• 한국측량학회지
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• 제32권1호
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• pp.19-27
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• 2014

2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.847-860
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• 2020

2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.277-280
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• 2006

항공사진이나 인공위성 영상을 이용하여 DEM을 생성하는 연구는 전통적으로 사진측량학 분야에서 이루어져 왔다. 즉, 항공기 및 위성을 이용하여 획득한 입체의 영상자료를 이용하여 DEM을 생성하는 기법은 전통적으로 행해져 왔고 최근에 들어서는 LIDAR를 이용하여 1m 급 이상의 정밀 DEM이 획득되고 있다. 그러나 자국 이외 지역에 대한 DEM 자료를 획득하는 일은 위성 및 항공기를 이용한 입체쌍의 영상자료, 기준점 등의 자료를 얻기가 힘들기 때문에 공간해상도가 90m인 USGS에서 제공하는 SRTM자료를 활용해야 하는 등 제한적이다. 이에, 본 연구에서는 공간해상도 15m의 DEM 생성이 가능한 ASTER 영상을 이용하여 중국지역에 대한 정밀 DEM을 생성하고자 하였다. ASTER 영상은 가시광선대, 적외선대 및 열밴드의 정보를 제공하고 있을 뿐만 아니라 DEM 제작을 위하여 위성진행 경로에 정방향 및 역방향의 입체 영상을 제공하고 있다. 이러한 ASTER 영상의 센서 정보와 접합점을 이용하여 DEM을 생성하였고, 이를 SRTM 자료와 동기화 하여 두 자료를 비교 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권2호
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• pp.191-202
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• 2012

KOMPSAT-2와 같은 고해상 위성영상은 대상영역의 3차원 위치결정을 위하여 RPC(Rational Polynomial Coefficient)가 포함된 자료를 제공한다. 그러나 RPC로 계산된 영상기하는 일정량의 편이(systematic errors)를 지니고 있는 상태이며, 이를 보정하기 위해서는 수 개 이상의 지상기준점(ground control point)이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상기준점 없이 입체영상(stereo pair)과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 사이의 대응점(tie point)만을 이용하여 자동으로 영상 기하를 보정하는 효과적인 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 4가지 단계를 포함 한다: 1) 대응점 추출, 2) 대응점에 대한 지상좌표 결정, 3) SRTM DEM을 이용한 지상좌표의 보정, 4) RPC 보정 모델의 파라미터 결정. 우리는 KOMPSAT-2 입체영상을 이용하여 제안된 방법의 성과를 입증하였다. 검사점(check point)을 통해 계산된 RMSE(Root Mean Square Error)는 X와 Y, Z방향으로 각각 약 3.55 m, 9.70 m, 3.58 m를 나타냈다. 이는 SRTM DEM을 이용하여 RPC가 지닌 편이를 X, Y 및 Z 모든방향에 대하여 10 m이내의 정확도로 자동보정할 수 있다는 것을 의미한다.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_1호
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• pp.519-528
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• 2012

SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 측면 관측 촬영방식으로 인해 고도에 의한 왜곡이 발생하여 광학영상과의 통합적 활용을 위해서는 지형 보정 작업이 필수적이다. 일반적으로 SAR 영상의 지형보정은 대상지역의 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 사용하여 수행되기 때문에 DEM 품질이 지형보정 정확도에 미치는 영향에 대한 평가가 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 1:5000 수치지도로부터 제작한 DEM, LiDAR DEM, ASTER GDEM, SRTM DEM을 비교 분석하여 고해상도 SAR 영상의 지형보정에 적합한 DEM을 탐색하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X와 Cosmo-SkyMed 영상을 사용하였다. 지형보정 결과 평가를 위해 동일지역의 KOMPSAT-2 정사영상과의 정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 수치지도로 제작한 DEM이 가장 정확한 지형보정 결과를 보였으며 현업에서 가장 많이 활용되고 있는 SRTM DEM의 경우 고해상도 SAR 영상의 지형보정에는 부적합 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권4호
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• pp.287-302
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• 2005

ERS-1/9 및 JERS-1 SAR 영상의 레이더 영상 간섭기법을 이용하여 대전지역의 수치고도모델 (DEM)을 제작하였다 도심지역에서는 GPS 측량으로부터 추출된 지상기준점(GCP)를 이용하여 생성된 DEM의 정밀도를 분석하였고, GCP가 없는 산악지 역에서는 1:25,000 수치지도로부터 추출된 DEM과의 상대적 고도차를 이용하여 정확도를 평가하였다 위성의 궤도오차 및 phase unwrapping에 의한 고도 오차를 최소화하기 위해 DEM생성에 이용되는 전통적인 InSAR기법 외에 DInSAR기법을 추가로 적용하였다. 또한 DInSAR기법 적용시 사용된 DEM의 해상도에 따른 결과의 정밀도를 분석하기 위해 GTOPO30, SRTM-3, 그리고 1:25,000 수치지도로부터 생성된 DEM을 사용하였다. 하나의 ERS tandem 간섭쌍과, 6개의 JERS-1 간섭쌍 분석 결과, 위상간섭기법 적용 시 평지 지역에서의 정밀도는 DEM 사용 여부 및 사용된 DEM의 해상도에 무관하게 약 5-6 m의 고도오차를 보인다 반면 산악지역에서는 SRTM-3 및 1:25,000 수치지도 DED을 이용한 DInSAR 기법이 phase unwrapping에 의한 오차를 줄이는데 매우 효과적이었다. 또한 6 개의 JERS-1 간섭쌍의 중첩을 통해 제작한 DEM의 경우 레이더 영상의 낮은 신호대잡음비 및 대기에 의한 오차를 줄일 수 있었다. 다수의 SAR 간섭쌍과 저해상도 DEM을 이용한 위상간섭기법은 저비용으로 빠른 시간 내에 DEM 해상도를 향상하는데 매우 효과적인 수단으로 사용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.516-518
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• 2012

