본 연구에서는 STOP 위성의 CCT(Computer Compatible Tape) 데이타를 이용하여 수치표고모델을 생성하는 기술을 개발하므로써, 광역에 대한 수치표고모델을 경제적이고 효율적으로 작성하는 방안을 제시하였다. 경사관측된 한 쌍의 SPOT 수치데이타를 이용하여 표고를 추출하기 위해서는 먼저 관측당시의 위성의 외부표정요소(위성의 위치 및 자세)를 결정하여야 하며, 이것을 위하여 번들조정법을 적용하였다. SPOT 데이타는 항공사진과는 달리 다중 중심투영이므로 외부표정요소에 대하여 라인의 함수형태로 모델링을 하였다. 입체 수치데이타에서 동일점을 찾기 위하여 표준상관계수매칭 기법을 적용하였으며, SPOT 위성데이타에 적합한 기준영역의 크기(매칭사이즈)를 결정하기 위한 실험 결과 13$\times$13의 크기가 적절하였다. 동일점을 자동매칭 기법으로 찾은 후, 외부표정요소를 이용한 공간교차(space intersection) 이론으로 각 점마다의 지상좌표를 결정하였다. 이와 함께 이상표고들을 소거하는 알고리즘을 개발 적용한 결과 상당히 효과적이었으며 수치표고모델의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
공중 모니터링 시스템으로 획득된 센서 데이터의 georeferencing 정확도는 시스템에 탑재된 GPS/IMU의 성능에 크게 의존된다. 그러나 고성능이지만 고가인 GPS/IMU의 탑재는 전체 시스템의 개발비를 크게 증가시키는 문제를 야기한다. 이에 본 연구는 MEMS 형태의 저가 통합형 GPS/IMU를 탑재한 UAV 기반의 공중 모니터링 시스템으로부터 취득된 영상 및 GPS/IMU 데이터를 시뮬레이션하고, 시뮬레이션된 센서 데이터에 지상기준점을 사용하지 않고 aerial triangulation을 적용하여 영상 georeferencing을 수행한다. 영상 georeferencing의 결과를 분석하여 각 영상의 추정된 외부표정변수와 지상점 좌표의 정확도를 평가한다. Aerial triangulation 없이 direct georeferencing을 수행한 결과와 비교할 때 외부표정변수와 지상점 좌표의 RMSE가 90%이상 감소하였다. 본 연구를 통해 저가 실시간 공중 모니터링 시스템 개발의 높은 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 시간경과에 따른 보강토 옹벽의 변위를 측정하기 위해, 근거리수치사진측량을 적용하였으며, 기준점 측량없이 영상으로부터 외부표정요소와 3차원 위치를 결정하기 위해 표정판 활용 방법을 제안하였다. 표정판으로 계산한 보강토 옹벽의 변위를 토털스테이션으로 측정한 변위와 비교한 결과 5cm 이내의 오차를 보였으며, 시공 후 3개월이 지난 보강토 옹벽의 변위는 없었다. 따라서 사진측량용 표정판을 이용한 제안방법으로 보강토 옹벽의 변위측량이 가능하다는 것을 제시할 수 있었다.
사진측량기법으로 외부표정요소 결정과 지형의 DEM 제작을 위해선 전통적으로 지상기준점을 이용하였다. 그러나 접근이 곤란한 지역은 측량이 어렵기 때문에 기 확보된 DEM을 기준점 대용으로 활용할 수 있다. 이를 위해선 DEM 매칭을 수행해야만 한다. 본 연구에서는 DEM 매칭의 정확도 향상을 위해 ICP와 RT 매칭을 혼용하는 방법을 제안하였다. 그리고 제안방법의 성능평가를 위해 ICP 방법과 비교하였다. 실험을 위해 기준 DEM과 기준 DEM을 변형시킨 DEM(높이 값에 난수 0부터 2까지, 축척은 0.9, 이동은 3축 모두 100m, 회전은 3축 모두 10°부터 50° 까지 변형)을 이용하였다. 그 결과, 제안방법의 매칭과 절대표정 정확도가 가장 우수하였다. ICP의 경우, 변형 DEM의 회전각이 증가함에 따라 절대표정 오차가 증가한 반면 제안방법은 대체적으로 그 오차가 증가하지 않고 일정한 결과를 보였다. 실험결과를 토대로 변형 DEM이 기준 DEM에 비해 30° 까지 회전되었을 때는 제안방법이 적용 가능할 것으로 판단한다. 또한 이 방법은 무인항공기로부터 접근 불가능 지역의 기 확보 DEM에 의한 외부표정요소 결정 또는 3차원 표면변화를 파악할 때 활용 가능할 것이다.
