[드론 라이더와 사진 측량] 실제 적용 사례에 대한 비교 분석과 Lidar Data 관점의 장단점 소개

드론을 활용한 라이다(LiDAR) 및 사진 측량은 고해상도 및 고품질 데이터 수집과 공간 정보 분석에 혁신적이고 효율적인 방법을 제공하고 있습니다.

이번 기사에서는 드론라이더와 사진측량의 현실적인 응용사례와 차이점, 그리고 드론라이더의 이점에 대해 알아보겠습니다.

드론 라이더와 사진 측량 모두에서 3차원(3D) 데이터를 생성할 수 있습니다.

그러나 두 기술에는 이전 포스팅에서 살펴본 바와 같이

[드론 라이더와 사진 측량] 드론사진촬영및드론라이더 관측 정보에 대한 기술 비교와 적용 분야 탐색 드론 라이더 관측정보와 드론사진측량은 모두 드론을 이용해 데이터를 수집하는 방법인데 데이터 틀… blog.naver.com

고유한 장점과 단점이 있으며, 어떤 기술이 고객의 프로젝트에 적합한지는 고객의 특정 요구에 따라 달라집니다.

고유한 장점과 단점이 있으며, 어떤 기술이 고객의 프로젝트에 적합한지는 고객의 특정 요구에 따라 달라집니다.

사진 측량

사진 측량은 드론을 쓰고 사진을 찍는 기술입니다.

사진은 특정 시스템에서 처리되고 3D데이터로 변환되었고 드론 라이더보다 비교적 저렴합니다.

또 처리 영역에 의해서 다른 경우도 있지만 드론 라이더보다 데이터 처리가 빠르다는 장점이 있습니다.

그러나 사진 측량은 드론 라이더 만큼 정확이 아니라 기상 조건의 영향을 많이 받습니다.

그래서 구름이 낀 날 등 기상 상황이 나쁘거나 밤은 사진 촬영에 의해서 3D데이터를 생성할 수 없습니다.

드론 사진 촬영에 의한 자료 처리 현황 Dron photogrammetry

사진 촬영에 따른 취득 사진 정렬(왼쪽) 및 사진 측량 기반 포인트 클라우드 생성(오른쪽)

3차원 모델 만들기 (왼쪽:풀 화면ㅣ오른쪽:상세화면)

Mosaic 영상(왼쪽:전체 화면ㅣ오른쪽:상세 화면) 사진 측량은 높은 해상도와 넓은 범위를 제공하여 대규모 지역의 영상 데이터 수집에 적합합니다.

또한 사진을 활용한 영상처리기술과 데이터 분석 알고리즘을 통해 지형 및 시설분류, 식생조사, 토지사용분석 등 다양한 분야에서 활용할 수 있으며, 수 cm급 고해상도 Mosaic(또는 정밀조사) 영상제작에 의한 현황파악은 드론 사진촬영을 통한 사진측량 부분에서 가장 큰 장점이라 생각됩니다.

드론라이더드론 라이더는 레이저를 사용하고 3D데이터를 수집합니다.

레이저는 센서에서 타깃 객체에 발사됐고 타겟 객체에서 반사되어 다시 센서에 돌아옵니다.

레이저가 대상 객체로 이동하는데 걸리는 시간을 측정하여 대상 오브젝트와 센서 사이의 거리를 계산합니다.

드론 라이더는 매우 정확하고 세밀한 3D데이터를 수집할 수 있습니다.

또 드론 라이더는 사진 측량보다 외부 요인 환경에 큰 영향을 받지 않습니다.

그러므로 드론 라이더는 구름이 낀 날이나 밤에도 3D데이터를 수집할 수 있지만 사진 측량보다 많은 데이터를 수집하기 위해서, 데이터 처리에 더 많은 시간이 걸리는 경우가 있습니다.

드론 라이더관측에 의한 자료 처리 현황 Drone Lidar드론라이더 관측을 통해 획득한 포인트 클라우드(점군)관측 포인트 클라우드 컬러값 적용점군 자료 상세 현황(왼쪽)및 고도별 색 분류(오른쪽)드론 라이더는 정확성과 상세 정보의 필요성이 높은 작업에 적합하며, 세세한 위치 정보를 제공합니다.

이에 따른 건축물의 설계, 도로 계획, 지형 분석 등에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다.

라이더는 레이저를 사용하고 거리를 측정하기 위한 거리 데이터의 정밀도가 높은 정확한 3차원 위치 정보와 고해상도 지형 데이터 수집에 많이 활용되고 사진 촬영으로 확인되지 않은 3차원 고도(높이)정보도 정확하게 확인합니다.

이해를 돕기 위한 예는 다음과 같습니다.

