In this study, for efficient replacemen of sensor modelling of high-resolution satellite imagery, image segmentation method is applied to the test area of the SPOT-3 satellite imagery. After that, a third-order polynomial model in the sectioned area is compared with the RFM which is to the entire in the test area. As results, plane error of the third-order polynomial model is lower(approximately 0.8m) than that of RFM. On the other hand, height error of RFM is lower(approximately 1.0m).
Satellite captures images periodically and economically over the area wider than aerial photographs, and reconnaissance to unapproachable area. For these advantages, mapping using high resolution satellite image has high potentials of marketability and development. Therefore, utilization of satellite image in mapping and GIS is expected to be growing and research on describable feature, positional accuracy and, possible mapping scale is urgently needed. This research presented that Quick Bird orthoimage could be used to update digital map on a scale of 1:5,000. Quick Bird image was corrected geometrically based on ground control points. DEM was generated using height data of digital topographic map. The orthoimge was produced by digital differential rectification based on DEM which was generated using height data of digital topographic map(scale 1;5,000 and 1;1,000). When the digital topographic map was overlaid with the orthoimage, it was very easy to find changed region or new features builded after the map compiled.
The application of the aerial images are to find the 3-D elevations. Image matching techniques such as Multi-resolution techniques, WCC (Weighted Cross-Correlation), NSSR (Narrow Search Sub-pixel Registration) that we know robustly apply to images which have enough features. But the method is not adaptive in images which have not enough features due to increasing of disparity errors. In this paper, we propose Disparity Interpolation that decrease disparity errors occurring in the area where images have not enough features. By using real aerial images we compare the result from existing image matching techniques to the result from proposed method.
한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
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pp.73-81
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2004
National Geographic Information Institute (NGII) in Korea, through National Geographic Information System (NGIS) Program, has prepared to generate and disseminate digital elevation data for Korea. This is a pilot research to propose a policy for generation, maintenance, and supply of Korea Digital Elevation Data (KDED). Customer demands for accuracy and resolution of DEM was surveyed through questionnaire. In order to investigate the quality, the technical efficiency and the production cost, a tentative DEM in a small test site was generated based on digital topographic maps (original paper map scale 1 :5,000), analytical plotter, and LIDAR. Accuracy standard for KDED was derived based on source data and generation methods. As results of this research, we recommend uniformly spaced grid model for KDED. Its preferable grid space is 5m in urban and its vicinity; and 10m in field and mountainous area. LIDAR has been valuated as a proper KDED generation method fulfilling customers demand for the accuracy.
KOMPSAT-2와 같은 고해상 위성영상은 대상영역의 3차원 위치결정을 위하여 RPC(Rational Polynomial Coefficient)가 포함된 자료를 제공한다. 그러나 RPC로 계산된 영상기하는 일정량의 편이(systematic errors)를 지니고 있는 상태이며, 이를 보정하기 위해서는 수 개 이상의 지상기준점(ground control point)이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상기준점 없이 입체영상(stereo pair)과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 사이의 대응점(tie point)만을 이용하여 자동으로 영상 기하를 보정하는 효과적인 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 4가지 단계를 포함 한다: 1) 대응점 추출, 2) 대응점에 대한 지상좌표 결정, 3) SRTM DEM을 이용한 지상좌표의 보정, 4) RPC 보정 모델의 파라미터 결정. 우리는 KOMPSAT-2 입체영상을 이용하여 제안된 방법의 성과를 입증하였다. 검사점(check point)을 통해 계산된 RMSE(Root Mean Square Error)는 X와 Y, Z방향으로 각각 약 3.55 m, 9.70 m, 3.58 m를 나타냈다. 이는 SRTM DEM을 이용하여 RPC가 지닌 편이를 X, Y 및 Z 모든방향에 대하여 10 m이내의 정확도로 자동보정할 수 있다는 것을 의미한다.
