컬러항공사진의 밴드 특성과 DEM 정확도의 상관성 연구 경희대학교 ...
컬러항공사진의 밴드 특성과 DEM 정확도의 상관성 연구 경희대학교 ...
컬러항공사진의 밴드 특성과 DEM 정확도의 상관성 연구 경희대학교 ...
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박사학위논문<br />
<strong>컬러항공사진의</strong> <strong>밴드</strong> <strong>특성과</strong> <strong>DEM</strong><br />
<strong>정확도의</strong> <strong>상관성</strong> <strong>연구</strong><br />
지도교수 황철수<br />
<strong>경희대학교</strong> 대학원<br />
지리학과<br />
김진광<br />
2007년 2월
박사학위논문<br />
<strong>컬러항공사진의</strong> <strong>밴드</strong> <strong>특성과</strong> <strong>DEM</strong><br />
<strong>정확도의</strong> <strong>상관성</strong> <strong>연구</strong><br />
지도교수 황철수<br />
<strong>경희대학교</strong> 대학원<br />
지리학과<br />
김진광<br />
2007년 2월
<strong>컬러항공사진의</strong> <strong>밴드</strong> <strong>특성과</strong> <strong>DEM</strong><br />
<strong>정확도의</strong> <strong>상관성</strong> <strong>연구</strong><br />
지도교수 황철수<br />
이 논문을 이학박사 학위논문으로 제출함<br />
<strong>경희대학교</strong> 대학원<br />
지리학과 GIS 및 지도학 전공<br />
김진광<br />
2007년 2월
김진광의 이학 박사학위 논문을 인준함<br />
주심교수
국문초록<br />
<strong>컬러항공사진의</strong> <strong>밴드</strong> <strong>특성과</strong> <strong>DEM</strong> <strong>정확도의</strong> <strong>상관성</strong> <strong>연구</strong><br />
-i-<br />
<strong>경희대학교</strong> 대학원 지리학과<br />
김진광<br />
최근 많이 활용성이 확대되고 있는 영상지도의 제작에 필요한 <strong>컬러항공사진의</strong> 요<br />
구가 증가하고 있다 . 이에 따라 본 <strong>연구</strong>는 컬러항공사진을 적극 활용하고자 기초자<br />
료가 되고 있는 수치표고모형을 컬러항공사진으로부터 생성하여 먼저 기존의 정확<br />
도 평가방법을 수행하고 , 정확도 평가방법의 신뢰도 향상을 위하여 상관관계기법을<br />
이용하여 <strong>밴드</strong>별로 분리한 입체영상의 유사성분석을 수행한 것이다.<br />
영상지도는 항공사진이나 위성영상을 배경으로 하고 기존 지도 , 자체 영상 , 그리<br />
고 다른 기타 정보를 조합하여 만들어지며 , 영상지도에서 가장 중요한 자료로서 영<br />
상의 기복변위를 제거할 수 있는 자료인 수치표고모형이 사용된다 . 또한 영상지도<br />
를 제작함에 있어서 컬러 영상을 배경으로 제작함에 따라 지형 ․지물의<br />
판독이 용이<br />
하고 누구나 쉽게 영상지도를 해석할 수 있기 때문에 최근 컬러영상을 이용한 사진<br />
지도 및 영상지도의 활용이 증가하고 있다.<br />
컬러항공사진을 영상지도의 배경 영상으로 활용하기 위해서는 컬러음화필름을 스<br />
캔하여 영상화한 자료를 사용하게 된다 . 항공사진을 1,200DPI(21 ㎛ ) 의 공간해상도<br />
로 스캔하여 수치화한 영상의 경우 파일 용량이 390MBytes/ 매의 크기로 저장됨에<br />
따라 이를 저장하기 위한 큰 공간이 필요하고 이를 이용하여 생성한 수치표고모형<br />
의 정확도 분석 또한 필요하다.<br />
따라서 본 <strong>연구</strong>에서는 컬러항공사진영상을 이용하여 수치표고모형을 생성하고자<br />
컬러항공사진영상을 원본인 컬러영상 , 변환된 흑백영상 , <strong>밴드</strong>별영상 (Red, Green,<br />
Blue)<br />
으로 분리한 후 수치사진측량에서 사용하는 영상정합 방법을 이용하여 각 입
체영상으로부터 수치표고모형을 생성하였고 , 이렇게 생성된 수치표고모형을 기준자<br />
료인 1:1,000 수치지도 표고점과의 비교에 의한 정확도 평가를 수행하였으며 , 또한<br />
정확도 평가 방법의 대안으로 입체영상의 좌우 영상에 대한 상관관계 분석을 통하<br />
여 각 <strong>밴드</strong>별 영상의 특성을 분석하였다 . 본 <strong>연구</strong>의 분석결과를 통해 다음과 같은<br />
구체적인 결과를 얻을 수 있었다.<br />
<strong>컬러항공사진의</strong> 스캔 방법과 <strong>밴드</strong>의 차이에 따라 모두 5가지<br />
수치표고모형을 생<br />
성한 결과 표준편차 및 평균제곱근오차에서 Red <strong>밴드</strong>입체영상의 정확도가 가장 높<br />
게 나타남을 알 수 있었으며 , 상관관계기법으로 비교한 결과에서도 Red <strong>밴드</strong>입체영<br />
상의 상관계수가 가장 높게 남으로써 영상정합이 가장 우수한 것으로 나타났다 . 또<br />
한 컬러입체영상의 수치표고모형 정확도는 Red <strong>밴드</strong>입체영상에 비해 정확도가 하<br />
락하는 것으로 나타났다.<br />
컬러항공사진을 스캔 후 흑백으로 변환한 입체영상으로부터 생성한 수치표고모형<br />
은 Red <strong>밴드</strong>입체영상을 이용하는 경우보다 정확도가 하락하는 것으로 나타났으며 ,<br />
상관관계 분석에서도 낮게 나타났다 . 이는 흑백으로 촬영한 항공사진을 스캔하여<br />
수치표고모형을 생성하고자 할 경우에는 흑백과 컬러항공사진 촬영에 따른 비용을<br />
감안하여 정확도가 우선시 되는 상황에서는 컬러항공사진을 촬영하여 스캔 후 Red<br />
<strong>밴드</strong>입체영상만을 분리하여 수치표고모형을 생성하는 것을 고려해야 할 것이다.<br />
또한 수치표고모형의 정확도 평가 방법을 단지 평균제곱근오차 (RMSE) 만을 이용<br />
하는 것이 아니라 표준편차 , 공분산 등을 이용한 상관관계를 적용함으로써 수치표<br />
고모형의 정확도를 신뢰할 수 있었다.<br />
영상지도에 대한 수요가 증가하고 있고 정사영상에 대한 제작 요구가 늘어남에<br />
따라 정확도가 높은 수치표고모형의 획득은 필수적으로 해결해야 할 과제이다 . 따<br />
라서 컬러항공사진으로부터 수치표고모형을 생성하고자 할 경우 각각의 영상<strong>밴드</strong>별<br />
로 분리한 후 정확도가 가장 우수한 <strong>밴드</strong>를 사용함으로써 오류의 최소화를 통하여<br />
편집 및 수정에 소요되는 시간과 경비를 절감하고 그 신뢰성을 확보할 수 있을 것<br />
이다 . 또한 이와 같은 <strong>밴드</strong> 특성 결과는 향후 항공사진영상을 촬영하기 위해 사용<br />
하게 될 디지털 카메라에도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.<br />
주요어 : 수치지도 , 영상지도 , 컬러항공사진 , 영상<strong>밴드</strong> (Red, Green, Blue), <strong>DEM</strong>,<br />
-ii-
DPI, RMSE, 영상정합 (Image Matching),<br />
상관관계<br />
- iii -
제목 차례 ><br />
제 1 장 서론 ·········································································································· 1<br />
1.1 <strong>연구</strong>배경 ·························································································································· 1<br />
1.2 <strong>연구</strong>목적 ·························································································································· 4<br />
1.3 <strong>연구</strong>내용 및 범위 ·········································································································· 6<br />
제 2 장 수치표고모형 정확도평가의 의의와 방법 ········································ 8<br />
2.1 <strong>연구</strong>동향 ·························································································································· 8<br />
2.2 정확도 평가의 의의 ··································································································· 11<br />
2.3 영역에 따른 정확도 평가 방법 ··············································································· 11<br />
2.3.1 표본 검사점에 의한 정확도 평가 방법 ·························································· 12<br />
2.3.2 전역에 대한 정확도 평가 방법 ········································································ 12<br />
2.4 정확도평가이론 ··········································································································· 13<br />
2.5 기존<strong>연구</strong>의 한계 ········································································································· 15<br />
2.6 상관관계를 이용한 정확도 평가 ············································································· 15<br />
2.6.1 영상자료의 구조 ·································································································· 15<br />
2.6.2 입체영상의 상관관계분석 ·················································································· 17<br />
2.6.3 상관관계분석을 위한 패치크기의 결정 ·························································· 19<br />
2.7 기대효과 ······················································································································· 23<br />
제 3 장 항공사진의 특성 ················································································· 25<br />
3.1 입체영상 획득 ············································································································· 25<br />
3.1.1 촬영용 항공기 ······································································································ 25<br />
3.1.2 입체영상 획득을 위한 촬영경로 ······································································ 27<br />
3.1.3 입체영상 획득을 위한 사진중복도 ·································································· 28<br />
3.2 항공사진측량용 카메라 ····························································································· 29<br />
3.2.1 항공사진측량용 카메라의 특성 ········································································ 29<br />
3.2.2 항공사진의 중심투영 ·························································································· 30<br />
- iv -
3.2.3 항공사진측량용 카메라의 종류 ········································································ 31<br />
3.3 항공사진측량용 필름의 종류 ··················································································· 33<br />
3.4 항공사진 전용 필름 스캐너 ····················································································· 35<br />
3.4.1 항공사진용 필름의 스캔 해상도 결정 ···························································· 36<br />
3.4.2 항공사진 필름 스캔방식 ···················································································· 38<br />
제 4 장 수치표고모형의 정의와 생성 ··························································· 40<br />
4.1 수치표고모형의 정의 ································································································· 40<br />
4.1.1 Raster 수치표고모형 ························································································· 41<br />
4.1.2 TIN 수치표고모형 ······························································································· 42<br />
4.2 항공사진영상의 기하모델링 ····················································································· 43<br />
4.2.1 지상기준점 선점 ·································································································· 43<br />
4.2.2 항공사진의 입체화를 위한 표정 ······································································ 44<br />
4.2.3 사진기준점측량 (3 차원 모델링 ) ········································································ 45<br />
4.3 수치표고모형의 생성 방법 ······················································································· 48<br />
4.3.1 기존지도의 활용 ·································································································· 49<br />
4.3.2 입체영상의 영상정합 이용 ················································································ 49<br />
4.3.3 입체영상의 영역기준정합 ·················································································· 52<br />
4.3.4 상관관계에 의한 영상정합 ················································································ 53<br />
4.3.5 계층적 입체 영상정합 ························································································ 55<br />
4.3.6 3 차원 좌표계산 ···································································································· 56<br />
4.3.7 영상정합 후 격자구성 ························································································ 56<br />
4.4 수치표고모형의 오류특성 ························································································· 57<br />
제 5 장 수치표고모형의 정확도 분석 ··························································· 59<br />
5.1 <strong>연구</strong> 대상지역 선정 ··································································································· 59<br />
5.2 수치표고모형 생성을 위한 원자료 ········································································· 61<br />
5.2.1 항공사진자료 ········································································································ 61<br />
5.2.2 전용 스캐너를 이용한 컬러항공사진 영상의 획득 ······································ 61<br />
- v -
5.2.3 수치지도자료 ········································································································ 69<br />
5.3 <strong>컬러항공사진의</strong> 특성분석 ························································································· 69<br />
5.3.1 <strong>컬러항공사진의</strong> 분광특성 ·················································································· 69<br />
5.3.2 <strong>컬러항공사진의</strong> 신호 대 잡음비 ······································································ 71<br />
5.4 입체화를 위한 사진기준점측량 ··············································································· 74<br />
5.4.1 지상기준점의 획득 ······························································································ 74<br />
5.4.2 3 차원 모델링 ········································································································ 76<br />
5.5 <strong>밴드</strong>별 수치표고모형 생성 ······················································································· 79<br />
5.6 <strong>밴드</strong>별 수치표고모형의 정확도 평가 ····································································· 85<br />
5.7 <strong>밴드</strong>별 입체영상의 상관관계분석 ··········································································· 92<br />
5.8 수치표고모형의 정확도와 상관관계 분석결과 ··················································· 101<br />
제 6 장 결론 ····································································································· 103<br />
6.1 <strong>연구</strong>내용 ····················································································································· 103<br />
6.2 <strong>연구</strong>결과 ····················································································································· 104<br />
6.3 향후과제 ····················································································································· 105<br />
참고문헌 ········································································································· 106<br />
용어해설 ········································································································· 110<br />
부록 ················································································································· 111<br />
부록 1. Visual C++ 를 이용한 상관관계 계산 프로그램 ········································ 112<br />
부록 2. <strong>밴드</strong>별 수치표고모형의 음영기복도 ······························································· 120<br />
부록 3. <strong>밴드</strong>별 수치표고모형의 오차분포도 ······························································· 123<br />
부록 4. <strong>밴드</strong>별 상관계수 빈도 그래프 ········································································· 128<br />
Abstract ········································································································· 131<br />
- vi -
표차례 ><br />
표 2.1 <strong>연구</strong>방법 요약 ········································································································· 22<br />
표 3.1 국내 항공기 보유현황 및 제원 ··········································································· 26<br />
표 3.2 피사각에 따른 항공사진측량용 카메라의 종류 ··············································· 30<br />
표 3.3 항공사진측량용 카메라 ························································································· 32<br />
표 3.4 국내에서 사용 중인 필름의 종류 ······································································· 34<br />
표 3.5 스캔 해상도에 따른 항공사진 파일 용량 ························································· 37<br />
표 3.6 국내 항측사 보유 스캐너의 종류 ······································································· 39<br />
표 5.1 컬러항공사진영상의 제원 ····················································································· 66<br />
표 5.2 <strong>밴드</strong>별 신호 대 잡음비 결과 ··············································································· 73<br />
표 5.3 카메라 검보정 결과 ······························································································· 77<br />
표 5.4 모델링 정확도 결과 ······························································································· 79<br />
표 5.5 수치표고모형 생성 소요시간 ··············································································· 82<br />
표 5.6 사용할 수 없는 표고점 제거 기준 ····································································· 87<br />
표 5.7 수치표고모형 정확도 평가 결과 ········································································· 88<br />
표 5.8 축척 1:10,000 상관계수 계산결과 예 ( 패치크기 19×19) ····························· 93<br />
표 5.9 축척 1:10,000 의 <strong>밴드</strong>별 상관계수와 표고점 수량 ········································· 94<br />
표 5.10 축척 1:5,000 의 <strong>밴드</strong>별 상관계수와 표고점 수량 ········································· 96<br />
- vii -
그림 차례 ><br />
그림 1.1 <strong>연구</strong>수행 흐름도 ······································································································ 7<br />
그림 2.1 영상내 픽셀 배열의 예 ······················································································· 16<br />
그림 2.2 Red <strong>밴드</strong> 입체영상의 픽셀 배열 예 ································································ 17<br />
그림 2.3 패치크기의 예 ······································································································· 20<br />
그림 3.1 촬영용 항공기 ····································································································· 26<br />
그림 3.2 중복촬영 (p:60%, q:30%) ···················································································· 28<br />
그림 3.3 높이차에 의한 변위 ····························································································· 31<br />
그림 3.4 필름의 종류 ··········································································································· 35<br />
그림 4.1 동일한 보간지역의 raster 수치표고모형과 TIN 수치표고모형의 비교 ··· 43<br />
그림 4.2 지상기준점의 선정 예 ························································································· 45<br />
그림 4.3 영역기준 영상정합의 개념 ················································································· 52<br />
그림 4.4 최대값 상관계수 포물선 ····················································································· 54<br />
그림 4.5 최대상관인자값 결정시 발생하는 문제 ··························································· 54<br />
그림 4.6 영상계층구조 ········································································································· 55<br />
그림 4.7 정합 결과의 격자화 ····························································································· 56<br />
그림 5.1 <strong>연구</strong>대상지역 위치 ( 축척 1:50,000 성동 ) ························································ 60<br />
그림 5.2 DSW600 스캐너와 내부 모습 ··········································································· 62<br />
그림 5.3 스캔 초기의 영상과 히스토그램 ······································································· 63<br />
그림 5.4 밝기값 이동과 스트레칭 후의 영상과 히스토그램 ······································· 63<br />
그림 5.5 최종적인 영상과 히스토그램 ············································································· 64<br />
그림 5.6 스캔된 좌우 영상 ( 촬영축척 1:10,000) ···························································· 65<br />
그림 5.7 스캔된 좌우 영상 ( 촬영축척 1:5,000) ······························································ 65<br />
그림 5.8 각 <strong>밴드</strong>별 영상 ( 촬영축척 1:10,000) ································································ 67<br />
그림 5.9 각 <strong>밴드</strong>별 영상 ( 촬영축척 1:5,000) ·································································· 68<br />
그림 5.10 <strong>밴드</strong>별로 분리한 영상 ( 촬영축척 1:10,000) ················································· 70<br />
- viii -
그림 5.11 파장에 따른 산란 차이 ····················································································· 71<br />
그림 5.12 파장 영역 ············································································································· 71<br />
그림 5.13 지상기준점 배치도 ····························································································· 75<br />
그림 5.14 촬영방향의 결정 ································································································· 76<br />
그림 5.15 수치사진측량시스템을 이용한 사진기준점측량 ··········································· 78<br />
그림 5.16 수치표고모형 (<strong>DEM</strong>) 생성 영역 ······································································· 80<br />
그림 5.17 대상지역의 등고선 및 표고점 레이어 ··························································· 81<br />
그림 5.18 1:1,000 수치지도의 수치표고모형 ································································· 83<br />
그림 5.19 Red <strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형 ······························································ 83<br />
그림 5.20 Blue <strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형 ···························································· 84<br />
그림 5.21 각 <strong>밴드</strong>별 수치표고모형 비교 ········································································· 84<br />
그림 5.22 대상지역 전체 표고점 ······················································································· 86<br />
그림 5.23 대상지역 정확도 평가에 사용한 표고점 ······················································· 87<br />
그림 5.24 전체표고점 (959 점 ) 을 이용한 수치표고모형 정확도 ··································· 89<br />
그림 5.25 3σ 이상 표고점을 제외한 수치표고모형 정확도 ········································· 90<br />
그림 5.26 Red와 Blue <strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형 오차 분포도 ······················· 91<br />
그림 5.27 축척 1:10,000 의 <strong>밴드</strong>별 상관계수 그래프 ·············································· 95<br />
그림 5.28 축척 1:5,000 의 <strong>밴드</strong>별 상관계수 그래프 ················································· 97<br />
그림 5.29 축척 1:10,000 Red 의 상관계수 빈도 그래프 ············································· 99<br />
그림 5.30 축척 1:10,000 Blue 의 상관계수 빈도 그래프 ············································ 99<br />
그림 5.31 축척 1:5,000 Red 의 상관계수 빈도 그래프 ············································· 100<br />
그림 5.32 축척 1:5,000 Blue 의 상관계수 빈도 그래프 ············································ 100<br />
- ix -
1.1 <strong>연구</strong>배경<br />
제 1 장 서론<br />
1860년 James Wallace Black이 계류기구를 이용하여 120피트의<br />
높이에서 최초<br />
의 항공사진을 성공적으로 촬영한 후 , 항공사진은 제 12 ․ 차 세계대전을 거치면서 군<br />
사 전술을 완전히 바꾸어 놓을 정도로 발전하였고 1) , 1990년<br />
초부터 사진측량에서<br />
의 스캔은 수치사진측량의 흐름에서 일반적인 표준이 되었다(Baltsavias and<br />
Kaiser, 1999).<br />
초기의 이러한 개념은 정부의 스캔 서비스로 인식되었으나 사진측<br />
량장비의 발달로 아날로그 사진으로부터의 정보 추출보다 더 세밀한 정보를 추출할<br />
수 있게 해 주었다(Leberl and Gruber, 2002).<br />
최근의 컴퓨터 기술 발달로 인하여 많은 분야에서 기존의 자료들을 수치화하고<br />
있다 . 이와 병행하여 자료를 제작하는 과정 또한 자동 ․반자동의<br />
기법으로 전산시스<br />
템화 하고 있는 추세이다 . 지도제작 관련 분야에서는 기존에 수작업으로 대부분의<br />
정보를 추출하고 자료를 제작하던 경향에서 벗어나 대부분의 장비를 수치화시스템<br />
으로 대치하고 있다 . 기존의 자료뿐 아니라 새로이 생성되는 자료들을 수치화함에<br />
따라 제작되는 자료의 활용도와 정밀도가 높아졌으며 이에 따라 응용분야도 폭넓게<br />
발전하고 있다(Schenk and Toth, 1992).<br />
특히 최근에는 지도의 발달이 과거 어느 때보다 급속하게 진행되고 있으며 , 이에<br />
따라 지도의 기능과 역할 , 형태 , 사용패턴 , 제작과정과 같은 기본적 특성이 변하고<br />
있다 . 지도학과 지리정보과학에서는 이와 같은 현상을 지도학적 패러다임의 변화로<br />
규정하여 지도학 <strong>연구</strong> 주제의 재설정과 방법론에 대한 전면적인 검토 작업이 진행<br />
되고 있다 . 즉 지도의 본질이 ‘ 아날로그 패러다임 ’ 에서 ‘ 디지털 패러다임 ’ 으로 변화<br />
하고 있다 ( 황철수 , 1998).<br />
이러한 패러다임의 변화와 기술의 발달로 최근에는 항공기 또는 위성에 탑재된<br />
영상 센서로부터 직접적으로 수치 영상을 취득하여 지도제작 및 수치표고모형<br />
(<strong>DEM</strong>; Digital Elevation Model)<br />
생성 등 관련 수치자료의 자동생성을 위한 수치<br />
1) 최초의 지상사진은 1862년 Joseph Nicephore Niepce 가 촬영하는데 성공하였다 ( 채효석 외 ,<br />
2003, 『 환경원격탐사 』<br />
, 시그마프레스 ).<br />
-1-
사진측량 기술개발이 계속되고 있다 . 수치사진측량이 활발히 <strong>연구</strong>되고 있는 이유는<br />
점차 다양해지고 있는 수치영상의 이용이 가능하며 , 관련 하드웨어와 소프트웨어가<br />
급속히 발전하고 있고 , 실시간 처리의 필요성이 높아지고 있기 때문이다 . 또한 비용<br />
의 절감 , 작업속도의 향상과 함께 작업자의 개인적인 숙련도와 관계없이 일관된 성<br />
과물을 산출할 수 있는 장점이 있기 때문이다 ( 유복모 , 1994).<br />
수치표고모형은 지상의 위치에 대한 높이 값을 격자화하여 지형공간상에 나타난<br />
