Application of Satellite Image Using RFM

다항식비례모형을 이용한 위성영상의 활용에 관한 연구

RFM is believed to be universally applicable to any type of the sensor. Most of researches carried out lately are concentrated on terrain-independent method, but the researches about approvement of accuracy by way of terrain-dependent method are required to increase a practical use of satellite imagery in nonprofessional groups. This research focused on a means to improve RFM solution, a matching technique, and a generation of DEM through a correlation analysis, with terrain-dependent solution. The result shows that accuracy problem which is caused by over-parameterization on RFCs was removed through correlation analysis, and it was possible to generate a accurate DEM with terrain-dependent solution. And also, the application of RFM with different satellite images show sensor independent characteristics of RFM

다항식비례모형(Rational Function Model)은 센서의 종류에 상관없이 적용이 가능한 범용적 모델이다. 다항식비례모형계수를 결정하기 위해서는 고르게 분포된 다수의 지상기준점이 필요한데 기준점의 취득 방법에 따라 크게 terrain-independent solution과 terrain-dependent solution 두 가지로 나눌 수 있다. 최근에 이루어진 대부분의 연구는 terrain-independent solution에 집중되어 있다. 그러나 비전문가 집단에서의 위성영상 활용성을 증가시키기 위해서는 terrain-dependent solution 방법을 적용한 정확도 향상에 관한 연구가 필요하다. 따라서 이번 연구에서는 KOMPSAT 입체영상에 대하여 terrain-dependent solution을 이용해 다항식비례모형계수를 구하였으며 상관도 분석을 통해 정확도를 향상시켰다. 또한 이를 이용해 영상정합을 수행하고 수치고도모형을 생성하였다. 엄밀 센서모델을 통해 제작한 수치고도모형과 비교해 정확도를 검증해본 결과 두 수치고도모형사이에 각각의 방향별로 dx=18.11m, dy=32.29m, dz=34.58m의 표준편차를 나타내었다. 또한 서로 다른 위성영상으로부터 상관도 분석을 통해 다항식비례모형계수를 구하고 3차원 위치결정을 한 후 검사점과 비교하여 정확도를 분석한 결과 수평방향의 평균오차는 dx=13.08m, dy=18.12m 이고 수직평균오차는 23.75m를 나타내었다.