본 연구에서는 번들조정 과정에서 요구되는 GCP의 수를 줄이기 위해 동일궤도 상의 개별 영상 대신 스트립을 스트립을 모델링 할 수 있는 가능성을 조사한다. 이를 위해 먼저 동일 궤도상에 존재하는 각 개별영상의 RFM(Rational function model)으로부터 스트립에 대한 RFM을 생성하였다. 다음으로, 생성된 스트립 이미지 간의 번들 조정을 통해 모델 보정계수를 산출하였다. 실험을 위해 각 3개의 Scene 영상으로 구성된 KOMPSAT-3A 스테레오 스트립을 사용하였다. 실험을 통해 스트립의 특정지역에 위치한 기준점만을 사용하여 초기모델 개선이 가능함을 확인하였다. 또한 12개의 지상기준점을 사용한 스트립 번들조정 수행 결과 수평 수직 방향으로 약 2 m의 3차원 위치 결정이 가능함을 확인하였다. 이를 통해 단일 영상 기반 번들조정보다 스트립 번들조정이 더 효율적일 수 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 선형 푸시브룸 방식으로 촬영한 위성영상에 대한 다양한 센서모델들의 정확도를 비교분석하고자 한다. 특히 이 논문에서는 센서모델의 정확도를 번들조정의 정확도와 외부표정요소추정의 정확도로 분리하여 고찰하려고 한다. 번들조정 정확도는 수립된 센서모델이 얼마나 기준점에 잘 부합하는 가를 알려주는 척도로 이제까지 대부분의 센서모델 정확도 분석에 사용되어온 기준이다. 이에 반하여 외부표정요소추정의 정확도는 센서모델이 얼마나 정확하게 촬영당시의 위성의 궤도 및 자세를 예측할 수 있는 지의 척도로서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 기존의 연구에서 간과해온 부분이다. 이 논문에서는 여러 센서모델 중에서 사진측량분야에서 주로 사용하는 변형된 공선방정식기반 모델과 위성지상국 또는 자세제어분야에서 주로 사용하는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델의 정확도를 비교분석하고자 한다. 실험은 다목적실용위성 1호 EOC 영상과 GPS 수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 번들조정 정확도는 두 모델이 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나 외부표정요소추정 정확도는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델이 더 나은 성능을 보였다.
원형 구조물의 표면에 대한 삼차원 위치 결정은 여러 면에서 그 응용이 기대된다. 구조물의 진단을 고려해 볼때 이것은 광범위한 범주에서 하나의 의미있는 Topic이 될 것이며, 이러한 위치 결정을 함에 있어 수렴사진의 활용은 종내의 측량에 비해 많은 이점을 가지고 있다. 본 논문은 Metric과 Non-metric Camera를 이용하여 원사형의 피사체를 수렴사진으로 촬영하고 Bundle-Adjustment에 의해 그 결과를 고찰한 것이다. Bundle-Adjustment에 의한 오차 해석으로부터 표준 오차를 비교함과 아울러 Metric과 Nonmetric Camera로부터 얻은 피사체의 삼차원 좌표도 비교하였다.
Currently, a number of control points are required in order to achieve accurate geolocation of satellite images. Control points can be generated from existing maps or surveying, or, preferably, from GPS measurements. The requirement of control points increase the cost of satellite mapping, let alone it makes the mapping over inaccessible areas troublesome. This paper investigates the possibilities of modeling an entire imaging strip with control points obtained from a small portion of the strip. We tested physical sensor models that were based on satellite orbit and attitude angles. It was anticipated that orbit modeling needed a sensor model with good accuracy of exterior orientation estimation, rather then the accuracy of bundle adjustment. We implemented sensor models with various parameter sets and checked their accuracy when applied to the scenes on the same orbital strip together with the bundle adjustment accuracy and the accuracy of estimated exterior orientation parameters. Results showed that although the models with good bundle adjustments accuracy did not always good orbit modeling and that the models with simple unknowns could be used for orbit modeling.
