최근 항공사진 정사영상의 활용이 증가하고 있으며, 이에 맞추어 고해상도 위성영상을 이용한 지리정보시스템 구축을 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 또한 공간해상도가 6.6m급인 아리랑 1호 위성영상을 이용한 많은 연구가 시행중인 이즈음, 항공사진과 위성영상간의 판독성에 대한 평가가 필요하다. 이 연구에서는 항공사진을 스캔한 영상, 그 항공사진을 이용하여 아리랑 1호와 동일한 해상도로 재배열한 영상, 그리고 아리랑 1호 위성영상을 실험 영상으로 이용하여 각각 정사영상을 제작하고, 판독하려는 지형지물을 분류하였으며, 각각의 정사영상에서 그 분류항목에 대한 판독이 어느 수준까지 가능한지에 대한 평가를 하였다. 판독 분석결과, 판독을 위해 분류한 지형지물 중 항공사진을 이용한 정사영상에서 판독할 수 있는 지형지물의 양에 비해 항공사진 영상을 재배열한 영상의 정사영상에서는 대략 61%, 아리랑 1호 위성영상의 정사영상에서는 대략 41%를 판독할 수 있었으며, 이와 같은 실험연구를 통해 아리랑 1호 위성 영상은 지도갱신, 비접근지역에 대한 지형정보 획득, 환경감시 등의 분야에 활용할 수 있을 것으로 판단하였다.
최근 항공사진 정사영상의 활용이 증가하고 있으며, 이에 맞추어 고해상도 위성영상을 이용한 지리정보시스템 구축을 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 또한 공간해상도가 6.6m급인 아리랑 1호 위성영상을 이용한 많은 연구가 시행중인 이즈음, 항공사진과 위성영상간의 판독성에 대한 평가가 필요하다. 이 연구에서는 항공사진을 스캔한 영상, 그 항공사진을 이용하여 아리랑 1호와 동일한 해상도로 재배열한 영상, 그리고 아리랑 1호 위성영상을 실험 영상으로 이용하여 각각 정사영상을 제작하고, 판독하려는 지형지물을 분류하였으며, 각각의 정사영상에서 그 분류항목에 대한 판독이 어느 수준까지 가능한지에 대한 평가를 하였다. 판독 분석결과, 판독을 위해 분류한 지형지물 중 항공사진을 이용한 정사영상에서 판독할 수 있는 지형지물의 양에 비해 항공사진 영상을 재배열한 영상의 정사영상에서는 대략 61%, 아리랑 1호 위성영상의 정사영상에서는 대략 41%를 판독할 수 있었으며, 이와 같은 실험연구를 통해 아리랑 1호 위성 영상은 지도갱신, 비접근지역에 대한 지형정보 획득, 환경감시 등의 분야에 활용할 수 있을 것으로 판단하였다.
Practical use is increasing on the aerial ortho image recently, and much researches for geographic information system build that use high resolution satellite image cause this are progressing. Also many researches that use KOMPSAT-1 satellite image of resolution 6.6m are performing in these days, es...
Practical use is increasing on the aerial ortho image recently, and much researches for geographic information system build that use high resolution satellite image cause this are progressing. Also many researches that use KOMPSAT-1 satellite image of resolution 6.6m are performing in these days, estimation for between aerial photo and satellite image is needed. In this treatise scanned image of aerial photo, using aerial photo resampling image of resolution equal with KOMPSAT-1 image using aerial photo, and KOMPSAT-1 satellite image use for experimental image making each orthoimage, classified feature for estimate. We evaluated to what level that an separation item could be able to estimate in each orthoimage. As result of estimation analysis, In the classified feature in aerial photo orthoimage with aerial photo resampling image orthoimage is about 61%, KOMPSAT-1 satellite image orthoimage is almost 41% could estimated. Through this investigation estimate, KOMPSAT-1 satellite sue to map updating, geographic information og non-approach area and environment inspect.
Practical use is increasing on the aerial ortho image recently, and much researches for geographic information system build that use high resolution satellite image cause this are progressing. Also many researches that use KOMPSAT-1 satellite image of resolution 6.6m are performing in these days, estimation for between aerial photo and satellite image is needed. In this treatise scanned image of aerial photo, using aerial photo resampling image of resolution equal with KOMPSAT-1 image using aerial photo, and KOMPSAT-1 satellite image use for experimental image making each orthoimage, classified feature for estimate. We evaluated to what level that an separation item could be able to estimate in each orthoimage. As result of estimation analysis, In the classified feature in aerial photo orthoimage with aerial photo resampling image orthoimage is about 61%, KOMPSAT-1 satellite image orthoimage is almost 41% could estimated. Through this investigation estimate, KOMPSAT-1 satellite sue to map updating, geographic information og non-approach area and environment inspect.