고해상도 위성영상으로부터 수치고도자료와 정사영상을 생성하기 위해서는 센서모델을 수립해야 한다. 센서모델 수립에 필요한 지상기준점은 실측을 통해서 획득할 수 있지만, 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 연구에서는 기존의 정사영상과 위성영상 간의 정합을 통해서 얻은 지상좌표와 그에 대응하는 높이를 Digital Terrain Elevation(DTED) Level 2 자료로부터 추출하여 IKONOS 위성영상 센서모델을 수립하기 위한 기준점을 획득하였다. 획득한 기준점으로 IKONOS 센서 모델을 수립하고 그 결과를 분석하여 이로부터 추출한 기준점이 IKONOS 위성영상의 센서모델 수립에 적합한지 여부를 알아보았다. 본 연구를 위해서 사용된 DTED Level 2는 공간해상도가 약30m이고, 절대 수평 정확도는 원형오차로 23m(WGS84 기준)이하이고 절대 수직 정확도가 평균해수면 기준으로 18m 이하인 수치고도모델이다. 정합에 사용된 기존 정사영상의 공간해상도는 1m이다. 본 연구에서는 DTED와 정사영상을 이용해서 추출한 기준점으로 수립한 IKONOS 센서모델의 성능을 분석하였다. 실측 기준점을 검사점으로 했을 때 수립된 모델의 독립적 성능은 약 $4{\sim}5$ 픽셀 정도였다. 또한 수치고도모델을 생성하고 이를 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델과 육안으로 비교했을 때 서로 유사함을 알 수 있었으며, DTED 자료를 기준으로 산출한 높이 RMS 오차는 약 9 m였다. 이 결과로 보아 DTED Level 2와 정사영상을 이용해서 추출한 기준점이 IKONOS 센서 모델 수립에 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
북한 지역은 남한에 비해 기상관측 지점이 매우 적기 때문에 남한에서 강수 추정에 주로 이용되는 PRISM 모형을 그대로 적용하여 강수분포를 추정하기는 어렵다. 이처럼 자료가 불충분한 지역의 강수분포를 추정하기 위하여, 저해상도 PRISM 모형 구동 결과에 강수-지형 관계에 근거한 보정 값을 적용해 강수 분포를 추정할 수 있는 하이브리드 방식이 개발되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 기존 북한지역의 고해상도 강수 분포도 추정 방식을 개선된 방법에 따라 1981-2010년 평년 기간의 적산 강수량 분포도를 제작하고자 하였다. 우선, 남한지역의 270m 해상도 DEM과 종관관측지점의 고도값으로부터 IDW한 가상지형간의 편차(고도편차)를 계산하였다. PRISM 모형을 이용하여 종관관측지점의 강수량을 기반으로 2,430m의 저해상도 가상강수 분포도를 제작한 후, 종관 및 방재 기상 관측지점의 강수자료를 이용해 270m의 고해상도 강수분포도를 제작하여 둘 간의 편차(강수편차)를 계산하였다. 남한지역의 고도편차와 강수편차를 이용하여 4방위 경사향에 따른 월별 강수-지형 관계 회귀식을 도출하였고, 최종적으로 북한지역의 27개 기상 관측지점으로부터 PRISM 모형을 구동하여 만든 2,430m의 저해상도 강수분포도에 강수-지형간 회귀식을 반영하여 해상도가 향상된 강수분포도를 산출하였다. 새롭게 제작된 북한지역의 강수분포는 기존 강수분포도와 비교했을 때 지형의 영향이 더욱 잘 반영된 효과를 확인할 수 있었다. 강수분포도에 따르면, 연평균 적산강수량은 1,159mm이며, 표준편차는 253mm로 추정되었다.
