위성영상을 이용한 지도제작 분야는 입체영상 획득이 가능한 SPOT 위성이 발사되면서 이에 대한 정량적인 분석이 가능해졌다. 특히, 고해상도 위성영상은 항공사진촬영이 불가능하여 대축척 지도제작이 곤란한 지역 또는 지상기준점 측량이 불가능한 지역에 대한 수치지도 제작 분야에 있어서 효율적인 방법으로 주목을 받고 있다. 이에 본 연구에서는 미국 국가지형공간정보국(NGA;The National Geospatial-Intelligence Agency)에서 제공하는 정사영상 자료를 이용하여 지역적 특성을 고려한 지형정보를 추출하고 이에 대한 평면위치 정확도를 분석하였다. 이를 위해 일정한 크기로 타일링된 정사영상에 대해 국토지리정보원에서 제공하는 축척 1:5000 수치지도를 기준으로 지역적 특성에 따른 정확도를 평가하였고 이를 바탕으로 비접근 지역의 지형정보 획득을 위한 기 구축 정사영상의 활용 가능성을 제시하고자 하였으며 비접근 및 난접근 지역에서의 지상기준점 획득에 대한 제한을 극복하는 수단으로 본 연구의 결과를 활용하고자 하였다.
위성영상 분류작업에서 분류클래스에 대한 샘플화소의 대표성은 분류 정확도에 많은 영향을 미친다. 따라서, 통계적 영상분류방법에서는 분류 기법 자체보다 분류 확률을 결정하는 트레이닝 단계, 즉 샘플화소의 최적화가 필요하다. 본 연구에서는 SPOT XS, LANDSAT TM을 이용한 위성영상 화소분류작업에서 분류 이전단계, 즉 샘플화소의 정규성을 계산하여, 정규성에 악영향을 미치는 화소를 객관적 기준으로 조정하였다. 정규화과정을 위한 유전자 알고리즘 적용의 생존확률 평가함수로 다변량 Q-Q plot의 상관계수와 트레이닝의 분산값을 고려하였으며, 5% 유의수준을 적용하였다. 연구결과, 실험대상지역의 경우, 유전자 알고리즘을 이용한 트레이닝 정규화 결과가 대부분의 클래스에 대하여 그 평균과 분산을 모집단에 근사시키고 있다는 것을 입증하였고, 해당 클래스의 모집단 분포를 예측할 수 있는 가능성을 제시하였다.
원격탐사와 GIS의 접목은 해안정보와 지리정보 뿐만 아니라 교통정보 등에 많이 이용되고 있다. 본 연구는 10m급 중해상도를 가지는 SPOT 위성영상으로 LPF(Low Pass Filtering) 기법으로 해안지역의 섬 경계 추출에 관한 연구이다. 연구대상지역은 남해지역으로 원격탐사기법으로 해안지역에 존재하는 섬을 검출하기 위해 LPT를 적용한 후 Sobel 연산자로 경계검출 한 후 GIS를 활용하여 백터자료를 구축하였다. 분석결과 5${\times}$5 convolution mask를 사용하여 섬 경계 추출하는 것이 가장 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구를 바탕으로 배타적 경계수역에서 발생할 해양분쟁에서 과학적이고 합리적인 근거자료의 제시가 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 지리공간 웹 서비스 기반의 기준점 자동 추출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3단계로 구성된다. 1) 첫 번째 단계에서는 지리공간 웹 서비스를 통해 대상영상의 촬영지역에 해당하는 기준자료를 자동으로 획득하고, 2) 두 번째 단계에서는 획득된 기준자료와 대상영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 후보 기준점을 찾는다. 3) 마지막 단계에서는 RANSAC 알고리즘을 이용하여 추출된 후보 기준점 중 정 정합점을 최종 기준점으로 산출한다. 제안하는 기법은 기준자료를 획득하기 위해 지리공간 웹 서비스를 활용하였다. 이를 통하여 제안하는 기법은 기준영상과 고도자료의 관리 및 획득 시 사용자 편의성을 증대 시켰고, 표준을 따르기 때문에 높은 확장성을 가진다. 본 논문에서는 제안하는 기법을 SPOT-1, SPOT-5, IKONOS 위성영상에 적용하여 실험을 수행하였다. 실험지역에 적용한 결과, 제안하는 기법은 대상영상의 촬영센서, 촬영일자, 해상도 변화에도 RMSE 5화소 미만의 일관된 정확도를 산출하였고, 대상영상의 해상도가 좋아짐에 따라 정확도의 지속적인 향상 가능성을 확인하였다. 또한 기준영상과 고도자료로 군 표준 자료를 사용함으로써 제안하는 기법의 군사적 활용가능성을 확인하였다.
본 연구는 2011년 100ha 이상의 대형산불 피해지인 울진과 영덕지역을 대상으로 하였으며 산불피해강도를 평가하기 위해 현장조사와 고해상도 위성영상자료 분석을 병행하였다. 위성영상자료 분석 시 산불피해지역의 피해강도를 가장 적절하게 평가할 수 있는 영상분류기법들을 비교 분석하여 최적의 피해강도 평가방법을 선정하였다. 대형산불 피해지역의 최적의 피해강도 평가기법으로는 현장조사에서 획득한 트레이닝 지역의 정보를 이용한 최대우도법을 적용하였을 때 가장 좋은 평가결과를 보였다. 산불피해강도의 정확도 검증 결과, 평균 전체정확도는 88.38%와 Kappa coefficient는 0.8147로 나타났다. 분류정확도는 최대우도법, NDVI, 최소거리법 순으로 나타났다. 산불피해강도 현장조사 결과와 위성영상자료에서 추출한 피해강도의 상관관계는 울진산불 피해지에서 r = -0.544, 영덕산불 피해지는 r = -0.616으로 나타났다.
