KR101219767B1 - 수치지형도 작성을 위한 차량 모바일 매핑 시스템을 이용한 도로 레이어 현지조사 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 수치지형도를 신규 혹은 수정 제작하기 위하여 도화 데이터를 기초로 도로와 맨홀에 대한 현지조사를 수행하는 과정에 있어서, 차량 모바일 맵핑 시스템을 이용하여 도화 데이터의 도로 레이어의 정확도를 확인하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 수치지형도 작성을 위한 차량 모바일 매핑 시스템을 이용한 도로 레이어 현지조사 방법은 (a) GPS/INS를 이용한 외부표정요소 직접결정(Direct Georeferencing) 기법을 통해 차량 모바일 맵핑 시스템에서 취득한 영상 데이터 및 라이다 포인트 데이터의 실제 좌표를 계산하는 데이터 전처리 단계; (b) 상기 라이다 포인트 데이터에서 개별 포인트들의 위치에 해당되는 색상정보를 상기 영상 데이터에서 추출하는 단계; (c) 라이다 포인트 데이터에 대하여 도로영역에 해당되는 포인트를 분류하는 도로영역 포인트 분류단계; 및 (d) 상기 분류된 도로영역 포인트와 도화 데이터의 중첩 비교를 통하여 도화 데이터의 도로 레이어 정확도를 확인하고 수정하는 단계를 포함한다. 본 발명에 따른 수치지형도 작성을 위한 차량 모바일 매핑 시스템을 이용한 도로 레이어 현지조사 방법을 이용할 경우, 수치지형도를 제작하기 위한 현지조사 공정에서의 작업 시간을 단축시킴과 동시에, 기존의 재래식 작업 방법에서 발생할 수 있는 인위적 오차를 최소화시킬 수 있다.

Description

수치지형도 작성을 위한 차량 모바일 매핑 시스템을 이용한 도로 레이어 현지조사 방법 {Method for Field Survey of Digital Mapping Road Layers Using Vehicle Mobile Mapping System}

본 발명은 수치지형도 작성을 위한 차량 모바일 매핑 시스템을 이용한 도로 레이어 현지조사 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 대축척 수치지형도를 신규 혹은 수정 제작하기 위하여, 도화 데이터를 기초로 도로와 맨홀에 대한 현지조사를 수행하는 과정에 있어서, 지상 라이다와 카메라 및 GPS/INS로 구성된 차량 모바일 맵핑 시스템(Mobile Mapping System)을 이용하여 도로 레이어를 현지조사하는 방법에 관한 것이다.

모바일 맵핑 시스템(Mobile Mapping System; MMS)은 차량 등의 이동체에 카메라, 지상 라이다 등의 촬영센서와 고정밀 위치측정 장비인 GPS/INS를 장착하여 작업이 진행되는 동안 촬영센서에 대한 정확한 위치정보와 자세정보를 산출하고, 이를 이용하여 센서에서 취득된 레이저 포인트 자료 및 영상 객체의 실체 위치를 산출하는 고정밀의 3차원 지리정보 취득 장비이다.

수치 지형도는 일정비율 이상의 중복도를 가지고 촬영된 항공영상 혹은 위성영상의 입체시를 통한 도화 데이터를 기초로 하여 제작된다. 하지만 도화를 위해 사용되는 영상에는 대부분의 지형·지물에 대한 정보가 수록되어 있으나, 고층빌딩 등에 의해 생기는 음영지역 혹은 대상지역의 시설물 정보가 많은 경우에는 영상을 이용한 도화만으로는 정확한 지형도의 제작이 어렵다. 따라서 도화작업만으로 추출이 불가능한 부분에 대한 보완작업을 위해 현지조사 및 보완측량 작업을 수행하게 된다.

현지조사 및 보완측량 작업에 있어서, 대부분의 도로 및 지하시설물 관련 시설물에 대한 조사는 관련 도로를 기준으로 상대적인 위치를 보완측량하는 방식으로 이루어지기 때문에 도로에 대한 보완측량 및 정보조사를 통해 정확한 도로 레이어를 생성하는 것이 가장 중요하다.

기존의 도로 레이어 생성을 위한 작업 방법은 위킹메타(굴렁쇠), 줄자 등을 이용하여 도로 구간의 주요 지점에 대한 도로의 실제 폭을 측정하고, 도화 데이터와 비교하여 확인 및 수정하는 방식이 이용되고 있으나, 이는 작업 방법의 특성상 작업자에 따른 인위적인 오차발생 위험이 있고, 취득된 자료 또한 비연속적이고 불규칙한 단점을 가지고 있어 이를 활용한 도로 레이어 생성 및 이를 기반으로 측정되는 주요 도로시설물의 위치 성과 품질이 저하되는 문제점이 있었다.

