Grounding line is used as evidence of the mass balance showing the vulnerability of Antarctic glaciers and ice shelves. In this research, we utilized a high resolution digital elevation model of glacier surface derived by recently launched satellites to estimate the position of grounding line of Campbell Glacier in East Antarctica. TanDEM-X and TerraSAR-X data in single-pass interferometry mode were acquired on June 21, 2013 and September 10, 2016 and CryoSat-2 radar altimeter data were acquired within 15 days from the acquisition date of TanDEM-X. The datasets were combined to generate a high resolution digital elevation model which was used to estimate the grounding line position. During the 3 years of observation, there weren't any significant changes in grounding line position. Since the average density of ice used in estimating grounding line is not accurately known, the variations of the grounding line was analyzed with respect to the density of ice. There was a spatial difference from the grounding line estimated by DDInSAR whereas the estimated grounding line using the characteristics of the surface of the optical satellite images agreed well when the ice column density was about $880kg/m^3$. Although the reliability of the results depends on the vertical accuracy of the bathymetry in this study, the hydrostatic ice thickness has greater influence on the grounding line estimation.
RFM is believed to be universally applicable to any type of the sensor. Most of researches carried out lately are concentrated on terrain-independent method, but the researches about approvement of accuracy by way of terrain-dependent method are required to increase a practical use of satellite imagery in nonprofessional groups. This research focused on a means to improve RFM solution, a matching technique, and a generation of DEM through a correlation analysis, with terrain-dependent solution. The result shows that accuracy problem which is caused by over-parameterization on RFCs was removed through correlation analysis, and it was possible to generate a accurate DEM with terrain-dependent solution. And also, the application of RFM with different satellite images show sensor independent characteristics of RFM
The purpose of this paper is to extract fast DEM (Digital Elevation Model) using satellite images. DEM extraction consists of three parts. First part is the modeling of satellite position and attitude, second part is the matching of two images to find corresponding points of them and third part is to calculate the elevation of each point by using the results of the first and second part. The position and attitude modeling of satellite is processed by using GCPs. A area based matching method is used to find corresponding points between the stereo satellite images. The elevation of each point is calculated using the exterior orientation parameters obtained from modeling and conjugate points from matching. In the DEM generation system, matching procedure holds most of a processing time, therefore to reduce the time for matching, a new fast matching algorithm using gradient correlation and fast similarity measure calculation method is proposed. In this paper, the SPOT satellite images, level 1A 6000$\times$6000 panchromatic images are used to extract DEM. The experiment result shows the possibility of fast DEM extraction with the satellite images.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.3
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pp.103-114
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2013
In this study, we established the ortho mosaic imagery on the Korean Peninsula using KOMPSAT-2 images and conducted an accuracy assessment. Rational Polynomial Coefficient(RPC) modeling results were mostly less than 2 pixels except for mountainous regions which was difficult to select a Ground Control Point(GCP). Digital Elevation Model(DEM) which was made using the digital topographic map on the scale of 1:5,000 was used for generating an ortho image. In the case of inaccessible area, the Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM was used. Meanwhile, the ortho mosaic image of the Korean Peninsula was produced by each ortho image aggregation and color adjustment. An accuracy analysis for the mosaic image was conducted about a 1m color fusion image. In order to verify a geolocation accuracy, 813 check points which were acquired by field survey in South Korea were used. We found that the maximum error was not to exceed 5m(Root Mean Square Error : RMSE). On the other hand, in the case of inaccessible area, the extracted check points from a reference image were used for accuracy analysis. Approximately 69% of the image has a positional accuracy of less than 3m(RMSE). We found that the seam-line accuracy among neighboring image was very high through visual inspection. However, there were a discrepancy with 1 to 2 pixels at some mountainous regions.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.25
no.3
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pp.105-120
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2018
This study estimates possibility and limitation on production of DEM using aerial photo by comparison of DEMs using aerial photo and digital map. Mountain and urban areas show higher elevation in DEM using aerial photo than in DEM using digital map, due to height of vegetation cover and buildings, respectively. However, artificial affects due to bridge, embankment and road construction are responsible for areas with higher elevation in DEM using digital map than in DEM using aerial photo. This difference in elevation between DEMs seems to be caused by rapid change in real elevation that is not reflected in digital map. There is little difference in elevation between DEMs in plain and area with little or no vegetation cover. This study suggests that problems associated with vegetation cover and error by GCP should be fixed, although DEM using aerial photo can quantitatively and 3-dimensionally reconstruct topography with a high resolution.
