KR102542596B1 - 지형도생성장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치는 특정 지형을 촬영한 영상을 수신하여 사진측량법으로 기하학적 보정을 수행한 후 DEM 영상과 정사영상을 생성하고, 정사영상에서 객체를 식별하여 고도정보를 추출하며 n 개 생성된 정사 영상에서 객체 각각의 고도변화량을 검출하여 지형도를 생성하는 것을 특징으로 한다.

Description

지형도생성장치 및 방법{Method and device for making a topographic map}
본 발명은 지형도를 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
공간 정보를 이용하는 분야는 전 세계적인 관심 산업으로써 인터넷 기반의 지도서비스 및 3차원 지리정보 서비스는 이미 구글, 마이크로소프트 등으로부터 제공되고 있다.
또한, 3차원 지리 정보(Geographical Information) 소프트웨어 산업 시장은 기능별로 세분화되어 발전되어 왔으며, 지리 정보의 활용 분야의 다양성과 전문성은 지리 정보 시스템(GIS : Geographical Information System)기반 기술의 응용 분야를 창출하는데 기여하였다.
이러한 지리 정보의 기초 자료인 항공 사진, 항공 레이저 측량 데이터 등에 대해 보다 정확한 분석 툴들을 이용하여 보다 실감있고 정확한 지형 공간 정보를 생성하기 위하여 항공 사진을 이용한 분석 기법들이 증가하고 있는 실정이다.
또한, 항공 사진은 지표면에 대해 풍부한 텍스쳐 정보를 제공하지만, 그림자, 기복 변위 등의 단점이 있고, 항공 레이저 측량 데이터는 점 형태로서 정확도 높은 3차원 지형 좌표를 제공하지만, 풍부한 텍스쳐 정보를 제공하지 못한다. 또한, 점 형태의 측량 데이터를 수동으로 사람이 일일이 찍어 수치지형도를 생성해야 하는 불편함이 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 빌딩고도정보와 수치지도가 없는 지역에서 영상데이터를 획득하여 지형도를 생성하고자 한다. 특히, 점 형태의 측량 데이터를 자동화하여 지형도를 생성하고자 한다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예에서는 동일한 지역을 N차례 촬영한 영상에서 획득한 객체정보를 기초로 지형도에 필요한 객체만을 분리하여 제공하는 지형도를 제공하고자 한다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예에서는 딥러닝 기반의 기계학습을 통해 1차적으로 분류한 객체에 대한 학습 정보외에 시간에 따른 객체의 고도정보변화량을 이용하여 객체의 특성을 추출하고, 강의 유동량 정보 등을 제공하는 지형도를 제공하고자 한다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예에서는, 경계폴리곤의 형태를 보정하고, DSM을 보정하는 인터페이스가 제공되는 지형도를 제공하고자 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치는 특정 지형을 n회 촬영한 영상을 수신하여 사진측량법으로 기하학적 보정을 수행한 후 n개의 정사영상과 n개의 DSM영상을 생성하는 영상처리부; 상기 n개의 정사영상과 상기 n개의 DSM영상 각각에서 객체를 식별하고, 식별된 객체 각각의 고도정보를 상기 n개의 DSM영상으로부터 추출하는 지형지물구분 및 자동분류부; 상기지형지물구분 및 자동분류부에서 추출한 객체 각각의 n개 이하의 고도정보값을 기초로 고도변화량을 검출하는 고도변화량검출부;및 DEM영상에서 파악한 등고정보와 상기 n개의 DSM영상을 기초로 파악한 객체 각각의 n개 이하의 고도정보값, 객체 각각의 고도변화량을 기초로 지형도를 생성하는 지형도생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 특정 지형을 n회 촬영한 영상을 수신하여 사진측량법으로 기하학적 보정을 수행한 후 n개의 정사영상과 n개의 DSM영상을 생성하는 영상처리부; 상기 n개의 정사영상과 상기 n개의 DSM영상 각각에서 객체를 식별하고, 식별된 객체 각각의 고도정보를 상기 n개의 DSM영상으로부터 추출하는 지형지물구분 및 자동분류부; 상기지형지물구분 및 자동분류부에서 추출한 객체 각각의 n개 이하의 고도정보값을 기초로 고도변화량을 검출하는 고도변화량검출부; DEM영상에서 파악한 등고정보와 상기 n개의 DSM영상을 기초로 파악한 객체 각각의 n개 이하의 고도정보값, 객체 각각의 고도변화량을 기초로 지형도를 생성하는 지형도생성부;를 포함하고, 상기 특정 지형 내에 강이 있는 경우,상기 고도변화량을 기초로 강의 유동량의 변화량을 계산하고, 상기 지형도에 계산된 유동량의 변화량을 표시하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 생성된 지형도는 지형 또는 상기 검출된 객체의 경계를 표시하는 경계폴리곤을 더 표시하는 것을 특징으로 한다. 