1. 서 론

우라나라의 공간정보산업은 1995년 국가GIS(NGIS; National Geographic Information System)구축사업을 시작으로 본격화되어 공간데이터베이스 구축, GIS활용 시스템 구축, 최근에는 공간정보 서비스 산업으로 확대 성장하고 있다. 최근에 들어서는 공간정보의 양적생산에서 공간정보를 통한 가치창조로의 전환이 급격히 진행되고 있으며, 공간정보와 타사업 혹은 서비스가 융합된 Geo-Fusion형 산업에 대한 시도가 이루어지고 있다. 이와 같은 맥락에서 이제 공간정보는 새로운 가치창조를 위한 기반으로서의 역할을 주문받고 있으며, 이를 위해 고품질 공간정보의 생성과 제공이라는 과제를 안고 있다.

최근 정부는 ‘3차원 국토공간정보 구축사업’을 추진하여 다양한 분야의 요구에 부흥할 수 있는 공간정보를 제작하여 서비스하고 있다. 이들 사업에서 수치사진측량 및 LiDAR(Light detection and ranging) 등을 활용한 고밀도 점군자료의 획득과 이를 이용한 고품질 정사영상의 제작은 3차원 국토공간정보 구축사업의 핵심사항이다(Kim, 2002). 따라서 수치표고모델 및 정사영상의 제작기술과 품질 향상은 3차원 국토공간정보의 구축을 위한 핵심요소가 되고 있으며, 이들은 고품질 공간정보로서 국토개발을 비롯한 다양한 분야에서 활용될 것으로 전망된다.

정사영상의 품질은 DSM(Digital Surface Model)의 정확도와 원영상(raw image)의 해상도 그리고 영상의 표정 정확도에 의해 좌우된다(Kim et al., 2004; Kim and Hwang, 2005; Kang et al., 2006). 먼저 DSM의 제작은 대부분 수치지도의 등고선 등 표고자료를 이용하여 생성하는 방법, 수치사진측량 기법을 통해 추출하는 방법이 주로 이용되었다(Song, 2005; Lee et al., 2007; Yoo and Lee, 2010). 그러나 수치지형도의 부정확성과 항공 및 위성영상의 해상도 문제로 인해 고품질의 DSM 생성에는 어느 정도 한계가 있었던 것이 사실이다. 최근에 들어서는 항공라이다, 고해상도 디지털 항공영상, GPS/INS를 이용한 다중센싱기법을 이용한 고품질의 영상과 3차원 공간정보의 획득이 가능해 지면서 정밀한 DSM의 생성이 가능하게 되었다(Lee, 2008; Kwon et al., 2011; Yang, 1994). 또한 기술적 발전으로 정사영상 생성 과정에서 발생하게 되는 폐색 및 이중 도면화(double mapping) 등의 문제점을 크게 보완하여 고해상도의 실감정사영상(true ortho-image)의 제작이 가능하게 되었다. 여기에 고해상도 항공영상의 제공과 고밀도 점군자료에 의한 정밀 DSM의 제작이 가능하게 된다면 보다 향상된 고품질 공간자료의 구축이 가능하게 될 것으로 기대된다.

이에 본 연구에서는 고품질 정사영상의 제작을 효과적으로 지원할 수 있는 고해상도의 항공영상인 DMCⅡ영상을 수치사진측량 기법에 의해 처리하여 정형화된 고밀도의 점군자료를 생성하고 이를 DSM로 전환함으로써 DSM의 정확도를 향상시키는 한편, 이를 정사영상 제작에 활용함으로써 정사영상의 정확도와 품질의 향상을 꾀할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 그리고 본 연구에 의해 제작된 정사영상의 정확도를 분석함으로써 본 연구에서 제작한 정사영상의 활용성을 검증하고자 하였다. Fig. 1은 본 연구의 주요내용을 위주로 하여 그 연구과정을 도시한 것이다.

Fig. 1.Work flow

 

2. 기초자료획득

2.1 연구대상지 설정

본 연구를 수행하기 위한 공간적 범위는 충청북도 충주시의 일부구간을 연구대상지로 선정하였다. 연구대상지는 3차원 국토공간정보 구축사업의 일환으로 고해상도 항공영상의 촬영 대상지역이며, 본 연구에서 활용하고자 하는 DMCⅡ 항공영상이 이미 확보되어 있다. 또한 전체 연구대상지 중 본 연구에서 정사영상의 생성 및 분석을 위해 분할한 구간은 충주시의 도심부에 해당하며, 이 구간의 경우 건물 등이 다수 분포하여 정사영상의 생성시 영상의 보정 정도와 위치정확도의 검증에 유효하다고 판단하였다. Fig. 2는 연구대상 영역을 나타낸 것이다.

