대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.290-295
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1999
Lineament extraction from mountain area often provides valuable geological information. In many cases, the lineaments correspond to a series of continuous large valleys. This paper introduces a new lineament extraction method from Digital Elevation Model (DEM) using Raindrop Tracing Algorithm (RTA). The main advantage of this algorithm over conventional Segment Tracing Algorithm (STA) is that it utilizes DEM directly unlike the STA Which utilizes the shaded relief of DEM. The RTA simulates the real life of raindrops that converge into a large valley. The simulation has been done by sprinkling the randomized raindrops over DEM and counting the number of raindrop path that follows the negative gradient of the DEM. The large counting number indicates the location of a big valley where the raindrops converge. With the help of the counting number array (accumulator array) recording the flowing path information, RTA can produce perfectly unbiased binary image of the lineament.
본 논문에서는 SPOT 위성 영상을 사용하여 얻어진 수치 표고 모형을 결합하는 기법을 제안한다. 추출된 수치 표고 모형의 결과를 사용하여 위도와 경도로 이루어지는 격자를 생성한다. 생성된 격자 위치에서의 고도 값은 이미 획득된 수치 표고 모형으로부터 세 개의 가장 근접한 화소의 고도 값을 이용하는 삼각형 영상 워핑 방법을 사용하여 보간한다. 각 격자의 최종 고도 값은 최대 가능성 규칙의 융합 방법을 이용하여 결정한다 본 논문에 사용된 영상은 두 쌍의 스테레오 SPOT 위성영상을 사용하였으며 실험결과 수치 표고 모형의 고도 값을 성공적으로 융합할 수 있었다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.342-348
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1998
The purpose of this paper is to extract fast DEM (Digital Elevation Model) using satellite images. DEM extraction consists of three parts. First part is the modeling of satellite position and attitude, second part is the matching of two images to find corresponding poults of them and third part is to calculate the elevation of each point by using the result of the first and second part. The position and attitude modeling of satellite is processed by using GCPs. A area based matching method is used to find corresponding points between the stereo satellite images. In the DEM generation system, this procedure holds most of a processing time, therefore a new fast matching algorithm is proposed to reduce the time for matching. The elevation of each point is calculated using the exterior orientation obtained from modeling and disparity from matching. In this paper, the SPOT satellite images, level IA 6000 $\times$6000 panchromatic images are used to extract DEM. The experiment result shows the possibility of fast DEM. extraction with the satellite images.
The purpose of this paper is to extract DEM (Digital Elevation Model) using KOMPSAT images. DEM extraction consists of three parts. First part is the modeling of satellite position and attitude, second part is the matching of two images to find corresponding points of them and third part is to calculate the elevation of each point by using the result of the first and second part. The position and attitude modeling of satellite is processed by using GCPs. Area based matching method is used to find the corresponding points between the stereo satellite images. The elevation of each point is calculated using the exterior orientation information obtained from sensor modeling and the disparity from the stereo matching. In experiment, the KOMPSAT images, 2592$\times$2796 panchromatic images are used to extract DEM. The experiment result show the DEM using KOMPSAT images.
본 논문에서는 대전과 논산지역의 KOMPSAT-1 EOC입체 영상으로부터 DEM을 생성하고 정확도를 검증하였다. DEM생성 과정을 크게 카메라 모델링 단계와 영상 정합 단계로 구분하여 논의하였으며 카메라 모델링 기법은 Orun과 Natarajan이 제안한 모델(1994)과 Gupta와 Harteley(1997)가 제안한 DLT모델을 사용하였으며 두 모델링 기법을 EOC입체 영상에 적용하는 것이 가능한지 확인하였다. 영상정합 단계에서는SPOT용으로 개발된 알고리즘이 EOC입체 영상에 적용될 수 있는지를 검토 하였다. 그리고 각 단계마다 EOC영상에 적용했을 때의 결과를 SPOT영상을 적용했을 때의 결과와 비교하였다. 본 실험에서 KOMPSAT-1 EOC입체 영상에 대해 카메라 모델링 기법과 영상 정합을 수행하여 DEM을 생성한 결과 SPOT입체 영상에서 생성한 DEM 보다 성능이 우수한 DEM을 얻을 수 있었다.
QuickBird satellite is quickly becoming the best choice for high-resolution mapping using satellite images. In this paper, we will describe the followings: (1) how to correct QuickBird data using different geometric correction methods, (2) data fusion using QuickBird panchromatic and multispectral data, and (3) automatic DEM extraction using QuickBird stereo data.
Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model have been widely used in simulating hydrology and water quality analysis at watershed scale. The SWAT model extracts topographic feature using the Digital Elevation Model (DEM) for hydrology and pollutant generation and transportation within watershed. Use of various DEM cell size in the SWAT leads to different results in extracting topographic feature for each subwatershed. So, it is recommended that model users use very detailed spatial resolution DEM for accurate hydrology analysis and water quality simulation. However, use of high resolution DEM is sometimes difficult to obtain and not efficient because of computer processing capacity and model execution time. Thus, the SWAT Topographic Feature Extraction Error (STOPFEE) Fix module, which can extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution and updates SWAT topographic feature automatically, was developed and evaluated in this study. The analysis of average slope vs. DEM cell size revealed that average slope of watershed increases with decrease in DEM cell size, finer resolution of DEM. This falsification of topographic feature with low resolution DEM affects soil erosion and sediment behaviors in the watershed. The annual average sediment for Soyanggang-dam watershed with DEM cell size of 20 m was compared with DEM cell size of 100 m. There was 83.8% difference in simulated sediment without STOPFEE module and 4.4% difference with STOPFEE module applied although the same model input data were used in SWAT run. For Imha-dam watershed, there was 43.4% differences without STOPFEE module and 0.3% difference with STOPFEE module. Thus, the STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed was applied for Chungju-dam watershed because its topographic features are similar to Soyanggang-dam watershed. Without the STOPFEE module, there was 98.7% difference in simulated sediment for Chungju-dam watershed for DEM cell size of both 20 m and 100 m. However there was 20.7% difference in simulated sediment with STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed. The application results of STOPFEE for three watersheds showed that the STOPFEE module developed in this study is an effective tool to extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution DEM. With the STOPFEE module, low-capacity computer can be also used for accurate hydrology and sediment modeling for bigger size watershed with the SWAT. It is deemed that the STOPFEE module database needs to be extended for various watersheds in Korea for wide application and accurate SWAT runs with lower resolution DEM.
21세기에는 전 세계인구의 70%가 도시에서 생활할 것으로 예상되며, 이러한 도시화는 도시관리를 위해 GIS와 더불어 건물 DEM과 정사투영영상에 대한 요구가 증대될 것이다. 건물 DEM을 생성하기 위해서는 건물의 형태를 나타내는 경계선을 검출해야 한다. 이를 위해서 일반적으로 자동과 반자동 건물 추출법을 사용한다. 그러나 자동 검출법을 항공사진에 직접 적용하면 지붕의 색깔이나 그림자 그리고 주변의 나무 등 때문에 정확한 건물 경계선을 추출하기 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 반자동 건물 추출법을 제시하였다. 건물 지붕의 색깔이 균일할 경우 지붕의 한 부분을 마우스로 클릭하여 건물경계를 찾도록 하였으며, 균일하지 않은 경우 건물의 모서리 부분을 클릭하여 건물 모서리점을 검출하도록 프로그램을 개발하였다. 건물 DEM은 영상정합에 의해 계산된 건물 높이와 건물 경계선을 이용하여 생성하였다.
스테레오 영상으로부터 수치표고모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 두 영상 간의 정합을 수행한다. 정합은 초기 정합 후보점으로부터 시작되며, 두 영상 간의 접합점(Tie-points)이 이러한 초기 후보점 역할을 하게 된다. 이 초기 정합 후보점의 개수와 영상 내에서의 분포는 정합결과에 영향을 준다. 정합결과를 바탕으로 생성되는 수치표고모델에는 에러가 포함된다. 이러한 에러를 제거하는 가장 보편적인 방법은 주변값으로 보간하는 것이다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 수치표고모델을 자동으로 생성하기 위해서 기존 수치표고모델을 이용하여 자동으로 추출한 접합점(Tie-points)과 영상 피라미드 그리고 정합 결과에서 발생한 이상값(Outlier)을 기존 수치표고모델로 보정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 IKONOS, QuickBird, SPOTS 스테레오 영상과 DTED level 2 데이터를 이용하여 실험을 수행했으며, 실험결과를 통해서 제안된 방법으로 생성한 수치표고모델에서는 에러가 모두 제거되었음을 보여준다. 또한 기존 DTED level 2를 참값으로 하여 산출된 높이값에 대한 RMSE는 15m 미만으로, 비교적 정확한 수치표고모델을 생성하였음을 보여준다.
THe Purpose of this paper is to match the feature point of man-made structure and to obtain the DEM which are occluded in a image plane. We use the trinocular matching with epipolar lines and planes. If an occlusion appears at one of the trinocular images, the DEM mapping is used to estimate the height of feature points in it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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