영상 기하보정은 여러 가지 데이터의 조합으로부터 얻어질 수 있는 영상 분석 작업에 매우 중요한 전처리 과정 중 하나다. 본 연구는 최근 평면 영상간 기하보정에 많이 사용하고 있는 SIFT 기법을 적용하여, 다양한 해상도를 가진 위성영상의 자동 기하보정을 수행하는데 초점을 맞추고 있다. 2차원 영상의 조건을 만족하기 위해 기복변위의 영향이 상대적으로 적은 중 저해상도 위성영상의 기하보정을 수행하였으며, 다양한 해상도 영상을 조합함으로써 공간해상도의 차이를 보이는 영상의 기하보정에 SIFT 기법을 적용할 수 있는지를 실험하였다. 결과를 통해, SIFT 기법이 기존의 상관계수를 이용하여 특징점의 정합을 수행하는 방법에 비해 높은 정합률을 나타냈으며, 추출된 정합쌍을 자동 영상 기하보정에 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
이 논문에서는 1m 해상도 위성영상에서 관측할 수 있는 여러 인공지물 중에서 아파트 및 산업용 건물 등, 비교적 중대형이고 사각형 형태인 건물들을 반자동으로 추출하기 위한 알고리즘을 소개한다. 기존에 연구된 건물추출을 위한 방식으로는 Perceptual Grouping, 스테레오 분석, LIDAR 센서 등에서 얻은 3 차원 정보를 이용하는 방식 등이 있다. 여기서는 단일영상 만을 이용하여 반자동으로 건물을 추출하는 알고리즘을 제안한다 이 알고리즘은 먼저 영상으로부터 라인을 추출한 후, 라인분석을 통하여 건물의 위치와 방향을 결정하고, 탬플릿 정합을 이용하여 이를 개선한다. 그리고 자동으로 추출된 건물외각선에 포함된 오류를 제거하기 위하여 수동편집 단계를 수행한다. 또한 먼저 수행한 건물추출 결과를 활용하여 주변에 유사한 형태의 건물외각선을 빠르게 추출하기 위해 기존에 추출된 건물 외각선 Polygon 을 탬플릿으로 정의하고 정합을 수행하여 건물 외각선을 추출한다. 개발된 알고리즘은 기존의 다른 방식들에 비해 추가적인 영상이나 정보를 요구하지 않고도 빠른 시간에 정확한 사각형형태의 건물을 추출할 수 있었다.
다양한 지구관측위성으로부터 획득된 윈격탐사 자료들은 맴핑 환경모니터링, 재난 관리,도심 모니터링등과 같은 다양한 분야의 정보를 생성하고 분석하는데 많은 잠재력을 가지고 있다. 특별히 고해상도 위성영상의 경우 도심 지역의 다양한 정보를 손쉽게 파악이 가능하며, 이를 기반으로 효과적인 도심 관리 및 시설 투자가 이루어 질 수 있다 그러나 이러한 고해상도 위성영상의 경우 공간 해상력은 매우 좋으나분광해상력 측면에서는 많은 한계를 보이고 있는 단점을 가지고 있다 이를 보완하기 위한 방법으로 고해상도 흑백모드영상과 중${\cdot}$ 저해상도 다중분광영상 혹은 초분광영상간 영상 합성기법을 통해 분광 능력의 향상을 도모하는 기법들이 연구되어져 왔으며보다 최적의 결과를 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다 본 연구에서는 이러한 영상융합결과의 향상을 위한 방법으로 객체기반 단위의 영상합성 방법을 제시하였으벽이 결과와 화소기반 영상융합 결과와의 비교${\cdot}$ 분석도 수행해 보았다. 이를 위해 Landsat-7 ETM+ 혹백영상과 Hyperion 초분광영상을 실험대상으로 선정하여 분석하였으벽 대표적인 영상융합방법인 PCA 융합기법을 활용하였다.
지적 측량분야에서의 위성영상의 활용사례는 거의 전무한 상태이며, 그 이유로는 여러 가지가 있겠으나, 무엇보다 위성영상의 해상도가 낮음이 가장 큰 이유라 할 수 있다. 하지만 저렴한 비용으로 넓은 지역을 단시간에 분석, 다양한 정보를 얻을 수 있는 큰 장점 등으로 인하여 앞으로의 그 활용가치는 매우 크다 할 수 있다. 본 연구에서는 IKONOS영상을 이용하여 지적재조사 측량에 적용 가능성을 알아보기 위해 실험한 결과 다음과 같은 연구성과를 얻었다. 먼저, 수치지적도와 IKONOS 영상을 중첩하여 도심지의 건물들을 검사점으로 오차를 측정한 결과 X방향으로 평균 2.77m, Y방향으로 평균 1.58m가 발생하였고 본 연구에서 활용한 영상이 나타내는 면적을 기준으로 개략적인 비용을 산출해 본 결과 위성영상 $6km{\times}5km$의 소요비용이 260,117,000원 정도로 나타났고, 총 소요비용 중 영상의 재료비 비용이 상당히 낮게 차지한다는 장점이 있었다. 그리고 위성영상 기술은 앞으로 많은 발전이 있을 것으로 판단되어 정확도는 더욱더 향상될 것이다. 현재로서는 위성영상을 지적재조사 측량 방법으로 정립하기에는 한계가 있다고 본다. 다만, 지상측량 방법으로 측량이 곤란한 지역 즉, 접근이 제한되는 지역의 사전 정보 정보를 획득하는 수단이나 현황을 참고하는 수준정도로서는 충분한 활용 가능성이 있을 것으로 판단된다.