Fig. 2.Study area(Chung-ju)

2.2 고해상도 DMCⅡ250 항공영상

현재 국내에서 수치지도 제작과 고품질 공간정보 획득 등을 목적으로 도입한 고해상도 디지털항공사진 카메라는 Leica Geosystems 社의 ADS80, Microsoft 社의 UltraCAM, 그리고 Z/I Imaging 社의 DMC카메라가 대표적이다. 본 연구에서는 연구대상지에 대하여 DMCⅡ250 카메라(Table 1)(Fig. 3)로 촬영된 항공영상(중복도 80%)을 이용하였다. DMCⅡ250는 멀티헤더 방식으로 지상해상도(GSD; Ground Sample Distance)는 5cm이다. Table 2는 획득한 영상들에 대한 인덱스를 나타낸 것으로 4개 스트립(strip)에 19장의 영상이 이용되었다. Fig. 4는 본 연구의 대상지에 대한 DMCⅡ250의 항공영상을 접합하여 나타낸 것이다.

Table 1.Specification of DMCⅡ250

Fig. 3.DMCⅡ250 camera

Table 2.Index of aerial images

Fig. 4.DMCⅡ250 aerial image(GSD: 5cm)

2.3 기준점 측량 성과 획득

항공영상을 이용하여 정사영상을 제작할 때, 그 제작 정확도는 지상기준점(GCP)에 의해 좌우된다. 본 연구에서는 RTK-VRS를 이용하여 직접 지상기준점 측량을 실시하였다. 지상기준점 측량을 위해 사용한 GNSS수신기는 Trimble社의 Trimble 5800을 이용하였으며, 좌표계는 Korea2002(KGD2002), 지오이드 모델은 최근 새로이 배포되고 있는 GD-13-KR(RMSE:2~5cm)로 설정하였다.

먼저, RTK-VRS 측량방법에 의한 기준점 성과의 정확도 확보 가능성을 확인하기 위해 지상기준점 측량을 실시하기에 앞서 연구대상지내 통합기준점(U0391)을 이용하여 정확도를 검증하였다(Fig. 5). RTK-VRS 측정 횟수는 20회로 설정하였으며, 측량 결과는 국토지리정보원에서 고시한 기준점성과와 비교·분석하였다. 그 결과 X좌표의 편차는 0.012m, Y좌표의 편차는 0.007m 그리고 Z좌표의 편차는 0.010m으로써 평면 및 표고기준점의 허용오차 범위(축척1:1,000기준 평면기준점 허용범위: ±0.1m이내, 표고기준점의 허용오차 범위: ±0.10m 이내)내의 정확도를 확보할 수 있는 것을 확인할 수 있었다(Table 3). 이로부터 기준점의 성과 획득에 있어 RTK-VRS 측량방법을 적용하여 충분한 정확도를 확보할 수 있음을 확인하였다. 이에 연구 대상지내 16점의 기준점을 설정하고 RTKVRS 측량방법을 적용하여 성과를 획득하였다. 지상기준점은 영상에서 명확히 인식될 수 있는 도로의 교차점, 횡단보도 그리고 멘홀 등을 선택하여 설정하였다. Fig. 6은 연구대상지내 기준점의 분포를 표시한 것이며, Table 4는 RTK-VRS측량에 의해 획득한 측량성과를 정리한 것이다.

Fig. 5.RTK-VRS survey

Table 3.Deviation of coordinate between RTK-VRS surveying result and integrated control point result

Fig. 6.Distribution of GCPs

Table 4.Result of GCPs surveying

 

3. 고품질 정사영상 생성 및 정확도 분석

획득한 DMCⅡ250 영상과 지상기준점 측량 성과를 이용하여 정사영상을 생성하였다. 영상처리를 위해 Intergraph社의 ISAT(Image Station Automatic Triangulation), ISAE-E(Image Station Automatic Elevations-Extended), ISOP(Image Station Ortho Pro)를 이용하였으며, 생성된 정사영상에 대한 정확도 분석은 동일 지역에 대해 기존 정사영상 제작방법에 의해 제작된 정사영상과 위치 정확도를 상호 비교·분석하였다. 또한 추가적으로 제작한 정사영상을 이용한 지도제작 가능성을 검토하기 위해 수치지형도(scale 1:1,000)에 검사점을 설정하고 위치정확도를 분석하였다(Lee and Lee 2008). Fig. 7은 정사영상을 제작하는 과정과 각 단계별로 사용한 프로그램을 함께 정리한 것이다.

