KR102488553B1 - 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법 - Google Patents
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Abstract
개시되는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법은, 드론을 이용하여 지도제작영역이 촬영된 드론영상데이터를 수집하는 단계; 상기 지도제작영역이 촬영된 위성영상데이터를 수집하는 단계; 상기 지도제작영역의 지상기준점을 기반으로 상기 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 상기 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행하는 단계; 및 상기 영상 정합을 통해 수득된 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작하는 단계;를 포함함으로써, 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 3차원 지형 정보를 효과적으로 획득할 수 있다.
Description
본 발명은, 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법에 관한 것으로, 구체적으로, 지도제작영역에 대한 드론영상데이터와 위성영상데이터를 수집하고, 지상기준점을 기반으로 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행한 후에, 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작함으로써, 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 3차원 지형 정보를 효과적으로 획득할 수 있는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법에 관한 것이다.
무인항공기(UAV : unmanned aerial vehicle)는 조종사를 태우지 않고, 공기 역학적 힘에 의해 부양하여 자율적으로 또는 원격조종으로 비행을 하며, 무기 또는 일반화물을 실을 수 있는 일회용 또는 재사용할 수 있는 동력 비행체로 정의될 수 있는데, 이러한 무인항공기 체계는 드론(drone)으로 지칭되기도 한다.
상술한 바와 같은 드론 기술의 발달에 따라 드론을 이용한 다양한 기술들이 여러 형태로 연구 개발되고 있는데, 드론은 초기에 주로 군사용으로 개발되었지만, 점차 활용 분야가 확대되어 최근에는 시설물 관리, 해안 감시, 환경 감시, 대형 건축물 감시, 산불 감시, 산림 감시, 야간 무인 순찰, 무인 택배 서비스, 농약살포기, 범죄 색출, 범죄 추적, 작전 수행, 익스트림 스포츠 촬영, 지형 모델링, 구조물 모델링 등과 같은 다양한 용도로 사용되고 있으며 드라마, 예능, 관광지 촬영 등에도 사용되고 있다.
한편, 고해상도 위성영상이 촬영 및 제공되고, GIS(geographic information system) 기술의 비약적인 발달로 인하여 다양한 지형정보를 취득하여 이를 체계적으로 관리할 수 있는 여건이 조성되고 있다.
특히, 인공위성 중 IKONOS, QuickBird, SPOT, K0MSAT 등과 같은 고중해상도 광학위성을 통한 지리정보 기반 데이터인 수치지형도 제작 및 영상지도 제작과 능동적 센서를 탑재한 RADARSAT을 이용한 도시지형정보 및 재해정보를 취득하여 도시관리, 각종 건설관리, 자원관리, 환경관리 등에 활용이 급증하고 있다.
또한, 지형공간정보자료를 GIS와 연계시켜 다양한 용도의 정보체계를 구축하는 것이 필요하게 되었고, 중저해상도의 위성영상자료를 이용하여 취득된 각종 정보와 고해상 영상자료와의 통합 및 다중센서 자료들의 통합은 영상정보의 활용성을 다양화시키기 위한 다양한 연구 및 발명이 진행되고 있다.
상술한 바와 같은 드론을 이용하여 촬영된 드론촬영영상과, 위성영상자료 등을 활용하여 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현하는 수치정사영상과 3차원 지도의 제작을 위한 다양한 기법들이 연구 개발되고 있는 실정이다.
본 발명의 목적은, 지도제작영역에 대한 드론영상데이터와 위성영상데이터를 수집하고, 지상기준점을 기반으로 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행한 후에, 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작함으로써, 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 3차원 지형 정보를 효과적으로 획득할 수 있는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법을 제공하는데 있다.
상기 목적은, 드론을 이용하여 지도제작영역이 촬영된 드론영상데이터를 수집하는 단계; 상기 지도제작영역이 촬영된 위성영상데이터를 수집하는 단계; 상기 지도제작영역의 지상기준점을 기반으로 상기 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 상기 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행하는 단계; 및 상기 영상 정합을 통해 수득된 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작하는 단계;를 포함한다.
