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Assessment of Possibility of Adopting the Error Tolerance of Geometric Correction on Producing 1/5,000 Digital Topographic Map for Unaccessible Area Using the PLEIADES Images and TerraSAR Control Point

PLEIADES 영상과 TerraSAR 기준점을 활용한 비접근지역의 1/5,000 수치지형도 제작을 위한 기하보정의 허용오차 만족 가능성 평가

  • Jin Kyu, Shin (Topography Information Dept., ChungAng AeroSurvey co., LTD.) ;
  • Young Jin, Lee (School of Construction Engineering, Kyungil University) ;
  • Gyung Jong, Kim (Topography Information Dept., ChungAng AeroSurvey co., LTD.) ;
  • Jun Hyuk, Lee (Topography Information Dept., ChungAng AeroSurvey co., LTD.)
  • Received : 2015.02.10
  • Accepted : 2014.04.02
  • Published : 2015.04.30

Abstract

Recently, the necessity of spatial data in unaccessible area was challenged to set up various plans and policies for preparing the unification and the cooperative projects between South-North Korea. Therefore, this paper planned to evaluate the possibility of adopting the error tolerance in Geometric correction for 1/5,000 digital topographic mapping, using the PLEIADES images and the TerraSAR GCPs (Ground Control Points). The geometric correction was performed by changing the number and placement of GCPs by GPS (Global Positioning System) surveying, as the optimal placement of 5 GCPs were selected considering the geometric stability and steady rate. The positional accuracy evaluated by the TerraSAR GCPs, which were selected by optimal placement of GCPs. The RMSE in control points were X=±0.64m, Y=±0.46m, Z=±0.28m. While the result of geometric correction for PLEIADES images confirmed that the RMSE in control points were X=±0.34m, Y=±0.27m, Z=±0.11m, the RMSE in check points were X=±0.50m, Y=±0.30m, Z=±0.66m. Through this study, we believe if spatial data can integrate with the PLEIADES images and the optimal TerraSAR GCPs, it will be able to obtain the high-precision spatial data for adopting the regulation of 1/5,000 digital topographic map, which adjusts the computation as well as the error bound.

최근 남북교류 협력사업과 통일에 대비한 각종 계획 및 정책 수립에 비접근 지역에 대한 공간자료의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 PLEIADES 영상과 TerraSAR 기준점을 활용하여 비접근 지역의 1/5,000 수치지형도 제작을 위한 기하보정의 허용오차 만족 가능성을 평가하였다. GPS 측량성과의 기준점 수량 및 배치를 변경해 가면서 기하보정을 수행하였고, 기하학적 배치와 안전성을 고려하여 5점을 활용하는 방안을 선정하였다. 선정된 위치에 TerraSAR 기준점을 확보하여 정확도를 평가한 결과, RMSE는 X=±0.64m, Y=±0.46m, Z=±0.28m였고, TerraSAR 기준점으로 PLEIADES 영상을 기하보정한 결과, RMSE는 X=±0.34m, Y=±0.27m, Z=±0.11m, 검사점에 대한 RMSE는 X=±0.50m, Y=±0.30m, Z=±0.66m임을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 비접근지역의 PLEIADES 영상과 최적의 TerraSAR 기준점을 확보하여 공간자료를 구축한다면 국내 항공삼각측량의 조정계산 및 오차한계의 1/5,000 수치지형도 제작 규정에 부합하는 고정밀 공간정보의 확보가 가능하다고 사료된다.

Keywords

1. 서 론

1.1 연구배경

비접근지역의 지리정보는 현재까지 군사적 대립관계 때문에 획득 및 구축이 어려웠으나, 인공위성영상 활용이 일반화되고 새로운 대체자료로 부각됨으로써 2007년부터 2013년까 지 1/25,000의 소축척 기본공간정보에 대한 제작사업을 수행한 바 있다(NGII, 2014). 또한, 최근 남북교류 협력사업과 통일에 대비한 각종 계획 및 정책을 수립하는데 공간정보는 반드시 필요한 기초자료이며, 지역개발을 수반하는 사업인 경우 최신성과 정확도를 확보한 공간정보 없이 교류협력 사업을 제안하고 추진하는 것은 불가능한 실정이다. 이러한 상황에서 비접근지역의 고정밀 공간정보의 필요성이 대두되었고, 위성영상을 활용한 공간정보구축에 관련된 많은 연구가 진행되고 있다.

