Improving the Accuracy of 3D Object-space Data Extracted from IKONOS Satellite Images - By Improving the Accuracy of the RPC Model

This study describes the methodology that improves the accuracy of the 3D object-space data extracted from IKONOS satellite images by improving the accuracy of a RPC(Rational Polynomial Coefficient) model. For this purpose, we developed the algorithm to adjust a RPC model, and could improve the accuracy of a RPC model with this algorithm and geographically well-distributed GCPs(Ground Control Points). Furthermore, when a RPC model was adjusted with this algorithm, the effects of geographic distribution and the number of GCPs on the accuracy of the adjusted RPC model was tested. The results showed that the accuracy of the adjusted RPC model is affected more by the distribution of GCPs than by the number of GCPs. On the basis of this result, the algorithm using pseudo_GCPs was developed to improve the accuracy of a RPC model in case the distribution of GCPs was poor and the number of GCPs was not enough to adjust the RPC model. So, even if poorly distributed GCPs were used, the geographically adjusted RPC model could be obtained by using pseudo_GCPs. The less the pseudo_GCPs were used -that is, GCPs were more weighted than pseudo_GCPs in the observation matrix-, the more accurate the adjusted RPC model could be obtained, Finally, to test the validity of these algorithms developed in this study, we extracted 3D object-space coordinates using RPC models adjusted with these algorithms and a stereo pair of IKONOS satellite images, and tested the accuracy of these. The results showed that 3D object-space coordinates extracted from the adjusted RPC models was more accurate than those extracted from original RPC models. This result proves the effectiveness of the algorithms developed in this study.

IKONOS 영상으로부터 추출되는 3차원 지형자료의 정확도 향상에 관한 연구 - RPC 모델의 위치정확도 보정을 통하여

본 논문은 IKONOS 입체영상과 RPC(Rational Polynomial Coefficients) 모델을 이용하여 3차원 지형자료를 추출할 경우, 추출되는 3차원 지형자료의 정확도를 향상시키기 위하여 RPC모델의 위치정확도를 보정하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여 지상기준점을 활용하여 RPC 모델의 보정을 시도할 경우, 지상기준점의 지역적인 분포 및 사용되는 개수가 보정되는 RPC 모델의 위치정확도 향상에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하였다. 실험결과 사용되는 지상기준점의 개수보다는 지상기준점의 분포상태가 보정되는 RPC 모델의 위치정확도에 미치는 영향이 더 크다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 분포상태가 고른 지상기준점을 사용하여 본 연구에서 사용한 알고리즘을 적용할 경우에 안정적으로 위치정확도가 향상된 RPC 모델을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 수행된 연구결과를 토대로 지상기준점의 분포가 좋지 않거나 사용 가능한 지상기준점의 개수가 부족한 경우, 이를 극복하기 위해 의사지상기준점을 활용하는 알고리즘에 관한 연구도 수행하였다. 실험 결과에 따르면 지역적으로 좋지 않은 분포를 보이는 지상기준점들을 활용한 경우에도 의사지상기준점을 활용하면 원래의 RPC 모델보다 위치정확도가 향상된 RPC 모델을 얻을 수 있었다. 그리고 적은 수의 의사지상기준점을 활용할수록 즉, 지상기준점에 대한 가중치를 더 높일수록 정확도가 높은 RPC 모델을 획득할 수 있었다. 마지막으로, 본 연구에서 개발된 알고리즘들을 적용하여 RPC 모델의 위치정확도를 보정하고 이를 이용하여 3차원 지형좌표를 추출하였다. 정확도평가 결과 원래의 RPC 모델을 사용하여 추출된 3차원 지형좌표보다 정확도가 향상된 3차원 지형좌표의 취득이 가능하였다. 이는 본 연구에서 개발한 알고리즘들의 효용성을 입증하는 결과라 사료된다.