Performance Evaluation of KOMPSAT-3 Satellite DSM in Overseas Testbed Area

해외 테스트베드 지역 아리랑 위성 3호 DSM 성능평가

Abstract

The purpose of this study is to compare and analyze the performance of KOMPSAT-3 Digital Surface Model (DSM) made in overseas testbed area. To that end, we collected the KOMPSAT-3 in-track stereo image taken in San Francisco, the U.S. The stereo geometry elements (B/H, converse angle, etc.) of the stereo image taken were all found to be in the stable range. By applying precise sensor modeling using Ground Control Point (GCP) and DSM automatic generation technique, DSM with 1 m resolution was produced. Reference materials for evaluation and calibration are ground points with accuracy within 0.01 m from Compass Data Inc., 1 m resolution Elevation 1-DSM produced by Airbus. The precision sensor modeling accuracy of KOMPSAT-3 was within 0.5 m (RMSE) in horizontal and vertical directions. When the difference map was written between the generated DSM and the reference DSM, the mean and standard deviation were 0.61 m and 5.25 m respectively, but in some areas, they showed a large difference of more than 100 m. These areas appeared mainly in closed areas where high-rise buildings were concentrated. If KOMPSAT-3 tri-stereo images are used and various post-processing techniques are developed, it will be possible to produce DSM with more improved quality.

본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.

요약

본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상 기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.

1. 서론

전통적으로 DSM(Digital Surface Model) 제작은 LiDAR (Light Detection and Ranging) 측량(Priestnall et al., 2000; Wuet al., 2017), 항공사진 측량 등으로 제작되었다(Uysal et al., 2015). 국내의 경우, 국토지리정보원에서는 LiDAR를 이용하여 2005년부터 우리나라 주요 도심지를 대상으로 격자 간격 1 m DEM(Digital Elevation Model)을 구축하여 매년 변화한 지역에 대해 갱신 제공하고 있다. 또한, 2010년부터는 공간 해상도 25 cm 급 항공사진 도화를 통해 남한 지역에 대한 격자 간격 5 m DEM을 구축하였으며, 2년 주기로 (서부권역, 동부권역) 갱신 제공하고 있다.

한편, 위성영상을 기반으로 제작하는 DSM의 경우 접근이 어려운 접경 지역이나 북한 지역, 해외 및 극 지역의 DSM을 제작하는데 용이하다는 장점이 있다. 2018년 9월 남북 군사합의로 인해 비행금지구역(No Fly Line, NFL)이 군사분계선을 기준으로 서부지역 20 km, 동부지역 40 km까지 늘어남에 따라 기존 항공사진을 이용하여 제작하던 지역의 DSM을 해외 Pléiades-1A/1B(공간해상도 0.5 m) 위성영상을 이용하여 제작하고 있다. 뿐만 아니라, 위성영상의 공간 및 시간 해상도가 지속적으로 높아짐에 따라 변화지역의 DSM을 갱신하는데 있어 기존 LiDAR나 항공사진에 비해 그 유용성이 크게 증가하고 있다. 특히, 2021년에는 기존 아리랑 위성(KOMPSAT- 3, 3A)과 더불어 아리랑 7호(KOMPSAT-7), 차세대중형성 1/2호(CAS500-1/2) 등의 초고해상도 위성이 발사 예정임에 따라 위성영상 기반의 DSM 제작 기술과 그 수요가 늘어날 것으로 기대된다.