본 연구에서는 1:5,000 수치지형도를 이용하여 서로 다른 보간 방법으로 다양한 공간해상도를 갖는 여러 가지 DEM을 제작하였다. 그리고 제작한 다양한 DEM의 수직정확도를 network RTK GPS survey를 통해 획득한 다수의 검사점 자료를 활용하여 평가하였다. 연구 결과 전반적인 RMSE 값, 토지 유형별 RMSE 값 및 단면 평가(profile evaluation) 결과 등을 고려할 때 TIN 기반의 Terrain 방법으로 제작한 DEM이 비행안전구역에서의 신축건물 고도제한 평가에 유용함을 알 수 있었다. 그리고 비행안전구역에서의 신축건물 고도제한 평가에 적합한 DEM의 공간해상도는 3m임을 알 수 있었다. 한편, 제작한 DEM으로 획득한 지형고도 값(elevation value)은 점 추정 값(point estimation value)이 아닌 구간 추정 값(interval estimation value)이다. 이는비행장 주변의 잠재적인 신축 예정 건물의 높이가 그 지역에 설정된 제한 고도 값(height limitation value)에 저촉되는지에 대한 여부를 평가하는 데 활용할 수 있다. 본 연구에서는 구간 추정 값인 신축건물의 높이 값이 제한 고도 값에 저촉될 가능성을 3단계로 나누어 평가하는 방안을 제시하였다 - 1) 저촉 가능성 매우 높음, 2) 저촉 가능성 매우 낮음, 3) 저촉 가능성 판단 어려움. 본 연구의 결과는 비행장 주변 건물 고도제한 평가 관련 지리정보시스템(GIS)을 개발하는 데 중요한 기초를 제공한다. 아울러, 연구지역에 한정된 값이기는 하지만, 2차원 수치지형도를 활용하여 제작한 DEM의 수직정확도 값은 DEM을 이용하고자 하는 연구자들에게 의미 있는 유용한 정보가 될 것이다.
최근 환경, 과학, 사회 등 다양한 분야에서 원격 탐사를 활용한 연구가 활발해지고 있다. 원격탐사를 활용한 연구의 결과가 수치적인 결과뿐만 아니라 사회 및 과학적 문제 해결과 예방하는데 있어 중요한 역할을 하고 있다. 이 논문은 갯벌 환경을 대상으로 원격탐사 기술을 활용하여 제공되는 데이터와 각 데이터의 연관성을 말하고자 하는데 목적을 두고 있다. 원격 탐사 중 인공위성을 활용한 고해상도 데이터를 얻어 갯벌 조류로에 대한 정보를 알아보고자 한다. 침식과 퇴적, 간조, 만조 등의 원인으로 생성되는 갯벌의 조류로는 갯벌 경사에 대한 정보와 생태계에 대한 정보를 내재하고 있다. 따라서 갯벌의 전체적인 조류로를 분석하는 것은 매우 중요한 연구 중에 하나라고 볼 수 있다. 본 논문은 TanDEM-X를 통해 DEM(Digital Elevation Model, 수치표고모델)을 생성하며, DEM은 조류로를 생성하는데 가장 기본적인 데이터로 활용이 된다. 이번 연구 지역은 강화도 갯벌로 서해안 중부에 위치한 갯벌이다. 연구 결과로 생성된 조류로를 분석해보면 강화도 갯벌의 경사 방향과 조류로의 형태 등 다양한 정보를 파악 할 수 있다. 또한 갯벌의 입도분포, 경사도, 밀도도 등의 데이터와 본 연구에서 추출한 조류로와의 연관성이 높은 점을 고려하여 해당 연구의 결과가 앞으로 갯벌 연구에 DEM 데이터의 활용에 대한 중요성과 필요성이 높아지고 양질의 결과를 얻을 수 있다라는 기대를 가져본다.
본 논문에서는 보다 합리적이고 객관적인 토석류 방재대책 수립에 도움을 주기 위하여 고정밀 LiDAR DEM을 이용한 GIS 기반의 토석류 시뮬레이션 방법을 제시하였다. 매우 극단적인 산악지형 분포를 보이는 강원도 평창군 일원을 연구대상지역으로 설정하고, 유한차분법을 적용한 GIS 기반의 수치해석 프로그램을 이용하여 토석류의 발생 가능성을 시뮬레이션 하였다. 그 후 해석된 토석류 시뮬레이션 결과의 신뢰성을 검증하기 위하여 동일한 대상지역에 대하여 SINMAP 및 지형해석 방법에 의한 토석류 해석을 수행하고, 그 해석결과를 본 연구에서 제안된 GIS 기반의 토석류 시뮬레이션 결과와 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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