대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.407-407
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2002
The most widespread techniques for DEM generation are stereoscopy for optical sensor images and interfereometry for SAR images. These techniques suffer from certain sensor and processing limitations, which can be overcome by the synergetic use of both sensors and DEMs respectively. In this paper, different strategies for fusing SAR and optical data are combined to derive high quality DEM products. The filtering techniques, which take advantage of the complementary properties of SAR and stereo optical DEMs, will be applied for the fusion process. By taking advantage of the fact that errors of the DEMs are of different nature using the filtering technique, affected part are filtered and replaced by those of the counterpart and is tested with two sets of SPOT and ERS DEM, resulting in a remarkable improvement in DEM. for the analysis of results, the reference DEM is generated from digital base map(1:5000).
최근 들어 국내에서는 홍수에 의한 재산과 인명피해를 최소화하기 위해 지역특성에 알맞은 홍수지도를 제작 중에 있으며, 주로 LiDAR를 이용하여 홍수지도 제작을 위한 지형자료를 구축하고 있다. 그러나 LiDAR를 이용한 구축에 많은 시간과 높은 비용이 소요되기 때문에 이미 전국적으로 NGIS(국가GIS구축사업)사업을 통하여 구축된 수치지형도를 이용한 홍수지도의 구축 가능성과 타당성에 대한 검증 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 NGIS 수치지형도를 이용하여 홍수범람모의용 지형자료를 구축하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위하여 물의 흐름에 중요한 역할을 하는 breakline을 처리하고, 동시에 하상주변의 실제지형을 나타내는 유일한 자료인 하천종횡단자료를 연계하여 홍수범람모의용 DEM을 제작하였다. 경기도 구리시를 대상으로 1:1,000과 1:5,000의 NGIS 수치지형도를 활용하여 breakline을 처리하고 하천종횡단자료를 수치지형도와 연계하여 보간법을 기반으로 DEM을 구축하였다. 구축된 DEM은 1:1,000지형도가 전체 대상지역에 존재하지 않아 일부 지역에 대하여 1:5,000 지형도를 활용함으로써 상대적으로 위치 정확도는 떨어졌으나 홍수지도의 구축에는 적합한 정확도와 데이터의 정밀도를 제시하였다. 아울러 비용경제적 측면에서 매우 높은 효율성을 제시하였다. 반면 향후 NGIS 지형도의 보다 원만한 활용을 위하여 1:1,000 지형도의 갱신이 주기적으로 이루어져야 하며, 보간법의 적용에 있어서 고려사항과 breakline 구축을 위한 기술적 고려 사항 등이 정리되어야 하는 필요성을 제기하였다.
최근의 홍수재해는 막대한 인적 재산적 피해를 초래하는 자연재해로 인식되고 있다. 이러한 재해는 재해관리체계를 활용함으로서 잠재적 위험을 최소화시킬 수 있다. 최근 GSIS와 컴퓨터 모델링기술은 홍수재해평가를 수행하는 전문자들에게 많은 도움을 주고 있으며, 특히 GSIS기술은 공간분석 뿐만 아니라 홍수재해에 대한 모델링을 수행할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 홍수 방재분야에서 보다 현실에 가까운 현황분석을 통한 적극적인 재해 상황 대처와 체계적인 방재관리를 수행하기 위해 수리수문학적 자료와 수치지도, DEM, 고해상 위성영상을 이용하여 데이터베이스를 구축하고 3D GSIS를 활용하여 홍수재해를 효과적으로 관리할 수 있는 정보시스템 구축에 대한 방안을 제시하였다.
등고선에서 생성된 DEM(digital elevation model)은 고도 간격에 따라 미지형 요소 표현에 절대적인 영향을 받기 때문에 미기복 지형이 잘 표현되지 않는 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 지표피복에 고도정보를 입력하여 buffering과 지도대수 연산기법을 적용하며 미기복 지형을 복원하는 Landcover burning 기법을 개발하고자 하였다. 미지형복원과정은 등고선에서 일차 DEM 생성, 지표피복도 제작, 지표피복요소 중 미지형요소에 대한 buffering 기법에 의한 고도정보 복원, 피복인자에 대한 지도대수 연산을 통한 고도정보 입력에 의해 DEM을 복원하였다. 미지형복원은 하천지형을 중심으로 적용하였다. buffering에 의한 지형복원은 면적인(polygonal) 요소인 사력퇴, 습지에 대해서 지형형상이 오목 혹은 볼록 지형의 특성에 맞추어 일정간격의 등고선을 생성하여 지형을 복원한 후, 고도 정보를 입력하여 복원하였다. 선형적인 요소인 제방, 도로, 수로, 지류는 지도대수함수를 이용하여 지형을 복원할 수 있었다. 하상, 하안단구, 인공지물(농경지)과 같은 면적인 요소들은 평탄하기 때문에 일정한 고도값을 입력하여 지형면을 복원하였다. 연구결과는 단면도를 제작하여 원래의 DEM과 복원된 DEM의 지형표현 정도를 비교 분석하였다. 분석한 결과, 기존의 방법으로 제작된 DEM은 미지형적인 요소들이 거의 표현되지 않았다. 본 연구에서 개발된 방법은 습지, 사력퇴, 하천주변의 지형, 농경지, 제방, 하안단구, 인공지물 위치가 비교적 잘 표현되었다. 본 연구는 중소규모의 저기복 구릉대나 평야지대의 미지형분류와 분석, 하천 주변 미지형복원이 필요한 생태 및 환경분야 연구에 기여할 것으로 기대된다.