특히, 2002년 이후 국내에서는 고해상도 위성영상의 기하보정과 위성영상을 활용한 지형공간자료의 구축에 대한 연구가 진행되어 왔으며, 기하보정에 대한 연구는 다양한 영상자료에 적합한 센서모델로 RFM(Rational Function Model)의 적용가능성을 검토하고 KOMPSAT EOC 영상과 SPOT 영상에 RFM을 적용하여 기준점수량과 배치 및 RFM 계수의 차수변화에 따른 정확도를 분석하였다(Cho and Lee, 2002). 또한, IKONOS 영상에서 제공하는 RPC정보와 지상기준점 수량에 따른 위성영상의 기하학적 정확도를 분석하였고(Kang et al., 2003), SPOT 흑백 입체영상을 활용하여 지상기준점수량과 정사영상 위치정확도의 상관관계를 분석하였으며(Kim et al., 2003), 최근에는 KOMPSAT-2 입체영상과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model)의 대응점을 이용한 자동기하보정방법을 제시하였다(Oh and Jung, 2012).

그 외로, PLEIADES 영상과 2D 지형도를 이용하여 생성된 도시 3차원모델과 25㎝ 해상도의 항공사진영상으로 생성된 도시 3차원모델을 비교 평가하였으며(Flamanc and Maillet, 2005), PLEIADES 영상의 기하와 방사에 대한 평가와 모노 또는 입체영상을 활용하여 IGN-Franc의 지도제작요건에 충족함을 확인하였고(Cantou et al., 2006), PLEIADES 영상의 RFM(Rational Function Model)에 대한 평가를 수행하였다(De Lussy et al., 2005). 비접근지역의 기준점성과 추출과 관련된 연구로 레이더 위성영상인 TerraSAR-X 영상의 궤도결정에 따른 기하학적 정확도에 대하여 평가하고 독일 항공우주센터의 규정이내에 있음을 확인하였으며(Ager and Bresnahan, 2009), TerraSAR-X 영상의 처리방법에 따른 좌표등록방법 및 정확도에 대한 연구를 수행하였다(Roth et al., 2004). 국내에서는 최근 민간용 SAR 영상 중 가장 해상도가 높은 TerraSAR-X에서 기준점을 추출하여 고해상도 광학영상의 기하보정에 적용하였고(Park et al., 2008), 스테레오 TerraSAR-X 영상을 대상으로 RFM을 적용하여 적용방법의 타당성 및 효율성 분석과 DSM(Digital Surface Model)을 생성하여 비교분석하였으며(Bang et al., 2012), SAR 영상의 RPC생성 기술개발, RPC 파일과 Radargrammetry기법을 이용하여 3차원 공간정보의 획득방법 및 3차원 공간정보를 구축하여 비교분석하였다(Jo, 2013).

위성영상을 활용한 지형공간자료 구축에 대한 연구는 IKONOS 단 영상과 수치지형도에서 추출한 기준점을 이용하여 축척 1/10,000 수치지형도 갱신의 가능성과 지상기준점을 활용하여 축척 1/5,000 수치지형도 수정/갱신 가능성을 제시하였으며(Kang et al., 2002), IKONOS 입체영상과 GPS관측에 의해 획득한 지상기준점을 이용하여 축척 1/5,000 수치 지형도제작이 가능하다고 연구하였다(Sung et al., 2004). 또한, 접근가능한 지역의 PLEIADES 영상과 초기 RPC, GPS 측량으로 획득된 기준점성과를 이용하여 간접적으로 비접근 지역의 1/5,000 수치지형도제작 가능성 확인 및 기준점 확보 방안으로 TerraSAR 기준점의 정확도를 평가하였다(Shin et al., 2014).

