백두산과 같은 중요 지형의 지형적 환경적 모니터링을 수행하기 위하여 SPOT-5 스테레오 위성영상을 이용하여 제작된 DEM의 정확한 보정이 필요하다. 기준 DEM으로 SRTM DEM을 사용하여 SPOT-5 DEM을 보정하였다. SPOT-5 DEM과 SRTM DEM은 단일 강체 변환식으로 변환하는 경우 오차를 많이 내포하였다. 따라서 본 연구에서는 대상지역에 골고루 기준점을 추출하고, 기준점으로부터 지역적 변환식을 추정하였다. 제안된 방법의 정확도를 평가하기 위하여, 축척기반과 S1FT기반의 변환식을 이용한 DEM과 비교하였다.
백두산화산의 재 활동 여부와 관련한 연구가 최근 지구과학자들 사이에서 활발히 진행되고 있다. 그러나 우리나라는 이러한 연구에 직접적으로 참여하기 힘들고 백두산을 현장에서 지속적으로 모니터링하기 힘들다. 본 연구는 백두산 모니터링을 위한 기본 단계로써 SPOT-5 스테레오 위성영상을 이용한 백두산 DEM을 제작하고자 하였다. 제작한 DEM은 현지관측 기준점 없이 제작되었으므로 매우 부정확하다. 따라서 제작 DEM 보정을 위해, SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM을 이용한 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 매칭방법을 제안하였다. 그 결과, SPOT 위성영상으로 제작한 DEM은 SRTM DEM에 비해 더욱 자세한 지형 정보를 제공할 수 있었다. 그리고 보정 전 DEM에 비해 SIFT 방법으로 보정한 DEM이 더 양호한 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 한국과학기술원 인공위성연구센터에서 개발한 DEM생성 알고리즘을 다양한 해상도의 위성영상에 적용하여 도심지역의 DEM생성결과를 살펴보고자 한다. 실험에 사용한 위성 영상은 10m해상도의 SPOT영상과, 6.6m해상도를 가지는 EOC영상, 1m해상도를 가지는 IKONOS위성영상이며 모든 위성영상에는 대전광역시의 도심지역이 포함되어 있다. 모든 위성영상에 대해 궤도정보 없이도 카메라 모델이 수립되는 Gupta와 Harteley(1997)가 제안한 DLT모델을 사용하였다. EOC DEM과 SPOT DEM정확도 검증은 USGS DTED를 사용하였으며, IKONOS DEM의 정확도는 DGPS측량을 수행한 23개의 검증점(check points)를 사용하여 정확도를 비교하였다. 그 결과 SPOT 위성영상으로부터 얻은 DEM은 약 38m RMS오차를 갖고 EOC DEM은 약 12m RMS오차를 보였다. 이 수치는 위성영상의 해상도를 고려하면 약 2∼4픽셀에 해당하는 오차이다. IKONOS DEM의 정확도는 약 6.5m RMS오차를 보였으며 해상도를 고려하면 약 6∼7픽셀의 오차를 가지고 있다. 이는 SPOT DEM과 EOC DEM보다 다소 높은 수치나 IKONOS DEM은 SPOT, EOC DEM과 달리 도심지역의 건물을 육안으로 구분할 수 있을 정도의 DEM을 생성하고 있다. 그러나 높이 불연속과 건물의 그림자 등에 의해 오정합이 발생하고 있어 향후 높이 불연속과 그림자의 영향을 최소화하는 알고리즘 개발이 필요하다.
본 논문에서는 SPOT 입체영상을 이용하여 광범위한 지역의 DEM을 제작할 경우 DEM 모자이크 과정에서 발생할 수 있는 접합선(seam-line)을 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다. 지상의 60km$\times$60km 영역을 촬영할 수 있는 SPOT 위성의 입체 영상으로부터 구성한 단일 모델은 일반적으로 관심 있는 지역의 DEM을 제작하기에 충분히 넓은 지역을 포함할 수 있다. 그러나 광범위한 지역의 DEM 제작을 위해서는, 각각의 입체영상을 통해 제작된 DEM들을 접합해야 하며, 이 때 발생되는 접합선을 효과적으로 제거하는 작업이 필요하다. 이를 위해 SPOT 위성영상의 블록 조정 방법을 이용하여 종횡접합모델을 구성하고 중복되는 인접한 SPOT DEM간의 표고값을 일치시키므로써 DEM 접합선의 발생을 최소화하여 모자이크시 작업량을 줄이고자 한다. 본 논문에서는 기존의 지상기준점과 추가로 관측한 영상접합점을 이용하여 종횡접합 블록을 구성하고 광속조정 방법을 적용하여 블록에 포함된 위성영상의 외부표정요소를 계산하였다. 블록모델을 이용하여 DEM을 제작할 경우 접합선 탐색 및 blending 작업 없이 단순중첩 방법으로도 DEM 모자이크 작업을 빠르게 수행할 수 있음을 확인하였다.
