정사영상 생성, 도시 공간의 모형차 등 도면화의 다양한 응용분야에 적용을 위해서는 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 것은 중요하며, SPOT-5, IKONOS, QUICKBIRD, ORBVIEW 등의 고해상도 위성영상은 효율적이고 경제적으로 수치고도모형을 생성할 수 있는 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이들 고해상도 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하기 위해서는 센서모형화, 에피폴라 영상 생성 그리고 영상정합에 대한 사전지식이 필요하다. 이들 중 에피폴라 영상생성은 중요한 인자이며 이에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 뿐만 아니라, IKONOS 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 연구는 다항식비례모형에 기반한 연구가 주로 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 센서 독립적이면서 적은 수의 기준점만으로 센서모형화와 에피폴라 영상생성이 가능한 평행투영모형을 이용하여 수치고도모형을 생성하는 일련의 처리과정을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법론은 IKONOS 위성영상을 이용하여 적용하고 평가하였다.
영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.149-153
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2001
고해상도 카메라가 다목적 실용위성 2호의 탑재체로서 한국항공우주연구원에서 개발되고 있다. 이 카메라에는 Ground sample distance (GSD)가 1m에 달하는 PAN(panchromatic channel)과 GSD 4m인 MS (Multi-Spectral channel)가 있다. 이 목표를 성취하기 위하여 탑재체와 위성체의 요구저건들을 설정하고 그에 따른 설계작업이 현재 진행 중이다. 탑재체는 광학부, 기계부, 전자부, 자료전송부들로 구성되어 있는 데, 각 서브시스템간에 상충되는 점들을 전체 시스템 측면에서 분석, 판단, 조정하고 또한 위성체와의 접속도 원활하게 진행시키고 있다. 실제로 광학 설계, Sun shield 등에서 여러 가지의 설계중에서 최적의 방안을 선택하는 데 시스템 측면에서 고려가 되었었다. 본 논문에서는 이러한 시스템 측면에서의 고해상고 카메라의 요구조건과 기본설계에 대해 발표한다.
최근 단일 고해상도 위성영상과 건물과 지형에 대한 정보를 가지고 있는 수치지도(DEM:Digital Elevation Model)를 이용하여 3차원 영상으로 구축하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 3차원영상을 구축하기 위해서는 건물과 지형의 위치, 크기, 형상에 관한 정보가 필요하나 위성영상만으로는 구하기가 어려워 수치지도를 활용한다. 본 논문에서는 수치지도를 이용하여 3차원 건물과 지형의 고도 정보를 추출하고, 위성영상과 Snake 모델을 이용하여 반자동으로 추가적인 건물 높이와 바닥면에 대한 정보를 추출하여, 3차원 영상을 생성 하는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 위성 영상의 기하보정 방법에 대해 알아보기 위해 기존에 쓰여왔던 다항식모델과 위성의 보조데이터 없이 기하보정이 가능한 RM을 적용하여 각각의 차수와 기준점의 수에 따른 정확도를 비교 분석하였다. 또한 RFM 계수산출을 위한 최소제곱법의 수치적 불안정성을 극복하기 위하여 Tikhonov 정규화기법을 도입하여 적용하였다. RFM 적응 결과, 기존의 2차원 다항식 모델에 비해 평균제곱근오차를 2 pixel 이상 감소시킬 수 있었다.
KOMPSAT-2 고해상도 위성영상이 제공됨에 따라, 국내에서도 고해상도 위성영상을 활용한 다양한 연구 및 활용 사례가 증대되고 있다. KOMPSAT-2는 높은 공간해상도의 흑백영상과 멀티스펙트럴 영상을 동시에 제공하고 있는데, 개체 추출 및 고해상도의 토지 피복도 생성, 영상의 시각화를 위한 고해상도 멀티스펙트럴 영상 취득이 주요한 실정이다. 따라서 서로 다른 공간, 분광해 상도를 가지는 센서 자료를 이용하여 두 개의 장점을 모두 가지는 영상으로 재구성하는 영상융합은 원격탐사분야에서 중요한 연구분야이다. 이를 위해 다양한 영상융합기법이 연구되었지만, 대부분의 알고리즘들이 융합 후에 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 영상 유도기법을 이용하여 융합영상의 분광정보를 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 멀티스펙트럴 영상과 해상도를 낮춘 융합영상과의 비교 분석을 통하여 융합영상의 공간해상도 왜곡은 최소한으로 줄이고 왜곡된 분광정보를 최대한 보정하였다. 다양한 알고리즘을 통해 얻은 KOMPSAT-2 융합 영상에 본 알고리즘을 적용한 결과, 분광정보 왜곡량이 기존의 융합결과에 비해 줄어든 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 결과는 다양한 응용분야에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 고해상도의 시계열 위성영상을 딥러닝 알고리즘으로 학습하여 도시 변화탐지를 수행한다. 고해상도 위성영상을 활용한 서비스는 4 차 산업혁명 융합 신사업 중 하나인 스마트시티에 적용하여 도시 노후화, 교통 혼잡, 범죄 등 다양한 도시 문제 해결 및 효율적인 도시를 구축하는데 활용이 가능하다. 이에 본 연구에서는 도시 변화탐지를 위한 딥러닝 알고리즘으로 DeepLabV3+를 사용한다. 이는 인코더-디코더 구조로, 공간 정보를 점진적으로 회복함으로써 더욱 정확한 물체의 경계면을 찾을 수 있다. 제안하는 방법은 DeepLabV3+의 레이어와 loss function 을 수정하여 기존보다 좋은 결과를 얻었다. 객관적인 성능평가를 위해, 공개된 데이터셋 LEVIR-CD 으로 학습한 결과로 평균 IoU 는 0.87, 평균 Dice 는 0.93 을 얻었다.
인공위성의 다양한 활용분야 중 중요하며 일반적으로 많이 이용되는 것이 영상의 획득이다. 그러나 위성에서 획득된 영상은 예상치 못한 상황과 시스템의 성능에 의해 그 품질의 현격한 차이가 발생한다 그래서 고품질의 위성영상을 획득하기 위해서는 시스템에 대한 분석이 요구되며 그 분석을 기반으로 한 모델링으로 향후 설계될 위성영상의 품질을 예측 할 수 있게 된다. 향후 개발될 고해상도 위성영상의 품질 분석을 위해서는 현재 운용중인 위성의 특성분석을 기초로 모델링하여 사전에 위성영상 품질 예측을 수행할 수 있도록 해야 한다. (중략)
Time Delay and Integration (TDI) 기법을 사용하는 고해상도 위성 영상기에 있어서 실제 위성 운영시 발생하는 위성 고도의 순간적 변화에 대한 TDI 일치를 연구하였다. 시간에 따라 변하는 순간 고도의 특성을 분석하였고 순간 고도 변화가 TDI 불일치를 초래하여 위성 영상 기기의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. TDI 시간 지연을 조절하여 실제 위성 운영에서 순간적으로 발생하는 TDI 불일치를 보정하고 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 연구하였다. 본 연구 결과는 위성 영상 품질 향상에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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