• 한국측량학회지
• /
• 제32권3호
• /
• pp.217-223
• /
• 2014

With precise sensor position, attitude element, and imaging resolution, a simulated geospatial image can be generated. In this study, a satellite image is simulated using SPOT ortho-image and global elevation data, and the geometric similarity between original and simulated images is analyzed. Using a SPOT panchromatic image and high-density elevation data from a 1/5K digital topographic map data an ortho-image with 10-meter resolution was produced. The simulated image was then generated by exterior orientation parameters and global elevation data (SRTM1, GDEM2). Experimental results showed that (1) the agreement of the image simulation between pixel location from the SRTM1/GDEM2 and high-resolution elevation data is above 99% within one pixel; (2) SRTM1 is closer than GDEM2 to high-resolution elevation data; (3) the location of error occurrence is caused by the elevation difference of topographical objects between high-density elevation data generated from the Digital Terrain Model (DTM) and Digital Surface Model (DSM)-based global elevation data. Error occurrences were typically found at river boundaries, in urban areas, and in forests. In conclusion, this study showed that global elevation data are of practical use in generating simulated images with 10-meter resolution.

• 한국측량학회지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.449-457
• /
• 2011

As automated image processing techniques have been required in multi-temporal/multi-sensor geospatial image applications, use of automated but highly invariant image matching technique has been a critical ingredient. Note that there is high possibility of geometric and spectral differences between multi-temporal/multi-sensor geospatial images due to differences in sensor, acquisition geometry, season, and weather, etc. Among many image matching techniques, the SIFT (Scale Invariant Feature Transform) is a popular method since it has been recognized to be very robust to diverse imaging conditions. Therefore, the SIFT has high potential for the geospatial image processing. This paper presents a performance test results of the SIFT on geospatial imagery by simulating various image differences such as shear, scale, rotation, intensity, noise, and spectral differences. Since a geospatial image application often requires a number of good matching points over the images, the number of matching points was analyzed with its matching positional accuracy. The test results show that the SIFT is highly invariant but could not overcome significant image differences. In addition, it guarantees no outlier-free matching such that it is highly recommended to use outlier removal techniques such as RANSAC (RANdom SAmple Consensus).

• 한국측량학회지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.519-525
• /
• 2011

High-resolution earth-observing satellites acquire substantial amount of geospatial images. In addition to high image quality, high-resolution satellite images (HRSI) provide unprecedented direct georegistration accuracy, which have been enabled by accurate orbit determination technology. Direct georegistration is carried out by relating the determined position and attitude of camera to the ground target, i.e., projecting an image point to the earth ellipsoid using the collinearity equation. However, the apparent position of ground target is displaced due to the atmosphere and satellite velocity causing significant georegistration bias. In other words, optic ray from the earth surface to satellite cameras at 400~900km altitude refracts due to the thick atmosphere which is called atmospheric refraction. Velocity aberration is caused by high traveling speed of earth-observing satellites, approximately 7.7 km/s, relative to the earth surface. These effects should be compensated for accurate direct georegistration of HRSI. Therefore, this study presents the equation and the compensation procedure of atmospheric refraction and velocity aberration. Then, the effects are simulated at different image acquisition geometry to present how much bias is introduced. Finally, these effects are evaluated for Quickbird and WorldView-1 based on the physical sensor model.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.87-95
• /
• 2008

Ladar (LAser Detection And Ranging, Lidar)는 레이저 신호를 이용하여 대상지역에 대하여 정밀한 3차원 거리를 취득하는 센서로 최근 들어 미사일, 항공기 등에 탑재되어 자동표적인식 등에 활용되고 있다. 기존의 영상기반센서와 달리 센서와 표적과의 거리를 밝기나 색상 값으로 표현한 range 영상을 제공하며, 이로부터 표적의 정밀한 3차원 모델의 생성이 가능하기 때문에 표적의 인식과 식별을 가능하게 한다. 이러한 Ladar 센서의 데이터를 모의 생성한다면, 센서의 개선 및 개발 또는 센서 데이터 처리 알고리즘의 개발을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 특히 Linear FM 기반의 Ladar 센서의 신호 생성 및 신호처리 과정을 시뮬레이션하여 Ladar 영상을 모의 생성하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 FM chirp modulator를 탑재한 시스템의 레이저 신호를 모의로 생성하고, FFT기반 신호처리를 통해 센서와 표적과의 거리를 획득하였으며, 최종적으로 Ladar range 영상을 성공적으로 모의 생성하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.81-88
• /
• 2015

