위성영상은 제조사별로 지상해상력이 다르고, 위성의 특성마다 모델링하는 방법이 다르다. 또한 위성영상도 항공사진처럼 스테레오 영상 형태로 제공이 되지만, 스테레오로 입체시 했을 때에 발생하는 영상상의 시차나, 모델과 모델의 인접지역에서의 위치 오차에 대한 연구는 아직 미비한 상태이다. 최근에는 SPOT-5 위성영상을 이용한 공간정좌자료를 갱신하는 사례가 늘어나고 있다. SPOT-5 위성영상은 공간해상력이 2.5m로 1/5,000에서 1/20,000 수치지도 제작이 가능하다. 기존의 SPOT-5 위성영상의 정확도 해석은 대부분 단사진을 기반으로 자상기준점이나 모델링의 방법에 따른 정확도를 분석하는 연구가 이루어졌다. 따라서 본 연구에서는 SPOT-5 스테레오 위성영상에 대한 궤도기반모델기법을 적용하여 입체시를 통한 SPOT-5 위성영상의 정확도를 검증하였다. 궤도기반모델은 여러 가지 위성영상을 처리하는 센서모델 중 가장 정확도가 높은 모델링 기법으로 위성의 궤도력과 천문력을 이용하여 지상좌표를 정확하게 추출하는 방법이다. 이를 통하여 수치도하기 상에서 입체시를 수행하고 입체시를 통하여 지상기준점, 모델과 모델의 인접 정확도, 수치지도 제작 정확도를 분석하였다.
최근들어 광범위한 지역의 삼차원 국토정보 취득을 위한 고해상도 위성영상의 센서모형화 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. IKONOS나 SPOT 5호와 같은 고해상도 위성영상의 모형화에 앞서 본 연구에서는 각종 응용분야에서 광범위하게 활용되고 있는 SPOT 3호 위성영상을 대상으로 지상기준점을 이용하여 경사촬영(off-nadir viewing)각을 추정하는 기법을 개발하였다. 추정된 경사촬영각은 영상좌표를 보정하는데 사용되었으며 2차원 부등각사상변환을 이용하여 기존의 모형화 방법 보다 간결하고 정확도가 향상된 모형화 기법을 제안하였다. 또한, 기존의 엄밀 센서 모형화 방법을 대체하고 있는 위성영상의 센서모형화를 위한 다양한 방법들이 제안되고 있기 때문에, 2차원 부등각사상변환, 직접선형변환(DLT), 자체검정-DLT(SDLT)등의 추상화된 모형화 방법을 SPOT 위성영상에 대해 기준점 수의 변화에 따라 검사점을 이용하여 수평성분, 수직성분으로 나누어 정확도를 비교 분석하였다.
새로운 HRG(High Resolution Geometric) 영상 장치는 CNES에 의해 개발된 SPOT 5 위성의 고해상도 관측 센서이다. HRG 장치는 SPOT 1 - 4 위성들에 탑재된 HRV/HRVIR 보다 진보된 높은 지상 해상도로 영상을 얻는다. HRG의 관측폭은 다른 SPOT 위성들과 같은 60km이며, 두 개의 HRC 장치는 5m 공간해상도로 최대폭 120km까지 영상을 획득할 수 있다. 위성의 입체 영상으로부터 DEM을 생성하는 방법은 지형도와 항공사진을 이용한 DEM 생성의 연장선상에 있다. 위성영상의 광범위 관측능력은 동일한 지역에 대한 빠른 자료 처리를 가능하게 한다. 이 연구에서는, 제천 지역에 대한 SPOT 5/HRG 입체 영상을 이용하여 DEM을 생성하기 위해 LPS의 OrthoBASE Pro 툴을 사용하였다. 결과로 얻어진 DEM은 수치지형도의 등고선으로부터 획득된 참조 DEM과 비교분석을 수행하였다.
