스테레오 영상으로부터 수치표고모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 두 영상 간의 정합을 수행한다. 정합은 초기 정합 후보점으로부터 시작되며, 두 영상 간의 접합점(Tie-points)이 이러한 초기 후보점 역할을 하게 된다. 이 초기 정합 후보점의 개수와 영상 내에서의 분포는 정합결과에 영향을 준다. 정합결과를 바탕으로 생성되는 수치표고모델에는 에러가 포함된다. 이러한 에러를 제거하는 가장 보편적인 방법은 주변값으로 보간하는 것이다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 수치표고모델을 자동으로 생성하기 위해서 기존 수치표고모델을 이용하여 자동으로 추출한 접합점(Tie-points)과 영상 피라미드 그리고 정합 결과에서 발생한 이상값(Outlier)을 기존 수치표고모델로 보정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 IKONOS, QuickBird, SPOTS 스테레오 영상과 DTED level 2 데이터를 이용하여 실험을 수행했으며, 실험결과를 통해서 제안된 방법으로 생성한 수치표고모델에서는 에러가 모두 제거되었음을 보여준다. 또한 기존 DTED level 2를 참값으로 하여 산출된 높이값에 대한 RMSE는 15m 미만으로, 비교적 정확한 수치표고모델을 생성하였음을 보여준다.
본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.
Muhammad Abdullah, Sandhu;Asjad, Amin;Muhammad Ali, Qureshi
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권1호
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pp.1-10
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2023
Open surface water body extraction is gaining popularity in recent years due to its versatile applications. Multiple techniques are used for water detection based on applications. Different applications of Radar as LADAR, Ground-penetrating, synthetic aperture, and sounding radars are used to detect water. Shortwave infrared, thermal, optical, and multi-spectral sensors are widely used to detect water bodies. A stereo camera is another way to detect water and different methods are applied to the images of stereo cameras such as deep learning, machine learning, polarization, color variations, and descriptors are used to segment water and no water areas. The Satellite is also used at a high level to get water imagery and the captured imagery is processed using various methods such as features extraction, thresholding, entropy-based, and machine learning to find water on the surface. In this paper, we have summarized all the available methods to detect water areas. The main focus of this survey is on water detection especially in small patches or in small areas. The second aim of this survey is to detect water hazards for unmanned vehicles and off-sure navigation.
This study presents on generation coefficients of the RFM using GEO-level stereo images of the IKONOS satellite. 3-D positioning and DEM generation of this model on the test field. In result, the maximum error of image coordinates acquired by the upward transform of the RFM did nat exceed 8 pixels. DEM was generated with kriging interpolation extracted three dimensional ground coordinate to rational quadratic function form, me compared it to reference digital elevation model made from 1:5,000 digital map and 1:1,000 digital map, and so, could generate digital elevation model in the accuracy as average RMSE of elevation was ${\pm}$ 3∼5 m in RFM.
아리랑 3호는 2012년 5월 18일에 발사된 다목적실용위성으로서, 탑재된 AEISS센서는 고도 685km의 태양주기 궤도상에서 0.7m의 공간해상도 흑백 영상과 2.8m 공간해상도의 다중 파장대 영상을 폭 16.8km로 획득한다. 아리랑 3호는 아리랑 2호에 비해 많은 부분에서 성능의 향상이 이루어졌으며 그 중 단일 패스에서 스테레오 영상이 취득 가능하도록 설계되었다. 아리랑 3호를 이용하여 3차원 지형 정보의 추출을 하기 위해서는 정확한 에피폴라 기하를 규명하는 것이 필수적이며, 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상 제작을 위한 최적의 영상 변환식을 도출하기 위한 에피폴라 곡선의 특성에 대해 분석하였다. 영상과 함께 제공되는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)를 기반으로 영상 전역에 해당하는 에피폴라 커브를 도출하고 이에 대한 모양분석을 통해 에피폴라 커브가 최소 3차 다항식 이상의 변환식으로 모델링 될 수 있음을 알 수 있었다. 또한 아리랑 3호 AEISS센서의 두 개의 CCDs라인 특징 또한 확인 가능하였다. RPCs 업데이트 시에도 샘플 방향의 영상 오차를 최소화하기 위해 3차식이 필요했으며, 에피폴라 영상 리샘플링 시에도 3차 영상 변환식을 활용한 경우 최대 0.7 픽셀이내의 정밀한 y시차를 확보할 수 있었다.
