THE STRENGTH OF DO2

공간정보(드론맵핑) 기술

맵핑(Mapping)이란?
위성 영상, 항공사진측량, 라이다(LiDAR), 드론(Drone) 측량 등에 의해 얻어진 영상 및 점군(Point Cloud) 등을
해석도화 하거나 자료처리를 함으로써 수치 지도 등을 만드는 과정을 총칭하여 일컫는 개념입니다.

DO2는 기존 항공사진측량의 문제점(작업가능 일수, 경제성, 편리성)을 드론의 우수한 접근성을 통해 보완하고 3D 맵핑 기술을 통해 다년간
3차원 공간정보 데이터를 구축해왔습니다.

3차원 공간정보는 스마트시티, 디지털 트윈, VR·AR 등 다양한 분야와 융·복합할 수 있는 공간정보의 기본데이터로, 고정밀 2차원 영상지도(실감정사영사)에
지형정보(수치표고모형)와 가시화모델(건물 모델링)을 포함합니다.

DO2에서는 업무협약을 맺고 있는 Pix4D사의 소프트웨어 mapper, matic, survey를 사용하여 맵핑을 처리하고 있으며
그 과정에서 함께 제공 받는 품질검사의 5개항목을 체크합니다.

  • 본 과정을 거쳐 드론에서 촬영된 사진의 높이차, 기울어짐 등의
    기하학적 왜곡을 보정하여, 입력된 모든 사진을 정합한
    공중에서 지상을 직각으로 촬영된 ‘정사영상’이 산출 되며,
    DSM(인지된 지형을 바탕으로 지형의 위치에 대한 표고를
    일정한 간격으로 배열한 수치정보), DEM(수치표고 모델로
    생성된 DSM에서 식생 및 인공 지물을 제거한 표로,
    주로 토공계획에 사용됨)도 함께 얻어지게 됩니다.

    촬영된 사진의 공간배치 및 GCP 보정

Mesh 이미지(새연교)

  • 정사영상

  • DSM

지붕추출 기계학습 기술

기계학습(Machine Learning)이란?
컴퓨터 과학 중 인공지능의 한 분야로, 패턴인식과 컴퓨터 학습 이론의 연구로부터 진화한 분야입니다.

기계학습은 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고, 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있으며
기계학습의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령을 수행하는 것이라기보다, 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을
구축하는 방식을 취합니다.

  • DO2의 지붕추출 기술은 기계학습을 통해서 지붕을 인식하는 기술로 지도학습방법을 사용합니다.
    지붕추출 인식 절차는 공공 shape 파일에서 라벨 데이터 추출하여 학습 입력 라벨 이미지를 전처리한 뒤,
    입력 및 라벨 이미지를 학습하게 되며 성능 검증을 위한 validate 이미지 매칭까지 총 4가지 단계를
    거쳐서 이루어지게 됩니다.

    성능 검증을 위한 validate 이미지 매칭 단계

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