Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies (한국지리정보학회지)

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Improvement of KOMPSAT Imagery Locational Accuracy Using Value-Added Processing System

부가처리시스템을 이용한 다목적실용위성 영상자료 위치정확도 개선

  • LEE, Kwang-Jae (Satellite Information Cooperation Team, Korea Aerospace Research Institute) ;
  • YUN, Hee-Cheon (Dept. of Civil Engineering, Chungnam National University) ;
  • KIM, Youn-Soo (Satellite Information Cooperation Team, Korea Aerospace Research Institute)
  • 이광재 (한국항공우주연구원 위성활용협력팀) ;
  • 윤희천 (충남대학교 토목공학과) ;
  • 김윤수 (한국항공우주연구원 위성활용협력팀)
  • Received : 2015.09.29
  • Accepted : 2015.12.07
  • Published : 2015.12.31
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Abstract

To increase the utilization of the KOrea Multi-Purpose SATellite(KOMPSAT) series imagery being developed pursuant to the national space development program, high quality images with enhanced locational accuracy should be created through standardized post-processing processes. In the present study, using the Value-Added Processing System(VAPS) constructed for the post-processing of KOMPSAT imagery, location correction experiments were conducted using KOMPSAT-2 and -3 imagery from domestic and overseas regions. First, 50 pieces from each of KOMPSAT-2 imagery were selected from South Korean and North Korean regions, and modeling was conducted using GCP Chips. According to the results, the Root Mean Square Errors(RMSE) for South Korea and North Korea were 1.59 pixels and 2.04 pixels, respectively, and the locational accuracy of ortho mosaic imagery using check points were 1.33m(RMSE) and 1.90m(RMSE), respectively. Meanwhile, in the case of overseas regions for which GCP could not be easily obtained, the improvement of locational accuracy could be identified through image corrections using Open Street Map(OSM). The VAPS and reference materials used in the present study are expected to be very useful in constructing a precise image DB for entire global regions.

국가 우주개발 프로그램에 따라 개발되고 있는 다목적실용위성 시리즈 영상자료에 대한 활용도 증대를 위해서는 표준화된 후처리 공정을 통해 위치정확도가 향상된 고품질의 영상을 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 다목적실용위성 영상자료 후처리를 위하여 구축된 부가처리시스템을 이용하여 국내외 지역의 다목적실용위성 2호, 3호 영상자료에 대한 위치보정 실험을 수행하였다. 우선 남한과 북한지역에서 다목적실용위성 2호 영상자료를 각각 50장씩 선정한 후 GCP Chip을 이용한 모델링 결과 남한과 북한에 대한 RMSE(Root Mean Square Errors)는 각각 1.59 화소와 2.04 화소로 나타났으며, 검사점을 이용한 정사모자이크영상에 대한 위치정확도는 각각 1.33m(RMSE)와 1.90m(RMSE)로 나타났다. 한편 GCP 확보에 어려움이 존재하는 해외지역의 경우 공개도로지도를 이용한 영상보정을 통해 위치정확도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 본 연구에서 사용된 부가처리시스템과 참조자료는 전 세계지역에 대한 정밀 영상 DB 구축에 있어 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords

