본 논문에서는 위성영상으로부터 수치표고모형 추출을 목적으로 하는 영상정합 알고리즘 의 개발에 관하여 기술한다. 개발된 알고리즘은 주어진 목적에 맞추어 비선형 최소자승법에 기초 한 영역정합방식에 기초하였으나 새롭게 정의된 정합구역을 이용함으로써 기존의 정합방식보다 향상된 정합 수행속도를 가진다. 이 정합 알고리즘은 정합수행 모듈, 정합조절 모듈, 정합최적화 모듈로 구성되어 있으며 각각의 기능에 대하여 기술한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능을 정합 가능도, 수행 속도, 정합 수렴 반경 등을 이용하여 정량적으로 분석한다.
In this study, terrain classification, which was done by using the quantitative classification parameters and suitable interpolation method was applied to improve the accuracy of digital elevation models, and to increase its practical use of aerial photogrammetry. A terrain area was classified into three groups using the quantitative classification parameters to the ratio of horizontal, inclined area, magnitude of harmonic vectors, deviation of vector, the number of breakline and proposed the suitable interpolation. Also, the accuracy of digital elevation models was improved in case of large grid intervals by applying combined interpolation suitable for each terrain group. As a result of this study, I have an algorithm to perform the classification of the topography in the area of interest objectively and decided optimal data interpolation scheme for given topography.
본 연구는 최근 그 활용도가 증대되어 가는 수치지형모형의 한 형태인 불규칙삼각망을 생성하고자하는 연구이다. 일반적으로 격자형 수치표고모형과 불규칙삼각망은 지형문제를 해결하기 위한 합리적인 방법이다. 그러나, 불규칙삼각망이 격자형 수치표고모형에 비해 자료의 저장이 용이하고, 불규칙한 간격을 가지는 표고 자료를 운용할 수 있는 편리한 자료구조를 가지고 있기 때문에 격자형 수치표고모형의 대안이 될 수 있다. 격자형 수치표고모형으로부터 불규칙삼각망을 생성하는 다양한 방법들이 제시되고, 이러한 자료를 바탕으로 최적의 삼각망을 생성하기 위한 여러 가지의 연산법이 소개되고 있다. 본 연구에서는 새로운 삼각망 생성의 접근방법으로 표고와 가변거리의 연산법을 이용하였고, 인접 문제점을 해결하기 위해 보간점과 임의의 선을 첨가시키므로서 보다 더 실제지형과 가까운 불규칙삼각망을 생성할 수 있었고, 또한 효율적인 자료기반 구축을 가능하게 하여 지형공간정보체계의 활용성을 증대시킬 수 있었다.
최근 북극지역은 지구온난화에 따른 각종개발 및 기후변화 연구 등을 위하여 수치표고모델 수요가 증가되고 있기 때문에 수치표고모델을 활용하기 위해서는 정확도에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 대부분이 빙하로 덮여 있는 그린란드에 구축된 수치표고모델 중 ASTER GDEM과 GIMP DEM을 검증하였다. 수치표고모델을 검증하기 위하여 토지피복도를 사용하여 그린란드를 내륙빙상지역과 해안비빙상지역으로 나누었으며, 두 수치표고모델과 ICESat 표고값과의 차를 비교하여 정확도를 검증하였다. 그 결과 내륙빙상지역에서는 GIMP DEM의 정확도가 더 높았으며, 해안비빙상지역에서는 ASTER GDEM의 정확도가 더 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 무인항공기 영상 기반의 정밀농업(precision agricultural) 구현에 있어 핵심 데이터 중 하나인 수치표고모델의 표고를 보정하기 위한 수치표고모델 표고 보정 방법론을 제시한다. 먼저 정사영상에 방사보정을 수행한 다음 ExG (Excess Green)를 생성한다. ExG에 Otsu 기법을 적용하여 산출된 임계값을 기준으로 비식생지역을 추출한다. 이어서, 비식생지역의 위치에 대응되는 수치표고모델의 표고를 표고 보정을 위한 데이터인 EIFs(Elevation Invariant Features)로 추출한다. 추출된 EIFs 간 차이값을 기반으로 정규화된 Z-score를 산출하여 포함된 특이치를 제거한다. 그리고 선형회귀식을 구성하여 수치표고모델의 표고를 보정함으로써 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작한다. 총 10장의 수치표고모델을 활용하여 제안기법을 검증하기 위해 표고 보정 전과 후의 최대/최소값, 평균/표준편차를 비교분석하였다. 또한, 검사점을 선정하여 RMSE (Root Mean Square Error)를 산출한 결과, 정확도는 평균 RMSE 0.35m로 도출되었다. 이를 통해 지상기준점 데이터 없이 고품질의 수치표고모델을 제작할 수 있음을 확인하였다.
