The aim of this research is comparing the existing approximation models (e.g. Affine Transformation and Direct Linear Transformation) with Rational Function Model as a substitute of rigorous sensor model of linear array scanner, especially push-broom sensor. To do so, this research investigates the mathematical model of each approximation method. This is followed by the assessments of accuracy of transformation from object space to image space by using simulated data generated by collinearity equations which incorporate or depict the physical aspects of linear array sensor.
Degradation of image caused by relative motion between the object and the imaging system (like a camera with its platform) is detrimental to precision photogrammetry. Principal modes of relative motion are identified. The discussion is, however, concentrated on the systematic motions, translatory and rotatory. Various analogical approaches of compensating for the image motion are cited. An analytical-computational approach is presented. This one considers the relationship of transformation bet ween the image and the object, known as the collinearity condition. The standard forms of collinearity condition equations are presented. Augmentation of these equations with regard to both translatory and rotatory motions are expounded. With ever increasing use of high speed computers (as well as analytical plotters in the realm of photogrammetry), this approach seems to be more costeffective and seems to yield better precision in the long run than other approaches that concentrate on analogical corrections to the image itself.
In the mid 90's, the U.S. government released images acquired by the first generation of photo reconnaissance satellite missions between 1960 and 1972. The Declassified Intelligent Satellite Photographs (DISP) from the Corona mission are of high quality with an astounding ground resolution of about 2 m. The KH-4A panoramic camera system employed a scan angle of $70^{\circ}$ that produces film strips with a dimension of $55\;mm\;{\times}\;757\;mm$. Since GPS/INS did not exist at the time of data acquisition, the exterior orientation must be established in the traditional way by using control information and the interior orientation of the camera. Detailed information about the camera is not available, however. For reconstructing points in object space from DISP imagery to an accuracy that is comparable to high resolution (a few meters), a precise camera model is essential. This paper is concerned with the derivation of a rigorous mathematical model for the KH-4A/B panoramic camera. The proposed model is compared with generic sensor models, such as affine transformation and rational functions. The paper concludes with experimental results concerning the precision of reconstructed points in object space. The rigorous mathematical panoramic camera model for the KH-4A camera system is based on extended collinearity equations assuming that the satellite trajectory during one scan is smooth and the attitude remains unchanged. As a result, the collinearity equations express the perspective center as a function of the scan time. With the known satellite velocity this will translate into a shift along-track. Therefore, the exterior orientation contains seven parameters to be estimated. The reconstruction of object points can now be performed with the exterior orientation parameters, either by intersecting bundle rays with a known surface or by using the stereoscopic KH-4A arrangement with fore and aft cameras mounted an angle of $30^{\circ}$.
회전식 라인 카메라로 취득한 전방위 영상을 실내 공간정보 서비스에 활용하려면 취득한 영상을 실내 좌표계를 기준으로 정교하게 참조할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 실내 전방위 영상의 외부표정요소 - 취득한 시점의 카메라의 위치와 자세를 정확하게 추정 할 수 있는 지오레퍼런싱 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 회전식 라인 카메라를 기하학적으로 모델링하여 전방위 영상에 대한 공선방정식을 유도한다. 실내 기준점을 공선방정식에 적용하여 실내 전방위 영상의 외부표정요소를 추정한다. 실측데이터에 적용한 결과 외부표정요소의 위치는 1.4mm의 정밀도로, 자세는 $0.05^{\circ}$의 정밀도로 추정할 수 있었다. 수평방향으로 약3픽셀, 수직방향으로 약 10픽셀 정도의 잔차가 남아 있었다. 특히 수직방향으로는 렌즈의 왜곡에 의한 시스템적 오차가 포함되어 있는 것으로 분석되었고 이는 카메라 캘리브레이션을 통해 제거되야 할 것으로 판단된다. 제시된 방법을 이용하여 정밀하게 지오레퍼런싱된 전방위 영상으로부터 고해상도 실내 3차원 모델을 생성하고 이에 기반한 정교한 증강현실 서비스가 가능할 것으로 기대된다.