본(本) 연구(硏究)에서는 해석적(解析的) 사진측량(寫眞測量)에서 사용(使用)되고 있는 번들조정기법을 사용(使用)하여 지상사진(地上寫眞)에 대한 블록조정을 실시하고, 대상물에 대한 3차원(次元) 좌표(座標)의 정확도(正確度)의 특성(特性)을 분석(分析)하였다. 다양한 기준점(基準點) 배치(配置) 및 형태(形態)를 적용(適用)하여 최적(最適) 기준점(基準點) 형태(形態) 및 배치(配置)를 선정(選定)하였으며, 동일대상(同一對象) 지역(地域)에 대하여 블록조정에 의한 정확도(正確度)와 단(單)모델조정에 의한 정확도를 비교하고 또다른 블록정기법인 독립모델법과도 정확도를 비교하였다. 또한 적절한 정오차(定誤差) 모델을 선정(選定)하여 부가매개변수(附加媒介變數)에 의한 번들블럭조정의 정확도를 향상(向上)을 해석(解析)하기 위해, 근거리(近距離) 사진측량(寫眞測量)에 의한 블럭을 형성(形成)하고, 적절한 기준점 형태 및 배치에 따른 번들블럭조정을 실시(實施)함으로써 효과적인 정확도 향상 방법을 제시(提示)할 수 있었다.
비지형대상물의 전면해석을 위한 다중지점 사진측량강의 설계에는 촬영점의 기하학적 배치, 영상의 기하학적 조건, 기준점 배치 및 조정의 경중률 등 많은 문제들이 복합적으로 포함되어야 하며, 특히 좁고 긴 구조물의 내부를 측량할 경우에는 특수한 사진측량망을 필요로 한다. 본 연구에서는 구조물 내부의 전면해석에 수반되는 주요 난점들의 해결안을 제시하고 결과의 정확도 및 신뢰도의 향상을 기하고자 하였다. 이를 위해 내부의 형상과 크기에 적합한 다중사진측량망을 구성하고 광속조정법에 의하여 3차원 자료를 취득, 강의 구성요소에 따른 정확도에 미치는 영향을 고찰하였다. 아울러 본 연구에서 개발된 과대오차의 검출연산법은 사진측량 해의 신뢰도 향상에 그 활용이 기대된다.
스틸비디오 CCD카메라는 수치영상의 획득과정이 크게 단순화되어 컴퓨터에 직접 연결되지 않고도 독립적으로 수치영상을 획득하여 자체내에 영상을 저장할 수 있는 융통성을 갖추고 있다. 본 연구에서는 각종 산업분야에서 요구되는 품질검사, 구조물의 모니터 링 등에 스틸비디오 카메라를 이용한 수치근접사진측량 시스템의 수행성을 평가하고자 하였다. 수치 영상측정 에서 필수적 인 sub-pixel 측정기 법을 제시하고, 고해상도의 DCS420 스틸비디오 카메라에 대한 기하학적 자체검정 및 구조물에 대한 시험측정을 실시하였다. 자체검정 광속조정의 결과 1:46,000을 초과하는 대상공간 정확도를 얻을 수 있었으며 산업적 음용에 수치영상을 이용한 본 근접사진측량 시스템의 정확도 잠재성과 작업의 효율성을 입증할 수 있었다.
사진측량과 컴퓨터비전 분야는 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표를 결정하는 것은 동일하지만 두 분야는 카메라 렌즈왜곡 모델링 방법과 카메라 좌표계의 차이점으로 인하여 서로 간에 직접적인 호환이 어렵다. 일반적으로 드론 영상의 자료처리는 컴퓨터비전 기반의 소프트웨어를 이용하여 번들블록조정을 수행한 후 지도제작을 위해서 사진측량 기반의 소프트웨어로 도화를 수행하게 된다. 이때 카메라 렌즈왜곡의 모델을 사진측량에서 사용하는 수식으로 변환해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이에 본 연구에서는 사진측량과 컴퓨터비전에서 사용되는 좌표계와 렌즈왜곡 모델식의 차이점에 대하여 기술하고 이를 변환하는 방법론을 제안하였다. 카메라 렌즈왜곡 모델의 변환식의 검증을 위해서 먼저 렌즈왜곡이 없는 가상의 좌표에 컴퓨터비전 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 렌즈왜곡을 부여하였다. 그리고 나서 렌즈왜곡이 부여된 사진좌표를 이용하여 사진측량 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 왜곡계수를 결정한 후 사진좌표에서 렌즈왜곡을 제거하여 원래의 왜곡이 없는 가상좌표와 비교하였다. 그 결과 평균제곱근거리가 0.5픽셀 이내로 양호한 것으로 나타났다. 또한 사진측량용 렌즈왜곡 계수를 적용하여 정밀도화 가능여부를 판단하기 위해서 에피폴라 영상을 생성하였다. 생성된 에피폴라 영상에서 y-시차의 평균제곱근오차가 계산한 결과 0.3픽셀 이내로 양호하게 나타났음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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