연속적인 기복변화를 수치적으로 표현하는 자료로써 , 대부분의 지도 , GIS 및 관련<br />
응용분야의 기반정보로 활용되며 수치지형모형의 제작 , 정사투영사진 및 영상지도<br />
등의 생성에 필수적인 기반자료로 활용된다 ( 조봉환 외 , 1995). 항공사진이나 위성<br />
사진을 이용하여 대상지역을 입체로 중복 촬영하여 영상과 대상물 공간의 기하학적<br />
모형을 계산한 후 , 입체영상에서 한 영상의 한 위치에 해당하는 실제의 객체가 다<br />
른 영상의 어느 위치에 형성되었는가를 찾는 공액점 (conjugate point) 정합<br />
(matching) 을 통하여 해당 점들의 지상위치를 3차원적으로<br />
결정함으로써 수치표고<br />
모형을 생성한다 (Schenk, 1996). 근래에는 컴퓨터의 성능이 급격히 발달했을 뿐<br />
아니라 , 수치표고모형을 제작하기 위한 입력 자료인 항공사진영상 또는 위성영상을<br />
촬영하기 위한 센서의 해상도와 정밀도가 높아지고 관련 정보의 정확도가 높아졌<br />
다 . 이로부터 수치표고모형을 제작하는 기술이 점차 발달함에 따라 보다 세밀한 수<br />
치표고모형을 대용량으로 제작 가능하게 되었다 ( 유복모 ․토니쉥크<br />
, 2003).<br />
사진측량이 아날로그 형태의 관측 장비에 기반을 두고 있었을 때에 컬러는 아날<br />
로그 생산라인에서는 고비용의 요인이었으나 , 수치사진측량의 시대에서는 그 의미<br />
가 없어지게 되었다 . 사진측량에서의 컬러 영상은 더 많은 정보를 얻을 수 있게 됨<br />
에 따라 사진측량 스캐너의 기술이 발달하고 아날로그 필름에서 디지털 파일로 변<br />
화하고 있다(Leberl and Gruber, 2002).<br />
지도문서의 하나인 영상지도는 원격탐사로 얻어진 항공사진이나 위성영상을 배경<br />
으로하여 기존 지도 , 자체 영상 , 그리고 다른 기타 정보를 조합하여 만들어진다 . 영<br />
상지도에서 가장 중요한 자료로서 영상의 기복변위를 제거할 수 있는 자료인 수치<br />
표고모형이 사용된다 . 이러한 수치표고모형은 영상자료의 정사보정 , 부피계산 , 범람<br />
예측 , 경사도 분석 , 이동통신 셀 설계 , 군 작전용 등의 자료로서 그 활용성이 대두<br />
되고 있다 (GDTA, 1995).<br />
영상지도를 제작함에 있어서 컬러 영상을 배경으로 제작<br />
-2-
함에 따라 지형 ․지물의<br />
판독이 용이하고 누구나 쉽게 영상지도를 해석할 수 있기 때<br />
문에 컬러 영상을 이용한 사진지도 및 영상지도 사용 요구가 증가하고 있다 . 이와<br />
같이 컬러항공사진영상을 이용할 경우 판독 및 지도의 제작에 있어서 그 효과는 훨<br />
씬 뛰어나다.<br />
서울시에서는 매년 두 번의 항공사진을 촬영하여 불법건축물에 대한 판독업무를<br />
수행하고 있으며 , 서울시의 내부 방침에 따라 4년마다<br />
한번 씩 컬러항공사진을 촬<br />
영하고 있다 . 이러한 판독 업무는 컬러항공사진으로 판독할 경우 건물의 색상변화<br />
나 형태의 변화를 흑백사진에서보다는 훨씬 더 명확하게 능률적으로 판독업무를 수<br />
행할 수 있다.<br />
컬러항공사진을 이용하여 수치표고모형을 생성하고자 할 경우 생성된 수치표고모<br />
형을 <strong>컬러항공사진의</strong> 입체모델 상태에서 직접 지형과 비교함으로써 오류의 유형을<br />
바로 육안 확인이 가능하다.<br />
또한 컬러항공사진을 <strong>밴드</strong>별로 분리하여 수치표고모형을 생성할 경우 특정 <strong>밴드</strong><br />
만을 사용할 수 있다 . 이는 사람이 인지 가능한 모든 파장 영역의 자료를 포함함으<br />
로써 영향을 받는 흑백 항공사진과는 달리 특정 파장 영역에 해당하는 영상만을 사<br />
용가능 하기 때문에 더 정확도가 우수한 수치표고모형을 생성할 수가 있다.<br />
국가 ․관공서<br />
및 많은 지방자치단체에서도 컬러항공사진을 이용한 각종 사업을 착<br />
수하고 있는 실정이며 , 앞으로도 컬러항공사진영상과 관련된 각종 <strong>연구</strong> 및 사업들<br />
이 지속적으로 수행될 전망이다. 예컨대 , 국내 항측사 가운데 규모가 큰 C항측사에<br />
서 최근 6 년 동안 수행한 컬러항공사진영상관련 사업의 증가 현황은 다음과 같다 .<br />
2001년 1 건 , 2002년 1 건 , 2003년 2 건 , 2004년 7 건 , 2005년 9 건 , 2006년 10 건 .<br />
즉 , 2001년 -2003 년까지 <strong>컬러항공사진의</strong> 국내 도입기라고 보면 , 2004년부터<br />
본격<br />
적인 <strong>컬러항공사진의</strong> 활용증가시기가 도래하고 있음을 확인할 수 있다 . 최근 이러<br />
한 추세는 대다수 항측사와 관련 기관에서 일반적으로 관찰되는 현상으로 향후 상<br />
당기간 활성화 단계가 이어질 것으로 예상된다.<br />
-3-
1.2 <strong>연구</strong>목적<br />
지구의 표면을 X(Easting), Y(Northing), Z(Height) 의 점으로 나타내는 수치표고<br />
모형을 제작하기 위해서는 다음과 같은 기술을 적용하는 방법이 있다(Acharya and<br />
Fagerman, 2000).<br />
• GPS2)<br />
또는 전통적인 측량 기술 (total station) 방법<br />
•<br />
•<br />
•<br />
해석식 / 아날로그식 사진측량방법 (analytical/analog photogrammetry)<br />
수치사진측량방법(digital photogrammetry)<br />
비영상의 항공기술방법(non imaging airborne techniques)<br />
위의 방법 중 수치사진측량방법은 필름형태의 항공사진 음화필름을 스캔하여 영<br />
상화한 자료나 위성영상 자료를 사용하게 된다 . 항공사진을 1,200DPI( 이현직 ,<br />
2000) 3)의 공간해상도로 스캔하여 수치화한 영상의 경우 파일 용량이 흑백영상은<br />
약 130MBytes로<br />
일반 문자형태의 문서 파일보다는 비교가 되지 않을 정도로 큰 용<br />
량으로 저장된다 . 게다가 컬러항공사진영상의 경우는 흑백항공사진영상의 3배에<br />
해<br />
당하는 약 390MBytes의<br />
용량으로 저장됨에 따라 이를 저장하기 위한 더 큰 공간을<br />
필요로 한다 . 컬러 영상은 파일을 저장하기 위한 더 많은 공간이 필요함에도 불구<br />
하고 , 더 많은 정보를 포함하고 있고 활용분야가 다양하여 그 필요성이 더욱 증가<br />
하고 있다(Leberl and Gruber, 2002).<br />
많은 정보를 포함하고 있는 컬러항공사진영상을 이용하여 건물과 식생을 구분할<br />
수 있도록 Green <strong>밴드</strong>와 Blue <strong>밴드</strong>를 조합하여 건물 정보를 추출하기도 하며<br />
(Baltsavias, 2001), 도시 외곽지역에 대한 도로망을 추출하기 위해 컬러항공사진을<br />
이용하기도 한다(Pan, 2004).<br />
이와 같이 컬러항공사진영상을 이용하여 활용하는 분야 중의 하나인 수치표고모<br />
형을 제작하기 위해서는 사용되는 컴퓨터의 처리 속도 및 성능에 따라 영향을 많이<br />
2) GPS란 Global Positioning System 의 약자로 범지구 위치결정 시스템이다 . 공식적인 명칭은<br />
NAVSTAR GPS(NAVigation Satellite Timing and Ranging GPS) 로서 위성을 이용한 항법시스템<br />
이며 총 24 개의 위성을 미 국방성 (DoD) 에서 관리하고 있다 .<br />
3) DPI란 Dots Per Inch 의 약자로 프린터나 스캐너 등의 해상도를 말할 때 주로 사용하는 용어이다 .<br />
이는 Dots의 밀도 변화로 이미지를 재현할 경우 사방 1인치 안에 있는 한 변의 Dot수를<br />
표현하는<br />
것이다.<br />
-4-
받게 된다 . 한 번에 처리해야 하는 <strong>컬러항공사진의</strong> 수량은 최소 몇 매에서부터 수<br />
백 매에 이르기까지 다양하며 , 국내 지방자치단체의 업무에서 처리해야하는 컬러항<br />
공사진의 수량은 대개 수백 매에 이른다 . 이와 같이 대량의 컬러항공사진영상을 처<br />
리하기에는 컴퓨터 및 주변기기의 성능이 아무리 발달하였다 하더라도 무리가 따르<br />
게 마련이다 . 특히 수치표고모형을 생성하고자 할 경우의 특성상 피라미드 형태의<br />
영상을 구성해야 하기 때문에 용량은 급격히 늘어나게 되며 , 또한 수치표고모형 생<br />
성에 필요한 많은 시간을 필요로 하게 된다 . 게다가 수치표고모형은 사용목적과 생<br />
성 방법에 따라 <strong>정확도의</strong> 한계는 다르게 되어 이에 따른 소요시간 예측이 난해하게<br />
된다 . 이러한 컬러항공사진영상을 <strong>밴드</strong>별 (Red, Green, Blue) 로 분리하게 되면 각각<br />
의 영상은 흑백영상 형태의 색상을 띠게 되고 그 용량은 현저하게 줄어들게 된다.<br />
따라서 본 <strong>연구</strong>에서는 다음과 같은 내용의 목적으로 <strong>연구</strong>를 수행하였다.<br />
첫째 , <strong>밴드</strong>별로 분리한 입체영상조합으로부터 수치표고모형을 생성한 후 기준자<br />
료와의 정확도를 평가하여 어느 <strong>밴드</strong>의 입체영상조합이 가장 우수한지를 판단하고<br />
자 하였다 . 이러한 정확도를 평가하기 위해 먼저 컬러항공사진영상에 대한 특성을<br />
분석하였다 . 인간이 인지 가능한 파장영역인 가시광선 영역의 분광 특성을 분석하<br />
여 수치표고모형의 정확도가 가장 우수한 <strong>밴드</strong>를 예측할 수 있도록 하였다 . 이러한<br />
사전 분석을 수행하고 기준자료와의 정확도를 평가함으로써 가장 우수한 수치표고<br />
모형을 생성할 수 있는 <strong>밴드</strong>가 어느 것인지 판단하도록 하였다.<br />
둘째 , 각각의 <strong>밴드</strong>별 입체영상의 픽셀 값에 대한 상관관계기법을 이용하여 입체<br />
영상을 이루는 좌우 영상에 대한 유사성을 분석함으로써 각 <strong>밴드</strong>의 입체영상 조합<br />
의 특성을 이해할 수 있도록 하였다 . 이를 기반으로 수치표고모형의 정확도에 대한<br />
신뢰도를 향상하여 정확도 평가 방법의 또 다른 대안을 제시 하였다.<br />
이와 같이 수치표고모형에 대한 정확도 평가를 수행하고 <strong>밴드</strong>별 특성을 분석하여<br />
최적의 입체영상 조합을 구성함으로써 컴퓨터의 성능을 최대한 활용할 수 있도록<br />
하였다 . 또한 수치표고모형을 생성하기 위한 영상정합에서 발생하는 오류를 최소화<br />
하여 후속하는 일련의 처리 과정에 편의성을 제공하고 , 기존의 방법보다 명확한 수<br />
치표고모형의 정확도를 향상시키고자 하였다 . 또한 향후 디지털 카메라를 사용할<br />
경우 <strong>밴드</strong>별 영상을 획득하게 되는 디지털 카메라에서도 본 <strong>연구</strong>의 결과를 바로 적<br />
용할 수 있도록 하고자 하였다.<br />
-5-
1.3 <strong>연구</strong>내용 및 범위<br />
본 <strong>연구</strong>의 내용은 스캔하여 얻어진 컬러항공사진영상을 색상의 조합인 RGB에<br />
대<br />
하여 각각의 색상 <strong>밴드</strong>별로 분리한 후 각 <strong>밴드</strong>별 입체영상으로부터 영상정합기법에<br />
의한 수치표고모형을 생성하여 어느 <strong>밴드</strong>의 입체영상이 정확도에 있어서 가장 우수<br />
한가를 분석하는 것이다.<br />
따라서 본 <strong>연구</strong>에서는 크게 두 부분으로 나누어 볼 수 있다 . 첫째는 영상정합에<br />
의해 생성된 수치표고모형과 대축척 수치지도와의 정확도를 평가 분석하는 부분이<br />
고 , 둘째는 입체영상조합인 좌 ․우<br />
영상에 대하여 유사성 분석에 의한 상관관계기법<br />
을 적용하여 각 <strong>밴드</strong>의 입체영상에 대한 특성을 분석하는 것이다 . 이를 세부적으로<br />
설명하면 다음과 같다.<br />
첫째는 <strong>연구</strong>대상지역에 대하여 1:10,000 축척으로 촬영된 컬러항공사진영상을 각<br />
각의 입체영상인 원시의 컬러영상 , 흑백으로 변환한 영상 그리고 Red, Green,<br />
Blue의<br />
<strong>밴드</strong>별로 분리한 영상에 대하여 영상정합 기법을 사용하여 수치표고모형을<br />
생성하였다 . 비교 기준자료는 대축척 수치지도인 1:1,000 수치지도로부터 표고점<br />
자료를 추출하여 생성된 수치표고모형과의 정확도를 평가하였다 . 1:1,000 수치지도<br />
를 제작할 경우 1:5,000 축척으로 항공사진을 촬영 4)한다는 것을 감안할 때<br />
1:1,000 수치지도의 표고점을 이용한 정확도 평가는 1:10,000 축척의 항공사진에<br />
서 생성된 지형정보의 정확도 판단에 타당할 것이다.<br />
둘째는 영상정합은 입체영상 중 한 영상의 한 위치에 해당하는 실제의 대상물이<br />
다른 영상의 어느 위치에 형성되었는가를 발견하는 작업으로써 , 상응하는 위치를<br />
발견하기 위해서 유사성 관측을 이용하였다 . 유사성 판정기준으로 기준영역과 탐색<br />
영역을 비교하는 것으로 가장 잘 알려진 교차상관 (cross-correlation) 기법을 적용<br />
하였고 , 이 방법에서 상관인자 (correlation factor) 를 계산하여 좌측영상의 기준영역<br />
과 우측영상의 정합영역에 대한 유사성을 판정하였다.<br />
이러한 과정을 통하여 그 활용성과 사용자의 요구가 증가하고 있고 , 다양한 지형<br />
정보를 추출할 수 있는 컬러항공사진영상을 사용하여 수치표고모형을 생성하고 , 이<br />
에 대한 정확도 평가 방법과 영상특성을 분석하였다 . <strong>밴드</strong>별 입체영상에 대한 상관<br />
4) 국토지리정보원 , 2006, 『 항공사진측량작업내규 』<br />
, 제 14조<br />
항공사진 축척의 결정<br />
-6-
관계기법을 적용한 유사성을 판정하기 위하여 두 가지 촬영축척 (1:10,000과<br />
1:5,000) 의 컬러항공사진영상을 사용하였다 . 그림 1.1은<br />
이와 같은 <strong>연구</strong>에 대한 절<br />
차를 나타낸다.<br />
NO<br />
컬러항공사진촬영<br />
(축척 1:10,000,1:5,000)<br />
음화원판필름스캔<br />
(해상도 1,200DPI)<br />
영상자료변환<br />
(Color,Gray,RGB)<br />
지상기준점 선점<br />
사진기준점측량<br />
(3차원 모델링)<br />
정확도평가<br />
YES<br />
수치표고모형 생성<br />
수치표고모형<br />
정확도평가<br />
상관관계 분석<br />
(축척 1:10,000,1:5,000)<br />
그림 1.1<br />
<strong>연구</strong>수행 흐름도<br />
-7-<br />
수치지도<br />
(축척 1:1,000)<br />
표고점 레이어 추출
제 2 장 수치표고모형 정확도평가의 의의와<br />
2.1 <strong>연구</strong>동향<br />
-8-<br />
방법<br />
사진 , 항공기 , 컴퓨터의 발명으로 사진측량은 다음과 같은 단계로 발전하여 왔<br />
다. 5)<br />
•<br />
•<br />
•<br />
•<br />
평판사진측량(plane table photogrammetry, 1850~1900)<br />
기계식 사진측량(analog photogrammetry, 1900~1960)<br />
해석식 사진측량 (analytical photogrammetry, 1960~ 현재 )<br />
수치사진측량 (digital photogrammetry, 현재 )<br />
1957년 Uuno Vilho Helava가<br />
캐나다에서 기존의 광학적인 구조나 기계적인 구<br />
조를 사용하지 않고 서보 제어장치를 6) 활용하여 사진과 지도 좌표와의 변환을 수<br />
치적으로 처리해주는 해석도화기를 개발함으로써 수작업으로 이루어지던 지도 제작<br />
을 자동적으로 처리할 수 있는 계기를 마련하게 되었고 , 이러한 해석도화기는<br />
1976년 ISPRS7) 총회에서 소개되었다 . Softcopy photogrammetry로<br />
불리기도 하<br />
는 수치사진측량은 수치영상이나 스캔된 사진을 입력 자료로 사용하는 것을 의미하<br />
는데 Hobrough(1968) 는 암실 (dark room) 에서 사용가능한 아날로그 형태의 흑백<br />
입체영상을 사용하여 처음 영상 상관관계 (image correlation) 의 개념을 증명하였다<br />
(Madani, 2001).<br />
수치도화기에 대한 논리적인 세부 개념이 Sarjakoski(1981) 에 의해서 최초로 제<br />
시되었는데 기능적인 면에서는 해석도화기와 매우 비슷하나 사진이 수치영상으로<br />
대치되는 차이점이 있었다 . Case(1982) 는 수치영상 개발체계의 또 다른 기초 개념<br />
5) Konecny, G. 1985, “The International Society for Photogrammetry and Remote Sensing-75<br />
Years Old, or 75 Years Young”, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol.<br />
51(7), pp.919-933<br />
6) Servo Control; 고속 , 고정밀의 동작을 실현하기 위해 물체의 위치 , 방위 , 자세 등을 확인해 지령<br />
과의 차이가 나오지 않도록 하는 제어장치<br />
7) ISPRS는 International Society for Photogrammetry & Remote Sensing의<br />
약어로서 국제사진측<br />
량 및 원격탐사학회이다.
을 제공하였다 . 제안된 이 체계는 수치표고모형을 생성할 수 있는 해석도화기의 가<br />
능성에 관한 것이다 . 1988년 일본 교토에서 있었던 16차 ISPRS 총회에서 처음으<br />
로 상업적인 사진측량 체계 (KERN DSP1) 가 소개됨으로써 원격탐사와 수치사진측<br />
량의 체계 개발에 중요한 계기가 되었다 ( 유복모 ․토니쉥크<br />
, 2003). 이와 같이 수치사<br />
진측량은 컴퓨터 기술의 발달과 더불어 그 가능성과 실현성을 넓혀가고 있으며 , 특<br />
히 사진측량의 일련의 과정에 대한 자동화를 목적으로 활발한 <strong>연구</strong>가 진행되고 있<br />
다 . 1980년대<br />
말 이후에 이르러 소축척의 위성사진을 이용하여 정성적인 판독을<br />
수행하던 종래의 단계에서 대축척 항공사진을 이용한 정량적인 <strong>연구</strong>가 수치사진측<br />
량분야에서 진행되면서 입체영상에서 수치표고모형을 생성하기 위한 영상정합 및<br />
영상처리기법 등에 관한 많은 <strong>연구</strong>가 이루어졌다 ( 염재홍 , 1996).<br />
Robinson et al.(1995) 8) 등은 흑백의 항공사진을 공간 해상도별로 스캔하고 각<br />
각의 영상을 일부의 영상 값에 대한 손실이 있는 JPG 형태의 압축 파일로 변환하<br />
여 수치표고자료를 추출하는 <strong>연구</strong>를 수행하였다 . <strong>연구</strong> 결과에 따르면 15㎛ 의 해상<br />
도로 스캔된 초기의 영상을 약 8:1의<br />
비율로 압축하였을 때 수치표고자료의 정확도<br />
가 초기의 영상과 RMSE 0.03m 의 오차를 나타내 만족할 만한 결과에 도달하였다 .<br />
Niederoest(2001) 9)는 컬러항공사진영상에서 건물을 추출하기 위한 <strong>연구</strong>를 수행<br />
하였다 . 이 <strong>연구</strong>에서의 주된 목적은 어떻게 건물과 식생의 높이 값을 구분하여 건<br />
물만의 정보를 추출하느냐 하는 것이었다 . 그는 이와 같은 목적을 위해서 수치표고<br />
모형을 생성하고 컬러 영상의 Green <strong>밴드</strong>와 Blue <strong>밴드</strong>에 대한 영상분류기법을 조<br />
합하여 건물에 대한 정보를 추출할 수 있었다.<br />
Baltsavias and Zhang(2003) 10) 은 도시 외곽지역에 대한 도로망을 추출하고자<br />
컬러항공사진영상을 이용하였고 , 영상에 대한 수치표고모형을 추출하여 도로 주변<br />
에 있는 건물과 나무에 대한 높이 값을 제거함으로써 도로에 대한 정보를 추출할<br />
8)Robinson,C.,Montgomery,S.B.&Fraser,C.S.,1995,“TheEffectsofImage Compression<br />
on Automated DTM Generation”, Photogrammetric Week '95, , pp.255-262, Heidelberg,<br />
Germany<br />
9) Niederoest, M., 2001, “Automated Update of Building Information in Maps using Color<br />
Aerial Imagery”, International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Gifu,Japan<br />
10) Baltsavias, E. and Zhang, C., 2003, “Automated Updating of Road Databases from Aerial<br />
Imagery”, Institute of Geodesy and Photogrammetry, Vol. 6(iss. 3-4), pp.199-213, Zurich,<br />
Swiss<br />
-9-
수 있었다.<br />
Pan et al.(2004) 11) 등은 컬러항공사진영상을 이용하여 항공삼각측량(aerial<br />
triangulation) 을 수행함으로써 추출된 지형정보에 대한 정확도를 평가하였다 . 즉 ,<br />
산림으로 구성된 지역과 산림이 없는 지역으로 구분하여 <strong>연구</strong>하였는데 , 산림지역은<br />
수목들에 대하여 주변보다 높은 구역과 낮은 구역으로 나누어 부정적인 영향을 미<br />
치지 않도록 하였고 , 산림지역과 비산림지역의 두 그룹에 대한 사진좌표와 가중치<br />
의 표준편차를 비교함으로써 산림지역에서의 지형 정보 추출에 대한 정확도를 향상<br />
시킬 수 있도록 하였다.<br />
국내에서 김경록(2000) 12)은 컬러항공사진영상 해상도의 판단과 영상의 질로부터<br />
특성 분석을 실시하여 흑백영상과 컬러영상의 차이를 비교분석 하였다 . 흑백영상으<br />
로부터 지형요소를 자동적으로 추출하는 데 있어서의 문제점을 분석하여 컬러항공<br />
사진영상에 적용함으로써 영상의 픽셀자료로부터 벡터자료로 변환하는 알고리즘을<br />
분석하여 도로 , 건물 , 하천 등 수치지형도 대분류 체계상의 지형요소를 추출할 수<br />
있다는 가능성을 제시하였다.<br />
황원순(2004) 13) 등은 컬러항공사진영상을 영상 정합에 의한 수치표고모형을 생<br />
성하여 수치지도와 흑백의 영상으로 변환한 항공사진영상과의 정확도를 비교하였<br />
고 , 그 결과 RMSE 1.3m와 표준편차 1.2m 라는 결론을 내렸다 .<br />
이와 같이 컬러항공사진영상을 이용한 <strong>연구</strong>와 이로부터 생성하는 수치표고모형에<br />
대한 <strong>연구</strong>가 진행되고 있으나 아직까지는 컬러항공사진영상을 이용한 <strong>연구</strong>는 많이<br />
다루어 지지 않고 있다 . 또한 컬러항공사진영상의 대용량 문제에 대하여 컴퓨터의<br />
저장 공간을 확대한다는 것만으로 해결방안을 찾을 수 없는 것이 현실이다 . 날로<br />
증가하는 컬러항공사진영상을 이용한 사용자들의 요구를 해결하기 위해서는 이에<br />
대한 <strong>연구</strong>를 계속적으로 수행하여 다양하고 정확한 지형정보를 제공할 수 있도록<br />
해야 할 것이다.<br />
11) Pan, L., Zheng, H., Zhang, Z. and Zhang, J., 2004, “A Height and Texture Information<br />
Integrated Approach for Object Extraction Applied to Automatic Aerial Triangulation”,<br />
International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Istanbul, Turkey<br />
12) 김경록 , 2000, 『 천연색 항공영상을 이용한 지형요소 반자동 추출에 관한 <strong>연구</strong> 』 , 명지대학교 석<br />
사학위논문<br />
13) 황원순 , 전호원 , 김감래 , 2004, “ 천연색 항공영상의 수치표고모형 정확도 평가 ”, 한국측량학회 춘<br />
계학술발표회 논문집, pp.259-262<br />
-10-
2.2 정확도 평가의 의의<br />
정확도는 참값과 관측값과의 편차를 나타내는 것으로 우연오차 뿐만 아니라 보정<br />
되지 않은 정오차에 의해 일어나는 편이에 의해 영향을 받는다 . 이와 같이 수치표<br />
고모형은 여러 가지 원인에 의한 오차가 누적되어 있다 . 이러한 오차는 절차의 개<br />
선과 수정 편집의 과정을 거쳐 어느 정도 제거할 수 있지만 모든 오차를 제거하는<br />
것은 현실적으로 불가능하다.<br />
영상정합에 의한 수치표고모형의 생성에 있어서 영상정합이 잘못되어 실제와는<br />
다른 점들이 한 쌍의 정합점으로 결정될 경우 지상좌표의 계산에 있어 오차를 유발<br />
하며 이에 따라 수치표고모형의 정확도는 저하한다.<br />
이와 같은 이유로 수치표고모형에 대해 정확도를 평가하고 평가된 결과에 따라서<br />
사용 가능성 여부를 판단하게 된다 . 수치표고모형의 오차에 대한 허용범위는 수치<br />
표고모형의 격자 간격의 크기나 사용 목적에 따라 달리 정하고 있다.<br />
생성된 수치표고모형의 정확도를 평가하기 위해서는 편이 , 최대 ․최소의<br />
차이 , 오차<br />
에 대한 표준편차 , 오차 분포 등에 대해 계산할 수 있다 . 이러한 방법은 고전적인<br />
방법이긴 하나 정량적으로 수치표고모형의 품질을 평가하고 관리할 수 있다는 장점<br />
을 갖는다.<br />
이와 같이 대부분의 수치표고모형은 그 용도와 크기에 따라 허용 범위 내에서 생<br />
성되었는지에 대한 정확도를 평가한다 . 또한 제작과정에서 수행된 여러 공정에 의<br />
해 영향을 받게 되며 , 제작과정의 각 단계별 공정에서 발생하는 여러 오차들의 함<br />
수 관계를 알지 못하기 때문에 총 오차를 추정하기란 어려운 일이다 . 따라서 입체<br />
영상의 영상정합이나 기타 여러 가지 다른 방법에 의해 생성된 수치표고모형에 대<br />
한 정확도를 평가함으로써 수치표고모형을 신뢰할 수가 있다.<br />
2.3 영역에 따른 정확도 평가 방법<br />
이처럼 수치표고모형은 여러 가지 원인에 의한 오차가 누적되어 있다 . 이러한 오<br />
차는 수치표고모형의 생성 과정에 대한 개선과 생성 후 수정 보완함으로써 어느 정<br />
도 제거할 수 있지만 모든 오차를 제거하는 것은 불가능한 실정이다.<br />
-11-
이러한 이유로 수치표고모형에 대해 정확도를 평가하고 , 평가된 결과에 따라서<br />
사용가능성 여부를 판단하게 된다 . 수치표고모형의 오차에 대한 허용 범위는 수치<br />
표고모형의 격자 크기별 , 응용 분야별로 구분되어 정의되고 있다 .<br />
따라서 대부분의 수치표고모형은 그 용도와 크기에 따라 허용 범위 내에서 제작<br />
되었는지 여부를 평가한다 . 수치표고모형의 위치 정확도는 제작 과정에서 수행된<br />
공정에 의해 영향을 받게 된다 . 제작과정의 각 단계별 공정에서 발생하는 여러 오<br />
차들의 함수관계를 알지 못하기 때문에 공간자료에 발생하는 총 오차를 추정하기란<br />
매우 어려운 일이다 . 따라서 총 오차와 각 공정에서의 오차들 간에 선형관계가 있<br />
다고 가정하면 오차전파법칙을 이용하여 각 공정의 제곱을 합계하여 전체 오차의<br />
제곱을 추정할 수 있다 . 이러한 정확도 평가 방법에는 일부분에 대한 표본 평가방<br />
법과 전역에 대한 평가 방법으로 구분할 수 있다 ( 이승우 , 2004).<br />
2.3.1 표본 검사점에 의한 정확도 평가 방법<br />
표본 평가 방법은 첫째 , 현지 측량 또는 기지점에 의한 정확도 평가 방법으로서<br />
수치표고모형 격자의 수평좌표와 동일한 수평위치 점을 현지 측량하여 표고값을 비<br />
교함으로써 정확도를 평가하는 방법과 둘째 , 지도나 기준점 정보를 이용하여 지물<br />
의 위치와 높이값을 취한 후 해당 위치에 대한 수직 정확도를 평가하는 방법이다.<br />
첫 번째 경우와 같이 현지 측량에 의해 수치표고모형 정확도를 평가하는 경우 시<br />
간이 많이 소요되고 경제적으로 부담이 되는 현지 측량을 필요로 하는 단점을 가지<br />
고 있으며 수치표고모형 상에서 현지 측량이 가능한 지점을 식별하기가 곤란하다는<br />
단점이 있다.<br />
두 번째 경우는 기존에 현지 측량에 의해 식별이 되었거나 지도에서 식별 가능한<br />
점에 대하여 정확도를 평가하기 때문에 현지 측량이 갖는 단점을 보완할 수 있다.<br />
이러한 식별 가능한 점은 일반적으로 도로의 차선 , 횡단보도 , 교차로 등 명확히<br />
그 지점을 알 수 있는 점을 기준으로 사용한다 . 이들 점들은 주로 사용하는 이유는<br />
자료원으로부터 쉽게 위치 확인이 가능하고 높이값을 얻을 수 있기 때문이다.<br />
2.3.2 전역에 대한 정확도 평가 방법<br />
이것은 해당지역에 대한 기준 수치표고모형을 생성하여 분석 대상 수치표고모형<br />
-12-
과 비교 평가하는 방법이다 . 이는 표본 검사 방법과 비교하였을 때 전역에 대한 평<br />
가가 가능하다는 장점이 있다 . 반면에 대상 수치표고모형 보다 더 정확한 수치표고<br />
모형이 준비되어 있어야 하고 , 기준 수치표고모형과 분석 대상 수치표고모형간의<br />
시기적 및 지형적으로 변화가 없어야 한다.<br />
2.4 정확도평가이론<br />
수치표고모형을 제작하기 위한 격자 간격은 지형 및 제작목적에 따라 달리 정하<br />
고 있으며 , 정확도를 평가하기 위한 기준자료로는 현지측량이나 대축척 수지지도로<br />
부터 확보한 지상기준점 (ground control points) 자료를 이용한다 . 즉 , 지상기준점<br />
과 수치표고모형을 비교하였을 때 나타나는 차이 값을 대상으로 정확도를 판정한<br />
다 . 수치표고모형의 정확도 평가는 표준편차를 기준으로 하고 있으며 ( 국토지리정보<br />
원 , 2002), 일부에서는 평균제곱근오차 (RMSE; Root Mean Square Error) 를 혼용<br />
하여 사용하기도 한다.<br />
Buyuksalih et al.(2004) 14) 은 SPOT-5 위성영상을 이용하여 영상정합기법에 의<br />
한 수치표고모형을 생성하고 정확도를 평가하였으며 , 정확도 평가의 기준은 평균제<br />
곱근오차를 이용하였다.<br />
Fabris and Pesci(2005) 15) 은 컬러항공사진을 기초자료로 하여 본 <strong>연구</strong>에서 사<br />
용한 수치사진측량시스템인 Socet Set을<br />
이용하여 영상정합 방법에 의한 수치표고<br />
모형을 생성하였다 . 이 <strong>연구</strong>의 목적은 시기적으로 변화하는 화산분화구의 모습을<br />
분석하였으며 , 정확도 평가방법의 기준으로는 평균과 표준편차를 이용하였다 .<br />
미국 지질조사국(USGS) 16)에서는 수치표고모형의 생성방법과 규격을 정하고 있으<br />
며 , 수치표고모형의 정확도에 따라 Level-1, Level-2, Level-3의<br />
단계별로 구분하<br />
고 있다 . <strong>정확도의</strong> 오차 허용 범위는 등고선 간격을 기준으로 선형보간 되었을 때<br />
14) Buyuksalih, G., Ouc, M., Topan, H. and Jacobsen, K., 2004, “Geometric Accuracy<br />
Evaluation, <strong>DEM</strong> Generation and Validation for SPOT-5 Level 1B Stereo Scene”, European<br />
Association of Remote Sensing Laboratories Workshop, Cairo<br />
15) Fabris, M. and Pesci, A., 2005, “Automated <strong>DEM</strong> Extraction in Digital Aerial<br />
Photogrammetry: Precisions and Validation for Mass Movement Monitoring”, Annals of<br />
Geophysics, Vol.48(6)<br />
16) URL: http://edc.usgs.gov/guides/dem.html<br />
-13-
의 수치표고모형을 사용하여 평균제곱근오차를 <strong>정확도의</strong> 기준으로 하고 있다.<br />
국내에서 염재홍(1996) 17)은 지상사진기를 이용한 입체촬영사진을 활용하여 사진<br />
측량의 관측과정을 자동화하고자 하였으며 , 평균제곱근오차를 이용하여 정확도 평<br />
가를 수행하였다.<br />
박준(2003) 18)은 컬러항공사진을 기초자료로 하여 영상재배열 방법 등에 따라 영<br />
상을 보간하여 저장하고 , 각 영상별로 수치표고모형을 생성하고 기준자료인 수치지<br />
도와의 비교를 통한 정확도를 평가하였으며 , 평균제곱근오차의 결과로 판단하였다 .<br />
황원순(2004) 19) 등은 컬러항공사진영상을 영상 정합에 의한 수치표고모형을 생<br />
성하여 수치지도 및 흑백영상으로 변환한 항공사진영상과의 정확도를 비교하였고,<br />
정확도 평가를 평균제곱근오차와 표준편차를 이용하였다.<br />
이와 같이 수치표고모형을 생성하고 기준자료와의 정확도 평가를 위한 허용 오차<br />
적용 범위의 기준을 표준편차나 평균제곱근오차를 사용하고 있으며 , 그 수식은 다<br />
음과 같다.<br />
<br />
<br />
수식 2.1<br />
<br />
수식 2.2<br />
<br />
σ <br />
수식 2.3<br />
<br />
여기서, X : 오차의 평균<br />
Xi : 수치표고모형과 기준점과의 높이 차이 값 ( 오차 )<br />
S : 표준편차<br />
σ : 평균제곱근오차<br />
17) 염재홍 , 1996, 『 영상정합기법을 활용한 사진측량의 자동화에 관한 <strong>연구</strong> 』 , 연세대학교 박사학위<br />
논문<br />
18) 박준 , 2003, 『 대축척 천연색 항공영상의 수치표고모형 생성 및 평가 』 , 명지대학교 석사학위논<br />
문<br />
19) 황원순 , 전호원 , 김감래 , 2004, “ 천연색 항공영상의 수치표고모형 정확도 평가 ”, 한국측량학회 춘<br />
계학술발표회 논문집, pp.259-262<br />
-14-
2.5 기존<strong>연구</strong>의 한계<br />
이와 같이 위성영상 또는 컬러항공사진영상을 이용하여 수치표고모형을 생성하고<br />
자 하는 기존 <strong>연구</strong>의 정확도 평가 방법에는 다음과 같은 한계점이 있다.<br />
첫째 , 입체위성영상이나 컬러항공사진영상의 <strong>밴드</strong>별로 분리한 입체영상 조합을<br />
이용하여 생성한 수치표고모형과 기준자료인 수치지도를 이용하여 정확도만을 비교<br />
하였다 . 이는 단지 영상정합에 의해서 생성된 자료의 정확도만을 평가함으로써 입<br />
체를 구성하고 있는 좌우 영상이 어느 정도의 유사성을 가지고 있는지에 대한 상관<br />
관계분석이 이루어지지 않아 정확도 평가 방법에 신뢰를 주지 못하고 있다.<br />
둘째 , 정확도 평가의 척도로서 대부분 평균제곱근오차 (RMSE) 만을 사용하기 때문<br />
에 약간의 픽셀 이동에 따라 정확도는 상이하게 될 수 있다 . 이는 현재 수치표고모<br />
형을 생성하고 그 정확도를 평가할 때 대부분 사용하는 방법이다.<br />
따라서 본 <strong>연구</strong>에서는 정확도를 평가하기 위한 방법으로 각각의 <strong>밴드</strong>별로 생성된<br />
수치표고모형을 기존의 평가방법인 평균제곱근오차와 표준편차로 평가하여 그 정확<br />
도를 비교하였다 . 그리고 입체영상의 좌우 영역에 대하여 유사성을 판단하기 위하<br />
여 기준자료인 수치지도의 표고점이 위치하는 곳의 주변 픽셀에 대한 다양한 크기<br />
의 패치로 좌우 영상의 동일 지점에 대하여 상관관계를 분석하였다.<br />
2.6 상관관계를 이용한 정확도 평가<br />
2.6.1 영상자료의 구조<br />
영상자료는 행 (row), 열 (column) 이라는 말로 그 픽셀의 위치를 나타내며 영상 배<br />
열의 예를 그림 2.1 에 나타내었다 . 20)<br />
이렇게 각각의 픽셀에 저장된 밝기값은 촬영하는 센서마다 차이를 가지고 있지<br />
만 , 기본적으로 256 단계의 밝기값을 가지고 있으며 , 이 밝기값은 흑백영상인 경우<br />
각 픽셀이 0~255 의 정수값으로 파일에 저장 된다 . 가장 어두운 픽셀은 0의<br />
값을<br />
가지며 255 는 가장 밝은 값을 표현한다 . 밝기를 가지는 이러한 픽셀들이 모여 한<br />
20) 한국환경정책평가<strong>연구</strong>원 , 2000, 『 공공근로인력 교육교재 』<br />
-15-
영상을 구성하게 된다.<br />
각 픽셀 당 8 비트 (2 8<br />
=256) 의 자료를 가지므로 흑백영상 한 장의 크기는 행<br />
(rows)× 열 (column)×8 비트 (bit) 가 된다 . 컬러영상의 경우 단위 픽셀은 색을 표현하<br />
기 위해 각각 256단계의 Red <strong>밴드</strong> , Green <strong>밴드</strong> , Blue <strong>밴드</strong>의 자료를 가진다 . 따라<br />
서 한 장의 컬러영상 크기는 행 × 열 ×8 비트 ×3 <strong>밴드</strong>의 크기가 된다 . 그림 2.2는<br />
<strong>연구</strong><br />
에서 사용한 컬러항공사진 영상에서 <strong>밴드</strong>별로 분리한 입체영상 중에서 Red <strong>밴드</strong><br />
입체영상의 일부분을 나타내고 있으며 , 패치 영역의 크기는 7×7에<br />
해당하는 것이<br />
다 . 좌측 영상이 대체적으로 밝게 나타남에 따라 픽셀값도 전체적으로 높게 나타나<br />
고 있다 . 이 영상의 내부에는 0~255 사이의 값을 가지는 2차원<br />
배열로 이루어져<br />
있으며 , 각각의 숫자는 픽셀의 값을 나타내는 정수값으로 이루어져 있음을 알 수<br />
있다.<br />
그림 2.1<br />
영상내 픽셀 배열의 예<br />
-16-
왼쪽 영상 픽셀값 오른쪽 영상 픽셀값<br />
2.6.2 입체영상의 상관관계분석<br />
그림 2.2 Red <strong>밴드</strong> 입체영상의 픽셀 배열 예<br />
수치사진측량에서의 상관관계기법은 공액점을 찾는데 사용해 왔다. 21) 상관관계는<br />
수치표고모형을 생성할 당시 영상정합이 얼마나 잘 이루어 졌는가에 따라 다르게<br />
나타난다 . 즉 , 입체영상에서 좌측사진 영상의 기준영역과 우측영상 정합영역과의 유<br />
사성을 판정하는 것으로 , 본 <strong>연구</strong>에서는 상관계수 (correlation coefficient) 를 이용<br />
하였으며 , 이는 입체영상조합이 어느 정도의 유사성 ( 유사도 ) 을 갖는지를 알 수 있는<br />
것이다 . 상관계수 γ는 -1 ≤ γ ≤ 1 의 값의 범위를 갖는다 . 이때 1은<br />
동일한 패턴<br />
을 , -1 은 반전된 패턴을 나타내며 , γ의 값이 클수록 두 영상간의 유사성이 높다.<br />
좌우 영상간의 상관관계를 확인하는 유사성을 판단하기 위해서는 패치의 크기에 포<br />
함하는 픽셀 값들을 이용하여 계산을 하여야 한다.<br />
21) 유복모 , 토니쉥크 , 2003, 『 현대 디지털 사진 측량학 』<br />
, 피어슨 에듀케이션 코리아<br />
-17-
상관계수 γ는 다음식과같이정의된다.<br />
만약 γ가 정규화 되었다면 -1≤ γ ≤1<br />
의 범위를 가진다 .<br />
여기서, SLR : 영상 소구역 L과 R의 공분산<br />
SL : 영상 소구역 L ( 기준영역 ) 의 표준편차<br />
SR : 영상 소구역 R ( 정합영역 ) 의 표준편차<br />
-18-<br />
수식 2.4<br />
왼쪽과 오른쪽 영상 소구역에 영상함수 gL(x,y), gR(x,y)와 평균 gL, gR을 도입하<br />
고 다음의 식으로 정의한다 ( 여기서 n과 m은 행과 열을 나타냄).<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
․ <br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
․ <br />
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․ <br />
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<br />
<br />
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<br />
․ <br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
․ <br />
수식 2.5<br />
수식 2.6<br />
수식 2.7<br />
수식 2.8<br />
수식 2.9<br />
수식의 모양을 보고 짐작할 수 있듯이 이 개념은 통계학에서 사용하는 표준편차<br />
를 적용한 것이다 . 통계학에서 어떤 거대한 n개의 모집단이 있다고 가정하고 표본<br />
표준편차를 낼 때 , 모집단의 표준편차를 낼 때와 똑같이 n으로 나누면 표본표준편<br />
차를 통해서 모집단의 표준편차를 추정할 때 너무 작은 값으로 추정하게 되는 경향<br />
이 있어서 표본표준편차는 n이 아닌 n -1 로나눈다 .