최근 도심지역이 급변하고 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라 고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델과 정사영상 생성에 관한 연구가 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD, KOMPSAT2 위성영상을 이용하여 DEM 과 정사영상을 생성하였으며 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 결과의 정확도를 비교 분석하였다. 보다 정확한 DEM 생성을 위해 자동 피라미드 알고리즘을 적용하고 영상 정합시 에피폴라 기하학을 적용하였다. 정사 영상 생성시 DTED 높이값을 이용하여 보정을 수행하였으며 생성 속도를 높이기 위하여 리샘플링 그리드를 적용하였다. 본 연구에서 DEM 과 정사영상 생성시 QUICKBIRD 와 SPOT5 의 경우 영상의 용량이 매우 커 메모리 부족문제와 알고리즘 수행 속도 저하가 발생함을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여 DEM 생성시 정합 후보점의 개수를 줄이는 알고리즘을 고안하여 기존에 메모리 문제로 생성하지 못했던 QUICKBIRD와 SPOT5 의 DEM 을 생성하였으며 정사 영상 생성시 리샘플링 그리드를 적용하여 고해상도 정상영상 생성 속도 개선에 상당한 효과를 가져왔다. 그러나 고해상도 위성 영상의 용량이 점점 커져감에 따라 이러한 메모리 문제와 처리 속도 저하에 관한 문제는 추후 계속적으로 연구되어야 할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서 생성한 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD DEM 의 정확도를 USGS DTED 와 비교한 결과 13${\sim}$15 m 정도의 RMS 높이 오차가 산출되었으며 생성된 IKONOS, QUICKBIRD, KOMPSAT2 정사영상을 기준점과 비교한 결과 3 m 정도의 거리오차가 산출되었음을 확인하였다.
본 연구에서는 한국과학기술원 인공위성연구센터에서 개발한 DEM생성 알고리즘을 다양한 해상도의 위성영상에 적용하여 도심지역의 DEM생성결과를 살펴보고자 한다. 실험에 사용한 위성 영상은 10m해상도의 SPOT영상과, 6.6m해상도를 가지는 EOC영상, 1m해상도를 가지는 IKONOS위성영상이며 모든 위성영상에는 대전광역시의 도심지역이 포함되어 있다. 모든 위성영상에 대해 궤도정보 없이도 카메라 모델이 수립되는 Gupta와 Harteley(1997)가 제안한 DLT모델을 사용하였다. EOC DEM과 SPOT DEM정확도 검증은 USGS DTED를 사용하였으며, IKONOS DEM의 정확도는 DGPS측량을 수행한 23개의 검증점(check points)를 사용하여 정확도를 비교하였다. 그 결과 SPOT 위성영상으로부터 얻은 DEM은 약 38m RMS오차를 갖고 EOC DEM은 약 12m RMS오차를 보였다. 이 수치는 위성영상의 해상도를 고려하면 약 2∼4픽셀에 해당하는 오차이다. IKONOS DEM의 정확도는 약 6.5m RMS오차를 보였으며 해상도를 고려하면 약 6∼7픽셀의 오차를 가지고 있다. 이는 SPOT DEM과 EOC DEM보다 다소 높은 수치나 IKONOS DEM은 SPOT, EOC DEM과 달리 도심지역의 건물을 육안으로 구분할 수 있을 정도의 DEM을 생성하고 있다. 그러나 높이 불연속과 건물의 그림자 등에 의해 오정합이 발생하고 있어 향후 높이 불연속과 그림자의 영향을 최소화하는 알고리즘 개발이 필요하다.
많은 응용분야에서 단일 자료가 가진 한계를 극복하기 위해 다중 자료를 이용하여 통합 활용하는 기법이 요구되고 있다. 특히, 서로 다른 공간해상도와 분광해상도를 가진 영상들을 이용하여 영상의 공간해상도를 향상시키는 영상융합과 두 자료간의 상호 관계를 설정하는 영상등록에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 IKONOS 전정색 영상과 다중분광 위성영상에 대해 Brovey, IHS, PCA, HPF, CN, MWD 융합기법을 적용하여 원 영상의 분광정보를 가장 적게 왜곡하는 융합기법 에 대해 고찰하였다. 또한, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상 간에 패치를 이용한 영상정합 기법을 적용하여 해석하였다. 본 연구를 통해 영상 융합에서 시각적 분석 및 통계적 분석 결과 HPF, MWD 융합기법이 가장 좋은 성과를 나타냈었으며, SPOT-5 위성영상과 RADARSAT SAR 위성영상으로부터 지형정보를 세밀하게 표현할 수 있는 패치를 추출함으로써 효과적인 영상등록이 가능하였다.