지난 수십년간 대한민국은 고도의 경제성장을 하였다 수도 서울은 인구 증가, 농지의 감소, 도로 및 사회기반시설물의 건설, 하천정비 등의 과정을 거치면서 빠르게 도시화가 진행되었다. 이렇게 많은 변화가 일어난 서울 지역을 모니터링하고 분석하기 위한 시도는 여러 차례 있었으며 대표적인 예로 LANDSAT 영상을 이용한 도시화 분석이 환경부(2001, 8, 7)를 통해 발표되었다. 본 논문에서는 과거 미국의 고해상도 첩보위성 프로잭트인 CORONA 영상을 이용하여 지금으로부터 30여년 전의 서울의 모습을 재현할 수 있었으며 1990년대의 SPOT 영상과 비교하여 도시화가 얼마나 가속화되었는지를 분석하였다.
본 연구에서는 지형공간정보체계의 자료기반의 구축, 수치도면 제작 등 이용도가 확대되고 있는 수치표고모형을 수치위성영상자료를 이용하여 제작하고자 하였다. 위성영상의 공액 상좌표 취득에는 영상정합기법을 도입하였으며 취득된 지상좌표의 정확도를 분석하여 수치표고모형 제작의 연산법을 제시하였다. 위성영상의 외부표정요소는 광속조정법을 이용하여 결정하였고 좌우 수치영상상에서 동일점을 탐색하기 위한 영상정합방법으로는 표준상관기법을 적용하였다. 영상정합기법을 적용에 있어서는 기준영역의 크기를 결정하기 위해 기준영역의 크기를 다양하게 변화시켜 적절한 크기를 결정하고자 하였다. 영상정합의 정확도를 향상시키고 계산속도를 증가시키기 위하여 다양한 좌표변환식을 적용하고 이 결과를 통계학적으로 분석한 후 안전율을 고려하여 탐색영역을 결정하였다. 본 연구에서 제작된 수치표고모형의 정확도는 5000분의 1 지형도상에서 일정한 간격으로 추출하여 제작된 수치표고모형을 이용하였으며, 정확도를 평가한 결과 수치위성영상을 이용한 수치표고모형을 생성하는 연산법을 제시할 수 있었으며, 지형공간정보체계의 자료기반 구축에 필요한 대단위 지역에 대한 수치표고모형의 생성에 수치위성영상을 적용하는 효율적인 방법을 제시할 수 있었다.
일반적으로 광학위성은 궤도가 부정확하여 지상기준점(GCP)을 이용하여 궤도를 보정하는 작업을 수행한 후 수치 표고모형 자료(DEM)를 추출한다. 지상기준점은 실제 측량이나 지형도로부터 얻게 되지만, 이러한 작업이 불가능한 경우에는 광학영상으로부터 수치 표고 모형 자료를 추출할 수 없다. 본 연구에서는 수-수십 cm의 위성 궤도 정확도를 지니는 ESA ERS영상과 약 1Km의 해상도를 지니는 GTOPO-30 DEM을 이용하여 지상기준점을 추출 방법에 대해 연구하였다. 연구지역인 대전 주변에 대하여 지상기준점을 추출한 결과 경도 -0.348초, 위도 0.293초의 오차를 나타내었다. 또한 추출된 지상기준점을 이용하여 한 쌍의 SPOT 위성영상으로부터 DEM을 추출이 가능하였으며, 레이더 interferometry 기술을 이용한 지형고도 추출 및 변화 탐지에도 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 외부표정요소(EOP)를 지상기준점을 이용하여 계산하는 기존의 방식과는 달리, 위성의 궤도자료와 영상촬영기하를 이용하여 EOP 를 계산하고 지상기준점을 이용하여 모델오차를 보정하는 방식의 카메라 모델링 기법을 제시하고 있다. 제시한 기법은 영상리더파일로부터 궤도자료, HRV 각도 및 영상중심 촬영시간 등을 추출하여 위성의 영상획득당시의 실제 기하를 최대한 충실히 재구성하여 모델링을 수행하며 외부 표정요소를 일차 또는 이차의 다항식으로 근사하지 않는다. 이와 같이 수립된 카메라모델은 기존의 방법에 비해 훨씬 적은 1~2 개 정도의 지상기준점으로 영상화소 이하의 RMSE를 얻을 수 있었으며 모델오차 보정을 위한 지상기준점이 영상전체에 고루 분포하지 않아도 된다. 이러한 장점은 대형 프로젝트에서의 지상기준점 취득을 위한 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 뿐 아니라 비접근 지역에 대한 위치정보 획득에 대한 가능성을 제시하고 있다.
본 논문에서는 외부표정요소(EOP)를 지상기준점을 이용하여 계산하는 기존의 방식과는 달리, 위성의 궤도자료와 영상촬영기하를 이용하여 EOP를 계산하고 지상기준점을 이용하여 모델오차를 보정하는 방식의 카메라모델링 기법을 제시하고 있다 제시한 기법은 영상보조파일로부터 궤도자료, 센서의 촬영각도 및 영상중심 촬영시간 등을 추출하여 위성의 영상획득당시의 실제 기하를 최대한 충실히 재구성하여 모델링을 수행하며 외부표정요소를 일차 또는 이차의 다항식으로 근사하지 않는다. 이와 같이 수립된 카메라모델을 통해 기존의 방법에 비해 적은 한 두개 정도의 지상기준점으로 영상화소 수준의 RMSE를 얻을 수 있었으며 모델오차 보정을 위한 지상기준점이 영상라인방향으로 고루 분포하지 않아도 된다. 이러한 장점은 대형프로젝트에서의 지상기준점 취득을 위한 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 뿐 아니라 비접근 지역에 대한 위치정보 획득에 대한 가능성을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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