위성센서 기술이 발전함에 따라서 가시광선, 적외선, 열적외선 영역 등의 파장대를 탐지하는 다양한 센서들이 발사되고 있다. 이에 따라, 다중센서 영상의 융합 및 통합에 대한 연구들이 진행되고 있으며, 이를 위해서는 다중센서의 정합이 필수적이다. 위성영상의 정합 및 자동기하보정을 위하여 SIFT, SURF와 같은 알고리즘이 제안되었다. 그러나, 광학영상과 열적외선 상의 경우 다른 분광특성을 가지고 있기 때문에, 기존의 영상정합기법을 적용할 경우에는 높은 정확도를 확보하기 어려운 문제를 지닌다. 본 연구에서는 SURF를 이용하여 참조영상의 특징점을 추출하였으며, 추출된 특징점의 위치를 기반으로 지역적 상관도를 추정하여 정합쌍을 추출하고자 하였다. 지역적 상관도의 경우에는 퓨리에 변환을 기반으로 하는 위상 상관도 기법을 적용하였다. 가상의 고해상도 다중센서 영상과 Landsat-8, ASTER 영상을 이용한 실험결과, 기존의 SURF를 활용한 정합기법과 비교하여 본 연구에서 제안한 방법이 두 영상 간 정합쌍을 더욱 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.449-452
• /
• 2008

레이저 측량기술은 센서와 지표면까지의 거리 및 방향을 관측하여 지표면 상의 표고점에 대한 3차원 좌표를 결정할 수 있으므로 도심지의 건물이 밀집되어 있는 지역이나 산림의 각기 다른 다양한 수종이 분포되어 잇는 곳에서의 정보를 고밀도로 측량하여 파악할 수 가 있다. 새로운 첨단기술로 부각되고 있는 레이져 측량에 의한 고도자료를 기존의 항공사진과 통합하여 고밀도 고정도의 3차원 공간정보를 생성하고 이를 건설 및 환경, 방재 분야에서 활용할 수 있는 활용방안을 도출하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 우선 도심공간의 빌딩 및 지형지물에 관한 고밀도의 레이져 측량에 의한 건물의 높이 데이터를 추출하고 이것을 동일지역의 항공사진에 동일한 좌표로 매칭하여 3차원의 도심빌딩을 보다 정확하게 생성하도록 한다. 이러한 통합방법을 도심지의 건물밀집지역 뿐만 아니라 산림지에서의 수종의 분포조사와 하천지역의 3차원 유형조사, 사면경사가 급한 재난 예상 지역조사, 고건축물의 복원등에 적용할 수 있는 다양한 활용기술을 개발하여 실험하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.99-108
• /
• 1994

본 논문에서는 지형 정보의 나은 이해를 위한 3차원 지형 모델링 방법을 제시한다. 이는 다음의 세단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 인공위성의 영상으로부터 데이타를 획득하여 DEM 데이타의 형식으로 저장된다. 두 번째 단계는 상세도 레벨에 근거하여 모델링 데이타를 추출하는 단계이며 세 번째 단계는 추출된 데이타를 이용하여 TIN으로 3차원의 표면을 구성하는 것이다. 제안된 동적 TIN 재구성 알고리즘은 새로이 추가될 점만을 고려하여 기존의 TIN을 지역적인 접근 방법으로서 재구성하는 방법이다. 이러한 방법은 감소된 처리 시간으로 TIN을 재구성하여 3차원 지형의 실시간적인 시뮬레이션을 가능토록 한다.