KOMPSAT-3A (KOrea Multi-Purpose SATellite-3A) was launched in March 25 2015 with specification of 0.5 meters resolution panchromatic and four 2.2 meters resolution multi spectral sensors in 12km swath width at nadir. To better understand KOMPSAT-3A positional accuracy, this paper reports a test result on the accuracy of recently released KOMPSAT-3A beta test images. A number of ground points were acquired from 1:1,000 digital topographic maps over the target area for the accuracy validation. First, the original RPCs (Rational Polynomial Coefficients) were validated without any GCPs (Ground Control Points). Then we continued the test by modeling the errors in the image space using shift-only, shift and drift, and the affine model. Ground restitution accuracy was also analyzed even though the across track image pairs do not have optimal convergence angle. The experimental results showed that the shift and drift-based RPCs correction was optimal showing comparable accuracy of less than 1.5 pixels with less GCPs compared to the affine model.
본 논문에서 고해상도 위성영상의 정밀 기하학적 보정에 대하여 기술한다. 일반적으로 GCP로부터 영상과 기준 지도 사이의 다하식을 유도하는 polynomial warping 방법인 경우 원하는 정확도를 얻기위해 영상 전체를 골고루 분포된 많은 GCP를 요구하게 된다. 하지만 제안되는 알고리즘은 위성-센서-궤도-지구 간의 기하학적 모델을 바탕으로 2-3개의 GCP만으로도 전체 영상을 매우 정확히 보정할 수 있다. 개발된 알고리즘은 GCP를 순차적으로 사용하여 부정확한 초기 궤도 및 자세 정보를 정밀하게 추정하고 이러한 추정은 Kalman filter를 사용하여 이루어진다. 이 알고리즘은 현재 우리별 3호의 전처리 소프트웨어에 통합되어 구현되어 있으며 앞으로 우리별 3호 영상뿐 아니라 다목적실용위성 영상의 정밀 기하학적 보정에 사용될 예정이다.
본 연구는 2007년 이래 국토지리정보원에서 제공하고 있는 Network-RTK(VRS) 측량을 항공사진도화에 필요한 지상기준점측량에 적용하기 위하여 그 정확도를 검증하는데 목적이 있다. 세계측지계(ITRF2000)에 근거하여 국가기준점을 고정한 상대측위방식 Static GNSS 측량으로 지상기준점(GCP)을 측정하여 이를 정확값으로 간주하였다. 2종의 Network-RTK 수신기를 이용하여 동일 지상기준점의 위치를 구한 후, 좌표변환과 지오이드 모델을 적용하여 세계측지계 좌표로 변환하였다. Static GNSS 측량과 2종의 Network-RTK 측량에 의한 측정값을 비교한 결과, GCP 위치좌표의 평균제곱근오차는 평면에서 ${\pm}2.0cm$, 표고에서 ${\pm}7.0cm$ 이었다. 즉, 지상기준점측량에서 GPS 수신기 1세트로 짧은 시간 관측할 수 있는 Network-RTK 측량은 GNSS 수신기 2세트 이상을 필요로 하는 RTK 측량이나 GNSS 수신기 2세트 이상으로 장시간의 관측이 필요한 Static GNSS 측량의 실용적인 대안임을 알 수 있었다.
RFM은 OGC (Open GIS Consortium)에서 권고하는 지구관측영상에 대한 표준기하모델 중 하나이다. 또한 RFM은 1m의 공간해상도를 제공하는 상업목적의 위성 IKONOS의 최종 사용자를 위한 센서 모델로서 RPC를 RFM을 위한 매개변수로서 영상과 함께 제공하고 있다. 그러나 영상의 최종사용자가 더욱 정확한 공간정보의 획득을 위해 추가적인 노력을 시도하는 경우, IKONOS는 물리적 센서모델을 위한 보조적인 정보의 제공이 미흡하기 때문에 추상적인 센서모델이나 수학적인 센서모델을 도입하게 된다. Pushbroom DLT와 같은 추상적인 센서모델을 적용하기 위해서는 영상 전체에 고르게 분포하는 다수의 GCP를 관측해야 하며, RFM과 같은 수학적인 센서모델을 적용하기 위해서도 더욱 많은 수의 GCP가 필요하게 된다. 따라서 가장 효율적인 방법은 가장 적은 수의 기준점을 이용하여 영상과 함께 제공되는 RPC를 개선하는 방법이다. 본 논문에서는 소수의 추가적인 UP를 이용하여 IKONOS의 RPC를 개량하는 2가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 소수의 지상기준점과 normalized cubic 내에 설치된 가상의 기준점을 이용하여 RPC를 갱신하는 방법이고, 두 번째는 매개변수에 대한 관측을 도입하여 $1^{\sim}5$개의 소수 지상기준점 만으로 RPC를 갱신하는 방법이다. 본 연구에서 갱신된 RPC는 검사점을 통해 검증한 결과 갱신 전보다 RMSE가 50% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.