Fig. 7.Production stage of ortho-image

3.1 항공삼각측량

항공삼각측량(AT;Aerial Triangulation)은 스트립 또는 블록을 구성하는 항공영상들을 인접영상 사이의 접합점을 이용하여 연결한 후 최소한의 지상기준점을 이용하여 한번에 조정계산을 수행하고 조정계산의 수행결과 스트립 또는 블록을 구성하는 모든 항공사진에 대한 외부표정요소와 미지점의 지상좌표를 결정한다. 본 연구에서는 16점의 지상기준점을 이용하여 AT를 실시하였으며, Intergraph(社)의 ISAT(Image Station Automatic Triangulation)프로그램을 이용하였다.

(1) 항공영상의 전환

항공삼각측량을 처리하기 위해 획득한 고해상도의 항공영상을 영상변환 하였으며, 이는 ISAT프로그램의 호환성을 확보하기 위함이다. 영상변환이란, 원영상(original image)을 다단계 해상도의 영상(overview)으로 제작하는 것을 말하며, 모니터 상에 표현되는 축척에 따라 적정한 변환영상이 디스플레이 된다. 이는 원본 영상을 이용하여 항공삼각측량을 실시하는 것보다 시간적으로 효율적이다. Fig. 8은 영상변환의 개념을 나타낸 것이며, Table 5는 영상변환의 설정값을 나타낸 것이다.

Fig. 8.Concept of image conversion

Table 5.Setting value of image conversion

(2) 좌표계 및 카메라 정보 입력

프로젝트를 설정할 때 기본적으로 입력되어야 할 자료는 프로젝트의 좌표계 설정이다. 본 연구에서 설정한 좌표계는 항공영상과 동일하게 설정하였으며, 지상기준점 역시 동일하도록 설정하였다. 또한 초점거리, PPA(Principal Point of Auto Collimation), PPS(Prinspal Point of Symmetry), 렌즈왜곡수차(radial lens distortion)에 대한 보정값이 요구되며, 본 연구에서 이용된 DMCⅡ250에 대한 카메라 정보를 입력하였다. Table 6은 프로젝트 설정시 입력되는 카메라 정보를 나타낸 것이다.

Table 6.Camera setup in project(DMCⅡ250)

(3) 외부표정요소(E.O)입력

최근에는 항측기에 GPS/INS 장비를 탑재하여 사진의 촬영과 동시에 외부표정요소를 직접 결정할 수 있는 Direct Georeferencing기술의 개발로 인하여 외부표정요소를 함께 획득할 수 있게 되었다. 본 연구에서 입력되는 외부표정요소는 영상과 동시에 획득되는 외부표정요소를 ISAT에 입력하였다.

입력된 영상들에 대하여 블록을 생성하고 제어 패널(conrtol panel)을 실행시키면 종·횡 접합점이 자동으로 측정된다. 종접합점은 종중복 영역에 대하여 측정되는 점(모델당 6점, 사진당 최소 9점)을 뜻하며, 횡접합점은 종접합점 중에 횡중복 영역에 측정된 점으로 2개 이상의 코스에 측정(모델당 2점, 사진당 3점이상)되는 것을 뜻한다. 이때 종접합점 및 횡접합점은 측정되는 점의 수도 중요하지만, 점의 분포가 블록에 포함되어 있는 사진에 균등하게 분포되는 것이 중요하다. 이는 기하학적인 안정성을 확보하기 위함이다. Fig. 9는 연구대상지를 포함하고 있는 일부 모델(08스트립 14∼15번 영상)에 대한 종·횡 접합점을 나타낸 것이다.

Fig. 9.Pass/tie point

(4) 지상기준점 입력

지상기준점은 RTK-VRS 측량성과(Table 4)를 ISAT에 입력하였다.