현재까지 아리랑 시리즈 stereo(입체) 영상기반의 3차원 위치 결정 또는 정밀 센서모델링 정확도 향상을 위한 다양한 연구가 진행되었다. Oh and Jung(2016)은 푸쉬 부룸 센서의 무 기준점 센서모델링 기법을 제안하였으며, 아리랑 2호 stereo 영상을 이용한 실험에서 10 m이 내의 3차원 위치 결정 정확도를 획득할 수 있음을 보고하였다. Oh and Lee(2017)는 아리랑3 및 3A stereo 영상을 이용한 3차원 지형 변화 추정연구를 진행하였다. 해당 연구에서는 아리랑 stereo 영상으로 DSM을 제작할 경우 약 3~5 m의 오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 지닐 수 있음을 보여 주였다. 또한, ICP 매칭 기법을 적용할 경우, 3차원 지형 변화 추정의 정확도가 약 1~2 m 높아질 수 있다고 기술하였다. Lee et al. (2017) 는 아리랑 3A호 stereo 영상을 이용하여 남극 DEM을 제작하고, DEM 매칭에 따른 다 시기 DEM 비교 결과를 제시하였다. 이 연구에서는 LZD 방법으로 DEM 매칭을 수행하였으며, 정밀도 1 m 이내의 높이 차 비교 가능성을 보여주었다. Oh and Lee(2018)는 아리랑 3호 stereo 영상 내 공액점을 이용한 상호 표정 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 적용하여 에피폴라 영상을 생성하였고, 2차 다항식으로 1픽셀 수준의 종시 차를 달성할 수 있음을 보여주었다. Oh et al. (2018)은 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) 및 cross- track(다중궤도) stereo 영상으로 제작된 DEM을 비교 분석하였다. 해당 연구에서 비록 안정적인 stereo기하 조건을 지니더라도 stereo 영상의 획득 시간 차에 따라 그 성능이 크게 달라질 수 있음을 보여주었다. Oh et al. (2019)는 아리랑 3호 in-trackstereo영상을 이용하여, 기준점 또는 무기준점 기반의 4가지 유형의 DEM을 제작하고 그 차이를 비교 및 분석하였다. 해당 연구에서는 제안된 무기준점 센서모델링 기법을 적용하였을 때, 요구 규격을 만족하는 5 m 급 DEM 제작이 가능함을 보여주었다. Rhee et al. (2020)은 아리랑 3A 호스트 립 영상을 사용한 무기준점 DSM 생성 기법을 제안하였으며, 5 m 이내의 정확도를 나타냄을 보여주었다. 이와 같이 아리랑 영상 기반의 3차원 위치 결정 또는 정밀 센서모델링의 정확도를 분석한 다양한 연구가 진행되었으며, 그 효용 및 활용 가능성이 입증되었다. 한편, 해외에서는 초 고해상도 광학위성(WorldView, Pléiades 등)을 이용한 DSM 또는 DEM 제작이 상당 부분 활성화되어 있으며, Airbus 등에서 상용 제품으로 제작 및 판매되고 있다. 그러나 이와 같은 상용 제품과 아리랑 영상으로 생성된 DSM 및 DEM과의 실질적 비교 연구는 진행되지 않았다.

본 연구의 목적은 한국항공우주연구원에서 구축한 해외 테스트베드 지역을 대상으로 아리랑 3호 stereo 영상 기반의 DSM을 제작하고, 그 성능과 특성을 해외 참조 자료와 비교 분석하는 것이다. 평가에 사용된 참조 자료는 Airbus에서 제작한 1 m 해상도의 DSM(Elevation1) 과 Compass Data Inc. 에서 실측한 0.01 m 정확도의 지상점이다. 이를 통하여, 아리랑 위성 DSM의 실무 활용 가능성 평가 및 품질 개선을 위한 시사점을 도출하고자 한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 본 연구에 사용된 된 아리랑 3호 stereo 영상 및 참조자료에 대해 기술한다. 3장에서는 자동 DSM 생성 기법과 평가 방법에 대해 제시한다. 4장에서는 생성된 DSM을 참조자료와 비교하여, 정량적 및 시각적 분석 결과를 제시한다. 마지막으로 5장에 결론을 제시한다.

2. 연구 자료

1) 아리랑 3호 스테레오 영상

본 연구에서는 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 stereo 영상을 사용하였다. 아리랑 3호 영상은 동일 궤도 및 동일시기(2019.10.27)에 촬영되었다. Table 1은 실험 영상의 주요 특성을 요약하여 제시한다. 사용된 stereo 영상은 계절적 변화 등으로 발생되는 분광 특성 차이가 거의 없기 때문에, DSM 생성과정에서 발생 되는 매칭 오류는 촬영 방향의 차이에 따른 기복 왜곡에 기인할 가능성이 높다.

