KR20200026012A - Method and device for making a topographic map - Google Patents

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Abstract

As a preferred embodiment of the present invention, an apparatus for generating a topographic map receives an image of a specific topography, performs geometric correction by photogrammetry, and then generates a DEM image and an orthoimage. In addition, the apparatus for generating the topographic map identifies an object from the orthoimage to extract altitude information, and detects an amount of altitude change of each object in the n generated orthoimages to generate a topographic map.

Description

지형도생성장치 및 방법{Method and device for making a topographic map}Method and device for making a topographic map}

본 발명은 지형도를 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for generating topographic maps.

공간 정보를 이용하는 분야는 전 세계적인 관심 산업으로써 인터넷 기반의 지도서비스 및 3차원 지리정보 서비스는 이미 구글, 마이크로소프트 등으로부터 제공되고 있다. The use of spatial information is a global industry of interest, and Internet-based map services and 3D geographic information services are already available from Google and Microsoft.

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. In addition, the 3D Geographical Information software industry market has been segmented and developed by function, and the diversity and expertise of the field of using geographic information is used to create an application field of Geographical Information System (GIS) based technology. Contributed.

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.  Analysis techniques using aerial photography are increasing to generate more realistic and accurate geospatial information using more accurate analysis tools such as aerial photography and aerial laser survey data.

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.In addition, aerial photographs provide rich texture information on the ground surface, but have disadvantages such as shadows and ups and downs, and aerial laser survey data provide highly accurate three-dimensional terrain coordinates in the form of points, but do not provide rich texture information. . In addition, it is inconvenient to manually generate a digital topographical map by manually taking survey data in the form of points.

본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 빌딩고도정보와 수치지도가 없는 지역에서 영상데이터를 획득하여 지형도를 생성하고자 한다. 특히, 점 형태의 측량 데이터를 자동화하여 지형도를 생성하고자 한다.In a preferred embodiment of the present invention, a topographic map is generated by acquiring image data in an area without building elevation information and a digital map. In particular, it is intended to generate topographic maps by automating survey data in the form of points.

본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예에서는 동일한 지역을 N차례 촬영한 영상에서 획득한 객체정보를 기초로 지형도에 필요한 객체만을 분리하여 제공하는 지형도를 제공하고자 한다.Another preferred embodiment of the present invention is to provide a topographic map that provides only the objects necessary for the topographic map separately based on the object information obtained from the image taken N times the same area.

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.In another preferred embodiment of the present invention, deep learning-based machine learning to extract the characteristics of the object by using the change in the altitude information of the object over time in addition to the learning information for the object classified primarily, and the flow information of the river It is intended to provide a topographic map that provides such as.

본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예에서는, 경계폴리곤의 형태를 보정하고, DSM을 보정하는 인터페이스가 제공되는 지형도를 제공하고자 한다. In another preferred embodiment of the present invention, there is provided a topographic map in which an interface for correcting the shape of a boundary polygon and a DSM correction interface is provided.

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.As a preferred embodiment of the present invention, the topographic map growth unit receives an image photographed n times of a specific terrain, and performs an image correction method to perform geometric correction using an image processing unit to generate n ortho images and n DSM images; A feature classification and automatic classification unit for identifying an object in each of the n orthoimages and the n DSM images, and extracting altitude information of each of the identified objects from the n DSM images; Altitude change detection unit for detecting the altitude change based on the altitude information value of n or less of each object extracted from the terrain feature classification and the automatic classification unit; and the object identified based on the contour information and the n DSM images identified in the DEM image And a topographic map generator for generating a topographic map based on each of n or less altitude information values and an amount of change in each of the objects.

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.According to a preferred embodiment of the present invention, an image processor for generating n ortho images and n DSM images after performing geometric correction by photogrammetry by receiving an image photographed n times of a specific terrain; A feature classification and automatic classification unit for identifying an object in each of the n orthoimages and the n DSM images, and extracting altitude information of each of the identified objects from the n DSM images; An altitude change detection unit for detecting an altitude change amount based on n altitude information values of each object extracted from the terrain classification and automatic classification unit; And a topographic map generator configured to generate a topographic map based on the contour information determined from the DEM image, n or less altitude information values of each object determined based on the n DSM images, and an altitude change amount of each object. When there is a river in the river, the change amount of the flow amount of the river is calculated based on the change amount of altitude, and the change amount of the calculated flow amount is displayed on the topographic map.