구체적으로, 상기 영상 정합을 수행하는 단계는, 상기 드론영상데이터에서 상기 지상기준점에 대응하는 제 1 지상기준점을 검줄하는 단계; 상기 위성영상데이터에서 상기 지상기준점에 대응하는 제 2 지상기준점을 검출하는 단계; 및 상기 제 1 지상기준점 및 제 2 지상기준점을 이용하여 상기 영상 정합을 수행하는 단계;를 포함할 수 있다.
구체적으로, 상기 영상 정합을 수행하는 단계는, 상기 제 1 지상기준점 및 제 2 지상기준점이 각각 이미지 크기를 이용하여 검출될 수 있다.
구체적으로, 상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 정합영상이 포인트 클라우드 형태 또는 메시 형태로 모델링될 수 있다.
구체적으로, 상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 포인트 클라우드 형태로 모델링되는 경우 수치표면모델(DSM : digital surface model), 수치표고모델(DEM : digital elevation model) 및 수치지형모델(DTM : digital terrain model) 중에서 선택된 적어도 하나를 이용하여 모델링될 수 있다.
구체적으로, 상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 모델링된 상기 정합영상을 영상 좌표에 따라 재배열하여 상기 정사영상을 구축할 수 있다.
구체적으로, 상기 드론영상데이터를 수집하는 단계는, 상기 지도제작영역에서 측량된 상기 지상기준점의 좌표에 따라 상기 드론을 비행시켜 수집할 수 있다.
구체적으로, 상기 위성영상데이터를 수집하는 단계는, 위성항법시스템(GPS : global positioning system) 및 관성항법시스템(INS : inertial navigation system)을 이용하여 수집할 수 있다.
본 발명에 따르면, 지도제작영역에 대한 드론영상데이터와 위성영상데이터를 수집하고, 지상기준점을 기반으로 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행한 후에, 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작함으로써, 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 3차원 지형 정보를 효과적으로 획득할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 드론을 이용하여 3차원 지도를 제작하는 과정을 나타낸 플로우차트이고,
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 영상정합을 수행하는 과정을 나타낸 플로우차트이며,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 드론을 이용한 3차원 지도 제작 시스템을 예시한 도면이고,
도 4 내지 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 영상 정합을 수행하는 것을 설명하기 위한 도면이며,
도 7은 본 발명의 실시예에 따라 수치표면모델을 이용한 모델링을 예시한 도면이고,
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 구축되는 정사영상을 예시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 영상정합을 수행하는 과정을 나타낸 플로우차트이며,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 드론을 이용한 3차원 지도 제작 시스템을 예시한 도면이고,
도 4 내지 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 영상 정합을 수행하는 것을 설명하기 위한 도면이며,
도 7은 본 발명의 실시예에 따라 수치표면모델을 이용한 모델링을 예시한 도면이고,
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 구축되는 정사영상을 예시한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세하게 설명하면 다음과 같다. 다만, 본 발명을 설명함에 있어서, 이미 공지된 기능 혹은 구성에 대한 설명은, 본 발명의 요지를 명료하게 하기 위하여 생략하기로 한다.
그리고, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 드론을 이용하여 3차원 지도를 제작하는 과정을 나타낸 플로우차트이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따라 영상정합을 수행하는 과정을 나타낸 플로우차트이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 드론을 이용한 3차원 지도 제작 시스템을 예시한 도면이고, 도 4 내지 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 영상 정합을 수행하는 것을 설명하기 위한 도면이며, 도 7은 본 발명의 실시예에 따라 수치표면모델을 이용한 모델링을 예시한 도면이고, 도 8은 본 발명의 실시예에 따라 구축되는 정사영상을 예시한 도면이다.
도 1 내지 도 8을 참조하면, 드론(10)을 이용하여 지도제작영역이 촬영된 드론영상데이터를 수집할 수 있다(단계110).
이러한 드론영상데이터를 수집하는 단계(110)에서는 지도제작영역에서 측량된 지상기준점의 좌표에 따라 드론(10)을 비행시켜 수집할 수 있다.