2.6.3 상관관계분석을 위한 패치크기의 결정<br />
입체영상조합의 좌우 영상에 대하여 상관관계기법을 적용한 유사성 비교를 위해<br />
서는 몇 가지 고려사항에 대해서 정의하여야 한다.<br />
먼저 유사성 비교를 위해서는 그림 2.3과<br />
같이 표고점을 기준위치로 하여 어느<br />
영역까지의 픽셀값을 사용해야하는지에 대한 패치의 크기를 정의하여야 한다 . 패치<br />
의 크기가 작을수록 좌우 영상간의 관계성이 적게 나타나므로 패턴 특성이 약한 반<br />
면 패치의 크기가 클수록 관계성이 엄밀해짐에 따라 유사한 패턴을 찾을 가능성이<br />
높아지면서 계산비용이 커진다 . 또한 패치의 크기가 작을수록 대표성을 가질 수 있<br />
는데 반해 패치의 크기가 클수록 대표성이 약해질 수 있다.<br />
이는 유사성을 평가하는 방법인 상관계수의 정의가 평균과 분산을 사용하기 때문<br />
이다 . 따라서 적절한 크기의 패치를 결정하여야 한다 . 일반적으로 영상을 이용한 유<br />
사성을 측정할 경우 7×7 ~ 41×41 까지 다양하게 사용하고 있으나 , 수치표고모형<br />
은 지형의 특성을 반영하므로 변화가 급격하지 않기 때문에 지형의 패턴이 엄밀하<br />
게 평가될 필요는 없다 . 또한 패치의 크기가 지나치게 넓을 경우 지형의 특성상 급<br />
격한 변화를 보이지 않기 때문에 패치내의 패턴 특성이 약할 가능성이 있다.<br />
패치의 크기가 결정되면 정합에 따른 유사성에 대한 상관계수 값의 임계값을 결<br />
정해주어야 한다 . 일반적으로 영상을 대상으로 한 유사성을 비교할 경우 0.5~0.8사<br />
이의 값을 임계값으로 설정한다.<br />
-19-
Behan(2000) 22)은 GPS/INS를<br />
이용한 지상 고도자료의 정확도를 평가하는데 있<br />
어서 패치의 크기를 15×15 로 결정하여 평가 하였고 , 그 상관계수의 임계값은 0.75<br />
를 기준으로 하였다.<br />
Lee et al.(2001) 23) 는 DCS 420 디지털 카메라로 촬영한 영상을 이용하여 수치<br />
표고모형을 생성하는데 있어서 패치 크기를 7×7 ~ 21×21의<br />
경우에 대하여 실험<br />
하였고 , 패치의 크기가 17×17일 경우 상관계수 값이 0.888로<br />
가장 우수하다는 결<br />
론을 얻었다.<br />
5x5 Pixels<br />
표고점위치<br />
그림 2.3<br />
패치크기의 예<br />
Gruen et al.(2003) 24) 은 탈레반 정권에 의해 2001년 3월에<br />
파괴된 바미얀 석불<br />
의 복원을 위해 영상정합기법을 사용하였다 . 사용된 사진은 1970년에<br />
관광객이 촬<br />
영한 사진을 이용하였는데 , 패치 크기는 17×17, 25×25, 31×31, 41×41 등 4가지<br />
경우에 대하여 3 차원 모델로 구현하였다 .<br />
Zhang et al.(2006) 25) 은 본 <strong>연구</strong>에서 사용하는 Socet Set의 ATE기능을<br />
이용하<br />
22) Behan, A., 2000, “On the Matching Accuracy of Rasterised Scanning Laser Altimeter<br />
Data”, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 33(B2),<br />
pp.75-82, Amsterdam, Netherland<br />
23) Lee, H. et al., 2001, “Object’s Surface Roughness Measurement using a High Resolution<br />
Digital Camera”, Fédération Internationale des Géomètres(FIG), International Conference<br />
24) Gruen, A., Remondino, F. and Zhang, L., 2003, “Automated Modeling of the Great Buddha<br />
Statue in Bamiyan, Afghanistan” International Society for Photogrammetry and Remote<br />
Sensing, Vol. 34(3), Munich, Germany<br />
25) Zhang, B., Miller, S., Venecia, K.D. and Walker, S., 2006, “Automatic Terrain Extraction<br />
using Multiple Image Pair and Back Matching”, American Society of Photogrammetry and<br />
-20-<br />
7x7 Pixels
여 비행 활주로가 있는 평탄한 지역에서 수치표고모형을 생성하기 위한 알고리즘을<br />
개발하면서 15×15 의 패치 크기를 기준으로 하여 정확도를 평가하였다 .<br />
IMAGINE AutoSync(2006) 26)에서는 패치 크기를 11×11로<br />
기본값으로 설정하고<br />
있으며 , 상관계수의 임계값은 0.6~0.99의<br />
값으로 입력할 수 있도록 하고 기본값으<br />
로 0.8 로 설정하고 있다 .<br />
위성영상을 이용할 경우 패치의 크기는 위성영상이 가지고 있는 공간 해상도에<br />
따라 다르게 나타난다 . 프랑스의 SPOT 위성영상을 사용하는 경우 SPOT1․2․3․4호 기의 panchromatic 영상은 10m의 공간해상도로서 9×9의<br />
패치 크기에서 가장 좋<br />
은 결과를 얻을 수 있었으며 , 11×11을<br />
사용하여 영상을 처리할 경우 안정성은 좋<br />
으나 세밀함에 있어서는 9×9 보다는 다소 떨어지는 현상이 있다 . 국내의 한 프로그<br />
램에서는 9×9 패치 크기를 기본값으로 설정하고 있다 .<br />
이와 같이 패치의 크기와 상관계수 값은 다양하게 사용할 수 있다 . 따라서 본 연<br />
구에서는 각 경우의 수를 고려하여 각 <strong>밴드</strong>별 입체영상의 좌우 영상에 대하여 표고<br />
점 주위로 7×7, 11×11, 15×15, 19×19, 23×23의<br />
패치 크기로 결정하여 각각에<br />
대한 상관계수를 구하고 , 정확도가 우수한 입체영상이 유사성에서도 우수함을 확인<br />
하였다 . 또한 0.5 이상의 상관계수에 대한 임계값을 기준으로 상관계수가 우수한<br />
표고점의 수량을 확인하여 수치표고모형의 정확도가 우수한 입체영상의 조합이 상<br />
관계수에서도 동일하게 우수하다는 것을 검증하고자 하였으며 , 표 2.1에<br />
<strong>연구</strong>방법<br />
을 요약 하였다.<br />
Remote Sensing, AnnualConferenceReno,Nevada<br />
26) IMAGINE AutoSync, 2006, 『 IMAGINE AutoSync White Paper』<br />
-21-
표 2.1 <strong>연구</strong>방법 요약<br />
<strong>연구</strong>방법 적용기준 내용<br />
수치표고모형<br />
정확도 평가<br />
입체영상의<br />
상관관계분석<br />
표준편차<br />
평균제곱근오차<br />
표준편차와<br />
공분산<br />
-<strong>밴드</strong>별<br />
입체영상조합으로부터 수치표고모형<br />
생성<br />
-수치표고모형을<br />
기준자료인 수치지도의 표고<br />
점과 비교하는 정확도 평가<br />
-정확도<br />
우수한 <strong>밴드</strong> 확인<br />
-<strong>밴드</strong>별<br />
입체영상조합으로부터 수치표고모형<br />
생성<br />
-수치표고모형을<br />
기준자료인 수치지도의 표고<br />
점과 비교하는 정확도 평가<br />
-정확도<br />
우수한 <strong>밴드</strong> 확인<br />
-입체조합의<br />
좌우영상에 대하여 기준자료인 수<br />
치지도의 표고점 주위로 5가지<br />
패치 크기인<br />
7×7, 11×11, 15×15, 19×19, 23×23으로<br />
상관관계 분석<br />
-수치표고모형<br />
정확도 평가가 우수한 <strong>밴드</strong>가<br />
상관관계에서도 어느 정도 우수한지를 확인함<br />
으로써 두 관계에 대한 검증<br />
-22-
2.7 기대효과<br />
본 <strong>연구</strong>에서는 컬러항공사진영상으로부터 <strong>밴드</strong>별로 각각 분리한 입체영상을 이용<br />
함에 따라 수치표고모형을 생성하는 시간의 단축과 영상의 저장 공간을 적게 사용<br />
할 수 있도록 하여 각 <strong>밴드</strong>별 입체영상으로부터 수치표고모형을 생성하였다 . 그리<br />
고 수치표고모형의 정확도를 평가하기 위한 방법으로 각각의 <strong>밴드</strong>별로 생성된 수치<br />
표고모형을 기존의 정확도 평가 방법인 평균제곱근오차와 표준편차를 이용하여 그<br />
정확도를 비교하였으며 , 기준자료인 수치지도의 표고점이 위치하는 곳의 주변 픽셀<br />
에 대한 다양한 크기의 패치 영역으로 입체영상의 좌측영상과 우측영상간의 상관관<br />
계를 분석하였다.<br />
이러한 <strong>연구</strong>를 통해 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.<br />
첫째 , 대용량인 컬러항공사진영상의 파일로부터 분리한 <strong>밴드</strong>별 각각의 입체영상<br />
은 파일의 용량이 현저히 줄어들게 된다 . 이는 광범위한 지역을 대상으로 수많은<br />
영상을 이용하여 수행해야 하는 실무에 있어서 많은 저장 공간을 확보해야하는 어<br />
려움을 해결할 수 있을 것이다.<br />
둘째 , 수치표고모형의 정확도가 우수한 입체영상을 사용함으로써 뒤따르는 업무<br />
에 효율적으로 대처할 수 있다 . 수치표고모형을 생성할 경우 필연적으로 나타나는<br />
오류를 판독 편집해야하는 업무량을 현저히 줄일 수 있을 것이다.<br />
셋째 , 정확도 평가 방법에 있어서 기존의 일반적인 평가 방법의 또 다른 대안을<br />
제시함으로써 수치표고모형의 신뢰성을 확보할 수 있을 것이다.<br />
또한 현재 항공사진측량분야의 선진국에서는 항공사진측량장비가 전반적으로 디<br />
지털화를 지향하고 있다 . 기존의 아날로그 필름 기반의 항공사진측량 생산체계는<br />
비용 , 기간 , 효율성 등의 저하를 초래하므로 생산체계 자체를 자동화 및 디지털화<br />
할 수 있는 장비로 대체하고 있는 실정이다 . 즉 기존의 아날로그식 촬영카메라는<br />
점차 그 활용성이 줄어들고 스캔 과정이 필요 없이 항공영상을 획득할 수 있는 디<br />
지털 카메라의 요구가 증가하고 있으며 , 이러한 카메라는 <strong>밴드</strong>별 영상을 획득하게<br />
된다 . 이는 현재 위성영상의 <strong>밴드</strong> 특성에 대한 <strong>연구</strong>는 다양하고 활발하게 <strong>연구</strong>되어<br />
왔으나 항공사진의 <strong>밴드</strong> 특성에 대한 <strong>연구</strong>는 미미한 형편이다 . 따라서 본 <strong>연구</strong>의<br />
결과는 향후 사용하게 될 디지털 카메라의 영상에서도 그 특성을 바로 적용할 수<br />
-23-
있는 사전 <strong>연구</strong>로서 의미가 있을 것이며 , 디지털 카메라를 사용하게 되는 시점에서<br />
바로 실무에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.<br />
-24-
3.1 입체영상 획득<br />
제 3 장 항공사진의 특성<br />
영상의 취득은 센서 (sensor 또는 camera) 에 의하여 이루어진다 . 센서는 대상물로<br />
부터 반사 및 복사되는 전자기파를 취득하는 기기로서 전자기파를 받아들이기만 하<br />
는 수동적 센서와 전자기파를 송신하고 그 반사파를 받아들이는 능동적 센서가 있<br />
다. 27) 수동적 센서는 일정한 조건하에서만 영상 취득이 가능하나 그동안 많은 <strong>연구</strong><br />
개발로 인하여 효용성을 증대시켰으며 , 능동적 센서는 수동적 센서에 비해 영상 취<br />
득이 훨씬 자유로워 최근에 <strong>연구</strong>가 활발해지고 있다 . 본 <strong>연구</strong>에서 촬영한 카메라는<br />
수동적 센서에 해당한다.<br />
3.1.1 촬영용 항공기<br />
지상사진측량에서는 인력 또는 기계 등의 방법으로 사진 경위의 ( 經緯儀 ) 를 28) 촬<br />
영점에 운반하는 데 비하여 공중에서 촬영하는 항공사진측량에서는 항공기가 필요<br />
하다 . 항공계기는 일반항공기 , 비행선 , 기구 및 인공위성 등 공중을 운행하는 일체<br />
를 총칭한다 . 일반적으로 항공기는 일반항공기로 보통 프로펠러로 추진하는 항공기<br />
가 많이 이용된다. 29)<br />
현재 항공사진촬영을 위해 국내의 6개 항측회사가 보유하고 있는 항공기는 총 8대<br />
이며 , 이들의 내역은 표 3.1 에 나타난 바와 같다 . 표에서 볼 수 있는 바와 같이 현<br />
재 국내에서 사용되고 있는 항공기는 A사가 보유하고 있는 1 대를 제외하면 , 나머지<br />
는 모두 미국의 CESSNA 사에서 제작한 경항공기를 이용하고 있음을 알 수 있다 .<br />
이들 항공기는 모두 프로펠러를 이용한 추진 방법을 채택하고 있으며 , 항공사진측<br />
량의 원활한 수행을 위해 요구되는 최소 속도인 180km/h 이상의 유효속력을 유지<br />
할 수 있도록 설계되어 있다 . 또한 항공기에 장착되어 있는 카메라 및 부수장비의<br />
전원 공급을 위해 기본적으로 12V 이상의 출력 전압을 나타내고 있다 .<br />
27) 대표적인 수동적 센서로서는 항공사진측량용 카메라 ,Landsat 위성영상 ,SPOT 위성영상 , 우리나<br />
라의 아리랑 1․2 호 (KOMPSAT1․2) 공 Laser인 LiDAR 등이 있다 .<br />
위성영상 등이 있으며 , 능동적 센서로는 Radarsat 위성영상 , 항<br />
28) 사진 경위의 ( 經緯儀 , phototheodolite) 는 수평과 수직각을 재는데 사용<br />
29) 유복모 , 2001, 『 사진측량학개론 』<br />
, 사이텍미디어<br />
-25-
보유업체 항공기<br />
기종<br />
표 3.1 국내 항공기 보유현황 및 제원 30)<br />
제조사 제조년도 출력전압 유효속력 추진방식 자동<br />
A사 SF-600 AGUSTA 1981 24-28V 243km/h Prop.<br />
B사 TU-206G CESSNA 1980 28V 220km/h Prop.<br />
C사<br />
-26-<br />
항법장치<br />
TU-206G CESSNA 1979 28V 220km/h Prop. CCNS-4<br />
T-207 CESSNA 1969 12V 216km/h Prop.<br />
D사 TU-206G CESSNA 1985 28V 220km/h Prop.<br />
E사<br />
C-208 CESSNA 2000 28V 270km/h Prop.<br />
C-206 CESSNA 1990 12V 216km/h Prop.<br />
F사 C-208 CESSNA 1994 28V 270km/h Prop. ASCOT<br />
그림 3.1 촬영용 항공기<br />
30) 조우석 , 2002, 『 항공사진 품질향상 방안에 관한 <strong>연구</strong> Ⅰ』<br />
, 국토지리정보원
이러한 항공기는 세계 여러 나라에서 여객용 , 화물용 , 레저용 , 촬영용으로 활용하<br />
고 있으며 , 본 <strong>연구</strong>에서 사용한 항공사진 촬영 항공기는 최신기종의 하나인<br />
CESSNA사의 Caravan 208 기종 ( 그림 3.1) 으로서 최대속도 340km/h, 항속거리<br />
2000km, 촬영고도 8.5km 의 기능을 갖추고 있으며 , 촬영용 항공기로서는 중형에<br />
해당한다.<br />
3.1.2 입체영상 획득을 위한 촬영경로<br />
일반적으로 촬영비행에는 항공기의 조종사 이외에 촬영사가 동승하여 사진기의<br />
조작과 촬영을 한다 . 촬영은 지정된 촬영경로에서 촬영고도의 15% 이내로 하고 , 고<br />
도는 지정고도의 5% 이상 진동하지 않도록 직선상에서 일정고도로 비행하면서 촬<br />
영한다 . 촬영경로는 촬영지역을 완전히 덮고 촬영경로 사이의 중복도를 고려하여<br />
결정한다 . 도로라든가 하천과 같은 선형 지역을 촬영할 때는 이것에 따른 직선 촬<br />
영경로를 조합하여 촬영을 수행하지만 일반적으로 넓은 지역을 촬영할 경우에는 동<br />
서방향으로 직선 촬영경로를 취하여 계획한다. 31) 촬영은 태양각이 45° 이상이 최적<br />
이나 일반적으로 태양각이 30° 이상인 쾌청일로서 시각은 오전 10시부터 오후 2시<br />
경까지이다 . 우리나라의 연평균 쾌청일수는 80 일 정도이다 . 32) 대축척 사진은 높은<br />
구름이 어느 정도 있어도 낮은 고도로 시계가 확보되므로 태양각이 30° 이상인 경<br />
우에 촬영이 가능하다.<br />
이와 같이 사진의 음영이 사진의 상하변에 직교하도록 함은 도화작업에 있어서<br />
사진을 입체시할 때 그 비고감( 比高感 ) 33)을 얻기 쉽게 하기 위해서다 . 또한 지역이<br />
남북으로 긴 경우는 후속하는 작업의 기준점 배치 , 도화능률 등의 경제성을 고려하<br />
여 남북방향으로 촬영경로를 계획한다 . 따라서 <strong>연구</strong> 대상지역의 특성에 따라 촬영<br />
경로를 남북방향으로 촬영하여 항공사진을 획득하였다.<br />
31) 국토지리정보원 , 2006, 『 항공사진측량작업내규 』 , 제 17조<br />
촬영방향<br />
32) 조우석 , 최병길 , 이창경 , 1997, 『 수치지도 정확도 향상방안 <strong>연구</strong> 』 , 국토개발<strong>연구</strong>원<br />
33) 높고 낮음의 정도를 의미함 . 이와 유사한 용어로 과고감 ( 過高感 ) 은 사진을 입체시하면 산지는 실<br />
제보다 돌출하여 높고 기복이 심하며 계곡은 실제보다 깊고 산복사면은 실제의 경사보다 급한 감<br />
을 준다 . 즉 , 과장되어 보인다 . 과고감은 부상도와 관찰자의 경험이나 심리 또는 생리적인 작용 등<br />
이 복잡하게 합해서 생기는 것이다 . 과고감은 지표면의 기복을 과장하여 나타낸 것으로 낮고 평탄<br />
한 지역에서의 지형판독에 크게 도움이 되는 반면 , 사면의 경사가 실제보다도 급하게 보이기 때문<br />
에 주의가 필요하다.<br />
-27-
3.1.3 입체영상 획득을 위한 사진중복도<br />
사진 중복도에는 종중복(over lap, end lap: p ) 과 횡중복 (side lap: q ) 으로 나누어<br />
진다 . 종중복은 촬영진행방향의 중복으로 입체시를 위하여 최소한 50% 이상이어야<br />
하며 , 횡중복은 촬영경로간 즉 , 촬영하는 비행 코스간의 틈을 없애기 위하여 최소한<br />
5% 이상을 요구하고 있다 . 그러나 일반적으로 종중복 60%, 횡중복 30% 를 택하고<br />
있다 . 또한 산악지역이나 고층빌딩이 밀집된 지역 ( 한 사진이나 한 입체 영역에서 비<br />
고가 촬영고도의 10% 이상이 되는 지역 ) 은 사각부 (dead area) 34)를 없애기 위하여<br />
중복도를 10~20% 이상 증가시킨다 . 그림 3.2는<br />
중복촬영에 따른 비행 방향을 나<br />
타내고 있다.<br />
그림 3.2 중복촬영 (p:60%, q:30%)<br />
34) 사진을 촬영시 항공기의 심한 편류 또는 대상지역의 지나친 비고 등으로 인하여 촬영에서 누락되<br />
는 부분이 발생할 수 있다 . 이것을 방지하기 위하여 중복도를 높여서 촬영하거나 재촬영을 실시함 .<br />
-28-
3.2 항공사진측량용 카메라<br />
사진측량용 측정기기 중에서 가장 중요한 것 한가지만을 언급하기 어려울 정도로<br />
대부분의 기기가 중요한 역할을 한다 . 그러나 사진을 이용한다는 관점에서 보면 카<br />
메라가 그 중의 가장 중요한 기기일 것이다 . 사진측량을 원활히 수행하기 위해서는<br />
사진의 기하학과 카메라에 대한 기초지식 , 그리고 작동법의 이해는 필수적이다 . 최<br />
근 사진측량의 놀라운 발전은 정밀 측정용 카메라의 개발과 데이터 인터페이스의<br />
편리성을 도모하였다 . 카메라의 개발 중의 가장 현저한 발전은 왜곡을 거의 제거시<br />
킨 고해상도의 렌즈 제조와 자료 부분에서 수치자료의 입 ․출력이<br />
용이해졌다는 점<br />
이다.<br />
항공사진측량용 카메라는 일반 카메라와는 매우 다르다 . 항공사진측량용 카메라<br />
의 기본적인 요소는 고품질의 기하학을 유지할 수 있는 렌즈를 사용하는 것이다.<br />
항공 카메라는 연속적으로 많은 사진을 신속하게 촬영하고 기하학적으로 안정한 형<br />
상을 기록할 수 있어야 한다 . 또한 고속 비행 중에 촬영을 수행하여야 하기 때문에<br />
비행속도와 연관되는 렌즈와 셔터를 갖추어야 하고 , 항공기의 진동과 기후의 악조<br />
건 속에서도 효율적으로 임무를 수행할 수 있어야 한다 . 항공 카메라는 일반적으로<br />
60~150m 이상의 롤필름을 담을 수 있는 필름 통 (magazine) 을 사용한다 . 현재의<br />
카메라는 유리판 위를 지나는 대상물을 자동으로 촬영하도록 개발되어 있어 일률적<br />
인 사진측량을 가능하게 한다.<br />
3.2.1 항공사진측량용 카메라의 특성<br />
항공사진측량용 카메라는 반드시 사진지표 (fiducial mark) 가 있으며 , 내부표정의<br />
제원을 갖춘 것으로 렌즈가 그 생명이다 . 항공사진측량용 카메라를 일반 카메라와<br />
비교하면 다음과 같은 특징이 있으며 , 표 3.2는<br />
피사각에 따른 카메라의 종류를 나<br />
타내고 있다.<br />
• 초점거리가 길다(88~300mm).<br />
• 렌즈의 지름이 크다.<br />
• 왜곡이 극히 적으며 왜곡이 있더라도 역의 왜곡을 가진 보정판을 이용함으로써<br />
왜곡을 없앨 수 있다.<br />
• 피사각이 크다.<br />
•<br />
거대하고 중량이 크다.<br />
-29-
•<br />
•<br />
•<br />
•<br />
•<br />
표 3.2 피사각에 따른 항공사진측량용 카메라의 종류 35)<br />
종류 렌즈의 초점거리 사진의 크기 필름의 길이 최단셔터<br />
피사각 (mm) (cm) (m) 간격 ( 초 )<br />
보통각<br />
카메라<br />
광각<br />
카메라<br />
초광각<br />
카메라<br />
50°<br />
60°<br />
300<br />
210<br />
셔터의 속도는 0.01~0.001 초이다 .<br />
필름은 폭 24cm, 길이 200ft, 500ft 의 것을 주로 이용한다 .<br />
파인더 (finder) 로 사진의 중복도를 조정한다 .<br />
주변부라도 입사하는 광량의 감소가 거의 없다.<br />
해상력과 선명도가 높다.<br />
3.2.2 항공사진의 중심투영<br />
23×23<br />
18×18<br />
항공사진측량용 카메라로 촬영한 항공사진은 지도와는 근본적으로 투영 방식에<br />
차이가 있다 . 즉 , 지도는 정사투영 (orthogonal projection) 인데 비해 사진은 렌즈를<br />
통한 중심투영 (central projection) 에 의해 상 ( 像 ) 이 만들어진다 . 사진은 렌즈의 중<br />
심점에서는 지도와 같이 정사의 형태를 띠지만 중심에서 멀어질수록 상이 바깥쪽으<br />
로 늘어나서 실제의 위치가 달라지는 변위 (displacement) 가 발생한다 . 또한 지형의<br />
기복에 따라서도 생기는데 기준면보다 높은 곳은 이보다 바깥쪽으로 쏠리고 기준면<br />
보다 낮은 곳은 안쪽으로 변위가 발생한다 . 가령 피라미드가 그림 3.3과 같이 3×3<br />
의 배열로 되어 있을 때 피라미드 5의<br />
상공에서 항공사진을 촬영할 경우 사진에 나<br />
타나는 상은 가운데에 있는 것은 피라미드의 상부가 중심에 맺어지지만 가장자리<br />
피리미드의 상부는 바깥쪽으로 기울어져 보이게 된다.<br />
35) 유복모 , 2004, 『 디지털측량공학 』 , 박영사<br />
-30-<br />
300<br />
120<br />
2.5<br />
2<br />
90° 125~153 23×23 120 2<br />
사용목적<br />
도시관측,<br />
산림조사용<br />
일반도화,<br />
판독용<br />
120° 88 23×23 60 3.5 소축척도화용
3.2.3 항공사진측량용 카메라의 종류<br />
세계적으로 가장 많이 사용하는 카메라는 두 가지 형태로서 대표적인 제조사는<br />
는 Leica-Geosystems( 미국 ) 사와 Z/I Imaging( 미국 ) 사가 있다 . Leica-Geosystems<br />
의 카메라는 RC8, RC10, RC20, RC30 등이 있으며 , Z/I Imaging의<br />
카메라는<br />
RMK TOP 15, RMK TOP 30 등이 있다 . 현재 국내에서 가장 널리 사용하는 카메<br />
라는 RC20, RC30, RMK TOP 15 모델로서 표 3.3은<br />
대표적인 두 모델을 보여주<br />
고 있다.<br />
1 2 3<br />
4 5 6<br />
7<br />
8<br />
그림 3.3<br />
높이차에 의한 변위<br />
-31-<br />
9
표 3.3 항공사진측량용 카메라<br />
구분 RC30 RMK TOP 15<br />
외형<br />
제조사 Leica-Geosystems Z/I Imaging<br />
초점거리 153.66mm 152.54mm<br />
무게 158kg 155kg<br />
사진형태<br />
카메라의 특성상 장기간 사용하게 되면 왜곡 또는 편차가 발생하게 된다 . 이러한<br />
문제점을 해결하지 않은 상태에서 사진을 촬영하여 지도 또는 기타 지형정보를 제<br />
작 생성하였을 경우 심각한 오류를 범하게 된다 . 따라서 카메라의 사용 기간에 따<br />
라 정기점검을 함으로써 오차를 최소화 하고 있다.<br />
(1) 카메라 검정 (camera calibration) 정보<br />
항공사진 상에 표시된 지표 중 서로 마주보고 있는 것을 직선으로 연결하였을<br />
때 , 그 교차점이 항공사진의 주점 (fiducial center or principal point) 이 된다 . 그러<br />
나 실제로 지표들의 교차점은 사진 주점과 어느 정도 위치 편차를 가지고 있으며,<br />
-32-
이 값을 검정 기록상의 지표 위치와 비교함으로써 사진의 신축 정도 및 방향을 측<br />
정하고 이로부터 왜곡을 보정할 수 있다.<br />
(2) 렌즈 왜곡 (lens distortion) 보정<br />
카메라의 검정 기록에 나타나있는 자료 중 지표 위치와 함께 중요하게 다루어지<br />
는 것이 바로 렌즈 왜곡 자료이다 . 렌즈 왜곡은 방사 방향의 왜곡 (radial<br />
distortion) 과 접선 방향의 왜곡 (tangential distortion) 으로 나누어지며 , 이 중 대칭<br />
형으로 나타나는 방사 왜곡이 렌즈 왜곡에 절대적인 영향을 미치므로 일반적으로<br />
방사 방향의 왜곡만을 보정하는 경우가 많다.<br />
카메라의 렌즈 왜곡은 근본적으로 렌즈 내부의 밀도가 불균질하여 렌즈를 통과한<br />
빛이 이상적인 방향으로 굴절하지 못하기 때문에 발생하는 현상이며 , 통상적으로<br />
모든 렌즈에 대해 실험실에서 collimator를<br />
이용해 이 왜곡의 정도를 실측한 뒤 이<br />
를 카메라 검정 기록에 수록하고 있다.<br />
카메라 검보정을 해야 하는 기간은 운영하는 조건에 따라 다르게 된다 . 즉 , 운영<br />
시간 , 촬영사진수량 , 사용하는 환경 , 보관 환경 등에 영향을 받으며 , 일반적으로 요<br />
구되는 검정 기간은 2~4년 이며 36) , 본 <strong>연구</strong>에서 사용하는 항공사진은 최신의 장비<br />
인 RC30 카메라로 촬영하였고 , 카메라 검보정은 2002년 10 월에 실시하였다 .<br />
3.3 항공사진측량용 필름의 종류<br />
항공사진측량용으로 사용하는 필름은 그 종류가 매우 다양하나 크게 두 가지로<br />
구분할 수 있다 . 흑백 (panchromatic) 필름은 현재 가장 많이 사용되고 있는 것으로<br />
서 일반적으로 지도제작의 표준처럼 활용되어 왔다 . 최근 사진측량뿐만 아니라 원<br />
격탐사 등에서도 컬러 필름을 이용하는 것이 급격하게 증가하고 있다 . 이는 흑백<br />
보다는 달리 컬러는 인간의 시각적인 효과에 커다란 이점이 있기 때문이다. 37)<br />
항공사진촬영을 위해 많이 쓰이는 필름으로 카트리지 속의 축에 감아 넣거나 또<br />
는 종이로 된 보호용지와 함께 이용한다 . 휴대가 간편하고 암실이 아닌 곳에서도<br />
