KR100795396B1 - 항공레이저 데이터와 수치정사영상을 이용한 도시 변화모니터링 방법 - Google Patents

Abstract

건물의 신축이나 변경, 불법 증축, 무허가 신축 등의 사항을 정확하고 신속하게 탐지하기 위한 도시 변화 모니터링 방법이 개시된다. 상기 항공레이저 데이터와 수치정사영상을 이용한 도시 변화 모니터링 방법은 (a) 주기적으로 GPS/INS 센서, 항공 레이저(LiDAR) 센서 및 디지털 항공사진 카메라가 부착된 항공기가 대상지역을 촬영하는 과정; (b) 컴퓨터상에서, 상기 항공 레이저 센서를 통해 얻어진 고도 데이터와 이전에 구축된 고도 데이터를 비교하여, 고도 변화의 차이가 큰 지역을 자동 추출 및 분류하는 과정; (c) 컴퓨터상에서, 상기 추출된 지역의 경계 부분을 폴리곤형 벡터 데이터로 설정하는 과정; (d) 컴퓨터상에서, 상기 디지털 항공사진 카메라를 통해 얻어진 대상지역의 영상을 정사보정하여 수치정사영상을 제작하는 과정; (e) 컴퓨터상에서, 상기 고도 데이터 및 상기 수치정사영상을 포함하는 데이터 베이스를 구축하는 과정; (f) 컴퓨터상에서, 상기 데이터 베이스로부터 고도변화 지역을 순차적으로 자동 검색하는 과정; 및 (g) 검색된 고도변화 지역의 이전 및 신규 수치정사영상을 육안으로 확인하고 도시 변화 여부를 판단하는 과정을 포함한다.

항공레이저 데이터, 수치정사영상, 모니터링

Description

항공레이저 데이터와 수치정사영상을 이용한 도시 변화 모니터링 방법{Method for Monitoring Altered City Using Airborne Laser Surveying Data and Digital Orthophoto}

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 도시 변화 모니터링 방법의 절차를 나타낸 도면이다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 3차원적 도시정보의 수집방법 및 정보 수집에 이용되는 항공기를 나타낸 도면이다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 항공레이저 관측자료를 이용한 도시변화지점 검출의 예를 나타낸 도면이다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 주기적인 항공사진측량 데이터의 수집에 의한 높이 변화영역 폴리곤 생성의 개념을 나타낸 도면이다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 모니터링 데이터베이스의 구성을 나타낸 것이다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 지형 및 건물의 고도 변화지점 위치추적 및 확인 시스템의 화면을 나타낸 도면이다.

본 발명은 항공레이저 데이터와 수치정사영상을 이용한 도시 변화 모니터링 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 건물의 신축이나 변경, 불법 증축, 무허가 신축 등의 사항을 정확하고 신속하게 탐지하기 위한 도시 변화 모니터링 방법에 관한 것이다.

지형 변화를 모니터링 하는 분야의 종래의 방법들을 살펴보면 다음과 같다.

먼저, 원격탐사 기술은 태양광을 반사하는 각종 지형지물 및 생물들의 복사특성을 검출하여 토지의 피복상태를 분류하고, 이러한 분류작업을 주기적으로 수행하여 시간에 따른 토지피복 상황의 변화 추이를 검출해 내는데 많이 이용되어 왔다. 각종 지형지물 및 생물의 분광특성을 이용한 원격탐사 분야에서의 분석 기법은 도시의 피복상태 분류나 하천의 오염상태 분석과 같은 분야에 사용되어 왔으나, 해상도와 위치측정 능력 등의 한계로 인하여 지형지물의 입체적인 변화를 나타내는 분야, 특히 건물의 높이 변화와 같은 상세한 변화를 검출해 내는 데에는 사용되지 못하였다.

또한, 항공사진측량기술을 이용하여 지형 변화를 모니터링 하는 방법도 사용되었으나, 육안을 이용한 지형 판독을 통하여 지형지물의 변화를 일일이 조사하는 경우, 그 작업량과 소요 시간이 상당하여 현실적이지 못하였다. 항공사진측량 기술을 활용할 경우 건물 높이 등과 같은 상세한 측량의 수행이 가능하고 건물 및 도시 의 높이 변화 검출이 가능하나, 이러한 측정 작업이 작업자에 의해서 모든 건물 혹은 지형를 대상으로 하여 수행되어야 하기 때문에 많은 비용과 시간이 소요되어 경제적이지 못하였으며, 작업자의 실수나 과오로 인하여 잘못된 조사를 수행할 수 있는 가능성이 많았다.

