본 논문에서는 영상의 대각선 정보를 이용하여 원영상의 왜곡이나 성능저하 없이 해상도를 1.4배 증가시킬 수 있는 기술 및 기법에 대해 논하고자 한다. 적용된 방법은 영상을 45도 돌리지 않고도 인접한 4점의 영상정보를 이용하여 카메라의 특성에 맞게 확대 및 재배열을 함으로써, 영상을 실제로 45도 돌리는 것과 동일한 물리적 개념을 적용할 수 있고, 원 영상의 왜곡이나 성능 저하 없이 해상도를 1.4배 증가시킬 수 있는 구체적 실현 방법 및 이에 대한 실증이다.
소형 무인항공기가 발달함에 따라 영상센서의 활용이 증가하였다. 특히 발전된 컴퓨팅 파워와 소형화된 영상센서의 발달로 무겁고 값비싼 레이더 장비의 기술을 영상센서로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 영상 이동표적표시(Moving Target Indication MTI) 기법은 이런 시대의 흐름에 따라 발달된 기술이며 현재 미군의 소형무인항공기 RQ-11 Raven에 상용화 되었다. 본 논문에서는 소형 무인항공기용 영상 MTI 기법의 원리를 설명하고 영상 MTI에서 주로 사용하는 카메라 운동 보 정 기법인 매개변수/비매개변수 방식의 영상정합의 접근법을 위주로 설명하였다. 또한 소형 무인항공기용 영상감시시스템 구현에서 가장 큰 문제점인 시차/항공기 진동 보정에 대한 진행 중인 연구논문도 소개하였다.
최근 가상도시, 위치기반시스템 등 여러 분야에서 도심지역의 고해상도 DSM의 수요가 증가하고 있다. 고해상도 DSM을 획득하는데 항공 라이다 측량은 가장 효율적이고 경제적인 방법으로 인정받고 있다. 그러나 레이저 펄스는 도시건물의 모서리와 코너보다는 주로 표면에서 반사되기 때문에 일반적으로 라이다 DSM은 명확한 수직 breakline을 포함하기 힘들다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터와 항공영상의 결합을 통해서 고품질의 도시지역 DSM을 생성하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 (1) 서로 다른 두 센서에서 획득된 라이다 데이터와 영상의 기하 정합, (2) 라이다 데이터를 이용한 영상정합, (3) 영상정합을 통해 획득된 지상점과 라이다 데이터를 이용한 DSM 생성순으로 이루어진다. 영상 정합을 위한 지상점의 초기값으로 대상지의 평균고도를 높이로 사용하는 것이 아니라 라이다 데이터로부터 얻어진 높이를 사용한다면 영상 정합이 아주 정밀하게 이루어 질 수 있다. 이와 함께 정합된 영상으로부터 얻어진 지상점은 라이다 데이터 보다 더 높은 밀도를 갖게 된다. 따라서 DSM 생성을 위한 격자에 라이다 데이터와 영상정합의 결과로 얻어진 지상점 모두를 내삽에 이용하여 DSM을 생성하고자 한다.
본 연구에서는 무인항공영상의 품질 평가를 위해 공간해상도 검정 방법 중 하나인 MTF(Modulation Transfer Function)를 Circular target을 이용하여 평가하는 방안을 제시하고, MATLAB GUI 기반 해상도 분석 Tool을 제작하여 무인항공영상 품질의 신뢰도와 작업의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 무인항공기체인 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체는 80m, 120m, 150m, Matrice 600(iXM-100)기체는 150m, 200m, 400m의 서로 다른 고도에서 촬영하였으며, 유인항공영상과 비교를 위해 UltraCAM Eagle Mark 2 센서로 비행고도 1000m에서 영상을 촬영하여 MTF를 비교하였다. 연구 결과 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체의 ${\sigma}MTFs$ 수치는 촬영고도에 따라 0.431, 0.524, 0.699, Matrice 600(iXM-100)기체의 ${\sigma}MTFs$ 수치는 촬영고도에 따라 0.332, 0.393, 0.631의 결과를 나타내어 촬영고도가 높아질수록 영상의 품질이 낮아짐을 알 수 있었다. 동일한 고도인 150m의 경우 탑재된 카메라의 성능이 높은 Matrice 600(iXM-100)기체의 영상품질이 매우 높은 결과를 나타내어 카메라의 성능이 영상의 품질에 미치는 영향을 확인할 수 있었다. 또한, UltraCAM Eagle Mark 2 센서를 탑재한 유인항공영상의 ${\sigma}MTF$ 수치는 높은 비행고도로 인하여 0.711의 결과를 나타내어 모든 무인항공영상의 품질보다 낮은 결과를 나타내었다. 하지만 DJI Phantom 4 Pro(FC 6310)기체의 150m 고도에서 촬영한 무인항공영상에서 ${\sigma}MTF$ 수치는 0.699의 결과를 나타내어 유인항공영상의 품질과 거의 비슷한 결과를 나타내었다.
본 연구는 분광학적 분석을 통하여 항공영상과 지상영상간 대응관계를 구성하는 파라미터를 추정하고 검증한다. 이를 위하여 기존에 존재하는 위성사진이나 항공사진 자료를 이용하여 두 지역을 설정하고 동일한 지역을 지상에서 촬영하여 영상간에 분광학적 상관분석을 하였다. 연구에 쓰인 연직영상은 경북대 주변 디지털 항공사진을 이용하였으며 지상관측 사진은 Sony DSC-F828 DSLR 카메라를 사용하여 동일한 지역을 촬영하여 분석하였다. 영상 내 상호대응패치를 설정하여 각 패치내 영상의 그 레이값, RGB값의 분산, 평균, 표준편차를 통계학적으로 산출하고 이들로부터 항공사진과 지상사진의 패치간의 분광학적 상관관계를 선형관계로 모델링하고 검증패치에 적용하여 모델링의 성능을 평가하였다.