Table 1. Specification of tested data

Table 2는 기복 왜곡에 따른 stereo기하 안정성 평가 지표 결과를 표현한다. stereo기 하는 다양한 3차원 위치 결정 정확도의 원인이 될 수 있다 (Jeong, 2016). 따라서 다양한 stereo 기하 평가 지표를 이용한 안정성 평가 결과를 기반으로 영상을 선정해야 한다. 본 연구의 경우, stereo 평가지표로 B/H, Convergence angle, Asymmetry angle, Bisector elevation angle, Roll angle를 사용하였으며, 전체적으로 매우 이상적인 stereo 기하를 지니고 있는 것으로 판단할 수 있다(Oh et al., 2019).

Table 2. Stability of stereo elements

Fig. 1은 실험 영상의 MS 밴드로 조합된 트루 칼라 영상이다. 연구 지역은 대부분 주택 등으로 구성된 주거 지역과 공원, 산림 지역을 포함하며, 해안가와 인접한 특징이 있다. 이와 같은 다양한 지역 특성은 DSM 생성의 성능 차이를 비교하는 데 매우 적합할 것이다.

Fig. 1. KOMPSAT-3 stereo pair.

2) 해외 테스트베드 지역 참조 자료

한국항공우주연구원에서는 아리랑 위성시리즈로 생성되는 3차원 부가처리자료의 성능 평가를 위하여 해외 테스트베드를 선정하고, 참조 자료를 수집 및 구축하였다. 왜냐하면, 국내 지역은 촬영 우선 순위 또는 보안 처리 등으로 다양한 촬영 조건에서의 성능 평가가 제한적이기 때문이다. 본 연구 지역인 미국 샌프란시스코는 구축된 해외 테스트베드 중 하나이다. 참조 자료는 대상 지역을 촬영한 Pliades tri-stereo 영상과 이로부터 생성된 DSM, DTM(Digital Terrain Model)을 비롯하여, GPS 실측 데이터, 라이다 수치표고 자료 등을 포함한다.

Fig. 2는 대상 지역에서 획득한 20개 지상점의 공간적 분포를 나타낸다. 지상점은 GPS 실측으로 획득하였으며, 위치 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.01 m이하이다. GPS 실측은 Compass Data Inc. 에서 수행하였으며, 실측 기간은 2019년 10월부터 11월이다.

Fig. 2. Ground Points Distribution.

참조 DSM은 Airbus에서 제작 상용 판매하고 있는 Elevation 1 제품이다. Airbus는Pléiades, SPOT-5, -6, -7과 DEIMOS-1등의 광학 위성과 TerraSAR-X 및 TanDEM-X의 SAR 위성을 운용하며, Pléiades를 이용한 Elevation1&4, SPOT-6과 -7을 이용한 Elevation 8, SPOT-5를 이용한 Elevation 300, 그리고 Terra SAR-X 및 TanDEM-X를 이용한 WorldDEMTM의 다양한 3차원 부가처리 제품을 서비스하고 있다. 특히, Pléiades의 초고해상도(공간 해상도 1 m 이내) 광학 tri-stereo 영상의 매칭을 기반으로 고정밀 DSM(Elevation 1&4)을 생성하여 서비스하고 있다.

Airbus의 Pléiades위성은 프랑스 우주국(CNES)에서 발사한 두 개의 동일한 위성인 Pléiades1A 및 1B로 (각각 2011년 12월과 2012년 12 월에 발사) 구성된다. 두 위성은 694 km의 고도에서 동일한 태양 동기 궤도로 비행하며 26일 주기로 지구를 관측한다. Pléiades는 전정색 밴드 기준 약 0.5 m의 공간 해상도를 지니며, 단 영상 촬영의 경우 Strip mapping 모드로 100 km×100 km, stereo 영상은 최대 20 km×280 km이다(Shin et al., 2014). 다양한 초고해상(공간 해상도 1 m 이내) 광학위성(GeoEye-1, WorldView-1, -2(0.46 m), WorldView-3(0.31 m) 등)이 존재하지만 영상 3개를 이용하는 tri-stereo 촬영 모드를 지원하는 것은 Pléiades 뿐이다. Fig. 3은 관심지역의 DSM 추출을 위한 stereo 방법과 tri-stereo 방법을 비교하여 나타낸다(Panagiotakis et al., 2018).