기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.
우리나라는 1960년대부터 산업발전과 함께, 급속한 도시화가 이루어졌다. 현재 활용 가능한 위성영상은 1975년 이후에 얻어진 영상이기 때문에 미국에서 1995년 일반에 공개된 DSI (Declassified Satellite Imagery) 영상은 1960년대 한반도의 지형정보를 제공하는 유일한 위성영상 자료이며 DSI 중 해상포가 2m 급에 이르는 CORONA 영상은 도시, 산림 환경의 변화를 탐지하는데 매우 유용하다. 본 논문에서의 과거의 한반도를 영상지도로 만들기 위해 모자이크 영상을 제작하였으며 모자이크 영상을 제작하기 위한 기하보정 방법에 대해 비교 분석하였다. 또한 최근 공개된 KH-9 영상을 기하보정하고 정확도를 분석하였다.
해상도 위성영상은 항공영상에 비해 광범위한 지역의 최신 정보를 취득할 수 있고, 수치지도의 갱신주기를 단축시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 특히, 최근에는 고해상도 위성영상이 일반인에게 공개되고 상업적으로 이용이 가능해 짐에 따라 위성영상으로부터 도로, 건물 등과 같은 인공지물에 관한 정보를 자동으로 추출하고, 수치지도제작 및 갱신과 지형공간정보체계에서 자료기반으로 활용하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 1m의 공간해상도를 가지는 IKONOS 위성의 수치정사영상에서 인공지물중 도시지역에서 많은 분포를 나타내고 있으며, 빠른 갱신주기를 필요로 하는 건물에 대하여 자동으로 추출할 수 있는 처리기법을 정립하고, 알고리즘을 개발하였다. 연구결과 전체 건물중 72%를 자동 추출할 수 있었으며, 대상영상과 중첩, 대상지역의 수치지도 및 수동으로 도화한 결과와 비교함으로써 오류발생의 경향을 분석하고, 본 연구에서 제시한 기법이 건물의 자동 추출에 비교적 양호한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
최근 기후변화로 인한 집중홍우 등으로 홍수 등 재난이 증가하고 있으며, 이를 과학적으로 조사하고 분석하기에는 공간적으로 범위가 넓다. 특히, 미계측유역은 자료를 수집하고 정량적으로 분석 및 예측하는 데에는 한계가 많은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 자료를 활용하여, 하천폭, 수면경사, 수위 등 자료를 추출하고, 이를 유량조사를 수행한 지점의 자료와 비교하여 수리 기하적 상관성을 분석하였다. 특히, 하도특성을 고려하여 중·하류로 구분하고 유량과 수리기하 학의 관계를 분석하였다. 위성영상 중 취득이 용이한 Sentinel 자료를 선별하여 수리특성인자를 추출하였다. 영상자료의 해상도가 20 m이며, 자료의 한계에 따른 하천폭, 경사, 수위에 대한 유효 기준을 제시하고 경사가 완만하고 하폭이 넓은 대하천에 적용하였다. 그리고, 하천수리인자 특성을 입력변수로 하는 유량을 추정하기 위한 회귀모형을 구축하고, 모의유량과 실측유량을 비교하여 그 적용성을 평가하였다. 개발된 모형은 규모가 유사한 시험유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 본 연구를 통해 주요하천의 수리기하 특성을 통계화하고 유량과의 특성을 도출하여 국내하천의 특성을 범주화 할 수 있었고, 미계측 유역에서의 유량을 원격탐사와 같은 간접적인 방법을 통해 추정하고 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
위성 영상 품질 인자들 중에서 위성 영상 탑재체에 의해 결정되는 인자들의 특성을 조사하였고 그들의 특성을 연구하였다. 위성 영상은 일차적으로 위성영상탑재체에 의해 생성되므로 위성 영상의 품질은 위성영상탑재체의 성능에 크게 의존한다. 따라서 위성 영상품질 인자로서 탑재체 성능 인자를 고려하여야 한다. 탑재체 성능 인자는 대략적으로 관측파장대역(Spectral Band), 지상화소거리(Ground Sample Distance: GSD) 결정 인자, 관측폭 결정 인자, 탑재체 Modulation Transfer Function (MTF), 탑재체 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio: SNR), 여러 탑재체 복사 응답 특성 인자, Pixel Registration, 탑재체 보정 등이 있다.
1999년도에 최초의 원격탐사용 국적위성인 다목적 실용위성 1호기가 발사된다. 이 위성에는 해상도 7m영상을 촬영할 수 있는 EOC 카메라가 탑재될 예정이며 이 위성의 주 임무는 이러한 EOC 카메라를 이용하여 1:25,000 축적의 지도제작이 가능한 한반도 전역의 스테레오 영상을 취득하는 것이다. 이 주임무를 위해 EOC 영상으로부터 1:25,000 축적지도제작의 가능성 확인 및 관련 소요기술 개발을 위한 연구과제가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 그중에서 특히 EOC 영상으로부터 수치표고모형을 추출하는 문제에 관하여 논의하고자 한다. 먼저 위성영상으로부터 수치표고모형을 제작하는 시스템의 개발에 있어 요구되는 사항들에 관하여 논의한다. 또한 이를 위하여 현재 진행 중인 시스템 개발상태를 보고하고 개발과정에서 수행한 각종 알고리즘들의 성능평가 및 결론을 논의한다. 그리고 SPOT 위성영상을 이용, 상용 소프트웨어와 개발 중인 시스템에서 추출한 수치표고모형을 비교하여 개발 중인 시스템의 성능을 중간진단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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