Evaluation of Digital Elevation Models by Interpreting Correlations

The ground positions and elevations information called DEMs(Digital Elevation Models) which are extracted from the stereo aerial photographs and/or satellite images using image matching method have the natural errors caused by variant environments. This study suggests the method to evaluate DEMs using correlation values between the reference and the target DEMs. This would be strongly helpful for experts to correct these errors. To evaluate the whole area of DEMs in the horizontal and vertical errors, the target cell is matched for each reference cell using the correlation values of these two cells. When the target cell is matched for each reference cell, horizontal and vertical error was calculated so as to help experts to recognize a certain area of DEMs which should be corrected and edited. If the correlation value is low and tile difference in height is high, the target cell will be candidated as changed or corrupted cell. When the area is clustered with those candidated cells, that area will be regarded as changed or corrupted area to be corrected and edited. Using this method, the evaluation for all DEM cells is practicable, the horizontal errors as well as vertical errors is calculable and the changed or corrupted area can be detected more efficiently.

상관관계 해석을 통한 수치표고모델 평가 방법

영상 매칭 방법을 이용하여 항공 사진 및 위성 영상으로부터 획득한 지상 위치 및 고도 정보인 수치표고모델(DEM)은 여러 환경의 영향으로 인하여 오차를 포함하고 있다. 본 연구에서는, 전문가가 이러한 오차를 수정 편집할 수 있도록 하기 위하여 기준 수치표고모델과 대상 수치 표고모델간의 유사도 값을 사용하여 수치표고모델을 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 수치표고모델의 전 지역에 대해 수평 및 수직 오차를 구하기 위해서는 기준 수치표고모델의 격자와 대상 수치표고 모델 격자간의 유사도 값을 사용하여 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자를 구한다. 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자가 구해지면, 수평 및 수직 오차를 계산하여 전문가가 수정 편집할 영역을 판단할 수 있도록 한다. 즉, 유사도 값이 낮고, 고도의 차가 높은 경우. 그 격자는 후보 변화 또는 오류 격자로 판단된다. 이러한 후보 격자들이 영역을 이룰 경우. 수정 편집 대상인 변화 또는 오류 지역으로 판단한다. 이러한 방법을 사용함으로써, 모든 점에 대한 평가가 가능할 뿐 아니라, 수직 오차 외에도 수평 오차를 구할 수 있으므로, 보다 효과적으로 변화 또는 오류 지역을 찾을 수 있었다.