• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.580-583
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• 2007

Various matching methods have been introduced by investigators to improve digital elevation model (DEM) accuracy of satellite imagery. This study proposed an area-based matching method according to land cover property using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images for DEM generation from IKONOS stereo imagery. For this, matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex nonlinear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters to minimize search area. The matching is carried out based on this line. Land cover classes are divided off into water, urban land, forest and agricultural land. Matching size is selected using a correlation-coefficient image in the four areas. The selected sizes are $81{\times}81$ pixels window, $21{\times}21$ pixels window, $119{\times}119$ pixels window and $51{\times}51$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. And hence, DEM is generated from IKONOS stereo imagery using the selected matching sizes and land cover map on the four types.

• 한국측량학회지
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• 제26권4호
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• pp.359-365
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• 2008

본 논문에서는 고해상도 위성영상을 이용한 정밀 DEM 생성과 정확도 분석에 관한 연구를 수행하였다. 각 위성 영상에 적절한 센서모델링 기법을 적용하고 자동 피라미드 방식을 이용한 정합과 에피폴라 곡선의 기하학적 특징을 이용한 영상정합방식을 적용하여 보다 정확한 DEM을 생성하고자 노력하였다. 실험영상으로는 IKONOS, SPOT-5, Quickbird, Kompsat-2 위성영상을 이용하였다. 본 연구에서는 궤도-자세각 모델 기법을 확장시켜 Kompsat-2에 적용하여 DEM 생성을 성공적으로 수행하였으며 모든 생성된 DEM은 만족할만한 결과를 보여준다. 생성된 DEM을 USGS DTED 데이터와 비교하여 정확도를 평가하였으며 또한 상용소프트웨어로 생성한 DEM 결과와 비교 분석하였다. 모든 생성된 DEM은 $9m{\sim}12m$의 평균절대오차와 $13m{\sim}16m$의 RMS 오차를 가지며 상용소프트웨어로 생성한 DEM에 비해서도 우수한 성능을 보여준다.

• 한국측량학회지
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• 제25권6_2호
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• pp.587-597
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• 2007

본 연구는 IKONOS Geo레벨 스테레오 영상으로부터 DEM을 제작하기 위한 토지피복 특성별 정합영역 크기를 결정하고자 한다. 사용된 매칭기법은 상관계수를 이용한 영역기반정합 기법을 적용하였고, 탐색영역을 최소화하기 위해 외부표정요소를 구한 후, 이로부터 정합선을 수립하여 정합하였다. 실험은 산림, 논 밭, 수계, 도심지의 4가지 토지피복 특성별로 수행되어졌으며, 토지피복별 평균 상관계수, 칼럼 라인의 시차영상을 분석한 후, 실험 영상에서 최적의 정합영역 크기를 선정하였다. 실험결과, 산림지역은 $119{\times}119$화소, 논 밭 지역은 $51{\times}51$화소, 물 지역은 $81{\times}81$화소, 도심지는 $21{\times}21$화소가 DEM 제작을 위한 가장 적절한 정합영역 크기로 선정되었다.

• Spatial Information Research
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• 제16권2호
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• pp.193-206
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• 2008

스테레오 영상으로부터 수치표고모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 두 영상 간의 정합을 수행한다. 정합은 초기 정합 후보점으로부터 시작되며, 두 영상 간의 접합점(Tie-points)이 이러한 초기 후보점 역할을 하게 된다. 이 초기 정합 후보점의 개수와 영상 내에서의 분포는 정합결과에 영향을 준다. 정합결과를 바탕으로 생성되는 수치표고모델에는 에러가 포함된다. 이러한 에러를 제거하는 가장 보편적인 방법은 주변값으로 보간하는 것이다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 수치표고모델을 자동으로 생성하기 위해서 기존 수치표고모델을 이용하여 자동으로 추출한 접합점(Tie-points)과 영상 피라미드 그리고 정합 결과에서 발생한 이상값(Outlier)을 기존 수치표고모델로 보정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 IKONOS, QuickBird, SPOTS 스테레오 영상과 DTED level 2 데이터를 이용하여 실험을 수행했으며, 실험결과를 통해서 제안된 방법으로 생성한 수치표고모델에서는 에러가 모두 제거되었음을 보여준다. 또한 기존 DTED level 2를 참값으로 하여 산출된 높이값에 대한 RMSE는 15m 미만으로, 비교적 정확한 수치표고모델을 생성하였음을 보여준다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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• pp.247-248
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• 2008

