10장 지형공간정보 생성 방안(6)hjiklee.sangji.ac.kr/강의관련/유비쿼터스/10장 지형공간정보 생성... · -수치사진측량기법을이용한dsm 제작-건물외곽선추출방법을이용한dsm

유비쿼터스 GIS 10장 1

유비쿼터스와 지형공간정보 사이버강의 10장

지형공간정보 생성 방안(6)

(정사사진영상생성)


강의 목차

정사사진영상 생성 원리

정밀 DSM 생성 과정

실감정사사진 생성 과정

실감정사사진 시범제작 및 품질평가

3차원도시모델 생성 실험

정사사진영상 생성 원리


3차원 정사사진영상 생성 방법

정사사진영상 : 중심투영으로 인해서 지표상 기복에 따라 생긴 연직

사진상의 왜곡을 보정하여 3차원정사사진영상 생성

수치정사투영영상수치정사투영영상

모자이크영상 생성모자이크영상 생성모자이크영상 재단모자이크영상 재단모자이크영상 수정모자이크영상 수정

DEM(DSM)제작DEM(DSM)제작 A.T성과(외부표정요소)A.T성과(외부표정요소)

카메라정보(내부표정요소)카메라정보(내부표정요소)

항공사진스캐닝항공사진스캐닝

+ +

영상처리 및 저장영상처리 및 저장

• 1200dpi(21 μm)


정사사진 제작의 주요 요소 및 과정

특히, 대상물의 높이에 따라 발생되는 기복변위를 보정하는편위수정 과정은 지형모델의 정확도에 좌우됨

수치지형모델의 종류 및 생성 방안

사진측량학적 방법 : 영상정합에 의한 DEM생성, GRID 및 TIN방식

LiDAR데이터를 활용하는 방법v LiDAR데이터의 처리만을 이용한 DSM생성

v LiDAR데이터를 활용한 건물경계선 벡터를 활용한 DSM생성

v 사진측량학적 3차원도화자료와 LiDAR자료를 병합한 DSM 생성

정사사진의 품질을 좌우하는 요소원 영상의 품질 및 해상도

영상의 표정정확도 : 내부표정 및 외부표정

수치지형모델의 정확도 : DEM, DBM, DSM

정사사진 제작의 주요 과정편위수정(Rectification) : 간접법 방식, 영상재배열 수행

폐색영역(Obscured Pixel) 보정 : 중심투영원리를 통한 폐색영역의 탐색 및 보정

칼라 Matching : 편위수정에 따른 방사적특성을 통일하게 하기 위한 조정

모자이크 처리(Mosaicking) 및 접합선처리(Feathering and Dodging)


보통정사사진과 건물정사사진의 차이점

건물이 포함되지 않은 DEM을 기초로 수치미분편위수정 수행비고가 큰 대상물 및 급격한 고도 변위에 의해야기되는 기복변위을 조정하기 못하고, 이에따른 사각지대(폐색영역)을 생성함수치지도와 중첩시 기존 지형의 대상물은 잘일치 하나 건물과 같이 고도가 있는 대상물의경우 일치하지 않음3차원도시모델에 적합치 않음

보통정사사진(Normal Ortho-photo)건물, 교량 등 고려해야 할 대상물이 포함됨 DSM을 통해 수치미분편위수정을 수행DSM에 가능한 많은 대상물을 포함하는 동시에 폐색영역을 복원함으로써 실감 영상의 제작이 가능원 영상에 나타난 모든 대상물(지형, 건물, 교량 등)이 모두 포함된 DSM을 기본으로제작수치지도와 중첩시 정확히 일치3차원도시모델에 적합

건물정사사진(True Ortho-photo)

정사사진의 종류


TrueOrtho

NORMAL ortho

정사사진의 종류


보통정사사진 영상


실감정사사진 영상


수치사진측량 방법 활용 : 영상정합을 통한 DEM생성후 활용

A.T성과(외부표정요소)A.T성과(외부표정요소) 카메라정보(내부표정요소)카메라정보(내부표정요소)

항공사진항공사진

수치지도수치지도 DEM제작DEM제작

보통 정사사진 생성 과정

표정해석

영상정합에 의한

DEM 제작

정사사진 생성

모자이크

기하학적 보정

· 수치미분편위수정· 영상재배열 : Bilinear 보간


실감정사사진(True Ortho-photo) 개념

표정해석

(Direct Referencing)

정밀 DSM 제작

(LiDAR 데이터 활용)

기하학적 보정

· 수치미분편위수정· 영상재배역 : 이중도면화

방사적 보정(모자잌처리)

· 칼라매칭/접합선처리· Feathering/Dodging

폐색영역 보정

건물정사사진 생성


원 영상원 영상 LiDAR를 이용한 DSM LiDAR를 이용한 DSM 이중도면화(mapping)이중도면화(mapping)

폐색영역 설정폐색영역 설정 폐색영역 처리(밝기값 0)폐색영역 처리(밝기값 0) 폐색영역 처리(인접영상)폐색영역 처리(인접영상)

• 보통정사사진에 비해 정확한 지형모델인 수치표면모델을 통해편위수정을 수행하고 페색영역보정 등 방사적 특성 개선한정사사진으로 3차원 도시모델에 적합