(5) 광속조정

광속조정법(bundle adjustment)은 종횡접합내의 각 사진상에 관측된 기준점과 접합점의 좌표를 이용하여 최소제곱법으로 각 사진의 외부표정요소 및 접합점의 최확값을 결정하는 방법이다. 이는 사진을 기본단위로 사용하며 다수의 광속을 공선조건에 따라 표정을 수행한다. 광속조정을 위해 본 연구에서는 ISAT프로그램을 이용하였으며, 16점의 지상기준점을 이용하여 다수의 영상들에 대한 표정을 실시하였다. 표정이 완료된 영상을 이용하여 영상의 위치 및 자세 정보인 외부표정요소를 정밀하게 조정하였으며 보다 최소한의 RMS를 확보하기 위해 반복적인 조정을 실시하였다. Fig. 10은 최종적으로 수정된 외부표정요소와 지상기준점을 나타낸 것이다.

Fig. 10.Final adjustment of EO & GCP

Table 7은 광속조정에 의해 산출된 외부표정요소의 평균 제곱근오차(RMSE)를 나타낸 것으로 RMS Control은 광속조정에 의해 산출되는 잔차(X, Y, Z)의 평균값이며, Max Ground Residual은 산출된 잔차 중 가장 큰 값을 나타낸 것 이다.

Table 7.RMSE of EO calculated by bundle adjustment

3.2 고밀도 점군자료 추출 및 수치표면모델 변환

정사영상을 제작하기 위해 항공삼각측량 과정을 거쳐 처리된 자료로부터 고밀도의 점군자료(point cloud)를 추출하고 이를 DSM로 변환하였다.

점군자료는 지형 및 지물에 대한 3차원 정보를 고밀도의 점으로 구성되는 것이 가장 큰 특징이다. 본 연구에서는 고해상도의 항공영상을 이용하여 항공삼각측량의 처리를 수행함으로써 고밀도의 점군자료를 획득하였다. 현재 시점에서 제공되고 있는 항공영상 중 가장 해상도가 높은 DMCⅡ 영상을 이용함에 따라 기존보다 정밀한 DSM의 제작이 가능할 것으로 판단되며, 이는 곧 정사영상의 정확도 등 품질향상을 가능하게 할 것으로 기대된다.

점군자료를 추출하기 위해 본 연구에는 ISAE-E (Image Station Automatic Elevations Extended) 프로그램을 사용하였으며, 08~09번 스트립을 이용하여 연구 대상지에 대한 점군자료를 추출하였다. 이때 점군추출을 위한 기법은 SGM(Semi Global Matching)기법이며, 5cm(pixel단위)급으로 추출하였다. Fig. 11은 추출된 점군자료를 elevation color로 설정하여 2D(a) 및 3D(b)로 나타낸 것이다. 그리고 Fig. 12는 점군자료를 RGB color로 나타낸 것이다.

Fig. 11.Extraction of point cloud(Elevation ver.)

Fig. 12.Extraction of point cloud(RGB ver.)

추출한 점군자료는 정사영상의 제작을 위해 DSM로 변환하였다. 항공영상의 처리를 통한 점군자료의 추출과정에서 일정 격자간격을 설정하여 획득함에 따라 DSM의 변환과정에서 점군자료의 손실은 없는 것으로 판단된다. 점군자료를 DSM으로 변환하기 위해 IS(Image Station)-DTM Que 프로그램을 사용하였다.

3.3 정사영상 제작

고해상도의 디지털항공영상(DMCⅡ250)과 생성한 고밀도의 DSM을 이용하여 정사영상을 제작하고 이를 통해 전체적인 모자이크 영상을 제작하였다. 정사영상의 제작을 위해서 ISOP (Image Station OrthoPro) 프로그램을 사용하였다. 이때 좌표계 설정은 항공삼각측량 처리를 위해 사용한 프로그램인 ISAT에서 설정한 프로젝트로 설정을 하였으며, 영상은 프로젝트를 설정하면서 입력된 영상들이 함께 사용된다. 그리고 변환된 DSM을 입력하였으며, 정사영상의 픽셀크기는 0.05m로 설정하였다.

Fig. 13은 모델별 정사영상을 나타낸 것으로, 화면의 보라색 라인은 Seamlines으로, 입력된 영상 모델(08~09스트립)들간의 경계를 나타낸 것이다. 그리고 검정색 영역은 모델들이 각각 구별되어 있어 발생하는 부분이다.

