대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.11-13
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2008
This study proposes the method to use existing digital maps as one of the technologies to exclude individual differences that occur in the process of manually determining GCP for the geometric correction of KOMPSAT images and applying it to the images and to automate the generation of ortho-images. It is known that, in case high-resolution satellite images are corrected geometrically by using RPC, first order polynomials are generally applied as the correction formula in order to obtain good results. In this study, we matched the corresponding objects between 1:25,000 digital map and a KOMPSAT image to obtain the coefficients of the zero order polynomial and showed the differences in the pixel locations obtained through the matching. We performed proximity corrections using the Boolean operation between the point data of the surface linear objects and the point data of the edge objects of the image. The surface linear objects are road, water, building from topographic map.
The effects of JPEG2000 compression on automated DSM extraction by using the area-based matching are evaluated in this paper. The influences on DSM heights obtained via PCI Geomatics OrthoEngine module are investigated using a single stereo model of 1:5,000 scale aerial photography at image resolution of 20 ${\mu}$m. The experiment design of elevation errors are computed for a range of compression rates from 2:1 to about 100:1, and the DSM which generated from uncompressed image is used as ‘ground truth’ data for comparison. The experimental results show that the standard deviation ranged from 0.9m to 2.5m with the compression ratio from 2 to 100. It is also observed that there is no significant degradation on DSM accuracy up to the compression ratio of 33.
The quality of orthoimages mainly depends on the elevation information and exterior orientation (EO) parameters. Since LiDAR data directly provides the elevation information over the earth's surface including buildings and trees, the concept of true orthorectification has been rapidly developed and implemented. If a LiDAR-driven digital surface model (DSM) is used for orthorectification, the displacements caused by trees and buildings are effectively removed when compared with the conventional orthoimages processed with a digital elevation model (DEM). This study utilized LiDAR data to generate orthorectified digital aerial images. Experimental orthoimages were produced using digital terrain model (DTM) and DSM. For the preparation of orthorectification, EO components, one of the inputs for orthorectification, were adjusted with the ground control points (GCPs) collected from the LiDAR point data, and the ground points were extracted by a filtering method used in a previous research. The orthoimage generated by DSM corresponded more closely to non-ground LiDAR points than the orthoimage produced by DTM.
다목적실용위성 2호/3호 위성자료를 이용하여 지상좌표를 결정하는 방법은 Physical Model과 RFM(Rational Function Model)의 두 가지 종류가 있다. 일반적으로 사용자에게 제공되는 모델은 RFM을 기반으로 한 RPCs(Rational Function Coefficients)이며, 이때 제공되는 RPCs는 지상좌표에서 영상좌표를 계산하는 계수이다. 사용자가 정사영상을 만들 경우에는 이 계수가 유용하나, 영상에서 임의의 영상기준점에 대응하는 지상좌표를 계산하거나, 위치정확도를 확인하기는 매우 어렵다. 본 논문은 다목적실용위성에서 제공되는 RPCs를 기반으로 Inverse RPCs를 해석하는 알고리즘과 해석된 Inverse RPCs를 기반으로 지상표고를 고려한 정밀 지상좌표 해석 알고리즘을 기술하고자 한다. 또한 Inverse RPCs의 해석된 정밀지상좌표 정확도와 Physical Model과의 차이를 계산하여 정확도를 평가하고자 한다.
Kim, Sang-Ho;Lee, Mi-Seon;Park, Geun-Ae;Hong, Suk-Young;Choi, Chul-Uong;Kim, Seong-Joon
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.602-605
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2006
This study is to apply QuickBird satellite image for the simulation of storm runoff in a small rural watershed. For a 1.05 $km^2$ watershed located in Goesan-Gun of Chungbuk Province, the land use from the QuickBird image was produced by on-screening digitising after ortho-rectifying using 2 m DEM. For 3 cases of land use, soil and elevation scale (1:5,000, 1:25,000 and 1:50,000), SCS (Soil Conservation Service)-CN (Curve Number) and the watershed physical parameters were prepared for the storm runoff model, HEC-HMS (Hydrological Modelling System). The model was evaluated for each case and compared the simulated results with couple of selected storm events.
2008년 발사된 RapidEye는 5개의 위성을 기반으로 하여 6.5m 공간 해상도의 위성 영상을 하루 간격으로 취득할 수 있는 높은 시간 해상도 특징을 갖는 지구관측위성이다. 제품으로 1B(Basic)와 3A(Ortho)를 제공하고 있으며, 이 중 1B 영상은 좌표등록이 되지 않고 RPCs 정보를 함께 제공해준다. 국내에서는 기 구축된 수치지도를 기반으로 하여 RapidEye의 기하학적 정확도를 보다 향상시킬 수 있으며, 본 논문에서는 1:25,000 수치지도를 이용하여 자동으로 RapidEye 1B영상의 좌표등록을 수행하기 위한 연구를 수행하였다. 1:25,000 수치지도 중 RapidEye 영상과의 매칭에 활용될 레이어를 선별하여 RPCs를 기반으로 RapidEye 1B영상으로 투영시켜 벡터 영상을 생성하고 이와 RapidEye영상의 에지 정보와의 자동 매칭을 통해 RPCs의 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 수치지도 대비하여 평균 제곱근 오차 2.8픽셀의 오차가 0.8픽셀로 향상됨을 알 수 있었다.
