National Geospatial-Intelligence Agency(NGA) developed VPF in mid 1980 to digitalize military geospatial information. However, because VPF is very complicated system and was severly inefficient in producing, maintaining, and managing the data, VPF was required to be replaced by more efficient data format. These requests resulted in an integrated schema, and eventually VPF. The main idea of using FDB in the production of digital map of non-accessible area is to increase the accuracy. This research focuses on the production of high accuracy digital map by utilizing the FDB. The accuracy of digital map by FDB and by DGN was individually compared with 1m CIB imagery of the Korean peninsula. By analyzing 38 check points based on CIB, DGN showed RMSE of 52m X axis and 49m Y axis. FDB showed 15m in X axis and 13m in Y axis. These results show that the digital map produced using FDB has much higher accuracy than DGN based digital map.
Currently high resolution satellite imagery has been used in lots of fields of terrain analysis, ocean development, change detection, cartography, classification, environmental monitoring, earth resource observation, meteorological observation as well as military The accuracy of the 3-D modeling of SPOT-5 stereopair images using these ground control points is about 5m in planimetric distance error and about 2m in height error. This study demonstrates the available ground control points for North Korea, of which accuracy is as good as to generate the digital map at the scale of 1:25,000.
In this paper, a strip modeling method is developed for the acquisition of target positions in remote area and validated using the imagery of SPOT satellite. This method utilizes the parameters given in header files and constructs a camera model without ground control points. In most cases, the root mean squared error of check points is less than pixel size with one ground control point. The model error of reference image is evaluated using ground control points and used to remove the model error of target images acquired along the same satellite orbit, which enables one to calculate target positions in remote area where no ground control points are available.
본 연구는 위성으로부터 유도된 위성강우자료와 글로벌 지형자료를 활용하여 대표적인 비접근 지역인 북한지역의 청천강 상류에 위치한 동신군 지역을 대상으로 홍수량을 추정하는 것을 목적으로 하였다. 북한지역 홍수량 추정을 위한 모형은 IFAS를 이용하였고, 검증이 가능한 국내의 갑천 유역에 대하여 모형에 대한 매개변수를 보정하였다. 모형의 검증을 위하여 낙동강의 병성천 유역을 대상으로 수행하였다. 북한지역에 대한 위성강우를 이용한 분석에서 지상계측 자료를 이용하여 위성강우자료를 수정하였다. 수정된 위성강우를 이용한 유출분석에서는 첨두유출량이 CMORPH가 $4,885.8m^3/s$, GSMaP_NRT가 $5,717.5m^3/s$의 유출이 발생하는 것으로 분석되었다. 향후 더 많은 강우사상을 적용 및 검증을 통해 미계측/비접근 지역에 대한 수문분석에 활용할 계획이다.
이 논문에서는 비접근 지역의 작물 분류를 목적으로 준감독 학습에 인접 화소의 공간 유사성 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 적은 수의 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위해 준감독 학습 기반의 반복 분류를 적용하였으며, 새롭게 훈련 자료 추출시 인접한 화소의 분류 항목을 고려함으로써 불확실성이 낮은 훈련 자료를 추출하고자 하였다. 북한 대홍단에서 수집된 다중시기 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 밭작물 구분의 사례 연구를 통해 제안된 분류 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 작물과 산림의 오분류와 고립된 화소가 제안 분류 방법론에서 완화되었다. 또한 인접 화소의 분류 결과를 고려한 훈련 자료 추출을 통해 이러한 오분류 완화 효과가 더욱 두드러지게 나타났으며, 초기 분류 결과와 기존 준감독 학습에 비해 고립된 화소도 감소되었다. 따라서 비접근 지역으로 인해 훈련 자료의 확보가 어려울 경우 이 연구에서 제안된 방법론이 작물 분류에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Currently application of high-resolution satellite imagery is expanding with development of high tech optical and space aviation technology. Although using 3 dimensional modeling technology in order to attain accurate terrain information using existing ground control points is the most dependable reference data, such means are unapplicable for certain area because of it's limited access. In this study, we have researched into ways to utilizing high resolution satellite images from IKONOS and Quickbird, and sub-meter class satellites images that will be utilized In the future such as Arirang images and PLEIADES images for unaccessible areas. For that purpose we have created accuracy verification and GCP files for existing ortho-imagery and digital elevation model. The results showed that accuracy of ortho-Imagery and digital elevation model was RMSE X:3.043m, Y:2.921m, Z:6.139m. Also, after ortho-rectifying IKONOS images using ground control points extracted from ortho imagery and digital elevation model the accuracy of the imagery was RMSE X:3.243m, Y:2.067m, Z:1.872m.
