• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.29-33
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• 2002

In order to utilize remote sensed images widely, it is necessary to correct geometrically. Traditional approaches to geometric correction require substantial human operations. Such substantial human operations make geometric correction a laborious and tedious process. In this paper, We introduce concept of GCP(Ground Control Point) Chip and generate a GCP Chip for automatic geometric correction. GCP Chip is small image patch which has a GCP in reference coordinate image. GCP Chip will be used to match new images in geometric correction. We generated GCP chip using Landsat-7 ETM+ panchromatic band image in this study. Henceforth this result will support automatic process in geometric correction.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.907-917
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• 2019

최근 국토 모니터링, 지형 분석 등 많은 분야에서 고해상도 위성영상의 수요가 증가와 함께 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 자동 정밀 기하보정 방법으로 GCP(Ground Control Point) 칩과 위성영상간의 정합을 통해 지상기준점을 자동으로 추출하는 방법이 있다. 자동 정밀 기하보정은 GCP 칩과 위성영상의 정합 성공률이 중요하다. 따라서 제작된 GCP 칩의 정합 성능 평가가 중요하다. GCP 칩의 정합 성능 평가를 위해 국토관측 위성용으로 구축된 총 3,812점의 GCP 칩을 실험 자료로 사용했다. KOMPSAT-3A 영상과 Google Map의 GCP칩 정합 결과를 분석한 결과 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 Google Map 위성영상으로 고해상도 위성영상을 충분히 대체할 수 있다고 판단했다. 또한 GCP 칩의 정합 성능 검증에 필요한 시간을 줄이기 위해 자동화된 방법으로 Google Map의 중심점과 오차 반경을 이용한 방법을 제시했다. 실험 결과 최적의 오차 반경은 17 pixel(약 8.5 m)로 설정하는 것이 가장 좋은 분류 정확도를 보였다. Google Map 위성영상과 자동화된 검증 방법으로 남한 전역에 구축된 GCP 칩 3,812개의 정합 성능 평가를 진행했으며 남한에 구축된 GCP 칩은 약 94%의 정합 성공률을 보였다. 이후 정합에 실패한 GCP 칩을 분석하여 주요 정합 실패원인을 분석하였다. 분석 결과 남한 전역에 구축된 GCP 칩 중 재제작이 필요한 GCP 칩을 제외한 나머지 GCP 칩은 국토위성영상 자동 기하보정에 충분히 사용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.549-551
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• 2003

Satellite images are utilized for various purposes and many people are concerned about them. But it is necessary to process geometric correction for using of satellite images. However, common user regards geometric correction, which is basic preprocessing for satellite image, as laborious job. Therefore we should provide an automatic geometric correction method for Landsat image using GCP chip database. The GCP chip database is the collection of pieces of images with geoinformation and is provided by XML web service. More specifically, XML web service enables common users to easily use our GCP chip database for their own geometric correcting applications.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1517-1526
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• 2021

최근 국내외에서 많은 지구관측위성들이 발사됨에 따라서 위성영상의 활용 분야가 넓어지고 있고 이에 따라서 위성영상의 기하정확도 향상을 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문은 2025년에 발사예정인 5 m 해상도 영상을 촬영할 수 있는 농림위성을 위한 자동기준점 추출 가능성을 파악하기 위해서 수행되었다. 특히 본 연구에서는 국토위성용으로 구축된 25 cm 해상도의 지상기준점 Chip을 농림위성영상에 사용할 수 있는지를 검토하고 농림위성영상용 지상기준점 추출 시 정합 성능 향상을 위한 적절한 공간해상도가 있는지를 검토하고자 한다. 실제 실험은 농림위성영상과 유사한 사양을 가진 RapidEye 위성영상을 활용하여 연구를 수행하였다. 먼저, 5 m 해상도의 원본 RapidEye 영상을 3배~7배로 분할하여 여러 해상도를 가진 영상으로 만들고, 해상도를 가지는 지상기준점 Chip은 크기를 축소하여 위성영상의 해상도에 맞게 조절하였다. 각각의 해상도를 가지는 위성영상과 지상기준점 Chip을 매칭하고 이 결과로 수립된 정밀센서모델의 정확도를 분석하였다. 분석결과 5 m의 원본 해상도에서 정합하는 것보다 위성영상의 해상도를 높여서 정합하는 것이 개선된 정확도를 보여주었다. 특히, 원본 영상을 1.25~1.67 m 해상도로 분할하여 지상기준점 Chip과 정합 할 경우 평균 약 2.74 m 내외의 위치정확도를 얻을 수 있었다. 본 연구결과가 향후 농림위성영상의 자동기준점 추출 및 정밀정사영상 생산에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제37권4호
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• pp.211-218
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• 2019