이 경우 상기 경계폴리곤을 보정하는 보정입력을 수신하는 형태보정인터페이스;를 더 제공하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치는 상기 보정영상에서 식별된 객체의 dsm데이터를 보정하는 보정입력을 수신하는 dsm보정인터페이스;를 더 제공하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 지형도생성부는 상기 지형도생성부는 상기 검출된 객체 각각마다 객체식별정보, 상기 객체의 좌표정보 및 상기 객체의 고도정보를 속성정보로 저장하여 매핑하고, 이 경우 상기 객체의 좌표정보는 상기 객체의 경계를 표시하는 경계폴리곤에서 추출되며, 상기 형태보정인터페이스를 통해 상기 경계폴리곤이 보정되면 상기 지형도생성부는 상기 속성정보의 상기 객체의 좌표정보 또는 상기 객체의 고도정보를 보정한 경계폴리곤에서 추출된 보정좌표정보를 업데이트하여 상기 생성된 지형도를 보정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 고도정보의 변화량이 기설정된 값 이하인 객체만 상기 지형도에 표시하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 고도정보의 변화량을 기초로 강의 유동량의 변화량을 계산하고, 상기 지형도에 표시하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치는 상기 특정 지형을 분할하여 분할된 영역 각각을 복수의 드론이 동시에 병렬 촬영하고, 이 경우 상기 복수의 드론의 개수 상기 특정 지형의 촬영면적, 빛의량, 분할된 영역을 촬영할 해상도, 드론 각각의 비행가능시간을 고려하여 결정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치는 웹서버에서 상기 지형도생성부에서 생성된 지형도를 제공하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성방법은 영상처리부에서 특정 지형을 촬영한 영상을 수신하여 사진측량법으로 기하학적 보정을 수행한 후 정사영상과 DSM영상을 생성하는 단계; 지형지물구분 및 자동분류부에서 상기 정사영상과 상기 DSM영상을 기초로 객체를 식별하고, 상기 DSM영상으로부터 식별된 객체 각각의 고도정보를 추출하는 단계; 상기 특정 지형을 n차례 촬영하며, 상기 지형지물구분 및 자동분류부에서 추출한 n개 이하의 상기 객체 각각의 고도정보를 기초로 고도변화량검출부에서 고도변화량을 검출하는 단계; 및 DEM영상에서 파악한 등고정보와 상기 DSM영상을 기초로 파악한 객체 각각의 고도정보 및 객체 각각의 고도변화량을 기초로 지형도생성부에서 지형도를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성방법은 영상처리부에서 특정 지형을 촬영한 영상을 수신하여 사진측량법으로 기하학적 보정을 수행한 후 정사영상과 DSM영상을 생성하는 단계; 지형지물구분 및 자동분류부에서 상기 정사영상과 상기 DSM영상을 기초로 객체를 식별하고, 상기 DSM영상으로부터 식별된 객체 각각의 고도정보를 추출하는 단계; 상기 특정 지형을 n차례 촬영하며, 상기 지형지물구분 및 자동분류부에서 추출한 n개 이하의 상기 객체 각각의 고도정보를 기초로 고도변화량검출부에서 고도변화량을 검출하는 단계; DEM영상에서 파악한 등고정보와 상기 DSM영상을 기초로 파악한 객체 각각의 고도정보 및 객체 각각의 고도변화량을 기초로 지형도생성부에서 지형도를 생성하는 단계;를 포함하고, 상기 특정 지형 내에 강이 있는 경우,상기 고도변화량을 기초로 강의 유동량의 변화량을 계산하고, 상기 지형도에 계산된 유동량의 변화량을 표시하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서는 빌딩고도정보와 수치지도가 없는 지역에서 무인영상촬영장치를 통해 영상데이터를 획득하여 지형도를 생성할 수 있는 이점이 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서 지형도생성장치는 n차례의 촬영을 통해 그림자, 기복 변위 등과 같은 오차등을 최소화하고 이동하는 객체들로 인한 오류 등을 최소화한 지형도를 제공하는 효과가 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서 지형도생성장치는 복수 개의 드론을 최대한 유사한 자연환경조건하에서 동시에 병렬로 비행시킴으로써 동일시간 대비 빠른 데이터 수집이 가능한 효과가 있다.
