In this paper, we analyzed the navigation error of TERCOM (TErrain COntour Matching), which is TRN (Terrain Referenced Navigation) batch processing, caused by scale factor error of radar altimeter and proved the possibility of false position fix when we use the TERCOM's feature matching algorithm. Based on these, we proposed the new TRN batch processing algorithm using the slope measurements of terrain. The proposed technique measures on periodic changes in the slope of the terrain elevation profile, and these measurements are used in the feature matching algorithm. By using the slope of terrain data, the impact of scale factor errors can be compensated. By simulation, we verified improved outcome using this approach compared to the result using the conventional method.
본 연구는 자연재해대책법에 의해 개발사업으로 인한 재해유발요인을 예측 분석하고 이에 대한 대책을 강구하기 위해 수행되고 있는 사전재해영향평가에서 표준화된 한국토양유실도 자료를 제공하여 자료의 객관화를 이루도록 함을 목적으로 하고 있다. 한국토양유실도 제공 시스템은 2단계에 걸쳐서 수행할 계획이다. 1단계에서는 한국토양유실량 분포도를 RUSLE를 이용하여 작성하였다. 이 RUSLE모에서 강우 에너지인자 산정을 위한 강우량 자료는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지의 30년간의 자료를 이용하여 24시간 지속시간의 전국 R값을 빈도별로 산정하여 강우에너지인자에 대한 주제도를 작성하였다. 또한 사용한 GIS자료는 USGS DTED Level-2, 국립농업과학원의 정밀 토양도, 환경부의 중분류 토지피복도 자료이고 이들 자료를 이용하여 RUSLE의 각인자별 주제도를 작성하였고, 이를 웹사이트(http://krsc.kict.re.kr/RUSLE/rusle.asp)를 통해 신청인으로부터 메일로 범위(행정구역경계, 1/25,000수치지도 도엽번호, 수자원단위지도 등)를 요청 받거나 수자원단위지도의 중권역 및 표준권역의 경우 사용자가 직접 자료요청을 하여 토양유실도를 제공받는 시스템이다. 2단계에서는 작성된 한국토양유실량 분포도를 제공하는 것은 물론이며, 사용자가 원하는 범위에 대하여 shape 파일을 입력, 강우에너지인자(R) 입력, 그리고 토지피복별에 따른 RUSLE의 C 혹은 P값을 수정하여 분석하거나, 현재 토양통별로 제시된 K값을 사용자가 직접 관측한 값을 이용하여 Web-RUSLE시스템에 입력하면 자동으로 토양유실량을 산정할 수 있는 시스템으로 구축할 계획이다.
PARK DOO-YOUL;KIM JIN-KWANG;LEE HO-NAM;WON JOONG-SUN
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.667-670
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2005
Ground control points(GCPs) can be extracted from SAR data given precise orbit for DTM generation using optic images and other SAR data. In this study, we extract GCPs from ERS SAR data and SRTM DEM. Although it is very difficult to identify GCPs in ERS SAR image, the geometry of optic image and other SAR data are able to be corrected and more precise DTM can be constructed from stereo optic images. Twenty GCPs were obtained from the ERS SAR data with precise Delft orbit information. After the correction was applied, the mean values of planimetric distance errors of the GCPs were 3.7m, 12.1 and -0.8m with standard deviations of 19.9m, 18.1, and 7.8m in geocentric X, Y, and Z coordinates, respectively. The geometries of SPOT stereo pair were corrected by 13 GCPs, and r.m.s. errors were 405m, 705m and 8.6m in northing, easting and height direction, respectively. And the geometries of RADARS AT stereo pair were corrected by 12 GCPs, and r.m.s. errors were 804m, 7.9m and 6.9m in northing, easting and height direction, respectively. DTMs, through a method of area based matching with pyramid images, were generated by SPOT stereo images and RADARS AT stereo images. Comparison between points of the obtained DTMs and points estimated from a national 1 :5,000 digital map was performed. For DTM by SPOT stereo images, the mean values of distance errors in northing, easting and height direction were respectively -7.6m, 9.6m and -3.1m with standard deviations of 9.1m, 12.0m and 9.1m. For DTM by RADARSAT stereo images, the mean values of distance errors in northing, easting and height direction were respectively -7.6m, 9.6m and -3.1m with standard deviations of 9.1m, 12.0m and 9.1m. These results met the accuracy of DTED level 2
A flight capability to take a terrain following flight near the ground is required to reduce the probability that a fighter aircraft can be detected by foe's radar fence in the battlefield. The success rate for mission flight has increased by adopting TFS (Terrain Following System) to enable the modern advanced fighter to fly safely near the ground at the low altitude. This system has applied to the state-of-the-art fighter and bomber, such as B-1, F-111, F-16 E/F and F-15, since the research begins from 1960's. In this paper, the terrain following system and GCAS (Ground Collision Avoidance System) was developed, based on a digital database with UTAS's TERPRROM (TERrain PROfile Matching) equipment. This system calculates the relative location of the aircraft in the terrain database by using the aircraft status information provided by the radar altimeter and the INS (Inertial Navigation System), based on the digital terrain database loaded previously in the DTC (Data Transfer Cartridge), and figures out terrain features around. And, the system is a manual terrain following system which makes a steering command cue refer to flight path marker, on the HUD (Head Up Display), for vertical acceleration essential for terrain following flight and enables a pilot to follow it. The cue is based on the recognized terrain features and TCH (Target Clearance Height) set by a pilot in advance. The developed terrain following system was verified in the real-time pilot evaluation in FA-50 HQS (Handling Quality Simulator) environment.
