Hyeon-Gyeong Choi;Sung-Joo Yoon;Sunghyeon Kim;Taejung Kim
대한원격탐사학회지
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제40권1호
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pp.103-114
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2024
The escalating demands for high-resolution satellite imagery necessitate the dissemination of geospatial data with superior accuracy.Achieving precise positioning is imperative for mitigating geometric distortions inherent in high-resolution satellite imagery. However, maintaining sub-pixel level accuracy poses significant challenges within the current technological landscape. This research introduces an approach wherein upsampling is employed on both the satellite image and ground control points (GCPs) chip, facilitating the establishment of a high-resolution satellite image precision sensor orientation. The ensuing analysis entails a comprehensive comparison of matching performance. To evaluate the proposed methodology, the Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), boasting a resolution of 0.5 m, serves as the high-resolution satellite image. Correspondingly, GCP chips with resolutions of 0.25 m and 0.5 m are utilized for the South Korean and North Korean regions, respectively. Results from the experiment reveal that concurrent upsampling of satellite imagery and GCP chips enhances matching performance by up to 50% in comparison to the original resolution. Furthermore, the position error only improved with 2x upsampling. However,with 3x upsampling, the position error tended to increase. This study affirms that meticulous upsampling of high-resolution satellite imagery and GCP chips can yield sub-pixel-level positioning accuracy, thereby advancing the state-of-the-art in the field.
GLI on boarded ADEOS-II satellite allows us to observe vegetation status in the two different resolutions simultaneously, because of thirty 1km resolution channels and six 250m resolution channels. There are four GLI land higher level products from these channels ; those are PGCP (Precise Geometric Correction Parameter), L2A_LC (TOA reflectance), ACLC (atmospheric corrected reflectance), and VGI (NDVI and EVI). This paper shows ADEOS-II GLI land data processing, and some of the latest results.
고해상도 위성영상의 수요 증가로 국토교통부와 과학기술정보통신부에서 국토관측위성을 개발하고 있다. 국토관측위성의 주요 위성영상 산출물로 정밀보정영상, 정밀정사영상, DSM/DTM, 변화탐지 주제도 등이 계획되어 있다. 이러한 위성영상 산출물의 품질은 위성영상의 기하정확도에 기반하여 결정된다. 따라서, 고품질의 위성영상 산출물을 생성하기 위해 위성영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 것이 중요하다. 또한, 정밀기하수립을 위한 GCP를 취득하는 방법은 대체로 정사영상, 수치지도 등을 이용하여 수동으로 취득한다. 이 방식은 GCP를 취득하는데 많은 시간이 요구된다. 따라서, 자동으로 GCP를 추출하여 GCP 취득 시간과 정밀정사영상 생성 시간을 줄이는 것이 필요하다. 이를 위해, 국토관측위성으로 촬영한 위성영상의 정밀한 기하보정과 GCP 추출 시 사용자의 개입을 최소화할 수 있는 정밀영상생성시스템을 개발하였다. 본 논문은 국토관측위성용으로 개발된 정밀영상생성시스템의 산출물, 처리 과정 및 시스템 구성에 대해서 설명하고 개발된 시스템의 처리시간 성능에 대해서 기술한다. 본 시스템을 통해 개발된 기술과 데이터베이스를 활용하여 한반도를 촬영한 모든 국토관측위성영상으로부터 신속하게 정밀정사영상을 생성할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, GCP DB와 DEM DB의 데이터를 해외지역으로 확장하여 해외지역의 정밀영상을 생성할 수 있는 후속 연구가 필요하다.