36) Leica-Geosystems, 1995, 『 RC30 Technical Reference Manual』<br />
37) Lillesand, T.M. and Kiefer, R.W., 1994, 『 Remote Sensing and Image Interpretation 』 ,<br />
Third Edition, Wiley<br />
-33-
필름 교환이 가능하지만 촬영 도중에 필름을 바꿔 쓸 수 없고 , 일부만 현상 할 수<br />
있다는 제약점을 가지고 있다 . 일반적인 필름의 길이는 약 150m에<br />
해당하기 때문<br />
에 소규모 지역을 촬영하고자 할 때는 암실에서 필요한 길이만큼 잘라 사용함으로<br />
써 비용을 절감하기도 한다 . 촬영이 완료된 필름은 현상과정을 거쳐 상이 반전되어<br />
찍히는 음화필름 원판이 만들어지게 된다.<br />
국내의 항공사진촬영 분야에서는 흑백필름의 경우 KODAK사의 Double-X 2405<br />
필름을 대부분 사용하고 있으며 , 컬러필름의 경우 KODAK사의 Aerocolor-Ⅲ<br />
2444 필름이 가장 많이 사용되고 있다 . 표 3.4는<br />
국내에서 일반적으로 많이 사용하<br />
는 필름의 종류를 나타내고 있다. 38)<br />
표 3.4 국내에서 사용 중인 필름의 종류<br />
종류 제조사 필름명 필름폭(inch) 필름두께(mil) 사용고도(m)<br />
흑백<br />
KODAK<br />
Plus-X 2402 9.5 4.3 650~6,000<br />
Double-X 2405 9.5 4.4 650~6,000<br />
AGFA PAN200PE 9.4 4.3 650~6,000<br />
컬러 KODAK<br />
Aerocolor-Ⅲ<br />
2444<br />
Aerocolor-Ⅲ<br />
2445<br />
출처 : 국토지리정보원 2002<br />
-34-<br />
9.5 5.2 650~6,000<br />
9.5 4.0 650~6,000<br />
38) 조우석 , 2002, 『 항공사진 품질향상 방안에 관한 <strong>연구</strong> Ⅰ』<br />
, 국토지리정보원
컬러음화 컬러양화 흑백음화 흑백양화<br />
그림 3.4 필름의 종류<br />
컬러음화필름은 대체로 붉은 색을 띠게 되는데 이는 현상과정에서 사용하는 약품<br />
에 따라 약간의 차이가 있으며 , 그림 3.4 는 대표적인 필름의 형태를 나타내고 있다 .<br />
3.4 항공사진 전용 필름 스캐너<br />
항공사진은 필름 상에 아날로그 형식의 자료로 촬영이 되므로 이를 컴퓨터에서<br />
처리하기 위해서는 수치 (digital) 형식의 자료로 변환해야 한다 . 이러한 변환에 사용<br />
되는 것이 스캐너이며 , 스캐너의 정밀도에 따라 수직 또는 수평 방향의 왜곡이 발<br />
생할 수 있다 . 통상적으로 항공사진 전용스캐너의 경우 약 0.001mm 이내의 정밀도<br />
를 가지고 있다. 39) 수치화된 항공사진영상에 있어서 이러한 오차는 거의 보정이 불<br />
가능하므로 작업의 정밀도를 위해서는 스캐너의 정밀도에 대한 검증이 반드시 선행<br />
되어야 한다.<br />
일반적으로 항공사진 전용스캐너에 의해 제작된 수치영상은 기계적인 오차를 포<br />
함하게 된다 . 항공사진 스캐너상에서 스캔할 필름을 이동시키거나 또는 센서를 이<br />
동시키는 가이드 레일 (guide rail) 이 불완전할 경우에는 대상물과 센서 사이에서 직<br />
교성 (orthogonality) 을 유지하지 못하게 되며 , 그 결과 포인팅 오차 (pointing error)<br />
를 유발시키게 된다.<br />
또한 가이드 레일이 불완전한 경우에는 센서와 대상물 사이의 거리가 변화하게<br />
되므로 축척오차 (scaling error) 와 초점오차 (focusing error) 가 발생하게 된다 . 스캔<br />
과정에서 센서나 대상물을 이동시키는 데는 해석식 도화기에서와 마찬가지로 서보<br />
39) 한국환경정책평가<strong>연구</strong>원 , 2000, 『 정사항공사진기초 』<br />
-35-
모터가 이용된다 . 서보모터가 기준속도 보다 고속이나 저속으로 작동되는 경우에는<br />
이동오차 (motion error) 가 발생될 수 있으며 , 이는 일반적으로 서보모터시스템 내<br />
에서 보정된다.<br />
스캐너의 시준오차 , 축척오차 , 초점오차 , 이동오차 등은 기하학적 오차 (geometric<br />
error) 를 발생시키게 되고 , 불균일한 영상소의 배열을 만들게 된다 . 스캐너 내의 조<br />
명이 고르지 못한 경우나 센서에 줄무늬가 존재하는 등의 방사오차(radiometric<br />
error) 가 발생할 경우에 기하학적 오차는 더욱 뚜렷이 나타나게 된다 .<br />
스캐너의 검정 및 보정 후에도 스캐너내의 오차는 존재하게 된다 . 잔존하는 오차<br />
는 사진좌표를 기준으로 수 ㎛ 의 크기로 나타나게 되며 , 이를 나타내는 데에는 평<br />
균제곱근오차 (RMSE; Root Mean Square Error) 를 이용한다 .<br />
또한 광학적인 해상도인 픽셀의 크기 (pixel size) 를 기준단위로 하여 잔존오차를<br />
나타내기도 한다 . 일반적으로 스캐너의 평균제곱근오차가 0.33픽셀<br />
이하인 경우에<br />
는 매우 양호한 것으로 간주한다.<br />
3.4.1 항공사진용 필름의 스캔 해상도 결정<br />
항공사진을 스캔하여 수치화된 항공사진영상을 활용하기 위해서는 활용도에 따른<br />
적정 해상도를 유지해야 한다 . 스캔 해상도를 높여 수치화 할 경우 지도제작을 위<br />
한 지형 요소의 추출 및 판독은 쉬워지지만 그만큼 용량은 상대적으로 커지게 된<br />
다 . 이는 컴퓨터의 많은 부하와 작업공간의 확보에 무리가 따르게 마련이다 . 반대로<br />
해상도를 낮출 경우 스캔 속도의 향상과 작업공간의 효율적 이용이 가능하다 . 그러<br />
나 필요로 하는 지형 자료의 생성 및 판독이 난해할 수 있는 경우가 발생한다 . 표<br />
3.5 는 스캔 해상도에 따른 파일의 용량을 나타내고 있다 .<br />
이러한 적정 해상도를 결정하기 위해 이현직(2000) 40) 등은 자동내부표정을 통한<br />
항공사진영상의 최적해상도 결정 시험을 하였으며 , 건물의 관리나 단속 작업을 수<br />
행할 경우 수치영상의 픽셀크기는 24~25 ㎛ (1000DPI) 가 적정한 해상도로 나타났<br />
고 , 표정해석을 통한 항공사진영상의 최적해상도 실험결과 지도제작 및 2차<br />
제품<br />
생성을 목적으로 하는 경우에는 20~21 ㎛ (1200DPI) 해상도가 적정하다는 결론을<br />
40) 이현직 , 이승호 , 구대성 , 용민 , 2000, “ 영상데이터베이스 구축을 위한 항공사진의 품질확보방안 ”,<br />
한국지형공간정보학회 논문집 , 제 8권 제 2 호 , pp.89-99<br />
-36-
이끌어 냈다.<br />
표 3.5 스캔 해상도에 따른 항공사진 파일 용량<br />
해상도(DPI) 픽셀크기( ㎛ )<br />
국토지리정보원에서는 수치지도제작 , 정사영상 , 수치표고모형 생성 등 정량적인<br />
목적으로 활용하기 위하여 항공사진을 자동 스캔하는 경우에는 1픽셀의 크기를 21<br />
㎛ (1200DPI) 이상으로 규정하고 있으며 , 사진판독이나 주제도 제작 등 특정 목적으<br />
로 이용하기 위하여 항공사진을 자동 스캔하는 경우에는 1픽셀의 크기가 60~25㎛<br />
(400DPI~1000DPI) 이내 이어야 한다고 규정하고 있다 . 41)<br />
미국은 USGS/EROS42)에서 1940년부터 현재까지 NASA, 공군 , 해군 등 각 기관<br />
으로부터 획득한 역사적인 사진자료를 1970년대에 설립된 EROS Data Center에서<br />
수치화하여 제공하고 있다 . 이러한 자료는 축척 , 크기 , 품질 , 대상영역 등이 모두 다<br />
41) 국토지리정보원 , 2002, 『 영상지도제작에관한작업규정 』 , 제 8조<br />
최적해상도<br />
42) 미국지질조사국 (U.S. Geography Survey) 의 EROS(Earth Resources Observation and Science)<br />
에서는 항공사진 , 위성사진 , 지형자료 등 미국의 모든 자료를 관리하고 있다 .<br />
-37-<br />
저장용량(MBytes)<br />
흑백 컬러<br />
400 63.5 14.1 42.3<br />
600 42.3 31.7 95.2<br />
800 31.8 56.4 169.2<br />
1000 25.4 88.1 264.3<br />
1200 21.2 128.9 386.7<br />
1400 18.1 172.7 518.0<br />
1600 15.9 225.6 676.7<br />
1800 14.1 285.5 856.4
르고 롤필름의 형태도 있다 . 제공하는 스캔 해상도는 42 ㎛ ~14㎛<br />
의 크기로 수치화<br />
한 자료를 제공한다 . 또한 1987년부터 NAPP(National Aerial Photography<br />
Program) 계획에 따라 5~7년<br />
간격으로 항공사진을 동일한 해상도의 크기로 스캔<br />
하여 수치화된 항공사진영상을 제공하고 있다. 43) 2004년 7월에는<br />
이러한 필름을<br />
수치화하여 제공하기 위한 스캔 해상도를 21㎛ 44)으로 표준화 하였다.<br />
3.4.2 항공사진 필름 스캔방식<br />
항공사진필름을 수치화하는 스캔 방식에 있어서 사진측량용 스캐너는 평면형(flat<br />
beds) 이다 . 드럼형식 스캐너는 사진측량에서 필요로 하는 정밀한 기하학적 정확도<br />
를 만족시키지 못하며 , 실제적으로 항공사진필름을 드럼에 완전히 밀착되도록 붙이<br />
는 것이 불가능하다 . 게다가 평면형 스캐너의 편리성에 비해서 드럼형식 스캐너를<br />
사용할 경우 작업의 흐름과 처리에 불편함이 따른다 . 그래픽 분야에서 평면형 스캐<br />
너의 수용으로 드럼형식의 스캐너는 1996 년 말 이후 시장에서 완전히 사라졌다 .<br />
그러나 평면형 스캐너는 드럼형식에 비해 방사학적 정확도를 만족시키지 못하였다.<br />
평면형 스캐너의 이러한 문제로 최근에 몇 년 동안 선형배열의 CCD 45) 센서를 사<br />
용하게 되었고 , 정밀한 방사학적 기하학적 정확도를 만족하게 되었다 .<br />
항공사진 전용 스캐너는 CCD 의 배열 상태에 따라 영역방식 (square, area) 과 선<br />
형방식 (linear) 으로 분류한다 . 영역방식은 사진 전체에서 일부분의 정방형 영역크기<br />
로 스캔하고 다음 옆으로 센서가 이동하여 동일 크기로 스캔하여 가는 방식으로 영<br />
상을 저장한다 . 선형방식은 문서 스캔 , 팩스 , 복사기에서 볼 수 있는 형태로 한 번<br />
에 사진 폭 (swarth) 만큼 센서가 이동하면서 영상을 저장한다 . 국내에서 보유하고<br />
있는 스캐너는 영역방식과 선형방식을 사용하고 있으며 , 그 특징은 표 3.6에<br />
정리<br />
하였다.<br />
43) URL: http://edc.usgs.gov/products/aerial.html<br />
44) Smith, T.B., 2005, “USGS National Center for Earth Resources Observation and Science<br />
(EROS) Analog Archive Preservation Efforts”, Ensuring Long-term Preservation and Adding<br />
Value to Scientific and Technical Data 2005, Edinburgh, UK<br />
45) Charge Coupled Device 의 약어로서 빛을 전기 신호로 바꾸어주는 일종의 센서이다 . 항공사진전<br />
용스캐너는 일반스캐너와는 달리 반드시 필름을 사용해야 한다 . 따라서 필름에 빛을 쏘아주고 반<br />
대편에 CCD 검출자를 설치하여 투과된 필름의 상을 저장한다 .<br />
-38-
표 3.6 국내 항측사 보유 스캐너의 종류<br />
모델명 DSW600 PhotoScan TD UltraScan5000<br />
제조사 Leica-Geosystems( 미국 ) Z/I Imaging( 미국 ) Vexcel( 오스트리아 )<br />
국내보유사 중앙항업 , 아세아항측<br />
-39-<br />
국토지리정보원,<br />
한진정보통신<br />
아세아항측,<br />
삼아항업,<br />
동영항업<br />
CCD배열 Area Tri-Linear Tri-Linear<br />
센서<br />
해상도<br />
Scanning<br />
times<br />
Geometric<br />
Accuracy<br />
Output<br />
Format<br />
외관<br />
5~400㎛<br />
2min./sheet<br />
(B/W, 12.5 ㎛ )<br />
출처 : 제조사 brochure<br />
기준<br />
7,14,21,28,56,<br />
112,224㎛<br />
6min./sheet<br />
(B/W, 14 ㎛ )<br />
2.5~500㎛<br />
6min./sheet<br />
(B/W, 25 ㎛ )<br />
±2㎛ ±2㎛ ±2㎛<br />
Tiff, Jpg etc Tiff, Jpg etc Tiff, Jpg etc
제 4 장 수치표고모형의 정의와 생성<br />
4.1 수치표고모형의 정의<br />
지난 20 년간 정사영상의 생성과 이용이 꾸준히 증가 되었으며 , 특히 최근 10년<br />
동안 원각탐사와 GIS 분야에서 수치정사영상과 수치표고모형 (<strong>DEM</strong>) 46)의 활용은 현<br />
격히 증가 되었다 . 정사영상은 일반인 , GIS 이용자 , 지도제작자 그리고 대중매체에<br />
이르기까지 어떤 주제정보 ( 예 , 지적도 , 시설물도 , 배수망 , 등고선 , 군부대 배치 등 )<br />
를 중첩시키기 위해 사용되었으며 , 최근 데스크탑 소프트 -카피<br />
사진측량 시스템을<br />
사용하여 GIS 의 입력 자료로서 수치표고모형과 정사사진을 생성하고 있다 . 47)<br />
수치표고모형은 지리정보시스템 (GIS; Geographic Information Systems) 에서 없<br />
어서는 안 될 중요한 요소다 . 수치표고모형은 규칙적인 격자나 삼각형으로 연결된<br />
임의의 표고점을 이용하여 표면의 표고 (x, y, z) 를 표현한다 . 표고자료에서 가장 중<br />
요한 원천자료는 항공사진과 위성영상인데 , 대부분의 경우 사진측량을 이용한 지도<br />
제작으로부터 수치표고모형을 얻어낸다 . 더욱이 사진측량학자들은 수치표고모형을<br />
생성하고 보간하는 알고리즘을 발전시키는 데 많은 기여를 하였다. 48)<br />
수치표고모형이 대중화된 것은 1950 년대 중반인데 , 이는 컴퓨터가 처음으로 디지<br />
털 자료를 저장할 수 있게 된 때였다 . 수치표고모형이 도로의 계획과 건설에 적용<br />
된 이래 지형 및 시설물 해석에 많은 기여를 해왔다 . 수치표고모형은 더욱 개선되<br />
어 지구의 매우 넓은 지역도 표현할 수 있게 되었으며 , 강이나 형태선 (form line)<br />
46) Amhar, F., 1998, “The Generation of True Orthophotos using a 3D Building Model in<br />
Conjunction with a Conventional DTM”, International Society for Photogrammetry and<br />
Remote Sensing, Vol.32(4)<br />
(1) DTM(Digital Terrain Model) :<br />
고모형으로서 2.5 차원의 자료이다 .<br />
식생 즉 , 나무의 높이 값을 제외한 지형의 표면을 묘사하는 표<br />
(2) DBM(Digital Building Model) : 인위적으로 만들어진 구조물을 포함하는 것으로서 DTM보다<br />
더 복잡한 자료구조를 표현하는 3 차원 자료이다 .<br />
(3) DSM(Digital Surface Model) : 대상지역의 표면에 대한 자료로서 표면이 노출된 지역에서는<br />
DTM 과 유사하고 , 도심 지역에서는 DTM과 DBM 의 조합과 동일하다 . 즉 도심지역의 동일 위치 영<br />
역에서는 DTM과 DBM 이 동시에 존재한다 . 따라서 DSM 은 진정한 정사영상 생성 (true<br />
orthophoto) 을 위한 완전한 기하학적인 표면을 묘사하는 것이다 .<br />
47) Jensen, J.R., 2000, 『 Remote Sensing of the Environment 』 , Prentice Hall<br />
48) 유복모 , 토니쉥크 , 2003, 『 현대 디지털 사진 측량학 』<br />
, 피어슨 에듀케이션 코리아<br />
-40-
등 표면의 세부 특징과 같은 지질학적 특징까지도 다룰 수 있게 되었다.<br />
수치표고모형의 목적은 지구의 표면이나 대상물의 표면을 컴퓨터로 나타내기 위<br />
함이다 . 불연속적인 3 차원의 점들로 구성된 자료기반 (data base) 관리체계를 이용<br />
하여 지형을 수치적으로 표현한다 . 이러한 체계를 이용하는 장점은 수치표고모형으<br />
로부터 여러 결과들을 유도할 수 있고 , 이것을 GIS의<br />
다른 자료 층과 결합하여 활<br />
용할 수 있다.<br />
표고자료의 형태는 두 가지로 구분할 수 있다 . 첫째 , 집단표고자료 (mass<br />
elevation data) 는 어떤 특별한 의미를 갖고 있지 않은 지역에서의 수직위치정보를<br />
갖고 있는 임의의 점들을 말한다 . 해석도화기에 의해 취득된 윤곽과 격자 또는 표<br />
면<strong>특성과</strong> 아무 관련이 없는 넓은 지역에 분포된 점들이 이런 범주에 포함된다 . 둘<br />
째 , 표면구조 (surface structures) 를 표현하는 자료형태는 표면을 복원하는 경우에<br />
개별적으로 취급되는 것으로 산의 봉우리나 분지의 바닥 또는 불연속선<br />
(break-line), 형태선 (form line) 과 같은 특징적인 표고점들로 구성된다 . 여기서 불<br />
연속선은 산등성이나 강과 같은 지형표면의 물리적 모서리를 나타내며 , 형태선은<br />
지형의 다른 부분에 비해 더 높은 만곡의 매끄러운 표면모서리를 표현한다.<br />
일반적으로 컴퓨터를 통해 수치적으로 표면을 표현하는 데는 격자형(raster,<br />
grid) 수치표고모형과 불규칙 삼각망 (TIN; Triangulated Irregular Network) 수치<br />
표고모형의 두 가지 방법이 사용된다 . 지형을 표현하는데 TIN을 이용하면 raster에<br />
의한 표현보다 더 적은 점들이 필요하다 . 삼각망에서 원점이 직접적으로 지형 표면<br />
에 형성되는 반면 , raster는 보간에 의해 2 차적인 자료로 유도된다 . 두 가지 방법<br />
모두 장단점을 가지고 있는데 , 이들은 불연연속선의 통합 , 컴퓨터에서의 처리속도 ,<br />
표면에 적용될 수 있는 부드러움의 정도 등이다 . 두 가지 방법에서 가장 중요한 것<br />
은 결과를 유도하는 것뿐 아니라 원래 자료를 저장하는 것이다.<br />
4.1.1 Raster 수치표고모형<br />
Raster 수치표고모형은 격자에 의하여 표고를 표현하도록 구성되어 있으며 , 밝기<br />
값 (gray value) 으로 표고를 나타낼 수 있는 수치 영상처럼 저장된다 . 불연속선은<br />
격자로 표현하기 어려운데 격자형에서 불규칙 점으로 나타나기 때문이다.<br />
규칙적인 격자의 교차점에서 표고를 저장하며 ,<br />
기준점들의 불규칙한 집합으로부<br />
-41-
터 정교한 보간 기법을 거쳐 계산된다 . 일반적으로 격자의 크기는 기준점 사이의<br />
거리보다 더 작으며 , 불연속선이나 수직위치를 나타내는 점에 의해 표현된 지질학<br />
적 정보는 규칙적인 격자로 그물처럼 형성된다 . 격자의 가장 주된 장점은 표고만<br />
저장하면 되므로 자료의 구조가 간단하다는 것이다 . 이러한 자료집합은 수치 영상<br />
에 비유할 수 있다 . 또 다른 장점은 배열처리를 적용함에 있어서 계산이 빠르다는<br />
것이다 . Raster 수치표고모형의 주요한 단점으로는 표면을 보간 하기 위해 풀어야<br />
하는 방정식 체계가 크다는 것 , 표면을 표현하기 위해 높은 밀도의 점들을 저장해<br />
야 한다는 것 , 그리고 규칙적인 격자에서 불연속선을 표현하는 데 따르는 문제점들<br />
을 들 수 있다.<br />
4.1.2 TIN 수치표고모형<br />
TIN 수치표고모형은 삼각형으로 연결된 3차원<br />
점을 연결한 점들로 구성되어 지<br />
형을 표현한다 . 삼각형의 꼭지점은 기준점이며 , 표면의 특징적인 위치들 ( 예를 들어 ,<br />
산 정상이나 불연속선 ) 에서 수집된 것이다 .<br />
TIN 에서 원래의 자료 점들은 삼각형에 의해서 연결되어 표면을 표현한다 . 점들의<br />
불규칙한 구조로 인해 각각의 점들을 저장하려면 대상에 대한 더 많은 정보가 필요<br />
하다 . 각각의 모서리에 대해 코드를 저장해야 하는데 , 이 코드는 주요점 , 불연속선<br />
이나 점표고를 이용하여 이루어지며 , 또한 점들이 어떻게 연결되어 TIN을<br />
형성하는<br />
지를 묘사하기 위해 이웃하는 점들에 대한 정보와 표면의 그 지점에서의 정규벡터<br />
도 결정하여야 한다 . 정규벡터는 모서리에서의 접평면에 대하여 수직이며 , TIN으로<br />
부터 매끄러운 표면을 재건하는 데 필요하거나 중요한 정보들을 포함하고 있다 . 불<br />
연속선은 일반적으로 삼각형의 한 변으로 나타낼 수 있는데 , 그 지역에서의 표면이<br />
불연속적이므로 하나의 불연연속선에서 2 개의 정규벡터가 필요하다 .<br />
그림 4.1은 raster 수치표고모형과 TIN 수치표고모형의 일반적인 형태를 나타낸<br />
것이다.<br />
-42-
(Raster 수치표고모형 ) (TIN 수치표고모형 )<br />
그림 4.1 동일한 보간 지역의 raster 수치표고모형과 TIN<br />
4.2 항공사진영상의 기하모델링<br />
4.2.1 지상기준점 선점<br />
수치표고모형의 비교<br />
지상기준점 (GCP; Ground Control Point) 이란 결정된 좌표를 가진 지표면 위의<br />
인공 또는 자연점을 말하는 것으로서 , 세부도화 및 수치도화 작업에 필요한 사진상<br />
의 기준이 되는 지점을 현지에서 국가기준점 ( 삼각점 , 수준점 ) 을 이용 직접측량을 실<br />
시하여 좌표와 표고를 결정한다 . 지상기준점은 지도의 정확도에 큰 영향을 미치며 ,<br />
제작하고자 하는 지도의 축척에 맞는 정확도를 유지해야한다.<br />
일반적으로 지상기준점은 평면기준점측량 (X, Y) 과 표고기준점측량 (Z) 으로 구분하<br />
여 실시하며 가급적 인접모델에서 상호 사용할 수 있도록 하고 사진상에서 명확히<br />
분별될 수 있은 지점으로 , 천정으로부터 45° 이상의 시계를 확보하고 , 사진상의 색<br />
조가 적절하여야 한다 . 평면기준점의 배치는 전면기준점측량 (full ground) 방식에서<br />
는 모델당 4 점 , 사진기준점측량 (aerial triangulation) 방식에서는 블록 외곽에 촬영<br />
진행방향으로 2모델마다 1 점씩 모델 중복부분에 , 촬영방향과 직각방향으로는 코스<br />
중복부분마다 1 점씩 배치한다 . 표고기준점의 배치는 전면기준점측량 방식에서는 모<br />
델당 6 점 , 사진기준점측량 방식에서는 모델당 모서리에 4 점을 배치한다 . 49)<br />
-43-
지상기준점은 항공사진의 입체시 가운데서 될 수 있으면 서로 떨어져 적당한 분<br />
포를 이루며 사진상에서 명료한 판단관측이 가능해야 한다 . 이것이 지상기준점에<br />
있어서 가장 중요한 조건이며 , 지상기준점 상호간에 시준 ( 視準 ; collimation) 이 잘<br />
되고 안 되고는 사진측량에서 문제시 되지 않는다 . 산지에서는 사진상에 명료한 점<br />
을 발견하기 어려우므로 지상기준점은 산정뿐만 아니라 평지나 계곡에도 분포되어<br />
야 한다. 50) 새롭게 지상기준점을 설치하는 것은 많은 시간과 경비가 소요되므로 자<br />
연 상태 그대로인 시가도로의 횡단보도선 , 차선을 구분하는 선의 끝 , 맨홀의 중앙 ,<br />
직교한 작은 길의 모서리 등을 지상기준점으로 이용할 수도 있다.<br />
본 <strong>연구</strong>에서 사용하는 사진의 축척이 1:10,000으로<br />
촬영한 사진으로 이는<br />
1:2,500 축척의 지도를 제작할 때 해당한다 . 따라서 사용하는 지상기준점은 현지측<br />
량을 실시하지 않고 , 충분한 정확도를 유지할 수 있는 대축척 수치지도를 활용하여<br />
지상기준점으로 사용하였다 . 이때 선정해야하는 지상기준점의 위치는 대축척의 수<br />
치지도와 사진상에서 명확히 확인이 가능한 지점을 선택하였으며 , 그림 4.2는<br />
본<br />
<strong>연구</strong>에서 사용한 지상기준점 중에서 테니스장 라인을 선정한 것을 보여주고 있다.<br />
4.2.2 항공사진의 입체화를 위한 표정<br />
표정 ( 標定 ; orientation) 이란 항공사진 또는 입체모델의 사진을 촬영한 순간 지상<br />
의 모형과 똑같은 상태로 기하학적인 방법에 의하여 재현시키는 작업을 말한다. 51)<br />
표정작업은 내부표정 ( 內部標定 ; inner orientation), 상호표정 ( 相互標定 ; relative<br />
orientation), 대지표정 ( 對地標定 또는 絶對標定 ;, absolute orientation) 으로 구분한<br />
다 . 특히 상호표정과 대지표정을 합하여 외부표정이라 부르기도 하며 절대표정은<br />
축척의 결정과 정준으로 구분된다 . 절대표정을 거침으로써 모델은 사진이 노출될<br />
당시의 지형과 완전한 상사형으로 재현되는 것이다.<br />
절대표정을 위한 지상기준점의 수는 최소 3점이<br />
필요하나 실제적인 작업에서는<br />
이보다 많은 지상기준점이 필요하며 많은 지상측량장비가 소요하게 된다 . 이 문제<br />
를 해결하는 방법으로서 사진기준점측량을 활용하여 지상측량을 최대한 줄일 수 있<br />
49) 국토지리정보원 , 2006, 『 항공사진측량작업내규 』 , 제 33조<br />
선점<br />
50) 유복모 , 2001, 『 사진측량학개론 』 , 사이텍미디어<br />
51) 조규전 , 2004, 『 측량정보공학 』<br />
, 양서각<br />
-44-
도록 한다.<br />
4.2.3 사진기준점측량 (3 차원 모델링 )<br />
앞서 언급하였듯이 한 쌍의 사진을 절대표정 하고 입체도화를 위해서는 최소한<br />
평면기준점 2 점 , 표고기준점 3 점이 필요하며 , 실제적인 작업에서는 보통 4점의<br />
평<br />
면기준점과 6 점의 표고기준점이 필요하다 . 이러한 지상기준점은 현장측량을 거쳐<br />
그들의 2차원 또는 3 차원의 좌표가 얻어진다 . 만일 작업지역이 넓어 많은 양의 항<br />
공사진이 필요할 경우 , 필요한 지상기준점의 수도 크게 늘어나며 이에 따른 측량경<br />
비는 큰 문제가 될 수 있다 . 사진기준점측량은 이러한 지상기준점측량의 작업을 최<br />
대한 줄일 수 있다.<br />
한 쌍의 항공사진에서 상호표정과 절대표정이 완료되면 촬영당시의 지상모델의<br />
완전한 재현이 이루어졌으므로 입체모델에 위치한 어떤 점들에 대한 3차원<br />
지상좌<br />
표를 얻을 수 있다 . 만일 한 쌍의 항공사진에 인접한 세 번째의 항공사진을 동시에<br />
사용하여 입체모델을 형성하면 입체모델의 크기는 세 번째 항공사진에 의하여 중복<br />
된 부분만큼 더 넓게 된다.<br />
사진상의 위치 대축척 지도의 위치<br />
그림 4.2<br />
지상기준점의 선정 예<br />
사진기준점측량은 많은 항공사진을 서로 접합 연결하여 블록을 형성하고 , 이러한<br />
-45-
블록을 하나의 입체모델과 같이 취급하여 매우 적은 수의 지상기준점만을 사용하여<br />
블록 전체에 대한 절대표정을 완료하고 , 모든 독립된 입체모델 각각에 대한 절대표<br />
정에 필요한 지상기준점은 도화기에 의하여 입체모델 안에서 구하거나 계산에 의하<br />
여 구하여야 한다.<br />
사진기준점측량은 입체모델을 형성하는 작업의 단위에 따라 독립모델법<br />
(independent model triangulation), 번들법 (bundle block triangulation) 등이 있<br />
다.<br />
(1) 독립모델 조정법<br />
스트립조정에서는 모든 모델을 하나의 스트립으로 접합 연결하여 조정하는 대신<br />
에 독립모델조정법에서는 전체 블록의 한 부분으로서 각 모델을 독립적으로 조정할<br />
수 있다 . 이 방법은 다른 방법에 비하여 변환 인자가 적은 반면에 정밀도는 스트립<br />
조정에 비해 매우 높다 . 독립모델 블록조정법은 하나의 블록 안에 있는 모든 모델<br />
