최근 많은 영역에서 고해상도 인공위성의 활용이 증가하고 있다. 안정적으로 유용한 위성영상을 공급하기 위해서는 자동 정밀 기하보정 기술이 필요하다. 일반적으로 위성영상의 기하보정은 정확한 지상좌표와 영상좌표와의 대응점으로 설정된 지상기준점을 이용하여 기하학적인 왜곡을 보정한다. 따라서 자동으로 정밀 기하보정을 수행하기 위해서는 높은 품질의 지상기준점을 자동으로 획득하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 처리할 고해상도 위성영상과 지상기준점 칩의 영상 피라미드를 구축하고 영상 피라미드의 각 층에서 위성영상과 지상기준점 칩 간 영상정합, 오정합점 탐지, 정밀 센서모델링을 반복적으로 수행하는 반복 정밀 기하보정 방안을 제시하였다. 해당 알고리즘을 통해 자동으로 높은 품질의 지상 기준점을 자동으로 획득하고 이를 바탕으로 고해상도 위성영상의 기하보정 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 KOMPSAT-3 및 3A Level 1R 영상 8 Scene을 사용하였으며, 수동으로 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 수행한 결과 평균 1.5 pixel, 최대 2 pixel의 정확도의 기하보정 성능을 확인할 수 있었다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.252-256
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1998
Accurate mapping of satellite images is one of the most important Parts in many remote sensing applications. Since the position and the attitude of a satellite during image acquisition cannot be determined accurately enough, it is normal to have several hundred meters' ground-mapping errors in the systematically corrected images. The users which require a pixel-level or a sub-pixel level mapping accuracy for high-resolution satellite images must use a number of Ground Control Points (GCPs). In this paper, the performance of two geometric correction algorithms is tested and compared. One is the polynomial warping algorithm which is simple and popular enough to be implemented in most of the commercial satellite image processing software. The other is full camera modelling algorithm using Physical orbit-sensor-Earth geometry which is used in satellite image data receiving, pre-processing and distribution stations. Several criteria were considered for the performance analysis : ultimate correction accuracy, GCP representatibility, number of GCPs required, convergence speed, sensitiveness to inaccurate GCPs, usefulness of the correction results. This paper focuses on the usefulness of the precision correction algorithm for regular image pre-processing operations. This means that not only final correction accuracy but also the number of GCPs and their spatial distribution required for an image correction are important factors. Both correction algorithms were implemented and will be used for the precision correction of KITSAT-3 images.
본 논문에서는 지상기준점의 데이터베이스 구축과 영상 GCP의 활용을 소개한다. 고해상도 위성영상 또는 항공사진의 정밀 기하학적 보정을 위해서는 정확한 지상기준점을 추출하는 작업이 필수적이다. 이러한 지상기준점 추출의 편의성과 정확성을 향상시키기 위하여 지상기준점 정보의 데이터베이스를 구축하고 더불어 영상 GCP를 저장하였다. 원시영상의 보정을위해 GCP 추출을 반복할 필요 없이 데이터베이스의 GCP를 이용함으로써 재사용의 이점을 얻는다. 또한 영상 GCP에 대응하는 원시영상의 좌표계를 결정할 수 있는 알고리즘의 구현을 통해서 데이터베이스에 저장된 정확한 GCP들의 값을 다른 원시영상의 보정에 전이시킬 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
본 논문에서 고해상도 위성영상의 정밀 기하학적 보정에 대하여 기술한다. 일반적으로 GCP로부터 영상과 기준 지도 사이의 다하식을 유도하는 polynomial warping 방법인 경우 원하는 정확도를 얻기위해 영상 전체를 골고루 분포된 많은 GCP를 요구하게 된다. 하지만 제안되는 알고리즘은 위성-센서-궤도-지구 간의 기하학적 모델을 바탕으로 2-3개의 GCP만으로도 전체 영상을 매우 정확히 보정할 수 있다. 개발된 알고리즘은 GCP를 순차적으로 사용하여 부정확한 초기 궤도 및 자세 정보를 정밀하게 추정하고 이러한 추정은 Kalman filter를 사용하여 이루어진다. 이 알고리즘은 현재 우리별 3호의 전처리 소프트웨어에 통합되어 구현되어 있으며 앞으로 우리별 3호 영상뿐 아니라 다목적실용위성 영상의 정밀 기하학적 보정에 사용될 예정이다.
A new position correction method using four fiducials as reference points was developed and examined. It was aimed to calibrate nonlinear deformation by numerous error sources. A correlation for correction was derived from the geometric relationship between four fiducials and chip position. Compared with three points method, it exhibited more accurate correction, especially for inner area of a quadrilateral composed of four fiducial points. Its accuracy was found to be increased as fiducials moves outwardly within a printed circuit board (PCB) and/or as they form more rectangle-like shape As for arbitrarily nonlinear deformation, this method can be applied using more than five fiducials. In this case, local-area calibration is carried out by sectioning a board area into several rectangular are as.