도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치의 내부 구성도를 도시한다.
도 2 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 비행제어부에서 특정 지형을 k개로 분할한 후, 각 분할 영역을 촬영하도록 제어하는 일 예를 도시한다.
도 3 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성부에서 생성한 지형도를 도시하며, 생성된 지형도에 지형 또는 검출된 객체의 경계를 표시하는 경계폴리곤을 보정하는 일 예롤 도시한다.
도 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치에서 지형도를 생성하는 흐름도를 도시한다.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.
도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치의 내부 구성도를 도시한다.
지형도생성장치(100)는 영상을 유무선 통신을 통해 수신하고, 영상처리를 통해 영상 내의 객체를 검출하며, 검출된 객체의 고도 변화량을 계산하고 처리할 수 있는 단말기, 기기, 그리고 서버를 모두 포함한다.
지형도생성장치(100)의 예로는 웹서버, 웹어플리케이션, 어플리케이션, 단말기, 핸드헬드장치, 웨어러블장치, 로봇, 휴대폰, 스마트폰, 스마트와치, 스마트TV, 테블릿, 노트북, PC, 키오스크 등을 모두 포함한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치(100)에서 제공하는 지형도생성방법은 어플리케이션의 형태로 구현이 가능하며, 어플리케이션을 설치하는 단말기에서 지형도 생성, 보정이 가능하도록 구현될 수 있다.
도 1 을 참고하면, 지형도생성장치(100)는 영상처리부(110), 지형지물 구분 및 자동 분류부(120), 고도변화량검출부(122), 경계폴리곤추출부(130), DEM생성부(132) 및 지형도생성부(140)를 포함한다. 또한 비행제어부(미 도시)를 더 포함할 수 있다.
영상처리부(110)는 특정 지형을 촬영한 영상을 수신하여 사진측량법보정부(114)에서 사진측량법으로 기하학적 보정을 수행한 후 정사영상생성부(115)를 통해 정사투영법으로 제작된 정사영상을 생성하고, DSM생성부(116) 또는 n개의 DSM생성부(118)를 통해 수치표면모형영상(이하 DSM영상, Digital Surface Model)을 생성한다. DSM영상은 실세계의 모든 정보, 즉 지형, 수목, 건물, 인공 구조물을 표현하는 모형을 의미한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리부(110)는 특정 지형을 시간 차이를 두고 n회 촬영한 촬영 영상을 수신할 수 있다. 영상처리부(110)는 동일한 특정 지형을 n회 촬영하고 생성된 n개의 정사영상에서 연속하여 검출되는 객체와 비연속적으로 검출되는 객체를 구별할 수 있다. 영상처리부(110)는 사진측량법보정부(114)에서 보정된 영상으로부터 검출한 객체 각각의 화소(pixel) 데이터를 분석해 객체의 정확한 형태를 추출할 수 있다.
지형지물구분 및 자동 분류부(120)는 특정 지형에 대해 n회 촬영한 촬영 영상을 기초로 생성한 n개의 DSM영상 또는 n개의 정사영상을 기초로 영상 내의 지형이나 지물을 구분하고 기계학습을 통해 구분된 지형이나 지물을 자동으로 분류한다.
고도변화량 검출부(122)는 특정 지형을 n회 촬영한 촬영 영상에서 획득한 n개의 DSM영상 또는 n개의 정사영상 중 적어도 하나의 DSM영상 또는 적어도 하나의 정사영상을 기초로 지형이나 지물의 고도 변화량을 검출할 수 있다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치(100)는 특정 지형을 k개로 분할하여 분할된 영역 각각을 복수의 드론이 동시에 병렬 촬영하도록 제어하는 비행제어부(미 도시)를 더 포함할 수 있다.
경계폴리곤추출부(130)는 지형지물 구분 및 자동분류부(120)에서 자동으로 분류된 지형 및 지물과 고도변화량 검출부(122)를 통해 파악된 지형 및 지물의 고도 변화량 데이터를 참고하여 경계 폴리곤을 추출할 수 있다.
