대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.553-558
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2002
Physical sensor model in pushbroom satellite images can be made from sensor modeling by rotation parameters and attitude parameters on the satellite track. These parameters are determined by the information obtained from GPS, INS, or star tracker. Provided from satellite image, an auxiliary data error is connected directly with an error of rotation parameters and attitude parameters. This paper analyzed how obtaining satellite images influenced errors of rotation parameters and attitude parameters. furthermore, for detailed analysis, this paper generated simulated satellite image, which was changed variously by rotation parameters and attitude parameters of satellite sensor model. Simulated satellite image is generated by using high-resolution digital aerial image and DEM (Digital Elevation Model) data. Moreover, this paper determined correlation of rotation parameter and attitude parameters through error analysis of simulated satellite image that was generated by various rotation parameters and attitude parameters.
본 논문은 지상기준점 좌표를 사용하지 않고 여러 대의 CCD 카메라와 GPS만을 이용하여 피사체의 크기를 측정할 수 있는 근접사진측량모델의 개발에 관한 것이다. 카메라 렌즈의 왜곡보정모델과 CCD 카메라의 사양으로 구성되는 내부표정 요소와 상호표정과 축척보정을 통한 모델좌표계상의 외부표정요소 계산으로 구성되는 사진측량모델을 개발하였다. 개발된 모델을 검증하기 위하여 피사체의 크기측정실험을 수행하였으며 측정 결과를 실측 결과와 비교하여 정확도를 평가하였다. 평가 결과 본 연구를 통하여 개발한 근접사진측량모델을 이용할 경우 높은 정확도의 피사체 크기 측정이 가능한 것으로 나타났다.
GPS 및 GPS/INS를 이용한 항공사진측량 방법에서는 항공기에 탑재한 GPS 및 GPS/INS로 촬영 순간의 노출점의 위치와 회전각을 정확히 결정함으로써 외부표정요소 결정을 위한 지상기준점 측량을 생략하거나 또는 최소한의 기준점만을 사용하여 외부표정요소를 결정할 수 있으며, 이에 따라 지형도 제작에 대한 시간과 경비를 크게 절감할 수 있다. 본 연구에서는 수원에 실험지역을 설치하여 전통적 항공사진측량방법과 GPS 및 GPS/INS 항공 사진측량방법을 동시에 수행하고 세 방법의 결과를 비교하여 이들 방법들 간의 정확도를 평가하고자 하였다. 연구결과 전통적 항공사진측량에 비하여 GPS 및 GPS/INS 항공사진측량의 다양한 장점을 확인할 수 있었다. 특히, 외부표정에 필요한 지상기준점의 수는 약 70%~80%이상 절감할 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.
Spatially referenced mobile mapping (MM) images contain rich information of man-made objects , e.g. road centerlines, buildings, light poles, traffic signs ,billboards and line trees etc. Therefore, the applications in transportation, urban 3D reconstruction, utility management are implemented increasingly. It’s a fundamental issue lies in MM image process that how to orient this image in the object space including interior orientation of camera and the exterior orientation of image. In this paper, the algorithm of automatic acquirement of DC (Digital Camera) parameters based on MM images is illustrated. And then, the mapping between image space and object space for MM images is described.
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.
GPS/INS에 의한 항공사진측량을 이용하려면 사진촬영과 동시에 획득한 외부표정요소의 결과를 도화$\cdot$편집 작업에 실제로 적용해 보아야 한다. 도화성과의 검증작업은 GPS/INS의 결과를 이용하여 수치지도의 제작시 가장 중요한 공정에 해당한다 이를 위하여 기존 AT성과에 의하여 제작된 해석도화원도를 기준으로 본 연구에서 제시한 AT성과별, 도화기별, 표정방식별로 수행한 도화결과를 비교하였다 AT성과와 표정방법에 상관없이 해석도화와 수치도화의 평면과 표고의 오차를 비교하여 보면, 해석도화가 수치도화보다 우수한 결과를 보여주며, 또한 평면오차가 표고오차보다 더 크게 나타남을 알 수 있었다. GPS/INS AT의 Direct 표정의 경우 InDirect 표정방법에 비해 3배 이상의 오차가 발생하였으나 모든 경우의 결과가 허용오차를 충족하고 있으므로 축척 1:5000에서는 GPS/INS AT를 이용한 표정과 도화작업은 매우 효율적으로 수행될 수 있음을 알 수 있었다.