References

  1. Fraser, C.S. and H.B. Hanley. 2003. Bias compensation in rational function for IKONOS satellite imagery. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 69(1):53-57. https://doi.org/10.14358/PERS.69.1.53
  2. Gianinetto, M. and M. Scioni. 2008. Automated geometric correction of high-resolution pushbroom satellite data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 74(1):107-116. https://doi.org/10.14358/PERS.74.1.107
  3. Grodecki, J. and G. Dial. 2003. Block adjustment of high-resolution satellite images described by rational function. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 69(1):59-68. https://doi.org/10.14358/PERS.69.1.59
  4. Han, D.Y., D.S. Kim, J.B. Lee, J.H. Oh and Y.I. Kim. 2006. Automatic image-toimage registration of middle-and lowresolution satellite images using scaleinvariant feature transform technique. Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography 24(5):409-416 (한동엽, 김대성, 이재빈, 오재홍, 김용일. 2006. SIFT 기법을 이용하 중.저 해상도 위성영상간의 자동 기하보정. 한국측량학회지 24(5):409-416).
  5. Han, Y.K., Y.G. Byun, J.W. Choi, D.Y. Han and Y.I. Kim. 2010. Automatic registration of high resolution satellite images using local properties of tie points. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography 28(3):353-359 (한유경, 변영기, 최재완, 한동엽, 김용일. 2010. 지역적 매칭쌍 특성에 기반한 고해상도 영상의 자동기하보정. 한국측량학회지 28(3):353-359).
  6. Han, Y.K., Y.G. Byun, T.B. Chae and Y.I. Kim. 2011. Automatic registration between KOMPSAT-3 and TerraSAR-X images. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography 29(6):441-448 (한유경, 변영기, 채태병, 김용일. 2011. KOMPSAT 영상과 TerraSAR-X 영상 간 자동기하보정. 한국측량학회지 29(6):441-448). https://doi.org/10.7848/ksgpc.2011.29.5.441
  7. Kim, T.J. and Y.J. Im. 2003. Automatic satellite image registration by combination of stereo matching and random sample consensus. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41(5):1111-1117. https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.811994
  8. Lee, H.J., J.H. You and Y.C. Koh. 2009. Analysis for practical use as KOMPSAT-2 imagery for product of geo-spatial information. Journal of the Korean Society for Geospatial Information System 17(1):21-35 (이현직, 유지호, 고영창. 2009. 지형공간정보 생성을 위한 KOMPSAT-2 영상의 활용성 분석. 한국지형공간정보학회지 17(1):21-35).
  9. Lee, K.J., E.S. Kim, J.Y. Moon and Y.S. Kim. 2014. Improved of satellite image value-added processing system and performance evaluation. Aerospace Engineering and Technology 13(1):174-183 (이광재, 김은선, 문정예, 김윤수. 2014. 위성영상 부가처리시스템(VAPS) 개선 및 성능평가. 항공우주기술 13(1):174-183).
  10. Lee, K.J., H.C. Yun and Y.S. Kim. 2013. Generation of the KOMPSAT-2 ortho mosaic imagery on the Korean peninsula. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 16(3):103-114 (이광재, 윤희천, 김윤수. 2013. 아리랑위성 2호 한반도 정사모자이크영상 제작. 한국지리정보학회지 16(3):103-114). https://doi.org/10.11108/kagis.2013.16.3.103
  11. Lee, K.J., Y.S. Kim and H.D. Seo. 2012. A feasibility study for mapping using the KOMPSAT-2 stereo imagery. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 15(1):197-210 (이광재, 김윤수, 서현덕. 2012. 아리랑위성 2호 입체영상을 이용한 지도제작 가능성 연구. 한국지리정보학회지 15(1):197-210). https://doi.org/10.11108/kagis.2012.15.1.197
  12. Oh, J.H, C.N. Lee and D.C. Seo. 2013. Automated HRSI georegistration using orthoimage and SRTM: focusing KOMPSAT imagery. Computers & Geosciences 52:77-84. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.09.026
  13. Ostir, K., A. Marsetic, P. Pehani, M. Perse, K. Zaksek, J. Zaletelj and T. Rodic. 2013. Development of automatic near-real-time image processing chain for small satellites. Proceeding of 5th Nano-Satellite Symposium(on CD ROM).
  14. Song, J.H. and J.H. Oh. 2014. Epipolar resampling from Kompsat-2 and Kompsat-3. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 17(4):156-166 (송정헌, 오재홍. 2014. 아리랑 위성 2호와 3호를 이용한 이종 영상 간 에피폴라 영상 생성. 한국지리정보학회지 17(4):156-166). https://doi.org/10.11108/kagis.2014.17.4.156
  15. Sunier, S., B. Collet and A. Mambimba. 2008. New third party mission, quality assessment : KOMPSAT-2 mission. GAEL Consultant GAEL-P232-DOC-005.
  16. Tao, C.V. and Y. Hu. 2001. A comprehensive study of the rational function model for photogrammetric processing. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 67(12):1347-1357.
  17. Wang, J., K. Di and R. Li. 2005. Evaluation and improvement of geo positioning accuracy of IKONOS stereo imagery. Journal of Surveying Engineering 131(2):35-42. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9453(2005)131:2(35)
  18. Yu, L., D. Zhang and E.J. Holden. 2008. A fast and fully automatic registration approach based on point features for multi-source remote sensing images. Computers & Geosciences 34:838-848. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2007.10.005