Fig. 13.Ortho-image production by model

이후 정사영상의 생성과정에서 발생한 폐색영역을 보정하였다. 일반적으로 정사영상의 축척이 커질수록 폐색영역은 더욱 두드러지게 된다. 특히 본 연구에서 이용한 DMCⅡ 영상의 경우 기존의 항공영상에 비해 대축척의 영상을 제공함에 따라 정사영상의 제작시 폐색영역이 확대되어 정사영상의 품질이 떨어지게 된다. 따라서 정사영상의 폐색영역의 탐색과 보정은 품질의 확보를 위해 중요한 요소가 된다(Krupnik, 2003; Yoo and Lee, 2010).

폐색영역에 대한 탐지 및 보정은 본 연구에서 제작한 DSM과 카메라 외부표정요소를 이용하여 건물 등의 구조물과 자연지물에서 나타나는 폐색영역을 탐지하였다. 탐지된 폐색영역은 동일 시간대 촬영된 부가영상으로부터 가시권 분석을 수행하여 폐색영역에 해당하는 화소의 밝기정보를 추출하고 이를 해당영역에 보정함으로써 폐색영역을 복원하여 최소화 하였다. 그리고 음영지역의 경우 폐색영역의 탐지 방법을 다시 이용하여 탐지하고 음영지역(shadow area)의 조도차를 평준화하기 위하여 국부적인 영상강조(enhancement)기법을 적용하였다. Fig. 14는 폐색영역의 탐지와 보정을 위한 작업의 흐름도를 나타낸 것이다.

Fig. 14.Work flow for occlusion area correction

이렇게 폐색영역 및 음영지역에 대한 보정을 실시하여 각각 제작된 정사영상을 모자이크 처리를 통해 최종적으로 모자이크 영상을 제작하였다. Fig. 15는 모자이크 처리를 통해 획득한 최종 정사영상을 나타낸 것이다.

Fig. 15.Ortho-image production(mosaic)

3.4 정사영상 정확도 분석

본 연구는 지상해상도가 5cm인 초고해상도 항공영상을 이용하여 고품질의 정사영상을 생성하기 위한 것이다. 이를 위해 기존의 정사영상 제작방법과 차별화하여 정사영상의 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 DSM을 고해상도의 DMCⅡ250영상으로부터 고밀도의 점군자료을 추출하여 제작하였다. 그리고 고해상도의 영상을 연계 활용함으로써 정사영상의 위치 정확도와 품질을 향상시키고자 하였다.

본 연구에서 고밀도 점군자료를 이용하여 제작한 정사영상의 위치정확도를 검증하기 위해 3차원 국토공간정보 구축사업 및 V-world구축 사업 등에서 일반적으로 정사영상의 제작을 위해 이용하고 있는 방법으로 제작한 정사영상과 상호 비교 및 분석을 수행하였다. 기존방식의 정사영상은 일반적으로 수치지형도를 이용하여 DSM을 제작하고 이를 항공영상 또는 위성영상과 연계하여 제작된다. 비교자료로서 활용하기 위한 정사영상은 국토지리정보원에 고시되어 있는 「영상지도 제작에 관한 작업규정」의 "제3장 2절 정사영상 제작”을 참고하여 제작하였으며, DSM제작을 위해 연구대상지역을 포함하는 1:1000 수치지형도를 이용하였다.

정사영상의 위치 정확도 분석을 위해 선정한 지상기준점 16점에 대하여 본 연구에서 제작한 정사영상과 기존의 방법에 의해 제작한 정사영상으로부터 각각 좌표를 취득하고 이를 RTKVRS측량 성과와 상호 비교하여 위치정확도를 검토하였다.

먼저 기존의 방법에 의해 제작한 정사영상(이하 Ortho-Ⅰ)으로부터 획득한 좌표성과와 RTK-VRS 측량으로 취득한 지상기준점 성과를 직접 비교하였다. Fig. 16은 Ortho-Ⅰ의 검사점 인덱스를 나타낸 것이다. 분석 결과, X좌표는 ±0.258m~±0.568m, Y좌표는 ±0.003m~±0.135m, 위치편차는 0.258m~0.570m로 각각의 편차들을 확인할 수 있었다.