본 연구는 기존 연구(Shin et al., 2014)에 연속하여 실험대상지역의 PLEIADES 영상과 GPS측량 성과를 활용하여 기준점의 수량과 배치에 따른 기하보정 결과를 통해 최적의 기준점수량 및 배치를 선정하고, 선정된 방법을 적용하여 TerraSAR 기준점을 획득하고 기하보정 및 정확도평가를 수행하여 향후 비접근지역의 1/5,000 수치지형도 제작에 적용할 수 있는지 확인하고자 한다.

1.2 연구목적 및 방법

최근 남북교류 협력사업과 통일에 대비한 각종 계획 및 정책을 수립하기 위하여 비접근지역(북한)의 지형공간정보는 반드시 필요한 기초자료로써 다양한 분야에서 최신의 고정밀 데이터를 요구하고 있다(NGII, 2014). Fig. 1은 연구흐름도이다.

Fig. 1.Flow chart of study

본 연구는 기존 연구에서 비접근지역의 기준점 확보방안으로 평가한 TerraSAR 기준점 획득과정을 소개하고, 연구대상 지역의 PLEIADES 영상과 GPS측량성과를 확보한 후 기준점수량 및 배치에 따른 정확도 평가를 수행하여 최적의 기준점배치 방안을 제시하고, 선정된 방안에 따라 최적의 위치에 TerraSAR 기준점을 확보하여 기하보정을 수행하고 정확도평가를 수행하였다. 1/5,000 수치지형도 제작에 적용가능여부를 판단하기 위한 정확도평가 방법은 기준점의 경우 기하보정 후 잔차(residual)를 비교하였고, 검사점의 경우 입체영상에서 좌표를 추출하여 측량성과와 비교하여 정확도(accuracy)를 산출하는 방법을 적용하였으며, 본 연구의 구체적인 방법은 다음과 같다.

① PLEIADES 영상과 확보된 GPS측량성과로 최적의 기준점의 수량 및 배치를 선정하기 위해 수량과 배치에 따른 기하보정 결과에 대한 정확도 비교평가 수행 ② TerraSAR 영상에서 추출된 기준점 성과를 국내에서 활용하는 좌표로 변환하고, 조서를 참조하여 현지 GPS측량을 수행하여 절대정확도 평가수행 ③ 최적의 방안으로 선정된 방법을 적용하여 TerraSAR 기준점을 획득하여 PLEIADES 영상의 기하보정을 수행하고 정확도 평가수행 ④ 실험을 통해 도출된 결과를 국내 법규의 허용오차와 비교분석하고, 향후 비접근지역의 1/5,000 수치지형도 제작을 위한 허용오차 만족 가능성 제시

 

2. TerraSAR-X 영상 및 기준점

2.1 TerraSAR-X 영상

SAR(Synthetic Aperture Radar)위성영상은 광학영상과는 달리 기상조건의 영향을 받지 않아 대상지역의 주기적인 모니터링이 가능하며, 특정주파수 영역밴드에서는 지표면 투과탐지가 가능하다. Fig. 2는 TerraSAR-X 위성의 외형이고, Table 1에 제원을 정리하였다.

Fig. 2.View of TerraSAR-X[http://www.dlr.de]

Table 1.Used specifications of TerraSAR-X on this study

TerraSAR-X는 공공/민간 파트너쉽(Public Private Partnership, PPP)의 목적의 상업용으로 2007년 6월에 독일 항공우주센터(German Aerospace Center, DLR)와 EADS Astrium GmbH.에 의해 발사된 지구관측(Earth Observation, EO)위성이다.

TerraSAR-X 영상자료는 ScanSAR(SC), Stripmap(SM), Spotlight(SL), High Resolution Spotlight(HS)의 4가지 방식으로 취득되며, Table 2는 TerraSAR-X 영상 촬영방식에 따른 정보를 정리하였다. 본 연구의 기준점 추출을 위하여 활용된 TerraSAR-X 영상의 촬영방식은 HS방식으로 1m급 고해상도 영상이다.