에 대한 절대표정을 동시에 이루는 것이라 할 수 있다 . 앞에서 설명하였듯이 두 개<br />
의 평면기준점과 3개의 표고 기준점만 있으면 3차원<br />
상사변환을 사용하여 모델좌<br />
표를 통일된 좌표로 변환할 수 있다.<br />
독립모델 조정법은 하나의 독립된 모델이 작업 단위가 된다 . 상호표정에 의한 각<br />
모델의 형성은 입체도화기에서 기계적으로 할 수도 있고 , 컴퓨터 프로그램을 사용<br />
한 계산에 의하여 이루어질 수도 있으나 , 축척의 연결을 포함한 각 모델간의 접합<br />
작업은 순전히 계산에 의하여 이루어진다 . 따라서 모든 모델의 상호표정이 독립적<br />
으로 이루어지므로 각 모델은 각각 독립된 좌표계를 가지고 있다 . 독립 모델법에서<br />
모델간의 연결은 각 모델에 있는 지상기준점에 의하지 않고 투영원점을 포함한 접<br />
합점에 의하여 연결된다.<br />
블록조정은 모두 컴퓨터 프로그램에 의해 이루어진다 . 독립모델법의 컴퓨터 프로<br />
그램으로 가장 유명한 것은 독일의 슈트드카르트 대학에서 개발한 PAT-M43이<br />
있<br />
다 . 이 프로그램에 의한 계산방법은 평면과 표고를 개별적으로 수행하게 되나 서로<br />
완전한 독립은 아니다 . 왜냐하면 먼저 수행한 결과를 다음 단계의 계산에 사용하는<br />
방법으로 수행하기 때문에 서로 종속되었다고 할 수 있다.<br />
-46-
(2) 번들블럭 조정법<br />
항공사진측량에서 가장 기본적인 기하학적 단위는 사진상의 점과 투영중심점 , 그<br />
리고 대상점의 공간위치를 연결하는 광선 (image ray) 이다 . 한 점의 영상은 위치와<br />
방향이 알려져 있지 않은 투영중심점에 수렴하는 광속 (bundle of rays) 으로 생각할<br />
수 있다 . 번들블록조정은 각 광속에 있는 광선과 주어진 지상기준점을 사용하여 각<br />
광속들의 위치와 방향을 설정한다 . 번들블록조정은 공선조건 52)에 근거한다.<br />
모든 접합점들에 대한 사진 또는 모델좌표의 측정은 정밀 좌표측정기 , 해석도화<br />
기 또는 워크스테이션을 사용하여 각 사진에 있는 지상기준점 또는 모델 접합점들<br />
의 좌표를 측정한다 . 가장 이상적인 접합점들의 위치는 상호표정에서 사용했던 점<br />
들과 같이 사진 한 장당 3×3의 격자형으로 형성되는 9 개의 점의 위치가 된다 .<br />
이와 같이 측정된 접합점들의 좌표는 공액광속 (conjugate rays) 의 공간교차를 이<br />
루어 모든 점들에 대한 지상기준점 좌표로의 변환에 사용된다 . 공간교차방법은 카<br />
메라 요소와 지상기준점을 사용하여 공선조건을 만족시킴으로써 이루어지며 , 모든<br />
작업이 방대하고 복잡한 컴퓨터 프로그램에 의하여 이루어진다 . 번들블록조정에서<br />
는 독립모델법과는 달리 어떠한 물리적 모델이 형성되지 않는다 . 번들블록조정법은<br />
현재 사용하고 있는 블록조정법 중에서 가장 정밀하고 이론적인 방법이며 특히 , 필<br />
름의 비틀림 , 렌즈의 수차 , 대기굴절 등에 의한 각종 오차를 계산에 의하여 완전히<br />
소거한다.<br />
번들조정법에서는 다른 블록조정법과 비교하여 상대적으로 많은 양의 지상기준점<br />
수를 줄일 수 있다 . 이 방법에서는 평면기준점의 경우 블록의 주변에만 필요하며 ,<br />
표고 기준점의 경우는 블록 전반에 걸쳐 균등하게 분포한다 . 특히 , GPS를<br />
장착한<br />
항공기를 사용하여 매 촬영순간의 카메라의 위치를 측정하면 블록조정에 필요한 지<br />
상기준점의 수를 크게 줄일 수 있다 . 이것은 각 노출 점의 위치가 바로 3차원<br />
좌표<br />
를 갖는 지상기준점이 되기 때문이다.<br />
(3) 사진기준점측량의 정확도<br />
사진기준점측량의 오차는 모델수와 함께 급격히 증가하며 , 이 오차는 다음과 같<br />
52) 공간상의 임의의 점 ( 또는 대상점 ) 과 그에 대응하는 사진상의 점 및 사진기의 촬영중심이 동일 직<br />
선상에 있어야 하는 조건을 공선조건 (collinearity condition) 이라한다 ( 유복모 ,<br />
『 현대 디지털 사진 측량학 』<br />
, 피어슨 에듀케이션 코리아 ).<br />
토니쉥크 , 2003,<br />
-47-
은 것으로부터 생긴다.<br />
•<br />
•<br />
•<br />
지구의 곡률 , 대기의 굴절 등에 의한 정오차<br />
렌즈의 수차 , 필름의 수차 , 도화기의 조정오차 등<br />
접합표정의 오차 및 관측오차 ( 우연오차 )<br />
사진기준점측량에서는 우연오차의 누적만으로도 예상외로 큰 오차가 생기는 것이<br />
다 . 그러나 이것은 정오차처럼 보여도 사실은 정오차가 아니며 관측을 반복하면 그<br />
때마다 전부 다른 경향이 얻어지는 성질이 있다.<br />
기준점 잔차 , 연결점 및 결합점의 조정값으로부터의 잔차는 평면위치와 표고 모<br />
두 표준편차가 0.2‰ Z, 최대값이 0.4‰ Z 이내여야 한다 ( 여기서 Z는<br />
촬영 당시의 비<br />
행고도임). 53)<br />
4.3 수치표고모형의 생성 방법<br />
표고 자료의 취득은 수치표고모형을 생성하는 과정에서 매우 중요한 단계인데,<br />
이는 수치 모형의 정확도를 결정하기 때문이다 . 수집된 자료들은 표면이 갖는 모든<br />
대상물 ( 또는 지형학적 ) 특성들을 나타내어야 한다 . 그러나 대상물 ( 또는 지형 ) 을 묘<br />
사하기 위해서 필요한 약간의 점들만을 취득한다 . 수치표고모형 보간을 위한 기준<br />
점들을 취득하는 많은 방법들이 실용적으로 이용되고 있다 . 사진측량은 자료를 취<br />
득하는 가장 경제적인 방법 중의 하나인데 , 이는 보간 지역에 균등하게 분포된 다<br />
수의 점들을 높은 정확도로 관측할 수 있기 때문이다 . 지역 내에 숲이나 도시같이<br />
사진을 사용할 수 없는 곳에서는 지상측량을 해야 한다 . 때로는 수치표고모형에 대<br />
한 정보를 얻기 위해 이미 존재하는 지도나 등고선을 수동으로 수치화하기도 하지<br />
만 , 이러한 방법은 지도상에서 자료가 부족하고 정확하지 않기 때문에 정확도가 떨<br />
어진다 . 더욱이 등고선은 수치표고모형을 생성하는데 적합하지 못한 자료를 제공한<br />
다 . 수치사진측량에서 영상정합과 특성추출을 이용해 기준점들을 자동적으로 계산<br />
하는 것은 점점 더 중요한 일이 되고 있다 . 최근 항공기나 위성센서에 의한 사진을<br />
자동적으로 정합할 수 있는 소프트카피 (softcopy) 워크스테이션과 소프트웨어를 개<br />
발하여 수치표면에서 완전 자동화를 이루어가고 있다.<br />
53) 국토지리정보원 , 2006, 『 항공사진측량작업내규 』<br />
, 제 52조<br />
조정계산 및 오차의 한계<br />
-48-
수치표고모형은 기존에 제작된 지도에서 추출하거나 , 입체도화 장비를 통해 제작<br />
하는 방법이 있으며 , 현재는 수치사진측량시스템에서 입체 영상정합을 통해 자동적<br />
으로 추출하는 것이 일반적이다.<br />
4.3.1 기존지도의 활용<br />
이 방법은 지난 몇 년간 수치표고모형을 얻는데 일반적으로 사용하는 방법이다.<br />
지도는 넓은 지역을 포함하고 있으며 , 등고선과 점표고와 같은 표고에 관련된 정보<br />
를 표시한다 . 지도는 처리하기가 용이하며 , 보다 저렴하게 수치화할 수 있다 . 그러<br />
나 이 작업은 수동으로 이루어진다면 , 매우 노동집약적인 것이 된다 . 등고선은 수치<br />
표고모형을 제작하는 데 별로 적합하지 않은데 , 등고선을 따라 매우 밀도 있게 점<br />
들이 존재하고 , 선들 사이에 있는 매우 적은 양의 정보만을 이용할 수 있기 때문이<br />
다.<br />
종이 형태의 등고선 지도를 수치화하는 다른 방법으로는 도면용 스캐너를 이용하<br />
는 것이다 . 지도의 등고선 자료 층은 흑백영상 픽셀을 갖는 격자형 영상으로 스캔<br />
된다 . 검은색 영상 픽셀이 등고선을 나타낸다고 가정하면 , 선으로 연결할 수 있다 .<br />
일반적으로 이것을 격자형에서 선추적형 (vector) 으로의 전환이라고 한다 . 이 방법에<br />
의해 수치화된 등고선은 직접 벡터로 저장되며 , 수치표고모형을 생성하는 데에도<br />
참고가 될 수 있다 . 국토지리정보원에서는 이러한 종이 형태의 지도를 대부분 수치<br />
화하였으며 , 종이지도와 수치지도 54)를 제공하고 있다.<br />
4.3.2 입체영상의 영상정합 이용<br />
사진측량에서 가장 기본적인 처리과정 중의 하나는 둘 또는 그 이상의 사진상에<br />
서 공액점 (conjugate point) 을 찾고 관측하는 것이다 . 기계적 (analog), 해석적<br />
(analytical) 사진측량에서 공액점의 식별은 인간에 의해서 직접 수행되었다 . 수치사<br />
진측량에서는 영상정합 (image matching) 이라는 처리과정에 의해 자동으로 그 문제<br />
를 해결하려고 시도하고 있다 . 이와 같이 사진측량에서 가장 기본적인 과정은 입체<br />
사진의 중복영역에서 공액점을 찾는 것이라 할 수 있으며 , 기계적이거나 해석적 사<br />
진측량에서는 이러한 공액점을 수작업으로 식별하였으나 , 수치사진측량 (digital<br />
photogrammetry) 기술이 발달함에 따라 이러한 공정은 점차 자동화되고 있다 .<br />
54) 국가지리정보유통망 URL: http://ngic.go.kr<br />
-49-
영상정합은 입체영상 중 한 영상의 한 위치에 해당하는 실제의 대상물이 다른 영<br />
상의 어느 위치에 형성되었는가를 발견하는 작업으로서 , 상응하는 위치를 발견하기<br />
위해서 유사성 관측을 이용한다 . 이는 사진측량학이나 로봇시각 (robot vision) 등에<br />
서 3 차원 정보를 추출하기 위해 필요한 주요기술이며 , 수치사진측량에서는 입체영<br />
상에서 수치표고모형을 생성하거나 항공삼각측량에서 점이사 (point transfer) 를 위<br />
해 적용된다.<br />
영상정합은 일반적으로 자동입체정합 (automatic stereo matching) 또는 <strong>상관성</strong><br />
(correlation) 해석이라고도 하며 , 컴퓨터 비전에서는 대응문제 (correspondence<br />
problem) 해석이라고도 한다 . 공액요소 (conjugate entity) 는 점 , 선 , 면을 포함하는<br />
대상공간형상 (object space features) 의 영상이다 . 정합요소는 공액요소들을 찾기<br />
위해서 두 번째 영상에서 첫 번째와 비교되는 주요소를 구한다 . 주요소는 밝기값 ,<br />
형상 , 상징적인 관계나 기호 특성을 포함한다 .<br />
유사성 관측은 정합요소가 정량적으로 서로 얼마나 잘 대응 되는가를 관측하는<br />
것이다 . 유사성의 정도는 최대나 최소의 기준이 될 수 있다 . 교차상관계수 (cross<br />
correlation coefficient) 는 최대기준에 관한 예이다 . 정합방법은 정합실체요소에 대<br />
한 유사성을 관측한다 . 영상정합은 정합의 대상기준에 따라 다음과 같이 분류한다 .<br />
•<br />
•<br />
•<br />
영역기준정합 (area based matching): 영상의 밝기값 이용<br />
형상기준정합 (feature based matching): 경계정보 이용<br />
관계형정합 (relational matching, structural or symbolic matching): 대상물의<br />
점 , 선 , 면의 밝기값 등을 이용<br />
(1) 영역기준정합<br />
영역기준정합에서는 왼쪽 영상의 일정한 구역을 기준영역 (template area) 으로 설<br />
정한 후 이에 해당하는 오른쪽 영상의 동일구역을 일정한 범위 내에서 이동시키면<br />
서 찾아내는 원리를 이용하는 기법이다 . 사전 정보가 필요 없으며 , 평균제곱근오차<br />
가 최소가 되도록 점진적으로 정합을 시행한다 . 최근에는 상관정합기법에 의해서<br />
영상정보 취득의 효율을 크게 높이고 있다.<br />
-50-
(2) 형상기준정합<br />
형상기준정합에서는 대응점을 발견하기 위한 기본 자료로서 특징 55)적인 인자를<br />
추출하는 기법이다 . 두 영상에서 대응하는 특징을 발견함으로써 대응점을 찾아내는<br />
데 , 이 경우 각 점에 대한 평균값이나 분산과 같은 대표값을 계산하여 두 영상의<br />
값을 서로 비교한 후 공액점을 이용한다 . 특징정보를 추출하는 연산자는 이미 컴퓨<br />
터 시각 분야에서 많이 <strong>연구</strong>되어 있으며 ,<br />
하여 사용한다.<br />
대개 이러한 연산자들을 사용하거나 변경<br />
형상기준정합을 수행하기 위해서는 먼저 두 영상에서 모두 특징을 추출해야 한<br />
다 . 이러한 특징정보는 영상의 형태로 이루어지며 , 대응하는 특징을 찾기 위한 탐색<br />
영역을 줄이기 위하여 공액 정렬을 수행해야 한다.<br />
한 정합점이 있을 때 주변의 정합점과의 모순이 발생하지 않으려면 유사성만을<br />
이용해서 해결할 수 없으며 , 전역적인 정합점을 구하기 위해 완화법 (relaxation) 동<br />
적 프로그래밍에 의한 최소경로계산 (minimal path computation), 모의관측단련<br />
(simulated annealing) 기법 등이 이용될 수 있다 . 정합의 정확도는 영상의 질에 많<br />
은 영향을 받으나 일반적으로 부영상소 (sub-pixel) 범위 내로 얻을 수 있다 .<br />
(3) 관계형정합<br />
관계형정합은 영상에 나타나는 특징들을 선이나 영역 등의 부호적 표현을 이용하<br />
여 묘사하고 , 이러한 관계대상들뿐만 아니라 관계대상들끼리의 관계까지도 포함하<br />
여 정합하는 방법이다.<br />
점 , 무늬 , 선 , 면 또는 영역 등과 같은 구성요소들의 길이 , 면적 , 형상 , 평균 밝기<br />
값 등의 속성을 이용하여 표현된다 . 이러한 구성요소들은 공간적 관계에 의해 도형<br />
으로 구성되며 , 두 영상에서 구성되는 도형의 구성요소들의 속성들을 이용하여 두<br />
영상을 정합한다 . 입체영상의 시야각이 다르기 때문에 구성요소들의 차이가 발생할<br />
수 있으며 , 정합과정에서 이러한 차이를 보상할 수 있는 방법이 필요하다 . 기존의<br />
정합방법들은 두 형상 사이의 유사성을 탐색하는 데 반해 관계형정합은 두 관계형<br />
종류의 최적 실체요소를 찾는 것을 목적으로 한다.<br />
55) 점 , 선 , 영역 등이 될 수 있으나 일반적으로 경계정보 (edge information) 를 의미함 .<br />
-51-
좌측영상 우측영상<br />
열 열<br />
행 행<br />
공액선<br />
4.3.3 입체영상의 영역기준정합<br />
-52-<br />
탐색방향<br />
그림 4.3 영역기준 영상정합의 개념<br />
탐색영역<br />
공액선<br />
영역기준정합에서는 소위 영상 소구역 (image patch) 이라고 부르는 작은 부영상<br />
(small sub-image) 의 밝기값을 또는 하나의 영상의 밝기값과 비교를 하는 것이 기<br />
본개념이다 . 기준영역은 두 영상 중에서 고정된 위치에 있는 소구역이다 . 탐색영역<br />
은 영상 소구역이 기준영역과 비교되는 탐색공간이며 , 그림 4.3은<br />
영역기준정합의<br />
기본 개념을 나타내고 있다.<br />
유사성 판정기준으로 기준영역과 탐색영역을 비교하며 유사성 판정방법에는 다음<br />
과 같은 내용을 고려해야 한다.<br />
(1) 기준영역의 위치<br />
어디에 기준영역을 둘 것인가에 대해 고려할 경우 , 이론적으로는 영상이 겹치는<br />
모든 지역이라 할 수 있지만 ,<br />
일반적으로 기준영역의 중심은 영상보다 더 작은 기
준영역 크기의 절반 이내에 있는 지역에만 위치할 수 있다 . 좀 더 엄밀하게 말하면<br />
한정된 경계 내에서 선택할 수 있어야 한다 . 예를 들면 , 다른 영상에서 음영된 영역<br />
에 위치시키는 경우 , 신호 대 잡음비가 낮거나 반복적인 행태를 가진 영역을 선택<br />
하는 경우 , 영상정합에 악영향을 미치는 불연속선이 있는 영역을 선택할 경우에는<br />
영역기준 영상정합은 이루어지지 않는다.<br />
(2) 기준영역의 크기<br />
기준영역과 정합영역의 크기는 중요한 매개변수가 된다 . 크기가 커지면 밝기값<br />
함수의 유일성은 대체적으로 증가하지만 기하학적 왜곡문제도 또한 커진다 . 예를<br />
들면 , 서로 다른 기준영역크기에 대한 유일성을 판정하는 계산을 통해서 절충하여<br />
야 한다 . 이것은 또한 기준영역위치에 대한 유용성을 검증하는 목적이 되기도 한다 .<br />
(3) 탐색대상영역의 위치와 크기<br />
영역기준정합은 아주 근접된 근사 영역을 필요로 하기 때문에 탐색영역의 위치가<br />
매우 중요하다 . 탐색공간의 크기는 기준영역의 크기보다 크게 설정하며 , 이러한 이<br />
유는 공액점이 영상에서 몇 영상소의 이동 (shift) 이 발생할 수 있기 때문이다 .<br />
기준정합방법은 좀 더 좋은 관측을 하기 위해 계층적 접근 방법을 사용한다.<br />
영역<br />
(4) 허용기준<br />
기준영역과 정합영역의 유사성 판정을 위해 취득된 인자는 반드시 분석되어야 한<br />
다 . 심지어 동일영역 내에서도 허용 / 배제기준이 종종 변화한다 . 임계값이나 또 다른<br />
기준을 지역적으로 결정해야 한다.<br />
4.3.4 상관관계에 의한 영상정합<br />
입체영상 정합기법에서 대표적인 상관정합기법은 왼쪽 영상에서 정의된 기준영역<br />
을 오른쪽 영상의 탐색영역상에서 한 점씩 이동하면서 모든 점들에 대해 통계적 유<br />
사성 관측값 즉 , 상관계수를 계산하는 것이다 . 계산된 관측값 중에서 가장 큰 유사<br />
성을 보이는 점을 정합점으로 선택할 수 있다 . 탐색영역의 크기는 외부표정요소의<br />
정확성과 허용 가능한 고도차에 따라 달라지며 , 입체정합을 수행하기 전에 두 영상<br />
에 대해 공액 정렬을 수행하여 탐색영역 크기를 줄임으로써 정합의 효율성을 높일<br />
수 있다 . 이 방법은 상관인자를 계산하여 기준영역과 정합영역의 유사성을 판정한<br />
다.<br />
-53-
정규화된 상관인자 값 γ는 ±1 사이의 값으로 가정한다 . 만약 기준영역과 상관대<br />
상영역 (correlation window) 이 동일하다면 똑같은 값을 얻게 된다 . 만약 , 2개의<br />
영<br />
상 소구역 사이에 상관관계가 전혀 없다면 , 전혀 유사성이 없으며 , γ =0 라고 한다 .<br />
γ =-1 은 역상관관계를 나타내고 , 이것의 예로는 투명양화와 동일한 영상의 음화가<br />
있다.<br />
만약 탐색대상영역이 공액선에 제한을 받게 된다면 상관인자는 그림 4.4의<br />
그래<br />
프 형태로 출력될 것이다 . 최대값은 상관값을 통과하는 다항식으로 찾을 수 있다 .<br />
최대값은 영상소가 있는 자리의 정수값과 거의 일치하지 않는다는 것을 알아야 한<br />
다 . 그림 4.5 는 일반적인 경우를 나타내고 있다 . 그림 4.5(a) 의 예에서 비록 상관인<br />
1.0<br />
0.5<br />
0.0<br />
(a)<br />
a<br />
상<br />
관<br />
계<br />
수<br />
최대<br />
상관위치<br />
-54-<br />
1.0<br />
0.5<br />
0.0<br />
그림 4.4 최대값 상관계수 포물선<br />
(b) (c)<br />
그림 4.5<br />
최대상관인자값 결정시 발생하는 문제<br />
a<br />
1.0<br />
0.5<br />
0.0
자는 아주 높지만 최대값을 결정하기는 어렵다 . 이것은 두 영상소구역이 서로 낮은<br />
밝기값의 차이를 나타내는 낮은 대비의 경우에 해당하며 공액점의 신뢰도가 낮다.<br />
그림 4.5(b) 는 또 다른 일반적인 문제로 2개의<br />
봉우리 중에서 어느 것이 올바른 최<br />
대점인지 결정하기 어려운 상황이다.<br />
그림 4.4와 4.5(a) 사이의 비교는 최대값을 구별하기 위한 품질관측으로써 상관<br />
함수의 ‘ 편평함 (flatness)’ 을 사용하도록 제시한 것이다 . 예로서 편평함은 거의 최대<br />
값인 포물선에 대한 접선과 사이의 각을 통해서 관측될 수 있다.<br />
그림 4.5(a) 에서 기준영역과 상관대상영역의 신호 대 잡음비가 낮다 . 반면에 그림<br />
4.5(b) 는 정합대상영역에서 형태가 반복되어 발생될 수 있다 . 비록 분명한 봉우리가<br />
있지만 그림 4.5(a) 에서보다 최대값이 다소 낮기 때문에 그림 4.5(c) 에서는 전체적<br />
으로 임계값을 결정하기가 어렵다.<br />
4.3.5 계층적 입체 영상정합<br />
공액선의 궤적을 따라 영상정합을 함으로써 전체 영역으로부터의 탐색공간을 줄<br />
일 수 있었다 . 그러나 영상정합과정을 시작하기 위하여 만족할 만한 적은 근사값을<br />
가지고 있지 않다 . 영상소 탐색 공간을 감소시킬 또 다른 방법은 영상소 크기를 축<br />
소시키는 것이다 . 즉 계층구조의 입체 정합을 수행하기 위해서는 입력자료인 입체<br />
영상을 축소하여 영상계층구조를 구성하여야 한다 . 그림 4.6에서<br />
가장 아래의 영상<br />
이 원시영상이며 , 하나의 계층이 올라갈 때마다 영상의 크기는 가로 세로 각각 1/2<br />
로 축소된다 . 계층구조의 입체정합에서는 상위계층에서부터 정합을 수행하여 그 결<br />
과를 하위계층으로 적용하는 것이다.<br />
그림 4.6<br />
영상계층구조<br />
-55-
4.3.6 3차원<br />
좌표계산<br />
입체영상에서 정합점이 결정되면 사진기준점측량 (3 차원 모델링 ) 을 통해 계산된<br />
외부표정요소를 이용하여 정합점에 해당하는 지상의 위치를 결정할 수 있다 . 정합<br />
점은 지상에서의 한 점이 두 영상에 투영된 것이다 . 따라서 두 개의 영상에서 정합<br />
점의 영상좌표와 투영중심을 연결한 연속선은 지상의 한 점에서 교차하게 된다 . 실<br />
제상황에서는 정확한 모델링이 어려워서 두 연속선은 교차하지 않을 수 있으므로<br />
두 직선의 최단거리를 형성하는 직선의 중간점을 지상 위치로 결정할 수 있다.<br />
3차원<br />
좌표계산 기능을 간단히 정리하면 입체영상의 기하조건과 좌우 영상좌표를<br />
좌우 영상의 공선조건식에 대입하여 지상점의 좌표를 결정하는 것이다 . 특히 , 3차<br />
원 좌표계산은 단순반복 계산구조이기 때문에 입체 정합 과정에 포함시킴으로써 처<br />
리과정을 단순화할 수 있다 . 즉 , 입체 정합 과정에서 3차원<br />
좌표계산 단계까지 수<br />
행함으로써 중간 생성물인 정합점 정보를 생성하지 않고 직접 3차원<br />
좌표정보를 생<br />
성할 수 있음을 말한다.<br />
4.3.7 영상정합 후 격자구성<br />
수치표고모형은 균등한 간격의 격자망에 표고정보들을 저장한 형식이다 . 이 형식<br />
에서 수평좌표는 원점좌표와 배열의 위치를 이용하여 계산하며 , 각 배열에는 격자<br />
점의 표고값만을 저장한다 . 영상정합 과정을 통해 얻은 결과를 모델링에 사용한 수<br />
식을 적용하여 지상 위치를 결정하는 후방교회의 과정이 필요하며 , 이렇게 결정된<br />
영상정합 결과 격자화 결과<br />
그림 4.7<br />
정합 결과의 격자화<br />
-56-
좌표들은 불규칙하게 분포되어 있다 . 따라서 이 자료들을 규칙격자망에 재배열하는<br />
격자화 (gridding) 과정이 필요하다 . 그림 4.7은<br />
불규칙한 배열의 입력 자료가 격자<br />
화 과정을 거쳐 규칙적인 배열을 갖는 격자망으로 구성됨을 보여준다.<br />
이와 같이 불규칙하게 분포한 자료를 정규격자 형태의 자료로 생성하기 위해 일<br />
반적으로 사용하는 알고리즘은 이웃격자점 탐색방법 , 가중평균법 (weighted mean),<br />
크리깅 (kriging) 등이 있다 .<br />
불규칙하게 분포된 3차원<br />
좌표 정보들은 가장 가까운 격자점에 표고 정보를 저장<br />
하여 격자점의 초기값을 할당하고 , 하나 이상의 표고정보가 저장된 격자점에 대해<br />
서 평균값을 취하여 격자점의 표고 정보를 조정한다 . 여기서 각 격자점에 할당된<br />
점의 개수를 계산하기 위하여 격자 모델 크기만큼의 배열이 필요하다 . 이러한 과정<br />
이 수행된 이후에도 표고값이 할당되지 않은 격자점들은 주변 표고값이 할당된 격<br />
자점들을 탐색하고 이들의 가중평균값을 취하여 보간( 補間 ; interpolation) 56)한다.<br />
4.4 수치표고모형의 오류특성<br />
일반적으로 영상정합기법을 이용하여 수치표고모형을 생성할 경우 특징 변화 부<br />
족인 지역과 반복 패턴이 발생하는 지역 등에서는 정합 오류가 발생하기 쉽다 . 특<br />
징 변화가 부족한 지역은 방사적 특성이 거의 유사한 지역을 의미하며 , 이는 수계<br />
지역이나 얼음 또는 눈으로 덮인 지역에서 가장 빈번하게 발생한다 . 이런 지역에서<br />
는 지형 ․지물의 그림자 효과가 거의 없고 , 지형 ․지물<br />
자체의 방사적 특성이 균질하게<br />
분포하기 때문에 상관정합을 적용할 경우 정합점을 결정하기 어렵다 . 반복 패턴의<br />
경우는 방사적 특성이 강하게 나타난다 할지라도 , 유사한 패턴에 의해 정합 후보점<br />
이 다수 존재하게 되므로 정확한 정합점을 결정하기 어렵다 . 이러한 경우 수치표고<br />
모형은 정확한 결과를 갖지 못한다.<br />
또한 입체 영상이 획득될 당시 태양각에 의하여 발생하는 지면의 반사 등에 의해<br />
방사적 특성이 변할 수 있기 때문에 영상정합의 결과에 많은 영향을 줄 수 있다.<br />
56) 보간이란 측정되지 않은 점들의 값을 주위의 측정값으로부터 구한다는 뜻이다 . 수치사진측량에서<br />
수치표고모형을 생성하고자 할 경우 표고점의 값이 다른 두 점 또는 그 이상의 점들로부터 새로운<br />
표고점을 구하는데 보간 기법을 이용한다 . 지리학분야에서는 내삽 ( 內揷 ; interpolation) 또는 외삽<br />
( 外揷<br />
; extrapolation) 이라는 용어로 사용하기도 하나 본 논문에서는 보간이라는 용어를 사용한다 .<br />
-57-
이처럼 지형 ․지물의<br />
자연적인 형태에 의해 나타나는 오류는 영상정합 과정에서 필<br />
연적으로 발생하게 된다 . 수치표고모형의 제작 과정에서 다양한 알고리즘을 적용하<br />
고 있지만 원천자료에 대한 분석 <strong>연구</strong>가 먼저 수행되어야 할 것이다 . 따라서 수치<br />
표고모형을 생성하기 이전에 컬러항공사진영상의 특성 분석을 수행하여 각 <strong>밴드</strong>별<br />
분광 특성에서 대기의 산란에 대한 영향을 분석토록 하였다 . 또한 각 <strong>밴드</strong>별 영상<br />
에 대하여 신호 대 잡음비를 분석하여 분광특성의 결과 , 수치표고모형의 정확도 평<br />
가 결과 , 상관관계분석 결과를 비교토록 하였다 .<br />
따라서 각 <strong>밴드</strong>별 입체영상으로부터 수치표고모형을 생성하고 기준자료와의 정확<br />
도 평가를 수행하여 어느 <strong>밴드</strong>의 입체영상이 가장 우수한지를 알도록 하였다 . 또한<br />
각 <strong>밴드</strong>별 입체영상 중에서 어느 <strong>밴드</strong>의 입체영상이 유사성에서도 가장 우수한지<br />
픽셀값을 이용하는 상관관계 분석을 수행하였다 . 또한 동일한 결과를 나타내는지<br />
검증하고자 서로 다른 지역과 다른 촬영축척의 컬러항공사진을 이용하여 <strong>연구</strong>결과<br />
에 대한 신뢰도를 향상토록 하였다.<br />
-58-
제 5 장 수치표고모형의 정확도 분석<br />
5.1 <strong>연구</strong> 대상지역 선정<br />
본 <strong>연구</strong>의 공간적 위치로는 경기도 하남시의 일부지역으로 선정하였다 . 촬영축척<br />
은 1:10,000 의 항공사진을 사용하여 수치표고모형을 생성하고 , 기준자료인 수치지<br />
도의의 표고점을 이용하여 정확도 평가를 수행하였으며 , <strong>밴드</strong>별로 분리된 입체영상<br />
을 이용하여 좌우영상에 대하여 상관관계를 분석하였다 . 상관관계분석에 대한 결과<br />
의 신뢰성을 확보하기 위하여 또 다른 항공사진을 사용하였다 . 즉 , 축척 1:5,000으<br />
로 촬영된 서울의 일부 도심지역을 선정하고 , 이 영상에 대한 유사성을 분석하여<br />
상관관계 분석에 있어서 다른 축척에서는 어떠한 결과를 나타내는지 분석하였다.<br />
<strong>연구</strong>대상지역을 선정하기 위해서는 수치표고모형을 생성하고자 하는 지역이 여러<br />
지형의 특성을 나타내는 지역으로 선정해야 한다 . 본 <strong>연구</strong>의 대상지역인 하남 일부<br />