다중센서자료를 동시에 활용하기 위해서는 센서 간의 정밀한 기하보정이 요구된다. 이에 본 연구에서는 선형정보를 추출하여 고해상도의 광학영상과 SAR 영상 간의 기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기준영상과 대상영상에 대하여 수동으로 매칭쌍을 추출하여 두 영상 간의 좌표체계를 개략적으로 일치시켜주는 과정을 전처리로 수행하였다. 방사적 특성이 다른 두 영상에 대하여 Canny edge operator를 통해 선형 화소를 추출한 뒤, 비용함수를 구성하여 유사하다고 생각되는 점을 초기 매칭쌍으로 선정하고, 그 중에서 이상치로 판단되는 오매칭쌍을 제거하고 남은 대상을 최종 매칭쌍으로 추출하였다. 본 기법을 통해 영상 전역에 걸쳐서 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었을 뿐만 아니라, 고도가 높거나 고도 변화가 큰 지역적 특성으로 인해 지리적 위치오차를 포함하는 지역에서 추출된 매칭쌍을 효과적으로 제거할 수 있었다. 최종적으로 추출된 매칭쌍을 이용하여 piecewise linear function과 affine transformation을 결합한 새로운 변환모델식을 적용하여 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 수동으로 추출된 검사점을 통해 1.58의 RMSE 값을 도출하였다.
This study was conducted to develop a robust navigator which could be in positioning for precision farming through developing a plural GPS receiver with 4 sets of GPS antenna. In order to improve positioning accuracy by integrating GPS signals received simultaneously, the algorithm for processing plural GPS signal effectively was designed. Performance of the algorithm was tested using a simulation program and a fixed point on WGS 84 coordinates. Results of this study are aummarized as followings. 1. 4 sets of lower grade GPS receiver and signals were integrated by kalman filter algorithm and geometric algorithm to increase positioning accuracy of the data. 2. Prototype was composed of 4 sets of GPS receiver and INS components. All Star which manufactured by CMC, gyro compass made by KVH, ground speed sensor and integration S/W based on RTOS(Real Time Operating System)were used. 3. Integration algorithm was simulated by developed program which could generate random position error less then 10 m and tested with the prototype at a fixed position. 4. When navigation data was integrated by geometrical correction and kalman filter algorithm, estimated positioning erros were less then 0.6 m and 1.0 m respectively in simulation and fixed position tests.
스마트폰의 고성능 카메라를 사용하여 버니어 캘리퍼스를 대체할 앱의 개발을 목표로 연구를 진행하고 있다. 앱은 제안된 템플릿이 부착된 측정 대상을 촬영한다. 촬영된 영상에서 템플릿을 참조하여 측정 대상에서 사용자가 지정한 지점 간의 거리를 측정한다. 앱의 정밀도는 시중에서 판매되고 있는 버니어 캘리퍼스의 오차 범위를 유지하도록 한다. 시장에 보급된 스마트폰의 카메라는 12M 픽셀이며, 그 이미지 셀의 크기는 1.4㎛이므로 이론적으로 버니어 캘리퍼스보다 더 정밀한 측정이 가능하다. 기존에 제안한 알고리즘에서는 촬영된 소스 영상의 템플릿 형태로부터 기준 거리를 추출하였지만, 제안하는 알고리즘은 알고 있는 템플릿의 기하학적 속성을 이용하여 영상을 보정한 후 거리를 구함으로써 향상된 정밀한 길이를 구할 수 있다.