회전식 라인 카메라로 취득한 전방위 영상을 실내 공간정보 서비스에 활용하려면 취득한 영상을 실내 좌표계를 기준으로 정교하게 참조할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 실내 전방위 영상의 외부표정요소 - 취득한 시점의 카메라의 위치와 자세를 정확하게 추정 할 수 있는 지오레퍼런싱 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 회전식 라인 카메라를 기하학적으로 모델링하여 전방위 영상에 대한 공선방정식을 유도한다. 실내 기준점을 공선방정식에 적용하여 실내 전방위 영상의 외부표정요소를 추정한다. 실측데이터에 적용한 결과 외부표정요소의 위치는 1.4mm의 정밀도로, 자세는 $0.05^{\circ}$의 정밀도로 추정할 수 있었다. 수평방향으로 약3픽셀, 수직방향으로 약 10픽셀 정도의 잔차가 남아 있었다. 특히 수직방향으로는 렌즈의 왜곡에 의한 시스템적 오차가 포함되어 있는 것으로 분석되었고 이는 카메라 캘리브레이션을 통해 제거되야 할 것으로 판단된다. 제시된 방법을 이용하여 정밀하게 지오레퍼런싱된 전방위 영상으로부터 고해상도 실내 3차원 모델을 생성하고 이에 기반한 정교한 증강현실 서비스가 가능할 것으로 기대된다.
최근 농업, 산림관리, 해안환경 모니터링 등 다양한 분야에서 다분광 카메라의 활용, 특히 드론에 탑재되어 활용되는 사례가 증대되고 있다. 산출되는 다분광 영상은 위치정보를 위해 주로 드론에 탑재된 GPS (Global Positioning System)나 IMU (Inertial Measurement Unit) 센서를 이용해 지리참조(georeferencing)되는데, 보다 높은 정확도를 위해서는 직접 측량한 지상 기준점을 이용하기도 한다. 하지만, 직접 측량에 드는 비용 및 시간으로 인해 또는 직접 접근이 어려운 지역에 대해서는 지상 참조값을 활용하지 않고 지리참조를 수행해야하는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 연구는 지상기준점이 가용하지 않은 경우에 다분광카메라로부터의 영상의 지리참조 정밀도를 향상시키기 위해 같이 탑재된 고해상도 RGB카메라의 영상을 활용하는 방안에 대하여 연구한다. 드론 영상은 우선 번들조정을 통해 카메라의 외부표정 요소를 추정하였고, 이를 지상 기준점을 이용한 경우의 외부표정 및 위치결과와 비교하였다. 실험결과, 고해상도 영상을 포함하여 번들조정을 하게 될 경우, 다분광 카메라 영상을 단독으로 활용할 때보다, 다분광 카메라 영상의 지리참조 오차가 비약적으로 감소하였음을 확인하였다. 추가로 한 지상 지점에서 드론으로의 방향각을 추정할 때의 오차를 분석한 결과, 마찬가지로 고해상도 RGB영상을 포함하여 번들조정하게 되면 기존의 방향각 오차가 한 단위이상 감소하는 것으로 나타났다.
최근에는 항측기에 GPS/INS 장비를 탑재하여 사진의 촬영과 동시에 외부표정요소를 직접 결정할 수 있는 Direct Georeferencing기술의 개발로 인하여 지상기준점을 최소로 측량하거나 생략이 가능하게 되었다. Direct Georeferencing 기법을 이용하게 되면 외부표정요소를 구하기 위한 전처리 과정을 생략할 수 있다. 따라서 지상기준점을 이용한 사진기준점측량(AT)을 수행하지 않더라도 수치표고모델만 미리 확보되어 있으면 촬영과 동시에 수치정사사진을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 촬영과 동시에 GPS/INS에 의해 획득한 외부표정요소와 항공사진을 이용하여 영상매칭에 의하여 수치표고모델(DEM)을 자동 생성하고, 이 결과를 바탕으로 정사사진을 제작하였다. 실제 도화데이터와 Direct Georeferencing 정사영상과의 오차를 평가한 결과, 표준편차가 X는 약 62cm, Y는 약 76cm 정도가 발생하였다. 이 결과는 축적 1:5,000 수치지도의 정확도 요구를 충분히 만족시킬 수 있는 양호한 결과임을 알 수 있다. Direct Georeferencing에 의한 정사영상의 제작방법은 큰 크기의 과대오차가 발생하는 부분을 수작업 또는 반자동으로 해결할 수 있으면 효율적으로 수치지도를 수정/갱신 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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