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문제 정의
따라서 이 연구에서는 현재 운영중인 아리랑1호 영상에 대한 판독 분석을 실시하고 비교 가능한 항공사진과의 특성 분석을 통해 그 정확도와 신뢰성을 판단하여 해상도에 따른 영상의 질적 평가 수준에 대한 기준을 제시하고자 한다. 연구목적 달성을 위해서 항공사진 영상,재배열 영상및 아리랑 1호 위성영상을 이용하여 정사영상을 제작하고지형지물을 분류에 따른 판독 수준을 제시하며,그 결과를 비교 분석하여 체계적이고 실용적인 향후 활용방안을 제시하고자 한다.
연구목적 달성을 위해서 항공사진 영상,재배열 영상및 아리랑 1호 위성영상을 이용하여 정사영상을 제작하고지형지물을 분류에 따른 판독 수준을 제시하며,그 결과를 비교 분석하여 체계적이고 실용적인 향후 활용방안을 제시하고자 한다.
제안 방법
또는 불규칙 삼각망 형태를 이루며 그 응용분야가 광범위 하다(Maune,2001 ; Jensen,1995). VirtuoZo에서 격자 간격을 5m로 설정하여 3차원 수치표고모델을 제작하였고,수치표고모델을 사용하여 제작한 음영기복도는 다음 그림 4와 같고,항공사진영상을 사용하여 제작한 공간해상도 1.0m의 정사영상은 위의 그림 5와 같다.
각각 정사영상을 제작한 후 제작 성과에 대하여 모델링정확도와 정사영상의 정확도를 비교하고,1/5,000 수치지도 작성작업규칙의 분류 항목 형식을 빌어 실험 분류 항목별로 세분류를 만들고 각 세분류에 대하여 전체 연구대상지역에 골고루 분포시켜 2~4개의 구역에서 지형지물을 선별하여 비교 샘플을 취득하여 판독성 표를 만든 후,각각 영상의 판독 수준에 대한 평가를 하고,그 결과를 분석하여 최종 결론을 도출하였다.
6m의 공간해상도를 갖는 정사영상을 제작하였다. 그리고비교 영상을 만들기 위하여 1200 DPI로 스캐닝한 항공사진영상을 아리랑 1호 위성영상의 공간해상도와 같도록 재배열한 영상으로 공간해상도 6.6m 인 정사영상을 제작하였다.
이 연구에서는 항공사진을 수치화하여 재배열한 영상과 아리랑 1호 위성영상을 정사화하여 지형지물의 판독과 분석을 실시하였으며 이를 토대로 얻은 결론은 다음과 같다.
정사영상을 제작한 후 정사영상을 CAD MAP에서 불러들여 영상위에서 15개의 기준점과 29개의 검사점에 대한 지상좌표를 획득하여 1/5,000수치지도에서 추출한 좌표와 비교하여 정사영상의 정확도를 평가하였다. 각각의 정사영상 제작 결과에 대한 정확도는 다음 표 3과 같다.
항공사진을 고정밀 항공사진 전용 스캐너로 스캔하여 얻은 공간해상도 0.4m의 영상을 아리랑 1호 위성의 공간해상도 6.6m에 맞추어 재배열하고 이 재배열 영상으로 정사영상을 제작한다.
대상 데이터
1999년 말 우리나라 자체 위성인 아리랑 1호(KOMPSAT- 1)를 발사하였다. 그에 따라 위성영상자료를 이용함에 있어 시간적,경제적 제한이 감소하였으며 위성 영상자료 활용의 활성화 기반을 마련하였다(유복모,2001 ; 연상호 등,2001).
그리고한 곳에 집중되지 않도록 연구대상지역에서 골고루 선택하여 한 항목당 1 ~4개를 준비하였다.
기준영상으로는 항공사진을 이용한 정사영상을 사용하였다. 종중복도 60%,횡중복도 30%의 2 strip의 6장을 1200 DPI로 스캐닝하여 공간해상도가 0.
본 연구대상지역은 대전 일부지 역으로 1999년 4월 촬영한 항공사진을 스캔한 데이터와 1/25,000 수치지도 4도엽 1/5,000 수치지도 30도엽을 사용하여 1/5,000 정사영상을제작하였다.
샘플은 정사영상 상에서 가로 300m x 세로 300m의 구역을 사용하였고 8배의 확대배율을 유지한 상태에서 추출하여 샘플들 간의 차이가 없도록 주위를 기울였다. 그리고한 곳에 집중되지 않도록 연구대상지역에서 골고루 선택하여 한 항목당 1 ~4개를 준비하였다.
