KR20220158570A - 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법 - Google Patents

드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법 Download PDF

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Abstract

개시되는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법은, 드론을 이용하여 지도제작 영역이 촬영된 드론영상데이터를 수집하는 단계; 상기 지도제작영역이 촬영된 위성영상데이터를 수집하는 단계; 상기 드론영상데이터에서 측량된 복수의 지상기준점을 기준으로 제 1 삼각망을 형성하여 복수의 제 1 지상기준점을 결정하는 단계; 상기 위성영상데이터에서 상기 복수의 지상기준점을 기준으로 제 2 삼각망을 형성하여 복수의 제 2 지상기준점을 결정하는 단계; 상기 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점을 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

드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법{DRONE USED 3D MAPPING METHOD}
본 발명은 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법에 관한 것으로, 구체적으로 지도제작영역에 대한 드론영상데이터와 위성영상데이터를 수집하고, 복수의 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, 공기역학적 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, KOMSAT 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 드론촬영역상과, 위성영상자료 등을 활용하여 원하는 지역의 실제 상황을 정확하게 표현하는 수치정사영상과 3차원 지도의 제작을 위한 다양한 기법들이 연구 개발되고 있는 실정이다.
한국공개특허공보 제10-2011-0082903호(2011.07.20.공개)
본 발명의 목적은, 지도제작영역에 대한 드론영상데이터와 위성영상데이터를 수집하고, 복수의 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.
또한, 본 발명은, 드론영상데이터에서 복수의 지상기준점을 기준으로 복수의 제 1 지상기준점을 결정하고, 위성영상데이터에서 복수의 지상기준점을 기준으로 복수의 제 2 지상기준점을 결정한 후에, 복수의 제 1 지상기준점과 복수의 제 2 지상기준점의 각 형상정보를 이용하여 상호 매칭시켜 영상 정합을 수행함으로써, 두 개의 서로 다른 영상데이터를 효과적으로 영상 정합시킬 수 있는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법을 제공하는데 있다.
그리고 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적은, 드론을 이용하여 지도제작영역이 촬영된 드론영상데이터를 수집하는 단계; 상기 지도제작영역이 촬영된 위성영상데이터를 수집하는 단계; 상기 드론영상데이터에서 측량된 복수의 지상기준점을 기준으로 제 1 삼각망을 형성하여 복수의 제 1 지상기준점을 결정하는 단계; 상기 위성영상데이터에서 상기 복수의 지상기준점을 기준으로 제 2 삼각망을 형성하여 복수의 제 2 지상기준점을 결정하는 단계; 상기 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점을 이용하여 상기 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행하는 단계; 및 상기 영상 정합을 통해 수득된 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작하는 단계;를 포함하여 달성될 수 있다.
구체적으로, 상기 복수의 제 1 지상기준점을 결정하는 단계는, 상기 드론영상데이터의 좌표계와 분광단위를 기준좌표계 및 기준분광단위로 각각 변환한 후에, 상기 복수의 지상기준점의 상호 거리에 따라 드론영상 평면을 분할하여 상기 제 1 삼각망을 형성하고, 상기 제 1 삼각망의 각 꼭지점을 상기 복수의 제 1 지상기준점으로 결정할 수 있다.
구체적으로, 상기 복수의 제 2 지상기준점을 결정하는 단계는, 상기 위성영상데이터의 좌표계와 분광단위를 상기 기준좌표계 및 기준분광단위로 각각 변환한 후에, 상기 복수의 지상기준점의 상호 거리에 따라 위성영상 평면을 분할하여 상기 제 2 삼각망을 형성하고, 상기 제 2 삼각망의 각 꼭지점을 상기 복수의 제 2 지상기준점으로 결정할 수 있다.
구체적으로, 상기 영상 정합을 수행하는 단계는, 상기 복수의 제 1 지상기준점과 상기 복수의 제 2 지상기준점을 상호 매칭시켜 상기 영상 정합을 수행할 수 있다.
구체적으로, 상기 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점은, 각 형상정보를 이용하여 상호 매칭시킬 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.
본 발명에 따르면, 지도제작영역에 대한 드론영상데이터와 위성영상데이터를 수집하고, 복수의 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.