토목공사에서 토량 측정은 합리적인 공사비 산정에 중요한 요소 중 하나이다. 이전까지 토목공사 현장의 정보를 얻기 위해서 GPS 또는 토탈스테이션을 이용하는 방법을 사용해 왔지만 이러한 방식은 접근이 어려운 지역에는 측정에 무리가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 토량을 측정하고자 한다. 경상북도 상주시에 위치한 농촌용수개발사업 저수지 공사현장을 연구대상지로 선정하였으며, GPS를 이용한 측량을 기준으로 하여 토탈스테이션 그리고 UAV를 이용한 측량의 정확도와 측정시간을 비교하는 연구를 진행하였다. GPS를 이용하여 취득한 토량은 $147,286.79m^3$으로 나타났고, 토탈스테이션은 $141,594.07m^3$으로 GPS를 이용하여 구한 토량을 기준으로 96.13% 정확도를 보였다. 그리고 UAV는 GCP를 측정하지 않고 진행하였을 때 $143,997.05m^3$, GCP가 4개일때 $147,251.71m^3$ 그리고 GCP가 7개일 때 $146,963.81m^3$로 나타났고, 각각 GPS로 측량한 토량과 비교하여 97.77%, 99.98%, 99.78%의 정확도를 보였다. 이를 통하여 UAV를 이용한 토량 산정을 실제 현장에서 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Currently, aortal surveying is getting advanced in the world. New digital equipment for aerial surveying makes improvement of accuracy, economical efficiency and reduces cost. for a result, however, there are required to produce a accurate product. In this study, we used two kinds of data, the one which used only GPS/INS data and the other one which used GPS/INS data added on GCPs from digital maps, and made as a mosaic to compare both of them whether which one is better based on digital maps. the result is that the data which used GPS/INS data added on GCPs from digital maps was a lot better than GPS/INS data.
The purpose of this paper is to estimate the attitude and the position of SPOT satellite which are needed in producing DEM(Digital Elevation Model) using SPOT satellite image pairs. DEM extraction is consists of three parts. First part is the modeling of satellite position and atitude, second part is the matching of two images to find corresponding point of them and third part is to calculate the elevation of each point by using the result of the first and second part. For modeling inaccessible area, extended modeling algorithm which removes the GCP(Ground Control Point) most errorneous from the GCPs extracted from map iteratively is proposed According to the experiments using a collinearity equation, the second order polynomials are shown to the optimal for .omega.(pitch), and Zs parameters while the first order ones for .kappa.(yaw) .PHI.(roll), Xs, and Ys parameters. The input images used in this paper are 6000*6000 level 1A panchromatic digital SPOT images of Chungchong-do, Korea. With 30 GCPs, experiments on SPOT images show that the planimetric and altimetric RMS errors are 7.11m and 7.10m, respectively, for test points.
LiDAR systems are usually incorporated a laser scanner and GPS/INS modules with a digital aerial camera. LiDAR point clouds and digital aerial images acquired by the systems provide complementary spatial information on the ground. In addition, some of laser scanners provide intensity, radiometric information on the surface of the earth. Since the intensity is unnecessary of registration and provides the radiometric information at a certain wavelength on the location of LiDAR point, it can be a valuable ancillary information but it does not deliver sufficient radiometric information compared with digital images. This study utilize the LiDAR points as ground control points (GCPs) to adjust exterior orientations(EOs) of the stereo images. It is difficult to find exact point of LiDAR corresponding to conjugate points in stereo images, but this study used intensity of LiDAR as an ancillary data to find the GCPs. The LiDAR points were successfully used to adjust EOs of stereo aerial images, therefore, successfully provided the prerequisite for the precise registration of the two data sets from the LiDAR systems.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.37-40
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2008
The purpose of this paper is to extract DEMs from Spot-3 strips using orbit modeling technique. Spot-3 stereo strip images along 420km in distance were used for experiments. The orbit modeling technique has been suggested to establish accurate geometric models for a whole strip taken on the same orbit using only a small number of GCPs on the top area of the strip. This method enables extraction of orientation parameters of the scene along the strip that is needed to generate DEMs. Consequently, we were able to extract DEMs over the areas without accurate GCPs obtained by GPS surveying per each scene. Assessment of accuracy was carried out using USGS DTED. DEMs generated from the orbit modelling technique suggested showed satisfactory performance when quantitative analysis of accuracy assessment was carried out.
Recent adoption of the generalized sensor model to IKONOS and Quickbird satellite imagery have promoted various research activities concerning alternative sensor models which can replace conventional physical sensor models. For example, there are the Rational Function Model(RFM), the Direct Linear Transform(DLT) and the polynomial transform. In this paper, the DLT model which uses just a few number of GCPs was suggested. To evaluate the accuracy of the proposed DLT model, the RFM using 35 GCPs and the bias compensation method(Fraser et al., 2003) were compared with it. Quantitative evaluation of 3B positioning results were performed with independent check points and the digital elevation models(DEMs). In result, a 1.9- to 2.2-m positioning accuracy was achieved for modeling and DEM accuracy is similar to the accuracy of the other model methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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