Fig. 3. Difference with stereo and tri-stereo image

Stereo 모드 촬영 시, B/H 비율(Base over Height ratio)과 대상 지역 및 대상체에 따라 미 촬영 영역을 최소화할 수 있으나 보다 정밀한 높이를 추출하기 위해서는 tri-stereo의 영상 3개를 이용하는 방법이 보다 효과적이라 할 수 있다. 특히, 건물이 밀집한 도심지나 경사가 급한 산악지역에 대한 정밀 DSM을 추출하는데 tri-stereo 영상이 stereo 영상보다 효과적일 수 있다.

Table 3은 본 연구에서 사용한 Pléiades-1A의 tri-stereo 영상 정보를 나타낸다. 본 연구에서 사용한 Pleiades-1A 의 tri-stereo 영상은 2019년 10월 7일 오후 7시 9분경에 약 37초 이내에 획득되었다. 이 시간 동안 위성은 first, second, third로 각각 입사각 12.046°, 7.341°, 12.769°로 촬영을 수행하였다.

Table 3. Specification of tested data

3. 연구 방법

Stereo 또는 tri-stereo 영상으로부터 3차원 부가정보를 획득하기 위해서는 정밀한 센서모델링과 안정된 스테레오 기하가 요구된다. 또한, 중복된 영역에서 동일한 위치의 영상 좌표를 획득하는 포인트 클라우드 생성 기법과 이로부터 격자 형태의 데이터를 생성하기 위한 보간 기법, 마지막으로 지표 지물의 형태를 부드럽게 또는 명확하게 변환하는 필터링 알고리즘 등의 적용 여부 등에 따라 최종적인 DSM 성능 및 특성이 결정된다. 본 장에서는 아리랑 3호기반의 DSM 생성 기법과 이에 대한 평가 방법에 대해서 간략히 기술한다. Fig. 4는 본 연구의 전체적인 흐름을 요약한다.

Fig. 4. Workflow of this study.

아리랑 3호 영상의 정밀 센서모델링은 RFM(Rational Function Model)의 Affine 다항식 보정으로 진행하였다. 다항식 보정을 위하여, 획득된 20개 지상점 중, 14개를 지상 기준점(Ground Control Points, GCP)로 사용하였다. DSM 생성은 Geomatica Banff 소프트웨어를 사용하였으며, Table 4는 적용된 파라미터 설정조건을 요약하여 제시한다. 정밀 센서모델링의 정확도 향상을 위하여, GCP 외에 Tie Points(TP)를 자동으로 추출하였으며, 이 때 사용된 기법은 FFTP(Fast Fourier Transform Phase Matching) 이다. 정확도 높은 포인트 클라우드의 생성을 위하여, 에피폴라 영상을 제작하였으며, NCC(Normalized Cross Correlation) 기법을 적용하였다. 또한, 폐색 지역의 효과적 처리를 위하여 Distance Transformation기법을 적용하였다. 최종적으로 생성되는 DSM의 공간해상도는 1 m로 지정하였으며, WGS84 타원체를 기준으로 고도 값을 추출하였다.

Table 4. Parameter Settings for DSM generation

참조 DSM의 생성은 Airbus에서 진행하였으며, 이를 위하여 신규 촬영된 Pliadestri-stereo 영상이 사용되었다. 정밀 센서모델링을 위하여 기 획득된 20개 지상점 정보를 Aribus에 제공하였으며, 아리랑 영상과 동일한 위치의 14개 지상점을 GCP로 사용하였다. 정밀 센서모델링은 RFM을 기반으로 진행하는 것으로 알려져 있으며, 그 외 DSM 생성을 위한 세부사항은 보안상의 이유로 공개되지 않는다.

