지상기준점 6개와 접합점(tie points) 13개를 이용하여 결과를 도출하였으며 RMSE X=0.068m, RMSE Y=0.118m,
RMSE Z=0.080m, Omega=-0.068″ Phi=-0.087″, Kappa=0.029″, Total RMSE = 0.158 m로 나타났다.
이 성과는 국토지리정보원의 ｢항공사진측량작업규정(제54조2항)｣ 중 도화 축척 1:1000의 경우 최대값 ±0.40m를 기준으로 비교하였을 때 항공사진측량작업규정에서
요구하는 기준에 부합하였다.
다음은 대공표지가 설치된 필지경계점의 위치를 구하기 위해 무기준점(GPS/INS에 의한 외부표정요소만 사용한 경우) 과 기준점을 이용한 항공삼각측량을
각각 수행한 뒤 시각판독법(on-screen digitizing) 으로 좌표측정을 수행하였다. “시각판독법”은 새로운 레이어(layer) 나 주제(themes)를
얻기 위하여 스캔된 영상이나 도면으로부터 객체정보를 육안으로 판단하여 따라가며 도형정보를 얻는 방식이다. 이 방법은 전통적 디지타이징 방식과 유사하나
디지타이저와 커서를 사용하지 않고 사용자가 좌표정보를 가진 영상 또는 스캔도면을 배경으로 하여 스크린 상에서 마우스를 이용하여 육안으로 지도 레이어나
지도의 도형정보 레이어를 작성하는 데 사용된다.
여기서 필계점의 위치좌표는 2가지 방식 – 즉 첫 번째, GPS/INS에 의한 초기 외부표정요소(EO: Exterior Orientation) 값으로
항공삼각측량 수행 후 측정한 대공표지 위치좌표(Table 5), 두 번째, GCP를 이용한 항공삼각측량 수행 후 시각판독법에 의한 대공표지 위치좌표를
측정하였다(Table 6). 이상의 실험결과를 정리해보면, 지상측량성과와 무기준점 항공삼각측량 수행 후 얻은 평면위치좌표차의 RMSE X=2.964m
Y=1.533m, 그리고 지상측량성과와 GCP를 이용한 항공삼각측량 후 얻은 평면위치좌표차의 RMSE △X=0.114m △Y=0.144m이다.
|
Table 5. Boundary Points’ Coordinates, Aerial Triangulation Without GCP (units : m)
|
|
No.
|
RTK_X
|
RTK_Y
|
UAV_X
|
UAV_Y
|
△X
|
△Y
|
|
GPS12
|
200376.01
|
508439.11
|
200380.78
|
508435.62
|
4.77
|
-3.49
|
|
GPS24
|
200376.54
|
508409.48
|
200372.22
|
508410.29
|
-4.32
|
0.81
|
|
GPS25
|
200448.25
|
508406.45
|
200447.71
|
508405.65
|
-0.54
|
-0.80
|
|
GPS26
|
200449.69
|
508393.42
|
200449.09
|
508393.46
|
-0.60
|
0.04
|
|
GPS27
|
200439.52
|
508376.19
|
200439.61
|
508377.28
|
0.09
|
1.09
|
|
GPS28
|
200377.01
|
508376.86
|
200381.41
|
508378.21
|
4.40
|
1.35
|
|
Mean
|
0.64
|
-0.17
|
|
RMSE
|
2.964
|
1.533
|
|
|
|
Table 6. Boundary Points’ Coordinates, Aerial Triangulation With GCP (units : m)
|
|
No.