Table 2.Information of TerraSAR-X images mode

2.2 TerraSAR 기준점

TerraSAR-X 영상을 활용한 기준점의 추출은 기상조건에 영향을 받지 않으며, 비접근지역의 영상자료를 획득하여 정사보정, 모자이킹, 표적위치추적의 기술을 바탕으로 위성궤도의 정확성과 센서의 안정성으로 영상정확도를 확보하고 있으며, 매우 정확한 메타데이터를 제공하고 입체 혹은 다수의 이미지데이터 셋을 이용하여 높은 정확도의 3차원정보를 추출한다. SAR는 능동 센서로서 위성과 지상의 사물간의 거리 정보와 반사 신호에서 도플러(Doppler)정보를 포함하고 있기때문에 위성 궤도정보 및 영상취득 시의 시스템정보(PRF, 파장, 비행방향 자료획득 시간, 거리방향 자료획득 시간 등)를 이용하면 레이더좌표계(aziumth, range)에서 특정한 영상좌표에 대응하는 지리좌표의 계산이 가능하다는 장점이 있으며(Park et al., 2008), TerraSAR 기준점을 추출하기 위한 투영법에 적용된 3차원 좌표결정은 입력영상에 상응하는 방위각과 위치가 결정되어야 하며, SAR 영상에 적용 가능한 Range-Doppler 방정식 Eq. (1)과 range방정식 Eq. (2)에 의해 추출된다. 이는 SAR의 기본원리에 따라 반복하며 검색절차에 많은 시간이 소요되고, 궤도위치는 3차원의 위치와 Doppler방정식이 동시에 수렴될 때까지 변한다.

where, (i, j) : pixel coordinate, i : the azimuth, j : the range positions, fDC : the Doopler reference function applied during the SAR processing, p : the earth surface point, s : the sensor position vectors, λ : the SAR sensor wave length, r0 : the slant range offest, mr : the pixel spacing,

TerraSAR-X 영상을 활용하여 추출되는 3차원 좌표의 정확도는 Table 3과 같으며, 본 연구에 활용된 영상은 HS방식으로 획득된 3장을 활용하여 추출하였다.

Table 3.Accuracy measurement of TerraSAR-X images(SM&HS)

 

3. 연구대상 지역 및 자료

3.1 연구대상 지역

연구대상 지역은 기존 연구와 동일한 서울지역이며, 그 영역은 약 20㎞ × 20㎞로 Fig. 3과 같다(Shin et al., 2014).

Fig. 3.Location of study area

3.2 영상자료

기 연구에서 사용된 영상은 해상도 0.5m의 Panchromatic PLEIADES 입체영상이며, 입체모델의 촬영기하 특성을 나타내는 수렴각(CA:Convergence Angle), 중복률 (PO:Percentage of Overlap) 및 기선고도비(B/H:Base and Height ratio)를 사전에 확인하였고, Table 4에 제원을 정리하였다(ASTRIUM, An EADS Company, 2012).

Table 4.Used specifications of PLEIADES images on this study

3.3 기준점 자료

3.3.1. GPS 기준점 성과

고해상도 PLEIADES 영상의 기하보정을 수행하는데 최적의 기준점 수량과 배치를 선정하기 위하여 기 연구에서 GPS 측량으로 획득한 기준점과 검사점의 성과를 활용하였으며, GPS측량은 Network RTK방식을 적용하였으며, 표고성과는 통합기준점과 수준점으로 지역 Calibration을 우선 수행하여 산출하였다. 검사점은 기하보정된 영상의 정확도를 평가하기 위하여 기준점과 중복되지 않도록 배치하여 성과를 확보하였으며, Table 5는 기준점의 GPS측량성과로 GRS80 TM 중부원점의 좌표를 나타내고 있다.

Table 5.Coordinate of GCPs(GRS80 TM Middle)

3.3.2. TerraSAR 기준점 성과

지상기준점의 3차원 성과를 획득하기 위해서는 현지에서 직접 측량을 수행하여야 되지만 비접근지역이라는 특수성 때문에 기 연구에서 대안으로 제시한 간접방식을 적용하기로 하였다.

고해상도 능동형 위성영상을 활용하기 때문에 영상획득에 기상의 영향을 받지 않고, 수평 및 표고의 정확도가 1m이하로 현재 비접근지역의 3차원좌표성과를 가장 정확하게 취득 할 수 있다고 판단된다. 최적의 기준점 수량 및 배치에 대한 실험을 통해 선정된 위치에 TerraSAR 기준점성과를 확보하였다. Fig. 4는 기준점 추출에 활용된 TerraSAR 영상과 추출된 위치에 대한 점의 조서를 나타내고 있으며, 활용된 영상은 HS모드로 촬영된 3장의 영상이고, 좌표는 2014년 11월에 추출되었다.

