IKONOS 위성영상은 지형·지물의 분포 파악 및 추출에 적합하여 많은 분야에서 이를 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, IKONOS 위성영상은 3차원 지형정보를 추출할 수 있는 위성센서의 위치와 자세에 대한 정보를 공개하지 않고 있어 영상의 3차원 지형정보 획득을 위해서는 영상에서 제공하는 유일한 자료인 RPC(Rational Polynomial coefficients) 정보를 이용해야만 하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 IKONOS 위성영상이 제공하는 RPC 정보를 통해 3차원 지상좌표 추출 알고리즘을 구현하여 프로그램을 개발하였으며, 이를 통한 3차원 지상좌표 추출시 발생하는 오차를 지상기준점 측량성과에 의해 보정하여 지상기준점의 수와 배치에 따른 위성영상의 기하학적 정확도 분석을 수행하므로써 고해상도 위성영상을 이용한 측정정확도 및 효율성을 향상시킬 수 있었다.
This paper presents on adjustment methods of the vendor-provided RPC(Rational Polynomial Coefficient) of GEO-level stereo images for the IKONOS satellite. RPC are adjusted with control points by the first-order polynomial and the block adjustment method in this study. As results, the maximum error of 3D ground coordinates by the adjusted RPC model did not exceed 4m. The block adjustment method is more stability than the first-order polynomial method.
최근 고해상도 영상의 공급에 있어 물리적 센서 모델의 대안으로서 RPC(Rational Polynomial Camera) 모델이 활발히 이용되고 있다. RPC 모델을 통하여 지상 좌표와 영상 좌표간의 ,기하 관계를 단순하고도 정확하게 묘사할 수 있어 과거 물리적 센서 모델을 통하여만 이루어질 수 있었던 정사보정, 스테레오 영상을 이용한 3차원 좌표 추출 등의 처리가 가능하게 되었다 본 연구에서는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)가 주어진 스테레오 영상으로부터 3차원 좌표를 추출할 수 있는 매우 간단한 방법을 제안하고자 하였다. 제안된 방법은 Downhill Simplex 기법을 이용하는 방법으로서, Downhill Simplex 기법은 함수의 최소값을 찾는데 있어 편미분 계산을 수행하지 않는다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 제안된 Downhill Simplex 기법을 이용한 RPC 스테레오 영상으로부터의 3차원 좌표 추출 기법은 실제 사용이 가능한 소프트웨어 프로그램으로서 구현되었으며, 서울 지역의 스테레오 IKONOS 영상에 시험 적용되었다. 시험 적용 결과, 본 방법은 비교적 빠르게 3차원 좌표를 계산할 수 있는 것으로 평가되며, RPCs가 주어진 스테레오 영상으로부터 3차원 좌표를 추출할 수 있는 실제적 기술로서 사용이 가능할 것으로 기대된다.
다목적실용위성 2호/3호 위성자료를 이용하여 지상좌표를 결정하는 방법은 Physical Model과 RFM(Rational Function Model)의 두 가지 종류가 있다. 일반적으로 사용자에게 제공되는 모델은 RFM을 기반으로 한 RPCs(Rational Function Coefficients)이며, 이때 제공되는 RPCs는 지상좌표에서 영상좌표를 계산하는 계수이다. 사용자가 정사영상을 만들 경우에는 이 계수가 유용하나, 영상에서 임의의 영상기준점에 대응하는 지상좌표를 계산하거나, 위치정확도를 확인하기는 매우 어렵다. 본 논문은 다목적실용위성에서 제공되는 RPCs를 기반으로 Inverse RPCs를 해석하는 알고리즘과 해석된 Inverse RPCs를 기반으로 지상표고를 고려한 정밀 지상좌표 해석 알고리즘을 기술하고자 한다. 또한 Inverse RPCs의 해석된 정밀지상좌표 정확도와 Physical Model과의 차이를 계산하여 정확도를 평가하고자 한다.
Recently, massive archives of ground information imagery from new sensors have become available. To establish a functional relationship between the image and the ground space, sensor models are required. The rational functional model (RFM), which is used as an alternative to the rigorous sensor model, is an attractive option owing to its generality and simplicity. To determine the rational polynomial coefficients (RPC) in RFM, however, we encounter the problem of obtaining a stable solution. The design matrix for solutions is usually ill-conditioned in the experiments. To solve this unstable solution problem, regularization techniques are generally used. In this paper, we describe the effective determination of the optimal regularization parameter in the regularization technique during RPC derivation. A brief mathematical background of RFM is presented, followed by numerical approaches for effective determination of the optimal regularization parameter using the Euler Method. Experiments are performed assuming that a tilted aerial image is taken with a known rigorous sensor. To show the effectiveness, calculation time and RMSE between L-curve method and proposed method is compared.
본 논문에서는 2.5m 해상도를 갖는 SPOT-5 위성의 HRG(High Resolution Geometric) Supermode 입체 영상에 대해 3차원 센서모델을 제작하였으며, 센서모델로부터 계산된 외부표정요소를 이용하여 근실시간적으로 지형정보 획득이 가능한 RPC(Rational Polynomial Coefficients) 모델을 제작하였다 2개의 HRG 센서로부터 촬영된 5m 해상도 영상을 이용하여 2.5m 해상도 영상을 제작하는 Supermode 처리 영상의 센서모델링을 위해 이전 SPOT 계열의 선형 CCD array영상에 적용한 공선조건에 의한 번들조정 방법을 적용할 수 있음을 확인하였으며 정확도는 rmse 3.3m 이내였다. 또한 센서모델로부터 계산된 RPC 모델이 센서 모델을 대체할 수 있을 정도의 rmse 0.03m 정확도를 가질 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
The KOMPSAT-2 MSC(Multi-Spectral Camera), with high spatial resolution, is currently under development and will be launched in the end of 2004. A sensor model relates a 3-D ground position to the corresponding 2-D image position and describes the imaging geometry that is necessary to reconstruct the physical imaging process. The Rational Function Model (RFM) has been considered as a generic sensor model. form. The RFM is technically applicable to all types of sensors such as frame, pushbroom, whiskbroom and SAR etc. With the increasing availability of the new generation imaging sensors, accurate and fast rectification of digital imagery using a generic sensor model becomes of great interest to the user community. This paper describes the procedure to generation of the RPC (Rational Polynomial Coefficients) for KOMPSAT-2 MSC.
본 연구는 인공위성 영상의 전처리 시스템에 사용되기 위한 RPC 기하보정 모듈을 개발하는 것이다. 이를 위하여, Terrain-Independent Ⅰ, Terrain-Independent Ⅱ 및 Terrain-Dependent의 3가지 방법이 KOMPSAT-1, SPOT PAN 영상에 적용되었다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.82-87
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2002
RFM is the sensor model of IKONOS imagery for end-users. IKONOS imagery vendors provide RPC (Rational Polynomial Coefficients), Ration Function Model coefficients for IKONOS, for end-users with imagery. So it is possible that end-users obtain geospatial information in their IKONOS imagery without additional any effort. But there are requirements still fur rigorous 3D positions on RPC user. Provided RPC can not satisfy user and company to generate precision 3D terrain model. In IKONOS imagery, physical sensor modeling is difficult because IKONOS vendors do not provide satellite ephemeris data and abstract sensor modeling requires many GCP well distributed in the whole image as well as other satellite imagery. Therefore RPC modification is better choice. If a few GCP are available, RPC can be modified by method which is introduced in this paper. Study on evaluation modified RPC in IKONOS reports reasonable result. Pseudo GCP generated with vendor's RPC and additional GCP make it possible through sequential solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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