Geospatial Information Systems (GIS) have been employed to systematically manage and design land use in urban areas. This has increased the need for more accurate vector and raster data. In Korea, l/l,000-scale digital maps are used as vector data for the facility management in urban areas. This has increased the need for large scale orthoimages. Orthoimages generated from aerial imagery can provide accurate information, making possible the more effective city management. However, there is a large problem in using the orthoimages, i.e., currently available conventional orthoimages have not been generated based on Digital Elevation Model (DEM) that takes into account the building heights. So this causes the displacements of building image in large scale orthoimages. The present study is an attempt to generate the large scale orthoimages based on building DEM. The semiautomatic building extraction method can detect building outlines by mouse clicking on either building roofs or corners. Building DEM, based on the outline and calculated building height, was used to produce the large scale orthoimages with the corrected building occlusion.
2-pass Differential Interferometry(DInSAR)에서는 digital elevation model(DEM)을 이용하여 interferogram에서 지형의 위상을 제거함으로써 지형과 변위에 대한 두 가지의 위상 효과를 분리한다. 이 방법은 phase unwrapping 단계가 필요 없다는 장점이 있는 반면에 사용되는 DEM의 정밀도가 높아야 한다는 제약이 있다. 2-pass DInSAR를 이용하여 미세한 지각 변위의 인지가 가능하나, 두 SAR 자료의 관측기간 중 변위가 없는 경우에는 잔여 위상은 사용된 DEM의 오차를 반영한다. 따라서, 본 연구에서는 DEM의 정밀도를 향상시키기 위해 낮은 정밀도의 DEM을 사용하는 방법에 대한 기초 연구로써 아산만 지역에 2-pass DInSAR 방법을 시험 적용하였다. ERS 1/2 tandem SAR 자료와 DInSAR 계산을 위해 DTED level 0을 사용하였으며, 얻어진 결과의 정밀도 분석을 1:25,000 수치지도와 비교하였다. 생성된 DEM의 절대 고도 오차 평균 9.7m이며, 이는 일반적인 InSAR 방법에 의해 얻어진 DEM의 절대 고도 오차 평균 15.8m와 DTED level 0의 절대 고도 오차 평균 18.1m보다 향상된 결과를 보였다. 이 방법은 사면의 경사도가 높은 경우 InSAR에서 나타나는 layover 영향을 효과적으로 줄일 수 있다. 즉, DInSAR 방법은 지각의 변위 관측뿐만 아니라 지형 고도 자료가 부족한 지역에서 정밀도를 향상시키는데 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
A stereo matching has been an important tool for the reconstruction of 3D terrain. The current state of stereo matching technology has reached the level where a very elaborate DEM(Digital Elevation Map) can be obtained. However, there still exist many factors causing DEM error in stereo matching. This paper propose a new method to reduce the error caused by the lack of significant features in the correlation window The proposed algorithm keeps the correlation window as small as possible, as long as there is a significant feature in the window. Experimental results indicate that the proposed method increases the DEM accuracy by $72.65\%$ in the plain area and $41.96\%$ in the mountain area over the conventional scheme. Comparisons with Kanade's result show that the proposed method eliminates spike type of errors more efficiently than Kanade's adaptive window technique and produces reliable DEM.