|
RTK_X
|
RTK_Y
|
UAV_X
|
UAV_Y
|
△X
|
△Y
|
|
GPS12
|
200376.01
|
508439.11
|
200376.06
|
508438.91
|
0.05
|
-0.20
|
|
GPS24
|
200376.54
|
508409.48
|
200376.53
|
508409.51
|
-0.01
|
0.03
|
|
GPS25
|
200448.25
|
508406.45
|
200448.26
|
508406.65
|
0.01
|
0.20
|
|
GPS26
|
200449.69
|
508393.42
|
200449.78
|
508393.43
|
0.09
|
0.01
|
|
GPS27
|
200439.52
|
508376.20
|
200439.56
|
508376.02
|
0.04
|
-0.17
|
|
GPS28
|
200377.01
|
508376.86
|
200376.75
|
508376.97
|
-0.26
|
0.11
|
|
Mean
|
-0.01
|
0.00
|
|
RMSE
|
0.114
|
0.144
|
3.2 정사사진의 위치정밀도 평가
본 항에서는 현장복원 된 필지경계점 말뚝에 설치된 대공표지 좌표를 UAV 정사영상(정사사진 GSD 20cm, 항공사진의 자동영상정합으로 생성한 DEM
해상력 50cm×50cm)과 지상측량(Network- RTK 및 T/S 측량) 으로 측정하여 위치정밀도를 비교하였다. 개별 측정기법에 따른 좌표 비교결과,
UAV 사진측량의 정사영상(이하, UAV 사진측량) 에 대한 좌표측정값과 T/S 측량의 평면위치차이의 RMSE △X=0.205m, RMSE △Y=0.294m,
UAV 사진측량과 Network-RTK 측량에 의한 평면위치차이의 RMSE △X=0.174m, RMSE △Y=0.298m, 그리고 UAV 사진측량과
지적확정성과와의 평면위치차이의 RMSE △X=0.202m, RMSE △Y=0.295m 로 X, Y 방향으로 일정한 편위(X 방향 편위 범위 0.174m~0.205m,
Y 방향 편위 범위 0.294m~0.298m)를 나타났다.
이것은 영상정합기법에 의한 정사영상 제작에 사용된 수치표고모델(DEM: Digital Elevation Model)의 부정확성, 그리고 시범대상지역
내 기준점의 불균등 배치 등 여러 요인이 복합적으로 작용한 것으로 사료된다. 그러나 Table 7에서 UAV 사진측량의 정사사진, 지상측량(Network-RTK
및 T/S측량), 지적확정성과와의 차이의 표준편차(Standard deviation)을 살펴보면 X 방향 0.074~0.085m, Y 방향 0.120m~0.125m를
보였다. 그리고 7개 측점에 대한 UAV 사진측량과 지상측량(Network-RTK 및 T/S측량), 지적확정성과와의 차이의 평균 연결교차는 각각 0.123cm,
0.121cm, 그리고 0.120 cm이다. 이 값들은 지적측량시행규칙 제27조 지적측량성과의 결정
에서 경계점좌표등록부 시행지역의 경계점에 대한 지적측량성과와
검사 성과의 연결교차 허용범위인 10cm를
벗어났지만, 이 값은 정사영상의 출력 해상력 개선, 고해상 수치표고도델 적용을 통해 지적현황측량에 적용가능성도 점검해 볼 필요가 있다. 그러나 이
성과들은 지적 필계점에 대공표지를 설치하고 얻은 성과로 자연경계가 대부분인 지적의 경우 UAV의 적용을 위해서 더욱 많은 연구가 필요할 것이다.
3.3 면적 비교
본 항에서는 UAV 사진측량에 의한 정사영상을 이용해 시각판독법으로 취득한 좌표면적, Network-RTK 및 T/S 지상측량으로 산정한 좌표면적,
그리고 지적의 공부대장면적과 확정성과 면적을 서로 비교하였다. 대장면적(933.00m2)을 기준으로 측정기법별 면적차이를 구한 결과, 최소 0.0811m2(지적확정성과),
최대 –1.0711m2 (UAV 사진측량)의 차이가 발생하였으며, 이것은 식 (A: 허용면적, M: 축척분모, F: 대장면적, 도해지적) 에 의해 산출된 허용면적인 24.778m2이내에 해당하는 것을 알 수 있었다.
