그 동안 많은 연구에서 지형보정을 위한 프로그램들이 개발되어왔으며, 매우 효과적으로 지형보정을 수행하는 것으로 인정받아왔다. 특히, 한반도 뿐만이 아니라 세계적으로도 수치 지형자료가 보편적으로 보급되어 지형보정을 위한 기반 자료는 충분히 확보되고 있다. 이번 연구는 일반적인 광역탐사가 아닌 소규모 광체나 지질구조에 대한 정밀한 중력탐사에 대한 자동지형보정을 수행할 수 있도록 하는 프로그램을 개발하였다. 소규모 지하자원이나 지하공동 등의 소규모 지질현상에 대한 중력탐사에는 기존의 광역탐사에 적합한 지형보정프로그램보다 더욱 정밀한 지형보정프로그램이 필요하다. 따라서 본 연구를 통해서 개발된 자동정밀지형보정프로그램으로 정밀중력탐사를 보다 효율적으로 수행할 수 있게되었다. 본 연구에서 개발된 정밀지형보정프로그램에서는 multiquadric equation을 이용한 지형구현을 통해 보다 정밀한 지형 생성이 가능하게 설계하였으며, 연구자의 설정에 따라 중력측정점 주변에 자세한 지형값을 넣어 정밀한 지형보정이 가능하도록 하였다. 또한 기존의 광역중력탐사에서 무시되던 지형과 중력계 사이의 거리 차에 따른 옵션을 설정하여 정밀한 지형보정 수치를 산출하도록 하였다.
한국 국립해양조사원의 수심자료와 미국 NIMA((National Imagery and Happing Agency)의 수치지형자료를 바탕으로 우리나라 일원에서 측정한 중력의 지형보정을 위한 위도 및 경도 간격이 각각 $3"{\times}3"$)인 지형자료를 재편집하였다. 이 자료를 바탕으로 지구 곡률을 고려한 정밀 지형보정값을 계산하기 위한 알고리즘을 개발하였고, 중력측정점으로부터 반지름 166.735 km인 원 내부에 대한 지형보정값을 계산하는 Fortran프로그램을 작성하였다. 이 알고리즘 및 프로그램을 이용하여 남한 전역에 대한 지형보정값을 계산하였다. 그 결과 최대값은 56.508 mGal 이고 평균값은 4.539 mGU이다.
본 연구는 인공위성 영상의 전처리 시스템에 사용되기 위한 RPC 기하보정 모듈을 개발하는 것이다. 이를 위하여, Terrain-Independent Ⅰ, Terrain-Independent Ⅱ 및 Terrain-Dependent의 3가지 방법이 KOMPSAT-1, SPOT PAN 영상에 적용되었다.
This study introduces the CEOS (Committee for Earth Obseuing Satellites) standard format structure that is applicable to image formats of Earth observation systems, and describes several important parameters for post-process applications, especially in precise SAR geocoding and terrain correction application. ERS and RADARSAT were chosen as a representative case and the meaning and usage of various fields in LEADER file were investigated in detail from the viewpoint of SAR geocoding and terrain correction applications.
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.
중력탐사 자료 처리 과정 중 더 정밀한 지형보정을 수행하기 위하여 삼각요소법(triangular element method)을 이용한 지형보정의 효과를 검증하였다. 삼각요소법은 임의 다면체를 삼각형 면들의 조합으로 구성하여 중력 효과를 계산하는 방법이다. 이 방법을 이용하면 기존 지형 보정에서 사용하는 사각 기둥의 조합으로 지형을 구성하는 것보다 지형을 실제에 가깝게 근사할 수 있으므로 정밀한 지형효과 계산이 가능하다. 이 연구에서는 해석해가 존재하는 원뿔모델을 이용하여 삼각요소법을 이용한 지형보정효과를 검증하였다. 또한 지금까지 많이 사용되어 왔던 사각프리즘법과의 차이를 보이기 위해 지형효과 차이가 많이 발생하는 경사모델에서 두 방법의 차이를 보였다. 이 연구에서 제안한 삼각요소법을 이용한 지형보정 프로그램을 우리나라 남해안의 중력자료에 적용하여 그 효용성을 검증하였다.