현재 지형공간정보체계의 기본지도 자료 층을 생성하는 방법으로 기존도면을 수치화 하는 방법과 감지기로부터 영상을 취득하여 전산기로 자료편집을 하는 해석도화방법이 사용되고 있다. 그러나, 해석도화방법과 기존도면을 디지타이징하는 방법은 기술적으로 훨씬 복잡하고, 사용장비 및 작업공정면에서 많은 비용과 시간이 소요되는 단점을 가진다. 본 연구에서는 광양지역을 촬영한 항공사진에서 주거지와 교외의 농경지로 구분하여 대상지역을 선정하였으며, 항공사진 촬영축척은 1/6,000이었다. 항공사진을 스캐너로 주사하여 수치항공영상을 생성한 후, 히스토그램 균등화의 영상처리기법을 적용하여 영상의 질을 개선하고, 개선된 영상에 임케값 방법과 경계추출기법을 적용하므로써 지형공간정보체계 자료기반의 자료층을 자동갱신하는 방법을 개발하였다. 또한, 영상분할기법을 이용하여 얻은 영상, 원 영상 및 히스토그램의 처리결과로 얻은 영상의 특성들을 비교 분석하였다. 본 연구를 통한 영상분할기법으로 지형공간정보체계의 자료기반에 관한 자료층 제작의 연산법을 정립하므로써 지형공간정보체계를 신속하고 경제적으로 처리할 수 있음을 입증할 수 있었다.
부산직할시 강서구 대저동지역의 항공사진을 축척 1,200 항공측량지도를 이용하여 수치영상접합을 하였다. 공간보간은 2차 affine변환을 하며 TM좌표계로 변환하였고, 강도보간은 양선형보간을 하여 밝기값을 변환하였다. 이를 통하여 항공사전과 인공위성영상을 동일한 좌표계에 배치할 수 있으며 인공위성영상과 항공사진영상을 상호 비교하였다. 초기단계에 분류갯수 결정, 분류값획득, 여과후 검정과정를 용이하게 할 수 있었고 결과추적 및 추론이 가능하였다.
고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 자동 정밀 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 정밀기하보정을 위한 지상기준점(ground control point, GCP)을 수집하는 방법 중 하나로 항공정사영상과 같은 영상지도의 일부를 추출한 칩(chip) 영상을 이용하는 것을 들 수 있고, 영상 정합 기법을 이용하여 자동화할 수 있다. 이 때 통합기준점과 같이 기존에 측량이 이루어진 지상기준점을 대상으로 칩 영상을 제작하는 경우 개수의 제한으로 영상 정합 성공률의 중요성이 증가한다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3A 영상과 항공정사영상 기반 지상 기준점 칩 영상 간 정합 성공률을 향상시키기 위한 방법을 제시하는 것이다. 이를 위하여 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상, 다중분광(multispectral, MS) 영상, 융합(pansharpening, PS) 영상과 항공정사영상의 각 밴드 조합에 대해 영상 정합을 실시하고 성공률을 비교하였다. 그 결과 주로 사용되고 있는 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용할 때 약 10-30%의 영상 정합 성공률이 융합 영상을 이용할 때 약 40-50%로 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3A 위성영상과 항공정사영상의 정합에 있어 융합 영상을 사용하는 것이 정합 성공률을 향상시키는데 도움이 되는 것으로 판단된다.
최근 국내의 항공디지털카메라 영상의 도입 및 공급이 현실화됨에 따라 정사영상 및 수치지도를 포함한 지리정보제작에 많은 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 항공디지털사진의 정사영상을 제작하여 수치지도를 갱신하는 방법을 제시하고자 하였다. GPS 측량성과를 이용하여 기하보정을 수행하고, 항공 Lidar DEM을 이용하여 정사영상을 제작하였으며, GPS측량성과를 이용하여 절대위치정확도평가, 수치지도의 건물레이어에 대해서는 1/1,000 수치지도를 이용하여 상대위치정확도평가를 수행하였다. 정사영상에 대한 정확도 평가결과, RMSE가 X, Y방향으로 각각 ${\pm}0.076m,\;{\pm}0.294m$가 발생하였으며, 수치지도에 대한 정확도 평가결과, RMSE가 X, Y방향으로 각각 ${\pm}0.250m,\;{\pm}0.210m$이 발생하였으므로, 항공디지털사진의 정사영상을 이용한 수치지도의 건물레이어 갱신결과는 국토지리정보원 규정의 허용오차 이내였으므로, 향후 기본지리정보 구축은 물론 지자체의 GIS사업 및 다양한 분야에 활용할 수 있다.
최근 기상이변과 예상치 못한 지각변동으로 인해 발생하는 재해의 빈도가 증가하고 있고 그 규모 또한 커지고 있는 상황에서 보다 신속하고 정확한 피해현황 조사 및 분석을 가능하게 한 GIS, IT, 원격탐사 등 영상공간정보와 첨단기술을 활용하여 재해정보체계 구축에 주요 관심사가 되고 있다. 위성영상은 항공사진과 더불어 지표면의 변화를 신속하고 주기적으로 관찰할 수 있다는 장점을 가지고 있으며, 이를 통해 효율적인 재해 관리와 복구 대책 수립이 요구되며 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 경상북도 봉화지역의 재해대장에 기록된 피해유형 및 피해규모를 현장에서 직접 답사하여 실제 피해현장을 파악하였으며, 피해 전 항공영상과 피해 후 아리랑 2호 위성영상을 확보하여 영상처리 및 분석을 통해 피해식별가능 여부와 피해 현황별 피해규모를 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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