In this paper, we introduce an algorithm for the ortho-rectification of high resolution pushbroom-type satellite images. The generation of ortho-images in the ultimate level of the satellite image preprocessing which also includes systematic geocoding and precision geocoding. It is also essential for the mapping of satellite images because topotraphic maps are based on the orthographic projection. The newly developed ortho-image generation algorithm introduced in this paper is on the line of the algorithms previously developed (Shin and Lee, 1997; Shin e 1998). Various experimental results are shown in this paper. The results show that the algorithm completely eliminates the disparities in the perspectively viewed images which were caused by the terrain height. The absolute accuracy of the developed algorithm depends on the accuracy of the camera model and the digital elevation model used.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.13
no.5
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pp.563-575
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2007
This study aims to investigate a possibility of using topographic information by web mapping in open environments. Web mapping intends to focus on a map analysis and application of the function and geo-visualization. Functions of Web topographic info-map include a spatial analysis, enlargement and minimization, movement, landuse information, user-controling 3 dimension map, landform cross-section analysis, shortest path analysis. The web system adopts SVG(scalable vector graphics), MYSQL, PHP, XML for mapping. SVG has open source policy, so everyone can use it, as well, it is effective on flexible database linkage, cartographic representation. 3D map is intended to represent 3D map by user-controlled sunshine putting pixel opacity by elevation values after making DEM. Landform is designed to show a cross-section analysis and statistics by retrieving height information from database engine with clicking two points on the map. Shortest path analysis within regions uses Dijkstra's algorithm. Near future, resultantly, the area of WebGIS will have to meet more social demands for use-created geo-information and application, so more researches are needed to be web mapping more applicable for users.
저궤도 관측용 다중 카메라를 통해 고해상도 위성을 제공할 수 있으며, 지도 제작이나 환경, 농업, 해양 지역 모니터링 등의 목적으로 사용될 수 있다. 특히 항공촬영 및 지구 관측을 통해 수치표고모델(DEM) 추출을 함으로써 촬영지역의 고도정보를 포함하는 입체영상을 얻는데 유용하다. 또한, 달 관측을 위한 관측위성에 장착할 경우 달 표면의 지형을 정밀하게 얻어내어 달표면 고도 지형 지도제작 및 향후 달 탐사선을 통한 달 탐사 시 탐사지역 선정에 필요한 정보를 제공할 수 있다. 다중 카메라를 포함한 탑재체 시스템은 크게 광학부와 카메라 전자부로 구성된다. 광학부에서는 입체촬영 및 줌인이 가능한 광학계를 제공하며, 카메라 전자부에서는 광학계를 통해 검출기로 입사되는 빛에너지를 전자신호로 변환하고, 이를 카메라 전자부 영상출력 형식으로 변환하게 된다. 특히, 다중카메라를 각각 제어하기 위한 정밀제어로직, 다양한 촬영 지원 모드, 다중카메라 영상자료 및 영상처리를 위한 추가적인 영상정보를 제공한다. 본 논문에서는 저궤도 관측용 다중 카메라를 이용한 다양한 활용에 따른 각 모드별 성능분석방법을 제안한다. 이를 위해 각 촬영조건에 따라 필요한 파라미터를 분석하고 실제 활용시 예상되는 성능을 분석해 본다. 또한 다중카메라를 통해 얻어진 영상을 처리하는데 필요한 처리 과정 및 처리된 영상을 활용하는 방법을 제시한다. 특히 다중 카메라 촬영을 통해 얻어진 영상데이터의 특성을 알아보고, 이를 보정 및 처리하기 위해 필요한 추가 적인 정보, 영상파라미터, 처리 단계 및 최종결과물을 검증하는 방법을 제시한다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.6
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pp.525-533
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2019
There are two feature collection methods in digital mapping using the UAV (Unmanned Aerial Vehicle) Photogrammetry: vectorization and stereo plotting. In vectorization, planar information is extracted from orthomosaics and elevation value obtained from a DSM (Digital Surface Model) or a DEM (Digital Elevation Model). However, the exact determination of the positional accuracy of 3D features such as ground facilities and buildings is very ambiguous, because the accuracy of vectorizing results has been mainly analyzed using only check points placed on the ground. Thus, this study aims to review the possibility of 3D spatial information acquisition and digital map production of vectorization by analyzing the corner point coordinates of different layers as well as check points. To this end, images were taken by a Phantom 4 (DJI) with 3.6 cm of GSD (Ground Sample Distance) at altitude of 90 m. The outcomes indicate that the horizontal RMSE (Root Mean Square Error) of vectorization method is 0.045 cm, which was calculated from residuals at check point compared with those of the field survey results. It is therefore possible to produce a digital topographic (plane) map of 1:1,000 scale using ortho images. On the other hand, the three-dimensional accuracy of vectorization was 0.068~0.162 m in horizontal and 0.090~1.840 m in vertical RMSE. It is thus difficult to obtain 3D spatial information and 1:1,000 digital map production by using vectorization due to a large error in elevation.
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 레이저 광선을 주사하여 목표물에 도달하는 시간측정을 바탕으로 x, y, z 좌표의 고밀도의 정밀한 점 자료를 획득하며, 도시 지역의 형상 추출, 수치고도모델 제작 및 산림 지역에서 수고 측정 등의 생태학적인 분야에 이르기까지 그 활용분야가 점차로 증대되고 있다. 이 연구에서는 LiDAR 시스템이 목표물에서 반사되어 들어오는 신호(return)를 여러 번에 걸쳐 나누어 기록하는 자료를 이용하여 수목의 수관층 및 하층 식생 등으로 복잡한 구조를 보이는 산림지역에서 LiDAR 신호가 투과되는 특성을 이용한 지수를 계산하였다. 수관점유율과 관련성을 보이는 지수는 향후 엽면적지수(LAI)와의 객관적인 관계를 규명하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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