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.
본 연구에서는 위성영상헤더정보를 이용한 3차원 위치정보 취득을 위한 위성영상처리 시스템을 개발하였으며, 본 시스템은 5개의 모듈로 구성되어 있다. 자료처리모듈은 영상헤더정보를 읽은 후 자료처리에 필요한 데이터 파일을 생성하고, 궤도 모델링과 센서 모델링을 수행하는 처리과정이다. 3D 모듈은 자료처리모듈에서 얻은 결과를 이용하여 3차원 위치를 결정하는 과정이며, 대화창처리모듈은 3D 모듈 처리과정을 수행하는데 있어서 단영상 및 입체 영상이용과 영상중심시간 보정 등을 처리하는 과정이다. 본 시스템은 헤더정보와 최소 기준점(1∼2점)을 이용하여 기존 소프트웨어보다 경제적이고 효과적으로 3차원 위치정보를 취득 할 것으로 기대된다.
최근 많은 영역에서 고해상도 인공위성의 활용이 증가하고 있다. 안정적으로 유용한 위성영상을 공급하기 위해서는 자동 정밀 기하보정 기술이 필요하다. 일반적으로 위성영상의 기하보정은 정확한 지상좌표와 영상좌표와의 대응점으로 설정된 지상기준점을 이용하여 기하학적인 왜곡을 보정한다. 따라서 자동으로 정밀 기하보정을 수행하기 위해서는 높은 품질의 지상기준점을 자동으로 획득하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 처리할 고해상도 위성영상과 지상기준점 칩의 영상 피라미드를 구축하고 영상 피라미드의 각 층에서 위성영상과 지상기준점 칩 간 영상정합, 오정합점 탐지, 정밀 센서모델링을 반복적으로 수행하는 반복 정밀 기하보정 방안을 제시하였다. 해당 알고리즘을 통해 자동으로 높은 품질의 지상 기준점을 자동으로 획득하고 이를 바탕으로 고해상도 위성영상의 기하보정 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 KOMPSAT-3 및 3A Level 1R 영상 8 Scene을 사용하였으며, 수동으로 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 수행한 결과 평균 1.5 pixel, 최대 2 pixel의 정확도의 기하보정 성능을 확인할 수 있었다.
Lee Jeong-bae;Yang Hyung-mo;Ahn Sang-il;Kim Eun-kyou
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.501-504
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2005
In general, most incomplete communication link setup between satellite and ground station right after separation from launcher come from less accurate orbital vector ground station uses to track the satellite because only predicted orbital state vector is available during first few orbits. This paper describes the developed procedure for successful initial acquisition for KOMPSAT-2 using scanning functions ofK13 antenna system with predicted orbital information. Azimuth scan, raster scan, spiral scan functions were tested with KOMPSA Tl under intentionally degraded orbital information for antenna operation. Through tests, spiral scan function was decided to be best search scan among 3 scans. Developed procedure can assure the successful acquisition only if azimuth offset and time offset value are within +/-2deg and +/-30sec, respectively.
2010년 발사 예정인 다목적실용위성 5호 (KOMPSAT-5, KOrea Multi-Purpose SATellite-5)는 기상상태와 태양고도에 제약을 받지 않고 영상 획득이 가능한 SAR(Synthetic Aperture Radar) 시스템이 탑재된다. 본 연구에서는 SAR를 이용한 레이더 측량기법 (radargrarnrnetry)을 적용하기 위하여 KOMFSAT-5의 예상 궤도와 영상 모드를 분석하여 최적의 영상 조합을 제시하였다. 임의의 지상점에서 가장 가까운 위치에 있는 궤도로부터 패스번호를 부여하였고, 충분한 고도해상도를 얻기 위해 시차(parallax)에 따른 도민감도는 0.5이상을 선택하였으며, 레이더 영상의 기하왜곡을 고려하여 고도민감도가 0.8이하가 되는 영상 조합을 최적 조건으로 제시하였다. 예를 들어, 인접한 패스간의 거리가 약 95 km인 적도에서는 기하학적 모델을 이용하여 패스번호 3-9와 5-3의 두 쌍이 최적의 영상조합으로 제시되었다. 또한 임의로 선택한 대전과 남극 세종기지 지점에서는 STK 소프트웨어를 통해 궤도를 계산하였다. 대전에서는 5-4, 7-5, 8-5의 세 영상 조합을, 남극 세종기지에서는 8-6, 9-7, 10-7, 11-8, 12-8, 13-9, 14-9, 15-9, 15-10, 15-11의 열 쌍의 영상 조합이 레이더 측량기 법에 최적임을 제시하였다.
본 논문에서는 국가기준점 자료를 활용한 고해상도 위성영상의 정밀센서모델 수립 가능성에 대하여 분석하였다. 이를 위해 국토지리정보원에서 운영하는 국토정보맵(http://map.ngii.go.kr/ms/map/NlipMap.do)으로부터 통합기준점 조서와 항공정사영상 자료를 이용하여 위성영상에서 통합기준점에 해당하는 영상좌표를 취득한 뒤, 이를 정밀센서모델 수립을 위한 관측자료로 활용하였다. 통합기준점 자료의 활용 가능성 분석을 위해 본 논문에서는 GNSS 측량을 통해 획득한 기준점을 활용한 정밀센서모델링 결과와 통합기준점만을 활용한 정밀센서모델링 결과를 비교하였다. 실험 결과 통합기준점만을 활용하였을 때 약 2 m의 3차원 위치결정이 가능함을 확인하였다.
