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KR-20260060765-A - Spatial information construction system for damage restoration that combines forest fire area maps based on damage restoration DB data with survey data of damaged areas

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Abstract

본 발명은 피해복구 DB 데이터 기반의 산불 지역 지도와 피해구간(FZ) 측량데이터를 결합한 피해복구용 공간정보 구축시스템에 관한 것으로, 항공촬영 전용 드론(D)과 피해복구서버(10)를 포함하는 공간정보 구축시스템에 있어서, 상기 드론(D)은, GPS장치와, 지상을 촬영하는 하나 이상의 신규 항공촬영 카메라와, 상기 GPS장치의 측정위치를 기준으로 비행을 제어하고 항공촬영 카메라의 촬영 동작을 제어해서 신규 항공촬영이미지를 수집하는 컨트롤러를 포함하고, 상기 피해복구서버(10)는, 임야(Z2)가 표시된 GPS좌표 기반의 지적도(M2)와, 수치지형에 등고선(L)이 표시된 GPS좌표 기반의 수치지형도(M1)를 저장하는 지도정보DB(11); 지정된 GPS좌표 범위 이내에 일별 주변온도정보와 월별 평균온도정보를 저장하는 온도정보DB(12); 드론(D)의 항공촬영으로 수집한 GPS좌표 범위 이내의 항공촬영이미지를 포함하는 버전별 항공촬영이미지와, 상기 항공촬영이미지가 버전별로 정사 편집된 정사영상이미지를 저장하는 촬영정보DB(13); 목본의 종별 적정 서식온도와 적정 식생간격에 관한 목본정보를 저장하는 목본정보DB(14); 수신한 검색명령값에 대응해서 해당 지역의 지적도와 수치지형도를 지도정보DB(11)에서 검색하고, 해당 지역의 주변온도정보와 평균온도정보를 온도정보DB(12)에서 검색하고, 온도정보DB(12)에서 검색된 주변온도정보와 평균온도정보에 해당하는 목본정보를 목본정보DB(14)에서 검색하는 관리모듈(15); 드론(D)으로부터 수신한 신규 항공촬영이미지를 정사영상이미지로 편집하고, 하나 이상의 정사영상이미지를 GPS좌표에 맞춰 조합하고, 지도정보DB(11)에서 검색된 해당 GPS좌표의 지적도와 수치지형도를 상기 조합된 정사영상이미지와 중첩 및 비교해서 정사영상이미지의 임야 범위에서 기준치 이상의 해발고도 구간을 산지 구간(Z1)으로 지정하는 영상이미지 처리모듈(16); 정사영상이미지의 산지 구간(Z1) 이내에 픽셀별 RGB(Red, Green, Blue) 수치와 HSB(hue-saturation-brightness) 수치를 각각 파악해서 화재색상범위 기준치 이내의 RGB 수치와 HSB 수치의 픽셀이 기준 개수 이상 연속되면 해당 픽셀의 범위를 피해구간(FZ)으로 지정하는 피해구간 확인모듈(17); 산지 구간(Z1)의 GPS좌표 범위에 주변온도정보와 평균온도정보가 적정 서식온도인 목본의 종을 추출하고, 추출된 목본의 종별 적정 식생간격과 피해구간(FZ)의 면적을 기준으로 목본의 종별 식생 목본의 개수를 산출하여 식생목본정보로 생성하는 복구목본 산출모듈(18); 화재피해복구 서버(G)로부터 특정 지역의 화재복구에 대한 요청정보를 수신하면, 드론(D)이 해당 지역을 항공촬영하도록 비행을 제어해서 신규 항공촬영이미지를 수신하며, 해당 지역의 피해구간(FZ) 확인을 위한 검색명령값을 전송해서 신규 항공촬영이미지와 지적도와 수치지형도와 주변온도정보와 평균온도정보와 목본정보를 수신하고, 피해구간(FZ)과 식생목본정보를 화재피해복구 서버(G)에 전송하는 운영모듈(19);을 포함하는 것이다.