지형 자료는 지구과학 여러 분야에서 중요한 기초 자료 중 하나이다. 최근 들어, 상세한 분해능을 가지는 DEM 자료가 활용가능하며 따라서 방대한 양의 자료를 효율적으로 다루는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 방대한 DEM 자료의 무손실 압축 및 효율적인 복원에 대해 알아보았다. 이를 위해 정수웨이블릿 변환과, 엔트로피 부호화의 개념을 이용하여, 웨이블릿 계수의 부호화 및 일부 영역의 지형복원 방법을 고안하였다. 또한, 정밀 중력 지형보정 과정에서 이러한 연구 결과의 활용성을 검토하였다. DEM의 압축률이 가장 좋은 웨이블릿은 CDF3.5이며, CDF3.1 또는 CDF3.5 웨이블릿을 사용하여 3단계 정도로 분해를 하는 것이 최적의 선택이다 (약 45.4%의 압축률). 또한 웨이블릿변환의 다중단계분석 특성을 활용하여 웨이블릿계수의 일부만을 추출하여 지형의 일부만을 복원할 수 있었다.
본 연구에서는 중력장모델링에 있어서 단 파장의 효과인 지형보정량을 계산하고 지오이드의 효과에 미치는 DTM 데이타를 사용하여 계산하였다. 정밀한 지형보정량을 계산하기 위하여 $500\times{500m}$격자 간격의 DTM 데이타를 준비하여 매스프리즘 모델과 매스라인모델을 적용하였다. 적용결과 지형효과가 다소 크게 나타났으며, 이 결과는 정밀한 지오이드의 계산을 위하여는 지형효과가 고려되어야 한다는 것을 알 수 있었다.
We study on a terrain contour matching algorithm using Radial Basis Functions(RBFs) for aided inertial navigation system for position fixing aircraft, cruise missiles or re-entry vehicles. The parameter optimization technique is used for updating the parameters describing the characteristics of an area with modified Gaussian least square differential correction algorithm and the step size limitation filter according to the amount of updates. We have applied the algorithm for matching a sampled area with a target area supposed that the area data are available from Radar Terrain Sensor(RTS) and Reference Altitude Sensor(RAS)
위성 카메라의 두 밴드가 다른 관측 각(Look angle)으로 촬영 시, 두 밴드간의 정합이 요구된다. 밴드 정합(Band registration)은 플랫폼의 다이나믹스(Dynamics)와 시차효과로 인하여 상수매개변수(constant parameter)로 수학적인 모델을 수립하여 정합(registration)을 수행하기 어렵다. 시차효과는 지표면 표고에 의해 야기되는 현상으로 이는 두 밴드간 정합 특성이 지표면의 표고의 함수로 주어진다. 두 밴드간 정합이 성공적으로 이뤄지기 위하여 시차효과를 보상하는 표고시차보상기법이 요구된다. 이러한 표고시차보상은 특히 고해상도 영상정합에서 중요하다. 표고시차보상기법은 하나의 밴드를 다른 관측 각을 가지는 다수의 CCD라인으로 구성한 경우에도 적용이 가능하다. 한 밴드에서 촬영된CCD라인 영상들은 연결된CCD라인마다 다른 관측 각을 가짐으로CCD라인간 표고시차가 발생하여 CCD라인간 지상거리 차가 표고에 따라 증가되는 왜곡 현상이 나타나기 때문이다. 이를 보상하기 위해 기준밴드 또는 기준 CCD라인과 대상밴드 또는 대상 CCD라인간 영상과 지상간의 관계를 다항식을 사용하여 수학적으로 모델 하는RFM을 사용하였다. 실험결과, 표고시차가 존재하는 영상에 대해서도 제안된 기법으로 밴드 정합이 성공적으로 수행되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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