본 연구는 IKONOS 입체 위성영상에서 정합시간 단축을 위한 인터벌 정합방법을 제안하였다. 그 결과, 산림지역을 제외한 나머지 지역에서 인터벌을 주지 않고 정합한 경우와 큰 차이를 보이지 않았다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.369-374
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• 2005

정사영상 생성, 도시 공간의 모형화 등 도면화의 다양한 응용분야에 적용을 위해서는 위성 영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 것은 중요하며, SPOT-5, IKONOS, QUICKBIRD, ORBVIEW 등의 고해상도 위성영상은 효율적이고 경제적으로 수치고도모형을 생성할 수 있는 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이들 고해상도 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하기 위해서는 센서모형화, 에피폴라 영상 생성 그리고 영상정합에 대한 사전지식이 필요하다. 이들 중 에피폴라 영상생성은 중요한 인자이며 이에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 뿐만 아니라, IKONOS 위성영상으로부터 수치고도모형을 생성하는 연구는 다항식비례모형에 기반한 연구가 주로 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 센서 독립적이면서 적은 수의 기준점만으로 센서모형화와 에피폴라 영상생성이 가능한 평행투영모형을 이용하여 수치고도모형을 생성하는 일련의 처리과정을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법론은 IKONOS 위성영상을 이용하여 적용하고 평가하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.139-144
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• 2003

수종, 영급, 밀도 등과 같은 산림의 특성을 나타내는 임상구분은 주로 항공사진 육안판독을 통하여 이루어져 왔다. 최근 항공사진과 유사한 공간해상도를 갖춘 고해상도 위성영상이 제공되면서 이를 이용한 임상구분의 가능성에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 울산 인근 산림지역의 1m 공간해상도의 IKONOS 입체쌍 영상을 이용하여 임상 판독의 가능성을 분석하였다. IKONOS영상은 기존의 수치임상도와의 중첩을 위하여 수치고도자료(DEM)를 이용한 정사보정을 수행하였으며, 분광밴드의 조합을 통한 칼라영상을 이용하여 육안판독을 시도하였다. 육안판독결과 IKONOS 칼라합성영상에서 천연 소나무림과 활엽수림의 육안구분이 흑백항공사진에 비해 뚜렷하게 나타나는 것을 볼 수 있었으며, 임분의 밀도가 영상에서 나타나는 질감과 패턴의 차이로 구분이 가능하였다. 또한 기존의 임상도를 중첩하여 최근 산지개발, 산불 등으로 훼손된 지점에 대한 구분이 용이하기 때문에 기존의 수치임상도를 화연상에서 직접 갱신함으로써 최근의 산림현황정보의 유지를 하는데 적합한 것으로 나타났다.

• 한국습지학회지
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• 제7권2호
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• pp.121-132
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• 2005