The geometry of satellite image captured by linear pushbroom scanner is different from that of frame camera image. Since the exterior orientation parameters for satellite image will vary scan line by scan line, the epipolar geometry of satellite image differs from that of frame camera image. As we know, 2D affine orientation for the epipolar image of linear pushbroom scanners system are well-established by using the collinearity equation (Testsu Ono, 1999). Also, another epipolar geometry of linear pushbroom scanner system is recently established by Habib(2002). He reported that the epipolar geometry of linear push broom satellite image is realized by parallel projection based on 2D affine models. Here, in this paper, we compared the Ono's method with Habib's method. In addition, we proposed a method that generates epipolar resampled images. For the experiment, IKONOS stereo images were used in generating epipolar images.
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.
이 논문에서는 SPOT위성영상을 이용하여 위성의 위치와 회전각에 기반한 센서모델과 위성의 궤도와 자세각에 기반한 센서모델의 성능을 분석한다. 센서모델의 성능은 기존의 논문에서 사용한 번들조정 정확도에 추가하여 외부표정요소 추정의 정확도를 함께 분석한다. 특히 이 논문에서는 외부표정요소의 정확도를 분석하는 방법의 하나로, 한 영상을 기준으로 수립된 센서모델을 동일 궤도에서 촬영한 인접영상에 적용하여 그 정확도를 분석한다. 분석 결과 센서모델 수립의 목적이 번들조정 정확도에만 있다면 위성의 위치 및 자세의 2차항을 미지수로 모델하는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델을 모두 사용할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 SPOT 위성영상과 같이 거울회전방식을 사용하는 위성영상에 있어서 단일영상에 대해서는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델의 외부 표정요소 추정의 성능이 유사하게 나타났으나 인접 영상에 센서모델을 적용해본 결과 위성의 위치 및 자세의 상수항을 미지수로 사용하는 궤도-자세각 모델이 가장 정확한 것으로 나타났다.
다각사진은 3차원 공간정보의 시각화 뿐 아니라 측정 목적으로도 사용되므로 카메라 시스템에 대한 캘리브레이션이 요구된다. 다각사진 카메라 시스템을 구성하는 각 카메라는 홀더에 장착되어 상대적인 자세 및 위치가 고정된다. 따라서 투영중심점 위치와 자세각은 중앙에 장착된 연직사진에 대해서 적용하고 나머지 4 대의 경사사진용 카메라에 대한 투영중심점 위치 및 자세각은 연직사진에 대한 상대적인 값으로부터 계산될 수 있다. 이에 본 연구에서는 다각사진 카메라 시스템에 의해 실제 촬영된 다각사진을 이용하여 항공삼각측량을 실시 한 후 얻어진 다각사진의 외부표정요소로부터 연직사진을 기준으로 경사사진의 상대적 자세각과 투영중심점의 상대적 위치에 대해 조사 분석하였다. 연구결과 연직사진에 대한 경사사진의 투영중심점 위치는 표준편차가 크게 나타났으며 자세각에 대해서는 경사방향에 관계없이 연직사진을 고정하고 경사사진만 조정할 때 그 표준편차가 더 작게 나타났다. 또한 전체 외부표정요소를 구할 경우보다 자세각만 구할 경우 전반적으로 표준편차가 작으며 안정적인 것을 알 수 있었다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.181-184
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2008
The quality of orthoimages mainly depends on the elevation information and exterior orientation (EO) parameters. Since LiDAR data directly provides the elevation information over the earth's surface including buildings and trees, the concept of true orthorectification has been rapidly developed and implemented. If a LiDAR-driven digital surface model (DSM) is used for orthorectification, the displacements caused by trees and buildings are effectively removed when compared with the conventional orthoimages processed with a digital elevation model (DEM). This study sequentially utilized LiDAR data to generate orthorectified digital aerial images. Experimental orthoimages were produced using DTM and DSM. For the preparation of orthorectification, EO components, one of the inputs for orthorectification, were adjusted with the ground control points (GCPs) collected from the LiDAR point data, and the ground points were extracted by a filtering method. The orthoimage generated by DSM corresponded more closely to non-ground LiDAR points than the orthoimage produced by DTM.
The purpose of data fusion is collecting maximized information from combining the data attained from more than two same or different kind sensor systems. Data fusion of same kind sensor systems like optical imagery has been on focus, but recently, LIDAR emerged as a new technology for capturing rapidally data on physical surfaces and the high accuray results derived from the LIDAR data. Considering the nature of aerial imagery and LIDAR data, it is clear that the two systems provide complementary information. Data fusion is consisted of two steps, alignment and matching. However, the complementary information can only be fully utilized after sucessful alignment of the aerial imagery and lidar data. In this research, deal with centroid of building extracted from lidar data as control information for estimating exterior orientation parameters of aerial imagery relative to the LIDAR reference frame.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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