• ETRI Journal
• /
• 제33권4호
• /
• pp.506-516
• /
• 2011

In this paper, we develop a registration method to eliminate the geometric inconsistency between the stereo-images and light detection and ranging (LIDAR) data obtained by an airborne multisensor system. This method consists of three steps: registration primitive extraction, correspondence establishment, and exterior orientation parameter (EOP) adjustment. As the primitives, we employ object points and linked edges from the stereo-images and planar patches and intersection edges from the LIDAR data. After extracting these primitives, we establish the correspondence between them, being classified into vertical and horizontal groups. These corresponding pairs are simultaneously incorporated as stochastic constraints into aerial triangulation based on the bundle block adjustment. Finally, the EOPs of the images are adjusted to minimize the inconsistency. The results from the application of our method to real data demonstrate that the inconsistency between both data sets is significantly reduced from the range of 0.5 m to 2 m to less than 0.05 m. Hence, the results show that the proposed method is useful for the data fusion of aerial images and LIDAR data.

• 한국측량학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.633-641
• /
• 2008

본 논문은 에피폴라기하를 이용하여 신속하게 폐색지역을 탐지하고 유사한 패턴을 자동으로 찾아 폐색지역을 복원하여 정밀 정사투영영상을 자동적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 기존에는 건물에 대한 부가적인 정보를 이용하여 영상의 폐색지역을 탐지하였지만, 본 논문에서는 카메라의 외부표정요소와 DTM 정보만을 이용하여 폐색지역을 자동으로 탐지하고 탐지된 폐색지역에 대한 복원은 우선적으로 중복된 영상을 사용하여 복원을 수행한 후, K-평균 군집화 알고리즘을 사용하여 대표 패턴을 찾아 폐색지역을 완벽하게 복원한다. 이 때, 중복된 영상의 동일한 지역을 자동으로 빠르게 탐지하기 위해 에피폴라 알고리즘을 사용한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.293-300
• /
• 1999

IRS-1C PAN의 수치화상데이터를 사용하여 수치표고모델을 생성하는 기법을 연구하였다. 번들조정기법을 적용하여 라인별 외부표정요소를 결정하였으며, 그 결과 위성의 자세와 위치 모두에 있어서 1차다항식이 가장 유효하였다. 수치표고모델과 정사투영화상을 생성한 후, 연구 대상영역내의 상이한 표고를 가지고 있는 16점의 평가점을 선정하여, 연구결과의 지도좌표와 비교해본 결과, 표고오차의 RMSE가 $\pm{16.66m}$인 수치표고 모델을 생성할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.629-644
• /
• 2010

A real-time image georeferencing system requires all inputs to be determined in real-time. The intrinsic camera parameters can be identified in advance from a camera calibration process while other control information can be derived instantaneously from real-time GPS/INS data. The bottleneck process is tie point acquisition since manual operations will be definitely obstacles for real-time system while the existing extraction methods are not fast enough. In this paper, we present a fast-and-automated image matching technique based on the KLT tracker to obtain a set of tie-points in real-time. The proposed work accelerates the KLT tracker by supplying the initial guessed tie-points computed using the GPS/INS data. Originally, the KLT only works effectively when the displacement between tie-points is small. To drive an automated solution, this paper suggests an appropriate number of depth levels for multi-resolution tracking under large displacement using the knowledge of uncertainties the GPS/INS data measurements. The experimental results show that our suggested depth levels is promising and the proposed work can obtain tie-points faster than the ordinary KLT by 13% with no less accuracy. This promising result suggests that our proposed algorithm can be effectively integrated into the real-time image georeferencing for further developing a real-time surveillance application.

• 한국측량학회지
• /
• 제37권5호
• /
• pp.331-341
• /
• 2019

With the popularity of sensor-rich environments, smartphones have become one of the major platforms for obtaining and sharing information. Since it is difficult to utilize GNSS (Global Navigation Satellite System) inside the area with many buildings, the localization of smartphone in this case is considered as a challenging task. To resolve problem of localization using smartphone a four step image-based localization method and procedure is proposed. To improve the localization accuracy of smartphone datasets, MMS (Mobile Mapping System) and Google Street View were utilized. In our approach first, the searching for candidate matching image is performed by the query image of smartphone's using GNSS observation. Second, the SURF (Speed-Up Robust Features) image matching between the smartphone image and reference dataset is done and the wrong matching points are eliminated. Third, the geometric transformation is performed using the matching points with 2D affine transformation. Finally, the smartphone location and attitude estimation are done by PnP (Perspective-n-Point) algorithm. The location of smartphone GNSS observation is improved from the original 10.204m to a mean error of 3.575m. The attitude estimation is lower than 25 degrees from the 92.4% of the adjsuted images with an average of 5.1973 degrees.

• 지적과 국토정보
• /
• 제48권1호
• /
• pp.111-121
• /
• 2018

본 연구에서는 무인항공기(UAV:Unmanned Aircraft Vehicle)의 입체영상을 이용하여 사진측량학 원리를 적용하므로서 수치표고모형, 실감정사영상 및 3차원 수치 데이터를 제작 및 평가를 수행하였다. 스테레오 입체시를 수행하기 위해서는 수치도화기(DPW:Digital Photogrammetric Workstation)를 필수적으로 이용해야 하는데 본 연구에서는 최근 산자부에서 개발된 3차원 공간정보 제작시스템인 GEOMAPPER 1.0을 사용하였다. 무인항공기의 중복된 두 영상을 이용하여 입체시 생성하기 위해서는 카메라의 내부표정요소와 외부표정요소가 계산되어야 하며, 정확한 입체시를 위해서 비항측용 일반 카메라의 렌즈왜곡에 대한 정확한 보정이 필수적이다. 렌즈의 왜곡보정 및 지상기준점을 이용한 표정요소의 결정은 상업용 소프트웨어인 PhotoScan 1.4를 사용하였다. 무인항공기는 케이로보틱스의 고정익 장비(KD-2)를 사용하였고 항공삼각측량과정을 통하여 최종적으로 실감정사영상을 생성하고 수치지형도를 일부 제작하여 수치도화의 오차분석을 수행하였다. 그 결과 입체도화 방식으로 축척 1:1/2,500~1/3,000 수치지형도의 제작 가능성을 확인 할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제38권5호
• /
• pp.379-390
• /
• 2005