또한, 본 발명에 따르면, 드론영상데이터에서 복수의 지상기준점을 기준으로 복수의 제 1 지상기준점을 결정하고, 위성영상데이터에서 복수의 지상기준점을 기준으로 복수의 제 2 지상기준점을 결정한 후에, 복수의 제 1 지상기준점과 복수의 제 2 지상기준점의 각 형상정보를 이용하여 상호 매칭시켜 영상 정합을 수행함으로써, 두 개의 서로 다른 영상데이터를 효과적으로 영상 정합시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따라 드론을 이용하여 3차원 지도를 제작하는 과정을 나타낸 플로우차트이고,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 드론을 이용한 3차원 지도 제작 시스템을 예시한 도면이며,
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따라 복수의 제 1 지상기준점을 결정하는 것을 설명하기 위한 도면이고,
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 영상 정합을 수행하는 것을 설명하기 위한 도면이며,
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 수치표면모델을 이용한 모델링을 예시한 도면이고,
도 7은 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 따른 드론을 이용한 3차원 지도 제작 시스템을 예시한 도면이며, 도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따라 복수의 제 1 지상기준점을 결정하는 것을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 영상 정합을 수행하는 것을 설명하기 위한 도면이며, 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 수치표면모델을 이용한 모델링을 예시한 도면이고, 도 7은 본 발명의 실시예에 따라 구축되는 정사영상을 예시한 도면이다.
도 1을 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 무선제어를 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 측량된 복수의 지상기준점을 기준으로 드론영상데이터에서 제 1 삼각망을 형성하여 복수의 제 1 지상기준점을 결정할 수 있다(단계130).
이러한 복수의 제 1 지상기준점을 결정하는 단계(130)에서는, 드론영상데이터의 좌표계와 분광단위를 기준좌표계 및 기준분광단위로 각각 변환한 후에, 복수의 지상기준점의 상호 거리에 따라 드론영상 평면을 분할하여 제 1 삼각망을 형성하고, 제 1 삼각망의 각 꼭지점을 복수의 제 1 지상기준점으로 결정할 수 있다.
예를 들면, 드론영상데이터와 위성영상데이터는 각 기하정보와 각 분광단위가 서로 상이하기 때문에, 기준좌표계 및 기준분광단위로 변환해 주어야 하는데, 기준좌표계로는 UTM 좌표계(universal transverse mercator coordinate system) 등을 적용할 수 있고, 기준분광단위로는 데시벨(dB) 단위 등을 적용할 수 있다.
그리고, 기준좌표계 및 기준분광단위로 변환된 드론영상데이터에서 측량된 복수의 지상기준점의 상호 거리에 따라 드론영상 평면을 분할할 수 있는데, 도 3의 (a)에 도시한 바와 같이 측량된 복수의 지상기준점의 상호 거리에 따라 드론영상 평면을 분할하여 보르노이 다이어그램(Voronoi diagram)을 제작하고, 도 3의 (b)에 도시한 바와 같이 보로노이 다이어그램의 복수의 지상기준점을 이용하여 들로네 삼각분할(Delaunay triangulation)을 수행할 수 있다.
또한, 들로네 삼각분할로 형성된 삼각형을 제 1 삼각망으로 하여 형성할 수 있으며, 제 1 삼각망의 각 꼭지점을 복수의 제 1 지상기준점으로 하여 결정할 수 있다.
한편, 상술한 바와 같이 형성된 제 1 삼각망은 다시 상대적으로 더 작은 제 1 서브 삼각망으로 분할될 수 있는데, 도 4의 (a)에 도시한 바와 같이 복수의 지상기준점이 1, 2, 3인 경우 이들을 이용한 들로네 삼각분할로 형성된 삼각형에서 각 변의 중앙점을 연결하는 4, 5, 6의 1차 서브 삼각형을 형성할 수 있으며, 제 1 삼각망은 4개의 1차 서브 삼각형으로 분할될 수 있다.
또한, 도 4의 (a)에 도시한 바와 같은 4개의 1차 서브 삼각형에서 각각의 1차 서브 삼각형을 다시 각 변의 중앙점을 연결하여 도 4의 (b)에 도시한 바와 같이 2차 서브 삼각형(즉, 7, 8, 9를 연결하는 2차 서브 삼각형, 7, 10, 11을 연결하는 2차 서브 삼각형, 8, 12, 13을 연결하는 2차 서브 삼각형, 9, 14, 15를 연결하는 2차 서브 삼각형)을 형성할 수 있으며, 4개의 1차 서브 삼각형은 분할되어 16개의 2차 서브 삼각형으로 분할될 수 있다.