국토교통부에서는 2019년과 2020년에 차세대 중형위성 1호 및 2호 기를 발사하여, 지구환경 모니터링 및 접근불능지역에 대한 수치지도 제작에 활용하고자 하고 있다. 차세대 중형 위성을 통해 수집된 위성영상정보는 지구환경 모니터링, 지형도 제작, 재난재해 예방을 위한 분석 등 다양한 분야에 활용이 가능하다. 이와 같이 다양한 분야에 활용하기 위해서는 위성영상의 위치정확도 확보가 중요하며, 위성영상의 정밀기하수립을 위해 지표상의 정확한 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 사용하여 정밀 센서 모델을 수립하는 과정이 필요하다. 또한, 다양한 분야의 활용을 위해 정사영상 구축을 위한 단계별 자동화가 필요하며, 이를 위해 위성영상 GCP 칩의 DB (Data Base)가 체계적으로 구축되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 정밀기하수립을 위하여 GCP를 자동 추출하는 다양한 기법들을 분석하여 최적의 방법을 도출하고자 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제1권1호
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• pp.8-17
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• 1998

본 논문에서는 지상기준점의 데이터베이스 구축과 영상 GCP의 활용을 소개한다. 고해상도 위성영상 또는 항공사진의 정밀 기하학적 보정을 위해서는 정확한 지상기준점을 추출하는 작업이 필수적이다. 이러한 지상기준점 추출의 편의성과 정확성을 향상시키기 위하여 지상기준점 정보의 데이터베이스를 구축하고 더불어 영상 GCP를 저장하였다. 원시영상의 보정을위해 GCP 추출을 반복할 필요 없이 데이터베이스의 GCP를 이용함으로써 재사용의 이점을 얻는다. 또한 영상 GCP에 대응하는 원시영상의 좌표계를 결정할 수 있는 알고리즘의 구현을 통해서 데이터베이스에 저장된 정확한 GCP들의 값을 다른 원시영상의 보정에 전이시킬 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.275-278
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• 2004

The geo-referencing of satellite imagery is a key task in remote sensing. GCPs are points the position of which is known both in the image and in the supporting maps. Mapping function makes the determination of map coordinates of all image pixels possible. Generally manual operations are done to identify image points corresponding to the points on a digital topographic map. In order to accurately measure ground coordinates of GCPs, differential global positioning system (DGPS) surveying are used. To acquire the sufficient number of well distributed GCPs is one of the most time-consuming and cost-consuming tasks. This paper describes the procedure of automatically extracting GCOs using GCP database. GCP image chips and image matching technique are used for automatic extraction of GCPs. We developed image processing tool for making image chip GCPs and Web Server for management of GCPs.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.103-114
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• 2024

The escalating demands for high-resolution satellite imagery necessitate the dissemination of geospatial data with superior accuracy.Achieving precise positioning is imperative for mitigating geometric distortions inherent in high-resolution satellite imagery. However, maintaining sub-pixel level accuracy poses significant challenges within the current technological landscape. This research introduces an approach wherein upsampling is employed on both the satellite image and ground control points (GCPs) chip, facilitating the establishment of a high-resolution satellite image precision sensor orientation. The ensuing analysis entails a comprehensive comparison of matching performance. To evaluate the proposed methodology, the Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), boasting a resolution of 0.5 m, serves as the high-resolution satellite image. Correspondingly, GCP chips with resolutions of 0.25 m and 0.5 m are utilized for the South Korean and North Korean regions, respectively. Results from the experiment reveal that concurrent upsampling of satellite imagery and GCP chips enhances matching performance by up to 50% in comparison to the original resolution. Furthermore, the position error only improved with 2x upsampling. However,with 3x upsampling, the position error tended to increase. This study affirms that meticulous upsampling of high-resolution satellite imagery and GCP chips can yield sub-pixel-level positioning accuracy, thereby advancing the state-of-the-art in the field.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.239-243
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• 2004

Recently various thematic maps and image maps using aerial photograph and satellite imagery are frequently made. The geo-referencing is essential to make image map and topographic map using aerial photograph and satellite imagery. For this geo-referencing, Ground Control Points (GCPs) are needed. In this paper, we used GPS relative positioning to measure GCP ground coordinate and the accuracy of 8cm level was achieved. We made GCP image chips for the efficiency of geo-referencing and carried out the bundle adjustment of aerial photographs using GCP image chips to acquire the GCP photo coordinate with image matching technique. Finally we analyzed the accuracy of bundle adjustment compared to the accuracy of the case in using digital maps to acquire GCP photo coordinate.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.15-23
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• 2004

원격탐사 자료를 효율적으로 사용하기 위해서 위성영상의 기하학적인 왜곡을 제거하는 작업은 반드시 필요하다. 이러한 기하보정을 위해서는 기하보정 된 위성영상, 수치지도, GPS 측량 및 기타 방법에 의해 획득되어진 지상기준점을 필요로 한다. 지금까지의 지상기준점을 이용한 기하보정 방법은 수동적으로 이루어 졌으며, 많은 시간과 노력을 필요로 하였다. 본 논문에서는 GCP Chip 데이터베이스를 이용하여 온라인 상에서 자동으로 기하보정 하는 방법을 제안하였다. 제안된 온라인 자동기하보정 시스템은 영상을 입력하는 부분, 지상기준점 영상을 조정하는 부분, 선택된 지상기준점을 수정 및 갱신하는 부분, 그리고 기하보정 결과를 저장하는 네 가지 부분으로 이루어져 있다. 결론적으로 이러한 온라인 자동 기하보정 시스템을 이용하여 기존의 수동적인 기하보정방법 보다 시간 및 노력을 줄일 수 있으며, 랜셋 영상의 활용에 기여할 것이다.