안전분리 비행시험에서 사진계측 기법을 이용하여 분리되는 외부장착물의 분리특성을 분석하였다. 한 대의 카메라를 사용하여 6자유도를 해석할 수 있는 기법을 적용하였으며, 사진계측의 이론적인 배경과 MIL-HDBK-1763에서 제시하는 내용을 토대로 계측 요구조건을 정립하고 비행시험에 적용하여 분리궤적을 추출하였다. 사진계측의 오차에 영향을 주는 입력변수들의 불확실성을 경험에 의해 추정하였으며, 각각의 입력변수들에 의한 궤적오차를 고려하여 분리안전성을 분석하였다.
This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1cm, ${\pm}$24.7cm, ${\pm}$35.9cm, respectively.
This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were ${\pm}$8.1㎝, ${\pm}$24.7㎝, ${\pm}$35.9㎝, respectively.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.267-275
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2013
데이터 마이닝 기법들 중에서도 연관성 규칙은 가장 최근에 개발된 기법으로 대용량 데이터베이스에서 각 항목들 간의 관련성을 찾아내며, 두 항목간의 관계를 명확히 수치화함으로써 두 개 이상의 항목간의 관련성을 표시하여 주기 때문에 현장에서 직접 적용이 가능하다. 일반적으로 연관성 규칙 생성 여부를 판단할 때, 각 항목간의 연관성을 반영하는 기준인 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 측도를 활용하게 된다. 실제적으로 연관성 규칙의 수를 결정하기 위해서는 이들 흥미도 측도들의 평가기준을 정하기 위해 반복적으로 조정 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연관성 평가기준 모두를 일반적으로 많이 활용되고 있는 비선형 회귀모형에 적용하여 연관성 규칙의 수를 추정하는 방안을 강구하였다. 또한 분산팽창계수를 이용하여 다중공선성 문제를 진단하는 동시에 분산분석 결과와 수정 결정계수를 이용하여 각 모형의 기여도를 비교하여 가장 바람직한 회귀 모형을 구하였다.
한강의 홍수예경보에 자주 사용되고 있는 저류함수법은 강우-유출관계의 비선형성을 고려한 적용성이 뛰어난 모형이지만, 우리나라의 지형특성을 고려한 매개변수 산정식이 존재하지 않아 실무에서 유역별, 사상별 매개변수 추정에 많은 노력과 시간을 투자하고 있는 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용하여 한강유역의 저류함수법 매개변수를 계산하기 위한 공식을 유도하여 저류함수법의 적용성을 높이고자 하였다. 상관분석을 통하여 다중회귀분석의 독립변수로는 유역의 유역면적, 하천경사, 유로연장이 사용되도록 결정되었으며, 다중공선성을 가지고 있는 독립변수들을 제거하고, 독립변수의 수를 달리하면서 한강유역 내 30개 소유역에 대해 일반화된 매개변수 산정식을 유도하였다. 제안된 회귀식은 모형의 개발에 사용되지 않은 한강유역 내 다른 지점인 문막수위표의 강우에 적용하여 그 적용성을 검증하였다. 제안된 회귀식을 한강공식이라고 명하고, 이는 한강유역 내에 홍수예경보나 유출계산에 저류함수법 적용 시 유용한 자료로 활용하고자 하였다.
우리나라는 1960년대부터 급속한 도시화가 이루어졌으나, 현재까지 활용되어온 위성영상들은 1970년대 이후에 얻어진 영상들이기 때문에 과거 1960년대 한반도 지역의 지형정보를 제공해 줄 수 있는 자료가 거의 없다. 최근에 일반인에게 공개된 CORONA 영상은 과거 1960년대의 한반도 지형정보를 고해상도 및 광역적 범위로 제공할 수 있는 영상으로써, 도시, 산림, 환경 등 여러 분야의 변화탐지 자료로 활용성이 크다. 본 연구에서는 1960년대의 CORONA 영상을 이용한 과거 한반도 지역 모자이크 영상의 제작을 목적으로 하였으며, 이를 위하여 기하보정 방법으로 1차, 2차, 3차 다항식과 변형된 공선조건식에 대한 정확도를 평가하였다. 정확도를 평가한 결과 엄밀식의 정확도가 가장 높았으나 지상 기준점 취득의 문제로 인해 20개의 기준점을 사용한 2차 다항식으로 기하보정을 수행한 후 한반도 모자이크 영상을 제작하는 것이 효율적이라는 결론을 얻었다. 이를 바탕으로 1960년대 한반도 지역을 모두 포함하는 CORONA 모자이크 영상을 생성하였으며, 생성된 모자이크 영상은 도시계획이나 변화탐지와 같은 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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