Assessing the feasibility of UAV photogrammetry for sequential coastal monitoring

Abstract

본 연구는 UAV photogrammetry를 이용하여 수직 프로파일 및 체적 분석으로 연안 지역을 모니터링하고, 해안선의 변화 탐지 가능성을 평가하는 것에 목적을 둔다. 부산광역시 기장군 임랑 해수욕장을 연구 대상 지역을 선정했고, Inspire 2 UAV에 탑재된 Zenmuse X7 camera를 이용하여 2019년 2월과 5월 총 2차례에 걸쳐 고도 100m에서 UAV photogrammetry을 실시했다. 2월에 수집된 총 사진의 수는 245장이며 ground sample distance (GSD)는 1.59 cm, 5월의 경우 240장이며 GSD는 1.61 cm로 수집했다. UAV photogrammetry를 통한 수직 프로파일과 체적 분석 등 연안 모니터링의 가능성을 평가하기 위해 terrestrial laser scanning (TLS) surveying을 수행했다. 수집된 데이터는 검증자료로 이용했다. UAV photogrammetry에 사용할 ground control point (GCP) 38개와 TLS surveying에 사용할 21 지점에 대하여 network-real time kinematic (Network-RTK)방법을 이용하여 좌표를 수집했다. UAV 데이터를 이용하여 Structure from Motion (SfM) algorithm을 통해 영상정합 과정을 거쳐, 정사영상 및 point clouds, digital elevation model (DEM)을 제작했다. 또한 수집된 21개 지점의 TLS point clouds는 registration 작업을 수행했다. 25개의 GCPs 기반으로 번들조정 결과, 위치 정확도를 나타내는 GCPs의 root mean square error (RMSE)는 2월의 경우 X, Y, Z 방향으로 각각 0.010 m, 0.008 m, 0.016 m로 나타났고, 5월은 0.012 m, 0.011 m, 0.018 m로 나타났다. 13개 check point로 검증한 결과 RMSE는 2월의 경우 0.015 m, 0.017 m, 0.040 m, 5월은 0.018 m, 0.015 m, 0.035 m로 나타났다. 연안 모니터링의 UAV photogrammetry의 정확도 평가를 위해 UAV, TLS에서 수집된 point clouds를 DEM로 생성했다. 해변에 대한 UAV DEM과 TLS DEM에서 전체 평균 높이 차이는 약 0.017 m, RMSE는 0.032 m로 나타났고, 체적 차이는 0.7%로 나타났다. 따라서 고정밀 TLS와의 비교 결과에 비춰볼 때, UAV photogrammetry는 연안 프로파일 작성에 그 활용성이 충분히 있는 것을 확인할 수 있었다. 반면 2월 UAV DEM과 5월 UAV DEM의 전체 평균 높이 차는 약 0.165 m, 체적 차이는 6.6%로 나타났다. 최종적으로 수집된 UAV 정사영상을 image segmentation을 적용하여 해안선을 추출했으며, 해안선 분석 프로그램인 Digital shoreline analysis system (DSAS) 4.3을 이용하여 해안선 변화를 분석했다. 그 결과 임랑 해수욕장 남서쪽 부분에서 해안선이 후퇴하는 경향이 나타났다. 이상의 연구 결과에 비춰볼 때, 주기적, 시계열적 연안침식 프로파일 작성과 모니터링을 위해 UAV photogrammetry 기술은 효율성과 정확도 측면에서 그 활용성이 매우 클 것으로 기대된다.