수치지형모델(Digital Terrain Model)

정밀 DSM 최적 생성 방안

수치지형모델 생성은 수치사진측량과 LiDAR 데이터를 활용

수치표고모형(DEM) : DSM-(건물+식생)수치표고모형(DEM) : DSM-(건물+식생) 수치건물모형(DBM) : 건물만 포함수치건물모형(DBM) : 건물만 포함

수치표면모형(DSM) : DEM+DBM+식생수치표면모형(DSM) : DEM+DBM+식생 수치표면모형(DSM) : DEM+DBM수치표면모형(DSM) : DEM+DBM

수치지형모델 종류 : DEM, DBM, DSM

정밀 DSM 생성 과정


정밀 DSM 최적 생성 방안1수치사진측량학적 방법 : DEM 생성, GRID 및 TIN방식LiDAR 데이터 활용 방법 : 3가지 방식 실험중 CASE 3가 최적

실감정사사진 최적 생성 방안2

수치미분편위수정- 수치지형모델에 따른 분석 : DEM, DSM - 영상재배열 방안 : 보간법 및 화소크기에 따른 평가

폐색영역 탐색 및 보정 : 중심투영원리 적용

모자이크 처리- 칼라매칭(Color matching)- 접합선처리(seamlines Processing)- Feathering 및 Dodging

실감정사사진 시범제작 및 품질평가3

대상지역 : 원주시 일원(10Km2 )정확도 및 품질평가

- DSM 및 건물정사사진의 정확도 평가- 3차원 도시모델링 최적 방안 실험 : 5가지 CASE 실험

실감정사사진의 경제성 및 활용성 분석4

실감정사사진의 제작 경제성 분석 : 작업지침, 품셈(안)실감정사사진의 활용성 분석- 도시계획, 방재, 생활GIS, 시설물관리, 혁신사업 등

다양한 UIS 업무에 대한 적용 방안 및 활용성 분석

정사사진영상 생성과정

디지털영상

GPS/INS 자료

LiDAR데이터

칼라매칭모자이크

처리

폐색영역

보정정밀 DSM

생성

수치미분

편위수정

다차원 공간정보다차원 공간정보 정밀 DSM 생성정밀 DSM 생성 기하학적 보정기하학적 보정 방사적 보정방사적 보정 작업지침 작성작업지침 작성

DSM 최적 생성 방안항공레이져측량 실감정사사진 생성 최적 공정 정립 경제성 및 활용성평가

작업지침품셈(안)

작성

작업지침품셈(안)

작성

활용성평가

활용성평가• 영상재배열



정밀 DSM 최적 생성 방안 정립 실험


- 대상지역 선정(대전시 일원)

- DSM 제작 방법 : 4CASE

- DSM 정확도 검증 : 가시분석, 위치오차

정밀 DSM 생성 실험

- 정밀 DSM의 문제점 및 개선사항 정립

- 정밀 DSM의 최적 공정 정립

정밀 DSM 최적 생성 공정 정립

정밀 DSM 최적 생성방안 제시

정밀 DSM 생성 실험1

대상지역 : 대전시 일원(아파트밀집지역)DSM 제작 방법- LiDAR 데이터를 이용한 DSM 제작

- 수치사진측량기법을 이용한 DSM 제작- 건물 외곽선 추출 방법을 이용한 DSM 제작

DSM 정확도 분석

실험CASE 방법론

활 용 자 료 지형

모델디지털영상 LiDAR GPS/INS

CASE 1 수치사진측량 ○ ○ DEM

CASE 2LiDAR

○ DSM

CASE 3 ○ DSM

CASE 4수치사진측량

+ LiDAR

○ ○ ○ DSM

정밀 DSM 최적 생성 실험 CASE2


DSM 제작 실험 CASE 1수치사진측량의 영상정합 기법을 이용하여 1×1m 격자포인트를자동 추출한 후 DSM 생성

수치사진측량기법을 이용한 DEM 생성수치사진측량기법을 이용한 DEM 생성

Direct Georeferencing

DEM Collection

DSM 생성(TIN 모델)

- 카메라 데이터(내부표정요소)- GPS/INS 데이터(외부표정요소)

- 영상정합 기법을 이용한 포인트 추출(1m×1m 격자포인트)

디지털항공사진영상

정밀 DSM 최적 생성 실험


DSM 제작 실험 CASE 2

LiDAR 데이터 전처리 과정에서 분류된 건물과 지표면 포인트를이용하여 DSM 생성

LiDAR 원시데이터

LiDAR 전처리

순수지표면 포인트 필터링

지표면 + 건물 포인트 합성

DSM 생성(TIN 모델)

Ø 건물 포인트 분류Ø 순수지표면 포인트 분류

Ø 1m×1m 격자 포인트로 필터링

LiDAR 건물과 순수지표면 포인트를 이용한 DSMLiDAR 건물과 순수지표면 포인트를 이용한 DSM



DSM 제작 실험 CASE 3LiDAR 데이터의 건물포인트를 이용하여 추출된 3차원 벡터 건물 벡터와 LiDAR 순수지표면포인트를 이용하여 DSM 생성


