Abstract
We expanded the 3D building information extraction method using shadow and vertical line from single high resolution image with meta information into the method for single high resolution image without meta information. Our method guesses an azimuth angle and an elevation angle of the sensor and the sun using reference building, selected by user, on an image. For test, we used an IKONOS image and an image extracted from the Google Earth. We calculated the Root Mean Square (RMS) error of heights extracted by our method using the building height extracted from stereo IKONOS image as reference, and the RMS error from the IKONOS image and the Google Earth image was under than 3 m. We also calculated the RMS error of horizontality position by comparison between building position extracted from only the IKONOS image and it from 1:1,000 digital map, and the result was under than 3 m. This test results showed that the height pattern of building models by our method was similar with it by the method using meta information.
본 연구에서는 단일 고해상도 영상으로부터 그림자와 건물 연직선을 이용한 3차원 건물 정보 추출 알고리즘을 확장하여 메타정보가 없는 단일 고해상도 영상에서도 3차원 건물 정보 추출 생성 방법을 제안하고, 이를 통해서 3차원 건물 모델 생성 가능성에 대해서 연구하였다. 제안된 방법은 메타정보가 없는 영상에서 기준 건물을 선택하고, 기준 건물에 높이를 부여하여 이로부터 센서와 태양의 고도각 및 방위각을 추정한다. 스테레오 IKONOS 위성영상에서 추출한 건물의 높이를 실제 높이라고 가정했을 때, 제안된 방법으로 메타정보를 이용하지 않고 IKONOS 영상으로부터 추출한 20개의 건물 높이 RMS 오차는 3m 미만이었으며, 5개의 건물 수평 위치를 1:1000 수치지형도의 건물 수평 위치와 비교한 결과, RMS 오차가 3m 미만이었다. 또한 제안된 방법을 구글어스로부터 추출한 영상에 적용한 결과, 17개 건물 높이의 RMS 오차가 3m 미만이었다. 제안된 방법으로 생성한 3차원 건물 모델을 육안으로 비교한 결과, 메타정보를 이용하여 생성한 3차원 건물 모델과 유사한 높이 패턴을 보여주었다. 이를 통해서 제안된 방법으로 메타정보가 없는 고해상도 영상에서 3차원 건물 모델이 추출될 수 있다고 판단하였다.