정확도 및 성능 평가는 획득된 20개 지상점과 최종 생성된 DSM을 기준으로 진행하였다. 첫째, 획득된 지상점을 기준으로 정밀 센서모델링 결과를 비교하였다. Pleiades 영상의 센서모델링 정확도는 Airbus에서 제공하였으며, 정확한 영상 좌표 값은 제공되지 않았다. 둘째, 생성된 DSM에서 획득된 수평 방향 위치에서의 고도 값을 추출하고, 정확도를 비교하였다. 이와 같은 이유는 DSM 생성과정에서 적용되는 보간 기법 또는 필터링 기법 등으로 센서 모델에서 추출되는 고도 값과 차이가 나타낼 수 있기 때문이다. 마지막으로 생성된 DSM 간 difference map을 작성하고, 차이가 큰 지역을 중심으로 정량적 또는 시각적 비교 분석을 수행하였다.

4. 연구 결과

본 장에서는 아리랑 3호 스테레오 영상의 정밀 센서 모델링 및 생성된 DSM의 성능 평가 결과를 제시한다. 분석에 사용된 참조자료는 GPS 실측을 통해 획득된 지상기준점과 Pliadestri-stereo 영상으로 제작된 참조 DSM이다.

1) 정밀 센서모델링 결과 비교

정밀 센서모델링은 각 영상에서 제공하는 RPC을 기반으로 하였으며, 연구지역에서 획득된 지상점을 사용하였다. 획득된 지상점 중, 14개를 정밀 센서모델링을 위한 GCP로 사용하였다. 한편, 정밀 센서모델링의 정확도는 GCP를 제외한, CP(Check Points)로 분석하는 것이 타당하다. 그러나 참조 영상(Pléiadestri-stereo)을 처리한 Airbus에서는 보안상의 이유로 CP를 이용한 정확도 값을 제공하지 않았다. 이에 본 연구에서는 GCP를 이용한 정확도 값 만을 비교하여 제시한다.

Table 5는 GCP기반의 정밀 센서모델링 정확도를 나타낸다. 보정 후, 아리랑 3호 RFM의 수평 및 수직 정확도는 각각 0.38 m(RMSE) 와 0.58 m(RMSE)였으며, 참조 영상은 각각 0.37 m(RMSE) 와 0.08 m(RMSE)였다. 두 영상 간 수평 정확도는 거의 유사한 반면(~0.3 m, RMSE), 수직 정확도는 약 0.5 m(RMSE)의 차이를 나타냈다.

Table 5. Precise Sensor Modeling Results Using GCP (14)

한편, 본 연구에서 생성한 DSM의 공간 해상도는 1 m 이다. 따라서 제시된 정밀 센서모델링의 정확도 차이는 DSM의 성능차이에 큰 영향을 미치지 않을 것으로 판단할 수 있다. 즉, 두 위성으로 생성된 DSM의 성능 차이는 적용되는 매칭 기법과 보간 기법, 그리고 촬영 조건에 따른 폐색 지역의 유무 등이 주요한 원인으로 작용될 것이다.

2) 정량적 평가

본 절에서는 아리랑 3호로부터 생성된 DSM과 참조 DSM 간 정확도를 비교하여 기술한다. 먼저, 지상점의 수평 위치에서 두 DSM의 고도 값을 추출하였다. 평가에 사용된 된 지상점은 총 20개로 정밀 센서모델링에 사용된 GCP 14개를 포함한다. 아리랑 3호로 생성된 DSM의 경우, 지상점에서의 RMSE와 LE90은 각각 0.53 m 와 0.88 m였다(Table 6). 반면, 참조 DSM으로부터 계산된 RMSE와 LE90은 각각 0.51 m 와 0.85 m였다. 4.1절에서 전술된 바와 같이, 정밀 센서모델링의 정확도가 서로 유사함으로 이와 같은 결과는 타당하다. 하지만, 이러한 결과를 두고 두 DSM의 성능 또는 특성이 유사하다고 판단할 수는 없다. 왜냐하면, 지상점은 육안 식별이 유리한 위치(도로 경계, 가로등, 헬기 이착륙장 등)에서 획득되기 때문이다.

