[GIS] DEM, DSM, DTM이란?

드론 측량이나 3차원 공간정보를 다루다 보면 DSM, DTM, DEM이라는 용어를 자주 접하게 된다. 처음에는 모두 비슷해 보이지만 실제로는 목적과 생성 방식에 큰 차이가 있다.

특히 많은 사람들이 궁금해하는 부분이 있다.

"건물이나 나무가 있는 곳의 지면 높이는 어떻게 알 수 있을까?"

이번 글에서는 DSM, DTM, DEM의 차이와 함께 DTM이 생성되는 과정을 자세히 알아보자.

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DEM, DSM, DTM이란?

DEM (Digital Elevation Model)

DEM은 디지털 표고 모델(Digital Elevation Model)을 의미한다.

엄밀하게는 지형의 높이 정보를 표현하는 모든 모델을 통칭하는 개념이다.

즉,

DEM
├─ DSM
└─ DTM

과 같은 관계로 이해할 수 있다.

다만 실무에서는 DEM을 DTM과 거의 같은 의미로 사용하는 경우도 많아 문맥을 확인하는 것이 중요하다.

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DSM (Digital Surface Model)

DSM은 지표면 위에 존재하는 모든 객체를 포함한 높이 모델이다.

예를 들어 다음과 같은 요소가 모두 포함된다.

• 건물
• 수목
• 차량
• 전신주
• 지형

예를 들어 지면이 100m이고 건물 높이가 20m라면 DSM에는 120m가 기록된다.

즉, 하늘에서 내려다보았을 때 가장 먼저 닿는 표면의 높이라고 생각하면 된다.

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DTM (Digital Terrain Model)

DTM은 순수한 지면만 표현하는 모델이다.

DSM에서 다음과 같은 객체를 제거한다.

• 건물
• 나무
• 차량
• 구조물

결과적으로 흙, 암반, 도로와 같은 실제 지형만 남게 된다.

지면 분석, 홍수 시뮬레이션, 토공량 계산 등에 주로 활용된다.

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DTM은 어떻게 생성될까?

많은 사람들이 다음과 같은 의문을 가진다.

건물 아래 지면은 실제로 보이지 않는데 DTM은 어떻게 만들 수 있을까?

결론부터 말하면 일부는 실제 측정값이고 일부는 추정값이다.

DTM 생성 과정은 일반적으로 다음과 같다.

DSM
 ↓
Ground Classification
 ↓
Ground Point 추출
 ↓
Interpolation
 ↓
DTM

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1단계: 포인트클라우드 또는 DSM 생성

드론 사진측량이나 LiDAR 측량을 수행하면 다음과 같은 데이터가 생성된다.

지면
건물
수목
차량

이 모든 정보가 하나의 포인트클라우드 안에 포함되어 있다.

아직은 무엇이 지면이고 무엇이 건물인지 구분되지 않은 상태다.

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2단계: Ground Classification

다음 단계는 지면 분류(Ground Classification)이다.

알고리즘이 각 점에 대해 다음을 판단한다.

이 점은 지면인가?
이 점은 건물인가?
이 점은 수목인가?

대표적인 방법으로는 Progressive TIN Densification이 있다.

이 알고리즘은 가장 낮은 점들을 기준으로 삼각망(TIN)을 생성한 뒤 주변 점들을 하나씩 추가하면서 지면 여부를 판단한다.

예를 들어

35m 건물
34m 건물
33m 건물

12m 지면
11m 지면
10m 지면

과 같은 데이터가 있다면 10~12m 영역은 Ground로 분류되고 건물 부분은 제거된다.

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3단계: Ground Point만 추출

분류가 완료되면 Ground로 판단된 점들만 남긴다.

예를 들어

(100,100,10.0)
(101,100,10.1)
(102,100,9.9)

와 같은 점들만 추출된다.

문제는 이제부터 시작된다.

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4단계: 건물 아래는 어떻게 처리할까?

건물이 존재하던 영역에는 Ground Point가 없다.

예를 들어

Ground      Building      Ground

100m           ?          101m

과 같은 상황이 된다.

건물을 제거하고 나면

100m       빈 공간       101m

만 남는다.

따라서 이 빈 공간의 높이를 추정해야 한다.

이를 보간(Interpolation)이라고 한다.

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보간(Interpolation)이란?

보간은 주변 지면 정보를 이용하여 비어 있는 영역의 높이를 계산하는 과정이다.

가장 단순하게는

100m -------- 101m

사이의 값을

100.2m
100.4m
100.6m
100.8m

처럼 채울 수 있다.

실제 GIS 소프트웨어에서는 다음과 같은 기법들이 사용된다.

TIN Interpolation

삼각형 내부를 선형 보간하는 방식

• 드론 측량에서 가장 많이 사용
• 계산이 빠름

IDW (Inverse Distance Weighting)

가까운 점일수록 더 큰 영향을 주는 방식

• 구현이 단순
• 직관적

Kriging

통계 모델 기반 보간

• 정확도가 높음
• 계산 비용이 큼

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그렇다면 DTM은 항상 정확할까?

아니다.

중요한 사실은 다음과 같다.

DSM = 실제 관측값
DTM = 관측값 + 추정값

특히 다음과 같은 환경에서는 추정 비율이 높아진다.

• 대형 건물
• 울창한 숲
• 넓은 공장 부지

즉, 건물 아래의 지면은 실제로 측정한 것이 아니라 주변 지형을 바탕으로 계산한 결과일 수 있다.

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LiDAR가 DTM 생성에 유리한 이유

드론 사진측량은 건물이나 나무 아래를 볼 수 없다.

하지만 LiDAR는 여러 번의 반사를 기록할 수 있다.

예를 들어 숲을 스캔할 경우

첫 번째 반사 → 나뭇잎
두 번째 반사 → 나뭇가지
마지막 반사 → 지면

과 같이 지면까지 도달한 레이저 정보를 획득할 수 있다.

그래서 숲 지역에서는 사진측량보다 LiDAR 기반 DTM의 정확도가 훨씬 높다.

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변화탐지에서 중요한 nDSM

실제 객체 탐지나 변화탐지에서는 DTM보다 nDSM을 더 많이 사용한다.

공식은 다음과 같다.

nDSM = DSM - DTM

예를 들어

DSM = 120m
DTM = 100m

이라면

nDSM = 20m

가 된다.

즉, 지면 기준 높이를 의미한다.

이를 통해

• 건물 높이
• 수목 높이
• 폐기물 높이
• 차량 높이

등을 쉽게 계산할 수 있다.

특히 드론 기반 객체 분류나 변화탐지에서는 RGB 영상과 nDSM을 함께 사용하는 경우가 많다.

색상 정보만으로 구분하기 어려운 객체도 높이 정보를 이용하면 훨씬 정확하게 분류할 수 있기 때문이다.

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마무리

DSM은 건물과 나무를 포함한 실제 표면의 높이 모델이고, DTM은 지면만 남긴 모델이다.

DTM은 단순히 건물을 제거하는 것이 아니라, Ground Classification과 보간 과정을 통해 생성된다.

따라서 건물 아래의 지면 높이는 실제 측정값이 아니라 주변 지형을 기반으로 추정되는 경우가 많다.

또한 변화탐지나 객체 분류에서는 DTM 자체보다 DSM과 DTM의 차이값인 nDSM이 훨씬 중요한 특징으로 활용된다.