상술한 바와 같이 분할된 2차 서브 삼각형들의 각 꼭지점(즉, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15)을 복수의 제 1 지상기준점으로 결정할 수 있다. 여기에서, 중복된 꼭지점들은 하나로 하여 추가될 수 있고, 이러한 서브 삼각망의 분할은 영상 정합 시 정합 효율성을 향상시킬 수 있도록 적어도 2회 이상 수행될 수 있다.
다음에, 지도제작장치(30)에서는 복수의 지상기준점을 기준으로 위성영상데이터에서 제 2 삼각망을 형성하여 복수의 제 2 지상기준점을 결정할 수 있다(단계140),
이러한 복수의 제 2 지상기준점을 결정하는 단계(130)에서는, 위성영상데이터의 좌표계와 분광단위를 기준좌표계 및 기준분광단위로 각각 변환한 후에, 복수의 지상기준점의 상호 거리에 따라 위성영상 평면을 분할하여 제 2 삼각망을 형성하고, 제 2 삼각망의 각 꼭지점을 복수의 제 2 지상기준점으로 결정할 수 있다.
상술한 바와 같은 복수의 제 2 지상기준점의 구체적인 결정 과정에서, 기준좌표계 및 기준분광단위로 변환하는 전처리, 보르노이 다이어그램과 들로네 삼각분할, 제 2 삼각망 형성, 복수의 제 2 지상기준점 결정, 제 2 서브 삼각망 형성 등의 과정은 상기 130 단계와 유사하므로 그 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
다음에, 지도제작장치(30)에서는 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점을 이용하여 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행할 수 있다(단계150).
이러한 영상 정합을 수행하는 단계(150)에서는, 복수의 제 1 지상기준점과 복수의 제 2 지상기준점을 상호 매칭시켜 영상 정합을 수행하되, 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점은 각 형상정보를 이용하여 상호 매칭시킬 수 있다.
예를 들면, 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점은 각각 형상 정보로 표현할 수 있는데, 국부적(local) 영역에서 영상 내 중심점(빨간색 사각형 영역의 q)을 기준으로 주변에 존재하는 복수의 제 1 지상기준점(하얀색 사각형 영역의 pi)과의 유사성을 통해 형상 정보를 표현할 수 있다.
여기에서, 형상 정보를 표현하는 과정에 대해 설명하면, 도 5의 (a)에 도시한 바와 같이 일정 영역 안에서 5*5 픽셀 크기의 중심점(q)과 영역 안의 복수의 제 1 지상기준점(pi)이 존재할 경우 5*5 화소 크기의 중심점(q)과 복수의 제 1 지상기준점(pi)와의 차이의 제곱합으로 SSD(sum of square difference)가 계산될 수 있다.
그리고, 계산된 SSD를 중심점의 분광 분산값과 허용 가능한 잡음값 중 최대값으로 정규화하여 상관관계 표면(correlation surface) Sq(x,y)을 다음의 수학식 1과 같이 표현할 수 있고, 이는 도 5의 (b)와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00001
여기에서, SSDq(x,y)는 (x,y)에서의 SSD를 의미하고, varnoise는 허용 가능한 잡음값(예를 들면, 3000 등으로 설정됨)을 의미하며, varauto(q)은 중심점의 분산값을 의미한다.
다음에, 정규화된 Sq(x,y)는 도 5의 (c)에 도시한 바와 같이 크기 및 회전 변환된 객체를 동일하게 표현하는 로그 폴라(log-polar) 좌표계로 변환된 후에, 세부 영역으로 분할될 수 있다. 여기에서, 로그 폴라 변환은 2개 반경과 9개의 각으로 분할할 수 있다.
그리고, 각 분할된 영역은 영역 내에서 최대값으로 표현될 수 있고, 도 5의 (d)에 도시한 바와 같이 형상 정보를 표현하는 구성요소로 하여 LSS(local self similarity)를 생성할 수 있다. 이러한 형상 정보의 표현은 분광값에 불변하게 표현하기 위해서 0부터 1까지의 범위로 선형 스트레칭될 수 있다.
