위성영상으로부터 위치자료가 포함된 지리 및 지형정보를 얻기 위해서는 영상획득순간의 센서 위치 및 자세와 지상좌표간의 관계를 해석하여야 한다. 위성영상에 대한 수학적 모형화를 위해서 먼저 입체영상에서 지상기준점(Ground Control Point: GCP)을 선정하고, 선정된 지상기준점에 대한 지상좌표 및 대상영상에 대한 영상좌표 관측작업을 수행한다. 본 연구에서는 지상기준점 데이터베이스에 포함된 정보들을 이용하여 관측대상 입체영상 3차원 모형화에 필요한 지상기준점의 영상좌표를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 관측정밀도는 수작업으로 관측한 값과 자동계산된 영상좌표의 결과를 비교 분석하여 평가하였으며, SPOT위성영상의 3차원 모형화에 적용하여 정확도를 평가하므로써 유사한 해상도의영상을 활용하는 3차원 모형화 과정에서 지상기준점의 영상좌표 관측을 자동화 할 수 있음을 입증하였다.
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.
일반적으로 광학위성은 궤도가 부정확하여 지상기준점(GCP)을 이용하여 궤도를 보정하는 작업을 수행한 후 수치 표고모형 자료(DEM)를 추출한다. 지상기준점은 실제 측량이나 지형도로부터 얻게 되지만, 이러한 작업이 불가능한 경우에는 광학영상으로부터 수치 표고 모형 자료를 추출할 수 없다. 본 연구에서는 수-수십 cm의 위성 궤도 정확도를 지니는 ESA ERS영상과 약 1Km의 해상도를 지니는 GTOPO-30 DEM을 이용하여 지상기준점을 추출 방법에 대해 연구하였다. 연구지역인 대전 주변에 대하여 지상기준점을 추출한 결과 경도 -0.348초, 위도 0.293초의 오차를 나타내었다. 또한 추출된 지상기준점을 이용하여 한 쌍의 SPOT 위성영상으로부터 DEM을 추출이 가능하였으며, 레이더 interferometry 기술을 이용한 지형고도 추출 및 변화 탐지에도 활용될 수 있음을 확인하였다.
사진기준점측량을 위한 지상기준점 선점시에 산악지역과 해안지역, 갯벌 등 지상기준점을 선점할 수 있는 뚜렷한 지형과 지물이 없는 지역에서는 효율적으로 지상기준점을 추출할 수 없기 때문에 현지측량의 시간과 비용, 정확도 등에서 문제점이 있다. 본 연구에서는 항공 라이다 반사강도를 지상기준점으로 사용하여 사진기준점측량을 수행한 후에 기 구축된 수치지도에서 추출한 지상기준과 비교하였으며, 또한 현지측량된 검사점을 기준으로 비교 평가하였다. 연구 결과, 라이다 반사강도를 이용하였을 시에는 평균오차가 ${\pm}1.02m$로 나타났으며, 기 구축된 수치지도를 이용하였을 경우에 ${\pm}1.13m$로 나타났다. 이 결과는 라이다 반사강도를 지상기준점으로 사용하는 것이 수치지도에서 추출한 것보다 0.11m 향상되었음을 보여준다.
본 연구에서는 국내의 항공사진측량에서 적용되지 않고 있는 광속조정 Program을 구현하였다. 또한, 구현된 프로그램을 이용하여 과천지역에 대한 측량자료를 처리하였다. GPS를 이용하여 결정한 카메라 노출중심 위치를 이용하여 광속조정에 적용한 결과는 지상기준점수가 감소하여도 정확도는 완만하게 저하되었으나, 지상기준점만을 이용하여 광속조정에 적용한 결과는 지상기준점수가 감소함에 따라 정확도는 급격하게 저하되었다. GPS를 이용하여 결정한 카메라 노출중심 위치를 광속조정에 적용한 결과 블록 가장자리에 배치한 4개의 지상기준점 만으로 공공측량에 적합한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통하여 GPS로 결정한 카메라의 노출중심위치를 항공삼각측량에 적용할 경우 필요한 지상기준점수를 축소함으로써, 비용을 절감할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 외부표정요소(EOP)를 지상기준점을 이용하여 계산하는 기존의 방식과는 달리, 위성의 궤도자료와 영상촬영기하를 이용하여 EOP 를 계산하고 지상기준점을 이용하여 모델오차를 보정하는 방식의 카메라 모델링 기법을 제시하고 있다. 제시한 기법은 영상리더파일로부터 궤도자료, HRV 각도 및 영상중심 촬영시간 등을 추출하여 위성의 영상획득당시의 실제 기하를 최대한 충실히 재구성하여 모델링을 수행하며 외부 표정요소를 일차 또는 이차의 다항식으로 근사하지 않는다. 이와 같이 수립된 카메라모델은 기존의 방법에 비해 훨씬 적은 1~2 개 정도의 지상기준점으로 영상화소 이하의 RMSE를 얻을 수 있었으며 모델오차 보정을 위한 지상기준점이 영상전체에 고루 분포하지 않아도 된다. 이러한 장점은 대형 프로젝트에서의 지상기준점 취득을 위한 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 뿐 아니라 비접근 지역에 대한 위치정보 획득에 대한 가능성을 제시하고 있다.
