A ground control point (GCP) is a point on the surface of Earth where image coord inates and map coordinates can be identified. The GCP is useful for the geometric correction of systematic and unsystematic errors usually contained in a remotely sensed data. Especially in case of synthetic aperture radar (SAR) data, it has serious geometric distortions caused by inherent side looking geometry. In addition, SAR images are usually severely corrupted by speckle noises so that it is difficult to identify ground control points. We developed a ground point extraction algorithm that has an improved capability. An application of radargrammetry to Daejon area in Korea was studied to acquire the geometric information. For the ground control point extraction algorithm, an ERS SAR data with precise Delft orbit information and rough digital elevation model (DEM) were used. We analyze the accuracy of the results from our algorithm by using digital map and GPS survey data.
This paper describes the system development for the Ground Control Point collection and management through the major coastline region in KOREA, which will collect and manage the ground control point based on high resolution satellite image database. The module of this system is following 1) GCP/Coarstline research plan module 2) GCP/Coarstline ground collection module 3) GCP/Coarstline post processing module Our team developed the core components of ‘High Resolution Satellite Image Processing Technique’ project, and this system, among applications of our project, is constructed to apply to practical use. In this application, you will also see how to apply core components of our project.
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.
Today, use of high resolution satellite image with at least 1m resolution is expanding into many more areas including forest, river way, city, seashore and so forth for disaster prevention. Interest in this medium is increasing among the general public due to the roll-out to the private sector as Google earth, Virtual Earth and so forth. However, pre-processing process that revises the geometrical distortion that result at the time of photographing is required in order to use high resolution satellite image. The purpose of this research is to search the most accurate GCP(Ground Control Point) information acquisition method that is used for the revision of high resolution satellite image's geometrical distortion through automated processing. Through this, it is possible to contribute to increasing the level of accuracy at the time of high resolution satellite image revision and to secure promptness.
이 논문에서는 스캐닝된 지도를 이용하여 지상 제어점(GCP)을 결정하는 기술을 소개하 려 한다. 이를 위해 1:250,000축척 지도 12장을 디지탈 스캐너로 읽어들여 비트맵 영상 형식으로 저장하였다. 읽혀진 지도의 기하학적 왜곡 패턴은 다항식의 모델로 성립되었고 그 다항식의 계수 는 최소 자승법으로 결정되었다. 이 방법은 부피가 크고 값비싼 digitizing table을 사용하지 않으므로 저가 전처리 시스템 개발에 아주 유용하다. 이 방법으로 결정된 GCP는 우리별 1, 2호 소역 영상의 기하학적 보정에 충분한 정확도를 보여주었다.
In recent construction sites, digital maps obtained through drone photogrammetry have garnered increasing attention as indispensable tools for effective construction site management. the strategic placement of Ground Control Points (GCPs) is crucial in drone photogrammetry. Nevertheless, the manual labor and time-intensive nature of GCP surveying pose significant challenges. The purpose of this study is to design the concept of automated GCPs survey technology for enhancing drone photogrammetry efficiency in construction sites. As a result, the productivity of the automated method was analyzed as 118,894.7㎡/hr. It is over 25% productivity improvement compared to traditional methods. In future studies, economic analysis of automated methods should be studied.
굴착 현장에서 신속·정확·안전한 측량을 위해 본 연구에서는 드론을 이용한 지하 시설물 측량의 적용 가능성 및 3D 시각화의 기대효과를 다음과 같이 도출하였다. Phantom4 Pro 20MP의 드론으로 30m의 비행 고도, 중복도 85%의 비행계획으로 0.85mm의 GSD (Ground Sampling Distance)값을 확보하였고, GCP (Groud Control Point)4점과 검사점 2점을 계산하여 기준점에 대하여 7.3mm, 검사점은 11mm의 성과를 취득할 수 있었다. 저가의 드론으로 측량할 경우 GCP의 중요성이 확인되었으며, 지상 기준점이 없는 경우, X값의 오차 범위는 -81.2cm에서 +90.0cm, Y값의 오차 범위는 +6.8cm에서 155.9 cm 값을 도출하였다. Pix4D 프로그램을 이용하여 포인트 클라우드 데이터를 분류하였다. 지하 시설물 데이터와 도로 포장면의 데이터를 분류하고, 중첩과정을 통해 실제 모형의 도로와 지하 시설물의 데이터를 3D 시각화하였다. 중첩된 포인트 클라우드 데이터는 Open Source 프로그램인 CloudCompare를 통해 사용자가 원하는 장소의 위치와 심도 정보를 확인할 수 있게 되었다. 본 연구결과로 지하 시설물 측량의 새로운 패러다임으로 자리매김하게 될 것이다.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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.
Kim, Kam-Lae;Kim, Uk-Nam;Chun, Ho-Woun;Lee, Ho-Nam
Korean Journal of Geomatics
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제1권1호
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pp.1-5
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2001
This paper presents an investigation into the operational comparison of SPOT triangulation to build GCP library by analytical plotter and DPW (digital photogrammetric workstation). GCP database derived from current SPOT images can be used to other image sensors of satellite, if any reasons, such as lack of topographic maps or GCPs. But, general formulation of a photogrammetric process for GCP measurement has to take care of the scene interpretation problem. There are two classical methods depending on whether an analytical plotter or DPW is being used. Regardless of the method used, the measurement of GCPs is the weakest point in the automation of photogrammetric orientation procedures. To make an operational comparison, five models of SPOT panchromatic images (level 1A) and negative films (level 1AP) were used. Ten images and film products were used for the five GRS areas. Photogrammetric measurements were carried out in a manual mode on P2 analytical plotter and LH Systems DPW770. We presented an approach for exterior orientation of SPOT images, which was based on the use of approximately eighty national geodetic control points as GCPs which located on the summit of the mountain. Using sixteen well-spaced geodetic control points per model, all segments consistently showed RMS error just below the pixel at the check points in analytical instrument. In the case of DPW, half of the ground controls could not found or distinguished exactly when we displayed the image on the computer monitor. Experiment results showed that the RMS errors with DPW test was fluctuated case by case. And the magnitudes of the errors were reached more than three pixels due to the lack of image interpretation capability. It showed that the geodetic control points is not suitable as the ground control points in DPW for modeling the SPOT image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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