Fig. 4.TerraSAR images and location sheets

 

4. 실험 및 평가

4.1 최적의 기준점 선정

4.1.1. 수량에 따른 정확도평가

위성으로부터 획득된 영상은 많은 기하학적 왜곡을 포함하고 있다. 계통적 왜곡은 위성체 내부 센서와 궤도 위치정보 등으로부터 보정이 가능하지만, 비계통 왜곡은 정확하고 충분한 개수의 지상기준점을 통한 보정이 필요하다(Kim et al., 2003).

기 연구에서 초기 RPC를 적용한 영상으로 검사점을 평가한 결과는 편위가 일정한 방향성과 크기를 갖고 있지만 1/5,000 항공삼각측량 허용오차 한계를 초과하였기 때문에 부등각사상변환(Affine)식을 적용하여 보정하기 위하여 최소 3점 이상의 기준점이 필요하였다. Fig. 5과 같이 16점의 GPS측량성과 기준점(X, Y, H)을 배치하여 기하보정을 수행한 후 입체영상에서 검사점의 좌표를 추출하여 GPS측량성과와 비교분석하여 정확도를 평가한 결과는 국내의 항공삼각측량 조정계산 및 오차의 한계에서 1/5,000 수치지형도 제작 규정에 만족하는 것을 확인하였다(Shin et al., 2014).

Fig. 5.GCP of GPS measurement layout

본 연구에서는 기준점의 수량에 따라 비용과 소요시간이 비례하여 증가되기 때문에 이를 최소화하기 위한 방안을 제시하기 위하여 기준점의 수량 및 배치를 16 → 9 → 5 → 4 → 3점으로 줄여 가면서 기하보정을 수행하고, 각 경우별 기준점의 잔차와 입체영상에서 검사점의 좌표를 관측하여 측량성과 와 비교분석을 통해 정확도평가를 수행하였다. Fig. 6은 실험 과정에서 적용된 기준점 및 검사점의 배치를 나타내고 있다.

Fig. 6.Layout of selected number of GCPs

편위보정을 위해서 RPC 분수함수다항식에 다항식 2차식을 사용하여 경우별 기하보정 후 기준점의 잔차와 입체영상에서 검사점의 성과를 관측하여 1/5,000 수치지형도 제작을 위한 기하보정의 허용오차 만족 가능성을 판단하기 위한 정확도평가 결과를 Table 6에 나타내었다.

Table 6.※ value of GPS surveying - value of DPW observation

기준점을 적용한 모든 경우에서 국내의 항공삼각측량의 조정계산 및 오차의 한계 범위 이내의 양호한 결과가 도출되었고, 경제성, 기하학적 배치 및 안전율을 고려하여 최적의 기준점을 선정하는데 있어 3점은 기하학적 배치에서 대상지역 전체를 포함하지 못하고, 4점이 기하학적으로 안정적이지만 안전율을 고려하여 네 모서리에 각 1점과 중심에 1점을 배치하는 5점을 적용하는 방안으로 최종 선정하였다.

추가적으로 기준점 확보가 원활하지 않은 비접근지역이라는 특수성을 고려하여 GCP 한 점을 이용하여 이격량을 산출하여 적용한 보정 RPC로 입체모델를 형성한 후 검사점과 비교분석하여 정확도 평가를 수행하였다. 초기 RPC와 GCP의 절대좌표를 RPC모델에 대입해서 해당되는 영상좌표를 계산하고, 관측된 영상좌표간의 차이를 이용하여 각 영상의 보정량을 계산하였다. 계산된 각 영상의 보정량을 초기 RPC에 대입하여 보정 RPC를 산출하였으며, 이를 영상에 적용하고 입체모델을 형성한 후 검사점 14점을 이용하여 정확도 평가를 수행한 결과 RMSE가 X방향으로 ±0.86m, Y방향으로 ±0.38m, 수평거리로 ±0.94m, Z방향으로 ±0.36m로 초기 RPC를 적용한 결과보다 양호한 결과를 도출하였지만 국내의 오차의 한계 범위를 만족하지는 못하였다.