LiDAR 전처리


지표면 DEM 생성

(TIN 모델)


Ø 1×1m 격자 포인트로 필터링

3차원 건물 벡터추출

벡터를 이용한 DBM 생성

Ø LiDAR 건물 포인트를 이용한3차원 벡터추출

DEM과 DBM 융합한 DSM 생성

Ø 건물 각 면에 대한 TIN 모델 생성

3차원건물벡터+LiDAR를 이용한 DSM3차원건물벡터+LiDAR를 이용한 DSM

건물의 3차원 백터 추출 과정건물의 3차원 백터 추출 과정



DSM 제작 실험 CASE 4수치사진측량의 3차원 도화 기법으로 제작된건물 벡터와 LIDAR 데이터의 순수지표면을이용하여 DSM 생성

대상지역의 3차원 도화(건물)대상지역의 3차원 도화(건물)

순수지표면 DEM 생성순수지표면 DEM 생성건물 DBM 생성건물 DBM 생성

DEM과 DBM 융합한 DSMDEM과 DBM 융합한 DSM


Direct Georeferencing

3차원 입체 도화(건물)

Ø 카메라 데이터(내부표정요소)Ø GPS/INS 데이터(외부표정요소)

Ø 건물의 지붕면, 바닥면, 측면에 대한3차원 도화를 수행

LiDAR 전처리


Ø 순수지표면 포인트 분류



(TIN 모델)

도화 자료 이용한 DBM 생성



디지털항공사진영상 LiDAR 원시데이터


실험을 통해 제작된 DSM 비교

DEM의 건물은 외형을 정확하게 표현하지못하고, 뭉그러져서 표현정사사진은 부정확한 DEM으로 인하여 기하학적 왜곡이 발생1:1,000 수치지도의 건물과 상당히 다른형태인 것을 확인할 수 있음

CASE 1



DSM의 건물은 전체적인 외형은 유사하나, 톱니모양으로 울퉁불퉁하게 표현됨정사사진은 기복변위가 제거되어 이중매핑현상이 발생한 것을 확인 할 수 있음수치지도의 건물과 형상이 유사하나, DSM영향으로 건물 외곽선이 불규칙함

CASE 2



이중매핑현상


최적 DSM 가시분석(정성평가)


DSM의 건물은 형태가 비교적 정확하게 표현되어 있으나, 단순화하여(BOX형) 표현정사사진은 기복변위가 제거되어 이중매핑현상이 발생한 것을 확인 할 수 있음수치지도와 유사하게 편위수정이 이루어졌으며, 옥탑부분 역시 기복변위가 수정됨

CASE 3

지형모델별 정사사진 수평위치 정확도 분석(1/1,000수치지도)

측점CASE 1 CASE 2 CASE 3 CASE 4

dx(m) dy(m) dx(m) dy(m) dx(m) dy(m) dx(m) dy(m)평균오차 0.489 2.354 0.343 0.900 0.256 0.564 0.245 0.441

수평위치오차 2.404 0.963 0.619 0.504



제작된 DSM이 건물을 정확하게 표현정사사진은 기복변위가 제거되어 이중매핑 현상이 발생한 것을 확인 할 수 있음직접 도화 방법으로 복잡한 건물을 세부적으로 묘사가 가능해 정사사진도 수치지도와 일치함

CASE 4




실감정사사진 최적 생성공정 정립

실감정사사진 최적 생성 공정

건물정사사진 제작 최적 작업공정 정립

▣ 영상재배열 화소간격(Pixel)별 분석▣ 영상재배열 보간법별 분석

기하학적 보정 방안

▣ 폐색영역 탐색 및 보정- 중심투영원리를 이용한 폐색영역 탐색 방안- 폐색영역 보완 방법

▣ 모자이크 처리 공정- Dodging- 접합선처리(seamlines Processing)- Feathering & Color Matching

방사적 보정 방안

건물정사사진 시범제작 및 품질평가

실험 대상지역 선정 및 자료수집1

대상지역 : 원주시 단구동 일원(주거밀집지구)자료수집- 대상지역의 항공LiDAR 데이터, 디지털항공사진영상- 1/1,000 수치지도 및 GCP, GPS/INS 성과

기하학적 보정 방안 실험2

영상재배열 화소간격별 정사사진 생성 시간 및정확도 분석영상재배열 보간법별 정사사진 생성 시간 및정확도 분석

방사적 보정 방안 실험3

폐색영역 탐색 및 보정- 폐색영역 탐색 및 설정 기법 제시- 폐색영역에 대한 보완 처리 기법 제시

모자이크 처리 공정- 모자이크 영상의 Dodging 기법 제시- 접합선 생성 및 보정 방안- Feathering & Color Matching


불량점 제거

순수 지표면 추출

식물군 추출

Ø 높이오차가 심한 점(포인트군에서 0.5m이하, 5m이상)

Ø 중복되는 점

Ø 지형의 특성(수렴각 6˚, 수렴거리1.4m)Ø 점사이의 간격Ø 주변건물의 특성(최대건물크기 : 60 m)

Ø 순수지표면으로 부터 높이값Ø 0.01~2m : Low VegetationØ 2m 이상 : Midium Vegetation(건물포함)