경계 폴리곤이 추출되면, DEM생성부(132)는 수치표고모형(DEM,Digital Elevation Models, 이하 DEM영상)영상을 생성한다. DEM영상은 식생과 인공지물을 포함하지 않는 지형만의 표고값을 의미하며, 강이나 호수의 DEM높이값은 수표면을 나타낸다.
지형도생성부(140)는 DEM생성부(132)에서 생성한 DEM영상을 참고하여 지형도를 생성하며, 생성된 지형도를 디스플레이에 표시할 수 있다. 이 경우 경계 폴리곤 표시부(142)를 통해 지형도에 경계폴리곤 추출부(130)에서 추출한 경계폴리곤을 표시하고, 또한 사용자에게 형태 보정 인터페이스(144) 또는 DSM보정인터페이스(146)를 제공하여 경계폴리곤 추출이 잘못된 부분과 DSM이 잘못된 부분에 대해 수동으로 수정을 수행할 수 있다.
도 2를 참고하면, 비행제어부는 특정 지형을 7개로 분할하여 분활된 영역 각각을 7개의 드론이 동시에 각각의 비행경로(S201~S207)을 따라 병렬촬영하는 일 실시예를 도시한다.
비행제어부는 특정 지형의 촬영면적, 빛의량, 분할된 영역을 촬영할 해상도, 드론 각각의 비행가능시간을 고려하여 특정 지형을 촬영한 복수의 드론의 개수를 설정할 수 있으며, 각각의 드론이 촬영할 분할 영역, 각각의 드론의 비행 경로 등을 설정할 수 있다. 비행제어부는 k개로 분할된 특정 지형을 n회 촬영한 후 촬영한 영상을 영상처리부(110)에 제공할 수 있다.
비행제어부는 특정 지형에 대해 개략적으로 촬영한 촬영영상을 기초로 파악한 지형의 특성을 기초로 상기 특정 지형을 복수의 분할 영역으로 분할할 수 있다. 일 실시예로 특정 지형 내에 강이 있는 경우, 강 영역을 분할영역으로 분할하고 하나의 드론이 강의 경로를 따라 강 영역만을 촬영하도록 비행경로를 설정할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서 영상처리부(110)는 제 1시간에 k 개 영역 각각으로부터 k 개의 영상을 수신하고, Photogrammetry 기법 등을 이용하는 사진측량법보정부(114)를 통해 수신한 k개의 영상을 보정한 후 조합하여 제 1 촬영시간에 대응하는 제 1 정사영상을 생성하고, 마찬가지 방법으로 제 2 촬영시간에 대응하는 제 2 정사영상을 생성하며, 제 n 촬영시간에 제 n 정사영상을 생성할 수 있다. 이 경우 영상처리부(110)는 특정 지형에 대한 DSM영상은 n개의 촬영 영상 또는 n개의 정사영상중 적어도 하나의 영상을 기초로 하나의 DSM영상을 생성할 수 있다.
예를 들어 도 2 를 참고하면, t1시간에 7개 영역(S201~S207) 각각에서 7개의 영상을 수신하여 제 1 정사영상을 생성하고, t2시간에 마찬가지 방법으로 제 2 정사영상을 생성하며, tn시간에 제 n 정사영상을 생성할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 영상처리부(110)는 n개의 정사영상 또는 n개의 DSM영상을 생성하고, 이후 지형지물구분 및 자동분류부(120)와 고도변화량검출부(122)의 데이터를 더 이용하여 1개의 DEM영상을 생성하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서 지형지물 구분 및 자동분류부(120)는 영상처리부(110)에서 생성한 n 개의 정사영상 또는 n개의 DSM영상 각각에서 기계학습을 통해 지형지물을 분류하고 객체를 검출하며, 고도변화량검출부(122)를 통해 객체마다 고도정보를 추출할 수 있다.
지형지물 구분 및 자동분류부(120)는 기계학습을 통해 n 개의 정사영상에서 객체 검출과 분류를 수행한다. 그리고, 식별된 객체 각각에 고도정보 또는 좌표정보를 매핑할 수 있다. 정사영상에서 객체를 식별하는 방법은 객체를 검출하는 기계학습을 이용할 수 있다. 기계학습시, 객체를 구성하는 화소의 좌표정보, 화소의 색상정보, 화소의 고도정보 등을 이용할 수 있다.