고해상도 위성영상의 공급이 현실화됨에 따라 위성영상을 기반으로 한 수치지형도나 주제도의 신규제작 및 갱신에 많은 관심이 모이고 있다. 본 연구는 아이코노스 위성영상을 이용하여 기존의 축척 l/5,000 및 l/25,000수치지도의 수정 및 갱신 가능성을 제시하고자 하였다. 아이코노스 단영상에서 기존 수치지도상의 기준점을 활용하여 기하보정을 수행하였으며, 기존 수치지도의 3차원 등고선자료와 표고성과에 의해 수치표고모형을 추출하여 정사영상을 생성하였다. 정사보정된 위성영상과 기존 수치지도를 중첩하여 변화된 지형지물들을 스크린 디지타이징 방법으로 수정하였고, 위치정확도 분석을 위해 변하지 않은 지역의 지형지물들을 위성영상위에 직접 작도하여 비교하였다. 그 결과, 평면위치오차를 $\pm$3.35m의 평균제곱근오차로 산출할 수 있었으므로 축척 1/10,000 이하의 수치지도 갱신에는 충분히 그 활용이 가능한 것으로 판단되며, 입체영상을 사용하고 지상기준점 측량을 병행한 갱신방법을 사용한다면 축척 l/5,000이상의 대축척 수치지도 갱신도 가능할 것이다.
본 연구에서는 연구지역을 대상으로 항공사진과 수치지형도를 이용하여 3차원 지형 모델링을 제작하였고 이를 이용하여 가시권 분석과 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다. 연구지역은 부산광역시 사하구 하단동 일대를 지정하였으며, 축척 1:20,000의 항공사진과 축척 1:5,000의 수치지형도를 사용하였다. 항공사진은 GCP선정과 영상정합을 통하여 보정된 영상을 추출하고 영상재배열 과정과 정밀미분편위수정을 거쳐 최종 정사보정된 영상을 제작하였다. 그리고 ArcView 프로그램을 이용하여 수치지형도에서 DEM을 생성하였고, 도로 레이어와 건물 레이어를 추출하여 3차원 지형 모델링을 제작함과 동시에 동아대학교에 대한 Web GIS를 구현하였다.
다양한 도시의 형태를 입체적으로 조망해 볼 수 있도록 하기 위하여 입체 지형조감도를 작성하였고, 이를 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 시뮬레이션을 실시할 수 있도록 하였다. 입체 조감도의 제작은 투시기법을 이용한 이미지 제작 기법을 이용하였으며, 그 기본 재료가 되는 영상들은 다음과 같이 준비하도록 하였다. 준비영상으로는 우리나라 아리랑 위성의 EOC(Electro optical Camera) 영상을 이용하였으며, 국토지리정보원에서 국가기본도로 제작한 1/5,000수치지도의 등고선으로부터 추출하여 임의로 오차가 보정된 DEM(Digital Elevation Model) 생성과 1/1,000 수치지도의 도로 레이어 벡터파일로 제작된 도로선을 분류하여 대상지의 3차원 영상 위에 중첩시켜 처리하는 것으로 하였다. 특히 이번 연구에 사용한 도심지역의 도로망 구성 데이터는 새주소 부여를 위해 제작된 1/1,000축척의 간선도로를 최대한 이용함으로서 새주소에서 사용하게 될 주소체계와의 연계성을 크게 염두에 두어 제작하도록 연구하였다.
본 논문에서는 마커를 부착하기 어려운 소형도마뱀의 관절을 측정하기 위한 마커리스 모션 캡쳐 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 먼저 스테레오 비젼과 같은 다시점 영상에서 적응적 이진화를 통해 도마뱀의 실루엣 영상을 획득하고 세선화를 수행하여 도마뱀의 뼈대 영상을 획득한다. 이후, 직교-대각 성분 제거 알고리즘 및 A* Search를 통해 머리와 꼬리점, 및 머리와 꼬리를 잇는 척추라인을 구한다. 어깨관절과 고관절의 좌표는 $3{\times}3$ 마스크를 이용하여 척추라인과 다리가 만나는 지점을 구하여 획득하고 모폴로지 닫기 영상을 통해 발바닥 좌표들을 검출한다. 최종적으로 각각의 다리에서 어깨관절 및 고관절 좌표와 발바닥 좌표를 잇는 직선과 해당 다리의 뼈대 좌표간의 직교 거리 비교를 통해 무릎과 팔꿈치 좌표를 구한다. 최종적으로 제안한 알고리즘으로 검출된 각 관절의 다시점 영상의 2차원 좌표들로부터 각 관절의 3차원 좌표를 복원한다. 실제 도마뱀을 촬영한 스테레오 영상에 제안된 알고리즘을 적용하여 2차원 주요 관절 지점 검출 및 3차원 복원을 수행하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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