최근 실세계를 재현하기 위한 3차원 기술개발의 필요성과 요구가 증가하게 되어 이러한 요구를 충족하기 위해 실세계 재현에 대한 연구가 국내외적으로 활발히 진행되고 있다. 기존에 구축된 공간분석을 위한 데이터는 2차원을 목적으로 제작되었으며 이는 3차원의 현실세계를 반영하는데 한계성이 있다. 또한 데이터 활용성이 제한적이며 데이터 재생산은 비용과 시간의 측면에서 비효율적이므로 기존의 데이터를 활용하여 효과적으로 3차원의 현실세계를 재현할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되었다. DEM(Digital Elevation Model: 수치표고모델)은 활용 분야별로 다양한 요구조건을 만족하는 개별적인 방법으로 제작되어 활용되며 기존의 DEM 제작은 일률적인 보간법과 해상도로 제작되므로 데이터의 효율성이 떨어진다. 이는 실세계를 반영하기 위한 정확성에서의 한계성을 가지므로 다양한 데이터를 포함하면 효율성을 높일 수 있다. 본 연구에서는 지형분석을 통해 산악지, 구릉지, 평지로 분류 하여 서로 상이한 보간법과 해상도로 다중 해상도 DEM을 생성하였고 지형의 특성을 대표하는 model keypoint 데이터를 생성하여 포함하였다. 또한 3차원 공간정보를 포함하는 데이터 융합을 위해 도화원도와 통합하여 포괄적, 적응적 및 융통적 지형공간 데이터 모델링을 방안을 제안하였다.
우리나라는 국가기본지리정보(NGIS) 사업에 의해 전국적인 수치지형도가 구축되어 있어 어느 지역에서나 수치표고자료를 제작하여 활용이 가능하게 되었다. 정확한 수치표고모형을 제작하기 위해서는 적용되는 보간 방법과, 적합한 격자크기의 선정이 중요하다. 수치표고모형 제작과 관련된 국내의 기존 연구는 여러 번 있었으나, 우리나라의 다양한 지형적 특색을 고려하지는 못하였다. 본 연구에서는 우리나라의 수치표고모형 구축을 위하여 지형별로 적합한 보간 방법과 알맞은 격자크기를 제시하였다. 이를 통해 풍기지역을 산악지, 구릉지, 도심지, 농경지의 특성 지역으로 나누고, 축척 1/5000의 수치지형도를 이용하여 다양한 보간 방법과 격자크기로 수치표고모형을 제작하였으며 항공측량을 통해 추출한 고도 데이타를 이용하여 정확도를 검증하였다. 연구 결과 지형적 특성에 적합한 보간 방법을 비교 분석한 결과, Kriging방법이 모든 지형에서 TIN방법에 비하여 우수하게 나타났으며, 지형특성별로 격자크기를 실험한 결과 DEM을 구축할 경우에 산악지나 구릉지는 10m 격자간격으로, 그리고 도심지나 농경지는 30m 격자간격으로 DEM을 구축하는 것이 가장 적합하다는 결론을 도출하였다.
선구조는 인접한 지형구조 사이의 구분이 명확한 직선 또는 만곡의 지형요소로서 일반지질, 광물탐사, 자연재해, 지구조 분석 등에 널리 활용된다. 과거에는 현장조사 혹은 지도를 이용하여 선구조를 추출하였으나, 현재는 원격탐사 기술의 발달로 인하여 넓은 지역에 대한 선구조를 효율적으로 추출할 수 있게 되었다. 선구조 추출을 위해서 항공기 혹은 인공위성 원격탐사 영상 혹은 지형표고모형의 육안판독 방법 이외에 보다 객관적인 결과 도출을 위한 자동화 방법이 개발되었다. 본 연구에서는 지형표고모형의 공간해상도 차이에 따라 자동 추출된 선구조의 특성을 분석, 평가하고자 한다. 연구 지역은 대한민국 경상도 언양, 모량 주변 지역으로 약 90 m (3초) 공간해상도를 갖는 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) Digital Elevation Model(DEM)과 12 m 공간해상도를 갖는 TerraSAR-X add-on for Global Digital Elevation Measurement(Global DEM) 자료를 사용하였다. 또한 Global DEM을 재배열(resampling)하여 30 m (1초) 간격의 공간해상도를 갖는 지형고도모형을 제작하였다. 다양한 각도의 태양고도와 태양방위각을 고려한 음영기복도를 제작하였으며, 선구조 자동 추출을 위해 PCI Geomatica 소프트웨어의 LINE 모듈을 이용하였다. 수치표고모형 공간해상도에 상관없이 선구조의 최빈값은 $N15-25^{\circ}E$로 북북동(NNE)의 방향성을 보였다. 그러나 공간해상도가 좋을수록 보다 많고 세밀한 선구조가 추출되었다. 본 연구 결과를 통해 선구조 밀도는 수치표고모형의 공간해상도에 비례함을 알 수 있었으며 연구 목적에 따라 적절한 공간해상도를 갖는 수치표고모형이 선택되어야 함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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