건물포인트 추출

Ø 순수지표면에서 건물로 제외된 공간Ø Midium Vegetation에서 추출Ø 건물의 면적, 영역의 확장범위를 지정


LiDAR 원시 데이터 전처리

포인트의 자동추출후 분류되지 않는 부분은 변수값을 변화시켜 추출

LiDAR 원시 데이터LiDAR 원시 데이터 순수 지표면 포인트순수 지표면 포인트

식물군 추출식물군 추출 건물포인트 추출건물포인트 추출



블록구성v 사진 63매

v 7스트립

v 56모델

사용장비미국 Intergraph사의ImageStation Z(DPW)

사용프로그램미국 Intergraph사의

Photogrammerty 5.0(ISAT)

GCPv 15개점(블록 조정 이용)

v Total Station이용 절대측량

수행

표정정확도v 절대표정 : 3.25μm

(X=2.4μm, y=2.2μm)

디지털항공사진영상 표정 해석

카메라 데이터(내부표정인자)와 GPS/INS 데이터(외부표정인자)를이용하여 Direct Georeferencing 방식의 표정 해석 수행



기하학적 보정 실험 방안

대상물의 높이에 따라 발생되는 기복변위를 보정하는 편위수정과정은 지형모델정확도와 영상재배열 보간법 및 화소간격에 따라 좌우됨

지형모델은 정밀 DSM 생성 공정에서 정립된 CASE 3(3차원 벡터건물 벡터와 LiDAR 순수지표면 포인트로 제작된 DSM)로 실험 수행

기하학적 보정 실험 CASE : 15개 실험 CASE영상재배열 보 간 법 : 최근린, 공일차, 공삼차 보간법(3)

영상재배열 화소 간격 : 2, 4, 8, 16, 32화소(5)

기하학적 보정 수행 능력 및 정확도 분석영상재배열 보간법 및 화소간격별 정사사진 생성 시간 비교 분석

정사사진의 정확도 분석- 정성적 분석 : CASE별 정사사진의 가시분석 수행

- 정량적 분석 : 1/1,000 수치지도를 기준으로 상대적 수평위치오차 분석



실험대상지역 최적 DSM 생성

정밀 DSM 생성 방안에서 제시된 3차원건물 벡터와 LiDAR 순수지표면 포인트를이용하여 정밀 DSM 생성 (CASE 3)


LiDAR 데이터 전처리



(TIN 모델)



3차원 건물 벡터 추출

벡터를 이용한 DBM 생성

Ø LiDAR 건물 포인트를 이용한3차원 벡터추출



건물의 3차원 백터 추출 과정건물의 3차원 백터 추출 과정

3차원건물벡터+LiDAR를 이용한 DSM3차원건물벡터+LiDAR를 이용한 DSM



실험대상지역의 정밀 DSM 생성(CASE 3)

실험대상지역의 DBM실험대상지역의 DBM

실험대상지역의 DEM실험대상지역의 DEM

실험대상지역의 최적 DSM실험대상지역의 최적 DSM



영상재배열 보간법 및 화소간격별 정사사진 생성 시간 비교영상재배열 대상영상 크기 : 1656 × 1582 화소

18초25초54초2분 43초9분 39초시간

공삼차

보간법

17초26초53초2분 41초9분 35초시간

공일차

보간법

17초24초53초2분 39초9분 45초시간

최근린

보간법

경

계

선

분

석

32 화소16 화소8 화소4 화소2 화소화소보간법



영상재배열 보간법 및 화소간격별 정사사진 생성 시간 분석

0분0초

1분0초

2분1초

3분1초

4분2초

5분2초

6분3초

7분3초

8분4초

9분4초

10분5초

2화소 4화소 8화소 16화소 32화소

최근린보간법

공일차보간법

공삼차보간법

v 영상재배열 보간법에 따른 생성시간의

차이는 거의 없음

v 화소간격별 영상재배열 보간법에 따른

생성시간의 차이는 거의 없음

정사사진의 정성적 정확도 분석 : 가시분석

v 공일차보간법으로 화소간격별 가시분석 수행

v 화소간격이 4화소의 경우 생성시간 및 정사사진의 경계선 형상이 가장 바람직함

v 이중매핑현상도 비교적 양호함



0.488969

121

2 3

45

6 7

10

9 17

18

8

11

13

14 15

16

19

20

21

수치지도 정사사진

위치오차분석을 위한 대상점 배치위치오차분석을 위한 대상점 배치

정사사진의 위치오차분석

v 1/1,000수치지도를 기준으로 LiDAR 데이터로 제작된 DBM과 정사사진의

상대적인 수평위치오차 분석

v 건물모서리점 선정하여 수평위치의 평균오차 분석 : 21 점

보간법

화소간격

공일차 보간법

dx(m) dy(m) 거리(m)

