• 항공우주기술
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• 제4권1호
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• pp.114-121
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• 2005

다목적실용위성 2호 영상의 geo-location 정밀도 80 m (CE90) 요구사항을 만족시키기 위하여, 1개의 IRU 와 2개의 star tracker 들로부터 획득되는 데이터를 이용하여 지상에서 후처리 추정 과정을 거쳐 위성의 자세를 결정하는 정밀자세결정 시스템이 개발되었다. 정밀자세결정 시스템의 정밀도를 극대화하기 위해서는 우주 공간의 극심한 열적 환경으로 인해 발생하는 star tracker 정렬 오차를 효율적으로 보정하여야 한다. 정밀한 정렬 오차의 보정을 위해서는 영상 내에 촬영된 지상의 ground control point 데이터를 이용하여야 하는데, 현실적으로 한반도 모든 지역에 대해 ground control point 를 확보할 수 없다. 현재 항공우주연구원이 확보하고 있거나 이후 확보할 예정에 있는 고해상도 영상을 위한 ground control point 들은 대전지역에 국한될 예정이다. 이와 같은 상황에서 정밀자세결정 시스템의 성능을 높이기 위한 최적의 시스템 운용 개념을 본 연구에서 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 분석하였다.

• 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.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제2권1호
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• pp.31-35
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• 2002

This paper describes an experiment for three-dimensional positioning for a pair of KOMPSAT stereostrips using the ancillary data and a single ground control point. The photogrammetric model for three-dimensional positioning was performed as follows: first, initialization of orbital and attitude parameters derived from ancillary data; second, adjustment of orbital and attitude parameters for the satellite to minimize the ground position error with respect to a GCP using the collinearity condition; third, determination of actual satellite position; and lastly, space intersection. This model was tested for a pair of stereo strips with 0.6 base-to-height ratio and GCPs identified from a 1:5,000 scale digital map. As the result, the satellite position of offset was corrected by only one GCP and the accuracy for the geometric modeling showed 38.89m RMSE.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.567-575
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• 2021

고해상도 스테레오 위성영상에서 제공되는 초기 RPC의 보정과 이로부터 생성된 DEM 보정을 위해서는 지상기준점 획득이 선행되어야 한다. 기준점 획득은 현장답사와 GPS 측량, 지상기준점에 대응하는 영상좌표 독취 등을 수행해야 하는 매우 번거로운 작업이다. 그리고 접근이 힘들거나 불가능한 지역(갯벌, 극지대, 화산지대 등)에는 기준점 설치와 측정이 힘들기 때문에 이를 대체할 수 있는 방법이 필요하다. 이 연구에서 WorldView-2 위성영상과 초기 RPC로부터 제작된 DEM 보정을 위해 기준점의 지상좌표와 영상좌표 측량을 피하고 기 구축된 지상좌표 패키지만을 활용한 3차원 표면매칭 기법을 제안한다. 국토지리정보원 국토정보플랫폼에서 공공삼각점의 위치정보를 획득하고 제작된 DEM과 3차원 표면매칭을 실시하여 DEM을 보정하였다. 3차원 표면매칭으로 얻은 3축 이동과 회전량의 정확도를 평가하기 위하여 검사점으로 확인한 결과 평면오차는 2 m, 수직오차는 1 m 이내의 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.328-331
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• 2008

It is possible to extract qualified ground control points (GCPs) solely from SAR data without published maps. TerraSAR-X is now in orbit and provides valuable data that have one of the highest spatial resolutions among civilian SAR systems. In this study, a sophisticated method for GCP coordinate extraction from TerraSAR-X stripmap mode data with a 3 m resolution was tested and the quality of the extracted GCPs was evaluated. An inverse-geolocation algorithm was applied to obtain GCPs from TerraSAR-X data. SRTM 90m DEM was used as an auxiliary data set for azimuth time correction of the SAR data. Mean values of the distance errors were 0.11 m and -3.96 m with standard deviations of 6.52 m and 5.11 m in easting and northing, respectively. The result is one of the best among GCPs possibly extracted from current civilian remote sensing systems. The extracted GCPs were used for geo-rectification of an IKONOS image, which demonstrated the applicability of the GCPs to geo-rectification of high resolution optic image. The method used in this study can be applied to KOMPSAT-5 for geo-rectification of high-resolution optic images acquired by KOMPSAT-2 or follow-up missions.