다중 센서 영상을 영상 융합, 변화 탐지, 시계열 분석에 활용하기 위해서는 두 영상 간의 영상 등록 과정이 필수적이다. 영상 등록을 위해서는 서로 다른 공간 해상도를 가지는 다중 센서 영상 사이의 스케일과 회전각도 차이를 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 다중 해상도 영상 간의 영상 등록을 위하여 가변 원형 템플릿을 이용한 새로운 특징 정합 기법을 제안한다. 제안하는 정합 기법은 스케일이 작은 영상의 특징점을 중심으로 원형 템플릿을 설정하고 스케일이 큰 영상에서는 가변 원형 템플릿을 생성한다. 가변 원형 템플릿의 스케일을 일정한 스케일 단위로 변경한 후에 가변 원형 템플릿을 일정 각도 단위로 회전시키면서 두 원형 템플릿 사이의 상호 정보량이 최대가 될 때의 가변 원형 템플릿의 스케일, 회전 각도 그리고 중심 위치를 각각 검출한다. 제안한 방법을 서로 다른 공간 해상도를 가지는 Kompsat(Korea Multi-Purpose Satellite) 2호, 3호, 3A호 영상 조합에 적용한 결과, 스케일 팩터 오차는 0.004 이하, 회전 각도 오차는 $0.3^{\circ}$ 이하, 제어점의 위치 오차는 1 화소 이하의 정합 성능을 보였다.
도시지역은 지구상에서 가장 변화가 활발히 일어나는 지역 중의 하나로써, 우리나라에서도 산림지나 녹지, 농경지가 주거지역, 공업지역 등의 주거지역으로 빠르게 변화하고 있다. 이러한 빠른 토지이용의 변화를 모니터링하기 위해서는 신속한 데이터의 취득을 필요로 하게 되고, 위성영상은 이러한 요구의 대안이 될 수 있다. 일반적으로 SAR 위성은 능동적 탐측체계로 영상을 취득하기 때문에 지표면의 거칠기에 따라 영상의 밝기값이 결정되며, 대표적으로 수계영역은 반사강도가 낮아 어둡게 나타나고, 인공구조물이 분포하고 있는 주거지역의 경우 반사강도가 높아 타 지역에 비해 밝기값이 높게 나타난다. 이러한 SAR 영상의 특성을 이용하면 주거지역을 효과적으로 추출할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X, 우리나라의 KOMPSAT-5를 이용하여 주거지역의 추출을 수행하였으며, 추출을 위해서 영상분할기법을 통한 객체기반 영상분류를 적용하였다. 영상분할의 정확도를 향상시키기 위해서 스페클 divergence를 먼저 계산하여 주거지역의 반사강도를 조정하였다. 두 위성영상의 정확도 평가를 위해서 추가로 픽셀기반의 K-means 영상분류법을 적용하여 주거지역을 분류하였다. 연구의 결과로써 TerraSAR-X의 객체기반 영상분류법은 약 88.5%, 픽셀기반영상분류법은 75.9%, KOMPSAT-5는 약 87.3%와 74.4%의 overall accuracy를 보였다.
A traditional image analysis or classification method using satellite imagery is mostly based on the spectral information. However, the spatial information is more important according as the resolution is higher and spatial patterns are more complex. In this study, we attempted to compare and analyze the variogram properties of actual high resolution imageries mainly in the urban area. Through the several experiments, we have understood that the variogram is various according to a sensor type, spatial resolution, a location, a feature type, time, season and so on and shows the information related to a feature size. With simple modeling, we confirmed that the unique variogram types were shown unlike the classical variogram in case of small subsets. Based on the grasped variogram characteristics, we made a level index map for determining urban complexity or land-use classification. These results will become more and more important and be widely applied to the various fields of high-resolution imagery such as KOMPSAT-2 and KOMPSAT-3 which is scheduled to be launched.
원격탐사 방법을 활용한 변화지역 탐지, 재난재해 지도 작성, 작황 모니터링 등 다중시기의 위성영상을 활용한 결과를 도출하기 위해서는 시계열 영상 정보를 서로 비교할 수 있는 공통의 스케일로 정규화 하는 것이 필요하다. 다중시기 영상에 대한 정규화 방법은 절대복사보정과 상대복사 보정으로 나눌 수 있으며, 본 연구에서는 상대복사 보정을 통한 시계열 위성영상처리 기법을 다루고자 한다. 2011년 3월 해일 피해가 발생했던 일본 센다이 지역을 연구대상지로 선정하였고, KOMPSAT-2 다중분광영상을 이용한 사고 전, 후의 피해지역 탐지에 있어 상대복사 보정의 실효성을 분석하였다. 다양한 상대복사 보정 기법 중에서 정준상관분석을 통해 PIFs(Pseudo Invariant Features) 지역을 자동으로 추출하는 MAD(Multivariate Alteration Detection) 기법을 적용하였다. 본 사례연구 분석결과 MAD 방식에 의한 자동 PIFs 지역의 추출은 비교적 높은 정확도 수준에서 이루어짐을 확인할 수 있었으며, 상대복사 보정된 시계열 위성영상을 사용함으로써 변화지역 자동탐지의 신뢰수준을 높일 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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