지형지물 구분 및 자동분류부(120)는 검출된 객체가 n 개 미만의 고도정보를 지니는 경우, 객체가 이동하거나 사라졌다는 것을 파악할 수 있다. 일 예를 들어 5개의 정사영상 중 3개의 정사영상에서는 (x1,y1)~(x2,y2)라는 지점에 P라는 객체가 검출되나, 4번째 및 5번째 정사영상에서 (x1',y1')~(x2',y2')지점 및 이와 이웃하는 지점에서 P라는 객체가 검출되지 않는 경우 해당 객체가 이동하거나 사라졌다는 것을 파악할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형지물 구분 및 자동분류부(120)는 각각의 객체가 기설정된 개수 이상의 고도정보를 지니는 경우만 고도정보를 추출하고, 기설정된 개수 미만의 고도정보를 지니는 경우에는 고도정보를 추출하지 않을 수 있다. 고도정보가 추출되지 않은 객체는 지형도생성부(140)에서 지형도 생성시 삭제될 수 있다.
지형지물 구분 및 자동분류부(120)는 객체가 기설정된 개수 이상의 고도정보를 지니는 경우만 고도변화량검출부(122)에서 고도정보를 추출한다. 이 경우, 최근 시점을 기준으로 기설정된 개수 이상의 고도정보를 지니는 경우 객체가 존재한다고 판단하여 고도정보를 추출한다.
일 예로서, 6월, 7월, 8월, 9월 및 10월에 걸쳐 5회에 영상을 촬영한 경우 6월, 7월 및 8월에 촬영한 정사영상에서는 검출된 객체였으나 9월 및 10월에 촬영한 정사영상에서 검출되지 않은 객체는 지형도 생성시 관련 정보를 이용하지 않을 수 있다.
또 다른 일 실시예로서, 6월, 7월, 8월, 9월 및 10월에 걸쳐 5회에 영상을 촬영한 경우 6월 및 7월에는 존재하지 않던 객체였으나, 8월, 9월 및 10월에 촬영한 정사영상에서 검출되지 않은 객체는 지형도 생성에 추가될 수 있다. 이 경우 지형도에 n개의 영상 중 일부 영상에서만 검출된 객체임을 표시하여 새롭게 객체가 생성되었음을 표시할 수 있다. 위의 일 실시예에서는 정사영상을 1달 단위로 촬영한 일 예를 들었으나, 정사영상은 분 단위, 시간 단위, 주 단위 등 다양한 시간 간격으로 촬영할 수 있음을 주의하여야 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 변화량검출부(130)는 n개의 정사영상 내에서 추출한 객체 각각의 고도정보를 기초로 고도변화량을 검출한다. 변화량검출부(130)는 고도정보의 변화량만을 검출하거나 또는 시간의 변화량에 따른 고도정보의 변화량을 계산할 수 있다. 변화량검출부(130)는 고도변화량의 속도가 빠른 경우 해당 객체를 움직이는 객체로 분류할 수 있다. 변화량검출부(130)는 또한 고도정보의 변화량을 기초로 강의 유동량 변화, 산사태 발생, 눈사태, 범람 사태 등을 검출할 수 있다. 또한 변화량검출부(130)는 검출된 변화량을 지형도에 함께 표시할 수 있다. 표시하는 방법으로는 텍스트, 색상, 음성 등을 포함한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성부(140)는 DEM영상에서 파악한 등고정보와 n개의 정사영상을 기초로 파악한 객체 각각의 n개 이하의 고도정보값 및 객체 각각의 고도변화량을 기초로 지형도를 생성한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성부(140)는 DEM영상에서 파악한 등고정보와 n개의 정사영상에서 선택적으로 추출한 객체의 고도정보값 그리고 DEM생성부(132)에서 생성된 DEM영상을 기초로 지형도를 생성한다. 지형도생성부(140)는 n 개의 정사영상에서 동일한 객체로 추정되는 객체가 m개(m은 n이하의 자연수) 이상 검출된 객체의 고도정보값만 선택적으로 이용할 수 있다. n개의 정사영상에서 동일한 객체로 추정되는 객체가 m개 미만인 경우 해당 객체와 관련한 정보는 선택적으로 제외시킬 수 있다.
지형도생성부(140)는 경계폴리곤표시부(142)와 DSM보정인터페이스(146)를 포함하고, 경계폴리곤표시부(142)는 형태보정인터페이스(144)를 더 포함할 수 있다.