드론라이더와 사진촬영으로 획득한 데이터를 기준으로 DEM(수치표고모델) 및 등고선 작성시 차이드론 라이더와 사진 촬영은 지형 데이터 수집의 분야에서 중요한 역할을 수행하는 기술입니다.

이들은 높은 해상도의 데이터를 제공하는 대표적으로 공간 정보 분야에서 활용할 수 있는 수치 표고 모델(Digital Elevation Model, DEM)와 등고선 등을 작성하는 데 많이 활용됩니다.

그러나 고유의 수집 데이터 특성에 의한 생성 DEM과 등고선 생성 ㅅㅣ 차이가 발생하는 드론 라이더의 관점에서 주요 차이에 대해서 살펴봅시다.

드론라이더 드론라이더는 거리 측정에 레이저를 사용하기 때문에 정확한 3차원 데이터를 얻을 수 있습니다.

따라서 DEM과 등고선 작성에 있어서 정확성과 상세 정보의 품질이 높습니다.

드론 사진 측량 사진 촬영은 이미지 처리와 추정 기법을 사용하여 지형 모델을 생성하므로 정확성에 일정한 오차가 발생합니다.

(지리정보 데이터로 활용할 경우 반드시 별도 GCP 작업 필수 진행)관측 대상지 음영지역 발생사진 촬영 시 특정 부분을 촬영하지 못하거나 배경이 복잡한 경우 사진 측량 특성에 따라 처리 데이터 음영 지역이 발생할 수 있습니다.

사진 촬영 시 수목 등 장애물로 인해 아래 배수로 현황 파악이 안 됨아래는 동일 지역 라이더 관측 시 종이물 제거 시 배수로 현황을 확인할 수 있습니다.

아래는 동일 지역 라이더 관측 시 종이물 제거 시 배수로 현황을 확인할 수 있습니다.

포인트 클라우드의 정확도와 정확도사진 촬영을 기반으로 한 사진 측량을 통해 생성된 포인트 클라우드(Point Cloud)는 몇 가지 문제점이 발생할 수 있으며, 주요 문제점으로는 2D 기반 이미지 획득 정보로 실제 3D 세부 정보를 완벽하게 포착하기 어려운 문제점이 있습니다.

이로 인해 데이터 누락이나 불완전성이 발생할 수 있습니다.

또한 촬영을 통해 얻은 화상의 오차로 화상 정합 과정에서 오차를 발생시킬 수 있으며, 이는 데이터 정확성에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

사진촬영을 바탕으로 DEM 제작 등을 위해 생성된 포인트 클라우드 현황(M단위 이상 오차율 표시)드론라이더 관측을 통해 취득된 고정밀 포인트 클라우드 현황(대상지역 정밀도 오차 10cm 내외)DEM 데이터 처리사진촬영을 통해 추정된 깊이데이터는 일부 부정확한 추정이 있으며 표면중심 영상촬영구조로 인한 산림지역 및 복잡한 구조물 등에서 발생한 음영영역은 별도의 지상 기준점 취득 후 관련 GCP정보를 기반으로 데이터 생산 시 신뢰할 수 있는 DEM데이터 구축이 가능합니다.

사진 촬영을 데이터 기반으로 생성된 포인트 클라우드 기준 DEM 생성을 위한 토물 데이터 제거 시 음영지역 발생사진측량 기반 DEM 생성 시 산림지역(수목밀집)의 경우 정밀데이터 생성 불가능(별도 지상측량 필요)아래는 동일 지역 라이더 관측에 의한 DEM 데이터의 작성 상황입니다.

라이더 관측 데이터를 활용하여 DEM 데이터 생성(사진 측량으로 획득하지 못한 상세 위치 정보 획득)등고선 데이터 구축등고선은 정확하고 세밀한 DEM(또는 Tin)데이터를 토대로 작성되고 DEM데이터 품질이 좋지 않을 경우에 생성되는 등고선의 고도 값 오류라 고 정밀(등고선 생성 간격)등고선 생성에는 한계가 존재합니다.

사진 촬영 베이스의 사진 측량 DEM생성 수법은 시설이 없는 땅 또는 지면에 가까운 곳이다관측 데이터와 마찬가지로 데이터 처리가 가능하지만 지면 촬영이 힘들임야(숲)또는 산악 지형의 경우 3차원 정보를 생성하는 데는 한계가 있습니다.

사진 촬영을 통한 포인트 클라우드 및 DEM 자료 작성을 통한 등고선 추출 현황라이더 관측을 통해 취득한 포인트 클라우드 기반으로 DEM 자료 작성 후 등고선 추출 현황라이더 관측을 통해 취득한 포인트 클라우드 기반으로 DEM 자료 작성 후 등고선 추출 현황드론라이더(LiDAR)가 드론 사진 측량에 비해 갖는 주요 장점3D데이터 획득 드론 라이더는 레이저를 사용하고 지표면에 대한 거리 정보를 직접 측정합니다.