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. In a preferred embodiment of the present invention, the generated topographic map further displays a boundary polygon indicating a terrain or a boundary of the detected object. In this case, a shape correction interface for receiving a correction input for correcting the boundary polygons is further provided.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치는 상기 보정영상에서 식별된 객체의 dsm데이터를 보정하는 보정입력을 수신하는 dsm보정인터페이스;를 더 제공하는 것을 특징으로 한다.In a preferred embodiment of the present invention, the topographic growth value further includes a dsm correction interface for receiving a correction input for correcting dsm data of the object identified in the corrected image.

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.In a preferred embodiment of the present invention, the topographic map generation unit stores and maps object identification information, coordinate information of the object, and altitude information of the object as attribute information for each of the detected objects. The coordinate information of the object is extracted from a boundary polygon indicating the boundary of the object. When the boundary polygon is corrected through the shape correction interface, the topographic map generator generates the coordinate information of the object or the altitude information of the object. The generated coordinate map is corrected by updating correction coordinate information extracted from the corrected boundary polygon.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 고도정보의 변화량이 기설정된 값 이하인 객체만 상기 지형도에 표시하는 것을 특징으로 한다.As a preferred embodiment of the present invention, only the object whose change amount of the altitude information is equal to or less than a predetermined value is displayed on the topographic map.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 고도정보의 변화량을 기초로 강의 유동량의 변화량을 계산하고, 상기 지형도에 표시하는 것을 특징으로 한다.In one preferred embodiment of the present invention, the change amount of the flow amount of the river is calculated based on the change amount of the altitude information, and is displayed on the topographical map.

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.In a preferred embodiment of the present invention, the topographic map growth value is divided into the specific terrain, and a plurality of drones simultaneously photograph each of the divided regions, and in this case, the number of the plurality of drones in the photographing area of the specific terrain, The amount, the resolution to photograph the divided region, and the flight time of each drone is determined in consideration of.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치는 웹서버에서 상기 지형도생성부에서 생성된 지형도를 제공하는 것을 특징으로 한다.As a preferred embodiment of the present invention, the topographic map growth value is characterized in that the web server provides a topographic map generated by the topographic map generator.

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. According to another preferred embodiment of the present invention, a method for generating a topographic map includes receiving an image photographing a specific terrain from an image processor, performing geometric correction by photogrammetry, and then generating an orthoimage and a DSM image; Identifying an object based on the orthoimage and the DSM image by the feature classification and automatic classification unit, and extracting altitude information of each identified object from the DSM image; Photographing the specific terrain n times and detecting an altitude change amount in an altitude change detection unit based on altitude information of each of n or less objects extracted from the feature classification and automatic classification unit; And generating a topographic map in the topographic map generator based on the elevation information of the object identified from the DEM image, the altitude information of each of the objects determined based on the DSM image, and the amount of change in the altitude of each object.

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.According to another preferred embodiment of the present invention, a method for generating a topographic map includes receiving an image photographing a specific terrain from an image processor, performing geometric correction by photogrammetry, and then generating an orthoimage and a DSM image; Identifying an object based on the orthoimage and the DSM image by the feature classification and automatic classification unit, and extracting altitude information of each identified object from the DSM image; Photographing the specific terrain n times and detecting an altitude change amount in an altitude change detection unit based on altitude information of each of n or less objects extracted from the feature classification and automatic classification unit; Generating a topographic map in a topographic map unit based on the elevation information of each object identified based on the DEM image, the altitude information of each of the objects determined based on the DSM image, and an altitude change amount of each of the objects; The change amount of the flow amount of the river is calculated based on the altitude change amount, and the change amount of the calculated flow amount is displayed on the topographical map.