최종 선정된 방법인 기준점 5점을 활용하여 기하보정한 결과, 기준점의 잔차는 Table 7과 같이 RMSE가 X방향으로 ±0.07m, Y방향으로 ±0.16m, 수평거리로 ±0.18m, Z방향으로 ±0.02m 임을 확인하였으며, 입체영상에서 검사점 14점의 성과를 관측하여 비교분석한 정확도는 Table 8과 같이 RMSE가 X방향으로 ±0.34m, Y방향으로 ±0.39m, 수평거리로 ±0.52m, Z방향으로 ±0.29m로 나타났다.

Table 7.※ value of GPS surveying - value of DPW observation

Table 8.※ value of GPS surveying - value of DPW observation

Fig. 7은 기준점 5점을 활용하여 기하보정한 기준점의 잔차와 입체영상에서 추출한 검사점에 대한 정확도를 오차벡터로 나타내고 있다.

Fig. 7.Error vector of geometric correction using GCPs of GPS measurement

4.2 TerraSAR 기준점 활용 평가

4.2.1. TerraSAR 기준점 정확도

기준점을 활용하여 영상을 기하보정하기 위해서는 적절한 위치에 기준점이 필요하다. 현재 접근이 가능한 지역의 기준점 성과는 대부분 현지 GPS 측량을 통해 확보하고 있다.

본 연구는 현지에서 지상기준점측량이 불가능한 비접근지역에 공간정보를 구축하는 것을 전제로 수행하기 때문에 기 연구에서 지상기준점확보 대안으로 제시한 TerraSAR 기준점을 사용하였다. TerraSAR 기준점의 확보는 비접근지역에 가장 정확한 3차원 성과를 획득할 수 있는 방안이고, 최적의 수량과 배치에 대하여 실험을 통해 기하학적 배치와 안전성을 고려하여 기준점의 수량을 5점으로 선정하였다. 선정된 기준점 배치는 Fig. 8과 같다.

Fig. 8.Layout and location sheets of TerraSAR GCPs

확보된 기준점 중 GCP 4는 2013년 10월에 추출한 성과로 기 연구에서 활용된 점이며, 나머지 네 점은 2014년 11월에 본 연구를 위해 새로 추출되었다. Table 9는 확보한 TerraSAR 기준점성과를 나타내고 있으며, 수평좌표(X, Y)는 UTM(Universal Transverse Mercator), 수직좌표(Z)는 타원체고(ITRF 2008 Ellipsoid)이다.

Table 9.Reference points obtained by TerraSAR (ITRF 2008 UTM 52N)

좌표변환은 기 연구에서 수행한 방법과 동일하게 국토지리정보원의 좌표변환 도구를 이용하여 수평위치(X, Y)는 GRS80 TM, 수직위치(Z)는 정표고(H)로 변환하였고, 확보한 TerraSAR 기준점 조서를 참조하여 현지 GPS 측량을 수행하였다. 정확도 평가를 위해 변환성과와 측량성과의 좌표를 비교하였으며, 그 결과는 Table 10과 같이 RMSE가 X방향으로 ±0.64m, Y방향으로 ±0.46m, 수평거리로 ±0.78m, Z방향으로 ±0.28m이다. SAR 영상 좌표부여 알고리즘은 Range-Doppler방정식을 포함한 세 개의 방정식을 풀어서 지상좌표에 대한 해를 구하는 것으로 지형기복의 영향을 고려하지 않기 때문에 동서방향의 오차가 남북방향의 오차보다 큰 기하적인 오차가 발생하며(Park et al., 2008), 추출된 TerraSAR 기준점의 평면위치는 철재기둥(반경 약 15cm)의 중심이며 수직위치는 아래에 있다. 따라서 현지 검사 측량을 수행 시 정확한 지점에 관측하기 어렵기 때문에 수평위치 오차가 표고위치 보다 상대적으로 크게 나타난 것으로 판단된다.