이에, 본 발명자들은 상기 문제점을 해결하기 위하여 예의 노력한 결과, 현지조사를 수행하는 과정에서 차량 모바일 맵핑 시스템으로부터 취득한 영상 데이터 및 라이다 포인트 데이터를 이용할 경우, 오차없이 간단하게 도화 데이터의 도로 레이어에 대한 정확도를 검사하고, 수정할 수 있다는 것을 확인하고, 본 발명을 완성하게 되었다.

본 발명의 목적은 도로 레이어의 정확도 검사 및 수정을 위해 수행되던 기존의 재래식 방법에 따른 문제들을 해결하기 위해 선진국을 중심으로 지리정보 구축을 위한 새로운 측량기술로 각광받고 있는 차량 모바일 맵핑 시스템을 활용하여 현지조사 과정에서 도화 데이터의 도로 레이어에 대한 정확도를 검사하고 수정하는 방법을 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여, (a) GPS/INS를 이용한 외부표정요소 직접결정(Direct Georeferencing) 기법을 통해 차량 모바일 맵핑 시스템에서 취득한 영상 데이터 및 라이다 포인트 데이터의 실제 좌표를 계산하는 데이터 전처리 단계; (b) 상기 라이다 포인트 데이터에서 개별 포인트들의 위치에 해당되는 색상정보를 상기 영상 데이터에서 추출하는 단계; (c) 라이다 포인트 데이터에 대하여 도로영역에 해당되는 포인트를 분류하는 도로영역 포인트 분류단계; 및 (d) 상기 분류된 도로영역 포인트와 도화 데이터의 중첩 비교를 통하여 도화 데이터의 도로 레이어 정확도를 확인하고 수정하는 단계를 포함하는 수치지형도 작성을 위한 차량 모바일 매핑 시스템을 이용한 도로 레이어 현지조사 방법을 제공한다.

본 발명에 있어서, 상기 차량 모바일 맵핑 시스템은 지상 라이다, 카메라 및 GPS/INS가 장착되어 있는 차량인 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 데이터 전처리 단계는 지상기준국 GPS 데이터와 차량 모바일 맵핑 시스템에서 취득된 이동 GPS와의 상대측위 및 INS 데이터와의 결합을 통해 차량에 장착된 카메라 및 지상라이다의 정확한 위치정보와 자세정보를 추출함으로써, 취득된 영상 데이터 및 라이다 포인트 데이터의 고정밀 좌표정보를 추출하고, 추출된 좌표정보를 수치지형도에서 사용하는 동일한 좌표계로 좌표변환시키는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 도로영역 포인트 분류단계는 상기 라이다 포인트 데이터에 포함되어 있는 높이 값, 반사강도 및 영상 데이터에 포함되어 있는 색상정보를 활용하여 실제 도로영역에 포함되는 포인트들을 도로영역 포인트로 분류하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 도화 데이터의 도로 레이어 정확도를 확인하고 수정하는 단계는 (a) 도로영역 포인트와 도화데이터의 도로 레이어를 중첩하여 비교하면서 도로 레이어의 도로 경계선을 확연히 벗어나는 지역의 존재 여부를 확인하는 단계; (b) 상기 도로 레이어의 도로 경계선과 확연한 차이를 보이는 도로영역 포인트들에 대해 외곽 지점의 포인트들을 연결하여 새로운 도로 경계선을 생성하는 단계; 및 (c) 상기 생성된 도로 경계선을 단순화시키고, 기존의 도로 레이어와 연결함으로써 도로 레이어를 수정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 도로 레이어의 도로 경계선과 확연한 차이를 보이는 도로영역 포인트들은 국토해양부 국토지리정보원의 수치지형도 작성 작업규정(제10조 벡터화의 정확도)에서 정한 도상 0.2mm를 기준으로 한다.

본 발명에 있어서, 상기 도로 경계선을 단순화시키는 것은 지형도의 축척별 곡선데이터의 점간 입력 간격 및 중간점의 생략가능 각도를 기준으로 도로 선형을 단순화시키는 것임을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 차량 모바일 맵핑 시스템을 이용한 도화 데이터의 도로 레이어 정확도 확인방법을 이용할 경우, 수치지형도를 제작하기 위한 현지조사 공정에서의 작업 시간을 단축시킴과 동시에, 기존의 재래식 작업 방법에서 발생할 수 있는 인위적 오차를 최소화시킴으로써, 정확한 작업성과를 산출하고, 후속 정위치편집 과정에서의 작업 효율성을 증대시킴과 동시에 최종 성과인 수치지형도의 품질을 향상시킬 수 있다.