Table 6. DSM Accuracy Using GP (20)

한편, DSM은 매칭기법으로 추출된 포인트 클라우드를 기준으로 비 매칭 지역에 대한 보간 기법의 적용으로 생성된다. 따라서 사용하는 매칭 기법, 기하의 안정성 그리고 폐색 지역의 유무 등에 따라 정확도가 달라질 수 있다. 참조 DSM 은 Pliadestri-stereo 영상으로 제작되었으므로 도심 지역의 고층 인공 구조물 등과 같이 고도의 변화가 큰 지역에서 나타나는 폐색 지역에 따른 오류 발생률이 상대적으로 낮다. 또한, 참조 영상의 공간 해상도는 0.5 m로 아리랑 3호(0.7 m) 보다 높기 때문에 포인트 클라우드 생성을 위한 매칭 정확도가 높을 수 있다. 더욱이 참 조 DSM은 Airbus에서 제작하여 판매하는 상용 제품이므로 가시성 또는 정확도 향상을 위한 수동 후 처리 또는 비공개 전략을 적용할 가능성이 높다.

이와 같은 이유로 생성된 DSM의 성능 평가를 위해서는 래스터 기반의 추가 분석이 필요하며, 정확도 비교는 참조DSM를 기준으로 진행하는 것이 타당하다. Table 7은 참조 DSM과 아리랑 3호 DSM의 고도 차를 통계적으로 나타낸 것이다. 고도 차의 평균과 중간 값은 0.61 m 와 0.41 m였으며, 표준 편차는 5.25 m였다. 평균~0.7 m의 차이를 나타냈지만, 표준 편차는 약 5.25 m로 연구 지역 내 고도 정확도의 차이는 약~6 m로 판단할 수 있다. 그러나 고도 차의 최댓값이 123.04 m이고 최솟값이 -192.29 m임을 고려하였을 때, 두DSM 간 일반적인 정확도 또는 성능의 차이가 약 6 m라고 분석하는 것 은 적합하지 않다. 그 보다는 소수의 이상치(극단 값, Outlier)에 따른 영향을 고려하여, 일반적인 정확도는 그보다 높다고 판단하는 것이 합당하다. 이와 같은 이상치는 폐색 지역 등에서 발생되는 매칭 오류가 원인일 가능성이 매우 높다. 이러한 오류는 지역 특성에 적합한 필터링 기법 또는 에지 강화 기법 등의 적용을 통해 경감시킬 수 있을 것이다.

Table 7. Height Difference with Reference DSM

다음 절인 시각적 평가에서는 연구지역 내 지역 특성이 다른 세부 지역을 중심으로 DSM 간 차이를 비교하고, 이상치 발생이 나타나는 주요 원인을 분석하고자 한다.

3) 시각적 평가

Fig. 5는 생성된 DSM과 참조DSM를 비교하여 나타낸다. Fig. 5(a)는 생성 DSM과 참조 DSM 간의 difference map을 나타낸다. Fig. 5(a)의 difference map에서 -30 m 이하의값은 모두 파란색으로 30 m이상인 값은 모두 노란색으로 표현하였다. Table 7에 제시된 바와 같이, difference map의 실제 최댓값은 123.04 m이고, 최솟값은 -192.29 m이다. Fig. 5(b)는 DSM생성에 사용된 아리랑 3호 영상이며, Fig. 5(c-d)는 각각 생성 DSM과 참조 DSM을 나타낸다. Fig. 5(a)에 나타난 바와 같이, 대부분의 지역에서 고도 차이는 30 m 이내의 값을 나타내고 있으며, 일부 지역에서는 매우 큰 차이를 보인다. Fig. 5(a) 에서 A, B 및 C로 표시한 지역은 각각 고층 건물이 밀집한 도심 지역과 산악 지역, 상대적으로 저층 건물로 구성된 지역을 나타낸다. A 및 B 지역은 오차의 크기가 각각 최대 90 m와-300 m의 이상치를 포함한다.