천수만 황도 갯벌의 IKONOS 영상을 이용한 표층 퇴적상 분류를 위하여 광학 반사도를 입도, 조류로의 형태, 지잔존수 (surface remnant water)의 면적비와 같은 다양한 퇴적환경 요소들과 비교하였다. IKONOS 영상과 갯벌 내의 소지형별 퇴적환경 사이의 관계를 분석하기 위하여 Echo-sounder를 이용하여 갯벌 Digital Elevation Model (DEM)을 만들었다. 펄-혼합 퇴적상과 모래 퇴적상의 경계에서 광학 반사도의 차이가 뚜렷하게 나타났으며 사주의 구분도 가능하였다. 펄-혼합 퇴적상 지역은 조류로가 매우 복잡하게 발달하고 있으며 지형이 상대적으로 높은 곳에 위치하고 있었다. 펄과 혼합 퇴적의 경계에서 지표수의 존재 유무가 다르게 나타났으나 광학 반사도의 차이가 뚜렷하지 않았다. 모래 퇴적상의 경우 조류로가 단순하게 직선형으로 발달했으며 지형도 상대적으로 낮은 지역에 분포하였으며 지표잔존수가 거의 전 지역을 덮고 있어 광학 반사도가 낮게 나타났다. 최대우도 분류법을 이용한 표층 퇴적상 분류정밀도는 86.2 %로 나타났다. 이 결과로부터 IKONOS와 같은 고해상도 영상에 대해 지표잔존수, 조류로 분포와 지형 등의 갯벌 퇴적학적 특성을 고려한다면 펄, 혼합 그리고 모래 퇴적상 구분은 가능하다는 것을 알 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.117-125
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• 2014

2013년 우리나라 최초의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 발사되었고, KOMPSAT-5의 활용성 측면에서 X-band SAR 위성영상에 대한 연구가 필요한 상황이다. 본 연구에서는 X-band SAR 위성영상에 대해서 수치표고모델을 생성할 수 있는 세 가지 기법(레이더 간섭기법, radargrammetry, RPC)을 적용하여 수치표고모델을 생성하고, 각 기법별 정확도 및 장단점을 평가하였다. 실험 위성영상으로 대전지역을 촬영한 4장의 stripmap mode TerraSAR-X 영상을 이용하였고, 정확도 평가를 위해서 IKONOS 입체영상으로부터 생성된 수치표고모델을 이용하였다. 평가결과, 레이더 간섭기법으로 제작한 수치표고모델이 가장 높은 정확도를 보였고, 지형의 기복이 심한 넓은 지역에 대하여 수치표고모델을 생성하고자 할 경우에는 RPC를 이용하는 것이 효과적인 기법임을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.103-109
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• 2007

고해상도 위성영상으로부터 수치고도자료와 정사영상을 생성하기 위해서는 센서모델을 수립해야 한다. 센서모델 수립에 필요한 지상기준점은 실측을 통해서 획득할 수 있지만, 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 연구에서는 기존의 정사영상과 위성영상 간의 정합을 통해서 얻은 지상좌표와 그에 대응하는 높이를 Digital Terrain Elevation(DTED) Level 2 자료로부터 추출하여 IKONOS 위성영상 센서모델을 수립하기 위한 기준점을 획득하였다. 획득한 기준점으로 IKONOS 센서 모델을 수립하고 그 결과를 분석하여 이로부터 추출한 기준점이 IKONOS 위성영상의 센서모델 수립에 적합한지 여부를 알아보았다. 본 연구를 위해서 사용된 DTED Level 2는 공간해상도가 약30m이고, 절대 수평 정확도는 원형오차로 23m(WGS84 기준)이하이고 절대 수직 정확도가 평균해수면 기준으로 18m 이하인 수치고도모델이다. 정합에 사용된 기존 정사영상의 공간해상도는 1m이다. 본 연구에서는 DTED와 정사영상을 이용해서 추출한 기준점으로 수립한 IKONOS 센서모델의 성능을 분석하였다. 실측 기준점을 검사점으로 했을 때 수립된 모델의 독립적 성능은 약 $4{\sim}5$ 픽셀 정도였다. 또한 수치고도모델을 생성하고 이를 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델과 육안으로 비교했을 때 서로 유사함을 알 수 있었으며, DTED 자료를 기준으로 산출한 높이 RMS 오차는 약 9 m였다. 이 결과로 보아 DTED Level 2와 정사영상을 이용해서 추출한 기준점이 IKONOS 센서 모델 수립에 적용될 수 있음을 알 수 있었다.