2 화소 0.100 -0.019 0.102

4 화소 -0.109 0.144 0.181

8 화소 0.180 -0.143 0.230

16화소 0.966 -2.128 2.337

32화소 1.315 -2.614 2.926

v 정사사진의 수평위치오차는 보간 방법보다는 화소간격에 영향이 큼

v 영상재배열 최적 보간법은 공일차보간법(Bilinear Interpolation)로 나타남

v 2화소의 화소간격은 가장 바람직하나, 4화소도 정확도가 양호함



LiDAR DBM

건물의 각 절점과 투영중심과의 직선방정식 구성

기복변위량을 이용하여 새로운 절점 형성

기존 건물의 결점과 추가된 절점을 이용하여

페색영역 폴리곤 생성

각각 절점에 대해 기복변위량 계산

직선방정식의 기울기가 최대/최소인 건물 절점 결정

건물P1 P2

P0

P4P3

P’0

P’1 P’2

P’3 P’4

투영중심 O

정사사진 제작시 기복변위에 의해서 왜곡된 구조물의 영상이

나타나는 이중 잔상 영역(폐색영역: Occlusion Area)으로 건물

정사사진의 특징임

폐색영역의 정의 및 설정 방법: 중심투영원리 활용



대상지역의 정사사진영상대상지역의 정사사진영상 True Ortho-Photo 생성True Ortho-Photo 생성폐색영역 설정폐색영역 설정

편위수정전 영상편위수정전 영상 DSM : DEM+DBMDSM : DEM+DBM

편위수정된 정사사진영상편위수정된 정사사진영상

폐색영역의 처리 과정



폐색영역의 처리 방법

inflate 범위 : 인접 정사영상에서 폐색영역 면적보다 더 크게 영역을 확장하여폐색영역을 보완하는 방법 (inflate 범위 : 1~32화소)

feathering 거리 : 폐색영역의 인접부분에 마스크윈도우를 설정하여 두 영상의

경계를 부드럽게 하는 방사적 보정 방법

폐색영역으로 탐색된 영역은 밝기값 ‘0’로 처리하여 인접 영상을 이용

하여 보완한 후, feathering을 통해 경계면을 처리하여야 함

실험CASE

폐색영역처리실험

범위CASE inflate Feathering

CASE 1 0 0

CASE 2 2 64

CASE 3 6 128

• inflate범위가 확장됨에 따라 원 영상의 간섭이 더욱 크게 발생됨

• 경계부분이 다소 거칠음

• inflate범위가 확장됨에 따라 원 영상의 간섭이 더욱 크게 발생됨

• 경계부분이 다소 거칠음



원영상원영상

kernel : 99kernel : 99

kernel : 15kernel : 15

커널의 수치를 낮출수록색상 대비가 뚜렷히 나타남

15<kernel<99

Dodging 처리

- 모자이크 처리전 각각 제작된

정사사진영상의 Color 명도를

Balancing 하기 위한 방사적

영상 전처리 작업

- 커널(kernel)의 크기에 따라

품질이 좌우됨



방사적 보정 – 모자이크 처리 실험

정사사진의 접합선 생성정사사진의 접합선 생성 정사사진의 접합선처리정사사진의 접합선처리

정사사진의 칼라매칭정사사진의 칼라매칭

인접 영상에서 불일치하는도로, 철도, 하천, 능선 등을일치시켜주고, 접합부분에나타날 수 있는 문제점 해결: Feathering & Dodging

기준 영상으로부터 인접된정사사진의 대한 화소의 밝기값(칼라값)을 조정하여 모자이크 처리후 자연스럼움연출

접합선(Seamline) 처리

칼라 매칭 처리



접합선(seamline) 생성

실험방법 : closest camera center 및 smart seams 방법으로 자동 생성

closest camera center 자동생성

v 정사영상의 크기는 거의 같고 서로 다른 이미지를 이용하여 정사영상을 제작하는 경우 사용됨

v 스트립에서 중복이 없는 경우나 비행경로가 일정하지 않을때에 사용

smart seams 자동생성

v smart seams 방법을 사용하여 자동으로 seamline을 제작하는 방법은 영상 화소 밝기값 차이(pixel intensity differrence)를 계산하여 가장 짧은 경로를 찾아 모자이크 하는 경우 사용됨



접합선(seamline) 처리 실험

인접 영상간의 불일치하는 도로, 철도, 하천, 능선 등을 일치시켜주고

접합부분에 나타날 수 있는 문제점을 해결하는 과정

feathering 거리에 따른 실험접합선을 기준으로 n 화소 만큼 양쪽의 정사영상에서 색조 혼합(tonalblending)을 수행하여 접합선의 흔적을 소거하는 3 CASE 실험 수행

overedge 경계 거리에 따른 실험제거되는 모자이크 잉여영상의 경계를 임의의 거리만큼 확장하는 부분으로Tone Matching과 인접 영상의 모자이크를 하는 경우에 사용하며, 거리를0m, 10m, 20m변화하여 3CASE 실험 수행