Fig. 5. DSMs and Difference Map: (a) Difference Map, (b) Ortho Image, (c) Generated DSM, (d) Reference DSM. 

Fig. 6은 Fig. 5의 A 지역을 확대하여 나타낸 것이다. A 지역은 초고층 건물이 밀집된 지역이다. 빨간색 동그라미로 표시된 지역은 초고층 건물 사이에 발생되는 폐색 지역으로 고도 차이는 약 90 m를보였다. 영상 상단의 초고층 건물 밀집 지역에서는 매우 큰 오차를 보이는 반면, 영상 하단에서 건물의 높이가 낮아질수록 폐색 지역이 감소하여 상대적 오차의 크기가 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 참조 DSM은 건물 간 경계가 매우 뚜렷하게 나타난 반면, 생성 DSM은 초고층 건물 밀집 지역일수록 경계가 무뎌지는 현상이 나타났다. 이와 같은 특징은 참조 DSM의 기하 특성에 기인한 것으로, tri-stereo 영상의 강점을 뚜렷하게 보여준다. 즉, 아리랑 3호의 경우에도 tri-stereo 영상을 기반으로 DSM을 제작한다면, 이와 같은 차이를 크게 경감시킬 수 있을 것으로 예상된다.

Fig. 6. DSMs and Difference Map in study area A: (a) Generated DSM, (b) Reference DSM (c) Difference Map, (d) Ortho Image.

Fig. 7은 Fig. 5의 B 지역을 확대하여 나타낸 것이다. B 지역은 산악 지역과 저층 건물로 구성되었다. 영상 하단에 하얀색 동그라미로 표시된 지역의 경우, 생성 DSM과 참조 DSM 간 고도 차이는 약-300 m를 보였다. 동그라미 내에 삼각형(Fig. 7(b-c))으로 표시된 부분은 산악 지역 내에 설치된 송전탑이다. 생성 DSM(Fig. 7(a))에서는 이러한 송전탑이 누락된 것으로 판단되는데, 이러한 이유는 stereo 영상에서 달리 보여지는 기하학적 형상 차이로 인한 매칭 오류 또는 공간 해상도의 차이 때문인 것으로 파악된다. 또한, Table 4에 제시한 바와 같이, DSM생성을 위한 파라 미터 중, Smoothing Filter를 ‘Low’로 Terrain Type를 ‘Hilly’를 지정하여, 상대적으로 미소한 면적의 송전탑이 제거되었을 가능성도 배제할 수 없다. 영상 상단에 하얀색 동그라미로 표시된 지역은 산림이 밀집되어 있는 지역으로 최대-70 m의 차이를 나타냈다. 이러한 차이는 누락된 송전탑의 고도 값이 주변 지역으로 전파되어 나타났을 가능성이 높다. 왜냐하면, DSM 은 초기 추출된 포인트 클라우드를 기반으로 주변 지역을 보간하여, 격자로 구성하기 때문이다.

Fig. 7. DSMs and Difference Map in study area B: (a) Generated DSM, (b) Reference DSM (c) Difference Map, (d) Ortho Image.

Fig. 8은 Fig. 5의 C 지역을 확대하여 나타낸 것이다. C 지역은 상대적으로 낮은 저층 건물들로 구성되었다. 영상 하단에 검은색 동그라미로 표시된 지역의 경우, 생성 DSM과 참조 DSM 간 고도 차이는 약-13 m를보였다. Fig. 6(a-b) 와 비교하여, Fig. 8(a-b)는 건물의 형상이 거의 유사하게 표현된 것을 확인할 수 있다. 물론, 검은색 동그라미로 표시된 도로 지역의 경우 참조 DSM에서 보다 매끄럽게 표현된 것을 확인할 수 있는데 이러한 차이는 적절한 후 처리기법을 적용한다면 충분히 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

Fig. 8. DSMs and Difference Map in study area C: (a) Generated DSM, (b) Reference DSM (c) Difference Map, (d) Ortho Image.