본 발명에서는 빌딩고도정보와 수치지도가 없는 지역에서 무인영상촬영장치를 통해 영상데이터를 획득하여 지형도를 생성할 수 있는 이점이 있다. According to the present invention, there is an advantage in that it is possible to generate a topographic map by acquiring image data through an unmanned image photographing device in an area without building elevation information and a digital map.

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. In a preferred embodiment of the present invention, the topographic map growth value has an effect of providing a topographic map which minimizes errors due to moving objects and minimizes errors such as shadows, ups and downs, and the like through n shots.

본 발명의 바람직한 일 실시예에서 지형도생성장치는 복수 개의 드론을 최대한 유사한 자연환경조건하에서 동시에 병렬로 비행시킴으로써 동일시간 대비 빠른 데이터 수집이 가능한 효과가 있다. In a preferred embodiment of the present invention, the topographical growth value has the effect of enabling fast data collection compared to the same time by simultaneously flying a plurality of drones in parallel under the most similar natural environmental conditions.

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.
1 is a view illustrating an internal configuration of a topographical map generating apparatus as a preferred embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram for one example of controlling to photograph each divided area after dividing a specific terrain into k pieces by a flight control unit according to an exemplary embodiment of the present invention.
3 illustrates a topographic map generated by the topographic map generator as an exemplary embodiment of the present invention, and illustrates an example of correcting a boundary polygon indicating a boundary of a terrain or a detected object in the generated topographic map.
4 is a flow chart for generating a topographic map in a topographic map generating apparatus according to a preferred embodiment of the present invention.

이하에서는 본 발명의 구체적인 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하도록 한다. Hereinafter, specific embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치의 내부 구성도를 도시한다. 1 is a view illustrating an internal configuration of a topographic map generating device according to a preferred embodiment of the present invention.

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. The topographic map generating apparatus 100 includes a terminal, a device, and a server capable of receiving an image through wired / wireless communication, detecting an object in the image through image processing, and calculating and processing an altitude change amount of the detected object. .

지형도생성장치(100)의 예로는 웹서버, 웹어플리케이션, 어플리케이션, 단말기, 핸드헬드장치, 웨어러블장치, 로봇, 휴대폰, 스마트폰, 스마트와치, 스마트TV, 테블릿, 노트북, PC, 키오스크 등을 모두 포함한다. Examples of the topographic map generating device 100 include a web server, a web application, an application, a terminal, a handheld device, a wearable device, a robot, a mobile phone, a smart phone, a smart watch, a smart TV, a tablet, a notebook, a PC, a kiosk, and the like. Include.

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치(100)에서 제공하는 지형도생성방법은 어플리케이션의 형태로 구현이 가능하며, 어플리케이션을 설치하는 단말기에서 지형도 생성, 보정이 가능하도록 구현될 수 있다. As a preferred embodiment of the present invention, the topographic map generation method provided by the topographic map generation device 100 can be implemented in the form of an application, it can be implemented to enable the topographic map generation, correction in the terminal to install the application.

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.Referring to FIG. 1, the topographic map generating apparatus 100 includes an image processor 110, a feature classification and automatic classification unit 120, an altitude change detector 122, a boundary polygon extractor 130, and a DEM generator 132. ) And the topographic map generator 140. Also may further include a flight control unit (not shown).

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.The image processing unit 110 receives an image photographing a specific terrain, performs geometric correction by photogrammetry in the photogrammetry correction unit 114, and then generates an orthoimage produced by the orthographic projection method through the orthoimage generating unit 115. A digital surface model (hereinafter referred to as DSM image or digital surface model) is generated through the DSM generator 116 or n DSM generators 118. DSM image refers to a model that represents all the information of the real world, that is, terrain, trees, buildings, and artificial structures.

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. As an exemplary embodiment of the present invention, the image processing unit 110 may receive a captured image of n times photographing a specific terrain with a time difference. The image processor 110 may photograph the same specific terrain n times and distinguish between objects that are continuously detected from the n ortho images generated and objects that are not continuously detected. The image processor 110 may extract the correct shape of the object by analyzing pixel data of each object detected from the image corrected by the photogrammetry correction unit 114.