이는 고밀도의 3D포인트 클라우드(Point Cloud)데이터를 취득할 수 있다는 의미입니다.

사진 측량은 2D영상에 근거하고 있어 3D정보를 제한적으로 추정할 필요가 있습니다.

그러므로 드론 라이더는 더 정확하고 상세한 3D지형 정보를 얻을 수 있습니다.

높은 정밀도와 정확성 드론 라이더는 레이저를 사용하고 직접 거리를 측정하기 때문에 높은 정밀도와 정확성을 제공합니다.

사진 측량은 화상에서 추출된 특징점과 깊이 정보를 바탕으로 지형을 추정하기 때문에 상대적인 오차가 생기는 일이 있습니다.

그러나 드론 라이더는 직접적인 거리 측정에 보다 정확한 결과를 제공합니다.

다각도 측정과 무관성 드론 라이더는 레이저를 방사하는 지표면에 언급한 후 반사하고 돌아올 시간을 측정합니다.

이는 여러 모로의 거리 측정이 가능함을 의미합니다.

한편 사진 측량은 카메라 시점과 조명 조건에 의해서 데이터의 무관성 문제가 발생할 수 있습니다.

드론 라이더는 각도와 조명에 민감하지 않고 여러 조건으로 일관한 결과를 얻을 수 있습니다.

복잡한 환경에서 측정 가능 드론 라이더는 레이저를 사용하고 직접 거리를 측정하기 위한 복잡한 환경에서도 측정할 수 있습니다.

실내, 밀림, 건물 내부 등 사진 측량에서는 극한 환경에서도 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.

또 드론 라이더는 고도를 조정하고 다양한 지역이나 높이에서 데이터를 취득할 수 있습니다.

퍼포먼스의 일관성 드론 라이더는 고도와 속도를 조정하고 일관된 모습을 유지할 수 있습니다.

레이저 발사 각도와 강도를 조절하는 것으로 지형을 통한 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.

이로써 같은 지역에서 일관된 데이터 품질과 성능이 보장되고, 정확한 비교 분석을 할 수 있어 시계열 분석 및 시설의 변화 분석에 유용하게 활용할 수 있습니다.

드론라이더(LiDAR)가 드론사진측량에 비해 갖는 주요 단점실행 비용 드론 라이더시스템은 비교적 높은 비용이 걸립니다.

라이더 센서 자체가 고가이며, 추가 하드웨어와 소프트웨어 요건이 있을 수 있습니다.

이는 드론의 사진 측량보다 초기 투자 비용이 큰 것을 의미합니다.

운영 복잡성 라이더시스템은 비교적 복잡하고 운용하기 위해서 기술적인 지식과 훈련이 필요합니다.

데이터 수집과 처리 센서 설정 및 보정 등의 작업에 대한 전문 지식이 필요하기 때문에 전문가와 훈련을 받은 교환이 필요하게 되는 경우가 있습니다.

데이터 처리 라이더는 매우 밀도의 높은 포인트 클라우드 데이터를 생성하기 때문에 데이터 처리 및 분석에 상당한 자원과 시간이 걸리는 경우가 있습니다.

이는 데이터 저장 및 처리 시스템의 요건이 더 큰 것을 의미합니다.

운영 환경의 제한 사진 촬영과 달리 라이더는 특정 환경에서 퍼포먼스에 영향을 받을 수 있습니다.

강한 조명과 반사 표면, 강한 대기 중의 이슬 등의 조건에서는 정확성과 성능에 영향을 주는 일이 있습니다.

상기의 내용을 바탕으로, 그럼 어떤 기술을 선택해야 할까요?결론으로서 드론 라이더와 사진 측량은 지리 공간 정보 시스템 및 지형 데이터 수집의 분야에서 중요한 툴로서 사용되고 있습니다.

각각의 기술에는 장점과 단점이 있어 현실적인 선택은 유저의 요구 사항과 목적에 의해서 다른 경우가 있습니다.

드론 라이더와 사진 측량은 서로 보완적인 장점을 가지고 있으므로, 혼합하여 사용하는 것이 가장 좋은 방법일지도 모릅니다.

드론에서 라이더와 사진 측량을 함께 활용하면 더 다양한 정보를 효과적으로 수집하고 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

이상 현업에 계신 분들 외 일반 사용자들이 궁금해하는 주제 중 하나인 드론 라이더와 사진 측량에 대해 실제 적용 사례와 차이점, 그리고 장단점에 대해 알아봤습니다.

감사합니다。디투엔(D2N)은 최신 기술과 전문성을 바탕으로 고객의 요구에 부응하는 고품질 드론 라이더 서비스를 제공할 수 있도록 끊임없이 노력하겠습니다.

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