즉, 기존의 방법들은 빠르고, 정확하면서도 매우 경제적이고 효율적인 도시 지형 및 건물의 변화를 모니터링 하는 작업에 적합하지 못하였다. 따라서, 기존의 방법들은 자연환경의 조사와 같은 다른 성질의 변화 모니터링에는 사용될 수 있었으나, 도시의 3차원적인 변화 상황을 상세히 조사하는 데에는 적용할 수 없었다.

한국등록특허 572119호에서는 수치 도화 데이터를 이용하여 생성된 수치지도와, 위성항법장치(GPS), 관성항법장치(INS) 및 레이저 발생장치로 구성된 항공레이저 측량기를 통해 취득한 항공 레이저 측량데이터를 이용하여 변화된 지형지물의 자동 검출방법을 개시하였다. 하지만 이는 제작과정에 있어서 많은 비용과 시간을 필요로 하는 수치지형도를 변화 검출에 있어서의 중요한 자료로 사용해야 한다는 문제점이 있다. 수치지형도는 항공사진측량과 지상기준점 측량, 3차원 입체도화작업을 통하여 제작하는 것으로 많은 비용과 시간, 인력을 필요로 한다. 이러한 이유로 인하여 한 지역에 대한 수치지형도 제작 및 갱신은 수년을 주기로 이루어지는데, 결과적으로 상기의 발명을 이용할 경우, 건물 변화의 검출 시기가 수치지형도 제작 및 갱신 시기로 제한된다는 문제점이 있다. 이러한 점은 건물 및 지형의 변화가 빠른 시일 내에 이루어지는 지역에 있어서 상기의 발명을 적용할 수 없게 한다. 또 다른 중요한 제한사항은 수치지형도가 없이는 지형지물의 변화를 검출하는 작업 자체가 불가능한 문제점이 있다.

이에, 본 발명자들은 건물의 증축이나 신축 혹은 대규모 공사의 수행으로 인한 도시 지형의 3차원적인 변화를 효율적이고, 신속하게 모니터링하기 위하여 예의 노력한 결과, 도시의 3차원적 형상 및 각종 지리적인 현상들에 관한 정보를 수집한 후, 수집된 정보를 처리 및 데이터 베이스화하고, 구축된 데이터 베이스로부터 도시의 3차원적인 변화를 자동 검색하는 방법이 우수하다는 것을 확인하고 본 발명을 완성하게 되었다.

결국, 본 발명의 주된 목적은 항공레이저 데이터와 수치정사영상을 이용한 신속하고, 정확한 도시 변화 모니터링 방법을 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 (a) 주기적으로 GPS/INS 센서, 항공 레이저(LiDAR) 센서 및 디지털 항공사진 카메라가 부착된 항공기가 대상지역을 촬영하는 과정; (b) 컴퓨터상에서, 상기 항공 레이저 센서를 통해 얻어진 고도 데이터와 이전에 구축된 고도 데이터를 비교하여, 고도 변화의 차이가 큰 지역을 자동 추출 및 분류하는 과정; (c) 컴퓨터상에서, 상기 추출된 지역의 경계 부분을 폴리곤형 벡터 데이터로 설정하는 과정; (d) 컴퓨터상에서, 상기 디지털 항공사진 카메라를 통해 얻어진 대상지역의 영상을 정사보정하여 수치정사영상을 제작하는 과 정; (e) 컴퓨터상에서, 상기 고도 데이터 및 상기 수치정사영상을 포함하는 데이터 베이스를 구축하는 과정; (f) 컴퓨터상에서, 상기 데이터 베이스로부터 고도변화 지역을 순차적으로 자동 검색하는 과정; 및 (g) 검색된 고도변화 지역의 이전 및 신규 수치정사영상을 육안으로 확인하고, 도시 변화 여부를 판단하는 과정을 포함하는 항공레이저 데이터와 수치정사영상을 이용한 도시 변화 모니터링 방법을 제공한다.

