본 논문에서는 pushbroom 형태의 선형 CCD 카메라로부터 촬영한 고해상도 위성 영상의 정사투영 알고리즘을 소개한다. 정사투영은 토기기하학적 보정, 정밀기하학적 보정에 이은 위성 영상 전처리의 최종단계이며 정사투영법을 사용하는 정밀 지형도 제작을 위해 반드시 필요하다. 정사투영 영상을 생성하기 위해 카메라 모델은 기존에 본 학회지에 소개된 바 있는 카메라 모델 및 reampling 알고리즘(신동석, 이영란, 1997), 정밀카메라모델 결정 알고리즘(신동석 외, 1998)을 사용하였고 지형의 표고 데이터를 이용하여 알고리즘을 개발하였다. 여러 가지 시험 결과에서도 볼 수 있듯이 개발된 정사투영 알고리즘은 투시법(perspective projection)을 사용한 영상에서 지표의 고도에 따른 시차를 정확히 제거한다. 그리고 정사투영의 최종 절대 정확도는 정밀 카메라 모델을 생성하기 뒤해 사용된 GCP(Ground Control Point)의 정확도 및 사용되는 수치표고 데이터의 정확도에 의존함에도 유의해야한다.
하나의 기선에 작은 여러 영상을 투영하여 하나의 영상 모자이크를 생성하는 2차원 영상 모자이크 기법은 비데오 카메라가 도심지역을 이동하여 얻은 영상을 하나의 모자이크 영상을 생성할 수 없다. 본 논문에서는, 3차원 다중 기준선을 이용함으로서 3차원 공간에서 영상 모자이크를 생성시킬 수 있는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 각 영상 프레임마다 독립적인 기선을 가지도록 하여 3차원 공간에서 영상 모자이크를 생성 제안하는 것으로서, 독립적인 기선은 각 영상 프레임에서 추출된 광류의 지상 기준점들을 1차 방정식으로 표현한 것이다. 제안한 방법은 계층적 방법을 이용한 광류(Optical Flow)계산, 카메라 외부표정(Exterior Orientation)계산, 다중 기선(Multi-baselines)계산과 모자이크 된 영상들간의 경계를 감지 못하는 화소(Optimal Seamline Detection)의한 영상 모자이크 재생성 과정을 통해 구현되며, 실제 영상 프레임을 이용한 실험을 통해 효과적으로 3차원 공간에서 영상 모자이크 제작이 가능함을 입증하였다.
2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.
예측하기 어려운 복잡한 기후 변화로 인해 수자원 관리측면에서 다양한 방법을 도입하여 해결할 수 있는 방안이 국가적 주요 관심사로 다루어지고 있다. 따라서 투입인력과 소요시간 절감, 장비와 인력진입 불가지역에 대한 정보획득, 높은 공간해상도, 항공측량 대비 높은 경제성 등 다양한 장점의 드론을 이용한 하천지형 특성별 수리특성 분석방안이 필요하다. 본 연구에서는 성연천 하류부지역을 대상으로 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 측량 지형성과와 드론측량(Drone) 지형성과를 지상에 설치된 CHP(Check Point) 좌표 값을 확인하여 두 지형의 정확도를 비교하였으며 HEC-RAS 모형을 이용하여 빈도별 수리특성을 비교 산정하였다. 본 연구는 성연천 하류 480m구간을 선정하고 GNSS를 이용한 실측지형자료와 GCP(Ground Control Point)를 얻기 위해 정확도 검증을 실시하였으며 위성항법시스템(GNSS) 측량과 DRONE RGB측량의 CHP(Check Point) 오차를 비교하여 정확도를 검증하였다. 오차 값이 확인된 위성항법시스템(GNSS)을 이용하여 가상기준점을 선정하고 RTK 모바일스테이션을 설치하여 DRONE LIDAR측량을 통해 지형자료를 취득하였으며 얻어진 지형자료를 HEC-RAS를 통해 입력 후 성연천 하천기본계획에 제시되어진 조도계수와 빈도별 홍수위를 적용하여 연구구간 480m에 대해 100년 빈도의 결과 값을 비교 검토하였다. 100년 빈도 계획 홍수량 조건의 하상과 한계수위의 차에서 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 평균수위 측정오차는 드론 RGB 측량 지형자료 0.460m, 드론 LIDAR 측량 지형자료 0.260m의 결과를 얻었으며 동일 조건 흐름하의 평균유속에서 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 평균유속 측정오차는 드론 RGB 측량 지형자료 0.40m/s, 드론 LIDAR 측량 지형자료 0.36m/s의 결과를 얻었다. 통수 단면적의 비교 결과는 위성항법시스템(GNSS) 측량 지형자료를 기준으로 드론 RGB 측량 지형자료 전체 단면의 평균오차는 20.20m2, 드론 LIDAR 측량 지형자료 전체 단면의 평균오차는 21.682의 결과를 얻었으며 이상에서와 같이 홍수위와 평균유속, 통수 단면적의 측정오차 비교 결과를 종합할 때 통수 단면적 측정결과는 위성항법시스템(GNSS) 측량과 드론 RGB 측량의 차이가 적었으나 계획 홍수량 조건의 하상과 한계수위 차이와 동일조건 흐름하의 평균유속에서 위성항법시스템(GNSS) 측량과 드론 LIDAR 측량의 차이가 적은 것으로 나타났다. 그리고 통수용량(capacity)(m3) 비교에서는 위성항법시스템(GNSS) 측량을 기준으로 드론 RGB 측량은 약 7644m3, 드론 LIDAR 측량은 약 7547m3의 차이를 보여 드론 LIDAR를 이용한 결과가 가장 정확한 측정방법으로 추천할 수 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 최근 서비스화 된 PLEIADES의 GSD 0.5m 영상을 이용하여 1/5,000 수치지형도 제작의 가능성을 평가하였다. PLEIADES 영상의 초기 RPC 계수를 적용한 결과, 검사점에 대한 RMSE가 $X={\pm}1.806m$, $Y={\pm}2.132m$, $Z={\pm}1.973m$이며, 초기 RPC 계수와 지상기준점 16점으로 기하보정한 결과, RMSE가 $X={\pm}0.104m$, $Y={\pm}0.171m$, $Z={\pm}0.036m$이며, 검사점에 대한 RMSE는 $X={\pm}0.357m$, $Y={\pm}0.239m$, $Z={\pm}0.188m$로 1/5,000 수치지형도 제작에 대한 허용오차의 기준에 부합하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, TerraSAR 기준점을 평가하여 활용 가능성 여부를 확인하기 위해 좌표 변환하여 GPS 측량성과와 비교한 결과, RMSE가 $X={\pm}0.818m$, $Y={\pm}0.200m$, $Z={\pm}0.265m$의 결과를 도출하였다. 본 연구 결과로 PLEIADES 영상과 정확한 지상기준점을 이용하면 1/5,000 수치지형도 제작이 가능하다는 것을 확인하였으며, 비접근 지역의 수치지형도 제작을 위한 기준점 확보 방안으로 TerraSAR 기준점을 평가한 결과, 1/5,000 수치지형도를 제작하기 위한 기준점에는 부합하지는 않았지만, 향후 대안으로써 TerraSAR 기준점을 활용하는 방안에 대하여 추가 연구가 필요하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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