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Drone has been widely used for many applications ranging from amateur and leisure to professionals to get fast and accurate 3-D information of the surface of the interest. Most of commercial softwares developed for this purpose are performing automatic matching based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) or SURF (Speeded-Up Robust Features) using nadir-looking stereo image sets. Since, there are some situations where not only nadir and nadir-looking matching, but also nadir and oblique-looking matching is needed, the existing software for the latter case could not get good results. In this study, a matching experiment was performed to utilize images with differences in geometry. Nadir and oblique-looking images were acquired through drone for a total of 2 times. SIFT, SURF, which are feature point-based, and IMAS (Image Matching by Affine Simulation) matching techniques based on affine transformation were applied. The experiment was classified according to the identity of the geometry, and the presence or absence of a building was considered. Images with the same geometry could be matched through three matching techniques. However, for image sets with different geometry, only the IMAS method was successful with and without building areas. It was found that when performing matching for use of images with different geometry, the affine transformation-based matching technique should be applied.
목차
Abstract1. Introduction
1. Introduction
2. Methodology
3. Study Area and Data Acquisition
4. Results and Discussion
5. Conclusion
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
Ajayi, O.G., Palmer, M., and Salubi, A.A. (2018), Modelling farmland topography for suitable site selection of dam construction using unmanned aerial vehicle (UAV) photogrammetry, Remote Sensing Application: Society and Environment, Vol. 11, pp. 220-230.
Backes, D., Schumann, G., Teferele, F.N., and Boehm, J. (2019), Towards a high-resolution drone-based 3D mapping dataset to optimise flood hazard modelling, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. ?_Ⅱ-2, pp. 181-187.
Banu, T.P., Borlea, G.F., and Banu C. (2016), The use of drones in forestry, Journal of Environmental Science and Engineering B, Vol. 5, pp. 557-562.
Bay, H., Ess, A., Tuytelaars, T., and Gool, L.V. (2008), Speeded-up robust features (SURF), Computer Vision and Image Understanding, Vol. 110, pp. 346-359.
Colomina, I. and Molina, P. (2014), Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: a review, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 92, pp. 79-97.
Backes, D., Schumann, G., Teferele, F.N., and Boehm, J. (2019), Towards a high-resolution drone-based 3D mapping dataset to optimise flood hazard modelling, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. ?_Ⅱ-2, pp. 181-187.
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