UAV 영상을 이용한 도로명주소기본도 건물 레이어에서 갱신 객체 탐지

Detection of Updating Feature in Building Layer of Korea Address Information System using UAV image

본 연구에서는 도로명주소기본도 건물 레이어의 활용성 증대를 위하여 UAV 영상에서 취득된 건물외곽선을 이용하여 도로명주소기본도의 건물 레이어에서 갱신 객체를 탐지하는 방법을 제안하였다. 신속한 자료처리를 위하여 상용 소프트웨어를 이용하여 UAV 영상에서 정사영상을 생성하고, 정규 격자기반의 허프 변환을 이용하여 건물 선형을 추출한다. 이것을 수동으로 편집하여 건물 외곽선 폴리곤을 생성한다. 다음으로 갱신 객체를 정의하고, 도로명주소기본도 건물 레이어와 건물 외곽선을 중첩한 후 다대다 관계인 면 객체 중에서 포함함수가 0.4 이상인 다수의 면 객체들의 convex hull을 생성하여 단일 객체화하였다. 각각의 단일 객체를 대상으로 형상유사도 기반의 면 객체 매칭을 적용하여 갱신 객체를 탐지하게 된다. 제안된 방법으로 전라남도 일부 지역을 촬영한 UAV 영상과 도로명주소기본도 건물레이어에 적용한 결과, 약 90%의 높은 정확도를 보였으며, 도로명주소기본도의 건물 레이어에서 갱신또는 정비가 필요한 객체를 탐지할 수 있음을 확인하였다.

In this paper, we proposed a method for detection of a updating feature in the map of Korea Address Information System(KAIS map) using building boundary polygons extracted from Unmanned Aerial Vehicle(UAV) image, to increase availability of the KAIS map. This research produced ortho-photo using s/w rapidly to handle UAV image and building boundary lines by a regular grid-based Hough transform. And then building boundary polygons are extracted by editing these lines manually. Next, we defined a updating feature by analysing matching relationship between a building layer of the KAIS map(building layer) and the building boundary polygon(building boundary). And the multi-areal features that inclusion function is more than 0.4 among areal features in many-to-many relationship by overlaying the building layer with the building boundary were changed into a single areal feature by convex hull. And then, we detected the updating features by applying areal feature matching based on shape similarity. After applying the proposed method into images which were some areas in Jeollanam-do province taken by UAV and the building layer, the proposed method is about 90% accurate and features which are required a updating or modification are detected in the building layer.