Feathering 거리

32 화소

64 화소CASE 3

CASE 2

1 화소CASE 1

방법CASE

feathering

거리에 따른접합선처리

실 험

Overedge

경계 거리에

따른 접합선

처리 실험

방법CASE overedge border 거리

CASE 1 0m

CASE 2 10m

CASE 3 20m



- 접합부분의 영상 차이가 큼

- 접합선의 경계가 뚜렷히 나타나고 인접 영상과의 이질감이 형성

- 접합선을 기준으로 양방향 4m(화소크기*32)범위만큼 보정함

- 접합선의 경계부위가 자연스럽게 형성되며feathering 잔상이 없음

- 접합선 경계 부위가 비교적 자연스럽게 형성됨

- 보정영역안에 feathering에 의한 잔상이 남음

CASE 1CASE 1

feathering 거리 : 1 화소

접합부

CASE 2CASE 2


접합부

CASE 3CASE 3

접합부


feathering 거리에 따른 접합선 처리 실험



v 접합선을 경계로 하여 overedge 경계에서 설정한 임의의 거리(m)만큼 떨어져

서 feathering 처리가 됨에 따라 CASE 1에서 가장좋은 결과를 나타냄

overedge 경계 범위 : 0moveredge 경계 범위 : 0m overedge 경계 범위 : 10moveredge 경계 범위 : 10m overedge 경계 범위 : 20moveredge 경계 범위 : 20m

0m 10m 20mCASE 1CASE 1 CASE 2CASE 2 CASE 2CASE 2

접합부 접합부접합부

overedge 경계 거리에 따른 접합선 처리 실험



기준 영상으로부터 인접된 정사사진에 대한 화소의 밝기값(칼라값)을

조정 하는 과정으로 Dodging과 Tone Matching으로 분류

칼라 매칭(Color Matching)실험

칼라매칭 실험

v 모자이크영상의 명도부분을 관련된 Dodging과 Tone Matching의 상호

관계 분석하기 4 CASE 실험

○○CASE 4

○-CASE 3

-○CASE 2

--CASE 1

Tone MatchingDodging

처리방안방법

CASE



CASE 1• Dodging과 Tone Matching을 둘다 수행하지 않은 경우

v 접합선을 따라 영상의 왜곡에

의한 이질감 발생

v 도심지역의 색상 품질이 좋지

않음



CASE 2• Dodging처리만 수행한 경우


의한 이질감이 여전히 발생

v 도심지역의 색상 매칭이 양호

함



CASE 3• Tone Matching 처리만 수행한 경우


의한 이질감이 여전히 발생


함



CASE 4• Dodging처리후 Tone Matching 처리를 수행한 경우

v 접합선을 따라 인접 영상의

경계면이 자연스러움


함



모자이크 처리후 Normal Ortho Photo vs True Ortho Photo

Normal Ortho PhotoNormal Ortho PhotoNormal Ortho PhotoNormal Ortho Photo

True Ortho PhotoTrue Ortho Photo True Ortho PhotoTrue Ortho Photo

Normal Ortho Photo에서는 접합선에서 인접영상과이질감 발생

True Ortho Photo에서는접합선처리 및 방사적 보정에 의해 인접영상과 이질감소거됨


기하학적 보정 방안

영상재배열 화소간격별로 제작된 정사사진의 가시분석 결과 8~32 화소는

왜곡이 발생하여 이중매핑 현상을 나타나지 않았으나, 2~4 화소는 건물의

왜곡이 거의 발생하지 않으며, 이중매핑 현상이 뚜렷함

건물정사사진 제작을 위해서는 영상재배열 보간법은 공일차보간법과 화소

간격은 4픽셀 이하로 하는 것이 적합할 것으로 판단됨

정사사진의 위치정확도 분석결과 영상재배열 화소간격이 4~2픽셀인 정사

사진의 위치정확도가 가장 높았으며, 보간별은 공일차보간법의 위치정확도

가 가장 높음


LiDAR DATA를 통해 3차원 건물벡터를 추출한 후 DSM을 생성한 CASE 3가 정사사진의 가시분석과 수평위치 정확도가 가장 양호한 것으로 나타나건물정사사진 제작에 적합한 것으로 판단됨



폐색영역 보정 방안

중심투영원리에 의한 폐색영역설정 방법을 정립하였음

폐색영역내 픽셀들의 변환 보정시 밝기값 ‘0’으로 설정하여 blank area로

처리했을 때보다 adjacent fill기법으로 중첩된 인접영상의 화소로 보정하

였을 때가 가시적 효과가 우수함

폐색영역을 inflate기법으로 임의의 픽셀만큼 더 크게 계산면적을 설정하여

보정했을때 건물밀집지역에서는 폐색영역이 아닌 원영상의 픽셀까지 간섭

보정하여 blank 화소를 형성함

폐색영역 경계면의 이질감을 최소화 시키기 위해 Feathering기법을 사용

하였으나, 보정에 대한 효과는 미미함



모자이크처리 보정 방안

칼라매칭시 전처리과정으로 Dodging처리후 TONE 매칭을 수행하는 것이

모자이크 처리과정의 접합부의 이질감을 줄이고 칼라매칭 색상도 양호함

Dodging 처리시 kernel수(15)가 작을 수록 색상 대비면에서 품질 향상을

나타내었음

접합선의 생성은 대상영상이 건물정사사진인 경우 closest camera center자동생성 방법이 smart seams방법에 비해 양호한 결과를 나타냄

접합선 처리시 접합부경계를 매끄럽게 표현해주는 feathering 거리 범위는

32화소가 가장 양호하였으며, 수치를 높일수록 영상의 잔상이 증가하였음


실감정사사진의 시범제작 및 품질평가


실감정사사진 시범제작

다차원공간정보취득

LiDAR 데이터 디지털항공사진영상 GPS/INS

표정해석(AT)

