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학술저널
저자정보
김혜진 (서울대학교) 김지영 (서울대학교) 김용일 (서울대학교)
저널정보
대한공간정보학회 대한공간정보학회지 대한공간정보학회지 제27권 제4호
발행연도
2019.7
수록면
21 - 28 (8page)
DOI
10.7319/kogsis.2019.27.4.021

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Unmanned aerial vehicles(UAV)는 매우 높은 해상도의 영상을 경제적으로 취득함으로써, 도시지역 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있다. 건물 추출은 수치지도 갱신, 불법 건축물 탐지, 3차원 도시 모델링 등과 같은 도시 모니터링 분야에 주요한 소요 기술이다. 본 연구에서는 부가적인 참조 데이터 없이 UAV의 RGB 영상만을 이용한 객체기반의 건물 추출 기법을 제안하고자 한다. UAV 영상은 매우 높은 공간해상도를 가지므로 화소기반 혹은 에지기반 분석기법보다는 객체기반의 접근 방법이 더 유용할 수 있다. 이를 위해 연속촬영된 UAV 영상들로부터 정사영상과 digital surface model(DSM)을 추출한 후, 다중해상도 영상분할을 통해 객체들을 생성한다. 생성된 객체들에 기반하여 normalized DSM(nDSM)을 생성하고, 이로부터 최소 건물높이값 이상의 객체들을 건물후보로 할당한다. 건물후보 객체들에는 수목과 가로등과 같은 비건물 객체들이 포함되어 있으므로 이를 구분하기 위해 각 객체의 녹색지수와 공간적 특징(spatial feature)을 활용하여 분류를 수행한다. 마지막으로 건물로 분류된 인접 객체들간의 영역 확장(region growing)을 통해 최종 건물 개체들을 추출한다. 제안한 기법의 효용성을 평가하기 위하여 서로 다른 지역에서 취득된 UAV 영상들을 통한 실험을 수행하였으며, 수치지도의 건물 레이어와 비교하여 정확도를 평가하였다.
#UAV #객체기반 분류 #건물 추출 #nDSM #녹색지수 #Object-based Classification #Building Extraction #Green Index

목차

要旨
Abstract
1. 서론
2. 객체기반 건물 추출 기법
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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