대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.342-348
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1998
The purpose of this paper is to extract fast DEM (Digital Elevation Model) using satellite images. DEM extraction consists of three parts. First part is the modeling of satellite position and attitude, second part is the matching of two images to find corresponding poults of them and third part is to calculate the elevation of each point by using the result of the first and second part. The position and attitude modeling of satellite is processed by using GCPs. A area based matching method is used to find corresponding points between the stereo satellite images. In the DEM generation system, this procedure holds most of a processing time, therefore a new fast matching algorithm is proposed to reduce the time for matching. The elevation of each point is calculated using the exterior orientation obtained from modeling and disparity from matching. In this paper, the SPOT satellite images, level IA 6000 $\times$6000 panchromatic images are used to extract DEM. The experiment result shows the possibility of fast DEM. extraction with the satellite images.
Generally, DEM (Digital Elevation Model) is generated by stereo-images acquired same conditions, sensor type, viewing angle, capturing elevation and etc. It is difficult to generate DEM with stereo images acquired different satellite. This study intends that it is DEM generation using pair-images with other sensor systems.
The topographic volume estimation is carried out for the earth work of a construction site and quarry excavation monitoring. The topographic surveying using instruments such as engineering levels, total stations, and GNSS (Global Navigation Satellite Systems) receivers have traditionally been used and the photogrammetric approach using drone systems has recently been introduced. However, these methods cannot be adopted for inaccessible areas where high resolution satellite images can be an alternative. We carried out experiments using Kompsat-3/3A data to estimate topographic volume for a quarry and checked the accuracy. We generated DEMs (Digital Elevation Model) using newly acquired Kompsat-3/3A data and checked the accuracy of the topographic volume estimation by comparing them to a reference DEM generated by timely operating a drone system. The experimental results showed that geometric differences between stereo images significantly lower the quality of the volume estimation. The tested Kompsat-3 data showed one meter level of elevation accuracy with the volume estimation error less than 1% while the tested Kompsat-3A data showed lower results because of the large geometric difference.
Kim, Tae-Jung;Im, Yong-Jo;Kim, Ho-Won;Kweon, In-So
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.524-529
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2002
In this paper, we report the development of two DEM (digital elevation model) generation algorithms over urban areas from an IKONOS stereo pair. One ("EpiMatch") is originally developed for SPOT images and modified for IKONOS images. It uses epipolar geometry for accurate DEM generation. The other is based on graph-cut algorithm in 3D voxel space. This algorithm is believed to work better on height discontinuities than EpiMatch. An IKONOS image pair over Taejon city area was used for tests. Using ground control points obtained from differential GPS, camera model was set up and stereo matching applied. As a result, two DEMs over urban areas were produced. Within a DEM from EpiMatch small houses appear as small "cloudy" patches and large apartment and industrial buildings are visually identifiable. Within the DEM from graph-cut we could achieve better height information on building boundaries. The results show that both algorithms can generate DEMs from IKONOS images although more research is required on handling height discontinuities (for "EpiMatch") and on faster computation (for "Graph-cut").
The subjects of this study are to examine and to apply the methods of making 1:5,000 scale maps using 1m resolution stereo images of IKONOS for the Munsan area of Paju-city where aerial photo surveying cannot possible because of security conditions. GCP(Ground Control Point) were acquired from GPS surveying and were to perform geometric corrections on images. Digital Map used IKONOS stereo images and it worked from the digital analytical stereoplotter. From field investigation, RMSE errors of the plane and vertical positions are estimated to 1.706m and 1.231m, respectively. The plane accuracy is better than an accuracy required by NGIS (national GIS) programs. Local information from field investigation was added and the resulting maps should be good as digital map under the scale of 1/5,000.