Ø Direct Georeferencing

Ø 외부표정요소 획득

수치미분편위수정

Ø 영상재배열 보간법 : 공일차보간법Ø 영상재재별 화소간격 : 최소 4화소 이하

LiDAR 전처리

순수지표면 필터링


(TIN 모델)


Ø 1×1m 격자

3차원 건물 벡터추출

DBM 생성

Ø LiDAR 건물 포인트를이용한 3차원 벡터추출

도심지역 최적 정밀 DSM 생성

Ø 건물 각 면에 대한TIN 모델 생성

폐색영역 처리

Ø 폐색영역 설정 : 중심투영원리 활용Ø 폐색영역 처리

- inflate 범위 : 0 화소- feathering 거리 : 0 화소

Dodging 처리

Ø 최적 커널 수치 : 15

모자이크 처리

Ø접합선 생성 : closest camera center자동생성

Ø접합선 처리- feathering 거리 : 32화소- 컬러매칭 : Dodging후 Tone

Matching 수행

True Ortho Photo 생성

3차원 도시모델 생성

실감정사사진 생성 최적 공정


시범제작 대상지역 및 자료 특성

대상지역 : 원주시 단구동 일원(주거밀집지역) - 약 6.15km2

(1:5,000 수치지도 37712068, 69, 78. 79중 일부)

700m촬영폭

3~6(point/m2)해상도

70kHz레이저주파수

약 1,500m촬영고도

Optech ALTM 30/70장비명

9μm화소크기

약 0.25m지상해상력

5,440×4,080 pixel영상크기

약 1:25,000사진축척

51.834mmFocal Length

RolleiCamera

LiDAR 데이터 제원 : 2006. 10. 14 생성

디지털 항공사진영상 재원



Normal Ortho Photo

시범제작 일부지역의 Normal Ortho Photo



True Ortho Photo

시범제작 일부지역의 True Ortho Photo



도심지역 실감정사사진의 품질평가

Normal Ortho와 True Ortho의 정성적 가시적 분석

기복변위의 수정을 위한 폐색 영역 보정 및 방사적 보정에 따라

나타나는 양상을 가시적으로 분석

고층 건물에서부터 저층 건물까지 각각 나누어 실험을 수행

Normal Ortho와 True Ortho의 위치정확도 분석

대상지역의 시범제작된 True Ortho Photo의 정확도 분석

대상지역의 1:1000 수치지도를 활용 (2005. 10월 생성)

수치지도를 기준으로 도심지역 건물의 외곽 모서리 부분 28개의

점을 선정하여 Normal Ortho와 Ture Ortho간의 수평위치오차 분석



실감정사사진의 품질평가

True Ortho Photo의 위치정확도 분석 대상점

1/1,000 수치지도를 기준으로 28점의 대상점을 선정하여 True Ortho Photo의 상대적인 위치정확도 분석 수행

22

3

12

456

78

11

912

1516

1413

1920

1817

2421

232526

2728

10

정사사진에서 비교 대상점의 위치정사사진에서 비교 대상점의 위치

위치오차 분석을 위한 대상점 배치 ( 총 28점 )

22

3

12

456

78

11

912

1516

1413

1920

1817

2421

232526

2728

10

1/1,000 수치지도에서 비교 대상점의 위치1/1,000 수치지도에서 비교 대상점의 위치


도심지 실감정사사진의 품질평가

Normal Ortho Photo와 True Ortho Photo의 위치정확도 분석

대상점상대위치오차(Normal Ortho) 상대위치오차 (True Ortho)

dx(m) dy(m) 거리오차(m) dx(m) dy(m) 거리오차(m)

1 -3.28 0.60 3.33 -1.00 -0.24 1.032 -2.35 -0.20 2.36 0.19 -0.70 0.733 -2.11 -0.57 2.19 1.16 0.12 1.174 -3.43 0.09 3.43 0.08 0.07 0.115 -2.24 -0.64 2.34 -0.58 0.69 0.906 -1.58 -0.64 1.70 -0.17 -0.08 0.197 0.26 0.08 0.27 0.46 0.19 0.508 -1.10 0.42 1.18 -0.31 0.59 0.679 -2.30 2.01 3.05 -0.41 -0.11 0.42

10 -0.56 0.55 0.78 0.07 -0.52 0.5211 -0.71 0.55 0.90 0.74 0.48 0.8812 -1.53 1.90 2.44 0.80 0.74 1.0913 -4.03 1.40 4.27 -0.81 0.31 0.8714 -3.18 0.96 3.32 0.07 -0.54 0.5415 -2.46 1.37 2.82 0.41 0.25 0.4816 -2.89 1.94 3.48 -0.44 0.63 0.7717 -4.85 0.44 4.87 -0.41 0.36 0.5518 -4.53 0.24 4.54 0.01 -0.32 0.3219 -4.45 0.76 4.51 0.33 -0.39 0.5120 -3.97 0.92 4.08 0.02 0.21 0.2121 -4.43 0.55 4.46 -0.63 -0.46 0.7822 -3.20 -1.65 3.60 0.46 -0.63 0.7823 -3.12 -1.97 3.69 1.25 -0.15 1.2624 -3.96 -0.23 3.97 0.69 0.13 0.7025 -3.04 -1.81 3.54 -0.71 0.08 0.7126 -2.88 -1.62 3.30 -0.12 -0.66 0.6727 -2.10 -1.00 2.33 0.69 -0.35 0.7728 -2.52 -0.92 2.68 0.04 0.07 0.08

