• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.19-23
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• 2006

본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치고도모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하기 위한 것이다. 항공 영상지도의 경우 불과 4-5년 전까지만 해도 흑백항공사진 필름을 이용해 왔으나 최근 들어 판독을 더욱 용이하게 하기 위하여 컬러항공사진을 많이 이용하고 있다. 품질이 높은 정사영상제작을 위해서는 정확한 수치고도모형이 필요하다. 수치고도모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치고도모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치고도모형 생성 방법은 흑백항공사진에서와는 달리 컬러항공사진은 항공사진 전용 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 수치고도모형의 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였으며 각 밴드별 수치고도모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였다. 본 연구에서는 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치고도모형을 얻을 수 있었음을 실험을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.315-321
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• 2004

SAR 영상을 처리하는 과정에 있어 기준점을 취득하는 일은 매우 어렵고 시간과 비용이 많이 소모된다. 본 연구에서는 기준점 취득문제를 해결하기 위해서 단일기준점으로부터 가상기준점을 생성하여 위성제도를 모델링하고 이를 이용하여 수치고도모형을 생성하는 기법을 제시하였다. 가상기준점을 이용하여 생성된 수치고도모형의 정확도를 평가하기 위해서 추가적으로 10개의 기준점을 이용하여 수치고도모형을 생성하였다. 각각 생성된 수치고도모형을 수치지도로부터 생성된 수치고도모형과 비교하여 정확도를 평가하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.369-374
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• 2005

정사영상 생성, 도시 공간의 모형화 등 도면화의 다양한 응용분야에 적용을 위해서는 위성 영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 것은 중요하며, SPOT-5, IKONOS, QUICKBIRD, ORBVIEW 등의 고해상도 위성영상은 효율적이고 경제적으로 수치고도모형을 생성할 수 있는 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이들 고해상도 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하기 위해서는 센서모형화, 에피폴라 영상 생성 그리고 영상정합에 대한 사전지식이 필요하다. 이들 중 에피폴라 영상생성은 중요한 인자이며 이에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 뿐만 아니라, IKONOS 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 연구는 다항식비례모형에 기반한 연구가 주로 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 센서 독립적이면서 적은 수의 기준점만으로 센서모형화와 에피폴라 영상생성이 가능한 평행투영모형을 이용하여 수치고도모형을 생성하는 일련의 처리과정을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법론은 IKONOS 위성영상을 이용하여 적용하고 평가하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.13 no.1 s.31
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• pp.55-61
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• 2005

Digital Elevation Model (DEM) generation from remotely sensed imagery is crucial for a variety of mapping applications such as ortho-photo generation, city modeling. High resolution imaging satellites such as SPOT-5, IKONOS, QUICK-BIRD, ORBVIEW constitute an excellent source for efficient and economic generation of DEM data. However, prerequisite knowledge in the areas of sensor modeling, epipolar resampling, and image matching is required to generate DEM from these high resolution satellite imagery. From the above requirements, epipolar resampling emerges as the most important factors. Research attempts in this area are still in high demand and short supply. Another cause that adds to the complication of the problem is that most studies of DEM generation from IKONOS scenes have been based on rational function model. In this paper, we proposed a new methodology for DEM generation from satellite scenes using parallel projection model which is sensor independent, makes it possible for sensor modeling and epipolar resampling by only few control points. The performance and feasibility of the developed methodology is evaluated through real dataset captured by IKONOS.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.22 no.3
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• pp.121-128
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• 2014

This study investigated the accuracy of DEM generated by heterogeneous stereo satellite images based on RPC. Heterogeneous sensor images with different spatial resolution are SPOT-5 panchromatic and IKONOS images. For the accuracy evaluation of the DEM, we compared the DEMs generated from two kinds of sensors and that produced using homogeneous SPOT-5 and IKONOS stereo images. As results of the evaluation, accuracy of 3D positioning by heterogeneous images was substantially similar to that of homogeneous stereo images for exact conjugate points. But, in terms of quality of the DEM, DEM generated by heterogeneous sensor showed a lower accuracy about twice in RMSE and about 3 times in LE90 than that of homogeneous sensors. As a result, DEM can be generated by using heterogenous satellite imagery. But if we use a stereo image with different spatial resolution, the performance of image matching was very important factor for the production of high-quality DEM.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.375-382
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• 2005

