ODM(Open Drone Map)오픈소스를 이용한 UAV 영상처리 및 정사영상 품질분석 = UAV Image Processing and Orthophoto Quality Analysis Using ODM(Open Drone Map) Open Source
저자
발행사항
서울 : 서울시립대학교 일반대학원, 2024
학위논문사항
학위논문(석사)-- 서울시립대학교 일반대학원 : 공간정보공학과(GSE) 2024. 2
발행연도
2024
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
v, 84 p. ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 권재현
UCI식별코드
I804:11035-000000035018
소장기관
최근 글로벌 시장에서는 UAV에 대한 관심이 급속도로 증가하고 있으며, 이에 따라 감시, 정찰 등의 목적으로 주로 활용되었던 UAV 영상은 디지털 첨단 기술과 융합하여 스마트건설, 스마트농업, 스마트임업, 시설물 계측 및 안전진단, 방재 등 다양한 산업분야에서 활용 중이다. 국내에서는 공간정보를 기반으로 최신 디지털 트윈 기술이 탑재된 다양한 플랫폼 개발이 진행 중이며, 이와 연관되어 UAV에서 취득된 영상을 처리하 여 3차원 공간정보 제작하고 이를 활용한 산업이 급격하게 활성화되고 있다. 그러나, 현재 UAV에서 취득한 영상을 처리하는 소프트웨어는 대부분 외산 소프 트웨어가 주를 이루고 있으며(대표적으로, Metashape, Pix4DMapper, UASMaster 등) 국내 기술로 개발된 UAV영상처리 솔루션은 전무한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 외산 소프트웨어의 의존도를 탈피하여 UAV 영상처 리를 위한 독자적인 기술 기반을 마련하기 위해 UAV 영상처리 오프소스인 ODM(Open Drone Map)을 활용하여 영상처리에 필요한 주요 API 분석 후 단계별 적용을 통해 정사영상 및 수치표고모형의 품질을 확인하고, 실험지역 에 대한 실제 UAV 영상 취득 후, 대표적인 상용 소프트웨어인 Metashape 과 동일한 조건하에 영상처리를 실시하여 그 결과를 비교·분석하였다. 연구 결과, ODM 오픈소스에서 제공하는 주요 API의 옵션에 따라 정사영상 과 수치표고모형 제작이 가능함을 확인하였고, 상용 소프트웨어인 Metashape 에서 처리한 정사영상 성과와의 품질비교에서도 유의미한 결과를 확인할 수 있었다. 또한, ODM 오픈소스를 이용하여 제작한 정사영상의 위치정확도는 RMSE 기준 X=0.03m, Y=0.01m로 양호한 결과를 나타내었다. 향후, 건물 등의 인공 구조물에 발생하는 형상왜곡을 보완하기 위한 알고리즘 개 선에 관한 연구가 진행된다면 보다 양질의 성과 제작이 가능할 것으로 판단된다.
더보기Recently, there has been a rapid increase in global interest in Unmanned Aerial Vehicles (UAV). As a result, UAV imagery, primarily used for surveillance and reconnaissance purposes, is integrated with digital technology and applied across various industries, including smart construction, smart agriculture, smart forestry, facility measurement and safety diagnostics, disaster management, and more. In South Korea, various platforms equipped with state-of-the-art digital twin technology based on spatial information are being developed. Against this backdrop, the processing of imagery acquired from UAVs is being utilized to create three-dimensional spatial information, contributing to the active revitalization of industries that embrace this trend. However, the current software for processing UAV imagery is predominantly foreign-made (such as Metashape, Pix4DMapper, UASMaster), and there is a lack of domestically developed UAV image processing solutions. Therefore, in this study, an effort has been made to establish an independent technological foundation for UAV image processing, aiming to reduce dependence on foreign software. To achieve this objective, the open-source UAV image processing software Open Drone Map (ODM) was utilized to analyze key APIs for image processing. The study then applied these APIs step by step to verify the quality of orthophoto and digital surface models. Subsequently, actual UAV imagery was acquired for the experimental area, and image processing was conducted under conditions identical to those of the commercial software Metashape, enabling for a comparative analysis of the results. The research findings confirm the feasibility of creating orthophoto and digital surface models based on the options provided by the ODM open-source software. The quality comparison with orthophoto processed by the commercial software Metashape also yielded meaningful results. Furthermore, the positional accuracy of the orthophoto produced using the ODM open source was satisfactory, with an RMSE (Root Mean Square Error) of X=0.03m and Y=0.01m. In the future, it is anticipated that research focused on improving algorithms to address geometric distortions caused by artificial structures, such as buildings, will lead to even better-quality results.
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