Modification of IKONOS RPC Using Additional GCP

지상기준점 추가에 의한 IKONOS RPC 갱신

RPM is the one of the sensor models which is proposed by Open GIS Consortium (OGC) as image transfer standard. And it is the sensor model for end-users using IKONOS, a commercial pushbroom satellite, imagery which provide about 1m ground resolution. Parameters called RPC which is IKONOS RFM coefficients are serviced to end-users. But if some users try to make additional effort to get rigorous geo-spatial information, it is necessary to apply mathematic or abstract sensor models, because vendors don't offer any ancillary data for physical sensor models such as satellite orbit and navigation. Abstract sensor models such as pushbroom Direct Linear Transform (DLT) require many GCPs well distributed in imagery, and mathematic sensor model such as RFM, polynomials need much more GCPs. Therefore RPC modification using additional a few GCPs is the best solution. In this paper, two methods are proposed to modify RPC. One is method to use pseudo GCPs generated in normalized cubic, and another method uses parameters observations and a few GCPs. Through two methods, we get improvement of accuracy 50% and over.

RFM은 OGC (Open GIS Consortium)에서 권고하는 지구관측영상에 대한 표준기하모델 중 하나이다. 또한 RFM은 1m의 공간해상도를 제공하는 상업목적의 위성 IKONOS의 최종 사용자를 위한 센서 모델로서 RPC를 RFM을 위한 매개변수로서 영상과 함께 제공하고 있다. 그러나 영상의 최종사용자가 더욱 정확한 공간정보의 획득을 위해 추가적인 노력을 시도하는 경우, IKONOS는 물리적 센서모델을 위한 보조적인 정보의 제공이 미흡하기 때문에 추상적인 센서모델이나 수학적인 센서모델을 도입하게 된다. Pushbroom DLT와 같은 추상적인 센서모델을 적용하기 위해서는 영상 전체에 고르게 분포하는 다수의 GCP를 관측해야 하며, RFM과 같은 수학적인 센서모델을 적용하기 위해서도 더욱 많은 수의 GCP가 필요하게 된다. 따라서 가장 효율적인 방법은 가장 적은 수의 기준점을 이용하여 영상과 함께 제공되는 RPC를 개선하는 방법이다. 본 논문에서는 소수의 추가적인 UP를 이용하여 IKONOS의 RPC를 개량하는 2가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 소수의 지상기준점과 normalized cubic 내에 설치된 가상의 기준점을 이용하여 RPC를 갱신하는 방법이고, 두 번째는 매개변수에 대한 관측을 도입하여 $1^{\sim}5$개의 소수 지상기준점 만으로 RPC를 갱신하는 방법이다. 본 연구에서 갱신된 RPC는 검사점을 통해 검증한 결과 갱신 전보다 RMSE가 50% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.