수피표고모형에 있어서 표고자료의 추출은 매우 중요하다. 표고의 추출은 스캐닝방법과 디지타이징 방법이 있으나 본 연구에서는 디지타이징에 대한 것이다. 연속적 추출법은 하나의 등고선을 동일한 개체로 묶는 것이며, 정규적자법은 각 격자를 대표할 수 있는 표고데이타를 직접 읽는 방법이다. 그리고 지성선을 구성하는 등고선내의 추출점을 동일의 개체로 묶는 방법이 불규칙 삼각망법이다. 연구결과에서 연속적 추출법은 입력시간이 적게 걸렸으며, 불규칙 삼각망법은 추출점의 수가 가장 적게 나타났다.
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$6000 panchromatic images are used to extract DEM. The experiment result shows the possibility of fast DEM. extraction with the satellite images.
The purpose of this paper is to extract DEM (Digital Elevation Model) using KOMPSAT images. DEM extraction consists of three parts. First part is the modeling of satellite position and attitude, second part is the matching of two images to find corresponding points of them and third part is to calculate the elevation of each point by using the result of the first and second part. The position and attitude modeling of satellite is processed by using GCPs. Area based matching method is used to find the corresponding points between the stereo satellite images. The elevation of each point is calculated using the exterior orientation information obtained from sensor modeling and the disparity from the stereo matching. In experiment, the KOMPSAT images, 2592$\times$2796 panchromatic images are used to extract DEM. The experiment result show the DEM using KOMPSAT images.
Quantitative accuracy assessment of a SPOT DEM (Digital Elevation Model) generated by a fully automatic software is performed along the 90km long coast around Donghae city. The theoretical requirement on the layout of the CPS (Global Positioning System) check points is derived: the Nyquist sampling. Since in practice the Nyquist frequency of a terrain is difficult to determine, the relaxed requirements are introduced and 31 check points are collected accordingly. Accuracy of the SPOT DEM is calculated to be 8.9, 11.5 and 12.0m r.m.s. in latitudinal, longitudinal and elevation directions. The bias is distinguishable from zero only for elevation and is 2.2m. The simple comparison with the world's leading commercial softwares reveals the similar accuracy level.
우리나라는 국가기본지리정보(NGIS) 사업에 의해 전국적인 수치지형도가 구축되어 있어 어느 지역에서나 수치표고자료를 제작하여 활용이 가능하게 되었다. 정확한 수치표고모형을 제작하기 위해서는 적용되는 보간 방법과, 적합한 격자크기의 선정이 중요하다. 수치표고모형 제작과 관련된 국내의 기존 연구는 여러 번 있었으나, 우리나라의 다양한 지형적 특색을 고려하지는 못하였다. 본 연구에서는 우리나라의 수치표고모형 구축을 위하여 지형별로 적합한 보간 방법과 알맞은 격자크기를 제시하였다. 이를 통해 풍기지역을 산악지, 구릉지, 도심지, 농경지의 특성 지역으로 나누고, 축척 1/5000의 수치지형도를 이용하여 다양한 보간 방법과 격자크기로 수치표고모형을 제작하였으며 항공측량을 통해 추출한 고도 데이타를 이용하여 정확도를 검증하였다. 연구 결과 지형적 특성에 적합한 보간 방법을 비교 분석한 결과, Kriging방법이 모든 지형에서 TIN방법에 비하여 우수하게 나타났으며, 지형특성별로 격자크기를 실험한 결과 DEM을 구축할 경우에 산악지나 구릉지는 10m 격자간격으로, 그리고 도심지나 농경지는 30m 격자간격으로 DEM을 구축하는 것이 가장 적합하다는 결론을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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