도 1은 수치지형도를 제작하기 위해 수행되는 현지조사 및 보완측량 작업에서, 도로 레이어 확인 및 수정을 위한 도로현지조사의 통상적인 과정을 나타내는 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 차량 모바일 맵핑 시스템을 이용한 도화데이터의 도로 레이어 현지조사 방법의 순서도이다.
도 3은 본 발명에 따른 도로영역 포인트 분류를 위해 사용되는 라이다 데이터의 형태 및 도로 영역 분류가 완료된 결과를 나타내는 모식도이다.
도 4는 분류된 도로영역 포인트와 도화 데이터를 중첩시켜 현지조사과정에서 도화 데이터의 도로 레이어에 대한 정확도를 확인하는 과정을 나타내는 모식도이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.

도 1은 수치지형도를 제작하기 위해 수행되는 현지조사 및 보완측량 작업에서 도로 레이어 확인 및 수정을 위한 도로현지조사의 통상적인 과정을 나타내는 순서도이다.

기존의 작업과정에 따르면, 우선 도화 데이터 및 항공사진을 이용한 색인도 작성 등의 현지조사 작업계획을 수립하고(101), 실제 도로에서 도로의 폭이 변화하는 도로의 변곡점이나 도화 데이터와 실제 지형에서 확연히 구분되는 특징점을 지닌 구간들을 대상으로 주요 구간 및 측점을 선점하고(102), 선정된 주요 구간에 대해 워킹메타, 줄자 등을 이용하여 도로의 실폭을 측정하여 기록하고(103), 후속 정위치 작업에서 측정된 도로 실폭 값을 이용하여 도화 데이터의 도로 레이어의 정확도를 검사 및 수정하는 작업(104)을 수행한다.

그러나, 이 경우 작업자에 따른 인위적인 오차발생 위험이 있고, 취득된 자료 또한 비연속적이고 불규칙한 단점이 있어, 이를 활용한 도로 레이어 생성 및 이를 기반으로 측정되는 주요 도로시설물의 위치 성과 품질이 저하되는 문제점이 있었다.

이러한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 (a) GPS/INS를 이용한 외부표정요소 직접결정(Direct Georeferencing) 기법을 통해 차량 모바일 맵핑 시스템에서 취득한 영상 데이터 및 라이다 포인트 데이터의 실제 좌표를 계산하는 데이터 전처리 단계; (b) 상기 라이다 포인트 데이터에서 개별 포인트들의 위치에 해당되는 색상정보를 상기 영상 데이터에서 추출하는 단계; (c) 라이다 포인트 데이터에 대하여 도로영역에 해당되는 포인트를 분류하는 도로영역 포인트 분류단계; 및 (d) 상기 분류된 도로영역 포인트와 도화 데이터의 중첩 비교를 통하여 도화 데이터의 도로 레이어 정확도를 확인하고 수정하는 단계를 포함하는 수치지형도 작성을 위한 차량 모바일 맵핑 시스템을 이용한 도로 레이어 현지조사 방법에 관한 것이다.

도 2는 본 발명에 따른 차량 모바일 맵핑 시스템을 이용한 도화데이터의 도로 레이어 현지조사 방법의 순서도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 차량 모바일 맵핑 시스템을 이용한 도화 데이터의 정확도 검사 및 수정을 위해서는 먼저, GPS/INS를 이용한 외부표정요소 직접결정(Direct Georeferencing) 기법을 통해 차량 모바일 맵핑 시스템에서 취득한 영상 데이터 및 라이다 포인트 데이터의 실제 좌표를 계산하는 데이터 전처리 단계를 수행한다(201).

상기 데이터 전처리 단계는 지상기준국 GPS 데이터와 차량 모바일 맵핑 시스템에서 취득된 이동 GPS와의 상대측위 및 INS 데이터와의 결합을 통해 차량에 장착된 카메라 및 지상라이다의 정확한 위치정보와 자세정보를 추출함으로써, 취득된 영상 데이터 및 라이다 포인트 데이터(LAS 파일)의 고정밀 좌표정보를 추출하고, 추출된 좌표정보를 수치지형도에서 사용하는 동일한 좌표계로 좌표변환시키는 것을 특징으로 한다. 이는 통상적으로 사용되는 GPS/INS 처리 소프트웨어를 이용하여, 차량 모바일 맵핑 시스템에서 취득된 GPS/INS데이터와 작업지역 인근에 설치된 GPS 지상기준국에서 수신된 GPS데이터를 입력함으로써 수행할 수 있다.