향후 구축될 3차원 수치지도의 정확도 검증을 위해서는 기준점 또는 검사점 역할을 할 수 있는 건물 모서리와 같은 대상점에 대한 정확한 3차원 좌표값이 반드시 필요하다. 건물 모서리 점에 대한 좌표는 GPS를 이용하여 결정한 지상기준점으로부터 거리 또는 각을 이용한 지상측량의 방법으로 결정할 수 있는데, 지상기준점의 오차는 지상측량을 통해서 최종적으로 건물 모서리좌표에 영향을 미치므로 이는 반드시 고려되어야 한다. 본 연구에서는 GPS 등으로 결정한 지상기준정의 오차정보가 지상측량을 통해 최종적인 미지수인 건물 모서리 점의 추정값에 미치는 영향에 대해서 수학적으로 분석하고 시뮬레이션 데이터틀 통해 수치적으로 테스트 했다. 지상기준점의 오차는 수평방향 1-4cm 수직방향 2-8cm에 대해서 각각 테스트 했으며 GPS 위치결정의 특성상 수칙방향의 오차가 수평방향의 오차의 두 배가 되도록 했다. 위치결정을 위한 지상측량 방법은 거리측량을 기준으로 테스트했으며, 추정된 건물 모서리점의 정밀도는 지상기준점의 오차에 거의 선형적으로 비례함을 알 수 있었다. 또한 건물 모서리 점의 최종 추정좌표는 관측장비의 정밀도에 따라 부여한 랜덤오차에 따라 달라지지만 추정 정밀도는 거의 일정함을 알 수 있었다.
입체위성영상을 사용하여 생성된 수치표고모델과 정사영상의 위치정확도에 영향을 미치는 여러 가지 요인이 있다. 특히 지상기준점의 수량이 영상모델링과 수치표고모델, 정사영상의 위치정확도에 주는 영향에 대한 연구가 선행되어야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 수치영상처리 방법으로 공간해상도가 10m 인 SPOT 흑백영상을 사용하여, 지상기준점 수량을 10∼30개까지 5개 단위로 증가하여 각각의 모델링과 수치표고모델, 정사영상을 생성하였다. 정확도평가는 20개의 검사점을 사용하여 정사영상상에서 이루어졌다. 그 결과 지상기준점 수가 10∼30개 사이에서 모델링의 표준오차는 1화소 미만으로 나타났다. 정사영상을 사용한 수평ㆍ수직오차는 기준점수가 증가할수록 줄어드는 경향을 보였으며, 지상기준점 10∼15개가 가장 경제적인 것으로 나타났다. 또한 지상기준점 개수와 정사영상 위치정확도의 상관관계를 분석하고 향후 개선방안과 연구과제를 제시하였다.
위성으로부터 정확한 3차원 위치정보를 계산하기 위하여 영상획득순간의 정확한 센서의 외부표정요소(위치와 자세)를 알고 있어야 한다. 이미 정확한 3차원 정보를 알고 있는 지상기준점을 이용하여 센서의 외부표정요소를 결정하는 엄밀법은 정확한 3차원 정보를 추출할 수 있는 최선의 방법 중 하나이다. 엄밀법에 의하여 센서 모델링을 할 때 지상기준점의 영상좌표 관측작업이 선행되어야한다. 본 연구에서는 지상기준점 영상패치 및 보조점 정합에 의해 입체영상 3차원 모형화에 필요한 지상기준점의 영상좌보를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 관측정확도는 수작업으로 관측한 값과 자동 계산된 영상좌표의 결과를 비교분석하여 평가하였으며, SPOT위성영상의 3차원 모형화에 적용하여 정확도를 평가하므로써 SPOT위성영상3차원 모형화 과정에서 지상기준점의 영상좌표 관측을 자동화 할 수 있음을 입증하였다.
지도가 없는 지역에서는 SAR 자료로부터 신뢰도 높은 지상기준점(GCP)을 추출하는 방법이 적용될 수 있다. 최근 민간용 SAR 중 가장 해상도가 높은 TerraSAR-X자료가 제공되기 시작하였다. 이 연구에서는 신뢰도 높은 지상기준점을 추출하는 방법을 TerraSAR-X 자료에 적용하였으며 또한 추출된 지상기준점의 정밀도를 분석하였다. 추출된 지상기준점의 평균오차는 동서방향과 남북방향으로 각각 0.11m, -3.96m였으며 표준편차는 각 방향으로 6.52 m 및 5.11m 였다. 이는 현재 민간용 위성 원격탐사 모든 시스템에서 추출될 수 있는 어떤 경우보다 정밀한 결과이다 추출된 지상기준점을 이용하여 IKONOS 영상의 기하보정을 수행하였다. 이 방법은 향후 아리랑-5호 (KOMPSAT-5) 자료에 적용하여 지상기준점 추출로 아리랑-2호 (KOMPSAT-2) 및 후속 위성시스템에 의해 얻어지는 고해상도 광학영상의 기하보정에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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