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. The feature classification and automatic classification unit 120 classifies a feature or feature in an image based on n DSM images or n ortho images generated based on n photographed images taken n times on a specific terrain, and performs machine learning. Automatically classify classified terrain or features.

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. The altitude change detection unit 122 calculates an altitude change amount of a terrain or feature based on at least one DSM image or at least one orthogonal image of n DSM images or n ortho images obtained from n-shot images taken n times of specific terrain. Can be detected.

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. As another preferred embodiment of the present invention, the topographic map generating apparatus 100 may further include a flight control unit (not shown) for dividing the specific terrain into k pieces and controlling each of the divided regions to simultaneously photograph the plurality of drones in parallel. Can be.

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. The boundary polygon extracting unit 130 determines the boundary polygon by referring to the terrain and features and the elevation change data of the terrain and the features identified through the automatic classification unit 120 and the terrain and the feature of the elevation change detection unit 122. Can be extracted.

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. When the boundary polygons are extracted, the DEM generator 132 generates a digital elevation model (DEM image). The DEM image represents the elevation of the terrain only, which does not include vegetation and artifacts, and the DEM height of the river or lake represents the water surface.

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. The topographic map generator 140 may generate a topographic map by referring to the DEM image generated by the DEM generator 132 and display the generated topographic map on a display. In this case, the boundary polygon extraction unit 130 displays the boundary polygons extracted by the boundary polygon extraction unit 130 on the topographic map, and provides the shape correction interface 144 or the DSM correction interface 146 to the user to extract the boundary polygons. Wrong parts and DSM can make corrections manually.

도 2를 참고하면, 비행제어부는 특정 지형을 7개로 분할하여 분활된 영역 각각을 7개의 드론이 동시에 각각의 비행경로(S201~S207)을 따라 병렬촬영하는 일 실시예를 도시한다. Referring to FIG. 2, the flight control unit divides a specific terrain into seven and shows an embodiment in which seven drones simultaneously take parallel photographs along respective flight paths S201 to S207.

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.The flight controller can set the number of drones that have taken a particular terrain in consideration of the shooting area of the specific terrain, the amount of light, the resolution of shooting the divided area, and the flight time of each drone. Areas, flight paths for each drone, etc. can be set. The flight controller may photograph the specific terrain divided into k times and then provide the captured image to the image processor 110.

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. The flight controller may divide the specific terrain into a plurality of divided regions based on the characteristics of the terrain determined based on the captured image photographed schematically about the specific terrain. In one embodiment, when there is a river in a particular terrain, the flight path may be set so that the river area is divided into divided areas and one drone photographs only the river area along the path of the river.

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.In an exemplary embodiment of the present invention, the image processing unit 110 receives k images from each of the k regions at a first time, and receives k images received through the photogrammetry correction unit 114 using a photogrammetry technique. After the correction, the first orthogonal image corresponding to the first shooting time is generated, the second orthogonal image corresponding to the second shooting time is generated in the same manner, and the nth orthogonal image is generated at the nth shooting time. Can be. In this case, the image processor 110 may generate one DSM image based on at least one image of n photographed images or n ortho images for the DSM image of the specific terrain.

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.For example, referring to FIG. 2, seven images are received in each of the seven areas S201 to S207 at t1 time to generate a first orthogonal image, and a second orthogonal image is generated at t2 time in the same manner. An nth orthoimage may be generated at a time tn.

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. In one preferred embodiment of the present invention, the image processing unit 110 generates n orthoimages or n DSM images, and then further adds data of the feature classification and automatic classification unit 120 and the altitude change detection unit 122. It can be implemented to generate one DEM image by using.

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. In a preferred embodiment of the present invention, the feature classification and automatic classification unit 120 classifies a feature and detects an object through machine learning in each of n ortho images or n DSM images generated by the image processor 110. The altitude change detection unit 122 may extract altitude information for each object.

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. The feature classification and automatic classification unit 120 detects and classifies objects in n ortho images through machine learning. Then, altitude information or coordinate information may be mapped to each identified object. The method of identifying an object in an orthoimage may use machine learning to detect the object. In machine learning, coordinate information of pixels constituting an object, color information of pixels, altitude information of pixels, and the like may be used.

