UAV 영상을 활용한 수변구조물 피해분석 및 정확도 평가

김민철; 윤혁진; 장휘정; 유종수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김민철 (네이버시스템) 윤혁진 (한국철도기술연구원) 장휘정 (네이버시스템) 유종수 (네이버시스템)

저널정보: 대한공간정보학회 대한공간정보학회지 한국지형공간정보학회지 제24권 제1호

발행연도: 2016.3

수록면: 81 - 87 (7page)

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자연재해로 인해 댐, 교량, 제방 등 수변구조물에 피해가 발생할 경우, 빠른 복구를 위해 정확한 피해정보를 분석하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 최근 활용이 확산되고 있는 UAV(Unmanned aerial vehicle)영상을 활용하여 효과적으로 피해를 분석하는 방안을 제시하고 정확도 평가를 수행하였다. UAV영상은 수변구조물 일대를 촬영한 영상들을 이용하였고, 피해를 분석하는 핵심 방법론으로 영상정합과 변화탐지 기법을 활용하였다. 영상정합을 통해 생성된 점군 데이터(point cloud)는 2차원 영상으로 3차원 형상을 재현하며, 사전에 구축된 레퍼런스 데이터와의 높이 값 비교를 통해 피해영역을 추출할 수 있다. 피해영역으로 추출된 결과는 정확도를 평가하기 위해 항공라이다로 구축된 정확한 데이터와 비교하여 절대위치 오차를 비교하였다. 실험 결과 EOP(외부표정요소)가 매우 정확한 UAV 영상을 사용하면 제안된 방법론으로 평균 10~20cm 오차 범위 내의 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었고, 이는 제안한 방법이 비교적 큰 규모인 수변구조물에서 발생하는 피해 분석에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다. 하지만 복잡도가 높은 구조물들은 매칭 기술을 적용하기 어려우며, 이러한 구조물들의 피해를 추출하기 위해서는 별도의 방법론이 필요하다.

#UAV 영상 #영상정합 #변화탐지 #피해분석 #UAV Image #Image Matching #Change Detection #Damage Analysis

참고문헌 (7)

참고문헌 신청

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Kim, T. H., Kim, K. H., Nam, G. B., Shim, J. H., Choi, W. J. and Cho, M. H., 2010, Development of natural disaster damage investigation system using high resolution spatial images, Korean Journal of Spatial Information Society, Vol. 12, No. 1, pp. 57-65.

Rhee, S. A., Kim, T. J., Kim, J. I., Kim, M. C. and Chang, H. J., 2015, DSM generation and accuracy analysis from UAV images on river-side facilities, Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 31, No. 2, pp. 183-191.

David, G. L., 2004, Distinctive image features from scale-invariant keypoints, International Journal of Computer Vision, Vol. 60, No. 2, pp. 91-110.

Noah, S., Steven, M. S. and Richard, S., 2006, Photo tourism: exploring photo collections in 3d, ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 3, pp. 835-846.

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