깨끗한 정사 영상과 3D Mesh - Point clouds는 시각 데이터로써 회의 시 명징한 의사소통을 가능하게 할 뿐만 아니라 측량 정확도 면에서도 우수한 결과를 보입니다. 오늘은 드론 측량 분석의 토대가 되는 양질의 3D Point clouds를 얻는 방법에 대해 소개하겠습니다.
우선, 좋은 촬영 환경에서 드론을 비행해야 합니다. 드론 측량은 사진 측량이라고도 표현 할 수 있는데요. 사진 측량의 원리는 여러 각도에서 촬영한 사진의 중복도를 기반으로 특징점을 추출해 3차원 모델을 만드는 것입니다. 그러므로 당연히 촬영한 사진을 통해 얻을 수 있는 정보가 명확해야 결괏값의 정확도도 높아집니다.
나무 및 식생이 빽빽한 지형, 그림자가 많이 지는 지형 등 측량하고자 하는 곳의 정보가 많이 가려지면 가려질수록 분석 결과에 오차가 발생할 확률이 높아집니다. 또한 눈이 쌓인 곳이나 호수, 웅덩이 등 반사되는 표면이 많은 곳 역시 같은 이유로 오차가 발생할 수 있습니다.
그러므로 정리된 지형을, 맑은 날, 그림자가 잘 지지 않는 시간대에 촬영하는 것이 좋은 방법이 될 수 있습니다.
카메라로 이동하며 파노라마나 사진을 촬영할 시 대상이 흔들리며 늘어지게 찍힌 경험이 있으실 텐데요. 드론 역시 (기종에 따른 차이가 있지만) 고속 비행을 하며 촬영한 사진에는 찌그러짐 현상이 발생합니다. 이를 젤로 현상이라고 하는데요. 앞서 설명 드린 것처럼 촬영된 사진에 노이즈, 블러, 왜곡 현상이 있으면 데이터 분석에 오류가 발생할 수 있습니다.
이 같은 문제를 해결하는 방법이 몇 가지 있습니다. 첫 번째는 카메라 센서 또는 기계식 셔터 방식의 카메라로 드론을 변경하는 하드웨어적인 방법이고, 두 번째는 드론 촬영 시 취득 된 메타 데이터의 활용과 카메라 스펙에 따른 변위값을 보정하여 분석하는 소프트웨어적인 방법입니다.
후자의 방법에서 메이사가 도움을 드릴 수 있습니다. 메이사는 자체 드론 분석 엔진을 보유하고 있어 드론이 취득한 데이터에 따른 유연한 솔루션 대처가 가능합니다. 이와 관련해서는 이 글에서 더 자세히 확인할 수 있습니다.
촬영 고도를 낮추는 것도 한 방법이 될 수 있습니다. GSD를 높이는 방법이기 때문입니다.
GSD가 각각 30M, 15M, 1M에 해당하는 위성 영상 | 출처_ ccs university
GSD(Ground Sample Distance)란 지면 샘플링 거리를 의미합니다. 이 때 거리는 두 연속되는 픽셀 중앙 점 간의 거리입니다. 예를 들어 GSD가 1cm/px 인 정사영상이 있다면, 이정사 영상의 1픽셀은 실제로 1cm 크기를 나타냅니다. GSD가 작을 수록 이미지에 세부 사항이 더욱 정확히 드러납니다.
픽셀 해상도와 달리 GSD 는 카메라와 피사체 사이의 거리에 따라 달라집니다. GSD는 카메라가 물체에 가까워지면 향상됩니다.
DL E&C의 촬영 고도에 따른 좌표 측량 표준 오차 분석 표 | 출처_ DL E&C
우리가 길 찾기에 축척이 작은 지도를 선호하듯, 측량 시 정확한 물량 산출에도 작은 GSD 간격이 선호됩니다. 지난 글에서 DL E&C 실제 현장에서 진행된 범용 회전익 기체 측량 실험을 소개드린바 있는데요. 그 결과, Z좌표의 경우 촬영 고도가 낮을수록 평균 오차 및 표준 오차가 감소됨을 확인할 수 있었습니다. 이는 촬영 고도가 낮을 수록 측량 정확도도 증가함을 의미합니다.
물론 넓은 지역을 낮은 고도로 촬영한다면 드론이 촬영하는 사진의 수와 시간은 비약적으로 증가하게 됩니다. 현장에서 사용하기 부담스럽지 않은 가격의 드론 배터리는 20-25분 정도이고, 그 시간 내에 원하는 데이터를 얻기는 힘들 수 있습니다.
메이사에서는 한정된 시간 내에 얻을 수 있는 최선의 고도와 중첩도에 포커싱하여 드론 경로를 세팅하고 있습니다. 데이터 분석 후 GSD는 5cm/px 로 고정되며, 이는 활용에 충분합니다. 다만 보고용 문서 작업 혹은 다른 이유로 더 좁은 GSD를 원할 수 있습니다. 그 경우에는 기술지원요청을 통한 별도 분석을 통해 더 조밀한 모델링이 가능합니다.
