소벨-메디언 필터링을 이용한 UAV 영상의 정밀 DTM 구축 방법에 관한 연구 (The Construction Method of Precise DTM of UAV Images Using Sobel-Median Filtering)

서지정보

· 발행기관 : 한국측량학회
· 수록지 정보 : 한국측량학회지 / 42권 / 1호 / 41 ~ 49페이지
· 저자명 : 최병길, 나영우

초록

본 연구에서는 UAV영상을 이용한 정밀 DTM 구축을 위한 효과적인 필터링 방법을 찾기 위해, 소벨-메디안 필터링 방법과 가우시안 차분 기법을 비교 분석한 결과 소벨 필터링 방법이 건물, 수목 등의 추출에 더 효과적인 방법임을 알 수 있었다. 또한 에지 보존 및 잡음 제거에 유리한 메디안 기법을 추가로 적용시킬 때 에지가 더 선명하게 추출됨을 알 수 있었다. 이 연구에서는 소벨-메디안 방법을 적용한 결과 기울기 임곗값에 따라 건물 및 수목 등을 추출한 1차 필터링된 DTM과 자동차 등까지 추출한 2차 필터링된 DTM을 구축하여 정확도를 분석한 결과, 1차 필터링된 DTM과 2차 필터링된 DTM의 표준편차는 각각 ±0.320m, ±0.287m로 1/1,000 수치지도의 표고점에 대한 허용오차 범위에 만족한 결과를 얻을 수 있었으며, 자동차 등 이동체를 필터링으로 제거할 경우 약 10% 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 더불어 이동체의 경우 영상마다 그 위치와 방향이 바뀜으로써 SIFT 방법에서 제외되는 특성으로 인하여 필터링 대상이 아님을 알 수 있었다.

영어초록

In this study, in order to find an effective filtering method for building precise DTM (Digital Terrain Model)using UAV (Unmanned Aerial Vehicle)images, the Sobel-Median filtering method and the Gaussian differencemethod were compared and analyzed, and the Sobel filtering method was found to be a more effective method forextracting buildings, trees, etc. there was. In addition, it was found that edges were extracted more clearly when the median technique, which is advantageous for edge preservation and noise removal, was additionally applied. In this study, as a result of applying the Sobel-Median method, the accuracy was analyzed by constructing a first filtered DTM that extracted buildings and trees, etc. according to the slope threshold, and a second-order filtered DTM that extracted even cars, etc., and the first-filtered DTM The standard deviations of the and secondary filtered DTM were ±0.320m and ±0.287m, respectively, which satisfied the tolerance range for the elevation point of the 1/1,000 digital map. When moving objects such as cars were removed by filtering, the difference was approximately It was found that accuracy improved by 10%. In addition, it was found that moving objects are not subject to filtering due to their location and direction changing for each image, which excludes them from the SIFT method.

참고자료

· 없음