[드론/모델링] 드론 LiDAR vs 영상 기반 3D 모델링 – 측량 정밀도 비교

하늘에서 데이터를 읽는 시대, 기술의 선택이 정밀도를 결정한다

드론이 산업현장을 바꾸기 시작한 지 벌써 10년이 넘었습니다.

초기에는 단순한 항공사진 촬영에 그쳤지만,

이제는 지형측량·토공량 산출·구조물 변위 분석까지 수행할 수 있는 정밀 측량 플랫폼으로 진화했습니다.

 

그러나 현장에서 여전히 가장 많이 논의되는 주제가 있습니다.

바로 “LiDAR(라이다)로 측량하는 것이 더 정확한가,

아니면 영상 기반(Photogrammetry)으로도 충분한가?” 하는 문제입니다.

두 기술은 모두 드론을 활용한다는 공통점이 있지만,

센서의 원리·데이터 처리 과정·적용 목적에서 본질적으로 다릅니다.

이번 글에서는 두 방식의 차이를 구조적으로 분석하고,

실제 측량 정확도와 산업 적용성까지 종합적으로 정리하겠습니다.

 

---

 

LiDAR와 영상기반 3D 모델링의 기본 원리

(1) LiDAR (Light Detection and Ranging)

LiDAR는 레이저 펄스(빛의 반사 시간)를 이용해 거리 데이터를 직접 측정하는 방식입니다.

드론이 비행하면서 초당 수십만~수백만 개의 레이저 펄스를 지면에 쏘고,

되돌아오는 신호를 계산해 X, Y, Z 좌표를 생성합니다.

이를 통해 만들어지는 데이터가 바로 포인트 클라우드(Point Cloud)입니다.

각 포인트에는 위치, 반사 강도, 색상 등의 정보가 담기며,

숲 속, 절벽, 구조물 하부 등 가려진 영역까지 탐지 가능하다는 것이 큰 장점입니다.

핵심 특징

• 거리 측정 방식 : 직접 거리 계산(Time-of-Flight)
• 출력 데이터 : 3D 포인트 클라우드
• 주요 장비 : DJI Zenmuse L2, RIEGL miniVUX, Velodyne Puck 등
• 정밀도 : ±3~5cm 수준

 

(2) 영상기반 3D 모델링 (Photogrammetry)

Photogrammetry는 사진 간의 중첩 영역을 삼각측량(Structure from Motion, SfM) 방식으로 계산하여 3D 모델을 재구성합니다.

즉, 센서가 빛을 쏘는 것이 아니라 이미지의 픽셀 좌표와 카메라 자세 정보를 분석해 깊이(Depth)를 추정합니다.

일반 RGB 카메라만으로도 가능하기 때문에 비용이 저렴하고, 색상과 질감이 포함된 고해상도 모델을 얻을 수 있습니다.

핵심 특징

• 거리 측정 방식 : 영상 삼각측량 (SfM + MVS)
• 출력 데이터 : 정사영상(Orthophoto) + DSM/DTM + 3D Mesh
• 주요 소프트웨어 : Pix4 Dmapper, Agisoft Metashape, RealityCapture 등
• 정밀도 : ±5~10cm 수준 (환경 조건에 따라 달라짐)

 

---

 

정밀도 비교 – LiDAR가 ‘정확도’, 영상기반이 ‘해상도’를 잡다

(1) 수직 정밀도(Vertical Accuracy)

LiDAR는 빛의 비행시간을 직접 계산하기 때문에 수직 정밀도가 매우 높습니다.

지표면의 굴곡이나 식생 아래의 고도를 정밀하게 재현할 수 있으며,

지형고도 오차 ±3cm 이하 수준까지 도달합니다.

반면 영상 기반 모델은 광선의 교차각이 좁거나 그림자 영역이 발생하면 깊이 계산이 부정확해질 수 있어,

평균 ±7cm 정도의 오차가 발생합니다.

(2) 수평 정밀도(Horizontal Accuracy)

수평 방향에서는 두 기술 간 격차가 상대적으로 작습니다.

RTK/PPK(GNSS 보정기법)를 병행할 경우,

• LiDAR : ±2~4cm
• Photogrammetry : ±4~6cm 정도의 정확도를 확보할 수 있습니다.
• 즉, 적절한 보정 장비를 사용한다면 영상기반 모델도 실무 측량에 충분히 사용 가능합니다.

(3) 공간 해상도(Spatial Resolution)

영상기반 모델은 RGB 이미지 해상도가 곧 모델의 해상도로 이어집니다.

고해상도 카메라(24MP 이상)를 사용하면 지표의 색상·질감 표현이 LiDAR보다 우수합니다.

반면 LiDAR는 포인트 밀도(Point Density)로 표현되며, 일반적으로 100~400 pts/m² 수준입니다.

즉, LiDAR는 정확한 수치를, 영상기반은 더 선명한 시각적 결과를 제공합니다.