본 논문에서는 간섭계 레이더 고도계를 활용한 지형참조항법의 성능을 분석하고자 한다. 간섭계 레이더 고도계는 항체의 주변 지형의 고도 중 가장 높은 값을 측정값으로 취함으로써 항법의 정확성을 향상시키고 있다. 이에 본 연구에서는 간섭계 레이더 고도계의 적용에 따른 새로운 측정 모델을 제시하고 이에 따른 지형참조항법 시스템을 구축하려 한다. 또한 필터에 따른 지형참조항법의 성능 분석을 위하여 확장형 칼만 필터, 무향 칼만 필터, 파티클 필터를 적용하며 여러 환경의 변화에 따른 지형참조항법의 성능을 도출고자 한다.
항공기 사고 중에서 주요 원인 중 하나인 조종상태 지상충돌(Controlled Flight Into Terrain, CFIT)을 해결하기 위하여 대지 접근 경고 장치(Ground Proximity Warning System, GPWS)를 사용하여 항공기 아랫부분의 지형에 대해서 지형충돌 경고를 출력한다. 이러한 대지 접근 경고 장치도 적시에 경고가 발생하지 않아 많은 문제가 있었다. 본 논문에서는 비행 상태와 지형정보를 이용하여 속도가 빠르고, 고기동을 하는 전투기에 대해서 보다 효율적인 지형/장애물 충돌 회피 경고 알고리듬을 개발하였다. 이 알고리듬에는 조종사의 반응시간을 포함하여 항공기의 지연시간을 고려하였고, 일련의 검증을 통해 실제 탑재 가능한 알고리듬을 제시하였다.
북한 회령지역을 중심으로 1987(TM)년과 2001(ETM)년의 Landsat 위성영상을 통하여, 농경지 개간에 따른 토양 침식량을 분석하였다. 분석을 위해 Landsat 영상 외에 수치고도자료, 1:5만 토양도와 지질도, 20년간 평균 강수량 자료 등을 이용하였다. 위성영상 분석은 연구목적상 농경지, 시가지, 산림지, 하천, 사질퇴적지 등 5개 항목으로 밴드 1, 2, 3을 이용하여 감독분류하였다. 토양 침식량을 측정하기 위하여 RUSLE 모델을 적용하고, AML 언어를 통해 계산하였다. 위성영상과 수치고도모델의 지리좌표일치를 위해 수치고도모델을 푸리에 전환하는 방법을 이용하였으며, GTD는 지형도상의 지표 정보를 이용하였다. 두 시기 모두 침식량이 연간 100 ton 이상의 지역은 하천과 시가지 배후사면이지만, 2001년에는 산록구릉대까지 확대되고 있다. 농경지의 경우 1987년에 비해 2001년에는 평균고도 24m 경사도 $0.8^{\circ}$가 상승했으며, 두 시기 간에 확대된 농경지는 평균 고도 75m, 경사도는 $2.5^{\circ}$가 상승하였다. 토양침식이 상대적으로 많은 고도는 $300{\sim}500m$이며, 이 고도에서의 침식량은 2001년 85 ton에서 2001년 57 ton으로 증가하였다. 경사도에서는 두시기 모두 $30{\sim}50^{\circ}$에서 높은 침식량을 보이고 있으며, 2001년에는 $30^{\circ}$이하에서도 높은 증가율을 보이고 있다. 산사태의 위험이 높은 침식량 200 ton 이상 지역은 1987년 $28.6km^2$에서 2001년 $48.8km^2$로 현저히 증가하였다.
