원인
정사영상은 밀집된 포인트 클라우드에서 생성된 DSM을 기반으로 생성됩니다. 따라서 밀집된 포인트 클라우드에 존재하는 오류와 노이즈가 정사영상에도 반영됩니다. 이러한 왜곡은 사진 스티칭 대신 정사보정을 사용하기 때문에 발생합니다. 자세한 내용은 사진 스티칭과 정사영상 생성 비교를.
밀집된 포인트 클라우드를 계산할 때, 포인트의 고도는 완벽하게 추정되지 않습니다. 항상 어느 정도의 오차와 노이즈가 발생하지만, 데이터셋의 품질이 좋을수록(높은 중첩률, 우수한 영상 품질, GCP 사용 등) 이러한 오차와 노이즈는 최소화됩니다.
이러한 오류와 노이즈로 인해 건물의 지붕 가장자리나 다리의 가장자리처럼 동일한 고도에 있어야 하는 지점들 사이에서 고도 차이가 발생합니다. 이러한 고도 차이는 정사영상에서 건물 가장자리, 다리 등에 나타나는 왜곡 현상의 원인이 됩니다.
참고: 정사영상은 DSM을 입력으로 받고, DSM은
포인트 클라우드를.
포인트 클라우드에 노이즈가 많으면DSM에도 노이즈가 포함될 수 있습니다. DSM과 정사영상을 생성하기 전에 1단계 결과와 포인트 클라우드가 최적 상태인지 확인하십시오.
솔루션
- 건축물 아티팩트 개선: DSM 및 정사영상에서 건축물 아티팩트를 수정하는 방법.
편집 전의 정사영상
모자이크 편집기를 사용하여 편집한 후의 정사영상
- 다리 외관 개선: 모자이크 편집기를 사용하여 정사영상에서 다리의 시각적 외관을 개선하는 방법.
편집 전의 정사영상
모자이크 편집기를 사용하여 편집한 후의 정사영상