본 발명에 있어서, 상기 디지털 항공사진 카메라를 통해 얻어진 대상지역의 영상은 GPS-INS 측위 결과만을 이용한 무(無)기준점 항공삼각 측량 방법을 이용하여 각 영상의 외부표정요소를 계산한 후, 항공 레이저 센서를 통해 얻어진 고도 데이터를 이용하여 정사보정 되는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 고도 변화의 차이가 큰 지역을 자동 추출 및 분류하는 과정은 최근린 내삽법 또는 선형 보간법을 이용하여 당회 수집 측량점의 수평위치에 대한 이전 측량점 기준의 높이 값을 보간하여 계산한 후, 높이 값의 변화가 큰 점들을 추출 및 분류하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 추출 및 분류된 높이 값의 변화가 큰 점들 중에서 인접한 위치에 있고, 유사한 높이 차이를 나타내는 점들은 자동으로 설정되고, 높이 값의 평균값과 1 시그마 기준의 편차값을 바탕으로 설정된 범위에 해당하는 점들이 그룹화되는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 추출된 지역의 경계 부분을 폴리곤형 벡터 데이터로 설정하는 과정은 상기 높이 값의 변화가 큰 점 그룹의 외각에 위치한 점들을 연결하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 디지털 항공사진 카메라를 통해 얻어진 대상지역의 영상은 GPS-INS 측위 결과만을 이용한 무 기준점 항공 삼각측량방법을 이용하여 각 영상의 외부표정요소를 계산한 후, 항공 레이저 센서를 통해 얻어진 고도 데이터를 이용하여 정사보정 되는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 고도 데이터 및 상기 수치정사영상은 데이터 베이스에 로딩되기 전에 격자화 처리되고, 오버뷰 레이어가 추가되는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 데이터 베이스는 수치지형도를 더욱 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 도시 변화 모니터링 방법의 절차를 나타낸 도면이다.

본 발명에 따른 항공레이저 데이터와 수치정사영상을 이용한 도시 변화 모니터링 방법은 (a) 주기적으로 GPS/INS 센서, 항공 레이저(LiDAR) 센서 및 디지털 항공사진 카메라가 부착된 항공기가 대상지역을 촬영하는 과정; (b) 컴퓨터상에서, 상기 항공 레이저 센서를 통해 얻어진 고도 데이터와 이전에 구축된 고도 데이터를 비교하여, 고도 변화의 차이가 큰 지역을 자동 추출 및 분류하는 과정; (c) 컴퓨터 상에서, 상기 추출된 지역의 경계 부분을 폴리곤형 벡터 데이터로 변환하는 과정; (d) 컴퓨터상에서, 상기 디지털 항공사진 카메라를 통해 얻어진 대상지역의 영상을 정사보정하여 수치정사영상을 제작하는 과정; (e) 컴퓨터상에서, 상기 고도 데이터 및 상기 수치정사영상을 포함하는 데이터 베이스를 구축하는 과정; (f) 컴퓨터상에서, 상기 데이터 베이스로부터 고도변화 지역을 순차적으로 자동 검색하는 과정; 및 (g) 검색된 고도변화 지역의 이전 및 신규 수치정사영상을 육안으로 확인하고 도시 변화 여부를 판단하는 과정을 포함한다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 3차원적 도시정보의 수집방법 및 정보 수집에 이용되는 항공기를 나타낸 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에서는 도시 환경정보의 수집을 위해서 각각 GPS-INS 센서가 부착된 항공 LiDAR 센서와 디지털 항공사진 카메라를 사용한다. 먼저, 정확한 좌표를 알고 있는 지점에 GPS 기지국을 세운 후, LiDAR 센서와 디지털 항공사진카메라가 부착된 항공기로 모니터링 대상 지역을 촬영한다. 상기 대상지역의 촬영은 비행 방향을 기준으로 하여 순간 지상촬영 면적사이에 종 중복도 50 내지 70%, 횡 중복도 20 내지 40%, 바람직하게는 종 중복도 60%, 횡 중복도 30%를 유지하며 촬영해야 한다. 이러한 중복 비율이 지켜지지 않는 경우, 무 기준점방식의 항공사진측량작업을 수행할 수 없다.

이러한 방식으로 데이터를 수집하면, 레이저 고도측정 결과로부터 촬영대상지역에 대한 고도자료를 수집함과 동시에 디지털 항공사진 촬영결과로부터 고해상도 디지털영상을 수집할 수 있다. 또한, 촬영과 동시에 항공기에 장착된 GPS 센서 와 INS 센서를 이용하여 실시간 위치를 지속적으로 측정하기 때문에, 수집된 결과를 지상 GPS 기준국 수신데이터와 통합 처리함을 통하여 촬영당시 항공기의 정확한 위치 및 자세를 결정할 수 있다.