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.  The feature classification and automatic classification unit 120 may determine that the object has moved or disappeared when the detected object has less than n altitude information. For example, in three orthoimages of five orthoimages, an object P is detected at points (x1, y1) to (x2, y2), but (x1 ', y1') in the fourth and fifth orthoimages. If an object named P is not detected at the ~ (x2 ', y2') and neighboring points, the object may be moved or disappeared.

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. As a preferred embodiment of the present invention, the feature classification and automatic classification unit 120 extracts the altitude information only when each object has more than a predetermined number of altitude information, and has less than the predetermined number of altitude information. May not extract altitude information. The object from which the altitude information is not extracted may be deleted when the topographic map generation unit 140 generates the topographic map.

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. The feature classification and automatic classification unit 120 extracts the altitude information from the altitude change detection unit 122 only when the object has altitude information of a predetermined number or more. In this case, when the object has more than a preset number of altitude information based on the latest time point, it is determined that the object exists and the altitude information is extracted.

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. For example, if images were taken five times in June, July, August, September, and October, the orthoimages taken in June, July, and August were detected objects, but September and 10 The object not detected in the orthoimage captured in the month may not use the related information when generating the topographic map.

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. In another embodiment, when the image was taken five times in June, July, August, September, and October, the object was not present in June and July, but in August, September, and 10 Objects not detected in the orthoimage captured in the month may be added to the topographic map generation. In this case, the object may be newly detected by indicating that the object is detected only in some of the n images in the topographic map. In the above-described embodiment, an example in which an ortho image is taken by one month is noted, but it should be noted that the ortho image may be photographed at various time intervals such as minutes, hours, or weeks.

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.According to an exemplary embodiment of the present invention, the variation detection unit 130 detects an elevation variation based on the altitude information of each object extracted from the n orthoimages. The change detection unit 130 may detect only the change amount of the altitude information or calculate the change amount of the altitude information according to the change amount of time. The change detection unit 130 may classify the object as a moving object when the speed of the altitude change is fast. The change amount detection unit 130 may also detect a change in the flow amount of the river, a landslide occurrence, an avalanche, an overflow situation, etc. based on the change amount of the altitude information. In addition, the change amount detection unit 130 may display the detected change amount together with the topographic map. Display methods include text, color, voice, and the like.

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. As a preferred embodiment of the present invention, the topographic map generation unit 140 is based on the contour information grasped in the DEM image and the n or less altitude information values of each object grasped based on the n orthoimages and the altitude change amount of each object. Create a topographic map.

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.As a preferred embodiment of the present invention, the topographic map generator 140 is based on the contour information grasped from the DEM image, the altitude information value of the object selectively extracted from the n orthoimages, and the DEM image generated by the DEM generator 132. Create a topographic map with The topographic map generation unit 140 may selectively use only the altitude information value of the object in which m or more objects (m is a natural number less than n) detected as the same object in the n orthoimages. When there are less than m objects estimated to be the same object in n orthoimages, information related to the object may be selectively excluded.

지형도생성부(140)는 경계폴리곤표시부(142)와 DSM보정인터페이스(146)를 포함하고, 경계폴리곤표시부(142)는 형태보정인터페이스(144)를 더 포함할 수 있다. The topographic map generation unit 140 may include a boundary polygon display unit 142 and a DSM correction interface 146, and the boundary polygon display unit 142 may further include a shape correction interface 144.

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.FIG. 3 illustrates a topographic map generated by the topographic map generator 140, and further illustrates boundary polygons 310a, 310b, and 310c indicating a boundary of a terrain or a detected object in the generated topographic map.

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. Referring to FIG. 3 further, the topographic map generation unit 140 may further display the boundary polygons 310a, 310b, and 310c indicating the boundary of the terrain or the detected object. Also, the contour information can be displayed on the topographic map.

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. When the topographic map generation unit 140 displays the boundary polygons 310a, 310b, and 310c, the topographic map generation unit 140 may provide a shape correction interface 144 to modify the boundary polygons 310a, 310b, and 310c to the user. The user may correct the shape of the object using the shape correction interface 144, and when the user corrects the shape of the object, the boundary polygons 320a, 320b, and 320c may be corrected together.