Fig. 16.Index of Ortho-image using conventional method(Ortho-Ⅰ)

다음으로 DMCⅡ250영상과 고밀도 점군자료를 이용하여 제작한 정사영상(이하 Ortho-Ⅱ)으로부터 획득한 좌표성과 RTK-VRS 측량으로 취득한 지상기준점 성과를 직접 비교하였다. Fig. 17은 지상기준점과의 위치 정확도 및 분석을 위해 작성한 인덱스를 나타낸 것이다. 분석 결과, X좌표는 ±0.004m~±0.216m, Y좌표는 ±0.005m~0.15m, 위치편차는 0.011m~0.216m로 나타났다.

Fig. 17.Index of ortho-image using point clouds(Ortho-Ⅱ)

Table 8은 각각 정사영상의 위치편차를 각 기준점 별로 정리한 것이며, 이를 그래프로 나타내면 Fig. 18과 같다. 각 정사영상의 위치정확도의 분석결과를 종합하여 볼 때, 본 연구에서 고해상도의 항공영상과 고밀도의 점군자료를 이용하여 제작한 정사영상(ortho-Ⅱ)가 기존의 방법으로 제작한 정사영상(ortho-Ⅰ)보다 모든 포인트에서 상대적으로 위치편차가 적게 나타남을 확인할 수 있었다. 그리고 각각의 정사영상으로부터 측정한 각 측점의 좌표를 기준점에 대하여 RMSD(root mean square devidation)를 산출하였을 때(Table 9), 본 연구에서 제작한 정사영상의 정확도가 기존의 방법에 의해 제작된 정사영상의 정확도보다 크게 향상됨을 확인할 수 있었다.

Table 8.Deviation of ortho-images respectively

Fig. 18.Locational deviation of ortho-images

Table 9.RMSD of ortho-images

따라서 정사영상의 제작에 있어 DMCⅡ250 영상과 고밀도의 점군자료를 이용할 경우 정확도를 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 이는 정사영상의 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 영상의 해상도와 DSM의 정확도가 크게 개선됨에 따라 이들을 이용하여 제작된 정사영상의 정확도 역시 크게 향상되었을 것으로 판단된다.

본 연구에서 제작한 정사영상의 활용 가능성을 검토하기 위하여 연구대상지의 수치지형도(축척 1:1,000, 9도엽)와 중첩하여 분석을 수행하였다. Fig. 19는 제작된 정사영상과 동일지역의 수치지형도를 중첩한 결과를 나타낸 것이다. 분석결과, 정사영상에서의 지물의 경계와 수치지형도가 정확히 일치함을 확인할 수 있었다. 이로부터 제작한 고품질의 정사영상을 이용하여 대축척 수치지형도의 제작을 비롯하여 각종 공간정보를 높은 정확도로 추출할 수 있을 것으로 기대된다. 더불어 고품질의 공간정보에 대한 요구를 충족시킬 수 있는 고품질의 자료로서 다양하게 활용 가능할 것으로 기대된다.

Fig. 19.Overlay analysis of ortho-image and digital map

 

4. 결 론

본 연구에서는 고해상도의 DMCⅡ250 항공영상과 이로부터 추출한 고밀도의 DSM을 이용하여 고품질 정사영상의 제작 가능성을 검토하고자 하였다. 이상의 연구를 통해 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다.

첫째, 고해상도 항공영상인 DMCⅡ250영상을 이용하여 고밀도의 점군자료를 생성함으로써 정사영상의 제작을 위한 DSM의 정밀도를 향상시킬 수 있었다. 그리고 제작한 DSM과 카메라 외부표정요소를 이용하여 폐색영역을 탐지하고 동일 시간대 촬영된 부가 영상으로부터 가시권 분석을 수행하여 화소의 밝기값을 보정하였다. 또한 음영지역은 국부적인 영상 강조기법을 적용하여 보정함으로써 고품질의 실감정사영상을 제작할 수 있었다.

둘째, 본 연구에서 제작한 정사영상의 정확도를 검증하기 위하여 기존의 방법에 의해 제작된 정사영상과 상호 비교한 결과, X좌표 편차는 94.71%, Y좌표 편차의 경우 50.00% 그리고 위치편차는 94.71% 감소하여 전반적으로 정사영상의 정확도가 크게 향상됨을 확인할 수 있었다.

셋째, 본 연구에서 제작한 정사영상의 활용 가능성을 검토하기 위하여 연구대상지의 축척 1:1,000 수치지형도와 중첩한 결과 각 자료간 위치가 정확히 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 본 연구에 제작한 정사영상을 이용한 대축척 지도제작, 3차원 모델제작 등 고품질 공간정보의 구축에 적용 가능함을 확인하였다.