|
Table 7. Coordinates Differences by UAV Photogrammetry, Terrestrial Surveying, and
Cadastre Results (units : m)
|
|
Measurement methods
Points
|
UAV photogrammetry -
Network-RTK
|
UAV photogrammetry -
T/S
|
UAV photogrammetry –
Cadastre results
|
|
Dx
|
Dy
|
Dx
|
Dy
|
Dx
|
Dy
|
|
GPS0012
|
-0.116
|
0.075
|
-0.120
|
-0.116
|
-0.119
|
-0.115
|
|
GPS0024
|
-0.024
|
-0.067
|
0.021
|
0.011
|
0.019
|
0.010
|
|
GPS0025
|
0.010
|
-0.115
|
0.022
|
0.140
|
0.024
|
0.142
|
|
GPS0026
|
0.040
|
-0.020
|
0.043
|
0.026
|
0.044
|
0.030
|
|
GPS0027
|
0.087
|
0.199
|
0.115
|
-0.154
|
0.114
|
-0.157
|
|
GPS0028
|
-0.081
|
-0.158
|
-0.106
|
0.170
|
-0.102
|
0.166
|
|
GPS0029
|
0.054
|
0.079
|
0.058
|
0.040
|
0.056
|
0.036
|
|
Mean
|
-0.004
|
-0.001
|
0.005
|
0.017
|
0.005
|
0.016
|
|
Std
|
0.074
|
0.125
|
0.086
|
0.120
|
0.085
|
0.120
|
|
RMSE
|
0.174
|
0.298
|
0.205
|
0.294
|
0.202
|
0.295
|
|
|
|
Table 8. Comparison of Area Calculated by Measurement Methods (units : m2)
|
|
Measurement methods
|
Network-RTK surveying (A)
|
UAV photogrammetry (B)
|
T/S surveying (C)
|
Cadastral surveying (D)
|
|
Area
|
933.118
|
931.9289
|
933.112
|
933.0811
|
|
Area differences w. r. t those of cadastral parcel
|
0.118
|
-1.0711
|
0.112
|
0.0811
|
|
|
|
|
|
|
(a) Determined coordinates
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(b) Network-RTK
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(c) T/S
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(d) UAV photogrammetry
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Fig. 5. Map Comparison Derived From Measurement Methods
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Fig. 5는 각 측량기법별로 측정한 필지경계점의 좌표를 Autocad civil 3D 2008을 이용해서 도시한 것으로 (a)확정좌표, (b)Network-
RTK, (c)T/S, 그리고 (d)고해상 UAV 정사영상을 이용한 좌표측정기법에 의한 필지경계점 좌표추출 성과를 각각 도시한 것이다.
위에서 도출된 위치정밀도와 면적 비교 등 성과분석을 통해 지도제작 등 정밀작업을 요구하는 부분에 UAV 사용을 위해서 카메라 캘리브레이션, 지상기준점
배치, 수치표고모델 정확도 개선 및 항공삼각측량 정확도 개선 등 다양한 요건을 고려한 연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.
4. 결 론
본 연구는 최근 다양한 분야에서 적용이 시도되고 있는 초경량고정익무인항공기 사진측량의 정사영상의 정확도를 평가하고자 하였다. 그리고 항공삼각측량 및
위치정밀도 평가, 그리고 지적 필계점 좌표를 이용한 면적 비교를 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다.
(1)UAV 사진측량에서 6개 GCP와 13개 접합점을 이용하여 항공삼각측량을 수행한 결과, RMSE X=0.068m, RMSE Y=0.118m,
RMSE Z=0.080m, Omega=-0.068″, Phi=-0.087″, Kappa=0.029″, Total RMSE = 0.158m로 나타났다.
(2)UAV 사진측량의 정사영상과 지상측량(Network-RTK) 으로 필지경계점에 설치된 대공표지의 평면위치차이의 RMSE △X=0.174m, RMSE
△Y=0.298m로 나타난 반면 Std. △X=0.074m, Std.△Y = 0.125m이다. 이런 큰 RMSE 값의 발생원인은 정사영상 제작에 사용된
DEM 정확도, 카메라 검정값의 불확실성, 지상기준점 배치와 시각판독법의 좌표관측 시 개인적 오차 등에 기인한 것으로 판단된다.
(3)개별 측정기법에 따른 필지면적 분석결과, 현지복원경계점에 대해 UAV사진측량의 정사영상을 이용하여 시각판독기법으로 취득한 좌표면적과 지적 공부대장면적을
서로 비교하였다. 대장면적을 기준으로 UAV 사진측량 성과와 비교결과 차이가 1.0711m2로 실험대상지 1필지 허용면적 24.778m2 이내에 해당하는
것으로 나타났다.
향후 초경량무인항공기의 장점인 저고도 비행에 의한 고해상 영상 취득과 고정밀 정사영상 생성 등을 통해 매핑(mapping) 정확도 평가 부문, GPS/INS
등 센서결합부문, 영상처리부문 및 재해재난 등 위험지역 및 비접근지역에서의 응용방안 마련 등 심도 있는 연구가 필요할 것으로 사료된다.