새로운 HRG(High Resolution Geometric) 영상 장치는 CNES에 의해 개발된 SPOT 5 위성의 고해상도 관측 센서이다. HRG 장치는 SPOT 1 - 4 위성들에 탑재된 HRV/HRVIR 보다 진보된 높은 지상 해상도로 영상을 얻는다. HRG의 관측폭은 다른 SPOT 위성들과 같은 60km이며, 두 개의 HRC 장치는 5m 공간해상도로 최대폭 120km까지 영상을 획득할 수 있다. 위성의 입체 영상으로부터 DEM을 생성하는 방법은 지형도와 항공사진을 이용한 DEM 생성의 연장선상에 있다. 위성영상의 광범위 관측능력은 동일한 지역에 대한 빠른 자료 처리를 가능하게 한다. 이 연구에서는, 제천 지역에 대한 SPOT 5/HRG 입체 영상을 이용하여 DEM을 생성하기 위해 LPS의 OrthoBASE Pro 툴을 사용하였다. 결과로 얻어진 DEM은 수치지형도의 등고선으로부터 획득된 참조 DEM과 비교분석을 수행하였다.
위성영상의 종류가 증가하고 취득이 용이해 짐에 따라 위성영상을 이용한 수치고도모형의 생성에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. SPOT의 경우 $60km{\times}60km$에 해당하는 광범위한 지역에 대한 영상을 취득할 수 있어 넓은 지역에 대한 수치고도모형을 생성 할 수 있는 이점이 있다. 기존의 엄밀센서모형(Rigorous Sensor Model)의 경우 위성의 천문력자료(Ephemeris Data)와 지상기준점을 사용하여 복잡한 과정을 거쳐 DEM을 생성하였으나 본 연구에서는 직접선형변환(DLT)에 기반을 둔 대안적 모형화 기법을 이용하여 DEM을 생성해 보았다. 결과적으로 직접선형 변환의 경우 소수의 기준점을 통하여 양호한 품질의 DEM을 취득할 수 있음을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 GPS를 이용하여 위성 영상의 입체 해석으로 산출된 SPOT영상의 기준점 및 수치표고모델의 평가에 목적이 있다. 이를 위해 삼각점 및 상시관측소를 고정으로 한 GPS 해석을 수행하였으며 정지측량과 이동측량의 정확도를 비교함으로써 위성 영상의 기준점과 수치표고모델의 평가를 위한 측량 방법을 분석하였다. 연구 결과 SPOT영상의 해상력을 고려할 때, SPOT 위성 영상의 입체 해석을 통하여 수치표고모델 제작이 가능한 것을 알 수 있었다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.154-159
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2001
본 논문에서는 인공위성연구센터에서 수행한 아리랑 1호 EOCdud상으로부터의 DEM 생성작업에 관하여 보고한다. EOC 영상으로부터 DEM을 생성하는 작업은 기존의 인공위성연구센터에서 SPOT영상으로부터 DEM 생성을 위하여 개발한 S/W를 이용하여 이루어졌다. 본 논문에서는 DEM생성작업을 크게 카메라 모델링 단계와 영상정합 단계로 구분하여 논의한다. 카메라 모델링 단계에서는 SPOT용으로 개발된 카메라 모델링 기술이 EOC 영상에 적용될 수 있는지를 검토한다. 영상정합 단계에서는 EOC 영상으로부터 가장 우수한 성능의 DEM을 추출하기 위한 영상 정합 파라미터를 추출해낸다. 각 단계별로 EOC 영상을 적용했을 때의 결과를 SPOT 영상을 적용했을 때의 결과와 비교한다. 카메라 모델링과 영상정합의 결과로 EOC 영상으로부터 생성한 DEM의 최종 높이 오차는 약 19m(RMS)로 나타났다. 결론으로 EOC로부터 생성한 DEM의 성능을 SPOT 영상으로부터 얻은 DEM의 성능과 비교하고 향후 EOC 영상으로부터 DEM 생성 작업의 실용화를 위해 필요한 추가 작업들을 기술한다.
본 논문에서는 대전과 논산지역의 KOMPSAT-1 EOC입체 영상으로부터 DEM을 생성하고 정확도를 검증하였다. DEM생성 과정을 크게 카메라 모델링 단계와 영상 정합 단계로 구분하여 논의하였으며 카메라 모델링 기법은 Orun과 Natarajan이 제안한 모델(1994)과 Gupta와 Harteley(1997)가 제안한 DLT모델을 사용하였으며 두 모델링 기법을 EOC입체 영상에 적용하는 것이 가능한지 확인하였다. 영상정합 단계에서는SPOT용으로 개발된 알고리즘이 EOC입체 영상에 적용될 수 있는지를 검토 하였다. 그리고 각 단계마다 EOC영상에 적용했을 때의 결과를 SPOT영상을 적용했을 때의 결과와 비교하였다. 본 실험에서 KOMPSAT-1 EOC입체 영상에 대해 카메라 모델링 기법과 영상 정합을 수행하여 DEM을 생성한 결과 SPOT입체 영상에서 생성한 DEM 보다 성능이 우수한 DEM을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 SPOT 위성 영상을 사용하여 얻어진 수치 표고 모형을 결합하는 기법을 제안한다. 추출된 수치 표고 모형의 결과를 사용하여 위도와 경도로 이루어지는 격자를 생성한다. 생성된 격자 위치에서의 고도 값은 이미 획득된 수치 표고 모형으로부터 세 개의 가장 근접한 화소의 고도 값을 이용하는 삼각형 영상 워핑 방법을 사용하여 보간한다. 각 격자의 최종 고도 값은 최대 가능성 규칙의 융합 방법을 이용하여 결정한다 본 논문에 사용된 영상은 두 쌍의 스테레오 SPOT 위성영상을 사용하였으며 실험결과 수치 표고 모형의 고도 값을 성공적으로 융합할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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