 

---

 

환경별 성능 차이 – LiDAR는 산림, 영상은 도심에 강하다

구분	LiDAR	영상기반 Photogrammetry
측량 원리	레이저 거리 측정	이미지 삼각측량
정밀도	±3~5cm	±5~10cm
식생 관통력	매우 우수 (지면 레이어 추출 가능)	불가능
시각적 해상도	낮음 (텍스처 표현 약함)	매우 우수
데이터 용량	크고 처리시간 김	상대적으로 작음
비용	고가 (센서 1억 원 이상 가능)	저가 (고급 드론 500만~1천만 원대)
적합 분야	산림, 토목, 지형분석	건축물, 도시경관, 문화재 기록

 

---

 

실제 사례 – LiDAR와 영상기반의 산업 적용 비교

(1) 건설현장 측량

도로공사·토공량 계산 시 LiDAR는 복잡한 절토부나 사면의 고도차를 세밀하게 측정해 오차를 최소화합니다.

특히 토공량 계산에서는 LiDAR의 Z축 정확도(수직 오차)가 결정적입니다.

반면 영상기반 모델은 시각화 및 보고용 3D 모델링에 강점을 보이며,

BIM(건설정보모델)과 연계 시 공정관리 자료로 활용됩니다.

(2) 도시공간 및 문화유산 기록

도시지역에서는 건물 외벽 반사, 그림자, 차량 등 LiDAR 노이즈가 많아질 수 있습니다.

따라서 이 경우에는 영상기반 모델이 오히려 더 선명하고 효율적입니다.

서울시·문화재청은 영상 기반으로 도시 디지털트윈 데이터를 구축하고 있으며,

수평오차 ±5cm 내외의 정확도를 유지합니다.

(3) 산림·지형 분석

LiDAR는 나무 canopy 아래까지 penetration(관통)이 가능하여

DEM(Digital Elevation Model) 구축에 탁월합니다.

영상 모델로는 숲속 지면을 직접 볼 수 없기 때문에,

산악지역에서는 LiDAR가 압도적입니다.

 

---

 

데이터 처리와 워크플로우 비교

(1) LiDAR 워크플로우

1. 비행경로 설정 (RTK·IMU 보정 포함)
2. 레이저 포인트 수집 (LAS 파일 생성)
3. Ground Filtering & Classification
4. DEM/DTM/DSM 생성
5. Mesh 또는 Surface 모델 출력

(2) 영상기반 워크플로우

1. 고 중첩도 항공사진 촬영 (80% 이상 중복)
2. GCP(기준점) 입력 및 위치 보정
3. SfM 및 MVS 알고리즘으로 포인트 생성
4. Orthophoto, Mesh, Texture Mapping 생성
5. GIS/BIM 연계 시각화

참고 : LiDAR는 포인트 클라우드 정리가 핵심이고, 영상기반은 사진 품질과 중첩도가 정확도의 핵심입니다.

 

---

 

LiDAR vs 영상기반 – 선택 가이드

드론 측량 기술은 ‘어느 것이 더 낫다’의 문제가 아니라 ‘어디에 더 적합한가’의 문제입니다.

따라서 아래 기준을 참고해 선택하면 효율적입니다.

• 지형이 복잡하고 식생이 많다 → LiDAR
• 건축물 외형·색상·디자인 중심 → 영상기반 모델링
• 정확한 토공량 산출 → LiDAR + RTK 보정
• 시각화·홍보용 3D 모델 → Photogrammetry
• 예산이 제한적이고 범위가 넓다 → 영상기반

최근에는 두 기술을 통합하는 하이브리드 방식도 보편화되고 있습니다.

예를 들어, DJI Zenmuse L2는 LiDAR 센서와 RGB 카메라를 동시에 장착하여

정밀도와 시각적 품질을 모두 확보하는 형태로 발전 중입니다.

 

---

 

“정밀도는 LiDAR, 표현력은 영상, 효율은 하이브리드”

2025년 현재, 드론 측량은 단일 기술이 아니라 복합 시스템의 경쟁으로 나아가고 있습니다.

LiDAR는 지형과 구조물의 ‘수치적 진실’을 보여주고,

영상 기반 3D 모델링은 ‘시각적 현실감’을 제공합니다.

결국 프로젝트의 목적이 “얼마나 정밀해야 하는가”,

그리고 “무엇을 표현하고자 하는가”에 따라 기술의 선택이 달라져야 합니다.

 

앞으로는 두 기술을 융합한 AI 기반 포인트클라우드 후처리,

그리고 딥러닝 기반 영상보정이 측량의 품질을 한 단계 끌어올릴 것입니다.

정밀도와 효율, 시각화와 자동화가 조화를 이루는 그 시점—

그것이 바로 ‘드론 LiDAR vs 영상기반 모델링’의 논쟁이 끝나는 지점일 것입니다.