최근 고해상도 위성영상을 활용한 기본지리정보 사업 수행에 있어 영상과 지상간의 좌표체계를 일원화 하는 기준점 측량은 수치정사영상 제작시 반복적으로 수행되는 필수적 공정으로 중복 예산 및 작업에 의해 추가 제작상의 어려움을 주는 큰 요인으로 작용하고 있다. 이에 본 연구에서는 지상과 동일한 좌표체계를 가지는 스테레오 영상칩 제작을 통해 신규영상에 대한 영상 기준점으로의 활용 가능성을 제시함으로서 기존 작업 방법에 대한 개선 가능성을 제시하였다. 실험방법은 DPPDB의 파일구조 분석을 통해 스테레오 영상 칩 제작 기준을 정하였으며, SPOT과 IKONOS 위성영상을 활용하여 스테레오 영상 칩을 제작하였다. 소요 정확도 확보를 위해 기준점수량에 따른 3차원 모델링 정확도 분석을 수행하여 수치정사영상제작을 위한 최적의 기준점 배치 및 수량을 제시하였으며, 신규영상과의 중첩도시를 통한 동일점 관측을 실시하여3차원 지상좌표를 추출하고 신규 SPOT 위성영상에 대한3차원 모델링을 수행하였다. 연구 결과 제작된 스테레오 영상 칩과 지상좌표와의 정확도 분석 수행결과 지상기준점으로 활용상에 문제가 없으며, 동일점 관측을 통해 신규 위성영상을 활용한3차원 모델링 수행 시 측량을 통해 취득한 지상좌표를 활용한 모델링 결과값과 근접한 결과를 획득함으로서 영상 기준점 활용에 대한 적정성을 제시한 결과로서 기준점 측량 작업 공정 개선을 위한 방안을 제시할 수 있었다.
대부분의 스테레오 정합 방법은 두 점간의 대응점을 측정하는데 있어 밝기값을 사용하며 잡음의 영향을 받은 화소가 정합에 사용될 경우 정합 성능이 저하된다. 따라서 잡음은 정합 성능을 결정짓는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고해상도 위성영상에서 정합 성능을 향상시키기 위해 잡음에 강건한 밝기 필터와 에지 필터를 이용하여 정합하는 방법을 제안한다. Mean, Median, Midpoint, Gaussian 필터와 같은 밝기 필터와 Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel, Laplacian 필터와 같은 에지 필터를 사용하였다. 에지필터와 밝기 필터의 성능 평가를 위해 균일 잡음 또는 가우시안 잡음이 첨가된 합성 영상과 위성 영상에 대해 실험을 수행하였고 필터들은 성능에 따라 순위를 정하였다. 밝기 필터와 에지 필터들 중에서 Median 필터와 Sobel 필터가 가장 우수한 성능을 나타낸 반면에 Midpoint 필터와 Laplacian 필터는 가장 저조한 성능을 나타내었다. Ikonos 스테레오 위성영상을 실험 영상으로 사용하였으며 Median 필터와 Sobel 필터를 이용한 정합 방법이 다른 필터 조합을 이용한 정합 방법보다 향상된 정합 결과를 나타내었다.
In the past, it has always been time -consuming and labor intensive to extract and update Digital Elevation Model (DEM). How to extract highly accurate DEM with efficiently and the most economical method has always been a cutting-edge topic in the remote sensing filed. This paper discusses using PCI Geomatica OrthoEngine software to extract DEM automatically from ASTER stereo satellite images (15 m resolution). For the study, DEMs were extracted for two sites in Taiwan, and the resulting DEMs were found to have RMS errors between 10 and 16 meters in both flat and mountainous areas.
인공위성영상은 일반지도에 비해 많은 정보를 포함하고 있다. 위성에 탑재된 센서를 이용하여 수집하는 영상은 대부분 디지털 이미지로서 고가의 컴퓨터영상처리장비에 의하여 처리 분석해야만 한다. SPOT2-3호에서 수집한 강원도 춘천지역의 중복영상으로부터 자동으로 수치 표고모델을 작성함으로써 다양한 영상정보의 활용과 함께 입체영상지도제작 및 분석이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 SPOT($60{\times}60km$)의 춘천지역을 대상으로 한눈에 영상을 재현할 수 있도록 고해상도의 인공위성 영상자료를 처리하여 영상지도를 제작하기 위한 DEM(digital elevation model)을 만들어 입체감을 가진 다 방향의 조감도를 작성하고자 하였다. 3차원 영상지도제작의 효율적인 방법을 모색하여 기존의 방법을 크게 개선하면서 경제적인 새로운 개념의 위성영상지도의 제작 및 활용가능성을 모색하였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.40-44
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2002
Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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