Table 10.※ value of conversion - value of GPS surveying

4.2.2. TerraSAR 기준점을 활용한 기하보정

최적의 기준점수량 및 배치를 선정하였고, 선정된 위치에 비접근지역의 기준점 확보 대안으로 제시한 TerraSAR 기준점을 확보하였다. 이 성과를 국내의 좌표체계에 맞추어 활용하기 위해 좌표변환을 수행하였고, GPS측량성과와 비교를 통해 정확도평가를 수행하였다. TerraSAR 기준점과 검사점의 배치는 Fig. 9와 같다.

Fig. 9.Layout of TerraSAR GCPs and check points

초기 RPC와 TerraSAR 기준점 성과를 활용한 영상의 기하보정은 편위를 보정하기 위해서 RPC 분수함수다항식에 다항식 2차식을 사용하였다(Sung, et al., 2014). TerraSAR 기준점 5점을 이용하여 기하보정한 기준점의 잔차는 Table 11과 같이 RMSE가 X방향으로 ±0.34m, Y방향으로 ±0.27m, 수평 거리로 ±0.43m, Z방향으로 ±0.11m로 확인되었다.

Table 11.※ value of GPS surveying - value of DPW observation

TerraSAR 기준점으로 기하보정된 영상으로 입체모델을 형성한 후 검사점 14점을 이용하여 정확도 평가를 수행한 결과는 RMSE가 X방향으로 ±0.50m, Y방향으로 ±0.30m, 수평 거리로 ±0.58m, Z방향으로 ±0.66m로 Table 12와 같은 결과를 얻었다.

Table 12.※ value of GPS surveying - value of DPW observation

Fig. 10은 TerraSAR 기준점 5점을 활용하여 기하보정한 기준점의 잔차와 입체영상에서 추출한 검사점에 대한 정확도를 오차벡터로 나타내고 있다.

Fig. 10.Error vector of geometric correction using TerraSAR GCPs

TerraSAR 기준점 한 점을 활용하여 계산된 이격량을 각 영상의 초기 RPC에 대입하여 보정 RPC를 산출한 후 영상에 적용하고 입체모델을 형성하여 검사점의 정확도 평가를 수행한 결과는 RMSE가 X방향으로 ±1.69m, Y방향으로 ±0.96m, 수평거리로 ±1.94m, Z방향으로 ±0.56m로 Table 13과 같은 결과를 얻었다.

Table 13.※ value of GPS surveying - value of DPW observation

4.3 활용성 평가

국내의 오차범위는 국토지리정보원의 항공사진측량작업규정의 ‘제5장 항공삼각측량 제56조(조정계산 및 오차의 한계)’에서 항공삼각측량을 수행한 조정계산 후의 기준점 및 검사점의 허용오차를 Table 14와 같이 정하고 있다(NGII, 2013).

Table 14.Tolerance error of horizontal and vertical accuracy after adjustment

PLEIADES 영상의 기하보정에 대한 기준점의 수량 및 배치를 16 → 9 → 5 → 4 → 3점으로 변경해 가면서 실험을 하였으며, 결과는 모두 1/5,000 수치지형도 제작의 조정계산 후 오차의 한계이내에 있는 것으로 확인하고, 비접근지역의 특수성, 경제성, 기하학적 배치와 안전율을 고려한 기준점 5점의 활용하는 것을 최적 방안으로 선정하였다.

선정된 기준점의 위치에 TerraSAR 기준점 성과를 확보하고 GRS80타원체의 TM좌표체계로 변환하여 현지 GPS 측량한 성과와 비교 분석하였다. 분석된 결과는 비접근지역의 기하보정에 활용할 수 있는 기준점으로 판단하였다.

TerraSAR 기준점 5점을 이용한 PLEIADES 영상에 대한 기하보정의 결과는 오차범위 이내에 있는 것을 확인하였고, 초기 RPC와 한 점의 기준점을 활용하여 이격량을 산출하여 적용한 보정 RPC의 결과는 오차범위를 벗어나는 것으로 확인되었다.

향후 비접근 지역의 PLEIADES 영상을 확보하고, 적절한 위치에 TerraSAR 기준점을 확보한다면, 1/5,000 수치지형도 제작에서 국내의 항공삼각측량의 조정계산 및 오차의 한계범위 이내의 결과도출이 가능하다고 판단된다.

