사진 측량(Photogrammetry)과 LiDAR 측량의 차이 그리고 결합 방법

사진 측량과 LiDAR 센서는 3차원 공간 정보를 얻기 위한 두 가지 주요 방법입니다. 각 방법은 데이터 수집 방식과 결과물의 특징이 다르기 때문에, 어떤 방법을 선택할지는 목적에 따라 달라집니다.

사진 측량

• 원리: 여러 각도에서 촬영한 사진을 이용하여 3차원 모델을 생성하는 기술입니다. 사진 속 특징점을 비교하여 공간적인 위치를 계산하고, 이를 바탕으로 3차원 모델을 구축합니다.
• 장점:
  • 비용 효율적: 기존 카메라를 활용할 수 있어 추가적인 장비 구입 비용이 적습니다.
  • 데이터 처리 소프트웨어가 다양: 상용 및 오픈소스 소프트웨어가 많아 접근성이 좋습니다.
  • 색상 및 질감 정보 풍부: 사진 데이터를 기반으로 하므로 색상과 질감 정보가 풍부하게 담겨 있습니다.
• 단점:
  • 정확도: 조명 조건, 카메라 캘리브레이션, 특징점 추출 등에 따라 정확도가 변동될 수 있습니다.
  • 데이터 처리 시간: 많은 양의 사진 데이터를 처리해야 하므로 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
  • 환경 조건에 민감: 구름, 안개 등 기상 조건이나 조명 변화에 영향을 받기 쉽습니다.

여러 각도에서 찍은 사진을 활용하여 생성한 3D 모델

LiDAR 센서

• 원리: 레이저 펄스를 발사하여 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산하고, 이를 통해 3차원 포인트 클라우드를 생성하는 기술입니다.
• 장점:
  • 정확도: 매우 높은 정확도로 3차원 데이터를 획득할 수 있습니다.
  • 속도: 빠르게 대량의 데이터를 획득할 수 있습니다.
  • 환경 조건에 강건: 조명 조건에 영향을 받지 않으며, 식생이나 투명한 물체를 투과하여 데이터를 획득할 수 있습니다.
• 단점:
  • 고가의 장비: LiDAR 센서는 고가의 장비이므로 초기 투자 비용이 높습니다.
  • 데이터 처리: 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위한 전문적인 소프트웨어가 필요합니다.
  • 색상 및 질감 정보 부족: 일반적으로 색상 및 질감 정보가 포함되지 않아 별도의 센서를 이용해야 합니다.

LiDAR 센서로 취득한 포인트클라우드(Point Cloud) 데이터

Photogrammetry vs LiDAR

어떤 방법을 선택해야 할까요?

• 정확도가 매우 중요하고, 빠르게 대량의 데이터를 획득해야 할 경우: LiDAR 센서가 적합합니다.
• 비용 효율성을 중시하고, 색상 및 질감 정보가 필요한 경우: 사진 측량이 적합합니다.
• 두 가지 방법을 결합: 최근에는 사진 측량과 LiDAR 센서를 결합하여 각 방법의 장점을 살리고 단점을 보완하는 방식으로 활용되고 있습니다.

Photogrammetry 방식과 LiDAR의 결합 워크플로우

1. 정확한 형태 스캔을 위해 LiDAR를 사용하여 포인트 클라우드 취득

2. 고해상도의 텍스쳐 데이터 취득을 위해 근접 촬영 진행

3. 포인트 클라우드를 통해 메쉬를 생성하고 생성된 메쉬 위에 고해상도 텍스쳐를 결합.

4. 초고해상도 3차원 모델 데이터 생성 완료

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