본 연구에서는 전술급 무인항공기의 GPS 신호간섭 및 재밍(Jamming)/기만(Spoofing) 공격 시 위치항법 정보의 취약성을 보완하기 위해 개발한 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템을 기술하고자 한다. 전술급 무인항공기는 GPS 두절 시 항법장비가 GPS/INS 통합항법에서 DR/AHRS 모드로 전환하여 자동비행이 가능하나, 위치 항법의 경우 대기속도 및 방위각을 활용한 추측항법(DR, Dead Reckoning)으로 인해 시간이 지나면 오차가 누적되어 비행체 위치 파악 및 데이터링크 안테나 자동추적이 제한되는 등의 문제점을 갖고 있다. 이러한 위치 오차의 누적을 최소화하기 위해 영상감지기를 이용한 특정지역 위치보정점을 바탕으로 비행체 자세, 영상감지기 방위각/고각 및 수치지도 데이터(DTED)를 활용하여 비행체 위치를 계산하고 이를 실시간으로 항법장비에 보정하는 시스템을 개발하였다. 또한 GPS 시뮬레이터를 이용한 지상시험과 추측항법 모드의 비행시험으로 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템의 기능 및 성능을 검증하였다.
한국과학기술원 인공위성연구센터(SaTReC)에서는 위성 영상으로부터 과학적으로 또는 실생활에 유용한 고부가 가치 정보를 생성하기 위해 '발라드-프로' 고부가 정보 추출 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문에서는 '발라드-프로' 소프트웨어에 대해 소개하고, 소프트웨어의 핵심 컴포넌트인 기하 보정, 정사 보정 및 수치 표고 모형 생성 컴포넌트에 대해 기술하였다. 본 소프트웨어의 성능을 분석하기 위해 GPS로 실측한 지상 기준점과 $60km{\times}60km$ SPOT Panchromatic 영상을 사용하였다. 또한 미국 지질조사국(USGS)의 DTED와 국립지리원의 수치지도에서 생성한 수치 표고 모형을 이용하여 위성 영상 처리를 위해 범용으로 사용되는 P사의 상용 소프트웨어와 비교하였다. 분석 결과에 의하면 기하 보정의 경우 '발라드-프로' 소프트웨어는 P사의 소프트웨어에 비해 적은 수의 지상 기준점을 필요로 하고, 정사 보정의 경우 비슷한 성능을 갖고 있다. 또한 수치 표고 모형 추출의 경우 '발라드-프로' 소프트웨어가 P사의 소프트웨어에 비해 정확도 면에서 2배, 수행 속도면에서 4배 우수한 것으로 나타났다.
도시의 환경문제가 인구와 시설의 증가에 의해서 점점 더 심각해짐에 따라 도시내 산림을 도시에서 가장 중요한 부분으로 인식하고 있다. 따라서 본 연구에서는 대전지역에서 도시내 또는 도시외곽에 위치한 산림을 합리적으로 관리하고 이용하기 위한 기본적 분석 단계로서 산림지역의 지형환경을 Landsat - 5 TM데이타와 수치지형자료를 이용하여 분석하였다. Landsat - 5 TM의 영상자료로부터 산림지역을 추출하였고, 수치지형자료를 이용하여 표고, 경사도, 주경사향의 분포를 분석하였다. 영상자료로부터 추출한 산림지역에서 특히 보문산, 봉산, 갑하산, 식장산과 계족산의 5개 지역을 대상으로 지형환경 분석이 이루어졌다. 대전지역에서 산림지역이 차지하는 면적비율은 55.1%로 도심지역보다 약 5배 많은 며적이다. 전체 산림지역의 표고 분포는 200m 이하가 70.8%이고, 400m 이상은 4.8%이다. 5개 지역에서 계족산은 100~200m 지역의 전체의 45.7%, 보문산은 300m 이하 지역이 92.4%이다. 갑하산과 식장산에서 300m 이상되는 지역은 각각 20.4%와 46.6%이다. 도시내에 위치하고 있는 봉산을 제외하고 모든 지역에서 50% 이상이 경사 20$\circ $ 이상의 급경사지로 구성되어 있다. 특히 식장산에서는 30$\circ $ 이상의 절험지가 35.2%나 분포하고 있다. 식장산과 갑하산은 보문산, 계족산보다 고도, 경사도 변화가 심한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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