예를 들면, 드론(10)은 드론 본체에 비행수단, 촬영수단, 무선통신모듈, GPS 수신기, 압력센서, 자이로센서 등을 포함하여 무선 제어에 따라 원하는 지역에 무인으로 비행하고, 그 지역을 촬영하여 드론영상데이터를 무선으로 지도제작을 위한 지도제작장치(30)로 전송할 수 있다. 이러한 지도제작장치(30)는 드론(10)의 무선 제어를 수행하는 제어센터에 구비되거나, 혹은 그 제어센터를 포함하여 구비될 수 있다.
여기에서, 드론 본체에는 드론(10)의 작동 및 제어를 위한 다양한 구성부가 구비될 수 있는데, 추진모터, 프로펠러 등을 포함하는 비행수단을 이용하여 무인 비행하고자 하는 지역을 기 설정된 경로 또는 무선 제어된 경로에 따라 비행할 수 있고, 촬영수단을 이용하여 3차원 지도 제작 작업을 위한 드론영상데이터를 획득할 수 있다.
그리고, 드론(10)은 무선통신모듈을 이용하여 제어센터로부터 송출되는 좌표 신호를 수신할 수 있고, GPS 수신기를 이용하여 위성영상수집장치(20)에 구비된 위성항법시스템(GPS)으로부터 GPS 신호를 수신할 수 있으며, 압력센서를 이용하여 드론 본체의 고도를 검출하기 위해 주변의 기압을 실시간 측정할 수 있고, 자이로센서를 이용하여 드론 본체의 상하 반전을 감지하기 위해 구비될 수 있다.
여기에서, 드론(10)은 위치정보와 관련된 각종 위성정보를 위성영상수집장치(20)의 위성항법시스템(GPS : global positioning system) 및 관성항법시스템(INS : inertial navigation system)을 통해 획득할 수 있다.
상술한 바와 같은 구성을 갖는 드론(10)은 지도제작영역을 무인 비행하기 위해 지상기준점을 측량하여 지상기준점의 좌표를 획득하고, 지도제작영역에서 측량된 지상기준점의 좌표에 따라 비행경로를 결정하며, 결정된 비행경로에 따라 측량된 지상기준점의 좌표를 참조하여 드론(10)을 비행시켜 해당 영역을 촬영한 후, 촬영된 드론영상데이터를 수집할 수 있다.
다음에, 위성영상수집장치(20)에서는 지도제작영역이 촬영된 위성영상데이터를 수집할 수 있다(단계120).
이러한 위성영상데이터를 수집하는 단계(120)에서는 위성영상수집장치(20)로서, 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법시스템(INS)을 이용하여 수집할 수 있다.
예를 들면, 위성영상수집장치(20)는 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법시스템(INS)을 포함할 수 있는데, 위성항법시스템(GPS)은 적어도 24개 이상의 GPS 위성으로 이루어지며, GPS 위성들 각각의 고유 신호와 궤도 파라미터를 이용하여 각 GPS 위성의 정밀한 위치를 산출할 수 있고, 드론(10) 또는 지도제작장치(30)에 구비된 GPS 수신기를 이용하여 산출된 GPS 위성들의 각 위치정보와 삼변측량을 통해 드론(10) 또는 지도제작장치(30)의 정확한 위치를 산출할 수 있다.
또한, 관성항법시스템(INS)은 관성센서 역할을 하는 자이로와 가속도계를 포함하여 드론(10)의 회전과 위치 이동을 계산 및 제어하여 원하는 위치로 비행하도록 도와주는 시스템으로, 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법시스템(INS)을 통해 촬영된 고해상도 위성영상데이터를 수신 및 수집할 수 있다.
상술한 바와 같은 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법시스템(INS)은 통합시스템으로 하여 위성영상수집장치(20)로 구축될 수 있다.
상술한 바와 같이 위성항법시스템(GPS) 및 관성항법시스템(INS)을 포함하는 위성영상수집장치(20)에서 제공되는 각종 위성정보들은 드론(10) 및 지도제작장치(30)로 제공될 수 있다.
다음에, 지도제작장치(30)에서는 지도제작영역의 지상기준점을 기반으로 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행할 수 있다(단계130).