하천환경조사는 하천의 전반적인 특성을 조사 분석하는 것으로 하천환경 조사결과는 하천관련사업의 기초자료로 사용된다. 하천환경조사의 기초조사에서는 현장답사를 통해 하천의 특성을 대략적으로 판단하고 하천 전구간의 물리적 구조와 식생의 분포, 중요 서식처 정보를 포함하는 RCS 지도(River Corridor Survey)를 작성한다. 기초조사를 위해서는 하천 전 구간에 대한 현장답사가 필요하기 때문에 많은 시간, 비용 그리고 인력이 필요하고, 육안 또는 사진을 통한 스케치로 이루어져 조사 결과가 정성적이고 작업자의 경험이나 능력에 따라 결과가 좌우된다는 한계가 있다. 따라서 하천환경조사를 좀 더 간편하고 과학적이며 경제적으로 조사하기 위해 최근 드론 영상을 이용한 조사 기술 개발에 대한 연구들이 증가하고 있다. 하지만 드론을 이용한 하천환경조사의 대부분은 RGB 영상을 이용하기 때문에 정밀한 하천환경 변화를 정량적으로 분석하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 사람이 감지할 수 있는 빛의 영역 뿐 아니라 자외선과 적외선 영역의 분광특성을 이용하여 하천환경의 특성을 세밀하게 분류하는 것이 가능한 초분광센서를 드론에 탑재하여 하천환경을 조사하기 위한 기초 연구들이 시작되고 있다. 본 연구에서는 line scan 방식의 초분광센서를 드론에 탑재하여 초분광영상을 촬영하기 위한 드론 시스템을 구성하였고, 하나의 사진과 같이 초분광영상을 제작하기 위해 다양한 기하보정 기술을 적용하여 최적의 기하보정 방법을 제시하였다. 이를 위해 초분광영상의 기하보정은 각각의 초분광영상의 GCP와 대응점을 이용한 2차원 변환 방법 및 비선형 변환 방법을 적용하여 보정을 수행하였으며, 각 방법에 따른 정사보정 영상의 위치정확도를 검증하였다. 연구 결과 드론 기반의 초분광영상 촬영 및 기하 보정 방법을 제시하였다. 향후 하천환경조사 뿐만 아니라 다양한 분야의 원격탐사에 초분광영상을 활용하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
2025년도 발사예정인 농림위성은 광역농림상황관측용도로 개발된 5 m급 해상도를 갖는 중해상도 위성이다. 위성영상 활용을 위해서는 위성영상에 대한 정밀센서모델을 수립하여 정확한 기하정보를 수립하는 것이 중요하다. 선행 연구에서 지상기준점 칩과 위성영상을 정합하는 과정을 통해 자동으로 정밀센서모델을 수립할 수 있음을 보고하였다. 따라서 위성영상의 기하정확도를 향상시키기 위해서는 지상기준점 칩 정합 성능을 향상시켜야 한다. 이 논문은 중해상도 위성영상의 센서모델 정확도 향상을 위한 지상기준점 칩 정합 개선방안을 제안한다. 고해상도 지상기준점 칩을 중해상도 위성영상 정밀센서모델링을 위해 사용할 경우의 중요한 기술요소는 상이한 공간해상도 처리방식과 최적 지상기준점 수량결정이다. 본 연구에서는 이러한 기술요소를 해결하기 위해 중해상도 위성영상과 지상기준점 칩 정합 시, 위성영상 업샘플링(upsampling) 배율과 사용한 칩 개수에 따른 칩 정합 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 해상도가 5 m인 RapidEye 영상을 중해상도 위성영상으로 사용하였으며, 해상도가 0.25 m인 항공정사영상과 0.5 m인 위성정사영상을 지상기준점 칩으로 제작하여 사용하였다. 정확도 분석은 수동으로 추출한 기준점을 사용하여 수행되었다. 실험결과, 업샘플링 배율 2 내지 3에서 정확도가 크게 향상되었으며 지상기준점 수량은 대략 100개인 경우 정확도가 유지되었다. 이러한 결과로부터 중해상도 위성의 정밀센서모델 수립에 고해상도 지상기준점 칩 적용 가능성을 확인할 수 있었고, 기존보다 향상된 정확도의 정밀센서모델이 수립됨을 확인하였다. 본 연구결과가 향후 농림위성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 낙동강 하구 을숙도 지역에 대하여 지난 30년간의 다중시기 영상정보를 수집하였으며 이를 기반으로 지형변화에 대한 정성적 분석을 수행하였다. 우선 자료 획득을 위하여 현지조사 및 지상기준점 측량을 실시하였고, 영상정보는 아날로그와 디지털 영상으로 구분하여 분석하였다. 취득된 영상은 고정밀 스캔과정과 기하보정을 거쳐 정사 모자이크 영상으로 제작하였으며, 시기별 총9단계로 구분하여 정성적 분석을 실시하였다. 을숙도 지역의 환경적 지형변화는 1980년 중후반 대규모 건설공사로 인하여 많은 변화가 생겼음을 본 연구를 통하여 나타났다. 그리고 1990년대 후반에 들어서는 무분별한 경작지들을 정리하고 인공생태 습지 복원을 시작하였으며, 2000년대에는 대규모 교량 공사로 인한 지형의 변화가 생겼음을 알 수 있었다. 향후 4대강 살리기 사업으로 인한 이 지역의 지형적, 환경적 변화가 빠르게 진행되는 상황에서 본 연구의 분석 결과는 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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