아리랑위성 2호는 다양한 공간정보 생성 및 활용을 위해서 서로 다른 두 궤도를 이용하여 입체영상을 촬영하여 제공할 수 있다. 그러나 이와 같은 입체영상을 지도제작 등에 활용 가능한지 확인하기 위해서는 다양한 실험이 요구된다. 본 연구의 목적은 아리랑위성 2호 입체영상을 이용한 지도제작 가능성을 확인하는데 있으며, 이를 위하여 입체영상 기반의 수치도화를 수행하고 그 성과를 바탕으로 수치고도모델 및 정사영상을 제작한 후 정확도 평가를 수행하였다. RPC 기반의 모델링 결과를 GPS 측량점과 비교한 결과 수평, 수직 모두 ${\pm}1.5m$ 이내의 정확도를 나타냈으며, 이를 바탕으로 실제 도화한 성과를 기존 축척 1/5,000 수치지형도와 비교한 결과 수직방향으로는 지형특성에 따라 최대 5m 이상의 차이도 존재하는 것으로 확인되었다. 한편 비록 실험에 사용된 영상자료 내에 일부 불규칙한 시차가 존재하는 것을 확인하였지만 축척 1/5,000 수치지형도에서 요구되는 레이어에 대해서 최소 70% 이상은 판독 및 도화가 가능한 것으로 확인되었다. 또한 실험을 통해 제작된 도화 DEM을 기존 라이다 DEM 등과 비교함과 동시에 이를 통해 제작된 정사영상의 위치정확도가 축척 1/5,000 정사영상지도에서 요구하는 정확도를 만족하는 것을 확인하였다.
When the data from the artificial satellite is analyzed, recent years it is perceived to vegetation index using BRF(Bi-directional Reflectance Factor) of the observation target. To make the BRF models, it is important to measure the 3D structure of the observation target actually. In this study, it is proposed to the observation technique by using multi-angle stereo pair image, and shown the observation result in grassland area. Also, our team has been operating the radio controlled helicopter which can fly over the tall forest canopy and it can be equipped the measurement system.
수치위성영상을 활용한 3차원 영상정보의 생성에는 수치지형표고자료, 정사영상, 그리고 지형지물의 3차원 위치자료가 필수적 인 요소가 된다. 본 연구에서는 입체해석도화 방식으로 수행되던 지형지물의 3차원 위치자료 추출과정을 수치사진측정 기술로 전환하도록 시도하였다. 이 과정을 위해 정사영상 생성에 의한 방법 및 입체영상 형성과 입체관측원리를 이용하여 스테레오 위크스테이션 상에서의 지형지물 위치자료 추출 기법을 연구하였다. 또 한, 각 과정에 대한 프로그램을 개발하고, SPOT위성영상을 기준영상으로 활용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통하여 추출된 자료의 위치정확도를 분석하여, 수치사진측정 기술에 의해 지도제작시 위치정확도 요구조건을 만족하는 지형지물 3차원 위치자료의 추출가능성을 입증하였다.
고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라, 위성영상으로부터 정확한 3차원 정보를 생성하기 위한 기술의 필요성이 강조되고 있다. 영상의 변화탐지 및 객체추출 등 응용 분야에서 많이 활용되고 있는 수치지형모델(digital terrain model, DTM)을 생성하기 위해서는 수치표면모델(digital surface model, DSM)에 존재하는 수목, 건물 등 비지면 객체를 추출하고 지면의 높이를 추정하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 스테레오 영상에서 추출된 DSM으로부터 자동으로 DTM을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 기 구축된 저해상도 지형자료를 활용하여 비지면 영역을 탐색하고 지면의 높이값을 추정하는 기법을 개발했다. 산악지형, 건물밀집지역, 평지, 복합지 등 다양한 지형 특성을 갖는 4곳의 실험 지역에서 생성된 DTM의 수직 정확도는 약 5.85 m로 나타났다. 제안된 기법을 통해 지표면의 정밀한 형상을 나타내는 고품질의 DTM 생성이 가능한 것으로 판단된다.
제천지역의 다양한도시의 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 기본재료가 되는 영상들은 다음과 같이 준비하도록 하였다. 준비영상으로는 우리나라 아리랑 위성의 EOC 영상을 이용하도록 하였으며, 국립지리원에서 국가기본도로 제작한 1/5,000 수치지도의 등고선으로부터 추출하여 임의로 오차가 보정된 DEM 생성과 1/1,000 수지지도의 도로 래이어 벡터 파일로 제작된 도로선을 분류하여 대상지의 3차원 영상위에 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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