이러한 영상 정합을 수행하는 단계(130)는 드론영상데이터에서 지상기준점에 대응하는 제 1 지상기준점을 검출하고(단계210), 위성영상데이터에서 지상기준점에 대응하는 제 2 지상기준점을 검출하며(단계220), 제 1 지상기준점 및 제 2 지상기준점을 이용하여 영상 정합을 수행할 수 있다(단계230).
또한, 영상 정합을 수행하는 단계(130)에서는 제 1 지상기준점 및 제 2 지상기준점이 각각 이미지 크기를 이용하여 검출될 수 있다.
예를 들면, 제 1 지상기준점과 제 2 지상기준점을 각각 검출하여 드론영상데이터와 위성영상데이터를 영상 정합하기 위해 SIFT(scale invariant feature transform)를 이용할 수 있는데, 드론영상데이터에서 이미지 크기에 따라 제 1 지상기준점을 검출하고, 위성영상데이터에서 이미지 크기에 따라 제 2 지상기준점을 검출한 후, 제 1 지상기준점과 제 2 지상기준점을 식별하기 위한 제 1 서술벡터와 제 2 서술벡터를 각각 생성하며, 생성된 제 1 서술벡터와 제 2 서술벡터의 유사성을 측정하여 영상 정합을 수행할 수 있다.
여기에서, 제 1 지상기준점과 제 2 지상기준점은 지도제작영역에서 측량된 지상기준점을 고려하여 지정 및 검출될 수 있다.
구체적으로 설명하면, 드론촬영이미지에 대응하는 복수의 가우시안 이미지와 복수의 가우시안이미지의 차연산이미지를 이용하되, 이미지 크기를 고려하여 제 1 지상기준점을 검출할 수 있는데, 도 4에 도시한 바와 같이 드론영상이미지에 대해 일정한 배수의 가우시안 필터가 적용된 복수의 가우시안이미지를 획득하고, 획득된 복수의 가우시안이미지에서 인접하는 이미지 각각의 차연산을 수행하여 복수의 차연산이미지를 획득할 수 있다.
그리고, 도 5에 도시한 바와 같이 획득된 복수의 차연산이미지에서 제 1 지상기준점을 찾기 위해 현이미지에서 특정 점(X)에 대한 주변 8픽셀의 점과 양측 인접이미지에서 9픽셀의 점(즉, 18개 점)을 비교하고, 특정 점을 기준으로 총 26개 필셀의 점들에 대해 비교한 결과에 따라 가장 작거나 혹은 가장 큰 값을 가지는 점이 선택되며, 이를 반복하여 극대점과 극소점을 검출할 수 있다.
다음에, 검출결과에 따라 선택된 점들을 이미지 크기에 따라 후처리하여 가장 안정적인 점들이 선택되는 방식으로 제 1 지상기준점을 검출할 수 있다.
한편, 위성영상데이터에서 제 2 지상기준점도 상술한 바와 같은 제 1 지상기준점의 검출 방식과 유사하게 검출될 수 있다.
다음에, 드론영상데이터에서 검출된 제 1 지상기준점을 제 1 서술벡터로 서술하고, 위성영상데이터에서 검출된 제 2 지상기준점을 제 2 서술벡터로 서술한 후에, 제 1 지상기준점과 제 2 지상기준점을 제 1 서술벡터와 제 2 서술벡터를 이용하여 매칭시켜 영상 정합을 수행할 수 있는데, 특정 점의 주변 픽셀에 대하여 이미지 그라디언트와 방향들을 획득할 수 있다.
그리고, 방향에 대한 불변(rotate-invariant) 속성을 위해 서술자(keypoint descriptor)와 그라디언트 방향(image gradients)은 점 방향에 대하여 상대적으로 회전될 수 있고, 모든 레벨의 그라디언트들을 산출하여 도 6에 도시한 바와 같이 작은 화살표들로 표현될 수 있다.
여기에서, 서술자는 모든 방향 히스토그램 엔트리의 값들을 포함하는 벡터의 형태로 형성되며, 도 6에 도시한 바와 같은 오른쪽 각 화살표들의 길이들은 히스토그램 엔트리의 값들에 대응될 수 있다.