일반적으로 표적에 대한 탐지는 감시장비의 성능과 지형지물의 차폐 여부가 가장 큰 영향을 준다. 본 연구는 SRTM DSM (Digital Surface Model)과 국방지형정보단 DEM (Digital Elevation Model) 그리고 여기에 수목고를 고려한 DCM (Digital Canopy Model)고도를 기반으로 탐지확률 실험을 하였다. 실험결과 DCM과 DEM 기반의 탐지확률 결과가 가장 유사성이 높았고, SRTM과 DEM 기반의 탐지 확률은 차이가 나는 것으로 확인하였다. 따라서 SRTM이 이론적으로 DSM으로 고려되지만, 향후 추가적인 연구를 통해 이에 대한 분석이 더 필요할 것으로 사료된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제17권9호
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• pp.21-28
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• 2016

본 연구의 목적은 유역규모별 홍수침수면적을 산정하기 위한 하천지형 구축기법과 그에 따른 침수면적을 비교하는 것이다. 대상 지역은 경상북도 청도군과 의성군 내 14개소 하천이며 수치지도 DEM, ASTER DEM과 SRTM DEM을 이용하여 하천지형을 구축하였으며, HEC-GeoRAS, RAS Mapper, RiverCAD 모형을 적용하여 홍수침수해석을 수행하였다. 해석 결과와 실제 침수흔적도와 비교하였으며, 각 해석 모형들과 하천지형 구축기법에 따라 침수면적을 비교하였다. 침수흔적도와 비교한 결과 HEC-GeoRAS 모형의 결과가 이 침수흔적도의 범람면적과 대부분의 유역에서 유사한 값을 나타내었으며, SRTM DEM이 ASTER DEM보다 수치지도 DEM과 유사한 결과를 나타내었다. 중 대규모 유역의 경우 HEC-GeoRAS 모형과 Ras Mapper 모형, 소규모 유역의 경우 HEC-GeoRAS 모형과 RiverCAD 모형이 효율적인 해석 모형으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제35권4호
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• pp.241-248
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• 2017

GCPs (Ground Control Points) are needed to correct the DEM (Digital Elevation Model) produced from high-resolution satellite images and the RPC (Rational Polynomial Coefficient). It is difficult to acquire the GCPs through field surveys such as GPS surveys and to read the image coordinates corresponding to the GCPs. In addition, GCPs cannot cover the entire image of the test site, and the RPC correction results may be influenced by the arrangement and distribution of the GCPs in the image. Therefore, a new method for the RPC correction is needed. In this study, an LHD (Least-squares Height Difference) DEM matching method was applied using previous DEMs: SRTM DEM, digital map DEM, and corrected IKONOS DEM. This was carried out to correct the DEM produced from KOMPSAT-3 satellite images and the provided RPC without GCPs. The IKONOS DEM had the highest accuracy, and the height accuracy was about ${\pm}3m$ RMSE in a mountainous area and about ${\pm}2m$ RMSE in an area with only low heights.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.52-63
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• 2021

기존 연구에서는 연안습지를 탐지하기 위해 위성/항공 영상의 다중분광 밴드로부터 산출한 식생지수 또는 토지피복도를 활용하였으나, 단일 센서만을 활용할 경우 토지피복정보와 지형정보를 동시에 고려하는 것에 한계가 있어 높은 정확도의 연안습지 탐지 및 대규모 연안습지 관리 업무 수행에 많은 지장을 초래하였다. 본 연구에서는 우리나라 서해안 곰소만 지역을 촬영한 Sentinel-2 위성영상의 다중분광 밴드와 디지털 지형 모델인 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model)을 사용하여 서해안 곰소만의 대규모 연안습지를 다음의 과정을 통해 탐지하였다. 우선 Sentinel-2 위성영상의 Green 및 근적외선 밴드를 활용하여 정규수분지수 영상을 제작하였다. 그리고 정규수분지수 영상에서 픽셀의 밝기값 0.2를 임계치로 설정하여 물과 육지를 구분하는 이진화 영상을 제작하였으며, SRTM DEM에서 픽셀의 밝기값 0을 임계치로 설정하여 해수면 아래와 해수면 위를 구분하는 이진화 영상을 제작하였다. 최종적으로는 두 장의 이진화 영상에 중첩 분석을 적용하여 이진화 영상 기반 연안습지 지도를 제작하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 활용하여 제작한 이진화 영상 기반 연안습지 지도의 정확도는 94%로서 매우 높은 결과를 보여주었으며, 연안습지가 아닌 내륙습지, 산지습지 등은 탐지되지 않아서 연안습지 관리 업무에 매우 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.