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학술저널
저자정보
장영재 (Korea Maritime and Ocean University) 오재홍 (Korea Maritime and Ocean University) 이창노 (Seoul National University of Science and Technology)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제38권 제3호
발행연도
2020.6
수록면
237 - 246 (10page)

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최근 고해상도 영상을 지원하는 위성들이 다양화되면서 도심지에 대한 DSM (Digital Surface Model) 생성 및 업데이트가 가능해지고 있다. 그에 따라 고해상도 DSM을 이용해 건물 단위의 변화탐지가 가능해지면서 DSM을 활용한 건물 변화탐지 기법들이 다양하게 연구되고 있다. 기본적으로 DSM을 활용한 건물 변화탐지를 위해서는 스테레오 위성영상을 이용한 두 시기에 대한 DSM의 생성이 필요하며, 생성된 DSM의 표고값 차이를 이용해 변화를 탐지하는 D-DSM (Differential DSM) 방법이 일반적으로 사용된다. 그러나 D-DSM을 이용하는 기법은 두 DSM간의 수직오차가 클 경우 건물의 변화를 탐지하기 위한 최소 수직좌표의 임계치를 정밀하게 적용하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 DTM (Digital Terrain Model)의 높이를 기준표고로 지정하고 구조물의 높이만을 표현하는 nDSM (Normalized DSM)을 기반으로 D-nDSM (Differential nDSM)을 생성하고 모폴로지 필터링을 거쳐 변화탐지를 진행하여 표고 오차에 따른 변화탐지의 오류를 줄이고자 하였다. 또한 도로변 건물의 추출 정밀도 향상을 위해 nDSM에서 도심지의 도로망을 추출하는 방안을 제시해 D-nDSM기법에 적용하였다. 도시 변화지역을 대상으로 두 시기의 스테레오 영상을 이용하여 실험을 진행하였고, D-DSM을 이용한 변화탐지기법과 D-nDSM기법, 도로선형을 추출해 D-nDSM에 적용한 탐지방법 등을 비교하여 결과를 얻었다. 단순 D-DSM을 이용한 기법에서 수직 임계치에 따라 약 30~55%의 정확도를 얻어낼 수 있었다. 또한 D-nDSM 기법의 적용시 59%의 정확도를 얻었으며, 노이즈 필터링의 과정을 거쳐 77.9%의 정확도를 얻었다, 최종적으로 대상지의 도로 선형을 추출해 적용하여 87.2%의 전체 정확도를 얻을 수 있었다.
#Change Detection #Road Extraction #Stereo Satellite Images #nDSM #D-nDSM #D-DSM #변화탐지 #도로추출 #입체 위성영상

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과 및 분석
4. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Boonpook, W., Tan, Y., Liu, H., Zhao, B., and He, L. (2018), UAV-based 3d urban environment monitoring, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., Vol. 4, No. 3, pp. 37?43. google schola Choi, J.W. (2015), Unsupervised change detection for very high-spatial resolution satellite imagery by using objectbased IR-MAD algorithm, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 33, No. 4, pp. 297?304. google schola Choi, K.A. and Lee, I.P. (2008), Automatic change detection of urban areas using LiDAR data, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 26, No. 4, pp. 341-350. (in Korean with English abstract) google schola Dini, G.R., Jacobsen, K., Rottensteiner, F., Rajhi, M., and Heipke, C. (2012), 3D Building change detection using high resolution stereo images and a gis database, International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 25 Aug-01 Sep, Melbourne, Australia, Vol. 19, No. 7. google schola Du, S., Zhang, Y., Qin, R., Yang, Z., Zou, Z., Tang, Y., and Fan, C. (2016), Building change detection using old aerial images and new LiDAR data, Remote Sensing, Vol. 8, No. 1030, pp. 1-20. google schola

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