본 본문은 GPS(Global Positioning System)와 IMU(Inertial Measuring Unit)를 연계하여 최소의 지상기준점만으로도 재래식 항공사진측량 방법과 비교하여 정확도의 손실 없이 외부표정요소를 결정할 수 있는 새로운 기법에 대하여 연구하였다. 이러한 GPS/INS 항공사진측량의 실무적용 가능성을 입증하기 위하여 직접 비행실험을 하고 촬영된 대상지역에 대하여 동적 GPS 위치결정의 정확도의 검증 및 재래식 방법과 GPS/IMU에 의한 사진기 준점측량을 실시하여 다양한 방법으로 비교한 결과를 소개하였다.
UAV의 발전에 따라 UAV영상의 활용도 늘어나고 있다. 다양한 UAV영상 기반의 어플리케이션에 점진적 번들 조정방법이 널리 사용된다. 그러나, 점진적 번들조정 방법은 중복이 없는 영상 쌍에서도 대응점을 추출해 긴 시간을 소요하게 된다. 이 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는 중복지역에서만 대응점 추출연산을 진행해야한다. 만약 영상의 외부표정요소가 있을 경우 이를 기준으로 영상의 중복도를 계산하여 중복지역에서만 대응점 추출이 일어나도록 제한할 수 있다. 그러나 외부표정요소가 없는 영상을 활용하는 경우, 기하학적인 중복지역을 계산할 수 없으므로 다른 후보군 구성 방법의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 외부표정 요소가 없는 경우의 대응점 추출 후보군 구성 방법들을 비교해 가장 효율적인 방법을 찾는다. 비교 방법은 일부 특징점, 특징점 군집화, 영상의 밝기를 활용한 후보군 구성방식이며 외부표정요소를 통해 구한 대응점 후보군 구성결과를 기준으로 각 방식을 비교한다. 비교 결과 일부 특징점을 활용하는 것이 가장 효율적으로 나타났다.
본 연구에서는 위성영상의 RPC 카메라 모델로부터 외부표정요소 결정방법을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 SPOT 위성영상을 이용한 선행실험을 한 결과, RPC로부터 결정된 외부표정요소와 원래의 외부표정요소의 차이는 미소하였으며, 지상좌표 추출에 있어서도 거의 유사한 결과 정확도를 얻었다. 그리고 제안한 방법을 IKONOS 위성의 Geo레벨 입체영상에 적용한 후, RPC 블럭조정방법에 의한 위치결정 정확도와 비교한 결과, 유사한 결과를 나타냈으며, 두 방법으로 획득한 샘플지역의 DEM 또한 큰 차이를 보이지 않았다.
본 연구는 사진측량, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등의 분야에서 사용되는 외부표정요소를 결정하는 단사진의 후방교회법의 알고리즘을 비교하는 것이 목적이다. 이를 위해 항공사진 및 근거리 사진측량에서 사용되고 있는 카메라를 기준으로 지형을 시뮬레이션하여 실험 데이터를 생성하여 알고리즘을 비교하였다. 거의 수직으로 촬영되는 항공사진측량용 카메라에 대한 실험을 통해서 3개의 지상기준점으로도 외부표정요소를 결정할 수 있었으나 프로쿠르스테스 알고리즘은 지상기준점 배치에 민감하였다. 카메라의 자세각이 크게 변하는 근거리 사진측량용 카메라를 대상으로한 실험에서도 프로쿠르스테스 알고리즘의 지상기준점 배치에 민감하였으며 모든 알고리즘이 적어도 6개의 지상기준점이 필요하였다. 두 종류의 카메라를 대상으로 한 실험을 통해서 코사인법칙 기반의 후방교회법은 반복회수가 짧고 명시적인 초기값이 필요하지 않기 때문에 전통적인 사진측량 알고리즘과 유사한 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.
최근 원격탐측(遠隔探測)의 이용분야가 소축척지도제작(所縮尺地圖製作) 뿐만 아니라 토지(土地), 환경(環境) 및 자원(資源)에 대한 정보해석(情報解析)에까지 확대되고 있다. 특히, SPOT 위성영상(衛星映像)은 높은 해상력(解像力)과 적합한 기선고도비(基線高度比) 및 입체영상(立體映像)의 획득(獲得)이 가능(可能)하며 3차원(次元) 위치결정(位置決定) 등(等)에 필요한 자료(資料)를 제공(提供)한다. 본(本) 연구(硏究)에서는 이와 같이 SPOT 위성영상(衛星映像)을 이용한 3차원(次元) 위치결정(位置決定)에 있어서 중요한 요소(要素)인 외부표정요소결정(外部標定要素決定)에 관한 알고리즘 개발(開發) 및 최적다항식결정(最適多項式決定)에 목적(目的)을 두고 있다. 따라서 본(本) 연구결과(硏究結果) 전처리(前處理) level 1B 사진(寫眞)필름의 위성영상(衛星映像)의 외부표정요소결정(外部標定要素決定) 알고리즘을 제시(提示)하였으며, 외부표정요소(外部標定要素)의 다항식(多項式) 결정(決定)에 있어서는 위성위치요소(衛星位置要素)($X_o$, $Y_o$, $Z_o$)는 1차(次) line함수(函數), 위성자세요소(衛星姿勢要素)(${\kappa}_o$, ${\phi}_o$, ${\omega}_o$)는 2차(次) line 함수식(函數式)으로 표현되는 미지수(未知數)가 15개(個)인 경우가 최적다항식(最適多項式)임을 알 수 있었다.
