현대 사회에서 도시 환경의 변화는 점점 더 빠르고 복잡해지고 있다. 특히 도시화의 급격한 증가와 인구의 집중으로 인해 도시의 건축물은 매우 복잡하게 변하고 있다. 이러한 변화는 도시 관리에 많은 도전을 제기하며, 이를 효과적으로 모니터링하고 분석하는 작업이 중요한 연구 주제 중 하나이다.
영상정합 기법을 통해 제작된 DSM (Digital Surface Model)은 여러 알고리즘을 통해 변화를 탐지하고 분석하는 데에 유용한 도구로 활용될 수 있다. 영상정합 기법은 항공삼각측량을 통해 사진상의 3차원 좌표를 계산해 DSM을 생성하고, 시계열적 차이를 분석함으로써 변화를 탐지할 수 있게 해주는 기술이다. 이를 통해 도시에서 발생하는 건물의 증축, 철거, 도로의 개통, 자연재해 등의 변화를 감지하고 추적할 수 있다. 본 논문에서는 영상정합 기법을 활용하여 DSM을 제작하여 도시 건축물의 변화를 탐지하는 방법을 제안한다.
하지만 현재 변동 건축물 판독업무는 인력 중심의 작업공정으로 많은 시간이 소요되고 있다. 모든 건축물에 대해 기준 연도 영상과 최신 영상을 육안으로 비교하여 변동 건축물을 탐지하는 방법으로 진행하고 있다. 이 작업방법은 판독에 많은 시간이 소요되고 판독 오류로 인하여 판독의 품질에 영향을 미친다. 또한, 판독사의 개인 능력과 경험에 따라 처리물량도 차이가 발행한다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 인력기반의 업무프로세스에서 경험과 능력에 따른 차이를 극복하고 판독결과의 품질에 대한 균질성을 확보하여 변동 건축물 업무에 적용 가능한 방법의 제시에 있다. 본 연구의 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 영상정합기법을 사용해 DSM을 생성하고 변화를 탐지하기 위한 알고리즘을 비교한다. 둘째, 여러 알고리즘을 단계별로 적용하여 변화탐지 정확도를 높이는 프로세스를 정립한다. 셋째, 변화탐지 프로세스별로 정확도를 분석하고 변동건축물 판독업무에 적용할 수 있는 공정을 수립하여 비용과 시간을 절감하는 방법을 제시 한다.
차분법에 기반한 D-DSM (Differential DSM)의 변화탐지 정확도는 30%대를 2개년도 모두 유지되었고, Algebra 알고리즘을 이용한 변화탐지 정확도는 56%대를 유지하였다. 면적에 대한 필터링인 Morphology 필터링의 변화탐지 정확도는 85%이상, 도로주변의 Noise에 대해 도로면 데이터를 사용해 정제했을 때는 변화탐지 정확도가 90% 이상으로 평가되었다. 본 실험의 결과는 영상의 시계열차 변화탐지에서 영상의 촬영시점보다는 초기 데이터의 정확도를 확보하고, 보정된 DSM에 대해 단계적인 알고리즘을 적용하는 방법이 변화탐지 정확도를 높이는 것으로 확인되었다. 그리고 1차원적인 차분법의 D-DSM 보다는 Algebra 알고리즘을 적용한 결과가 정확도가 높았다. Algebra 알고리즘 적용 결과는 생성과 철거에 대한 변화탐지 정확도는 높았으며, 적은 면적의 Noise에 대한 필터링이 필요했다. 면적기반의 필터링을 위해서는 Raster to Vector과정을 통해 Vector를 생성하여 면적기반으로 필터링을 진행하여 변화탐지 정확도를 높였다. 면적기준 8m²이하는 필터링하여 제거했을 때 정확도가 높게 평가되었다. 도로주변의 수목과 차량에 대해 정제를 위해 도로면 데이터가 필요하였다. 도로면 데이터는 수치지형도의 도로선형 데이터와 도로명 주소 데이터가 있고, 그중 도로명주소 데이터를 사용하여 정제작업을 수행하였다. 정제된 결과는 도로면에 위치한 차량과 수목은 정제되었고, 하천과 건물과 건물사이의 벽면 등은 정제되지 못하였다. 변화탐지 정확도는 Noise를 정제하는 과정을 통해 높아졌으며 각 알고리즘별 정확도는 시계열적인 차이는 크지 않고 일정수준의 변화탐지 정확도를 유지하는 결과를 얻었다.
다만, 연구 진행 중 촬영시기의 차이가 큰 경우, 건물의 철거와 신축까지 이루어지는 경우가 있었다. 이런 문제를 해소하여 정확한 변화탐지를 위해서는 촬영 주기가 1년 단위가 아닌 반기나 분기단위의 영상이 필요한 것을 알 수 있었다. 또한 수목에 대한 변화탐지를 통해 수목의 성장과 부피의 정량적인 증가량의 추출이 가능할 것으로 보인다. 이는 가로수의 관리측면에서 선도적인 조치가 가능할 것으로 판단된다. DSM을 사용하는 방법의 한계도 있었다. 건물의 벽면이나 옥상면의 엣지 표현이 정확하지 않은 표현방식으로 변화지역의 정확한 범위를 특정할 수는 없었다. 이는 변동건축물 판독 작업에 있어 판독사의 육안 판독에 많은 시간이 소요되는데 이 공정의 시간을 단축시키기 위해 본 연구 방법으로 변화탐지된 범위를 먼저 확인하는 방법으로 판독을 진행하면 시간이 많이 단축될 것이다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 건물은 물론 다양한 지형·지물 등의 정확한 변화탐지에 크게 기여할 것으로 판단된다.