국토현황정보
- 최신의 국토위성영상을 이용하여 국토 관리 및 토지 행정 업무, 지도 및 주제도 제작 지원을 위한 국토현황정보 추출
국토현황정보 추출 방법
- 딥러닝 기법
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토지이용, 건물, 도로, 산불피해지, 수체영역 등 학습데이터셋 구축
딥러닝 모델의 훈련 및 최적화를 거친 추출 알고리즘 적용
- 고전적 기법
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토지이용, 건물, 도로, 산불피해지, 수체영역 등의 분광특성 이용
클러스터링 및 무감독분류 기법을 활용하며, 딥러닝의 백업 역할
국토현황정보 시범구축 결과 (1/5k 도엽 단위)
변화탐지정보
- 국토위성 L2G 영상을 이용하여 딥러닝 기법을 통해 두 시기 영상 간의 변화를 자동 추출하여 씬 단위(12 X 12 ㎢)로 제공하는 산출물
변화탐지추출과정
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DSM과 DEM
- 국토위성 스테레오 페어 영상을 활용하여 DSM과 DEM을 자동 생성
- 수치표면모델(Digital Surface Model, DSM) : 실세계 지형의 모든 정보, 즉 지형, 수목, 건물 등을 표현한 수치 모델
- 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM) : 공간상의 구조물 등 건물, 식생 등 인공 구조물 등을 제거하고 순수한 지표면만을 표현한 수치 모델
국토위성영상 기반 DSM/DEM 구축 절차
- 국토위성영상(L2R)으로부터 DSM, DEM, NDSM을 생성
- MDR(Multi-dimensional relaxation) 영상매칭방법을 사용하여 3D 포인트클라우드를 생성한 뒤, 격자화하여 DSM을 생성
- 건물이나 수목 등 비지면점을 제거하여 DEM을 생성
국토위성영상 DSM/DEM 생산 SW 기반 DSM/DEM 성능 비교 결과
초해상화
- 인공지능과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 저해상도의 이미지를 고해상도로 변환하는 기술
초해상화 신경망 훈련 방법
긴급 공간정보 서비스
- 개념(Concept)
- 산불, 풍수해 등 재난 상황 발생시, 국토지리정보원이 보유하고 있는 공간정보와 재난 이전·이후의 고해상도 영상을 패키지로 가공하여 재난 대응·복구에 즉시 활용할 수 있도록 제공하는 서비스
- 제공(Service)
- 재난 발생지역을 관심지역으로 설정하여, 관심지역에 대한 공간정보·영상정보를 융복합 데이터 패키지로 가공하고 1~3일 이내에 온·오프라인으로 제공
긴급 공간정보 구축 및 서비스
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1재난상황 모니터링
인터넷, 언론사, 타기관 홈페이지 등을 통해 재난발생정보 신속 수집
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2피해지역 긴급 촬영
재난발생 직후, 위성/항공/드론을 통해 재난 발생 지역/상황을 신속히 촬영
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3데이터 가공
재난 유형별 최적의 융복합 데이터셋 (공간정보+영상정보) 가공
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4신속 배포
국토지리정보원 플랫폼, 공문 등을 통해 관계기관에 신속하게 공유 및 제공
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•공간정보 : 수치지형도, 수치표고모형, 격자형 통계정보 등
•영상정보 : 재난 발생 전/중/후의 항공/드론/위성영상 등
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