국토정보의 3차원 모형 생성에 관한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 자로 구축에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 도심 지역의 건물 고도 모형 생성에 관하여 항공사진, 위성영상 및 LIDAR에 관한 기법 개발이 활발해 지고 있다. 항공사진 및 위성영상만을 이용하여 건물고도 모형을 생성할 경우, 기복변위로 인해 입체 영상의 영상정합 시 오정합이 발생하므로 건물 고도 모형 생성에는 많은 어려움이 있다 이에 단일 자료만을 이용하지 않고 관련 자료원을 함께 사용함으로써 보다 효과적이고 정확한 자료 생성을 위하여 항공사진과 수치지형도를 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 수치지형도(1/1,000)와 항공사진(1/5,000)을 이용하여 효과적인 건물 고도 모형 생성 관한 연구를 수행하였으며, 관심점 검출 기법과 영상 정합 시 탐색 범위의 기하학적 제약 수단인 수직선 제적 이론을 병합한 새로운 기법을 개발하였다. 본 연구 성과를 검증하기 위하여 연구 성과와 수치도화 장비를 이용한 건물 고도 모형과의 정확도를 비교 평가하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.51-57
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• 2002

국내에서 활발하게 연구되고 있는 위성영상을 이용한 원격탐사는 매핑, 환경관리, 시설물 관리 등에 이용되어 왔다. 본 연구에서는 날씨나 태양의 제약을 받지 않는 RADARSAT SAR 영상의 수계지역을 신경망 기법을 이용하여 분류하고자 하였다. RADARSAT은 경사관측을 통하여 영상을 취득하며 지형의 기복에 의한 음영효과(Shadow effect)로 인하여 수계지역 분류시 정확도를 감소시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 RADARSAT SAR 영상의 역산란계수를 계산하고 음영효과에 의한 분류오류를 감소시키기 위하여 수치고도모형을 사용하였다. 지형의 기복이 작은 평지와 지형의 기복이 심한 산악지로 나누어 연구를 수행하여 각 지역별로 분류 정확도를 평가하였다. 연구결과로 역산란계수를 신경망기법의 단일 입력 자료로 사용한 경우보다 수치고도모형을 같이 사용한 것이 분류 정확도가 높았다. 또한, 수치고도모형을 역산란계수와 함께 입력 자료로 이용할 경우 평지보다 산악지에서 효율적이었다. 산악지역이 많은 국내에서는 SAR영상의 수계지역 추출을 신경망 기법으로 할 경우에는 수치고도모형을 함께 이용함으로써 분류정확도 향상을 시킬 수 있다고 사료된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.35-39
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• 2003

본 연구에서는 1998년 8월 12일 홍수가 발생했을때 충청북도 옥천, 보은 지역을 촬영 한 RADARSAT 위성영상을 이용하여 수계지역 추출 및 홍수지역 모니터링을 수행하였다. 이를 위해서 RADARSAT 영상에 대해 전처리를 수행하고, 전처리된 영상과 수치고도모형으로부터 생성된 경사도 자료를 이용하여 홍수발생시 수계영역을 추출하였다. 추출된 수계영역과 기존의 토지이용 현황도를 이용하여 침수지역의 현황을 분석하고, 토지이용별 침수면적을 산정하였다. 나아가 수치고도모형과 홍수시 수계를 이용하여 금강권 유역의 호우로 인해 증가된 유량을 간접적으로 산정하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.16 no.1
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• pp.99-108
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• 2000

The purpose of this paper is to combine digital elevation models (DEM) using SPOT satellite stereo images. After DEM extraction, a grid of longitude and latitude is generated using the results of DEM extraction. Heights at each grid location are determined from the obtained DEMs by using triangular image warping interpolation that uses the heights of the three nearest neighbors. The final heights at each grid location can then be determined by using the maximum likelihood as a fusion strategy. The input images used in this paper are two pairs of SPOT stereo images and experiments show that heights of DEM are successfully fused

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.323-328
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• 2004