도 3 은 지형도생성부(140)에서 생성한 지형도를 도시하며, 생성된 지형도에 지형 또는 검출된 객체의 경계를 표시하는 경계폴리곤(310a, 310b, 310c)가 더 표시된 일 예롤 도시한다.
도 3 을 더 참고하면, 지형도생성부(140)는 지형 또는 검출된 객체의 경계 부위를 표시하는 경계폴리곤(310a, 310b, 310c)를 더 표시할 수 있다. 또한 등고정보를 지형도에 더 표시할 수 있다.
지형도생성부(140)는 경계폴리곤(310a, 310b, 310c)을 표시하는 경우, 사용자에게 경계폴리곤(310a, 310b, 310c)을 수정할 수 있는 형태보정인터페이스(144)를 제공할 수 있다. 사용자는 형태보정인터페이스(144)를 이용하여 객체의 형태를 보정할 수 있으며, 사용자가 객체의 형태를 보정하면 그에 따라 경계폴리곤(320a, 320b, 320c)이 함께 보정될 수 있다.
마찬가지로, 지형도생성부(140)는 dsm데이터를 보정하는 보정입력을 수신하는 dsm보정인터페이스(146)를 사용자에게 제공할 수 있으며, 사용자가 dsm데이터를 보정하면 그에 따라 DSM영상을 함께 보정할 수 있다.
이를 위해, 지형도생성부(140)는 생성된 지형도의 객체 각각마다 객체식별정보, 객체의 좌표정보 및 객체의 고도정보를 속성정보로 저장하여 매핑한다. 이 경우 객체의 최초좌표정보는 객체의 경계를 표시하는 경계폴리곤에서 추출될 수 있다. 지형도생성부(140)는 형태보정인터페이스(144) 또는 dsm보정인터페이스(146)를 통해 경계폴리곤 또는 dsm데이터가 보정되면 속성정보에 매핑했던 객체의 좌표정보 또는 객체의 고도정보를 보정된 경계폴리곤에서 추출된 보정좌표정보 또는 보정된 dsm데이터에 기초한 고도정보로 업데이트하여 기생성된 지형도를 보정하도록 구현된다.
도 2 는 특정 지형을 k개로 분할하여 복수의 드론 또는 복수의 무인영상촬영장치에서 분할된 영상을 촬영하는 일 실시예를 도시한다.
특정 지형을 촬영할 때 자연환경조건이 변화하는 경우 DSM영상 또는 정사영상에 오류가 발생하는 경우가 빈번히 발생한다. 특히 촬영시기의 구름, 하천의 토사, 농경지의 변화 그리고 태양을 등진 산 사면의 그림자 등이 DSM영상 또는 정사영상의 오류를 발생시키는 주요 원인으로 지목되고 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 특정 지형을 촬영하는 자연환경조건을 최대한 유사하도록 설정하고, 특정 지형을 분할하여 분할된 k개의 영역(S201~S207)을 동시에 병렬적으로 촬영함으로써 자연환경조건 변화로 인해 발생하는 DSM영상 또는 정사영상의 오류를 줄이고 개선할 수 있다.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치에서 지형도를 생성하는 흐름도를 도시한다.
지형도생성장치는 영상처리부에서 특정 지형을 촬영한 영상을 수신하여 사진측량법으로 기하학적 보정을 수행한 후 정사영상과 DSM영상을 생성한다(S410).
고도정보추출부는 영상처리부에서 생성된 정사영상과 DSM영상에서 객체를 식별하고, 식별된 객체 각각의 고도정보를 추출한다(S420). 이 경우, 고도정보추출부는 특정 지형을 n차례 촬영한 n 개의 영상장치 각각에서 추출된 객체 각각에 대해 n개 이하의 고도정보를 추출이 가능하며, 변화량검출부에서 이를 이용하여 고도변화량을 검출한다(S430).
이후, 지형도생성부에서 DEM영상에서 파악한 등고정보와 정사영상 또는 DSM영상을 기초로 파악한 객체 각각의 고도정보 및 객체 각각의 고도변화량을 기초로 지형도를 생성한다(S440).
이상에서는 본 발명에 대한 기술사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술적 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.