본 연구에서는 최근 서비스화 된 PLEIADES의 GSD 0.5m 영상을 이용하여 1/5,000 수치지형도 제작의 가능성을 평가하였다. PLEIADES 영상의 초기 RPC 계수를 적용한 결과, 검사점에 대한 RMSE가 $X={\pm}1.806m$, $Y={\pm}2.132m$, $Z={\pm}1.973m$이며, 초기 RPC 계수와 지상기준점 16점으로 기하보정한 결과, RMSE가 $X={\pm}0.104m$, $Y={\pm}0.171m$, $Z={\pm}0.036m$이며, 검사점에 대한 RMSE는 $X={\pm}0.357m$, $Y={\pm}0.239m$, $Z={\pm}0.188m$로 1/5,000 수치지형도 제작에 대한 허용오차의 기준에 부합하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, TerraSAR 기준점을 평가하여 활용 가능성 여부를 확인하기 위해 좌표 변환하여 GPS 측량성과와 비교한 결과, RMSE가 $X={\pm}0.818m$, $Y={\pm}0.200m$, $Z={\pm}0.265m$의 결과를 도출하였다. 본 연구 결과로 PLEIADES 영상과 정확한 지상기준점을 이용하면 1/5,000 수치지형도 제작이 가능하다는 것을 확인하였으며, 비접근 지역의 수치지형도 제작을 위한 기준점 확보 방안으로 TerraSAR 기준점을 평가한 결과, 1/5,000 수치지형도를 제작하기 위한 기준점에는 부합하지는 않았지만, 향후 대안으로써 TerraSAR 기준점을 활용하는 방안에 대하여 추가 연구가 필요하다고 사료된다.
최근 항공사진 정사영상의 활용이 증가하고 있으며, 이에 맞추어 고해상도 위성영상을 이용한 지리정보시스템 구축을 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 또한 공간해상도가 6.6m급인 아리랑 1호 위성영상을 이용한 많은 연구가 시행중인 이즈음, 항공사진과 위성영상간의 판독성에 대한 평가가 필요하다. 이 연구에서는 항공사진을 스캔한 영상, 그 항공사진을 이용하여 아리랑 1호와 동일한 해상도로 재배열한 영상, 그리고 아리랑 1호 위성영상을 실험 영상으로 이용하여 각각 정사영상을 제작하고, 판독하려는 지형지물을 분류하였으며, 각각의 정사영상에서 그 분류항목에 대한 판독이 어느 수준까지 가능한지에 대한 평가를 하였다. 판독 분석결과, 판독을 위해 분류한 지형지물 중 항공사진을 이용한 정사영상에서 판독할 수 있는 지형지물의 양에 비해 항공사진 영상을 재배열한 영상의 정사영상에서는 대략 61%, 아리랑 1호 위성영상의 정사영상에서는 대략 41%를 판독할 수 있었으며, 이와 같은 실험연구를 통해 아리랑 1호 위성 영상은 지도갱신, 비접근지역에 대한 지형정보 획득, 환경감시 등의 분야에 활용할 수 있을 것으로 판단하였다.
본 연구에서는 KOMPSAT-1 위성에서 취득한 EOC Pass 영상과 scene 영상의 기하정확도를 평가함으로써, 비접근지역에 대한 3차원 지형정보 추출 방안에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 다음과 같은 4가지 실험을 수행하여 KOMPSAT-1 EOC 위성데이터의 정확도를 평가하였다. 1) KOMPSAT-1 전처리 시스템으로 처리된 Level 1R의 ancillary 데이터와 영상좌표를 이용한 지상좌표계산 2) 보조자료를 이용하여 계산된 두 영상의 지상좌표를 공간교차이론으로 지상 3차원좌표 계산 3) 입체 Pass 영상의 일부분(KOMPSAT-1 EOC, 1 scene size)에서 획득된 GCP(Ground Control Point)을 이용하여 Bundle adjustment을 수행하고, 그 결과 계산된 외부표정요소로 지상좌표의 계산 4) 3)에서 계산된 외부표정요소를 이용하여 전체 Pass 영상에 적용하여 정확도를 평가하였다.
원격탐사 기술은 사람이 직접 방문하여 조사하기 힘든 극지라든가 농업환경에 대한 자료 요구도가 높으면서도 직접 수집이 어려운 비접근 지역에 대한 정보를 추출하는데 유용한 관측수단이다. 본 연구는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 제공 산출물 중 16일 단위로 작성되는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index, MOD13)를 이용하여 북한의 벼 수량을 추정하는 것을 목적으로 하였고, 그 가능성과 한계에 대하여 알아보았다. 2000년부터 2008년까지 촬영된 MODIS MOD13 자료를 미국 NASA로부터 제공받아 좌표체계를 우리나라에 맞게 투영하고 NDVI를 추출하여 자료분석에 사용하였다. 통계청에서 발표한 벼 수량 및 생산량 통계자료를 이용하였다. 농촌진흥청 국립농업과학원에서 작성한 북한의 토지피복분류도를 이용하여 서해안 평야지대에 위치한 논을 위도별로 네군데 정하여 관심지역(area of interest)으로 설정하였다. 이 관심지역에 대한 시계열 값을 추출하여 연중 연간 변화를 분석하고 2000년부터 2007년까지 수잉기의 NDVI 값을 이용하여 수량에 대한 상관계수(r)는 $0.77^*$로 5%에서 유의하여 NDVI 값에 따라 벼 수량에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 수잉기의 NDVI 값과 벼 수량에 대해 회귀분석한 결과($R^2=0.591^*$), NDVI에 따른 벼 수량의 변이를 59.1% 설명할 수 있었다. 이와 같이 회귀식을 이용하여 2008년 북한의 벼 수량은 약 2.80 ton/ha로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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