실험 대상지역은 가로 16km,세로 27km이며,다음 그림 7과 같다.
실험 대상지역은 가로 8.0km,세로 8.2km이며,그림 2와같다. 또한 기준점으로 9개의 삼각점과 6개의 수준점을 사용하였으며,29개의 검사점들은 정사영상의 정확도를 측정하기 위한 것으로 대상영역에서 기준점들과 균형 있게 분포하도록 선점하였다.
실험 대상지역은 대전 일부 지역으로 정사영상을 제작하여 비교한 부분은 가로 8.0km,세로 8.2km 정도의 범위이다.
그림 9. 아리랑 1호 위성 영상을 이용한 정사영상(GSD 6.6m).
본 연구대상.지 역은 대전 일부지 역으로 2001년 6월 촬영한 아리랑 1호 위성 영상과 1/25,000 수치지도 4도엽을 이용하여 1/5,000 정사영상을 제작하였다.
항공사진영상을 재배열한 영상으로 공간해상도 6.6m의정사영상을 제작하였다. 제작된 정사영상은 위의 그림 6과같다.
그림 6. 항공사진영상을 재배열한 영상을 이용한 정사영상(GSD 6.6m).
현재 운영중인 아리랑 1호 위성 영상에 대한 판독·분석을 실시하기 위해 1/20,000 흑백 항공사진과 흑백 아리랑 1호 위성 영상,그리고 비교 영상으로 항공사진을 재배열한 영상을 사용하였다.
흑백 아리랑 1호 위성영상은 공간해상도가 6.6m이며 6.6m의 공간해상도를 갖는 정사영상을 제작하였다. 그리고비교 영상을 만들기 위하여 1200 DPI로 스캐닝한 항공사진영상을 아리랑 1호 위성영상의 공간해상도와 같도록 재배열한 영상으로 공간해상도 6.
이론/모형
수치정사영상 생성을 위한 각종 데이터 처리는 상용 시스템 (Helava Socet System)을 활용하였다.
이 연구에서는 12544x12032개의 화소를 760x279개의화소로 재배열하는데 표 1에서 보는 바와 같이 약 13점을대표하기에는 평균보간법이 가장 합리적이 므로 평균보간법을 적용하였다.
성능/효과
1. 정사영상으로 실험한 결과 항공사진 재배열 영상에서 61%,아리랑 1호 위성영상에 대해서는 41%의 지형지물을 판독할 수 있었다.
2. 항공사진영상 재배열 영상과 아리랑 1호 정사영상에서 대부분 80m이상의 건물 폭이 50m이상인 하천 등을 판독할 수 있었으며 이는 국가기본도 1/25,000에 해당한다.
3. 항공사진 재배열 영상은 흑백 위성영상에 비해 방사특성이 우수함을 알 수 있었으며 지형지물 판독 분석을 위한 시뮬레이션에서는 재배열 영상의 분광특성을 반드시 고려해야한다.
모델링 정확도는 소프트웨어 내부에서 결정되어 나오는 수치로 항공사진에 비해 상대적으로 공간해상도가 큰 재배열 영상과 위성 영상에서 평균제곱근 오차가 크게 나왔다.
지금까지 판독 . 비교한 것을 종합해볼 때,철도는 4m, 건물은 10m등 각각 적당한 공간해상도가 필요함을 알 수 있었으며,도로 종합운동장과 같이 크기가 큰 요소들은 항공사진 재배열 영상과 아리랑 1호 위성영상에서 양호한 판독 특성을 가지며,작은 건물의 경우 아리랑 1호 위성영상에 비해,항공사진 재배열 영상에서는 판독성과가 세밀하게 나타나는 것을 알 수 있었다.
지도화 할 수 있는 수준을 'I' 와 'B' 단계라고 할 때정사영상으로 실험한 결과 항공사진 재배열 영상에서 61%,아리랑 1호 위성영상에 대해서는 41%의 지형지물을 판독할 수 있었다.
후속연구
그러나 위성은 항공사진과 달리 기하학적 특성이 다르고 모델링에 따르는 다양한 방법을 적용할 수 있는 반면 정확도를 만족하기 위한 다양한 사전 연구를 수행하여야 한다. 또한 위치정확도와 관련한 정량적 해석이외에 실제지형지물의 판독 가능성에 대한 분석이 필요하다.
이 연구를 통해 향후 발사될 아리랑 2호 영상에 대한 품질 예측방법과 품질 향상을 위한 연구개발이 계속되어야 할것으로 판단된다.
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