Claims (12)

  1. 영상처리부에서 특정 지형에 대한 n 개의 촬영영상으로부터 n 개의 DSM영상을 생성하는 단계; 및
    지형도생성부에서 상기 n 개의 DSM영상으로부터 파악한 객체 각각의 n개 이하의 고도정보값, 객체 각각의 고도변화량을 기초로 지형도를 생성하는 단계;를 포함하고,
    상기 특정 지형 내에 강이 있는 경우,상기 고도변화량을 기초로 강의 유동량의 변화량을 계산하고, 상기 지형도에 계산된 유동량의 변화량을 표시하는 것을 특징으로 하는 지형도생성방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 특정지형 내에 강이 있는 경우, 비행제어부는 상기 특정지형 내의 강 영역을 분할영역으로 분할하고 하나의 드론이 강의 경로를 따라 강 영역만을 촬영하도록 비행경로를 설정한 후 촬영한 촬영영상을 상기 영상처리부에 제공하는 것을 특징으로 하는 지형도생성방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 고도변화량을 기초로 산사태 발생, 눈사태, 범람 사태 중 적어도 하나를 검출하고, 상기 지형도에 검출된 고도변화량을 지형도에 함께 표시하는 것을 특징으로 하는 지형도생성방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    산사태 발생, 눈사태, 범람 사태 중 적어도 하나가 검출되면 상기 지형도는 텍스트, 색상, 음성 중 적어도 하나로 상기 검출된 고도변화량을 표시하는 것을 특징으로 하는 지형도생성방법.
  5. 제 2 항에 있어서, 상기 비행제어부는
    상기 특정 지형을 k개로 분할하여 분할된 영역 각각을 복수의 드론이 동시에 각각의 비행경로를 따라 병렬 촬영하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 지형도생성방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 생성된 지형도는 지형 또는 상기 검출된 객체의 경계를 표시하는 경계폴리곤을 더 표시하는 것을 특징으로 하는 지형도생성방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    형태보정인터페이스를 통해 상기 경계폴리곤을 보정하는 보정입력을 수신하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지형도생성방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 지형도생성부는
    상기 형태보정인터페이스 또는 dsm보정인터페이스를 통해 상기 경계폴리곤 또는 dsm데이터가 보정되면 보정좌표정보 또는 보정된dsm데이터에 기초한 고도정보로 상기 지형도를 보정하는 것을 특징으로 하는 지형도생성방법.
  9. 특정 지형을 k개로 분할하여 분할된 영역 각각을 복수의 드론이 동시에 각각의 비행경로를 따라 병렬 촬영하도록 제어하는 비행제어부;
    상기 k개의 영상을 보정한 후 조합하여 DSM영상을 생성하는 영상처리부;
    상기 비행제어부에서 상기 특정 지형을 시간 차이를 두고 n차례 촬영하고, 이를 기초로 상기 영상처리부에서 생성한 n개의 DSM영상을 기초로 지형도를 생성하는 지형도생성부;및
    상기 n개의 DSM영상으로부터 객체의 n개 이하의 고도정보를 추출하고, 이를 기초로 파악한 고도변화량을 기초로 강의 유동량 변화, 산사태 발생, 눈사태, 범람 사태 중 적어도 하나를 검출하는 변화량검출부;를 포함하고,
    상기 변화량검출부에서 강의 유동량 변화, 산사태 발생, 눈사태, 범람 사태 중 적어도 하나가 검출되면 상기 지형도는 텍스트, 색상, 음성 중 적어도 하나로 상기 검출된 고도변화량을 표시하는 것을 특징으로 하는 지형도생성장치.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 지형도생성부는
    상기 특정 지형 내에 강이 있는 경우,상기 고도변화량을 기초로 강의 유동량의 변화량을 계산하고, 상기 지형도에 계산된 유동량의 변화량을 표시하는 것을 특징으로 하는 지형도생성장치.
  11. 제 9 항에 있어서, 상기 비행제어부는
    상기 특정지형 내에 강이 있는 경우, 상기 특정지형 내의 강 영역을 분할영역으로 분할하고 하나의 드론이 강의 경로를 따라 강 영역만을 촬영하도록 비행경로를 설정한 후 촬영한 촬영영상을 상기 영상처리부에 제공하는 것을 특징으로 하는 지형도생성장치.
  12. 제 9 항에 있어서, 상기 지형도생성부는
    경계폴리곤에서 객체의 최초좌표정보를 추출하고, 형태보정인터페이스 또는 dsm보정인터페이스를 통해 상기 경계폴리곤 또는 dsm데이터가 보정되면 보정좌표정보 또는 보정된dsm데이터에 기초한 고도정보로 상기 지형도를 보정하는 것을 특징으로 하는 지형도생성장치.
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