Abstract
Recently, many studies have examined UAVs (unmanned aerial vehicles), which can replace and supplement existing surveying sensors, systems, and images. This study focused on the use of UAV images and assessed the possibility of utilization in areas where it is difficult to obtain GCPs (ground control points), such as disasters. Therefore, 3D (dimensional) pointcloud data were generated using UAV images and the absolute/relative accuracy of the generated model data using GCPs and without GCPs was assessed. The results showed the 3D shape pointcloud generated by UAV image matching was proven if the relative accuracy was set, regardless of whether GCPs were used or not; the quantitative measurement error rate was within 1%. Even if the absolute accuracy was low, the 3D shape pointcloud that had been post processed quickly was sufficient to be utilized when it is impossible to acquire GCPs or urgent analysis is required. In particular, the results can obtain quantitative measurements and meaningful data, such as the length and area, even in cases with the ground reference point surveying and post-process.
최근 UAV(unmanned aerial vehicle)는 기존 측량 장비들을 대체/보완할 수 있는 공간정보 제작 도구로 관련 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 UAV 영상의 활용도에 주안점을 두어, 재난재해와 같이 긴급한 상황이나 지상기준점 확보가 어려운 지역에서의 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 UAV 영상으로 3D(dimensional) 형상을 점군(pointcloud)데이터로 제작하였고, 지상기준점을 사용한 모델 데이터와 무기준점 모델 데이터의 절대적/상대적 정확도를 측정하였다. 실험 결과, UAV 영상매칭으로 생성된 3D 형상 점군데이터는 모델 구성을 위한 상대정확도만 확보되어도, 지상기준점 사용 여부에 관계없이 거리측정과 같은 정량적 측정 오차율이 1% 이내인 것으로 검증되었다. 이는 지상기준점 취득이 불가능하거나 작업의 긴급함이 요구될 때, 절대적 위치정보는 부정확하나 신속하게 후처리한 3D 형상 점군데이터만으로도 그 활용이 충분함을 보여준다. 특히 제안된 연구결과는 재난재해 지역과 같이 데이터의 정확도를 확보하기 위한 지상기준점 설계, 측량, 후처리 등의 제반 작업들이 불가능한 상황에서도 길이와 면적과 같은 정량적 측정치와 의미 있는 결과물 취득이 가능하다.