Inventors

  • 최하정
  • 김정원
  • 남준근

Assignees

  • 주식회사 서호플러스

Dates

Publication Date
20260506
Application Date
20241025

Claims (3)

  1. 항공촬영 전용 드론(D)과 피해복구서버(10)를 포함하는 공간정보 구축시스템에 있어서, 상기 드론(D)은, GPS장치와, 지상을 촬영하는 하나 이상의 신규 항공촬영 카메라와, 상기 GPS장치의 측정위치를 기준으로 비행을 제어하고 항공촬영 카메라의 촬영 동작을 제어해서 신규 항공촬영이미지를 수집하는 컨트롤러를 포함하고, 상기 피해복구서버(10)는, 임야(Z2)가 표시된 GPS좌표 기반의 지적도(M2)와, 수치지형에 등고선(L)이 표시된 GPS좌표 기반의 수치지형도(M1)를 저장하는 지도정보DB(11); 지정된 GPS좌표 범위 이내에 일별 주변온도정보와 월별 평균온도정보를 저장하는 온도정보DB(12); 드론(D)의 항공촬영으로 수집한 GPS좌표 범위 이내의 항공촬영이미지를 포함하는 버전별 항공촬영이미지와, 상기 항공촬영이미지가 버전별로 정사 편집된 정사영상이미지를 저장하는 촬영정보DB(13); 목본의 종별 적정 서식온도와 적정 식생간격에 관한 목본정보를 저장하는 목본정보DB(14); 수신한 검색명령값에 대응해서 해당 지역의 지적도와 수치지형도를 지도정보DB(11)에서 검색하고, 해당 지역의 주변온도정보와 평균온도정보를 온도정보DB(12)에서 검색하고, 온도정보DB(12)에서 검색된 주변온도정보와 평균온도정보에 해당하는 목본정보를 목본정보DB(14)에서 검색하는 관리모듈(15); 드론(D)으로부터 수신한 신규 항공촬영이미지를 정사영상이미지로 편집하고, 하나 이상의 정사영상이미지를 GPS좌표에 맞춰 조합하고, 지도정보DB(11)에서 검색된 해당 GPS좌표의 지적도와 수치지형도를 상기 조합된 정사영상이미지와 중첩 및 비교해서 정사영상이미지의 임야 범위에서 기준치 이상의 해발고도 구간을 산지 구간(Z1)으로 지정하는 영상이미지 처리모듈(16); 정사영상이미지의 산지 구간(Z1) 이내에 픽셀별 RGB(Red, Green, Blue) 수치와 HSB(hue-saturation-brightness) 수치를 각각 파악해서 화재색상범위 기준치 이내의 RGB 수치와 HSB 수치의 픽셀이 기준 개수 이상 연속되면 해당 픽셀의 범위를 피해구간(FZ)으로 지정하는 피해구간 확인모듈(17); 산지 구간(Z1)의 GPS좌표 범위에 주변온도정보와 평균온도정보가 적정 서식온도인 목본의 종을 추출하고, 추출된 목본의 종별 적정 식생간격과 피해구간(FZ)의 면적을 기준으로 목본의 종별 식생 목본의 개수를 산출하여 식생목본정보로 생성하는 복구목본 산출모듈(18); 및 화재피해복구 서버(G)로부터 특정 지역의 화재복구에 대한 요청정보를 수신하면, 드론(D)이 해당 지역을 항공촬영하도록 비행을 제어해서 신규 항공촬영이미지를 수신하며, 해당 지역의 피해구간(FZ) 확인을 위한 검색명령값을 전송해서 신규 항공촬영이미지와 지적도와 수치지형도와 주변온도정보와 평균온도정보와 목본정보를 수신하고, 피해구간(FZ)과 식생목본정보를 화재피해복구 서버(G)에 전송하는 운영모듈(19); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 피해복구 DB 데이터 기반의 산불 지역 지도와 피해구간 측량데이터를 결합한 피해복구용 공간정보 구축시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 수치지형도(M1)는 수치지형이미지에 등고선(L)이 표시된 GPS좌표 기반의 지도인 것; 을 특징으로 하는 피해복구 DB 데이터 기반의 산불 지역 지도와 피해구간 측량데이터를 결합한 피해복구용 공간정보 구축시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 산지 구간(Z1)을 분리하기 위한 해발고도의 기준치를 임야(Z2)가 위치한 GPS좌표별로 다르게 설정한 것; 을 특징으로 하는 피해복구 DB 데이터 기반의 산불 지역 지도와 피해구간 측량데이터를 결합한 피해복구용 공간정보 구축시스템.