지역은 우리나라의 지형 특성을 잘 나타내는 곳으로 수치표고모형을 생성하고 상호<br />
간에 비교 ․평가하기<br />
위한 지형의 기복이 있는 지역과 평탄지역 등으로 구성되어 있<br />
다 . 이 지역은 수치표고모형을 생성할 때 발생할 수 있는 여러 가지 지형 요건을<br />
갖추고 있기 때문에 대표성을 나타낼 수 있으며 , 다음과 같은 기준에 의해 <strong>연구</strong>지<br />
역으로 결정하였다.<br />
첫째 , 도심지역의 구성요건을 갖추고 있다 . 즉 , 단독주택 밀집지역 , 아파트 지역 ,<br />
창고 등으로 구성되어 있다.<br />
둘째 , 농업지역을 나타내는 논 , 밭으로 구성되어 있다 .<br />
셋째 , 산림지역을 포함하고 있다 . 우리나라의 상당 부분이 이와 같이 산림지역으<br />
로 구성되어 있고 , 이러한 지역은 난 개발이 이루어지는 지역을 제외하고는 대부분<br />
울창한 숲으로 구성되어 있다.<br />
넷째 , 넓은 도로와 하천을 포함하고 있다 . 일반적으로 항공사진에 많이 나타나는<br />
것이 도로이며 , 이는 조그만 도로에서부터 4차선<br />
이상의 고속화 도로에 이르기 까<br />
지 다양하다 . 또한 적당한 하천을 포함하고 있어 수치표고모형을 생성할 경우에 나<br />
타나는 특성을 반영할 수 있다.<br />
위성사진과는 달리 항공사진은 촬영하고자하는 지역에 대하여 입체영상을 획득할<br />
-59-
경우 입체영상의 좌우 영상은 동일 비행경로와 동일 시간에 촬영이 이루어진다 . 따<br />
라서 서로 다른 축척으로 촬영한 두 지역의 시기적인 차이는 수치표고모형의 생성<br />
과 상관관계분석에는 영향이 없으므로 두 대상지역을 선정하였다.<br />
이상과 같은 조건을 갖추고 있어 <strong>연구</strong>의 대상지역으로 결정하였으며 , 특히 개발<br />
을 위한 도시계획 설계의 목적으로 수치표고모형을 기본 자료로 사용할 경우 그 유<br />
용 가치가 훨씬 높은 대표성을 나타내리라 본다 . 그림 5.1은 1:10,000 축척으로 촬<br />
영한 <strong>연구</strong>대상지역의 공간적 위치를 나타내고 있다.<br />
그림 5.1 <strong>연구</strong>대상지역 위치 ( 축척 1:50,000 성동 )<br />
-60-
5.2 수치표고모형 생성을 위한 원자료<br />
5.2.1 항공사진자료<br />
실험에 사용된 자료는 대상지역인 하남시의 일부 지역에 대한 컬러항공사진으로<br />
촬영 축척은 1:10,000 으로 촬영하였다 . 촬영 시기는 2005년 5월 15일이며 60% 의<br />
종중복도로 촬영하였다 . 일반적으로 지도 제작의 목적으로 넓은 지역을 촬영할 경<br />
우에는 동서 방향으로 직선의 비행경로를 취하여 촬영을 계획하게 된다 . 그러나 대<br />
상지역의 특성에 따라 남북의 방향으로 촬영하기도 한다 . <strong>연구</strong> 대상지역은 남쪽에<br />
서 북쪽방향으로 진행하며 촬영하였으며 , 촬영당시의 비행고도는 2,000m 이다 .<br />
촬영에 사용한 카메라는 항공사진측량용으로 항공기의 움직임을 보정해주는 FM<br />
C57) 카메라로서 Leica-Geosystems사의 RC30 카메라이다 . 이 카메라의 검보정은<br />
2002년 10월 8 일에 실시하였고 , 이 당시에 초점 거리는 153.66mm 이다 .<br />
또한 <strong>밴드</strong>별 입체영상의 좌우 영상에 대한 유사성을 분석하기 위하여 동일 카메<br />
라를 이용하여 촬영한 사진축척 1:5,000의<br />
서울 도심지역 컬러항공사진을 활용토록<br />
하였다 . 촬영 시기는 2003년 5월 2 일이며 , 촬영방향은 동쪽에서 서쪽으로 비행한<br />
사진으로 비행고도는 880m 이다 .<br />
5.2.2 전용 스캐너를 이용한 컬러항공사진 영상의 획득<br />
촬영이 완료되면 현상단계를 거쳐 음화 (negative) 상태의 필름이 되며 , 본 <strong>연구</strong>를<br />
위한 수치사진측량시스템에서 컬러항공사진을 사용하기 위해서는 수치형태의 영상<br />
으로 변환해 주어야 한다 . 수치 형태의 영상을 얻기 위해서는 항공사진 전용 스캐<br />
너를 사용하게 된다 . 즉 , 수치사진측량시스템 환경 내에서 일어나는 모든 작업은 수<br />
치영상을 기본 자료로 이용하게 되므로 수치영상의 품질과 정확도는 수치사진측량<br />
의 정확도를 좌우하는 중요한 요소 중의 하나이다 . 이러한 스캐너는 일반 스캐너와<br />
57) FMC : Forward Motion Compensation 의 약어 . 항공사진카메라의 셔터 속도를 1/1,000 ~<br />
1/2,000 로 하더라도 항공기의 속도 때문에 이미지의 흘림상태 (image motion) 는 피할 수 없다 . 이<br />
러한 현상으로 인하여 이미지의 질과 정밀도가 현저히 저하된다 . 일반적으로 흘림상태가 25㎛ 이내<br />
까지는 허용되고 있으나 정밀한 측정을 위해서는 그 이하이어야 한다 . 어느 일정한 속도에서의 이<br />
미지 흘림을 미리 계산하여 그 크기만큼 필름을 이동시키는 방법 등을 사용하면 이미지 흘림을 보<br />
정할 수 있다 . 즉 이것은 필름을 노출시키는 동안에 필름을 가볍게 전진되도록 하는 항공사진측량<br />
용 카메라의 능력으로 비행기의 고속 전진 운동에 대한 보정이다 ( 조규전 , 2005, 『 공간정보공학 』 ,<br />
양서각).<br />
-61-
는 달리 활용성 및 품질의 확보가 가능한 고정밀 항공사진 전용 스캐너이다 . 본 연<br />
구에 사용한 스캐너는 Leica-Geosystems사의 DSW600이며 그림 5.2 와 같다 .<br />
스캔 해상도는 국토지리정보원에서 권고하는 1,200DPI 58)로 항공사진영상을 획득<br />
하였으며 , 이러한 해상도는 수치지도제작 , 수치표고모형 생성 , 정사영상 등 정량적<br />
인 목적으로 활용할 수 있다. 59)<br />
그림 5.2 DSW600<br />
스캐너와 내부 모습<br />
스캔 과정은 3 단계를 거쳐서 완성된 컬러항공사진영상으로 저장하게 된다 .<br />
먼저 필름을 스캐너에 장착하고 기본 정해진 값으로 미리보기 스캔을 실시하여<br />
색상의 정도를 육안으로 판단한다 . 그림 5.3에서<br />
보는 것처럼 초기단계의 히스토그<br />
램은 한쪽으로 몰려 전체적으로 밝은 영상이 획득된다.<br />
영상의 밝기값을 나타내는 히스토그램이 어느 한쪽으로 (0 또는 255) 나타난 영상<br />
을 대략적인 중심위치로 이동시키고 육안으로 영상을 확인할 수 있도록 스트레칭<br />
처리한다 . 이때 영상의 각 <strong>밴드</strong> 모두가 동시에 이동할 수 있도록 하지만 모든 <strong>밴드</strong><br />
의 히스토그램이 고르게 이동하지는 않는다.<br />
그림 5.4에서는 Green <strong>밴드</strong>의 히스토그램이 강하게 나타나므로 영상에서도 녹색<br />
의 패턴이 두드러지게 보인다 . 따라서 마지막 단계에서는 모든 <strong>밴드</strong>의 조합이 잘<br />
이루어지도록 히스토그램을 이동시키고 미세 조정을 함으로써 그림 5.5와<br />
같이 최<br />
58) 국토지리정보원 , 2002, 『 영상지도제작에관한작업규정 』 , 제 8조<br />
최적해상도<br />
59) 이현직 , 2000, 『 항공사진의 자동독취에 관한 최적화 방안에 대한 <strong>연구</strong> 』 , 국토지리정보원<br />
-62-
종적인 영상을 획득하게 된다.<br />
그림 5.3 스캔 초기의 영상과 히스토그램<br />
그림 5.4<br />
밝기값 이동과 스트레칭 후의 영상과 히스토그램<br />
사진 한 장의 스캔 영역은 사진 촬영 당시의 기본 정보를 담고 있는 instruments<br />
recording 부분 60)을 포함하도록 하여 후속 작업에 참고가 가능할 수 있게 하였다.<br />
-63-
그림 5.5<br />
최종적인 영상과 히스토그램<br />
스캔하여 획득한 영상은 자료의 손실이 없도록 일반적으로 가장 많이 사용하고<br />
있는 상용화된 영상저장 포맷인 Tiff 형식으로 저장하였다 . 이렇게 저장된 영상의<br />
크기는 약 390MBytes 의 용량을 가지고 있다 .<br />
그림 5.6 은 본 <strong>연구</strong>의 기본 자료로서 <strong>밴드</strong>별 수치표고모형 생성 , 수치표고모형의<br />
정확도 평가 및 상관관계분석을 위해 촬영한 1:10,000 컬러항공사진영상이며 , 그림<br />
5.7은<br />
다른 축척에서도 상관관계분석의 결과가 유사하게 도출되는지를 평가하기 위<br />
한 비교의 영상으로 사진축척 1:5,000 컬러항공사진영상이다 .<br />
표 5.1 은 두 가지 축척에 해당하는 컬러항공사진영상의 제원을 보여주고 있으며 ,<br />
비행고도는 사진축척에 해당하는 고도보다는 다소 높게 비행하면서 촬영하였다.<br />
60) 이 부분에는 촬영당시의 날짜 , 시간 , 비행고도 , 기포 ( 항공기의 흔들림을 알 수 있는 원형 기포 ) 가<br />
있으며 , 이 부분이 있는 쪽으로 항공기가 비행하면서 촬영하였다는 것을 알 수 있다 .<br />
-64-
그림 5.6 스캔된 좌우 영상 ( 촬영축척 1:10,000)<br />
그림 5.7 스캔된 좌우 영상 ( 촬영축척 1:5,000)<br />
-65-
표 5.1 컬러항공사진영상의 제원<br />
구분 1:10,000 1:5,000<br />
해상도 1,200 DPI(21 ㎛ ) 1,200 DPI(21 ㎛ )<br />
촬영고도 2,000m 880m<br />
필름크기 25.5×24cm 25.5×24cm<br />
사진축척 1:10,000 1:5,000<br />
촬영시점 2005년 5월 15 일 2003년 5월 2일<br />
초점거리 153.66mm 153.66mm<br />
종중복도 60% 60%<br />
저장용량 약 390MBytes 약 390MBytes<br />
저장포맷 Tiff Tiff<br />
스캐너 제조회사 Leica-Geosystems( 미국 ) Leica-Geosystems( 미국 )<br />
-66-
스캔으로 생성된 영상은 본 <strong>연구</strong>의 목적으로 사용할 수 있도록 TV나<br />
컴퓨터 모<br />
니터 등에서 표현하기에 적합한 RGB 모형 즉 , Red, Green, Blue의<br />
<strong>밴드</strong>별 영상으<br />
로 영상처리 소프트웨어에서 구분하여 각각 Tiff 포맷으로 저장하였다 . 그리고 일반<br />
적으로 많이 사용하는 흑백사진의 비교를 위해 그레이 스케일 영상인 흑백영상으로<br />
변환하여 저장하였으며 , 그림 5.8과 5.9는<br />
두 가지 축척의 컬러항공사진영상을 밴<br />
드별로 구분한 것을 보여주고 있다.<br />
그림 5.8 각 <strong>밴드</strong>별 영상 ( 촬영축척 1:10,000)<br />
-67-
그림 5.9 각 <strong>밴드</strong>별 영상 ( 촬영축척 1:5,000)<br />
그림 5.8과 5.9에서<br />
볼 수 있는 것처럼 각 <strong>밴드</strong>별 분리된 영상 중에서 산란의 영<br />
향을 적게 받는 Red의<br />
영상이 다른 <strong>밴드</strong>의 영상에 비해 더 선명한 것을 알 수 있<br />
다.<br />
-68-
5.2.3 수치지도자료<br />
수치표고모형의 정확도 평가를 위해서 사용해야하는 기준 자료로서는 해당 지역<br />
에 축척 1:1,000 의 수치지도를 확보하였고 , 비교평가의 기본 자료로 활용하였다 .<br />
일반적으로 축척 1:1,000 수치지도를 제작하기 위한 항공사진의 축척은 1:5,000이<br />
고 , 1:10,000의 축척으로 촬영된 항공사진은 1:2,500 축척의 수치지도를 제작할 경<br />
우에 해당하는 축척이다. 61) 따라서 1:10,000 축척의 항공사진을 이용하여 생성한<br />
수치표고모형의 정확도 평가를 위해서 기준자료로 사용하는 축척 1:1,000의<br />
수치지<br />
도는 충분한 정확도를 가지고 있다고 판단하였다.<br />
5.3 <strong>컬러항공사진의</strong> 특성분석<br />
컬러항공사진은 촬영할 당시 대기의 상태에 따라 각 <strong>밴드</strong>별 영상에 서로 다른 영<br />
향을 주게 된다 . 따라서 수치표고모형을 생성하기 이전에 사전 분석 단계로서 컬러<br />
항공사진영상의 특성을 분석하여 수치표고모형에 어떠한 영향을 주는지를 예측토록<br />
하였다 . 다음의 두 가지는 위성영상의 분석에서 사용하는 대표적인 분석방법으로<br />
이를 컬러항공사진에 적용하였다.<br />
5.3.1 <strong>컬러항공사진의</strong> 분광특성<br />
일반 컬러 사진은 0.4~0.7㎛ 영역의 전자파 에너지를 기록하기 때문에 사람의 눈<br />
이 경관을 인지하는 것과 동일한 색상으로 지형을 나타낸다 . 이와 마찬가지로 원격<br />
탐사 분야에서 사용하는 흑백필름의 경우 0.5~0.7 ㎛ 영역으로 영상을 획득하며 , 컬<br />
러필름은 0.4~0.7 ㎛ 영역으로 영상을 획득하게 된다 .<br />
그림 5.10는 본 <strong>연구</strong>에서 사용하는 촬영축척 1:10,000의<br />
컬러항공사진영상을 각<br />
<strong>밴드</strong>별로 분리한 영상을 나타내고 있는데 , Red <strong>밴드</strong>의 영상이 다른 영상에 비해 보<br />
다 선명하게 보이는 것을 알 수 있다 . 항공사진이나 위성영상을 촬영할 때 대기의<br />
영향 중 매우 심각한 것 중의 하나는 대기의 입자에 의한 전자파 에너지의 산란이<br />
다 . 촬영 당시에 대기 중에 구름이나 스모그가 존재하지 않더라도 즉 , 쾌청한 날씨<br />
61) 국토지리정보원 , 2006, 『 항공사진측량작업내규 』 , 제 14조<br />
항공사진 축척의 결정<br />
62) Jensen, J.R., 1996, 『 Introductory Digital Image Processing 』<br />
, Prentice Hall<br />
-69-<br />
62)
그림 5.10 <strong>밴드</strong>별로 분리한 영상 ( 촬영축척 1:10,000)<br />
에서도 산란이 발생하게 되는데 이때 산소나 질소 입자와 같이 입사되는 전자파의<br />
파장보다 월등히 작은 유효 지름을 가지는 입자에 의해 레일리 산란이 발생하며,<br />
산란의 정도는 입사되는 전자파 파장의 4 승과 역관계를 가지고 있다 . 63) 즉 , 그림<br />
5.11 과 같이 짧은 파장에서는 산란이 많이 일어난다 .<br />
63) Jensen, J.R., 채효석 , 김광은 , 김성중 , 김영섭 , 이규성 , 조기성 , 조명희 , 2003, 『 환경원격탐사 』 ,<br />
시그마프레스<br />
-70-
그림 5.11<br />
파장에 따른 산란 차이<br />
그림 5.12 파장 영역<br />
앞서 언급한 것처럼 스캔과정을 거쳐 수치화되는 컬러항공사진영상은 인간이 육<br />
안으로 볼 수 있는 파장대 영역 ( 가시광 영역 ) 으로 얻어진다 . 그림 5.12에서<br />
볼 수<br />
것처럼 Blue는 0.4~0.5 ㎛ , Green은 0.5~0.6 ㎛ , Red는 0.6~0.7㎛<br />
의 파장대로<br />
Blue 색상은 Red 색상에 비해 약 5 배의 산란이 더 발생하게 된다 . 따라서 분리된<br />
세 가지 영상 중에서 Red 영상이 더 선명하게 보이는 것이며 , 흑백영상은 모든 파<br />
장대를 포함하여 영상을 획득하게 된다 . 따라서 수치표고모형에도 각 <strong>밴드</strong>별 영상<br />
이 서로 다른 영향을 주고 있는 것을 예측할 수 있다.<br />
5.3.2 <strong>컬러항공사진의</strong> 신호 대 잡음비<br />
영상의 질을 평가하는 척도로 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio-SNR) 는 매<br />
우 중요한 기준이 된다 . 일반적으로 이것은 파장폭이 좁아 영상의 질이 떨어지기<br />
쉬운 위성영상자료의 하나인 초분광영상자료의 분석에서 주로 사용된다 . 영상의<br />
-71-
SNR을<br />
추정하기 위한 대표적인 방법은 영상의 기본 통계값인 평균과 표준편차를<br />
이용하는 것이다. 64)<br />
먼저 영상에서 변이가 적은 동일한 피복으로 이루어진 지역에 포함되는 픽셀값의<br />
평균과 표준편차의 비를 상대적으로 SNR 로 하거나 , 또는 전체 영상을 임의의 일정<br />
크기로 나누어 각 구간 내의 평균과 표준편차를 이용하는 방법이 있다.<br />
본 <strong>연구</strong>에서는 <strong>밴드</strong>별로 분리한 Red, Green, Blue 영상과 변환된 흑백영상을 수<br />
식 5.1에 적용하여 각 <strong>밴드</strong>별 입체영상의 좌우 영상 각각에 대하여 SNR을<br />
구하여<br />
비교분석하였다 . 구하고자 하는 기준 영역은 정확도 평가 기준자료로 사용하는 수<br />
치지도의 959개 표고점을 사용하여 표고점 주위로 7×7, 11×11, 15×15, 19×19,<br />
23×23 패치 크기에 해당하는 픽셀값을 계산하였다 .<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
․ <br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
․ <br />
<br />
여기서, SNR : 신호 대 잡음비<br />
g : 패치크기에 포함되는 픽셀값의 평균<br />
S : 표준편차<br />
-72-<br />
수식 5.1<br />
수식 5.2<br />
수식 5.3<br />
각 <strong>밴드</strong>별 좌우 영상에 대하여 패치 크기별로 SNR을 구한 결과는 표 5.2과<br />
같<br />
다 . 표에서 볼 수 있는 바와 같이 흑백영상과 Red <strong>밴드</strong> 영상은 거의 유사한 값을<br />
나타내고 있으며 , 수치표고모형의 생성에서도 정확도가 우수할 것이라는 것을 예측<br />
할 수 있다.<br />
이와 같은 결과로 볼 때 Blue <strong>밴드</strong>의 입체영상이나 Blue <strong>밴드</strong>를 포함하고 있는<br />
컬러의 입체영상과 Blue의<br />
파장 영역을 포함하고 있는 흑백입체영상으로부터 생성<br />
된 수치표고모형의 정확도가 다른 <strong>밴드</strong>의 입체영상으로부터 생성된 수치표고모형에<br />
64) 김선화 이규성 마정림 국민정 초분광 원격탐사의 특성 처리기법 및 활용 현황<br />
, , , , 2005, “ , ”, 대한<br />
원격탐사학회지, Vol. 21(4), pp.341-369
비해 정확도가 하락할 수 있다는 것이 예상 가능하다.<br />
<strong>컬러항공사진의</strong> 촬영 과정을 이해하고 , 스캔 후 <strong>컬러항공사진의</strong> 획득 과정에서<br />
발생하는 여러 가지 특성을 분석함으로써 , 수치표고모형을 생성하고자 할 경우 발<br />
생할 수 있는 오류 및 정확도를 예측할 수가 있을 것이다.<br />
표 5.2 <strong>밴드</strong>별 신호 대 잡음비 결과<br />
패치크기 입체영상 Gray Red Green Blue<br />
7×7<br />
11×11<br />
15×15<br />
19×19<br />
23×23<br />
Left 18.068 18.944 15.433 13.305<br />
Right 22.395 21.963 19.779 16.495<br />
Left 14.540 14.994 12.676 11.415<br />
Right 18.163 17.461 16.384 14.391<br />
Left 12.179 12.316 10.737 9.972<br />
Right 15.694 14.838 14.329 12.957<br />
Left 10.720 10.664 9.527 8.997<br />
Right 13.955 13.002 12.870 11.926<br />
Left 9.579 9.385 8.564 8.180<br />
Right 12.648 11.635 11.755 11.043<br />
-73-
5.4 입체화를 위한 사진기준점측량<br />
5.4.1 지상기준점의 획득<br />
입체영상모델에 대한 입체표정을 위해서는 이론적으로 최소한 2개의<br />
평면 기준점<br />
과 3 개의 표고 기준점이 필요하다 . 본 <strong>연구</strong>에서는 입체표정의 신뢰도를 향상시키기<br />
위해서 좌우 대칭으로 각각 8 개의 지상기준점을 사용하였다 .<br />
이러한 지상기준점은 지상 측량 방법에 의하여 결정하는 것이 바람직하지만 , 본<br />
<strong>연구</strong>에서는 기준점 자료로서 충분한 정확도를 가지고 있는 축척 1:1,000 수치지도<br />
를 이용하여 지상기준점을 획득하여 사용하였다 . 지상기준점은 소축척 또는 위성사<br />
진과 같이 공간해상도가 낮은 경우 일반적으로 도로 굴곡부의 정점 , 산의 정상부분 ,<br />
도로의 교차점 또는 특징적인 형상을 나타내는 점을 선정하여 활용하나 , 본 <strong>연구</strong>에<br />
서 사용하는 항공사진의 축척이 대축척임을 감안하여 보다 명확한 위치의 지상기준<br />
점을 획득하도록 하여 주로 도로의 차선 , 건물 모서리 , 테니스장 라인 등을 선정 하<br />
였다.<br />
일반적으로 지상기준점을 현지 측량할 경우 평면기준점과 표고기준점을 구분하여<br />
지상기준점을 획득한다. 65) 그러나 본 <strong>연구</strong>에서는 평탄한 지역에서 명확히 구분될<br />
수 있는 차선과 테니스장의 경우에는 평면기준점좌표 (X,Y) 와 표고기준점좌표 (Z) 를<br />
동시에 획득하였다 . 그리고 이와 같이 평탄한 지역에서 명확하지 않은 경우에는 건<br />
물의 모서리처럼 평면상의 명확한 지점에서는 평면 좌표만을 지상기준점으로 획득<br />
하였고 , 주위시야가 확보되고 평탄한 지점에서는 높이 좌표만을 획득하여 지상기준<br />
점으로 활용하였다 . 즉 , 각각 8 개의 위치에서 지상기준점을 획득하였는데 , 이중에서<br />
7 개의 위치에 대한 기준점은 평면과 표고 기준점을 동시에 획득하였고 , 1개의<br />
위치<br />
에서는 평면과 표고의 기준점을 각각 획득하였으며 , 지상기준점의 배치는 그림<br />
5.13 과 같다 .<br />
65) 국토지리정보원 , 2006, 『 항공사진측량작업내규 』<br />
, 제 32조<br />
측량의 구분<br />
-74-
좌측영상<br />
입체모델영역<br />
우측영상<br />
△ : 평면기준점 (X,Y) □ : 표고기준점 (Z)<br />
그림 5.13<br />
지상기준점 배치도<br />
-75-
5.4.2 3차원<br />
모델링<br />
수치화된 컬러항공사진영상을 처리하기 위하여 BAE Systems사의<br />
수치사진측량<br />
시스템인 Socet Set 66)을 사용하였다.<br />
수치사진측량시스템에서 처리하기 위해서는 먼저 수치화된 컬러항공사진영상을<br />
입력해야 한다 . 이때 영상의 대략적인 주점 67)좌표를 획득하여 입력하고 , 촬영방향<br />
이 어느 쪽인지를 그림 5.14 와 같이 결정해 주어야 한다 .<br />
그림 5.14 촬영방향의 결정<br />
66) Socet Set의 소유회사는 Helava Association→GDESystems→LHSystems→BAE Systems로<br />
바뀌어 현재에 이르고 있다.<br />
67) 주점 (Principal Point) :<br />
진의 중심을 나타낸다.<br />
항공사진상에서 마주보는 지표들과 연결한 교점 , 즉 투영의 중심으로 사<br />
-76-
표 5.3 카메라 검보정 결과<br />
내용 검보정 결과<br />
검보정 시점 2002년 10월 8일<br />
초점거리 153.66mm<br />
지표수 8( 사용지표수 4)<br />
주점과 연직점 차이 x=0.008mm, y=0.001mm<br />
수치화된 컬러항공사진영상을 입력한 후 사진촬영 및 스캔시에 발생하는 왜곡을<br />
보정하기 위해 내부표정을 수행해야 한다 . RC30 카메라로 촬영한 사진의 내부표정<br />
을 위해 사용한 카메라의 검보정 값을 입력하여 사진제작시 발생하는 왜곡을 보정<br />
하도록 하였으며 , 표 5.3 은 본 <strong>연구</strong>에서 사용한 카메라의 검보정 결과이다 .<br />
획득된 지상기준점은 입체모델 영역 내에서 고르게 분포되도록 위치를 선정하여<br />
입체표정 정확도가 나아질 수 있도록 하였다 . 사진촬영 당시의 기하를 재현하는 표<br />
정을 수행함에 있어서 지상기준점의 위치에 대하여 영상상관정합기법을 이용하여<br />
영상좌표를 측정하고 , 각각의 지상기준점에 대하여 정합 결과에 대한 신뢰도를 향<br />
상시키고자 육안 입체시를 통해 위치 확인 및 높이의 상태에 대한 검증을 실시하였<br />
다 . 이러한 검증에서는 반드시 육안으로 검증하여야 하며 , 부점 ( 浮點 ; floating<br />
mark) 이 지표면보다 높거나 낮지 않은지 검증하였다 .<br />
-77-
그림 5.15 수치사진측량시스템을 이용한 사진기준점측량<br />
이와 같은 항공사진영상의 표정은 그림 5.15와<br />
같은 수치사진측량 시스템을 이용<br />
하여 각각의 <strong>밴드</strong>별 입체모델에 대하여 표정을 실하였다 . 이때 , 각 <strong>밴드</strong>별 영상조합<br />
에 따라 기준점의 위치에는 변동이 없고 , 영상의 가로 세로 크기는 모두 똑같기 때<br />
문에 해당 영상만을 교체함으로써 표정을 실시하였다 . 표정의 정확도는 국토지리정<br />
보원에서 권고하는 오차의 허용 범위인 표준편차 0.2‰ Z68)<br />
최대 0.4‰ Z 이내<br />
-78-<br />
69)로<br />
만족하도록 하였다 . 즉 , 결과값은 표 5.4과 같이 표준편차와 RMSE에서 1:10,000<br />
축척의 항공사진에 대한 표정 허용오차를 만족하고 있다.<br />
68) 여기서 Z 는 비행고도임 . 즉 , 0.2×(1/1,000)× 비행고도 (2,000m)=0.4m<br />
비행고도 = 초점거리 (0.15366m)× 사진축척 ( 본<strong>연구</strong>의 실제 사진축척은 1:13,000 임 )<br />
69) 국토지리정보원 , 2006, 『 항공사진측량작업내규 』<br />
, 제 52조<br />
조정계산 및 오차의 한계
표 5.4 모델링 정확도 결과<br />
ID dX dY dZ<br />
-79-<br />
( 단위 :m)<br />
01-xyz 0.228 -0.107 -0.031<br />
02-xyz 0.009 0.167 0.079<br />
03-xyz -0.321 0.24 0.061<br />
04-xyz 0.247 -0.272 -0.153<br />
05-xyz 0.184 -0.048 0.209<br />
06-xy -0.237 0.067<br />
06-z -0.174<br />
07-xyz -0.116 -0.136 -0.032<br />
08-zyz 0.005 0.089 0.041<br />
RMSE 0.200 0.160 0.118<br />
Sd. 0.214 0.171 0.126<br />
5.5 <strong>밴드</strong>별 수치표고모형 생성<br />
입체영상을 이용하여 수치표고모형을 생성하기 위해서는 원 영상이 가지고 있는<br />
공간해상도와 동일한 크기를 갖는 격자를 이용할 수 있으나 , 이와 같은 방법으로<br />
수치표고모형을 생성하는 것은 현실적으로 비효율적이다 . 정사영상을 제작하는데<br />
있어서 수치표고모형의 격자 간격은 2화소 이상 70)으로 크기로 권장하고 있고 , 지형<br />
및 제작 목적에 따라 지상거리로 5m×5m 또는 10m×10m71)의 격자 간격 크기로<br />
70) 국토지리정보원 , 2002, 『 영상지도제작에관한작업규정 』<br />
, 제 20조<br />
수치표고자료
권장하고 있으며 , 항공사진의 축척이 1:10,000이고<br />
이를 이용한 지도를 제작할 경<br />
우 등고선의 간격이 2.5m임을 감안하여 2m×2m의<br />
격자 간격으로 수치표고모형을<br />
생성하였다.<br />
수치표고모형 생성 영역은 정확도에 영향이 미치지 않도록 영상의 가장자리 부분<br />
에서 떨어지도록 하여 그림 5.16과 같이 입체모델 안에서 약 2.1km×1.1km 영역<br />
으로 하였다.<br />
그리고 각 <strong>밴드</strong>별 수치표고모형과의 비교 자료로서 1:1,000 수치지도로부터 그림<br />
5.17과<br />
같이 등고선과 표고점의 레이어를 분리하고 이들이 갖고 있는 표고값을 이<br />
용하여 수치표고모형을 생성하였다.<br />
좌측영상<br />
<strong>DEM</strong> 영역<br />