상술한 바와 같이 도 4 및 도 5에 따른 제 1 지상기준점과 제 2 지상기준점의 검출과 도 6에 따른 제 1 지상기준점과 제 2 지상기준점의 서술이 완료된 후, 드론영상데이터와 위성영상데이터의 영상 정합을 수행할 수 있다.
예를 들면, 제 1 지상기준점과 제 2 지상기준점 간의 유사성 비교를 이용하여 영상 정합을 수행할 경우 드론영상이미지의 제 1 지상기준점의 수가 N이고, 위성영상데이터에서 추출된 제 2 지상기준점의 수가 M이라 한다면 총 N*M의 키포인트간 정합이 발생할 수 있고, 이는 기존 픽셀 대 픽셀 비교에 의한 템플릿 정합 방법에 비하여 적은 수의 연산을 필요로 하는 장점이 있다.
여기에서, 영상 정합 판정의 경우 도 6에 도시한 바와 같이 매칭 포인트인 하늘색 라인부분에 대하여 가우시안 모델로 가중치(Weight)를 부여하고, 최종 정합 판정 시에는 각 포인트들에 대하여 총 점수를 합산할 수 있다. 즉, 하늘색 라인 부분이 집중된 곳이 높은 점수를 획득함으로써, 영상 정합을 수행할 수 있다.
다음에, 지도제작장치(30)에서는 영상 정합을 통해 수득된 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작할 수 있다(단계140).
이러한 3차원 지도를 제작하는 단계(140)에서는 정합영상이 포인트 클라우드 형태 또는 메시 형태로 모델링될 수 있는데, 포인트 클라우드 형태로 모델링되는 경우 수치표면모델(DSM : digital surface model), 수치표고모델(DEM : digital elevation model) 및 수치지형모델(DTM : digital terrain model) 중에서 선택된 적어도 하나를 이용하여 모델링될 수 있다.
여기에서, 수치표면모델(DSM)은 수목, 건물 등의 인공지물을 모두 포함하는 지표면 정보로서, 항공 LiDAR(light detection and ranging) 시스템을 이용하여 변하는 표고(elevation)값으로 채워진 포인트 클라우드(point cloud)의 집합체를 도출할 수 있다. 여기에서, 건물 지붕, 수목 상부, 전력선 및 다른 형상 표고도 포함할 있다.
그리고, 수치표고모델(DEM)은 수목 등과 같은 자연지물과 건물 등의 인공지물을 포함하지 않는 지표면 자료로서, 아무것도 안 덮인 지표면의 표면을 X, Y의 함수로 표현한 것으로, 지형을 일정한 크기의 격자로 나누어 표고갑을 격자형으로 표현한 래스터 방식(raster)과, 불규칙삼각망으로 나누어 지표면을 표현한 TIN(triangular irregular network) 방식이 있는데, 다리와 도로 같은 지표면이 아닌 점들을 제거하여 부드러운 수치표고모델을 획득할 수 있다.
한편, 수치지형모델(DTM)은 정당한 밀도로 분포하는 지점들의 위치 및 표고의 수치 정보로서, 아무것도 안 덮인 지표지형의 선형특징(linear features)을 포함하며, 스테레오 사진 측량을 통해 획득할 수 있고, 일정 간격의 점분포와 등고선으로부터 보간법을 통해 수치표고모델을 도출할 수 있다.
또한, 3차원 지도를 제작하는 단계(140)에서는 모델링된 정합영상을 영상 좌표에 따라 재배열하여 정사영상을 구축할 수 있다.
한편, 정합영상이 메시 형태로 모델링될 경우 정합영상의 이미지로부터 깊이 정보를 계산하고, 계산된 깊이 정보를 기초로 지도제작영역의 메시(mesh) 이미지를 형성할 수 있으며, 드론영상데이터를 기초로 생성된 텍스처를 영상좌표에 따라 재배열하여 지도제작영역의 메시 이미지에 매핑시키는 방식으로 정사영상을 구축할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따르면, 지도제작영역에 대한 드론영상데이터와 위성영상데이터를 수집하고, 지상기준점을 기반으로 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행한 후에, 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작함으로써, 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 3차원 지형 정보를 효과적으로 획득할 수 있다.