Description

피해복구 DB 데이터 기반의 산불 지역 지도와 피해구간 측량데이터를 결합한 피해복구용 공간정보 구축시스템{Spatial information construction system for damage restoration that combines forest fire area maps based on damage restoration DB data with survey data of damaged areas} 본 발명은 피해복구 DB 데이터 기반의 산불 지역 지도와 피해구간 측량데이터를 결합한 피해복구용 공간정보 구축시스템에 관한 것이다. 해마다 세계적으로 대형 산불은 끊임없이 계속 발생하고 있다. 최근 미국 갤리포니아 산불을 비롯하여 전 세계적으로 매년 반복적으로 발생되고 있다. 앞으로도 지구온난화 영향 기타의 이유로 산불은 계속 일어날 것이며, 피해 산불의 영향으로 생태학적 측면, 경제적인 측면, 사회적인 측면에서 경제적인 손실뿐만 아니라 이를 다시 원상복구 하는 데는 40년에서 100년이란 긴 세월에 걸쳐 막대한 노력과 비용이 투자되어야 한다. 이러한 문제를 해결하는 수단은 어느 나라를 막론하고 소방대원 공무원, 민간인, 소방전용 헬기나, 소방전용 항공기를 이용하여 화재진압을 하고 있다. 그러나, 실상 대형 산불이 발생하면 접근이 어려운 광범위한 산불로 인해 진화에만 수일의 시간이 걸리므로, 산불 화재가 진화되어도 산지 내에 광역의 산림은 이미 황폐화되었다. 이렇게 황폐화된 산림의 피해 복구를 위해서는 해당 토사의 신속한 정화와 더불어 새로운 초목의 식재가 이루어져야 한다. 하지만 피해구간(FZ)의 범위를 확인하고 현지에 맞는 적정한 식생 초목을 선별해서 공급하는 과정에 적지 않은 시간이 소요될 뿐만 아니라, 이를 위한 많은 연구 인력이 투입되어야 하므로, 피해복구를 위한 시간과 비용에 있어 많은 자원이 소비되어야 하는 문제가 있었다. 결국, 매년 발생하는 산불 화재에 대응해서 산불 지역과 피해구간(FZ)을 신속히 파악하고, 피해복구를 위한 식생 초목을 선별해서 효과적인 복구 작업을 수행할 수 있도록 하는 수단이 시급히 요구되었다. 도 1은 본 발명에 따른 공간정보 구축시스템의 일실시 예를 도시한 블록도이고, 도 2는 본 발명에 따른 공간정보 구축시스템의 DB에 저장된 수치지형도의 일실시 예를 보인 이미지이고, 도 3은 도 2의 수치지형도에 해당하는 지역의 지적도를 보인 이미지이고, 도 4는 본 발명에 따른 공간정보 구축시스템에 구성된 드론이 화재지역을 항공촬영한 항공촬영이미지의 일실시 예를 보인 이미지이고, 도 5는 상기 항공촬영이미지에서 산지의 피해구간(FZ)을 분류하는 모습을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 6은 본 발명에 따른 공간정보 구축시스템을 기반으로 피해구간(FZ)의 범위와 식생 목본의 종 및 개수를 자동 산출해서 제공하는 과정을 순차로 보인 플로차트이다. 실시 예들에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당하는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다. 본 명세서에 있어서 '~모듈'이란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~모듈'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~모듈'은 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~모듈'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만아니라, 구성요소들 및 '~모듈'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다. 아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 이하, 본 발명을 구체적인 내용이 첨부된 도면에 의거하여 상세히 설명한다. 도 1은 본 발명에 따른 공간정보 구축시스템의 일실시 예를 도시한 블록도이고, 도 2는 본 발명에 따른 공간정보 구축시스템의 DB에 저장된 수치지형도의 일실시 예를 보인 이미지이고, 도 3은 도 2의 수치지형도에 해당하는 지역의 지적도를 보인 이미지이고, 도 4는 본 발명에 따른 공간정보 구축시스템에 구성된 드론이 화재지역을 항공촬영한 항공촬영이미지의 일실시 예를 보인 이미지이고, 도 5는 상기 항공촬영이미지에서 산지의 피해구간(FZ)을 분류하는 모습을 개략적으로 도시한 도면이다. 