항공영상과 라이다데이터의 기하학적 정합을 위한 외부표정요소의 조정

Adjustment of Exterior Orientation Parameters for Geometric Registration of Aerial Images and LIDAR Data

본 연구는 항공다중센서시스템으로부터 동시에 취득되는 항공영상 라이다데이터 사이에 존재하는 기하학적 불일치를 제거하는 정합 방법의 개발의 목표로 한다. 제안된 방법은 크게 정합요소의 추출, 정합요소간의 상호일치성 수립, 영상오부표정요소의 조정계산으로 구성된다. 정합요소로써 라이다데이터로부터 평면패치와 교면에지를 항공영상으로부터 객체점과 연결에지를 추출한다. 추출된 정합요소를 수평 및 수직요소로 구분하여 상호일치성을 수립한다. 이를 광속조정법에 확률제약조건으로 적용하여 외부표정요소를 정밀하게 조정한다. 제안된 방법을 실측 데이터에 적용한 결과에 따르면 외부표정요소 중에 자세변수에 대한 의미 있는 조정이 이루어졌으며, 조정에 사용된 대상객체에 존재하던 최대 2m 정도의 기하학적 불일치가 조정 후에 약 2cm 정도로 크게 감소된 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 특히 도시지역의 고품질의 3차원 공간정보를 생성하기 위한 데이터 융합에 크게 기여할 것으로 판단된다.

This research aims to develop a registration method to remove the geometric inconsistency between aerial images and LIDAR data acquired from an airborne multi-sensor system. The proposed method mainly includes registration primitives extraction, correspondence establishment, and EOP(Exterior Orientation Parameters) adjustment. As the registration primitives, we extracts planar patches and intersection edges from the LIDAR data and object points and linking edges from the aerial images. The extracted primitives are then categorized into horizontal and vertical ones; and their correspondences are established. These correspondent pairs are incorporated as stochastic constraints into the bundle block adjustment, which finally precisely adjusts the exterior orientation parameter of the images. According to the experimental results from the application of the proposed method to real data, we found that the attitude parameters of EOPs were meaningfully adjusted and the geometric inconsistency of the primitives used for the adjustment is reduced from 2 m to 2cm before and after the registration. Hence, the results of this research can contribute to data fusion for the high quality 3D spatial information.