항목 평균 오차 2.98 평균 오차 0.65


0.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27

측점위치

수평

거리

오차

(m)

Normal Ortho True Ortho

Normal Ortho와 True Ortho의 수평위치 오차분석

수치지도와 Normal Ortho간의 평균 거리 오차는 약 3m정도로 나타났으나, True Ortho Photo는 상대적인 거리 오차는 0.65m 정도로나타남.

실감정사사진의 품질평가


실감 정사영상의 품질평가

Normal Ortho와 True Ortho의 정성적 가시분석

일반 정사영상일반 정사영상 실감 정사영상실감 정사영상

기복변위 큰 초고층건물에서는정밀 DSM을 이용한 실감정사사진의 결과가 양호함

초고층 건물지역(30층)




대상지 대부분의 기복변위가 양호하게 보정되었으나, 간혹 표정정확도의 문제로 인해 폐색영역 설정에서오류가 발생됨

고층 건물지역(20층아파트)



저층 주거밀집 지역에서는 폐색영역에 사용될 중복영상이 없는 경우가 존재하며, 폐색영역에 대한 영상은 ‘blank’로 처리가 됨


저층 주거밀집 지역(5층 미만)

3차원도시모델 생성 실험


실험 대상지역 및 자료 특성

3차원 도시모델 생성 실험

대상지역 : 본 연구대상지 일부 지역(고층건물과 고밀도 저층지역이 상존)

데이터 생성

초기데이터 : Normal Ortho, 원시 DEM, 원시 DSM

지형 모델 : 본 연구에서 정립된 최적 DSM (CASE 3)

Ture Ortho Photo : 본 연구에서 정립된 작업 process 이용

대상지역 위치 및 면적

면적 : 514,617.04m2

위치 : 1:1000수치지도

(3771219_40,50,60)

(3771220_31,41,51)중 일부


실감정사 사진을 이용한 3차원 도시모델 생성 실험


원시 DEM 원시 DSM 최적 DSM

지형 모델

CASE 2

CASE 3

CASE 4

CASE 5

CASE 1

실험 CASENormal True

정사 사진

본 연구에서 정립한 실험 process를 토대로 최적 지형모델과 실감정사사진을 생성하여 3차원 모델을 생성

보통 정사사진과 원시 지형모델을 이용하여 5가지의 CASE별실험을 수행하고 3D-뷰잉과정을 통해 가시적 분석 수행



대상지역 LiDAR 원시 DEM과 원시 DSM

LiDAR 원시 DEMLiDAR 원시 DEM

LiDAR 원시 DSMLiDAR 원시 DSM



대상지역의 최적 정밀 DSM 생성



Normal 정사사진 + 원시 DEMCASE 1

• 지형모델이 원시 DEM으로 도심지역에서는 건물의 3차원 모델링이 불가능



Normal 정사사진 + 원시 DSMCASE 2

• 지형모델이 원시 DSM으로 건물의 3차원 모델링은 가능하나 양호하지 않음



Normal 정사사진 + 최적 DSMCASE 3

• 지형모델이 최적 DSM으로 건물의 3차원 모델링이 양호하나, 일반정사사진으로건물모서리 영상이 양호하지 않음



True 정사사진 + 원시 DSMCASE 4

• 실감정사사진과 원시 DSM을 이용한 3차원 모델링으로 지형모델의 영향으로 양호하지 않음



True 정사사진 + 최적 DSMCASE 5

• 실감정사사진과 최적 DSM을 이용한 3차원 모델링으로 최상의 결과를 나타냄



3차원국토공간정보구축사업의 대상지역 영상

수치지도와 LiDAR Data을 활용

하여 제작된 3차원 벡터자료로

주요시설물은 텍스처매핑이 이루

어져 있으나, 수치지도 건물레이어

의 영향으로 실제와는 다소 다름



CASE 1 (Nomal Ortho+원시DEM)CASE 1 (Nomal Ortho+원시DEM)

CASE 2 (Nomal Ortho+원시DSM)CASE 2 (Nomal Ortho+원시DSM)

3차원 도시모델 동영상 비교분석



CASE 3 (Nomal Ortho+최적DEM)CASE 3 (Nomal Ortho+최적DEM)


CASE 4 (True Ortho+원시DSM)CASE 4 (True Ortho+원시DSM)



CASE 5 (True Ortho + 최적DSM)CASE 5 (True Ortho + 최적DSM)


Documents

10장 지형공간정보 생성 방안(6)hjiklee.sangji.ac.kr/강의관련/유비쿼터스/10장 지형공간정보 생성... · -수치사진측량기법을이용한dsm 제작-건물외곽선추출방법을이용한dsm