우측영상<br />
그림 5.16 수치표고모형 (<strong>DEM</strong>) 생성 영역<br />
71) 국토지리정보원 , 2002, 『 수치표고모델구축에관한작업규정 』<br />
, 제 18 조 , 격자규격<br />
-80-
그림 5.17 대상지역의 등고선 및 표고점 레이어<br />
수치사진측량시스템인 Socet Set을<br />
사용하여 각 <strong>밴드</strong>별 입체영상정합기법에 의한<br />
수치표고모형을 생성하였으며 , 수치표고모형의 생성에 필요한 소요시간은 컴퓨터의<br />
기종 및 구성 사양에 따라 다르다 . 본 <strong>연구</strong>에서 사용한 컴퓨터는 Pentium Ⅳ기종으<br />
로 중앙처리장치 (CPU) 의 처리속도 2.8GHz, RAM 2GBytes, graphic card<br />
RADEON 9600 PRO로서 수치표고모형 생성 시간은 표 5.5 와 같다 .<br />
표 5.5에서<br />
나타나는 것처럼 수치표고모형을 <strong>밴드</strong>별로 생성하여 시간을 측정한<br />
결과 3개의<br />
<strong>밴드</strong>를 포함하고 있는 컬러항공사진 입체영상에서 거의 두 배 가까운<br />
시간이 소요됨을 알 수 있다 . 만약 수치표고모형의 정확도가 각 <strong>밴드</strong>별로 차이가<br />
미소하다면 불필요한 소요시간 낭비에 대한 고려가 있어야 할 것이다.<br />
본 <strong>연구</strong>에서는 한 개의 입체모델을 이용할 경우의 시간을 나타내고 있지만 , 어느<br />
지역을 대상으로 수치표고모형을 생성할 경우 입체모델의 수는 더욱 많아지게 된<br />
다 . 실제에 있어서 국내 C항측사의 컬러항공사진 관련 사업의 입체모델수는 2006<br />
년 10건에 대한 평균 수량은 약 300 모델에 해당하고 있다 . 특히 서울시의 경우에<br />
는 서울시 전역에 대하여 한번 항공사진을 촬영할 경우 약 1,500 ~ 2,000개의<br />
입<br />
체모델이 얻어지게 된다 .<br />
이처럼 많은 수량의 컬러항공사진을 사용해야하는 실무에<br />
-81-
있어서는 수치표고모형 생성에 소요되는 시간은 아주 중요한 요소가 된다.<br />
이와 같이 많은 수량의 컬러항공사진을 사용해야하는 실무에 적용할 경우 고성능<br />
컴퓨터를 사용하여 어느 정도의 수치표고모형 생성 시간을 단축하는 것이 가능할<br />
것이다 . 그러나 컴퓨터의 성능만으로 모든 것을 해결하기에는 역부족일 것이다 . 따<br />
라서 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 <strong>연구</strong>에서처럼 <strong>밴드</strong>별 특성을 이용하여<br />
우수한 <strong>밴드</strong>의 입체영상을 이용한 수치표고모형 생성을 적용할 수 있을 것이다 . 또<br />
한 촬영축척과 수치표고모형의 격자간격에 따른 알맞은 수치표고모형 생성 알고리<br />
즘을 개발하여 소요 시간을 단축해야할 것이다.<br />
그림 5.18는 기준자료인 1:1,000 의 수치지도로부터 생성한 수치표고모형이다 . 각<br />
<strong>밴드</strong>별 입체영상조합으로부터 영상정합에 의한 수치표고모형을 생성하였으며 , 그림<br />
5.19과 그림 5.20은 촬영축척 1:10,000의 컬러항공사진영상으로부터 분리한 Red<br />
와 Blue <strong>밴드</strong>의 입체영상을 이용하여 생성한 수치표고모형의 음영기복도를 나타내<br />
고 있다.<br />
표 5.5 수치표고모형 생성 소요시간<br />
구분 Color Gray Red Green Blue<br />
소요시간 ( 분 ) 9.5 5.5 5.5 5.5 5.5<br />
격자간격(m) 2 2 2 2 2<br />
-82-
그림 5.18 1:1,000 수치지도의 수치표고모형<br />
그림 5.19 Red<br />
<strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형<br />
-83-
그림 5.20 Blue <strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형<br />
그림 5.21<br />
각 <strong>밴드</strong>별 수치표고모형 비교<br />
-84-
수치표고모형은 일반적으로 기준자료와의 정확도를 평가하기 전에 먼저 육안으로<br />
음영기복도상에서 확인하는 과정을 거치게 된다 . 이는 평가의 기준자료가 비교 대<br />
상 자료보다 더 정확도가 우수한 수치표고모형을 확보하는 것이 어렵기 때문에 전<br />
역적인 정확도 평가 방법 보다는 표본 평가방법을 사용하게 된다 . 이때 일부 수치<br />
표고모형의 오류지역을 확인하지 못하게 되는 경우가 있을 수 있다 . 따라서 수치표<br />
고모형을 생성하게 되면 가장 먼저 지형의 높고 낮음을 알 수 있는 음영기복도를<br />
생성하여 육안으로 확인하게 된다 . 각각의 <strong>밴드</strong>별 수치표고모형에 대하여 육안 평<br />
가를 수행한 결과 그림 5.21에서<br />
보여주는 것처럼 다음과 같은 오류가 있음을 확인<br />
하였다.<br />
첫째 , Blue <strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형에서는 조그만 산의 형태를 갖추지 못<br />
하고 있다 . 다른 각 <strong>밴드</strong>의 수치표고모형에서는 산의 형태를 갖추고 동일한 형태를<br />
나타냄으로써 오류가 없음을 확인할 수 있다.<br />
둘째 , 넓은 도로에서 이상표고가 발생하였다 . 흑백 입체영상과 Blue <strong>밴드</strong> 입체영<br />
상으로부터의 수치표고모형에서 심하게 오류가 발생하였고 , 컬러입체영상의 수치표<br />
고모형에서도 다소 오류가 발생하였으나 동일 위치에서의 Red <strong>밴드</strong> 입체영상과<br />
Green <strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형에서 육안으로는 오류가 나타나지 않았다 .<br />
셋째 , Blue <strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형에서 도로 입구에 있는 톨게이트 건물<br />
의 형태가 완전히 나타나고 있지 않아 건물이 없는 것처럼 보인다 . 다른 수치표고<br />
모형에서는 건물의 형태가 나타나 오류가 거의 없음을 확인할 수가 있다.<br />
5.6 <strong>밴드</strong>별 수치표고모형의 정확도 평가<br />
수치표고모형의 정확도에 대한 평가의 기준자료로서는 대상지역에 대한 1:1,000<br />
수치지도로부터 표고점 레이어를 추출하여 사용하였다 . 수치지도를 제작한 항공사<br />
진의 촬영시점과 수치표고모형 생성에 사용된 <strong>컬러항공사진의</strong> 촬영 시점의 차이,<br />
그리고 촬영각의 차이와 촬영축척에 의하여 사용할 수 없는 표고점이 있을 수 있<br />
다 . 따라서 1:1,000 수치지도로부터 추출된 표고점의 위치에 대한 지형을 모두 확<br />
인하기 위하여 컬러항공사진영상을 입체로 관측하였으며 , 지형이 변화되었거나 표<br />
고점위치가 가로수와 숲 ,<br />
건물 그리고 도로의 경우 차량에 가려져 보이지 않는 표<br />
-85-
고점은 정확도 평가에 사용하지 않도록 하였다 . 수치표고모형 생성 대상지역에 포<br />
함하는 전체 표고점 2,015( 그림 5.22) 개 중에서 활용 가능한 959( 그림 5.23) 개의<br />
표고점을 정확도 평가에 사용하였다 . 이와 같이 수치표고모형의 정확도 평가에 사<br />
용하지 않도록 제거한 표고점은 모든 항공사진영상이나 고해상도 위성영상에서 나<br />
타날 수 있는 것이다 . 사용할 수 없게 된 표고점의 제거 기준은 표 5.6와<br />
같이 정<br />
리하여 향후 다른 유사한 정확도 평가에서 있어서 활용할 수 있도록 하였다.<br />
그림 5.22<br />
대상지역 전체 표고점<br />
-86-
표 5.6 사용할 수 없는 표고점 제거 기준<br />
No. 표고점제거기준 내용<br />
1 차량에 가려진 표고점<br />
2 가로수에 가려진 표고점<br />
3 숲에 가려진 표고점<br />
4 건물에 가려진 표고점<br />
5 지형변화지역의 표고점<br />
촬영시간이 다르게 되어 차량이 이동되어<br />
표고점을 가리게 되는 경우<br />
촬영각이 다르고 촬영시점이 달라 지상의<br />
표고점을 가리게 되는 경우<br />
촬영시점이 달라 나대지에 풀이 자라나<br />
나뭇잎으로 지표면이 보이지 않는 표고점<br />
촬영각이 다르게 되어 건물에 가려져 건<br />
물 뒤편의 표고점이 보이지 않는 경우로<br />
주택가에서 많이 발생<br />
동일 지역에 다른 건물이나 공사 중인 지<br />
역으로 표고점을 사용할 수 없는 경우<br />
그림 5.23<br />
대상지역 정확도 평가에 사용한 표고점<br />
-87-
<strong>밴드</strong>별로 생성한 수치표고모형에 대하여 기준자료인 표고점을 이용하여 정확도<br />
를 평가한 결과는 표 5.7 과 같다 .<br />
정확도 평가 결과 표준편차를 살펴보면 , 표 5.7과 같이 Red <strong>밴드</strong> 입체 영상의 수<br />
치표고모형이 1.15m 로 가장 우수한 반면 , Blue <strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형은<br />
1.54m 로 가장 낮은 정확도를 나타내고 있다 . 평균제곱근오차 (RMSE) 를 비교한 결<br />
과에서도 Red <strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형이 1.21m로<br />
가장 정확도가 우수한 것<br />
으로 나타났고 , Blue <strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형이 1.65m로<br />
정확도가 가장 낮<br />
은 것으로 나타났으며 , 그림 5.24의<br />
그래프에서 보는 바와 같이 그 차이를 쉽게 볼<br />
수가 있다.<br />
전체<br />
3σ<br />
제거후<br />
표 5.7 수치표고모형 정확도 평가 결과<br />
-88-<br />
( 단위 :m)<br />
구분 수치지도 Color Gray Red Green Blue<br />
Total Points 959 959 959 959 959 959<br />
Average 0.0061 -0.3941 -0.3449 -0.3625 -0.3406 -0.5741<br />
Sd. 0.0445 1.1605 1.2430 1.1515 1.2551 1.5421<br />
RMSE 0.0449 1.2250 1.2893 1.2067 1.2998 1.6447<br />
Total Points 941 944 942 945 938 940<br />
Average 0.0057 -0.2839 -0.2139 -0.2544 -0.2113 -0.4076<br />
Sd. 0.0326 0.6645 0.6883 0.6560 0.6719 0.8357<br />
RMSE 0.0326 0.6642 0.6879 0.6557 0.6715 0.8353<br />
참고:1 σ=68.27%, 2 σ=95.45%, 3 σ=99.73%
1.8<br />
1.6<br />
1.4<br />
1.2<br />
1.0<br />
0.8<br />
0.6<br />
0.4<br />
0.2<br />
0.0<br />
Color Gray Red Green Blue<br />
-89-<br />
표준편차<br />
그림 5.24 전체표고점 (959 점 )<br />
을 이용한 수치표고모형 정확도<br />
평균제곱근오차
또한 심각한 오류를 포함하는 표고점의 영향을 받지 않도록 3 σ(99.73%)<br />
를 초과<br />
하는 표고점을 제거하고 정확도를 확인하였는데 , 총 959개의 표고점 중에서 Red<br />
<strong>밴드</strong> 수치표고모형에서는 14 개의 점이 제거된 반면 , Green <strong>밴드</strong> 수치표고모형에서<br />
는 21 개의 표고점이 제거되었다 . 3σ를<br />
초과하는 점을 제외하고 사용된 표고점에 대<br />
한 표준편차 및 평균제곱근오차에서는 그림 5.25와 같이 Red <strong>밴드</strong>의 수치표고모형<br />
이 가장 우수하게 나타났고 , Blue <strong>밴드</strong>의 수치표고모형이 가장 낮은 정확도를 나타<br />
내고 있다.<br />
0.9<br />
0.8<br />
0.7<br />
0.6<br />
0.5<br />
0.4<br />
0.3<br />
0.2<br />
0.1<br />
0.0<br />
Color Gray Red Green Blue<br />
-90-<br />
표준편차<br />
그림 5.25 3σ<br />
이상 표고점을 제외한 수치표고모형 정확도<br />
평균제곱근오차
그림 5.26은 Red와 Blue <strong>밴드</strong>의 오차 분포도를 나타낸 것이며 , 그 결과 Red 밴<br />
드의 수치표고모형에서는 일부 표고점 위치에서 정확도가 낮게 나타나지만 대체적<br />
으로 양호한 것으로 나타난다.<br />
반면에 가장 정확도가 낮은 Blue <strong>밴드</strong>의 수치표고모형의 분포도를 보면 0m를<br />
기<br />
준으로 많은 표고점 위치에서 오차가 크게 발생함을 알 수 있다.<br />
이러한 <strong>정확도의</strong> 결과는 평균제곱근오차와 표준편차만을 이용하여 정확도 평가를<br />
수행함으로써 원천자료인 입체영상에 대한 분석이 이루어지지 않고 있다 . 따라서<br />
정확도 평가에 대한 신뢰도를 향상시키기 위하여 입체영상의 좌우 영상 간에 대한<br />
상관관계를 분석함으로써 보다 명확한 정확도 평가를 수행하여 각 영상<strong>밴드</strong>에 대한<br />
특성을 이해할 수 있을 것이다.<br />
표<br />
고<br />
점<br />
번<br />
호<br />
1000<br />
800<br />
600<br />
400<br />
200<br />
0<br />
표고점번호 ₩n Red<br />
표고점번호 ₩n Blue<br />
-20m -18m -16m -14m -12m -10m -8m -6m -4m -2m 0m 2m 4m<br />
오차값<br />
그림 5.26 Red와 Blue<br />
<strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형 오차 분포도<br />
-91-
5.7 <strong>밴드</strong>별 입체영상의 상관관계분석<br />
상관관계는 영상정합에 의한 수치표고모형을 생성할 경우 좌우 영상에서의 동일<br />
점을 찾아가기 위한 방법이다 . 이는 기준자료인 표고점이 위치한 입체영상의 좌우<br />
영상을 비교함으로써 특정 <strong>밴드</strong>의 유사성을 판단하고 그 정확도에 대한 신뢰성을<br />
향상시킬 수 있다.<br />
입체영상의 좌우 영상에 대한 동일점을 찾기 위해서는 표고점 주위로 일정한 크<br />
기의 픽셀 영역인 패치의 크기를 결정하여 계산을 수행하여야 한다 . 이와 같이 영<br />
상정합에 이용하는 패치의 크기는 사용되는 영상의 종류와 목적에 따라 다양하게<br />
적용된다 . 일반적으로 사용하는 패치의 크기는 여러 <strong>연구</strong>결과에서 살펴본 바와 같<br />
이 7×7 ~ 41×41 의 종류를 사용하고 있다 .<br />
본 <strong>연구</strong>에서는 항공사진영상이나 위성영상에서 많이 사용할 수 있는 경우의 수를<br />
고려하여 표고점 주위로 7×7, 11×11, 15×15, 19×19, 23×23의<br />
패치 크기로 결<br />
정하여 각각에 대한 상관계수 수식을 이용하여 프로그램화하였고 , 이를 이용하여<br />
각각의 상관계수를 구하였다 . 또한 영상정합이 잘 이루어진 값과의 비교를 하고자<br />
상관계수의 임계값을 설정하였다 . 이러한 임계값은 0.6~0.99까지<br />
다양하게 사용할<br />
수 있으나 본 <strong>연구</strong>에서는 범위를 확대하여 0.5 이상에 대한 표고점만을 선택하여<br />
수치표고모형의 생성에서 유사성의 정도를 확인할 수 있도록 분석하였다.<br />
상관관계의 신뢰도를 갖기 위해 본 <strong>연구</strong>의 목적으로 사용한 1:10,000 축척의 컬<br />
러항공사진영상과 더불어 비교할 수 있도록 촬영축척 1:5,000의<br />
컬러항공사진영상<br />
도 사용하였다 . 상관계수를 구하기 위하여 1:5,000 축척의 항공사진을 3차원<br />
모델<br />
링 후 1:1,000 축척의 수치지도로부터 추출한 578 개의 표고점을 사용하였다 . 여기<br />
에서도 지형의 변화나 가로수 , 차동차 등에 가려져 보이지 않는 표고점은 제거하였<br />
다.<br />
표 5.8은 1:10,000 축척 항공사진의 Red <strong>밴드</strong> 입체영상조합에 대한 패치크기<br />
19×19 의 계산 결과 예를 나타내고 있으며 , 표 5.9는 1:10,000 축척의 컬러항공사<br />
진영상을 이용한 패치 크기에 따른 상관계수 결과값을 나타내고 있다 . 표 5.9에서<br />
컬러영상의 경우에는 Red, Green, Blue <strong>밴드</strong>의 각 입체영상으로부터 계산한 상관<br />
계수의 평균값으로 구하였다.<br />
-92-
표 5.8 축척 1:10,000 상관계수 계산 결과 예 ( 패치크기 19×19)<br />
ID Px_L Py_L Sum_L Ave_L Var_L StdDev_L || Px_R Py_R Sum_R Ave_R Var_R StdDev_R Cov Cross<br />
1 7103 5654 49980 138.449 676.309 26.006 || 3039 5653 50361 139.504 302.062 17.380 97.679 0.216<br />
2 6927 5499 44166 122.343 206.771 14.380 || 2870 5494 43889 121.576 198.839 14.101 103.635 0.511<br />
3 6878 5643 35034 97.047 50.306 7.093 || 2818 5638 35401 98.064 141.904 11.912 38.891 0.460<br />
4 6817 6321 31545 87.382 26.876 5.184 || 2744 6320 30594 84.748 22.111 4.702 -0.389 -0.016<br />
5 7071 6325 37994 105.247 34.553 5.878 || 3000 6329 44272 122.637 31.515 5.614 3.251 0.099<br />
6 6965 6364 32135 89.017 11.928 3.454 || 2892 6366 31806 88.105 15.917 3.990 0.073 0.005<br />
…<br />
…<br />
…<br />
948 9937 3067 41032 113.662 37.930 6.159 || 5874 3112 49014 135.773 49.093 7.007 32.787 0.760<br />
949 9261 3263 15725 43.560 37.286 6.106 || 5193 3296 23808 65.950 37.864 6.153 2.753 0.073<br />
950 9107 3371 15670 43.407 29.464 5.428 || 5036 3401 23536 65.197 33.758 5.810 6.178 0.196<br />
951 9725 3349 15947 44.175 72.894 8.538 || 5661 3389 23884 66.161 139.630 11.816 47.247 0.468<br />
952 9706 2898 17641 48.867 52.471 7.244 || 5644 2940 25062 69.424 89.823 9.477 17.943 0.261<br />
953 9960 5107 36499 101.105 708.000 26.608 || 5869 5151 49063 135.909 411.555 20.287 430.554 0.798<br />
954 9294 3146 16194 44.859 82.383 9.076 || 5225 3180 23519 65.150 99.133 9.957 55.716 0.617<br />
955 10023 5070 40807 113.039 71.021 8.427 || 5929 5115 51986 144.006 84.672 9.202 28.105 0.362<br />
956 10216 3095 17053 47.238 33.243 5.766 || 6144 3144 25443 70.479 44.728 6.688 22.677 0.588<br />
957 10082 3150 19402 53.745 41.918 6.474 || 6011 3196 28382 78.620 57.686 7.595 27.975 0.569<br />
958 10404 3038 16794 46.521 27.928 5.285 || 6330 3090 27270 75.540 42.266 6.501 19.301 0.562<br />
959 10108 3913 15867 43.953 207.623 14.409 || 5877 3951 28108 77.861 348.036 18.656 121.474 0.452<br />
Left_Image_File_name: D:₩univ₩ 박사논문 ₩Program₩Red_506.raw<br />
Right_Image_File_name: D:₩univ₩ 박사논문 ₩Program₩Red_507.raw<br />
Patch Size(pixels): 19<br />
Total used points: 959<br />
Average Cross-Correlations: 0.4062<br />
===========================================<br />
Used points: 380<br />
Average Cross-Correlations over 0.5: 0.7050<br />
-93-
표 5.9 축척 1:10,000의<br />
<strong>밴드</strong>별 상관계수와 표고점 수량<br />
구분 패치크기 Color Gray Red Green Blue<br />
전체<br />
0.5이상<br />
표고점의<br />
상관계수<br />
0.5이상의<br />
표고점<br />
수량<br />
7 0.1379 0.1573 0.1752 0.1410 0.0976<br />
11 0.2313 0.2539 0.2852 0.2305 0.1781<br />
15 0.2958 0.3204 0.3560 0.2958 0.2356<br />
19 0.3411 0.3648 0.4062 0.3387 0.2784<br />
23 0.3739 0.3953 0.4404 0.3687 0.3126<br />
평균 0.2760 0.2983 0.3326 0.2749 0.2205<br />
7 0.6570 0.6781 0.6786 0.6618 0.6306<br />
11 0.6705 0.6855 0.7023 0.6665 0.6428<br />
15 0.6780 0.6892 0.7014 0.6794 0.6532<br />
19 0.6825 0.6965 0.7050 0.6805 0.6621<br />
23 0.6841 0.6937 0.7060 0.6809 0.6655<br />
평균 0.5620 0.5738 0.5822 0.5615 0.5424<br />
7 124 132 176 117 80<br />
11 192 215 249 198 131<br />
15 250 275 318 244 189<br />
19 302 318 380 295 231<br />
23 343 362 431 331 268<br />
평균 242 260 311 237 180<br />
-94-
상관계수<br />
0.50<br />
0.45<br />
0.40<br />
0.35<br />
0.30<br />
0.25<br />
0.20<br />
0.15<br />
0.10<br />
0.05<br />
0.00<br />
7 11 15 19 23<br />
패치크기<br />
그림 5.27 축척 1:10,000의<br />
<strong>밴드</strong>별 상관계수 그래프<br />
-95-<br />
Color<br />
Gray<br />
Red<br />
Green<br />
Blue<br />
표 5.9와 그림 5.27에 나타난 것처럼 1:10,000의<br />
항공사진 축척을 사용한 상관<br />
관계에서 정확도 평가에 사용한 959개의<br />
기준 표고점에 대하여 픽셀의 크기에 따<br />
라 상관계수를 구하였다 . 959 개 전체 표고점에 대한 상관계수를 구한 결과 , Red<br />
<strong>밴드</strong> 입체 영상조합이 가장 높게 나타났으며 , 그림 5.27의<br />
그래프에서 볼 수 있듯<br />
이 Color의 상관계수와 Green <strong>밴드</strong>의 상관계수 패턴이 거의 유사하게 나타나고 있<br />
다 . 또한 0.5이상인<br />
표고점에 대해서만 상관계수 값을 선택하여 계산한 결과에서도<br />
Red 가 가장 높게 나타났으며 , 이에 사용된 표고점의 수량도 가장 많을 수량을 사용<br />
함으로써 전체적으로 정확도가 우수하다는 것을 알 수 있다 . 반면에 Blue의<br />
상관계<br />
수 및 0.5 이상의 표고점 수량은 가장 낮게 나타나는 것을 알 수 있다 .
표 5.10 축척 1:5,000의<br />
<strong>밴드</strong>별 상관계수와 표고점 수량<br />
구분 패치크기 Color Gray Red Green Blue<br />
전체<br />
0.5이상<br />
표고점의<br />
상관계수<br />
0.5이상의<br />
표고점<br />
수량<br />
7 0.0877 0.1005 0.1072 0.0898 0.0660<br />
11 0.1453 0.1601 0.1755 0.1438 0.1166<br />
15 0.1937 0.2103 0.2259 0.1932 0.1621<br />
19 0.2223 0.2378 0.2568 0.2208 0.1894<br />
23 0.2485 0.2629 0.2823 0.2468 0.2165<br />
평균 0.1795 0.1943 0.2095 0.1789 0.1501<br />
7 0.6828 0.6722 0.6752 0.6829 0.6903<br />
11 0.6588 0.6598 0.6743 0.6539 0.6481<br />
15 0.6687 0.6695 0.6836 0.6658 0.6566<br />
19 0.6733 0.6771 0.6845 0.6757 0.6596<br />
23 0.6860 0.6901 0.6950 0.6924 0.6705<br />
평균 0.5616 0.5615 0.5688 0.5618 0.5542<br />
7 51 60 70 48 35<br />
11 73 84 99 71 49<br />
15 97 109 126 93 72<br />
19 116 127 147 111 91<br />
23 126 136 158 119 102<br />
평균 93 103 120 88 70<br />
-96-
상관계수<br />
0.30<br />
0.25<br />
0.20<br />
0.15<br />
0.10<br />
0.05<br />
0.00<br />
7 11 15 19 23<br />
패치크기<br />
그림 5.28 축척 1:5,000의<br />
<strong>밴드</strong>별 상관계수 그래프<br />
-97-<br />
Color<br />
Gray<br />
Red<br />
Green<br />
Blue<br />
또한 표 5.10과 같이 촬영축척 1:5,000의 항공사진영상에서도 Red <strong>밴드</strong> 입체영<br />
상의 상관계수가 가장 높게 나타나고 있으며 , Blue <strong>밴드</strong>에서는 가장 낮게 나타나고<br />
있다 . 그림 5.28의 1:5,000 촬영축척에 해당하는 상관계수 그래프에서도 촬영축척<br />
1:10,000 에서와 같이 동일한 형태를 보이고 있다 . 다만 상관계수의 값이 1:5,000에<br />
서는 전체적으로 낮게 나타나고 있는데 , 이것은 촬영고도가 낮아짐에 따라 지형 ․지<br />
물의 변위가 더 심하여 나타나는 현상이라 볼 수 있다 . 이와 같이 수치표고모형을<br />
생성하고자 할 경우 Blue <strong>밴드</strong>의 영상은 정확도에 좋지 않은 영향을 주고 있다는<br />
것을 알 수 있다.<br />
그림 5.29와 그림 5.30은 항공사진축척 1:10,000의<br />
컬러영상으로부터 <strong>밴드</strong> 분리<br />
한 Red와 Blue의 입체영상 조합에 있어서 패치 크기 19×19에<br />
대한 상관계수를 이<br />
용하여 왜도 분석을 수행한 결과를 그래프로 나타내었다.