상기 수집된 데이터는 GPS-INS 센서를 이용한 측위 결과 계산된 촬영 센서 노출 중심점의 절대 좌표와 촬영 당시 항공기의 자세 정보에 준거하여 처리할 수 있다. 통상적인 LiDAR 데이터 처리 과정을 거쳐서 수평정확도 50cm, 수직 정확도 20cm 수준의 3차원 도시고도데이터를 구축할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 항공레이저 관측자료를 이용한 도시변화지점 검출의 예를 나타낸 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 일정주기(예:1년)로 항공레이저 관측을 수행하여 고도 데이터를 획득하고, 동일지역의 이전에 구축된 고도 데이터와 비교함으로서, 고도변화가 급격한 지역을 추출하고, 분류할 수 있다. 추출된 고도변화가 급격한 지역의 경계부분은 폴리곤형 벡터 데이터로 변환된다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 주기적인 항공사진측량 데이터의 수집에 의한 높이 변화영역 폴리곤 생성의 개념을 나타낸 도면이다. 도 4로부터, 높이 변화영역 폴리곤 생성과정을 살펴보면 먼저, 최근린 내삽법 또는 선형 보간법을 이용하여 당회 수집 측량점의 수평위치에 대한 이전 측량점 기준의 높이 값을 보간하여 계산한 후, 높이 값의 변화가 큰 점들을 추출 및 분류한다. 다음으로 추출 및 분류된 높이 값의 변화가 큰 점들 중에서 인접한 위치에 있고, 유사한 높이 차이를 나타내는 점들은 자동으로 설정되고, 높이 값의 평균값과 1 시그마(sigma) 기준의 편차값을 바탕으로 설정된 범위에 해당하는 점들이 그룹화된다. 즉, 1 sigma 기준의 편차값을 이용하여 높이값을 설정한다는 것은 LiDAR 데이터로 획득한 자료가 다소간의 오차를 포함하고 있기 때문에 기 오차의 범위를 1 sigma로 보고, 1 sigma 내에 들어오는 데이터들에 대해서 같은 높이 값으로 인식하여 그 점 들을 그룹화하여 동일한 값으로 인식 시키는 것을 의미한다. 끝으로 상기 높이 값의 변화가 큰 점 그룹의 외각에 위치한 점들을 연결함으로써, 추출된 지역의 경계 부분을 폴리곤형 벡터 데이터로 설정할 수 있다.

본 발명에 있어서, 상기 디지털 항공사진 카메라를 통해 얻어진 대상지역의 영상은 GPS-INS 측위 결과만을 이용한 무(無) 기준점 항공삼각 측량 방법을 이용하여 각 영상의 외부표정요소를 계산한 후, 항공 레이저 센서를 통해 얻어진 고도 데이터를 이용하여 정사보정(Ortho-Rectify) 되는 것을 특징으로 한다. 정사보정된 각각의 영상은 집성되어 작업지역 전체를 대상으로 하고 있는 단일한 도시 지역 수치정사사진으로 제작될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 모니터링 데이터베이스의 구성을 나타낸 것이다. 앞서 설명한 도시 환경정보의 수집 및 처리 방법을 이용하여 변화 모니터링 대상 지역에 대하여 주기적으로 자료를 수집하고 처리한 후 상기 고도 데이터 및 상기 수치정사영상을 포함하는 데이터 베이스를 구축할 수 있다. 도 5와 같이 동일 지역에 대하여 매 주기마다 제작된 수치정사영상과 도시 고도 데이터를 기본 데이터로 하여 구축하고, 수치지형도의 경우 참고 자료로 해당 년도에 신규로 구축되거나 수정된 것이 있으면 이를 포함시킬 수 있다. 즉, 본 발명에서 상기 수치지형도는 참고적으로 사용하는 데이터이고, 지형지물의 변화 검출 프로세스에 직접적으로 사용되지는 않는다. 본 발명에 있어서, 상기 고도 데이터 및 상기 수치정사영상은 데이터 베이스에 로딩되기 전에 격자화 처리하고, 오버뷰 레이어를 추가하여, 추후 데이터의 검색과 처리 시 시스템의 속도를 향상시킬 수 있다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 지형 및 건물의 고도 변화지점 위치추적 및 확인 시스템의 화면을 나타낸 도면이다. 고도 데이터, 수치정사영상, 수치지형도 등을 포함하는 데이터 베이스가 구축되면, 이로부터 폴리곤형 벡터 데이터를 순차적으로 자동 검색하는 과정을 수행할 수 있다. 상기 폴리곤형 벡터 데이터는 앞서 언급한 바와 같이, 고도 데이터에서 고도변화가 급격한 지역의 경계부분을 나타낸 것으로서, 추출된 폴리곤형 벡터 데이터를 순차적으로 검색함으로서, 고도가 변화된 지역을 확인할 수 있다. 즉, 본 발명은 고도데이터, 폴리곤형 벡터 데이터 형태의 변화검출영역 데이터 및 수치정사영상이 서로 위치적으로 연관되어 데이터 베이스에 저장되고, 저장된 데이터들을 중첩분석함으로서, 변화된 도시정보를 분석할 수 있다.