본 발명에 있어서, 상기 차량 모바일 맵핑 시스템은 지상 라이다, 카메라 및 GPS/INS가 장착되어 있는 차량이다.

데이터 전처리 단계가 완료되면, 상기 라이다 포인트 데이터와 동시에 취득된 카메라 영상을 중첩시키고, 개별 포인트가 위치한 영상영역에서 HSV(Hue: Saturation: Value)값을 취득함으로써 개별 포인트들의 위치에 해당되는 색상정보를 상기 영상 데이터에서 추출한다(202).

다음으로, 라이다 포인트 데이터에 대하여 도로영역에 해당되는 포인트를 분류하는 도로영역 포인트 분류단계를 수행한다(203). 상기 도로영역 포인트 분류단계는 상기 라이다 포인트 데이터에 포함되어 있는 높이 값, 반사강도 및 색상정보를 활용하여 실제 도로영역에 포함되는 포인트들을 도로영역 포인트로 분류하는 것을 특징으로 한다.

도로영역에 해당되는 포인트를 분류하기 위해서는 라이다 포인트 데이터가 가지고 있는 높이값을 이용하여 지면 포인트를 분류하고, 분류된 지면 포인트를 대상으로 색상 및 반사강도 값을 이용한 감독분류 방법을 이용한다. 포인트의 높이정보를 이용하여 지면 포인트를 분류하는 방식은 라이다 데이터를 처리하는 상용 소프트웨어에서 제공하는 여러 알고리즘을 이용하여 처리가 가능하며, 분류된 지면포인트를 대상으로 반사강도 및 색상 정보를 이용하여 도로영역 포인트를 추출하는 방법은 위성영상 혹은 항공영상의 처리작업에서 영상분류를 위해 사용되는 감독분류 방법을 응용하여 분류작업을 수행한다. 감독분류 방법은 사전에 설정된 분류 항목에 대하여 그 분류 항목을 대표할 수 있는 화소 집단(training data)을 선정하고, 선정된 training data와의 유사성을 비교하여 가장 유사성이 높은 분류항목으로 해당 화소를 할당하는 감독 분류기법의 일종이다. 본 발명에서는 이러한 감독분류 방법을 활용하기 위해 표본 지역(training field)들을 선정하고 여기서 도로가 나타내는 반사강도 및 색상의 범위를 추출하여 이에 해당되는 지면 포인트들을 도로영역으로 재분류하고, 분류된 라이다 포인트와 영상을 중첩함으로써 분류 정확도를 확인하는 단계를 거쳐 작업이 수행된다.

도 3은 본 발명에 따른 도로영역 포인트 분류를 위해 사용되는 라이다 데이터의 형태 및 도로 영역 분류가 완료된 결과를 나타내는 모식도이다.

도로영역에 해당되는 포인트를 분류하기 위해서는 라이다자료와 동시에 취득된 영상으로부터 추출한 포인트 색상정보(a)에서 도로에 해당되는 포인트의 색상 범위를 선정하고, 라이다 포인트의 반사강도 자료(b)에서 도로에 해당되는 반사강도 수치 범위를 선정하고, 라이다 포인트의 높이값을 이용한 횡단면도(c)를 활용하여 도로영역과 비도로영역으로의 포인트 분류작업(d)을 수행한다.

끝으로, 분류된 도로영역 포인트와 도화 데이터의 중첩 비교를 통하여 도화 데이터의 도로 레이어 정확도를 확인한다(204).

도 4는 분류된 도로영역 포인트와 도화 데이터를 중첩시켜 현지조사과정에서 도화 데이터의 도로 레이어에 대한 정확도를 확인하는 과정을 나타내는 모식도이다.

상기 도화 데이터의 도로 레이어 정확도를 확인하는 단계는 (a) 도로영역 포인트와 도화 데이터의 도로 레이어를 중첩하여 비교하면서 도로 레이어의 도로 경계선을 확연히 벗어나는 지역의 존재 여부를 확인하는 단계; (b) 상기 도로 레이어의 도로 경계선과 확연한 차이를 보이는 도로영역 포인트들에 대해 외곽 지점의 포인트들을 연결하여 새로운 도로 경계선을 생성하는 단계; 및 (c) 상기 생성된 도로 경계선을 단순화시키고, 기존의 도로 레이어와 연결함으로써 도로 레이어를 수정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이때, 상기 (a)단계에서 도로 레이어의 도로 경계선을 확연히 벗어나는 지역은 "수치지형도 작성 작업규정(국토지리정보원)"에서 정한 벡터화의 정확도인 수치지형도상에서 0.2mm를 기준으로 하여, 차량 모바일 매핑 시스템으로부터 생성된 도로영역 포인트가 도화 데이터의 도로 경계선과 0.2mm 이상 이격되어 확연한 차이를 보이는 도로영역 포인트들을 포함하는 지역을 의미한다.