상술한 바와 같이 생성된 LSS값들을 벡터형태로 연결하여 DLSS(dense local self similarity)를 생성할 수 있는데, DLSS는 LSS보다 상대적으로 더 확장된 영역을 설정하고, 확장된 영역 안에서 LSS 값들을 연결하여 생성한 벡터를 의미한다.
상술한 바와 같은 형상 정보(예를 들면, LSS, DLSS 등)로 표현되는 복수의 제 1 지상기준점과 복수의 제 2 지상기준점은 각각의 형상 정보에 따라 상호 매칭될 수 있으며, 이러한 상호 매칭을 통해 이미지 크기의 조절, 이미지 회전 등을 포함하는 영상 정합을 수행하여 정합영상을 생성할 수 있다.
여기에서, 복수의 제 1 지상기준점과 복수의 제 2 지상기준점의 상호 매칭에서는 형상 정보로 표현되는 LSS값의 상관관계 또는 DLSS의 상관관계가 0.3-0.45의 임계값을 갖도록 하여 영상이 오정합되지 않도록 방지할 수 있으며, 제 1 지상기준점과 쌍을 이루는 제 2 지상기준점의 xy 변위량을 고려하여 상호 매칭될 수 있다.
다음에, 지도제작장치(30)에서는 영상 정합을 통해 수득된 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작할 수 있다(단계160).
이러한 3차원 지도를 제작하는 단계(160)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(160)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, 복수의 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.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 드론영상데이터에서 복수의 지상기준점을 기준으로 복수의 제 1 지상기준점을 결정하고, 위성영상데이터에서 복수의 지상기준점을 기준으로 복수의 제 2 지상기준점을 결정한 후에, 복수의 제 1 지상기준점과 복수의 제 2 지상기준점의 각 형상정보를 이용하여 상호 매칭시켜 영상 정합을 수행함으로써, 두 개의 서로 다른 영상데이터를 효과적으로 영상 정합시킬 수 있다.

Claims (8)

  1. 드론을 이용하여 지도제작영역이 촬영된 드론영상데이터를 수집하는 단계;
    상기 지도제작영역이 촬영된 위성영상데이터를 수집하는 단계;
    상기 드론영상데이터에서 측량된 복수의 지상기준점을 기준으로 제 1 삼각망을 형성하여 복수의 제 1 지상기준점을 결정하는 단계;
    상기 위성영상데이터에서 상기 복수의 지상기준점을 기준으로 제 2 삼각망을 형성하여 복수의 제 2 지상기준점을 결정하는 단계;
    상기 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점을 이용하여 상기 지도제작영역에 대한 영상 정합을 수행하는 단계; 및
    상기 영상 정합을 통해 수득된 정합영상의 모델링을 통해 정사영상을 구축하여 3차원 지도를 제작하는 단계;를 포함하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수의 제 1 지상기준점을 결정하는 단계는, 상기 드론영상데이터의 좌표계와 분광단위를 기준좌표계 및 기준분광단위로 각각 변환한 후에, 상기 복수의 지상기준점의 상호 거리에 따라 드론영상 평면을 분할하여 상기 제 1 삼각망을 형성하고, 상기 제 1 삼각망의 각 꼭지점을 상기 복수의 제 1 지상기준점으로 결정하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 복수의 제 2 지상기준점을 결정하는 단계는, 상기 위성영상데이터의 좌표계와 분광단위를 상기 기준좌표계 및 기준분광단위로 각각 변환한 후에, 상기 복수의 지상기준점의 상호 거리에 따라 위성영상 평면을 분할하여 상기 제 2 삼각망을 형성하고, 상기 제 2 삼각망의 각 꼭지점을 상기 복수의 제 2 지상기준점으로 결정하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 영상 정합을 수행하는 단계는, 상기 복수의 제 1 지상기준점과 상기 복수의 제 2 지상기준점을 상호 매칭시켜 상기 영상 정합을 수행하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 복수의 제 1 지상기준점 및 복수의 제 2 지상기준점은, 각 형상정보를 이용하여 상호 매칭시키는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법.
  6. 청구항 1 내지 청구항 5 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 상기 정합영상이 포인트 클라우드 형태 또는 메시 형태로 모델링되는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법.
  7. 청구항 6에 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.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 3차원 지도를 제작하는 단계는, 모델링된 상기 정합영상을 영상 좌표에 따라 재배열하여 상기 정사영상을 구축하는 드론을 이용한 3차원 지도 제작 방법.
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