도 1 내지 도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 공간정보 구축시스템은, 화재 지역을 비행하면 신규 항공촬영이미지를 수집하는 드론(D)과, 화재 지역의 복구를 위한 산지 이내 피해구간(FZ)과 식재 목본 종 및 수량을 산출해 제시하는 피해복구서버(10)를 포함한다. 공간정보 구축시스템의 각 구성에 대해 좀 더 구체적으로 설명하면, 드론(D)은 공지의 무인항공기이며, 일반적으로 GPS장치; 지상을 촬영하는 하나 이상의 항공촬영 카메라; 상기 GPS장치의 측정위치를 기준으로 비행을 제어하고 항공촬영 카메라의 촬영 동작을 제어해서 항공촬영이미지를 수집하는 컨트롤러;를 갖춘다. 드론(D)은 피해복구서버(10)에 의해 비행 및 항공촬영 동작이 제어되며, 비행 중에 수집한 신규 항공촬영이미지는 실시간으로 피해복구서버(10)에 전송하거나, 컨트롤러에 장착된 저장수단에 저장되어서 오프라인으로 피해복구서버(10)에 전달된다. 드론(D)의 하드웨어는 이미 공지의 기술이므로 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다. 피해복구서버(10)는 지도정보DB(11)와 온도정보DB(12)와 촬영정보DB(13)와 목본정보DB(14)와 관리모듈(15)과 영상이미지 처리모듈(16)과 피해구간 확인모듈(17)과 복구목본 산출모듈(18)과 운영모듈(19)을 포함한다. 피해복구서버(10)의 각 구성에 대해 좀 더 구체적으로 설명하면, 지도정보DB(11)는 임야(Z2)가 표시된 GPS좌표 기반의 지적도(M2)와, 수치지형이미지에 등고선(L)이 표시된 GPS좌표 기반의 수치지형도(M1)를 저장한다. 주지된 바와 같이 지적도(M2)는 토지를 세분하여 필지별로 구분하고 땅의 경계를 GPS좌표를 기반으로 그어놓은 것으로, 각 필지의 지목은 대지, 산, 들, 답, 전, 목장, 묘 등으로 구분된다. 이중 지목이 임야(Z2)인 필지는 산과 들을 지칭한다. 따라서 지적도(M2) 확인을 통해 토지에서 임야(Z2) 부분을 식별할 수 있다. 수치지형도(M1)는 도로(A1)와 지상물(A2)이 GPS좌표를 기반으로 표시된 수치지형에 등고선(L)을 추가 표시한 것으로, 지형의 3차원 정보를 2차원의 수치지형에서도 파악할 수 있게 한다. 도 2과 도 3는 서로 동일한 지역의 수치지형도(M1)와 지적도(M2)를 보인 이미지이며, 본 도면을 통해 산지 구간(Z1)을 자동으로 구분할 수 있다. 수치지형도(M1)와 지적도(M2)를 이용해서 산지 구간(Z1)을 자동으로 구분하는 기술에 관한 좀 더 구체적인 설명은 피해구간(FZ) 추출과 식생목본정보 생성 과정을 설명하면서 함께 기술한다. 온도정보DB(12)는 지정된 GPS좌표 범위 이내에 일별 주변온도정보와 월별 평균온도정보를 저장한다. 일반적으로 기온과 날씨는 비교적 넓은 지역이 동일 또는 유사하므로, 주변온도정보와 평균온도정보를 측정하는 GPS좌표 범위는 상대적으로 광역일 수 있다. 그러나, 주변 온도가 상대적으로 고온인 도심지는 인근 교외와 온도차가 있을 수 있고, 공장지대 또한 인근 지역보다 고온일 수 있다. 이 경우 주변온도정보와 평균온도정보의 측정 및 수집은 상대적으로 좁은 범위 단위로 이루어진다. 일별 주변온도정보는 온도 측정을 시간단위로 수집한 정보이며, 주변온도정보를 통해 일별 최저 온도와 최고 온도를 파악할 수 있다. 월별 평균온도정보는 해당 월의 주변온도를 모두 합산해서 평균값으로 산출한 것이다. 따라서 임의 지역에 산불이 발생한다면 해당 지역의 온도 변화를 확인해서 현장의 생장 환경을 파악한다. 촬영정보DB(13)는 드론(D)의 항공촬영으로 수집한 GPS좌표 범위 이내의 버전별 항공촬영이미지와, 상기 항공촬영이미지가 버전별로 정사 편집된 정사영상이미지를 저장한다. 드론(D)은 화재 발생으로 인해 피해구간(FZ)을 확인할 목적으로 항공촬영을 수행하며, 이렇게 수집된 항공촬영이미지는 특정 피해구간(FZ)의 확인을 목적으로 촬영한 항광촬영이미지를 셋(SET)으로 해서 버전을 나누어 저장 및 관리된다. 하기 영상이미지 처리모듈(16)은 관리모듈(15)을 통해 신규 항공촬영이미지와 해당 정사영상이미지를 촬영정보DB(13)에 저장한다. 정사영상이미지는 영상이미지 처리모듈(16)이 항공촬영이미지를 GPS좌표를 기반으로 정사처리해 생성한다. 정사처리 기술은 이미 공지의 기술이므로, 정사처리 기술에 대한 방법과 원리에 대한 설명은 생략한다. 목본정보DB(14)는 목본의 종별 적정 서식온도와 적정 식생간격에 관한 목본정보를 저장한다. 연구된 목본정보의 수종을 살펴보면 서식온도에 따라 고산수