앞에서, 본 발명의 특정한 실시예가 설명되고 도시되었지만 본 발명은 기재된 실시예에 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 다양하게 수정 및 변형할 수 있음은 이 기술의 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 일이다. 따라서, 그러한 수정예 또는 변형예들은 본 발명의 기술적 사상이나 관점으로부터 개별적으로 이해되어서는 안되며, 변형된 실시예들은 본 발명의 특허청구범위에 속한다 하여야 할 것이다.
Claims (8)
- 드론을 이용하여 지도제작영역이 촬영된 드론영상데이터를 수집하는 단계;
상기 지도제작영역이 촬영된 위성영상데이터를 수집하는 단계;
상기 지도제작영역의 지상기준점을 기반으로 상기 드론영상데이터 및 위성영상데이터를 이용하여 상기 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행하는 단계; 및
상기 영상 정합을 통해 수득된 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작하는 단계;를 포함하며,
상기 영상 정합을 수행하는 단계는,
상기 드론영상데이터에서 상기 지상기준점에 대응하는 제 1 지상기준점을 검출하는 단계;
상기 위성영상데이터에서 상기 지상기준점에 대응하는 제 2 지상기준점을 검출하는 단계; 및
상기 제 1 지상기준점 및 제 2 지상기준점을 이용하여 상기 영상 정합을 수행하는 단계;를 포함하고,
상기 영상 정합을 수행하는 단계는, 상기 제 1 지상기준점 및 제 2 지상기준점이 각각 이미지 크기를 이용하여 검출되며,
상기 제 1 지상기준점 및 제 2 지상기준점은 지도제작영역에서 측량된 상기 지상기준점을 고려하여 지정 및 검출되되, 상기 드론영상데이터에 대응하는 복수의 가우시안 이미지와 상기 복수의 가우시안이미지에서 인접하는 이미지 각각의 차연산을 통해 차연산이미지를 획득하고, 획득된 상기 복수의 차연산이미지에서 특정 점에 대한 주변 8픽셀의 점과 양측 인접이미지에서 9픽셀의 점을 비교한 결과에 따라 가장 작거나 혹은 가장 큰 값을 가지는 점이 선택되며, 선택 과정을 반복하여 극대점과 극소점을 검출한 후에, 선택된 점들을 이미지 크기에 따라 후처리하여 가장 안정적인 점들이 선택되는 방식으로 상기 제 1 지상기준점을 검출하고, 상기 제 1 지상기준점의 검출 방식에 따라 상기 위성영상데이터에서 상기 제 2 지상기준점이 검출되며,
상기 드론영상데이터와 상기 위성영상데이터를 영상 정합하기 위해 SIFT(scale invariant feature transform)를 이용하되, 상기 드론영상데이터에서 이미지 크기에 따라 상기 제 1 지상기준점을 검출하고, 상기 위성영상데이터에서 이미지 크기에 따라 상기 제 2 지상기준점을 검출한 후, 상기 제 1 지상기준점과 상기 제 2 지상기준점을 식별하기 위한 제 1 서술벡터와 제 2 서술벡터를 각각 생성하며, 생성된 상기 제 1 서술벡터와 상기 제 2 서술벡터의 유사성을 측정하여 상기 영상 정합을 수행하는
드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 삭제
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 정합영상이 포인트 클라우드 형태 또는 메시 형태로 모델링되는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 청구항 4에 있어서,
상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 포인트 클라우드 형태로 모델링되는 경우 수치표면모델(DSM : digital surface model), 수치표고모델(DEM : digital elevation model) 및 수치지형모델(DTM : digital terrain model) 중에서 선택된 적어도 하나를 이용하여 모델링되는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 청구항 5에 있어서,
상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 모델링된 상기 정합영상을 영상 좌표에 따라 재배열하여 상기 정사영상을 구축하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 청구항 4 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서,
상기 드론영상데이터를 수집하는 단계는, 상기 지도제작영역에서 측량된 상기 지상기준점의 좌표에 따라 상기 드론을 비행시켜 수집하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법. - 청구항 7에 있어서,
상기 위성영상데이터를 수집하는 단계는, 위성항법시스템(GPS : global positioning system) 및 관성항법시스템(INS : inertial navigation system)을 이용하여 수집하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법.
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