또한, 상기 (c)단계에서의 도로 경계선 단순화 작업은 하기 표 1에 나타난 바와 같이, "수치지형도 작성 작업규정(국토지리정보원)"에서 정하는 지형도의 축척별 곡선데이터의 점간 입력 간격 및 중간점의 생략가능 각도를 기준으로 도로 선형을 단순화시킬 수 있다.

	지형도 축척별 점간 입력간격	중간점 생략가능 각도(직선진행방향 기준)
1/1,000	10m	6°
1/5,000
1/25,000		1°

이상으로 본 발명 내용의 특정한 부분을 상세히 기술하였는 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 이러한 구체적 기술은 단지 바람직한 실시 양태일 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 단계를 포함하는 수치지형도 작성을 위한 차량 모바일 매핑 시스템을 이용한 도로 레이어 현지조사 방법:
   (a) GPS/INS를 이용한 외부표정요소 직접결정(Direct Georeferencing) 기법을 통해 차량 모바일 맵핑 시스템에서 취득한 영상 데이터 및 라이다 포인트 데이터의 실제 좌표를 계산하는 데이터 전처리 단계;
   (b) 상기 라이다 포인트 데이터에서 개별 포인트들의 위치에 해당되는 색상정보를 상기 영상 데이터에서 추출하는 단계;
   (c) 라이다 포인트 데이터에 대하여 도로영역에 해당되는 포인트를 분류하는 도로영역 포인트 분류단계; 및
   (d) 상기 분류된 도로영역 포인트와 도화 데이터의 중첩 비교를 통하여 도화 데이터의 도로 레이어 정확도를 확인하고 수정하는 단계.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 차량 모바일 맵핑 시스템은 지상 라이다, 카메라 및 GPS/INS가 장착되어 있는 차량인 것을 특징으로 하는 방법.
   
3. 제1항에 있어서, 상기 데이터 전처리 단계는 지상기준국 GPS 데이터와 차량 모바일 맵핑 시스템에서 취득된 이동 GPS와의 상대측위 및 INS 데이터와의 결합을 통해 차량에 장착된 카메라 및 지상라이다의 정확한 위치정보와 자세정보를 추출함으로써, 취득된 영상 데이터 및 라이다 포인트 데이터의 고정밀 좌표정보를 추출하고, 추출된 좌표정보를 수치지형도에서 사용하는 동일한 좌표계로 좌표변환시키는 것을 특징으로 하는 방법.
   
4. 제1항에 있어서, 상기 도로영역 포인트 분류단계는 상기 라이다 포인트 데이터에 포함되어 있는 높이 값, 반사강도 및 영상 데이터에 포함되어 있는 색상정보를 활용하여 실제 도로영역에 포함되는 포인트들을 도로영역 포인트로 분류하는 것을 특징으로 하는 방법.
   
5. 제1항에 있어서, 상기 도화 데이터의 도로 레이어 정확도를 확인하고 수정하는 단계는
   (a) 도로영역 포인트와 도화 데이터의 도로 레이어를 중첩하여 비교하면서 도로 레이어의 도로 경계선을 확연히 벗어나는 지역의 존재 여부를 확인하는 단계;
   (b) 상기 도로 레이어의 도로 경계선과 확연한 차이를 보이는 도로영역 포인트들에 대해 외곽 지점의 포인트들을 연결하여 새로운 도로 경계선을 생성하는 단계; 및
   (c) 상기 생성된 도로 경계선을 단순화시키고, 기존의 도로 레이어와 연결함으로써 도로 레이어를 수정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
   
6. 제5항에 있어서, 상기 도로 레이어의 도로 경계선과 확연한 차이를 보이는 도로영역 포인트들은 도화데이터 상에서 0.2mm 이상 이격되어 있는 것임을 특징으로 하는 방법.
   
7. 제5항에 있어서, 상기 도로 경계선을 단순화시키는 것은 지형도의 축척별 곡선데이터의 점간 입력 간격 및 중간점의 생략가능 각도를 기준으로 도로 선형을 단순화시키는 것임을 특징으로 하는 방법.

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