KCI등재
UAV 영상을 이용한 객체기반 건물 추출에 관한 연구 = A Study on the Object-based Building Extraction Using UAV Imagery
저자
발행기관
대한공간정보학회(THE KOREAN SOCIETY FOR GEOSPATIAL INFORMATION SYSTEM)
학술지명
대한공간정보학회지(The Korea Society For GeospatIal Information System)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
21-28(8쪽)
KCI 피인용횟수
3
DOI식별코드
제공처
Unmanned aerial vehicles (UAV) can provide the ability to monitor urban areas efficiently in very fine detail. Building extraction is a major topic in urban monitoring that can be used to update maps, detect illegal buildings, create 3D city models. This study proposes an object-based building extraction method using only RGB images of UAV. Object-based approaches can be more effective at UAV image processing, because pixel-based or edge-based analysis can prove insufficient for high-resolution imagery due to its inability to handle the internal variability of complex scenes. First, objects are generated from an orthoimage and DSM using a multiresolution segmentation technique. Segmented objects are then separated by the DSM into high objects such as buildings or trees and low objects such as roads and the ground. High objects are classified as either buildings or non-buildings using spectral indices such as the normalized excessive green index (nEGI) and spatial features. The final buildings are generated by region-growing adjacent objects that are classified as buildings. This method’s usability was evaluated by performing experiments with various UAV images.
더보기Unmanned aerial vehicles(UAV)는 매우 높은 해상도의 영상을 경제적으로 취득함으로써, 도시지역 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있다. 건물 추출은 수치지도 갱신, 불법 건축물 탐지, 3차원 도시 모델링 등과 같은 도시 모니터링 분야에 주요한 소요 기술이다. 본 연구에서는 부가적인 참조 데이터 없이 UAV의 RGB 영상만을 이용한 객체기반의 건물 추출 기법을 제안하고자 한다. UAV 영상은 매우 높은 공간해상도를 가지므로 화소기반 혹은 에지기반 분석기법보다는 객체기반의 접근 방법이 더 유용할 수 있다. 이를 위해 연속촬영된 UAV 영상들로부터 정사영상과 digital surface model(DSM)을 추출한 후, 다중해상도 영상분할을 통해 객체들을 생성한다. 생성된 객체들에 기반하여 normalized DSM(nDSM)을 생성하고, 이로부터 최소 건물높이값 이상의 객체들을 건물후보로 할당한다. 건물후보 객체들에는 수목과 가로등과 같은 비건물 객체들이 포함되어 있으므로 이를 구분하기 위해 각 객체의 녹색지수와 공간적 특징(spatial feature)을 활용하여 분류를 수행한다. 마지막으로 건물로 분류된 인접 객체들간의 영역 확장(region growing)을 통해 최종 건물 개체들을 추출한다. 제안한 기법의 효용성을 평가하기 위하여 서로 다른 지역에서 취득된 UAV 영상들을 통한 실험을 수행하였으며, 수치지도의 건물 레이어와 비교하여 정확도를 평가하였다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2019-03-12 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지형공간정보학회지 -> 대한공간정보학회지외국어명 : Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science -> journal of Korean Society for Geospatial Information Science | KCI등재 |
2019-01-29 | 학회명변경 | 한글명 : 한국공간정보학회 -> 대한공간정보학회 | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-03-30 | 학술지명변경 | 외국어명 : The Korea Society For GeospatIal Information System -> Journal of The Korea Society For Geospatial Information Science | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2013-01-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국지형공간 정보학회지 -> 한국지형공간정보학회지 | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-05-07 | 학회명변경 | 한글명 : 한국GIS학회 -> 한국공간정보학회영문명 : Geographic Information Systems Association Of Korea -> Korea Spatial Information Society (KSIS) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.83 | 0.83 | 0.72 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.63 | 0.61 | 0.947 | 0.12 |
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