IKONOS, SPOT-5, OrbView-3, 4와 같은 위성들은 기존의 위성들보다 향상된 방사영역과 기하학적으로 안정된 고해상력 위성영상을 갖게 될 것이며, 탑재된 GPS와 IMU, Star Trackers 등에 의해 고정밀의 궤도위치와 자세자료가 제공될 예정이다. 이러한 정보들은 지상기준점수를 줄일 수 있는 가능성을 보여주고 있으며, 더나가 지상기준점을 이용하지 않고 직접 위성영상을 이용하여 위치결정을 할 수 있다. 본 연구에서는 SPOT-3호와 KOMPSAT-1호 위성영상의 궤도요소계산을 위한 수학적 모델을 개발하였으며, 개발된 모델은 고해상위성영상의 활용이 현실화될 경우 이들 영상을 처리하기 위해 쉽게 확장될 것이다.
본 논문에서는 2.5m 해상도를 갖는 SPOT-5 위성의 HRG(High Resolution Geometric) Supermode 입체 영상에 대해 3차원 센서모델을 제작하였으며, 센서모델로부터 계산된 외부표정요소를 이용하여 근실시간적으로 지형정보 획득이 가능한 RPC(Rational Polynomial Coefficients) 모델을 제작하였다 2개의 HRG 센서로부터 촬영된 5m 해상도 영상을 이용하여 2.5m 해상도 영상을 제작하는 Supermode 처리 영상의 센서모델링을 위해 이전 SPOT 계열의 선형 CCD array영상에 적용한 공선조건에 의한 번들조정 방법을 적용할 수 있음을 확인하였으며 정확도는 rmse 3.3m 이내였다. 또한 센서모델로부터 계산된 RPC 모델이 센서 모델을 대체할 수 있을 정도의 rmse 0.03m 정확도를 가질 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
스트립 방식으로 촬영된 위성영상의 기하학적 모델링시에는 일반적으로 단위모델별로 위성영상에서 식별이 용이한 지점을 지상기준점으로 선정하여 영상에서의 좌표를 해석도화기나 컴퓨터 화면상에서 획득하고, 그에 대응하는 지상좌표는 현지측량이나 기본지도로부터 얻는다. 현지측량방법의 경우에는 정확하고 신뢰성있는 좌표를 제공해 줄 수 있는 반면에 현지로의 접근이 용이해야 하고 비용과 시간이 많이 소요되며, 소축척의 기본지도상에서 직접 독취하는 경우에는 지도자체에 내재된 오차의 정도가 불명확하고 지상기준점으로 선정한 지점이 명확히 표기되어 있지 않은 경우가 있으므로 영상좌표 측정시에 오차의 유발 가능성이 크다. 특히 영상 해상도 $5{\sim}10m$의 연속된 화상을 3차원 기하학적 모델링을 수행하기 위하여 현지측량에 의해 지상기준점을 획득하는 방법은 경제성 및 효율성 측면에서 불리하다. 따라서 본 연구에서는 삼각점 조서를 이용하여 연속촬영된 SPOT 위성영상을 스트립 단위로 모델링하여 영상해상도 수준의 위치정확도를 얻을 수 있는 연속화상 모델링기법을 제시하였다.
위성영상의 분류는 원격탐사의 가장 기본적인 분야이다. 위성영상분리도 위성영상의 분류에 있어 영상 정확도 향상에 매우 효율적이라 할 수 있다. 영상분류를 향상시키기 위해서 분리도의 특성을 파악하여 분류의 정확도와의 상관관계를 분석하였다. 영상은 영상마다의 분리도를 비교, 분석하기 위해 IKONOS 영상, SPOT 5 영상, Landsat IM 영상을 1m의 해상도로 리샘플링하였다. 본 연구에서 위성영상별로 클래스 분리도를 측정한 결과 분리도 값이 대체로 $1,600{\sim}2,000$으로 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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