• 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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1135-1147
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• 2021

고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권6호
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• pp.447-456
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• 2003

본 연구에서는 KOMPSAT-1 위성에서 취득한 EOC Pass 영상과 scene 영상의 기하정확도를 평가함으로써, 비접근지역에 대한 3차원 지형정보 추출 방안에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 다음과 같은 4가지 실험을 수행하여 KOMPSAT-1 EOC 위성데이터의 정확도를 평가하였다. 1) KOMPSAT-1 전처리 시스템으로 처리된 Level 1R의 ancillary 데이터와 영상좌표를 이용한 지상좌표계산 2) 보조자료를 이용하여 계산된 두 영상의 지상좌표를 공간교차이론으로 지상 3차원좌표 계산 3) 입체 Pass 영상의 일부분(KOMPSAT-1 EOC, 1 scene size)에서 획득된 GCP(Ground Control Point)을 이용하여 Bundle adjustment을 수행하고, 그 결과 계산된 외부표정요소로 지상좌표의 계산 4) 3)에서 계산된 외부표정요소를 이용하여 전체 Pass 영상에 적용하여 정확도를 평가하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권4호
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• pp.299-307
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• 2008

지도가 없는 지역에서는 SAR 자료로부터 신뢰도 높은 지상기준점(GCP)을 추출하는 방법이 적용될 수 있다. 최근 민간용 SAR 중 가장 해상도가 높은 TerraSAR-X자료가 제공되기 시작하였다. 이 연구에서는 신뢰도 높은 지상기준점을 추출하는 방법을 TerraSAR-X 자료에 적용하였으며 또한 추출된 지상기준점의 정밀도를 분석하였다. 추출된 지상기준점의 평균오차는 동서방향과 남북방향으로 각각 0.11m, -3.96m였으며 표준편차는 각 방향으로 6.52 m 및 5.11m 였다. 이는 현재 민간용 위성 원격탐사 모든 시스템에서 추출될 수 있는 어떤 경우보다 정밀한 결과이다 추출된 지상기준점을 이용하여 IKONOS 영상의 기하보정을 수행하였다. 이 방법은 향후 아리랑-5호 (KOMPSAT-5) 자료에 적용하여 지상기준점 추출로 아리랑-2호 (KOMPSAT-2) 및 후속 위성시스템에 의해 얻어지는 고해상도 광학영상의 기하보정에 활용될 수 있을 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.29-37
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• 2003

위성으로부터 정확한 3차원 위치정보를 계산하기 위하여 영상획득순간의 정확한 센서의 외부표정요소(위치와 자세)를 알고 있어야 한다. 이미 정확한 3차원 정보를 알고 있는 지상기준점을 이용하여 센서의 외부표정요소를 결정하는 엄밀법은 정확한 3차원 정보를 추출할 수 있는 최선의 방법 중 하나이다. 엄밀법에 의하여 센서 모델링을 할 때 지상기준점의 영상좌표 관측작업이 선행되어야한다. 본 연구에서는 지상기준점 영상패치 및 보조점 정합에 의해 입체영상 3차원 모형화에 필요한 지상기준점의 영상좌보를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 관측정확도는 수작업으로 관측한 값과 자동 계산된 영상좌표의 결과를 비교분석하여 평가하였으며, SPOT위성영상의 3차원 모형화에 적용하여 정확도를 평가하므로써 SPOT위성영상3차원 모형화 과정에서 지상기준점의 영상좌표 관측을 자동화 할 수 있음을 입증하였다.