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. Similarly, the topographic map generator 140 may provide the user with a dsm correction interface 146 that receives a correction input for correcting the dsm data, and corrects the DSM image accordingly when the user corrects the dsm data. .

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. To this end, the topographic map generator 140 stores and maps object identification information, coordinate information of the object, and altitude information of the object for each object of the generated topographic map. In this case, the initial coordinate information of the object may be extracted from a boundary polygon indicating the boundary of the object. When the boundary polygon or dsm data is corrected through the shape correction interface 144 or the dsm correction interface 146, the topographic map generation unit 140 converts the coordinate information of the object or the altitude information of the object that has been mapped to the attribute information from the corrected boundary polygon. It is implemented to correct the generated topographical map by updating with the extracted correction coordinate information or the altitude information based on the corrected dsm data.

도 2 는 특정 지형을 k개로 분할하여 복수의 드론 또는 복수의 무인영상촬영장치에서 분할된 영상을 촬영하는 일 실시예를 도시한다. FIG. 2 is a diagram illustrating an embodiment in which a plurality of drones or a plurality of unmanned image photographing apparatuses photograph a divided terrain by dividing a specific terrain into k pieces.

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. When the natural environment changes when shooting a certain terrain, errors frequently occur in the DSM image or the ortho image. In particular, clouds at the time of shooting, soils in rivers, changes in agricultural lands, and shadows of mountain slopes facing the sun are the main causes of errors in DSM or ortho images.

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.According to an exemplary embodiment of the present invention, natural environment conditions for photographing a specific terrain are set to be as similar as possible, and by splitting the specific terrain, the k regions S201 to S207 divided in parallel are simultaneously photographed to change the natural environment conditions. It is possible to reduce and improve the error of the DSM image or the ortho image caused.

도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 지형도생성장치에서 지형도를 생성하는 흐름도를 도시한다.4 is a flowchart for generating a topographic map in a topographic map generating apparatus according to an embodiment of the present invention.

지형도생성장치는 영상처리부에서 특정 지형을 촬영한 영상을 수신하여 사진측량법으로 기하학적 보정을 수행한 후 정사영상과 DSM영상을 생성한다(S410). The topographical growth value is received by the image processing unit to receive the image of the specific terrain, and performs geometric correction by photogrammetry to generate an orthoimage and a DSM image (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). The altitude information extracting unit identifies the object in the orthoimage and the DSM image generated by the image processing unit, and extracts altitude information of each identified object (S420). In this case, the altitude information extractor may extract less than n pieces of altitude information for each object extracted from each of the n imaging apparatuses photographing the specific terrain n times, and the variation detection unit detects the altitude change amount using the extracted information ( S430).

이후, 지형도생성부에서 DEM영상에서 파악한 등고정보와 정사영상 또는 DSM영상을 기초로 파악한 객체 각각의 고도정보 및 객체 각각의 고도변화량을 기초로 지형도를 생성한다(S440).Thereafter, the topographic map generator generates a topographic map based on the elevation information of each object identified based on the contour information and the orthoimage or the DSM image, and the altitude change amount of each object (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.In the above description, the technical idea of the present invention has been described with the accompanying drawings. However, the present invention has been described by way of example only, and is not intended to limit the present invention. In addition, it is apparent that any person skilled in the art to which the present invention pertains can make various modifications and imitations without departing from the scope of the technical idea of the present invention.

Claims (1)

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 지형도생성장치.An image processor for receiving n images of a particular terrain and performing geometric correction by photogrammetry to generate n ortho images and n DSM images; A feature classification and automatic classification unit for identifying an object in each of the n orthoimages and the n DSM images, and extracting altitude information of each of the identified objects from the n DSM images; Altitude change detection unit for detecting the altitude change based on less than n altitude information values of each object extracted from the terrain feature classification and the automatic classification unit; and the object identified based on the contour information and D n images identified in the DEM image A topographic map generator comprising: a topographic map generator for generating a topographic map based on each of n or less altitude information values and an amount of change of each object.
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