• 한국측량학회지
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• 제22권4호
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• pp.331-338
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• 2004

본 연구에서는 IKONOS Geo-level 입체영상과 함께 계공되는 RPC에 의해 편의된 영상좌표를 보정하기 위해 1:1,000과 1:5,000 수치지도의 활용성을 평가하고자 하였다. 그 결과, 편의가 보정된 영상이 보정되지 않은 영상 보다 평면위치와 고도위치 각각에 대하여 4m, 2m 정도 정확도가 향상되었으며, 수치지도 기준점으로부터 편의 보정된 입체영상은 1:10,000 정도의 수치지도 제작에 요구되는 위치정확도를 만족하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1D호
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• pp.153-160
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• 2009

고해상도 위성영상을 이용한 DEM 자동제작과 관련한 기존연구에 따르면, 토지피복 특성별로 DEM 정확도가 다르게 나타난다는 것을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 토지피복 분류영상을 이용하여 IKONOS Geo레벨 입체영상에서 상관계수 정합을 위한 토지피복 특성별 기준영역 크기 자동선택 방법을 제안하였다. 그리고 기준영역이 큰 지역의 경우, 정합시간 단 축을 위해 기준영역과 검색영역내의 일정간격 화소들만 참여하여 상관계수를 계산하게 하였다. 그 결과, 고정된 기준영역으로 정합한 DEM보다 제안방법으로 구한 DEM의 정확도가 향상되었다. 그리고 실험 대상지 중 경작지에서는 제안방법에 의한 DEM 결과가 수치지도와 ERDAS에 의한 DEM의 결과보다는 오히려 우수한 것으로 판단되어진다.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_2호
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• pp.587-597
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• 2007

본 연구는 IKONOS Geo레벨 스테레오 영상으로부터 DEM을 제작하기 위한 토지피복 특성별 정합영역 크기를 결정하고자 한다. 사용된 매칭기법은 상관계수를 이용한 영역기반정합 기법을 적용하였고, 탐색영역을 최소화하기 위해 외부표정요소를 구한 후, 이로부터 정합선을 수립하여 정합하였다. 실험은 산림, 논 밭, 수계, 도심지의 4가지 토지피복 특성별로 수행되어졌으며, 토지피복별 평균 상관계수, 칼럼 라인의 시차영상을 분석한 후, 실험 영상에서 최적의 정합영역 크기를 선정하였다. 실험결과, 산림지역은 $119{\times}119$화소, 논 밭 지역은 $51{\times}51$화소, 물 지역은 $81{\times}81$화소, 도심지는 $21{\times}21$화소가 DEM 제작을 위한 가장 적절한 정합영역 크기로 선정되었다.

• 한국측량학회지
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• 제23권1호
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• pp.59-67
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• 2005

본 연구에서는 위성영상의 RPC 카메라 모델로부터 외부표정요소 결정방법을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 SPOT 위성영상을 이용한 선행실험을 한 결과, RPC로부터 결정된 외부표정요소와 원래의 외부표정요소의 차이는 미소하였으며, 지상좌표 추출에 있어서도 거의 유사한 결과 정확도를 얻었다. 그리고 제안한 방법을 IKONOS 위성의 Geo레벨 입체영상에 적용한 후, RPC 블럭조정방법에 의한 위치결정 정확도와 비교한 결과, 유사한 결과를 나타냈으며, 두 방법으로 획득한 샘플지역의 DEM 또한 큰 차이를 보이지 않았다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.423-431
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• 2003

This study presents on generation coefficients of the RFM using GEO-level stereo images of the IKONOS satellite. 3-D positioning and DEM generation of this model on the test field. In result, the maximum error of image coordinates acquired by the upward transform of the RFM did nat exceed 8 pixels. DEM was generated with kriging interpolation extracted three dimensional ground coordinate to rational quadratic function form, me compared it to reference digital elevation model made from 1:5,000 digital map and 1:1,000 digital map, and so, could generate digital elevation model in the accuracy as average RMSE of elevation was ${\pm}$ 3∼5 m in RFM.