마지막 단계로, 컴퓨터상으로, 고도변화 지역이 검색되면 최종적으로 검색된 고도변화 지역의 이전 및 신규 수치정사영상을 육안으로 확인함으로서, 도시 변화 여부를 판단할 수 있다.

이상 상세히 기술한 바와 같이, 본 발명은 일정한 주기로 도시환경정보를 경제적인 방법으로 수집하고, 한 주기 동안에 발생한 건물의 증축이나 신축 혹은 불법적인 신축 결과를 정량적으로 검출해 낼 수 있으며, 각종 도시의 변화 또한 검출해 낼 수 있다. 즉, 본 발명은 수치지형도가 아닌 무 기준점 방식의 항공사진측량과 영상처리를 이용하여 제작하는 영상데이터를 항공레이저 측량데이터와 함께 활용하여 지형지물의 변화를 검출한다는 점에 있어서 검출을 위한 자료 구축에 소요되는 시간과 비용이 상대적으로 매우 적은 장점을 가지고 있으며, 수치지형도 없이도 한번의 비행으로 동시에 취득되는 영상데이터와 항공레이저측량 데이터만을 이용하여 지형지물의 변화를 검출할 수 있다는 장점도 가지고 있다.

이상으로 본 발명 내용의 특정한 부분을 상세히 기술하였는 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서, 이러한 구체적 기술은 단지 바람직한 실시양태일 뿐이며, 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백할 것이다. 따라서 본 발명의 실질적인 범위는 첨부된 청구항들과 그것들의 등가물에 의하여 정의된다고 할 것이다.

Claims (7)

1. 다음의 과정을 포함하는 항공레이저 데이터와 수치정사영상을 이용한 도시 변화 모니터링 방법:

   (a) 주기적으로 GPS/INS 센서, 항공 레이저(LiDAR) 센서 및 디지털 항공사진 카메라가 부착된 항공기가 대상지역을 촬영하는 과정;

   (b) 컴퓨터상에서, 상기 항공 레이저 센서를 통해 얻어진 고도 데이터와 이전에 구축된 고도 데이터를 비교하여, 고도 변화의 차이가 15m 이상인 지역을 자동 추출 및 분류하는 과정;

   (c) 컴퓨터상에서, 상기 추출된 지역의 경계 부분을 폴리곤형 벡터 데이터로 설정하는 과정;

   (d) 컴퓨터상에서, 상기 디지털 항공사진 카메라를 통해 얻어진 대상지역의 영상을 정사보정하여 수치정사영상을 제작하는 과정;

   (e) 컴퓨터상에서, 상기 고도 데이터 및 상기 수치정사영상을 포함하는 데이터 베이스를 구축하는 과정;

   (f) 컴퓨터상에서, 상기 데이터 베이스로부터 폴리곤형 벡터 데이터를 순차적으로 자동 검색하는 과정; 및

   (g) 검색된 고도변화 지역의 이전 및 신규 수치정사영상을 화면에 출력하는 과정.
2. 제1항에 있어서, 상기 고도 변화의 차이가 15m 이상인 지역을 자동 추출 및 분류하는 과정은 최근린 내삽법 또는 선형 보간법을 이용하여 당회 수집 측량점의 수평위치에 대한 이전 측량점 기준의 높이 값을 보간하여 계산한 후, 높이 값의 변화의 차이가 15m 이상인 점들을 추출 및 분류하는 것을 특징으로 하는 도시 변화 모니터링 방법.
3. 삭제
4. 제1항에 있어서, 상기 추출된 지역의 경계 부분을 폴리곤형 벡터 데이터로 설정하는 과정은 상기 높이 값의 변화가 15m 이상인 점 그룹의 외각에 위치한 점들을 연결하는 것을 특징으로 하는 도시 변화 모니터링 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 디지털 항공사진 카메라를 통해 얻어진 대상지역의 영상은 GPS-INS 측위 결과만을 이용한 무 기준점 항공 삼각측량방법을 이용하여 각 영상의 외부표정요소를 계산한 후, 항공 레이저 센서를 통해 얻어진 고도 데이터를 이용하여 정사보정 되는 것을 특징으로 하는 도시 변화 모니터링 방법.
6. 제1항에 있어서, 상기 고도 데이터 및 상기 수치정사영상은 데이터 베이스에 로딩되기 전에 격자화 처리되고, 오버뷰 레이어가 추가되는 것을 특징으로 하는 도시 변화 모니터링 방법.
7. 제1항에 있어서, 상기 데이터 베이스는 수치지형도를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 도시 변화 모니터링 방법.

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