지상기준점 관측은 사진측량에서 노동집약적이고 많은 시간을 소모하는 작업 중 하나이며, 작업자의 숙련도에 따라 결과물의 품질이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 항공 정사영상을 사용하여 GCP chip을 제작하고, 딥러닝 기반의 영상 매칭 알고리즘을 활용하여 최적의 GCP chip 크기를 결정하는 것을 목표로 하였다. LightGlue 매칭 알고리즘을 활용하여 GCP chip과 항공영상 간의 특징점을 매칭하고 데이터스누핑을 통해 아웃라이어를 제거하여 매칭 정확도를 높였다. 그 후 호모그래피 매개변수 계산을 통해 GCP chip에 대응되는 영상좌표를 결정하고, 수작업으로 GCP를 관측한 결과와 비교하였다. 실험결과를 통해 동일한 공간해상도에서는 301×301 크기의 GCP chip이 정확도가 가장 높았고, 공간해상도가 다른 경우는 201×201 크기의 GCP chip이 가장 높은 정확도를 보였다.

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