 

5. 결 론

본 연구는 기 연구에 연속하여 비접근지역에 대하여 PLEIADES 영상과 최적의 TerraSAR 기준점을 이용하여 1/5,000 수치지형도를 제작하기 위한 항공삼각측량의 조정계산 및 오차의 한계에 대한 가능성을 평가한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다.

1. PLEIADES 영상을 기하보정하기 위한 기준점은 기 연구에서 활용된 GPS 측량성과를 16 → 9 → 5 → 4 → 3점으로 배치를 변경해가며 기하보정을 수행하고 평가를 하였으며, 그 결과는 모든 경우에 항공삼각측량의 조정계산 및 오차의 한계범위 이내에 있는 것을 확인하였다. 특히, 비접근지역의 특수성을 고려한 기하학적 배치와 안전율을 고려하여 최종 선정된 기준점 5점을 활용한 기하보정 결과에서 기준점의 잔차는 RMSE가 X방향으로 ±0.07m, Y방향으로 ±0.16m, Z방향으로 ±0.02m, 입체 모델을 형성하여 검사점의 정확도 평가를 수행한 결과는 RMSE가 X방향으로 ±0.34m, Y방향으로 ±0.39m, Z방향으로 ±0.29m 임을 확인하였다. 2. 최적의 기준점 배치로 선정된 지점에 TerraSAR 기준점 성과를 확보하고, 기 연구와 동일한 방법으로 좌표변환을 수행하였다. 변환된TerraSAR 기준점 성과와 현지 GPS측량성과를 비교 분석한 결과는 RMSE가 X방향으로 ±0.64m, Y방향으로 ±0.46m, Z방향으로 ±0.28m이며, 이는 비접근지역의 특수성을 고려할 때 현재 가장 높은 정확도의 기준점성과를 확보할 수 있는 방법이라 판단된다. 3. 선정된 방안에 따라 확보한 TerraSAR 기준점 5점을 이용하여 PLEIADES 영상을 기하보정한 결과에서 기준점의 잔차는 RMSE가 X방향으로 ±0.34m, Y방향으로 ±0.27m, Z방향으로 ±0.11m임을 확인하였으며, 입체모델을 형성하여 검사점의 정확도 평가를 수행한 결과는 RMSE가 X방향으로 ±0.50m, Y방향으로 ±0.30m, Z 방향으로 ±0.66m로 항공사진측량작업규정의 1/5,000 항공삼각측량의 조정계산 및 오차의 한계범위 이내임을 확인할 수 있었다. 4. 초기 RPC와 한 점의 기준점을 이용하여 산출된 이격량을 적용한 보정 RPC로 입체모델을 형성하여 검사점의 정확도 평가를 수행하였다. GPS 기준점으로 산출된 이격량을 적용한 결과는 RMSE가 X방향으로 ±0.86m, Y방향으로 ±0.38m, Z방향으로 ±0.36m, TerraSAR 기준점으로 산출된 이격량을 적용한 결과는 RMSE가 X방향으로 ±1.69m, Y방향으로 ±0.96m, Z방향으로 ±0.56m로 모두 국내의 오차범위를 벗어났다. 이는 초기 RPC를 적용한 결과보다 양호한 결과가 도출됨을 확인할 수 있었으며, 향후 비접근지역의 TerraSAR 기준점의 확보가 원활하지 않을 경우에 대안으로서 검토할 필요성이 있다고 사료된다.

본 연구는 비접근지역의 PLEIADES 영상에 대한 기하보정을 수행하기 위하여 최적의 기준점 수량 및 배치를 실험을 통하여 제시하였으며, 최적의 방안으로 선정된 위치에 TerraSAR 기준점으로 PLEIADES 영상을 기하보정을 수행하면 1/5,000 수치지형도 제작과정에서 항공삼각측량의 조정 계산 및 오차의 한계범위 이내의 결과도출이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 연구는 접근지역의 국소지역에 한정되어 수행하였으므로 향후 추가적인 비접근지역에 대한 대축척 수치 지형도 제작에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

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