SfM 포인트 클라우드와 필터링 기법을 이용한 하천 DTM 생성 방법 개발 = Development of a stream DTM generation method using SfM point clouds and filtering techniques
저자
발행사항
서울 : 서울대학교 대학원, 2024
학위논문사항
학위논문(석사)-- 서울대학교 대학원 : 생태조경.지역시스템공학부(지역시스템공학전공) 2024. 2
발행연도
2024
작성언어
한국어
주제어
DDC
712
발행국(도시)
서울
형태사항
8, 87 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 송인홍
UCI식별코드
I804:11032-000000183193
DOI식별코드
소장기관
하천의 하상은 토사의 침식과 퇴적으로 인해 지속적으로 변화하고 있다. 지속 가능한 하천 관리를 위해 하천의 하상은 주기적으로 조사해야 한다. 그러나 현재 하천 단면 측량은 수준측량으로 수행되어 많은 시간과 노동력이 요구되고 연속적인 데이터를 획득하는데 한계가 있다. 따라서 최근에는 무인 항공기 (Unmanned Aerial Vehicles, UAVs)를 활용한 하천 하상 조사가 주목받고 있다.
본 연구의 목적은 사진 측량 기술인 Structure from Motion (SfM) 방법으로 포인트 클라우드를 생성하고, 식생 필터와 형태 필터를 조합하여 하천 Digital Terrain Model (DTM)을 생성하는 기법을 제시하는 것이다. 대한민국 이천시 복하천 약 2.7 km 구간을 대상으로 겨울철 드론 촬영을 수행하였으며, 400 m 간격으로 4개의 하천 단면을 실측하였다. 생성된 포인트 클라우드는 오류 제거 및 연산 속도를 향상시키기 위해 전처리 (pre-processing)를 수행하였다. 식생 필터로는 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)와 Excess Green Index (ExG)를 사용하였으며 형태 필터는 Cloth Simulation Filter (CSF)와 Adaptive Triangular Irregular Network (ATIN)를 사용하였다. 복합 필터는 식생 필터와 형태 필터를 조합하여 사용하였다. 정확도 평가는 4개의 실측 단면과 DTM을 Mean Absolute Error (MAE)와 Root Mean Square Error (RMSE)를 사용하여 비교하였으며, 가장 정확도가 좋은 필터를 최적 DTM 생성 방법으로 선정하였다. 최적 방법의 적용성 평가를 위해 Advanced Land Observing Satellite Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar 인공위성의 DTM과 비교하였으며, 현재 하천 수리 모델링에서 하천 단면을 보간하는데 사용되는 Inverse Distance Weighted (IDW) 보간 기법을 이용하여 50 m 간격으로 보간한 단면과 최적 기법을 적용한 DTM 단면 개형을 비교하였다.
포인트 클라우드 밀도는 식생이 많은 지역에서 높았으며, 식생이 적은 저수부에서는 비교적 낮았다. Error point는 빽빽한 식생이 많은 Section A에서 가장 많이 생성되었으며 식생이 비교적 적은 Section C에서는 생성되지 않았다. 식생 필터는 인공물을 지면으로 분류하는 경향이 있었으나 NDVI는 형태 필터의 정확도 큰 차이가 없었으며 수면에서 발생한 fake point를 효과적으로 제거하여 물에서 가장 우수한 정확도를 보였다. 형태 필터인 CSF는 식생뿐만 아니라 인공물 제거에도 효과적이었으며 MAE 0.314 m, RMSE 0.395 m로 가장 우수한 성능을 보였다. 복합 필터에서 NDVI+CSF는 NDVI가 fake point를 먼저 제거하여 수면 아래 하상 추출에도 효과적이었다. NDVI+CSF는 MAE 0.299 m, RMSE 0.375 m로 모든 필터 가운데 가장 정확도가 우수하였으며 MAE의 분산도 가장 작아 최적 기법으로 선정하였다. 최적 기법 적용성 평가를 위해 12.5 m의 해상도를 갖는 ALOS PALSAR 인공위성 DTM에서 추출한 임의의 단면과의 비교 결과, ALOS PALSAR DTM은 해상도가 커 실제 단면과 개형과 다른 양상을 보였다. 50 m 간격으로 IDW 보간법을 이용하여 보간한 단면은 만곡부 및 하천의 흐름이 급격히 변하는 지점에서 실제 하천 단면과 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 기존의 하천 하상 조사 방법이 가지는 한계를 극복하고, 정도 높은 하천 DTM 구축 방법에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
The riverbed undergoes continuous changes due to soil erosion and deposition necessitating periodic surveys for sustainable river management. However, conventional methods for measuring river cross-sections involve significant time, labor, and safety concerns associated with direct measurements. Therefore, Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have gained attention for riverbed surveys.
This study proposes an method for generating a river Digital Terrain Model (DTM) using point clouds based on Structure from Motion (SfM) photogrammetry. employing winter drone imaging and cross-sectional measurements. Winter drone images were captured over a 2.7 km stretch of Icheon River in South Korea, and four river cross-sections were measured at 400 m intervals. The generated point cloud underwent preprocessing to remove error points caused by low winter vegetation activity and enhance computational speed. Vegetation filters, such as Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) and Excess Green Index (ExG), were applied, and Otsu's method determined the threshold between vegetation and non-vegetation. Shape filters included Cloth Simulation Filter (CSF) and Adaptive Triangular Irregular Network (ATIN). CSF parameters were optimized by adjusting resolution and threshold, while ATIN applied the nature option from Lasground. Composite filters combined vegetation and shape filters, with vegetation filters applied before shape filters.
Vertical accuracy evaluation compared the generated DTM with four measured cross-sections using Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE). The most accurate filter was selected as the optimal method. To assess its applicability, the optimal method was compared with the Digital Terrain Model obtained from the Advanced Land Observing Satellite Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar (ALOS PALSAR) satellite. Additionally, cross-sections interpolated using the commonly used Inverse Distance Weighting (IDW) interpolation technique at 50 m intervals were compared with those generated using the optimal method.
The point cloud density was highest in areas with abundant vegetation, and error points were predominantly generated in vegetation rich areas. Among the single filters, NDVI effectively removed fake points generated over the water surface, showing superior accuracy in non-vegetated areas. CSF was most effective in vegetated areas. The composite filter, NDVI+CSF, exhibited improved performance with a MAE of 0.299 m and RMSE of 0.375 m compared to single filters. It also demonstrated effectiveness in extracting riverbed features beneath the water surface.
A comparison of the optimal method with an arbitrarily selected cross-section extracted from ALOS PALSAR satellite DTM with a 12.5 resolution interpolated using the IDW interpolation methold at 50m intervals displayed varations, especially in the meandering and abrupt changes in the river flow. The results of this study are expected to overcome limitations of existing riverbed survey methods and contribute to the development of river DTM generation methods.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)