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영어

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is widely used in various areas (e.g., leisure, commercial industries, and militray) and starts drawing attention to our society. The UAV has been used for collecting various spatial information on forest resources, such as detecting pine wilt disease (Bursaphelenchus xylophilus). However, no studies was conducted to evaluate the quality of the spatial information that depends on many factors such as photographing and orthophoto-construction methods. This study evaluates the quality of spatial information using UAV aerial photos, orthophotos, and software used to construct orthophotos. The study results show that the accuracy of spatial locations was affected by whether GCPs (Ground Control Points) were established prior to UAV’s photographing (0.5m～3m difference), and orthophoto-construction method (3m～40m difference). The flight altitude of UAV also affected the resolution of orthophotos (2cm～20cm). The orthophoto-construction method and software used resulted in a large difference in orthophoto-construction rate (88%～131%).

한국어

UAV의 이용은 레져, 산업, 국방 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 최근 사회적 으로 이슈화되고 있다. 산림분야에서의 UAV 활용은 소나무재선충병 피해목 추출에 대한 연구가 선행된 바 있으며, 최근에는 다양한 연구를 통해 활용가능성을 넓히고 있다. 그러나 UAV를 활용한 산림자원공간정보 수집 성과물은 촬영, 영상제작 방법에 따라 매우 상이한 품질차이가 있으며, 이에 대한 평가 연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구 에서는 UAV를 활용한 항공촬영, 정사영상 제작, 소프트웨어의 특성에 따른 위치정확도를 평가하고자 수행하였다. 그 결과 성과물의 위치정확도에 영향을 미치는 인자는 촬영 전 지상기준점(GCP; Ground Control Point) 설치 유무, 정사영상 제작기법 등에 따라 다르게 나타났다. 또한, 정사영상 제작 기법 및 소프트웨어의 종류에 따라 정사영상 제작 비율(면적)이 큰 차이를 보이고 있다. 즉, GCP설치에 따른 위치오차는 설치유무에 따라 0.5m～3m의 오차가 발생하고, 정사영상 제작기법에 따라 3m～40m까지 크게 나타났다. 또한 촬영 고도에 따른 해상도(GSD)는 2cm～20cm, 정사영상 제작 기법 및 소프트웨어에 따른 영상제작 비율(면적)은 촬영 대상지 면적 기준 88%～131%의 차이를 보이고 있었다.