Accuracy of a machined part is determined by the relative motion between the cutting tool and the workpiece. One of the important factors which affects the relative motion is the geometric errors of a machine tool. In this study, firstly, geometric errors are measured by laser interferometer, and the positioning error of each control point selected uniformly on the control surface CAD model can be estimated from th oirm shaping model and geometric error data base. Where a form shaping function is derived from the link of homogeneous transformation matrix. Secondly, control points are shifted to the estimated amount of positioning errors. A new control surface is modeled with NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) surface approximation to the shifted control points. By generating tool paths to the redesigned control surface, we reduce the machining error quite.
The hybrid geoid model should be determined by fitting the gravimetric geoid to the geometric geoid which were presented the local vertical level. Therefore, it is necessary to find firstly the optimal scheme for improving the accuracy of gravimetric geoid in order to development the high-precision hybrid geoid model. Through finding the optimal scheme for determining the each part of gravimetric geoid, the most accurate gravimetric geoid model in Korea will be developed when the EIGEN-CG03C model to degree 360, 4-band spherical FFT and RTM reduction methods were used for determining the long, middle and short-frequency part of gravimetric geoid respectively. Finally, we developed the hybrid geoid model around Korea by correcting to gravimetric geoid with the correction term. The correction term is modelled using the difference between GPS/Levelling derived geoidal heights and gravimetric geoidal heights. The stochastic model used in the calculation of correction term is the LSC technique based on second-order Markov covariance function. 503 GPS/Levelling data were used to model the correction term. The degree of LSC fitting to the final hybrid geoid model in Korea was evaluated as 0.001m ${\pm}0.054m$.
This paper introduces an approach of method to compensate accuracy error of diagonal direction. The measurement of squareness error is an important parameter in performance test of two axis Linear Motor and this exerts influence on accuracy error of diagonal test. However, previous knowledge management approaches are limited in deviation measurement of optical axis or restrictive elements of diagonal measurements using laser interferometer. But this proposed method calculated diagonal accuracy error which was occurred by squareness error and compensated squareness error using orthogonal correction method of PMAC. From this result, diagonal accuracy error is significantly reduced. This experimental results show that geometric error of squareness error is easily corrected by dynamic coordinate correction.
A new method, called dynamic space projection method that is suitable to remote sensing image, is adopted to encrypt GCP (ground control point) datum in this paper. The essence of this method is to encrypt enough GCP by using a few known GCP in order to realize the precise correction of remote sensing image. By making use of the method to the GCP datum encrypting and precise geometric correction of TM image and SPOT image, the precision of encrypted GCP is less than one pixel, the precision of precisely corrected image is less than two pixels.
최근 국토 모니터링, 지형 분석 등 많은 분야에서 고해상도 위성영상의 수요가 증가와 함께 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 자동 정밀 기하보정 방법으로 GCP(Ground Control Point) 칩과 위성영상간의 정합을 통해 지상기준점을 자동으로 추출하는 방법이 있다. 자동 정밀 기하보정은 GCP 칩과 위성영상의 정합 성공률이 중요하다. 따라서 제작된 GCP 칩의 정합 성능 평가가 중요하다. GCP 칩의 정합 성능 평가를 위해 국토관측 위성용으로 구축된 총 3,812점의 GCP 칩을 실험 자료로 사용했다. KOMPSAT-3A 영상과 Google Map의 GCP칩 정합 결과를 분석한 결과 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 Google Map 위성영상으로 고해상도 위성영상을 충분히 대체할 수 있다고 판단했다. 또한 GCP 칩의 정합 성능 검증에 필요한 시간을 줄이기 위해 자동화된 방법으로 Google Map의 중심점과 오차 반경을 이용한 방법을 제시했다. 실험 결과 최적의 오차 반경은 17 pixel(약 8.5 m)로 설정하는 것이 가장 좋은 분류 정확도를 보였다. Google Map 위성영상과 자동화된 검증 방법으로 남한 전역에 구축된 GCP 칩 3,812개의 정합 성능 평가를 진행했으며 남한에 구축된 GCP 칩은 약 94%의 정합 성공률을 보였다. 이후 정합에 실패한 GCP 칩을 분석하여 주요 정합 실패원인을 분석하였다. 분석 결과 남한 전역에 구축된 GCP 칩 중 재제작이 필요한 GCP 칩을 제외한 나머지 GCP 칩은 국토위성영상 자동 기하보정에 충분히 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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