본 연구에서는 경안천 유역을 대상으로 과거의 경년 항공사진과 지형도를 이용하여 하천형태의 변화를 분석하고, 하천주위의 토지이용변화를 비교해 보고자 하였다. 이를 위해 경안천 유역의 지방 1, 2급 하천에 해당하는 1966년, 1981년, 2000년 항공사진에 내, 외부표정을 실시하여 정사영상을 생성하였으며 또한 1914 - 1915년 지형도를 이용하여 1966년, 1981년, 2000년의 하천과 비교하였다. 이 영상을 이용하여 경년 하천형태와 하천부지의 토지이용을 분석하였는바, 주로 하천제방구역에서 뚜렷한 하천변화를 보였으며 이는 1974년의 팔당댐 건설에 따른 팔당호 유입부의 변화와 1980년대 후반의 하천정비에 따른 직선화 작업이 그 원인으로 판단된다. 또한 하천부지를 6개의 주요 분류 항목 (수역, 산림, 농지, 주거지, 도로, 모래톱)으로 토지이용도를 작성하여 그 면적변화를 분석해본 결과 농지, 주거지, 도로, 모래톱이 가장 큰 면적변화를 나타내었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제32권4_1호
• /
• pp.363-371
• /
• 2014

다수의광학위성센서들이선형 배열 형태에 기반을두고설계되었다. 널리 알려진 광학위성센서의 종류는 다음과 같이 경로 평행 방향 1열스캐너(along-track line scanner), 경로 직각 방향 1열 스캐너(across-track linescanner), 3열 스캐너(three- line scanner)로 구분할 수 있다. 이들 센서들을 이용하여 위성 및 항공기에서 지상지물의 정확한 위치정보를 획득하려고 할 때 센서의 외부 표정요소와 내부 표정요소는 매우 중요한 요소들이다. 이들 센서들의 영상생성기하구조는 태양에 의한열영향, 진동, 바람등의 다양한 물리적 현상들에 의하여 시시각각 변동될 가능성이 있기에 내부표정요소의 편의가 지상에 미치는 영향을 분석하는 것은 매우 중요하다. 실제적인 비행경로와 자세정보를 바탕으로 생성된 시뮬레이션 자료를 이용하여 본 연구에서는 각 센서의 초점거리에 편의량을 점진적으로 추가하면서 실험과 분석을 수행하였으며, 또한 비행고도를 고고도와 저고도의 두가지 경우로 비교하였다.실험결과, 경로평행방향 1열 스캐너의 경우에 초점거리편의량의 증가가 지상스캔라인방향(Y 방향)의 오차를 유발하였으며, 경로 직각 방향 1열 스캐너의 경우 스캔라인방향과 수직방향으로 오차가 증가하였고, 3열 스캐너의 경우에는 수직방향으로만 오차가 증가하였다. 이들 실험결과는 향후 새로운 센서개발과 센서캘리브레이션 정확도에 가이드라인을 제공할 수 있다고 본다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
• /
• pp.201-205
• /
• 2007

In the post-Cold War era, acquisition technique of high-resolution satellite imagery (HRSI) has begun to commercialize. IKONOS-2 satellite imaging data is supplied for the first time in the 21st century. Many researchers testified mapping possibility of the HRSI data instead of aerial photography. It is easy to renew and automate a topographical map because HRSI not only can be more taken widely and periodically than aerial photography, but also can be directly supplied as digital image. In this study matching size of IKONOS Geo-level stereo image is presented lot production of digital elevation model (DEM). We applied area based matching method using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images. After matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex non-linear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters (EOPs) to minimize search area, the matching is tarried out based on this line. The experiment on matching size is performed according to land cover property, which is divided off into four areas (water, urban land, forest land and agricultural land). In each of the test areas, window size for the highest correlation coefficient is selected as propel size for matching. As the results of experiment, the proper size was selected as $123{\times}123$ pixels window, $13{\times}13$ pixels window, $129{\times}129$ pixels window and $81{\times}81$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. Of course, determination of the matching size by the correlation coefficient may be not absolute appraisal method. Optimum matching size using the geometric accuracy therefore, will be presented by the further work.

• 한국측량학회지
• /
• 제25권6_2호
• /
• pp.587-597
• /
• 2007

본 연구는 IKONOS Geo레벨 스테레오 영상으로부터 DEM을 제작하기 위한 토지피복 특성별 정합영역 크기를 결정하고자 한다. 사용된 매칭기법은 상관계수를 이용한 영역기반정합 기법을 적용하였고, 탐색영역을 최소화하기 위해 외부표정요소를 구한 후, 이로부터 정합선을 수립하여 정합하였다. 실험은 산림, 논 밭, 수계, 도심지의 4가지 토지피복 특성별로 수행되어졌으며, 토지피복별 평균 상관계수, 칼럼 라인의 시차영상을 분석한 후, 실험 영상에서 최적의 정합영역 크기를 선정하였다. 실험결과, 산림지역은 $119{\times}119$화소, 논 밭 지역은 $51{\times}51$화소, 물 지역은 $81{\times}81$화소, 도심지는 $21{\times}21$화소가 DEM 제작을 위한 가장 적절한 정합영역 크기로 선정되었다.