현재 Direct Georeferencing은 지난 10여년 적용되어오던 GPS-항측의 단점인 항공사진의 6개 외부표정요소중 단지 투영중심의 위치만 제공하던 약점을 극복하고 실무에 보편적으로 적용되고 있는 실정이다. 이의 가장 큰 장점은 지상기준점 측량작업의 절감내지는 이를 완전히 생략할 수 있다는 점이다. 본 본문은 상용의 GPS/IMU 를 이용하여 외부표정요소 결정에 대한 실힘 결과를 소개하였다. 실힘을 위하여 사진축척 1:5,000의 대축척과 1:20,000의 중축척으로 촬영한 관측자료를 처리하여 사진축척의 변화를 고려한 외부표정요소 결정의 정확도 및 결합블럭조정의 특성 등 다양하고 의미 있는 결과들을 도출하였다.
CCD 카메라 스캐너에 의한 지상사진의 스캐닝에 있어서 발생하는 기하학적 왜곡을 외부표정요소를 이용하여 수치적으로 보정하는 기법을 제시하였다. 먼저 CCD 카메라 스캐너의 외부표정요소를 구한 후, 이를 이용하여 수치화상의 전 화소에 대응하는 사진좌표를 구하였다. 얻어진 사진좌표와 수치화상 데이터 값으로부터, 거리의 역에 따른 가중평균법을 적용하여 X 및 Y좌표 0.05mm 마다의 스캐닝 왜곡이 보정된 화상을 작성할 수 있었다. 검사점의 보정화상좌표와 실측사진좌표를 비교하여 스캐닝 기하학적 왜곡 보정화상 작성기법의 유효성을 검증할 수 있었다.
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.
본 연구에서는 저가의 INS와 GPS 정보를 합성하여 고기동 환경에서 항체의 위치와 자세정보를 연속적으로 제공할 수 있는 약결합 방식의 통합 알고리즘을 구현하였고, 4S-Van에 장착된 이미지 센서의 위치와 자세결정 방법에 사용하였다. (D)GPS/INS 통합을 실시하기 전 IMU의 초기 정렬과정에서 방위각은 두 대의 GPS를 통해 결정하였으며 칼만 필터를 이용한 정밀정렬을 수행하였다. 통합 알고리즘의 성능평가를 위해 차량 테스트와 시뮬레이션 테스트를 병행하였다. 통합 결과 차량 시험을 기준으로 나타난 위치 오차는 직선도로에서 l0cm 내외의 정확도를 보이며 자세오차의 경우 시뮬레이션을 기준으로 롤각은 $0^{\circ}.01$, 피치각은 $0^{\circ}.03$, 요각은 $0^{\circ}.1$ 내외의 정확도를 보였다. 구현된 (D)GPS/INS 알고리즘은 기하보정 방법을 통해 이미지센서의 위치와 자세정보 제공자로서 활용될 수 있다. 따라서 4S-Van에 장착된 이미지 센서의 영상획득 시각에 대한 기하학적인 정보를 통해 지상의 건물이나 도로 시설물 등에 대한 3차원 공간 자료 구축이 가능하다고 보며, 구축된 정보를 통해 기존의 수치지도 갱신, 도로 시설물 관리, 비디오 GIS 데이터 베이스 구축 등에 대한 공간 자료 연계 및 응용에 활용할 계획이다.
영상을 기반으로 하는 3차원 위치결정에서 카메라는 핵심적인 요소이며 이러한 카메라의 내부적인 특성을 제대로 결정하는 카메라 캘리브레이션 작업은 대상물의 3차원 좌표를 결정하기 위해서 필수적으로 선행되어야 할 과정이다. 본 연구에서는 캘리브레이션을 위한 체크보드의 크기와 형태에 영향을 받지 않고 반자동으로 카메라의 내부표정요소를 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론은 쿼터니언을 이용한 외부표정요소 추정, 캘리브레이션 타겟의 인식, 번들블록조정을 통한 내부표정요소 매개변수 결정으로 구성되어 있다. 체스보드 형태의 캘리브레이션 타겟을 이용하여 내부표정요소를 결정한 후 소규모 3차원 모형에 대한 3차원 위치를 결정하였으며 검사점을 이용한 정확도 평가를 통해서 수평위치와 수직위치 오차는 각각 약 ${\pm}0.006m$와 ${\pm}0.007m$를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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