패치 크기 19×19인 Red 입체영상조합의 상관계수는 0.4062로<br />
다른 영상조합에<br />
서보다 높게 나타나고 있어 영상정합에 의한 수치표고모형을 생성하고자 할 경우,<br />
다른 <strong>밴드</strong>의 영상조합을 사용하는 대신에 Red를<br />
사용함으로써 <strong>정확도의</strong> 향상이 가<br />
능하다.<br />
또한 자료의 분포가 대칭인지를 나타내는 왜도 분석에서도 -0.141로<br />
나타나 전<br />
체적으로 상관관계가 높은 것으로 나타났다.<br />
반면에 Blue <strong>밴드</strong> 입체영상조합의 상관계수는 0.278로서 Red 보다 낮게 나타났<br />
고 , 왜도에서도 0.324로 -1 쪽으로 많이 기울어져 있음을 알 수 있다 .<br />
이러한 결과는 그림 5.31과 그림 5.32에 있는 것처럼 항공사진축척 1:5,000의<br />
각 <strong>밴드</strong> 입체영상조합에서도 동일한 형태를 나타내고 있다.<br />
-98-
그림 5.29 축척 1:10,000 Red의<br />
상관계수 빈도 그래프<br />
그림 5.30 축척 1:10,000 Blue의<br />
상관계수 빈도 그래프<br />
-99-
그림 5.31 축척 1:5,000 Red의<br />
상관계수 빈도 그래프<br />
그림 5.32 축척 1:5,000 Blue의<br />
상관계수 빈도 그래프<br />
- 100 -
5.8 수치표고모형의 정확도와 상관관계 분석결과<br />
컬러항공사진영상으로부터 RGB색상<br />
<strong>밴드</strong>별로 분리한 각각의 입체영상상에서 생<br />
성한 수치표고모형을 기준자료인 수치지도의 표고점과의 정확도를 평가한 결과와<br />
상관관계분석을 통한 입체영상의 좌우 사진에 대한 유사성 분석을 수행한 결과는<br />
다음과같이요약할수있다.<br />
먼저 각 <strong>밴드</strong>별로 분리한 경우 Red <strong>밴드</strong> 영상은 육안으로 확인한 결과 다른 영<br />
상보다는 더 선명하게 보이는 것을 확인할 수 있었다 . 이는 전자기파 에너지를 이<br />
용하는 원격탐사의 가시광선 파장영역을 분석한 결과 , Red <strong>밴드</strong> 영상은 Green이나<br />
Blue<br />
<strong>밴드</strong> 영상의 파장보다는 더 긴 파장 영역에 포함됨에 따라 대기에 의한 산란<br />
의 영향을 적게 받는 것임을 알 수 있다.<br />
이와 같은 현상에 기인하여 Red <strong>밴드</strong> 입체영상은 동일 조건 하에서 수치표고모<br />
형을 생성하였을 때 , 다른 <strong>밴드</strong>의 영상에서보다는 더 높은 정확도를 얻을 수 있었<br />
다 . 또한 흑백영상은 Red, Green, Blue <strong>밴드</strong>의 모든 파장영역을 포함하여 영상이<br />
획득되므로 가장 정확도가 낮은 Blue <strong>밴드</strong>의 영향으로 Red <strong>밴드</strong> 입체영상으로부터<br />
생성한 수치표고모형 정확도 보다는 낮게 나타났다.<br />
입체영상의 좌우 사진에 대한 유사성을 분석하는 상관관계분석에서도 Red <strong>밴드</strong><br />
의 입체영상에 대한 상관계수가 가장 높게 나타나는 반면 , Blue <strong>밴드</strong>의 입체영상은<br />
낮게 나타나고 있다 . Blue <strong>밴드</strong>의 영상이 짧은 파장대에 속하는 현상뿐만 아니라<br />
SNR에서도 다른 <strong>밴드</strong>의 영상과는 달리 낮게 나타나고 있어 Blue <strong>밴드</strong> 영상은 전<br />
체적으로 좋지 않은 영향을 주고 있는 것으로 판단된다.<br />
국가에서 정하고 있는 수치표고모형의 정확도 기준은 표준편차 0.5m, 최대<br />
0.75m<br />
이내로 규정하고 있음에 따라 모든 <strong>밴드</strong>의 정확도가 허용 범위 내에 들지<br />
못하고 있는 한계가 있다 . 그러나 오차가 심하게 발생하는 표고점을 3σ를<br />
기준으로<br />
제거하였을 경우에 Blue <strong>밴드</strong>를 제외한 다른 모든 <strong>밴드</strong>의 수치표고모형은 0.75m<br />
이내의 허용 범위를 만족하고 있다.<br />
상관관계분석에서는 상관계수 0.5 이상의 표고점에 대한 값과 수량을 분석하였으<br />
나 수치표고모형을 생성할 경우 상관계수에 대한 크기는 사용하는 영상의 품질에<br />
따라 적절히 결정해 주어야 한다 .<br />
본 <strong>연구</strong>에서는 동일한 조건의 수치사진측량시스<br />
- 101 -
템에서 수치표고모형을 생성하였으나 , 영상에 따라 수치표고모형의 영상정합 단계<br />
에서 상관계수의 크기를 조정하여 실험 할 경우 더 좋은 조건이 만들어질 수 있다.<br />
따라서 이에 대한 다양한 실험적 <strong>연구</strong>가 수행될 경우 전체적으로 정확도가 향상된<br />
수치표고모형을 생성하는 것이 가능할 것이다.<br />
이와 같이 원자료 영상에 대한 특성분석과 수치표고모형에 대한 기준자료와의 정<br />
확도 평가 및 입체영상 조합의 상관관계분석의 결과로 볼 때 , Red <strong>밴드</strong> 입체영상으<br />
로부터 생성한 수치표고모형이 가장 우수하다는 것을 알 수 있었으며 , Blue <strong>밴드</strong>의<br />
영상은 활용 목적에 따라 사용 여부를 판단해야 한다는 것을 알 수 있다.<br />
- 102 -
제 6 장 결론<br />
본 <strong>연구</strong>에서는 최근 활용성과 사용자의 요구가 증가되고 있는 영상지도의 제작에<br />
필요한 컬러항공사진을 이용하는 데 있어서 기초자료가 되고 있는 수치표고모형을<br />
각 <strong>밴드</strong>별 입체영상으로부터 생성하여 정확도를 평가하고 , 입체영상의 좌우 영상에<br />
대한 상관관계를 분석함으로써 각 <strong>밴드</strong>의 특성을 이해하여 수치표고모형의 생성에<br />
가장 우수한 입체영상의 <strong>밴드</strong> 선택과 수치표고모형의 정확도에 신뢰도를 향상시키<br />
고자 한 것이다.<br />
6.1 <strong>연구</strong>내용<br />
기존에는 컬러항공사진영상을 이용하여 수치표고모형을 생성함으로써 과다한 컴<br />
퓨터 처리 시간의 소요 및 컴퓨터 용량의 한계에 따라 경제적인 손실이 발생하였<br />
다 . 또한 생성하고자 하는 수치표고모형의 정확도 개선을 위한 컬러항공사진영상에<br />
대한 <strong>밴드</strong>별 입체영상의 특성 분석에 한계가 있었다 . 이와 같은 문제점을 해결하고<br />
수치표고모형의 정확도에 대한 분석을 하고자 다음과 같이 두 가지 부분으로 나누<br />
어 <strong>연구</strong>를 수행하였다.<br />
첫째 , 스캔하여 생성된 컬러항공사진영상을 각각의 Red, Green, Blue의<br />
<strong>밴드</strong>로<br />
분류하고 , 또한 원래의 컬러영상과 흑백으로 변환된 영상을 이용하여 정확도를 평<br />
가하였다 . 사전 분석 단계로서 컬러항공사진영상에 대한 특성을 분석하였다 . 즉 , 컬<br />
러항공사진영상을 각각의 <strong>밴드</strong>별로 분리하여 영상의 분광<strong>특성과</strong> 신호 대 잡음비를<br />
분석하여 수치표고모형의 정확도 예측을 하였다 . 그리고 각각의 입체영상조합에 대<br />
하여 수치표고모형을 생성하고 , <strong>정확도의</strong> 평가 기준 자료로는 대축척의 수치지도의<br />
표고점 레이어를 이용하였다.<br />
둘째 , 각각의 <strong>밴드</strong>별 입체영상 조합을 이용한 수치표고모형 생성시 사용하는 패<br />
치의 일반적인 크기에 대하여 상관관계를 분석하였다 . 정확도 평가의 기준자료인<br />
수치지도의 표고점 주위 픽셀에 대하여 상관관계를 분석함으로써 각각의 입체영상<br />
조합의 수치표고모형에 대한 정확도를 분석할 수 있었다.<br />
- 103 -
6.2 <strong>연구</strong>결과<br />
이와 같은 부분으로 나누어 <strong>연구</strong>한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.<br />
첫째 , <strong>컬러항공사진의</strong> 스캔 방법과 <strong>밴드</strong>의 차이에 따라 모두 5가지<br />
수치표고모형<br />
을 생성한 결과 , 표준편차 및 평균제곱근오차에서 Red <strong>밴드</strong> 입체영상의 정확도가<br />
가장 높게 나타남을 알 수 있었으며 , 상관관계를 비교한 결과에서도 Red <strong>밴드</strong> 입체<br />
영상의 상관계수가 가장 높게 남으로써 영상정합이 가장 우수한 것으로 나타났다.<br />
둘째 , 컬러항공사진영상의 수치표고모형 정확도는 Red <strong>밴드</strong> 입체영상에 비해 정<br />
확도가 하락하는 것으로 나타났으며 , 실제 활용에 있어서는 사용하는 수치사진측량<br />
시스템의 영상정합기법에 대한 이해가 반드시 수반되어야 불필요한 정확도 하락을<br />
방지함을 알 수 있었다.<br />
셋째 , 컬러항공사진을 스캔 후 흑백 영상으로 변환하여 생성한 수치표고모형은<br />
Red <strong>밴드</strong> 입체영상만을 이용하는 경우보다 정확도가 하락하는 것으로 나타났으며 ,<br />
상관관계 분석을 이용한 각 픽셀의 크기에 따른 평균값에서도 낮게 나타났다 . 이는<br />
흑백으로 촬영한 항공사진을 스캔하여 수치표고모형을 생성하고자 할 경우 , 흑백과<br />
컬러항공사진 촬영에 따른 비용을 감안하여 정확도가 우선시 되는 상황에서는 컬러<br />
항공사진을 촬영하여 Red <strong>밴드</strong> 입체영상만을 분리하여 수치표고모형을 생성하는<br />
것을 고려해야 할 것이다.<br />
넷째 , 수치표고모형의 정확도가 가장 낮게 나타난 Blue 영상의 영향을 완전히 제<br />
거하기 위해서는 스캔 후 후처리를 하거나 , 스캔 과정에서 Red 영상만을 분리하는<br />
방법을 활용하여도 무방한 것으로 나타났다.<br />
다섯째 , 수치표고모형의 정확도 평가 방법을 단지 평균제곱근오차 (RMSE) 만을 이<br />
용하는 것이 아니라 표준편차 , 공분산 등을 이용한 상관관계를 적용함으로써 수치<br />
표고모형의 정확도를 신뢰할 수 있다.<br />
여섯째 , 수치표고모형의 생성시간은 <strong>밴드</strong>별 분리한 영상보다 컬러영상이 1.7배의<br />
시간이 소요됨에 따라 수치표고모형만을 중요시 할 경우에는 특정 <strong>밴드</strong>의 영상만을<br />
활용하여 과다한 수치표고모형 생성 시간을 절감할 수 있을 것이다.<br />
일곱째 ,<br />
동일한 패치 크기에 따른 상관계수는 대축척의 영상보다는 소축척의 영<br />
- 104 -
상에서 높게 나타나고 있다 . 따라서 다양한 축척의 영상으로부터 영상정합에 의한<br />
수치표고모형을 생성하고자 할 경우에는 해당하는 축척에 적당한 패치크기를 적용<br />
하여야 할 것이다.<br />
마지막으로 , Red <strong>밴드</strong> 입체영상만을 이용하여 수치표고모형을 생성할 경우 영상<br />
정합에 따른 오류를 최소화함으로써 수치표고모형 생성 후 수차례 반복되는 오류의<br />
수정과 편집에 따른 시간과 비용을 크게 절감할 수 있을 것이다.<br />
6.3 향후과제<br />
본 논문의 <strong>연구</strong> 결과 컬러항공사진영상을 사용하는 것보다는 특정 <strong>밴드</strong>를 사용함<br />
으로써 수치표고모형의 정확도를 향상시킬 수 있었다 . 그러나 수치표고모형의 생성<br />
단계에서는 동일조건의 수치사진측량시스템을 사용하고 있어 시스템 내부적으로 이<br />
루지는 처리 과정에 대한 분석을 수행하지 못한 한계점을 가지고 있다 . 또한 일부<br />
<strong>밴드</strong>의 수치표고모형 정확도에서는 국가에서 규정하는 허용오차 범위를 만족하지<br />
못하고 있다.<br />
따라서 향후 내부적으로 이루어지는 일련의 과정에 대한 분석을 수행함으로써 보<br />
다 향상된 수치표고모형을 생성할 수 있을 것이다 . 즉 , 영상 정합에 있어서 패치의<br />
크기나 상관계수의 값을 조정하고 지역의 특성을 반영함으로써 보다 개선될 수 있<br />
을 것이다.<br />
영상지도에 대한 수요가 증가하고 있고 정사영상에 대한 제작 요구가 늘어남에<br />
따라 정확도가 높은 수치표고모형의 획득은 필수적으로 해결해야 할 과제이다 . 따<br />
라서 컬러항공사진영상으로부터 수치표고모형을 생성하고자 할 경우 , 각각의 영상<br />
<strong>밴드</strong>별로 분리하지 않고 직접 컬러영상으로부터 정확도가 높은 수치표고모형을 생<br />
성할 수 있도록 하는 다양한 실험적 <strong>연구</strong>가 추가될 경우 , 신속한 지형정보의 획득<br />
에 많은 기여를 할 수 있을 것이다 . 또한 이와 같은 결과는 항공 laser 장비인<br />
LiDAR 와 더불어 사용할 경우 그 활용도는 더욱 높아질 것이다 . 특히 <strong>밴드</strong>의 파장<br />
영역 특성에 따라 산란의 영향을 적게 받는 특정 <strong>밴드</strong>의 사용은 향후 항공영상을<br />
촬영하기 위해 사용하게 될 디지털 카메라에도 바로 적용할 수 있을 것이며 , 그 유<br />
용 가치는 훨씬 높아질 것으로 기대된다.<br />
- 105 -
국내문헌<br />
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- 109 -
DBM : Digital Building Model,<br />
<strong>DEM</strong> : Digital Elevation Model,<br />
DSM : Digital Surface Model,<br />
DSW : Digital Scan Workstation,<br />
DTM : Digital Terrain Model,<br />
DPI : Dot Per Inch,<br />
스캔 해상도<br />
용어해설<br />
수치건물모형<br />
수치표고모형<br />
수치표면모형<br />
항공사진전용스캐너<br />
수치지형모형<br />
EROS : Earth Resources Observation and Science, USGS의<br />
지구관측자원관<br />
리<br />
FMC : Forward Motion Compensation,<br />
GCP : Ground Control Point,<br />
지상기준점<br />
GIS : Geographic Information System,<br />
GPS : Global Positioning System,<br />
INS : Inertial Navigation System,<br />
- 110 -<br />
비행 전진운동의 카메라 보정<br />
지리정보시스템<br />
범지구 위치결정 시스템<br />
관성항법장치<br />
ISPRS : International Society for Photogrammetry & Remote Sensing,<br />
사진측량 및 원격탐사학회<br />
국제<br />
KOMPSAT : KOrea Multi Purpose SATellite, 한국의 다목적 실용위성 , 아리랑<br />
12 ․ 호<br />
LiDAR : Light Detection And Ranging, 3차원<br />
위치좌표 획득 시스템<br />
PE & RS : Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,<br />
및 원격탐사학회지<br />
RGB : Red, Green, Blue,<br />
빛의 삼원색<br />
RMSE : Root Mean Square Error,<br />
SNR : Signal to Noise Ratio,<br />
평균제곱근오차<br />
신호 대 잡음비<br />
TIN : Triangulated Irregular Network,<br />
불규칙 삼각망<br />
USGS : United Sates Geological Survey,<br />
미국지질조사국<br />
국제 사진측량
부록<br />
- 111 -
부록 1. Visual C++ 이용한 상관관계 계산 프로그램<br />
1: 왼쪽사진 영상파일선택 (raw 포맷 )<br />
2: 오른쪽사진 영상파일선택 (raw 포맷 )<br />
3: 왼쪽사진 픽셀좌표 파일선택 (Socet Set 포맷 )<br />
4: 오른쪽사진 픽셀좌표 파일선택 (Socet Set 포맷 )<br />
5: 계산결과 저장할 파일선택<br />
6: 계산할 패치 크기 입력<br />
void CCorrelationDlg::OnOK()<br />
{<br />
UpdateData();<br />
FILE *out1, *in1, *in2;<br />
char ch1[200], ch2[200];<br />
char Left_py[20], Left_px[20], Right_py[20], Right_px[20];<br />
int patch_x;<br />
int patch_y;<br />
int nCount=0;<br />
float sum_re=0.0;<br />
float ave_re=0.0;<br />
float sum_max05=0.0;<br />
- 112 -
int ptCount_max05=0;<br />
float ave_max05=0.0;<br />
patch_x=m_intPixel;<br />
patch_y=m_intPixel;<br />
// 컬러항공사진 픽셀수의 결정<br />
unsigned char *LeftImage = new unsigned char [11276*11988];<br />
unsigned char *RightImage = new unsigned char [11278*11987];<br />
unsigned char *patch_L = NULL;<br />
unsigned char *patch_R = NULL;<br />
CFile fileL, fileR;<br />
fileL.Open(m_strLeftImageFile, CFile::modeRead);<br />
fileL.Read(LeftImage,11276*11988);<br />
fileR.Open(m_strRightImageFile, CFile::modeRead);<br />
fileR.Read(RightImage,11278*11987);<br />
out1=fopen(m_strOutFile, "w");<br />
in1=fopen(m_strLeftIpfFile, "r");<br />
fprintf(out1, "ID Px_L Py_L Sum_L Ave_L Var_L StdDev_L<br />
|| Px_R Py_R Sum_R Ave_R Var_R StdDev_R Cov<br />
|| Cross₩n");<br />
//Socet Set의 ipf point 개수 읽기 (L-R ipf 파일의 동일한 ID 개수 Count)<br />
fgets(ch1,200,in1);<br />
fgets(ch1,200,in1);<br />
fgets(ch1,200,in1);<br />
while(fgets(ch1,200,in1) != NULL)<br />
{/////while 1/////<br />
char id_L[20], id_R[20], use[20];<br />
sscanf(ch1, "%s %s", id_L, use);<br />
if(strcmp(use, "1") == 0)<br />
{//////////if 1<br />
- 113 -
nCount++;<br />
in2=fopen(m_strRightIpfFile, "r");<br />
fgets(ch2,200,in2);<br />
fgets(ch2,200,in2);<br />
fgets(ch2,200,in2);<br />
while(fgets(ch2,200,in2) != NULL)<br />
{////////////while2<br />
sscanf(ch2,"%s", id_R);<br />
if(strcmp(id_L, id_R) == 0)<br />
{//////////if 2<br />
float Left_Value=0.0;<br />
float Left_Ave=0.0;<br />
float Left_Sum=0.0;<br />
float Left_Dev=0.0;<br />
float Left_Var=0.0;<br />
int Left_x=0, Left_y=0;<br />
float Right_Value=0.0;<br />
float Right_Ave=0.0;<br />
float Right_Sum=0.0;<br />
float Right_Dev=0.0;<br />
float Right_Var=0.0;<br />
int Right_x=0, Right_y=0;<br />
float sum_cov=0;<br />
float cov=0;<br />
float cor_re=0;<br />
patch_L= new unsigned char<br />
|| [patch_x*patch_y];<br />
patch_R= new unsigned char<br />
|| [patch_x*patch_y];<br />
//Left ipf 파일의 point 읽기 ..<br />
fgets(ch1,200,in1);<br />
sscanf(ch1, "%s %s₩n", &Left_py,<br />
|| &Left_px);<br />
fgets(ch2,200,in2);<br />
sscanf(ch2, "%s %s₩n", &Right_py,<br />
- 114 -
|| &Right_px);<br />
Left_x=5994+int(atof(Left_px)+0.5);<br />
Left_y=5638+int(atof(Left_py)+0.5);<br />
Right_x=5994+int(atof(Right_px)+0.5);<br />
Right_y=5638+int(atof(Right_py)+0.5);<br />
//Left Pixel의합계<br />
for(int y1=Left_y-patch_y/2 ;<br />
|| y1
|| y2++,i++,m++,y22++)<br />
{<br />
for(int x2=Left_x-patch_x/2,j=0,n=0,<br />
|| x22=Right_x-patch_x/2 ;<br />
||x2
float temp2=0;<br />
float temp3=0;<br />
float temp4=0;<br />
float temp5=0;<br />
float temp6=0;<br />
float temp7=0;<br />
float temp11=0;<br />
Left_Var = Left_Sum/(patch_x * patch_y -<br />
|| 1);<br />
Left_Dev = (float)sqrt(Left_Sum/(patch_x *<br />
|| patch_y - 1));<br />
Right_Var=Right_Sum/(patch_x * patch_y -<br />
|| 1);<br />
Right_Dev=(float)sqrt(Right_Sum/(patch_x *<br />
|| patch_y - 1));<br />
cov=sum_cov/(patch_x * patch_y - 1);<br />
cor_re=cov/(Left_Dev * Right_Dev);<br />
//0.5 이상 상관계수값 계산 //<br />
if(cor_re >= 0.5)<br />
{<br />
sum_max05=sum_max05 + cor_re;<br />
ptCount_max05++;<br />
}<br />
sum_re=sum_re + cor_re;<br />
fprintf(out1, "%6s %5d %5d %8.0lf %8.3lf<br />
|| %8.3lf %8.3lf || %5d %5d %8.0lf %8.3lf<br />
|| %8.3lf %8.3lf %8.3lf %8.3lf₩n",<br />
||id_L,Left_x,Left_y,Left_Value,Left_Ave,<br />
||Left_Var,Left_Dev,Right_x,Right_y,<br />
||Right_Value,Right_Ave,Right_Var,<br />
||Right_Dev,cov,cor_re);<br />
fgets(ch1,200,in1);<br />
fgets(ch1,200,in1);<br />
- 117 -
fgets(ch1,200,in1);<br />
fgets(ch1,200,in1);<br />
if(patch_L != NULL)<br />
{<br />
delete [] patch_L;<br />
patch_L = NULL;<br />
}<br />
if(patch_R != NULL)<br />
{<br />
delete [] patch_R;<br />
patch_R = NULL;<br />
}<br />
}///end of if2<br />
}////////////end of while2///////////////<br />
fclose(in2);<br />
}///////end of if 1///////////////<br />
}///////////end of while 1///////////////<br />
ave_re=sum_re/nCount;<br />
//0.5 이상 상관계수값 계산 및 출력 //<br />
ave_max05=sum_max05/ptCount_max05;<br />
/////////////////////////////////////<br />
fprintf(out1, "Left_Image_File_name: %s₩n", m_strLeftImageFile);<br />
fprintf(out1, "Right_Image_File_name: %s₩n", m_strRightImageFile);<br />
fprintf(out1, "Size_of_Patch(pixels): %5d₩n", patch_x);<br />
fprintf(out1, "Total_of_used points: %5d₩n", nCount);<br />
fprintf(out1, "Average_of_Cross-Correlations: %9.4f₩n", ave_re);<br />
fprintf(out1, "===========================================₩n");<br />
fprintf(out1, "Used_points: %5d₩n", ptCount_max05);<br />
fprintf(out1, "Average_of_Cross-Correlations over 0.5: %9.4f₩n",<br />
|| ave_max05);<br />
fileL.Close();<br />
fileR.Close();<br />
fclose(in1);<br />
- 118 -
}<br />
fclose(out1);<br />
delete LeftImage;<br />
delete RightImage;<br />
CDialog::OnOK();<br />
MessageBox(" 완료되었습니다 .",MB_OK);<br />
- 119 -
부록 2. <strong>밴드</strong>별 수치표고모형의 음영기복도<br />
1:1,000<br />
수치지도의 수치표고모형<br />
컬러항공사진 입체영상의 수치표고모형<br />
- 120 -
흑백 입체영상의 수치표고모형<br />
Red<br />
<strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형<br />
- 121 -
Green<br />
<strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형<br />
Blue<br />
<strong>밴드</strong> 입체영상의 수치표고모형<br />
- 122 -
부록 3.<br />
<strong>밴드</strong>별 수치표고모형의 오차 분포도<br />
- 123 -
- 124 -
- 125 -
- 126 -
- 127 -
부록 4. <strong>밴드</strong>별 상관계수 빈도 그래프<br />
축척 1:10,000 Color의<br />
상관계수 빈도 그래프<br />
축척 1:10,000<br />
흑백의 상관계수 빈도 그래프<br />
- 128 -
축척 1:10,000 Red의<br />
상관계수 빈도 그래프<br />
축척 1:10,000 Green의<br />
상관계수 빈도 그래프<br />
- 129 -
축척 1:10,000 Blue의<br />
상관계수 빈도 그래프<br />
- 130 -
ABSTRACT<br />
A Study on the Relational Features between<br />
the Bands
ands(red, green, blue) using image matching method. The constructed<br />
<strong>DEM</strong>'s are evaluated in accuracy by comparing the elevation heights of the<br />
digital map at the scale of 1:1,000 which is reference data in this study.<br />
Also, the correlation of the left and right image of stereo images of each<br />
bands are analyzed.<br />
As a result of accuracy evaluation of 5 <strong>DEM</strong>'s constructed from images<br />
scanned in different methods and images of each bands, the standard<br />
deviation and RMSE(root mean square error) of red band image reveal best<br />
accuracy. The accuracy of <strong>DEM</strong> constructed from rasterized color aerial<br />
photo is relatively poor.<br />
The accuracy of <strong>DEM</strong> constructed from black and white image converted<br />
form color aerial photo is poorer than the <strong>DEM</strong> constructed the red band<br />
image, in both methods of traditional method and correlation analysis.<br />
Accordingly, to construct the <strong>DEM</strong>, the black and white photo can be<br />
selected when the cost is important factor, and the red band image of color<br />
photo when the accuracy is important factor.<br />
The accuracies of <strong>DEM</strong>'s are evaluated in both methods of considering<br />
RMSE which is traditional applied, and analyzing standard deviation and<br />
covariance to consider correlation in that the reliability of accuracy<br />
evaluation can be improved.<br />
As the demand of image map and orthoimage is increasing, the acquisition<br />
of the accurate <strong>DEM</strong> is mandatory. So, to minimize the error, the time<br />
consumed to edit the error and the cost, one band image from scanned<br />
color aerial photo which can show best accuracy is recommended to be<br />
selected for <strong>DEM</strong> construction. Also, the characteristics of each band can be<br />
helpful to use aerial photo acquisited from the digital camera.<br />
Key word : digital map, image map, color aerial photo, image band(red,<br />
green, blue), <strong>DEM</strong>, DPI, RMSE, Image Matching, correlation<br />
- 132 -
감사의 글<br />
대학원 박사과정에 입학하게 되었다는 소식에 많은 관심과 격려로 지켜보아주시<br />
던 주위 모든 분께 감사드립니다.<br />
대학원에 입학할 수 있도록 허락하여주시고 , 본 논문의 시작에서부터 완성에 이<br />
르기까지 세심하게 지도하여 주신 황철수 교수님께 심심한 감사를 드립니다 . 심사<br />
위원장님으로서 꼼꼼하고 면밀하게 지도하여 주신 주성재 교수님 , 논리정연하게 지<br />
도하여 주신 조창현 교수님께 감사드립니다 . 바쁘신 중에서도 기꺼이 논문을 지도<br />
해 주신 건국대학교의 편무욱 교수님 , 더욱 전공다운 논문이 될 수 있도록 지도해<br />
주신 상명대학교의 구자용 교수님께 깊은 감사를 드립니다 . 엄하시지만 자상하신<br />
노시학 교수님 , 논문 공개발표 때 아낌없는 질타를 해주신 공우석 교수님 , 열정이<br />
크신 윤순옥 교수님 , 항상 웃음으로 친절하게 대하여 주신 다나까 교수님께 감사의<br />
인사를 드리고 , 논문으로 인사를 드리게 되는 김종규 교수님께 감사와 더불어 송구<br />
스럽습니다.<br />
지난 10 년간 뵈어왔고 , 언제나 관심을 가지고 격려해 주신 국방과학<strong>연구</strong>소의 이<br />
용웅 박사님과 위성영상이란 것을 처음 알게 해 주신 팀 내의 박완용 , 신대식 , 최선<br />
용 , 방수남 , 고진우 , 송현승 <strong>연구</strong>원님 , 어양담 박사님과 여러 <strong>연구</strong>원님들의 도움에<br />
감사드립니다.<br />
대학원 생활을 하는 동안 함께 했던 GIS <strong>연구</strong>실의 최우혁 선배님 , 이용원 선생님<br />
과 많은 대화를 했던 박지만 후배님을 비롯한 많은 후배님들의 도움이 있었기에 이<br />
논문을 마칠 수 있었습니다.<br />
이 논문의 <strong>연구</strong>를 위해 바쁜 업무에도 불구하고 완성할 수 있도록 많은 배려와<br />
격려를 베풀어 주신 중앙항업 ( 주 ) 의 김상성 사장님 , 사내의 가장이신 배종광 부회장<br />
님 , <strong>연구</strong>소장으로서 많은 도움을 주신 이호남 박사님 , 언제나 따스함으로 대해주신<br />
유외준 고문님 , 카리스마와 부드러움을 겸비하신 전병련 전무님 , 기준점 측량의 대<br />
명사이신 고현수 상무님 , 항공사진촬영의 대가이신 김동휘 이사님 , 도화의 명인이신<br />
송재열 이사님 , 사내 모든 업무와 살림살이를 완벽하게 꾸려나가시는 고종식 이사<br />
님 , 영업의 선두주자이신 강대선 이사님과 여러 임원 분들께 깊은 감사를 드립니다 .<br />
본 논문의 사진처리 이론에 도움을 주신 장세진 박사님 ,<br />
영상자료 처리를 할 수 있<br />
- 133 -
도록 하는 프로그램의 코딩 기법에 대해 도움을 주신 성민규 , 이승한 <strong>연구</strong>원님 , 항<br />
공사진 스캔 처리에 도움을 주신 박선미 , 김미현 <strong>연구</strong>원님 , 어려운 영문 용어에 대<br />
한 명쾌한 해석으로 도움을 주신 박두열 <strong>연구</strong>원님 , 부서 설립부터 함께 근무하고<br />
있는 김상봉 기술사님 , 박영훈 <strong>연구</strong>원님 , 입사 동기로서 기쁜 마음으로 조언을 해주<br />
신 신진규 차장님께 감사드리며 , 무엇보다도 DB개발팀<br />
<strong>연구</strong>원 분들께 깊은 감사를<br />
드립니다.<br />
그 누구보다도 이 논문을 기다리시던 마음으로만 뵐 수밖에 없는 아버님 , 지금은<br />
하늘나라에서 기뻐하실 아버님 고맙습니다 . 뵐 때마다 궁금해 하시던 어머님께 진<br />
심으로 사랑을 전합니다 . 부모님의 깊은 마음과 사랑이 있었기에 이 논문을 완성할<br />
수 있었습니다 . 항상 격려와 용기를 주시던 장인어른께도 감사드립니다 . 항상 따듯<br />
한 마음으로 격려해주시던 큰형님 내외분 , 늘 자신감으로 용기를 주시던 작은 형님<br />
내외분 , 항상 막내 동생으로만 여기시는 누님들 내외분께 고마움을 전해 드립니다 .<br />
늘 나의 딸들을 귀여워해 주었지만 옆에서 지켜주지 못해 하늘나라로 떠나야 했던<br />
사랑하는 처제와 이제는 어른이라고 자부하는 처남부부에게 고마움을 전합니다.<br />
기쁠 때나 슬플 때나 함께 있어주고 아무 불평 없이 따뜻한 마음으로 논문을 끝<br />
마칠 수 있도록 도와준 사랑하는 아내 신진순과 이 세상 그 무엇과도 바꿀 수 없는<br />
나의 사랑하는 두 딸 지수 , 경수와 이 작은 결실을 함께 나누고자 합니다 .<br />
- 134 -<br />
2007년 1월<br />
김진광