선형 푸시브룸 센서모델의 번들조정 정확도 및 외부표정요소추정 정확도 분석

Investigation on the Accuracy of bundle Adjustments and Exterior Orientation Parameter Estimation of Linear Pushbroom Sensor Models

  • 김태정 (인하대학교공과대학 지리정보공학과)
  • 발행 : 2005.06.01

초록

이 논문에서는 선형 푸시브룸 방식으로 촬영한 위성영상에 대한 다양한 센서모델들의 정확도를 비교분석하고자 한다. 특히 이 논문에서는 센서모델의 정확도를 번들조정의 정확도와 외부표정요소추정의 정확도로 분리하여 고찰하려고 한다. 번들조정 정확도는 수립된 센서모델이 얼마나 기준점에 잘 부합하는 가를 알려주는 척도로 이제까지 대부분의 센서모델 정확도 분석에 사용되어온 기준이다. 이에 반하여 외부표정요소추정의 정확도는 센서모델이 얼마나 정확하게 촬영당시의 위성의 궤도 및 자세를 예측할 수 있는 지의 척도로서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 기존의 연구에서 간과해온 부분이다. 이 논문에서는 여러 센서모델 중에서 사진측량분야에서 주로 사용하는 변형된 공선방정식기반 모델과 위성지상국 또는 자세제어분야에서 주로 사용하는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델의 정확도를 비교분석하고자 한다. 실험은 다목적실용위성 1호 EOC 영상과 GPS 수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 번들조정 정확도는 두 모델이 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나 외부표정요소추정 정확도는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델이 더 나은 성능을 보였다.

In this paper, we investigate the accuracy of various sensor models developed for linear pushbroom satellite images. We define the accuracy of a sensor model in two aspects: the accuracy of bundle adjustments and the accuracy of estimating exterior orientation parameters. The first accuracy has been analyzed and reported frequently whereas the second accuracy has somewhat been neglected. We argue that the second accuracy is as important as the first one. The second accuracy describes a model's ability to predict satellite orbit and attitude, which has many direct and indirect applications. Analysis was carried out on the traditional collinearity-based sensor models and orbit-based sensor models. Collinearity-based models were originally developed for aerial photos and modified for linear pushbroom-type satellite images. Orbit-based models have been used within satellite communities for satellite control and orbit determination. Models were tested with two Kompsat-1 EOC scenes and GPS-driven control points. Test results showed that orbit-based models produced better estimation of exterior orientation parameters while maintained comparable accuracy on bundle adjustments.

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참고문헌

  1. 김정아, 전갑호 (2002), Kompsat-1 EOC 영상의 기하정확도 분석, 항공우주기술, 제1권, 제2호, pp. 141-148
  2. 김태정, 김승범, 산동석 (2000), 대표적 위성영상 카메라 모델링 알고리즘들의 비교연구, 대한원격탐사학회지, 제16권, 제1호, pp. 73-86
  3. 선동석, 이영란 (1997), '선형 CCD 카메라 영상의 기하학적 모델수립', 대한원격탐사학회지, 13(2):85-98
  4. 임용조, 김태정, 김준식 (2002), 'KOMPSAT-1 EOC 입체영상을 이용한 DEM 생성과 정확도 검증', 대한원격탐사학회지, 18(2):81-90 https://doi.org/10.7780/kjrs.2002.18.2.81
  5. ASPRS (2004), Manual of Photogrammetry (5th Edition), J.C. McGlone (Editor)
  6. Gugan, D. J. and Dowman, I. J. (1988), Accuracy and Completeness of Topographic Mapping from SPOT Imagery, Photogrammetric Record, 12(72):787-796 https://doi.org/10.1111/j.1477-9730.1988.tb00629.x
  7. Gupta, R., and Hartley, R. (1997), Linear Pushbroom Cameras, IEEE Trans. PAMI, 19(9):963-975 https://doi.org/10.1109/34.615446
  8. Kim, T., Lee T.-Y., and Choi, H.-J. (2004) Landmark Extraction, Matching and Processing for Automated Image Navigation of Geostationary Weather Satellites, Proc. of SPIE, Vol. 5657, pp. 30-37
  9. Konecny, G., Lohmann, P., Engel, H., and Kruck, E. (1987), Evaluation of SPOT Imagery on Analytical Photogrammetric Instruments, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 53(9): 1223-1230
  10. McGlone, C. (1996), Sensor Modeling in Image Registration, In Digital Photogrammetry-An Addendum to the Manual of Photogrammetry, edited by Greve, C., ASPRS, pp. 115-123
  11. Orun, A.B. and Natarajan, K. (1994), A Modified Bundle Adjustment Software for SPOT Imagery and Photography: Tradeoff, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 60(12): 1431-143
  12. Radhadevi, P.V., Ramachandran, R., and Mohan, M. (1998), Restitution o IRS-1C PAN data using an orbit attitude model and minimum control, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 53(1998):262-271 https://doi.org/10.1016/S0924-2716(98)00010-0
  13. SPOT Image (2002), SPOT Satellite Geomtry Handbook, SNT-73-12-SI
  14. Tao, C.V. (2001), A Comprehensive Study of the Rational Function Model for Photgrammetric Processing, PE & RS, 67(12):1347-1357
  15. Wolff, T. (1985), An Image Geometry Model for METEOSAT, Int. J. Remote Sensing, 6(10): 1599-1606 https://doi.org/10.1080/01431168508948308