5. 결론

본 연구에서는 한국항공우주연구원에서 구축한 해외 테스트베드 지역을 대상으로 아리랑 3호 영상 기반의 DSM을 생성하고 고, 참조 자료와 정확도 및 성능을 비교 분석하였다. 참조 DSM은 Airbus에서 상용판매하고 있는 최상위 레벨의 1 m해상도DSM(Elevation1) 자료이다. 참조 DSM은 Pliadestri-stereo 영상을 기반으로 제작된다. 참조 지상점은 총 20개로 Compass Data Inc. 에서 GPS 실측으로 제작하였으며, 정확도는 수평/수직으로 00.01 m 이내이다. 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

첫째, 20개 지상점 중, 14개를 GCP로 사용하여 정밀 센서모델링을 수행하였다. 보정 후, 아리랑 3호 영상과 참조자료의 수평 방향 RMSE는 각각 0.38 m 와 0.37 m였으며, 수직 방향 RMSE는 각각 0.58 m과 0.08 m을 나타냈다. 즉, 수평 및 수직 방향 모두 0.5 m 이하의 정확도 차이를 나타냄으로써, 아리랑 3호 영상은 1 m 해상도의 DSM 제작에 필요한 센서모델링 정확도를 충분히 만족하는 것으로 판단할 수 있었다.

둘째, 생성된 DSM에서 획득된 지상점의 수평 위치에서의 고도 값을 추출하고 정확도를 비교하였다. 총 20개 지상점을 기준으로 아리랑 3호 영상과 참조 자료의 수직 방향 RMSE는 각각 0.53 m 와 0.51 m, LE90은 각각 0.88 m 와 0.85 m로 거의 동일한 정확도를 나타냈다.

셋째, 생성된 DSM과 참조 DSM에 대한 래스터 기반의 시각적 및 정량적 비교 분석을 실시하였다. 래스터 기반의 differencemap을 작성하였을 때, 그 차이의 평균과 표준편차는 각각 0.61 m과 5.25 m 나타낸 반면, 차이의 최댓값과 최솟값은 각각 123.04 m와-192.29 m로 매우 큰 값을 나타냈다. 이러한 차이는 초고층 빌딩이 밀집되어 있는 도심 지역에서 주로 발생하였는데, 이는 폐색 지역 및 그림자 지역에서 발생하는 매칭 오류에 기인한 것이다. 참조자료의 경우, tri-stereo영상을 사용하여 이러한 매칭 오류가 경감된 것으로 판단된다. 따라서 아리랑 위성을 기반으로 이와 같은 도심 지역 DSM 제작에는 tri-stereo 획득 및 처리하는 것이 유리할 것으로 판단된다. 또한, 참조 DSM은 지표 지물의 경계가 생성 DSM보다 명확하게 구분되는 특성이 있었는데, 에지 강화 알고리즘 등의 후처리 기법의 적용에 따른 것으로 예상할 수 있다. 즉, 향후에는 아리랑 위성에 적합한 후처리 기법에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

본 연구를 통하여, 아리랑 위성을 기반으로 생성된 DSM 성능에 대한 유의미한 분석 결과를 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구의 목적은 아리랑 영상을 기반으로 DSM을 생성하고, 그 성능을 해외 상용 DSM과 비교 및 평가하는 것이다. 그러나 DSM의 품질에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요건들에 대한 다각적 분석이 다소 미흡한 한계가 있다. 향후 연구에서는 in-track, cross-track, tri-stereo 등 다양한 촬영 조건에서 영상을 획득하고, 최신의 알고리즘을 추가적으로 적용하여 연구의 신뢰도를 높일 예정이다. 이와 같은 다양한 후속 연구가 진행된다면, 해외 상용 DSM과 유사한 수준의 3차원 부가 자료의 생산이 충분히 가능할 것으로 판단된다.