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문제 정의
- 독립적 성능을 위한 검사점은 실측을 통해서 획득한 지상기준점 10개를 사용하였다. 본 논문의 목적은 정사영상과 DTED Level 2로부터 자동 추출한 기준점이 고해상도 위성영상의 센서모델 수립에 적합한지 여부를 알아보고자 하는 것이다. RANSAC으로 판별한 기준점에 에러가 포함된 것으로 판단되었으므로 센서모델 수립 시 추출된 기준점 중에서 모델링 오차가 1.
- 본 연구는 DTED Level 2 자료로부터 획득한 높이값과 정사영상과의 정합으로부터 획득한 지상좌표(X, Y)로 이루어진 기준점이 IKONOS 위성영상의 센서 모델을 수립하는데 적합한지 여부를 알기 위한 목적으로 수행되었다. 정사영상과 IKONOS 위성영상 간의 정합을 통해서 위성영상 픽셀에 해당하는 지상좌표(X, Y)를 얻을 수 있다.
- 본 연구에서는 정사영상과 DTED Level 2를 이용하여 획득한 기준점이 IKONOS 위성영상의 센서모델 수립에 적합한 지 여부를 알기 위해서 DTED Level 2 자료와 정사영상을 이용하여 기준점을 추출하고 이를 이용하여 IKONOS 위성영상의 센서모델을 수립하였다. RANSAC의 오차 임계값이 20 픽셀일 때 추출한 기준점의 결과를 이용해서 수립한 모델의 독립적 성능을 실험한 결과, 수립된 모델의 정확도가 약 4~5 픽셀 정도였다.
제안 방법
- 본 연구에서 사용된 DTED의 기본사항은 다음 표 1과 같다(NIMA, 2000). DTED는 레벨에 따라서 격자 간격이 다르다 표 1에서 알 수 있듯이 본 연구에서는 DTED Level 2를 사용했으며, 이 데이터의 격자 간격은 1초 x 1초로 약 30m의 공간 해상도를 갖는다.
- 본 논문의 목적은 정사영상과 DTED Level 2로부터 자동 추출한 기준점이 고해상도 위성영상의 센서모델 수립에 적합한지 여부를 알아보고자 하는 것이다. RANSAC으로 판별한 기준점에 에러가 포함된 것으로 판단되었으므로 센서모델 수립 시 추출된 기준점 중에서 모델링 오차가 1.5 픽셀 이상인 기준점은 걸러내고 모델을 재 수립하여 모델의 독립적 성능을 알아보았다. 표에서 제거된 점의 개수는 이렇게 걸러낸 기준점의 개수를 나타낸다.
- RANSAC은 반복적인 과정을 수행하므로, 최대반복 횟수를 결정해 주어야 한다. 본 논문에서 최대 반복횟수를 실험적인 방법에 의해서 5000번으로 결정하였다. 오차의 임계값은 5, 10, 20 픽셀 각각의 값을 적용하여 Inliers를 추출하였다.
- 하지만 초기 센서모델은 오차를 갖고 있기 때문에 정사영상에서 찾은 후보점을 중심으로 오차의 크기를 반영하여 정합을 수행하기 위한 검색 영역을 결정해야만 한다. 본 논문에서는 실험적인 방법에 의해서 IKONOS의 초기 센서모델 오차가 512 x 512 크기 이내에 존재한다고 결정하였다.
- 그림 2에서 볼 수 있듯이 기존의 정사영상과 위성영상 간의 정합을 수행하기 전에 위성영상의 메타 정보를 이용해서 초기 센서모델을 수립한다. 본 논문에서는 IKONOS의 초기 센서모델을 수립하기 위해서 메타 정보에 있는 위성영상 네 모퉁이의 경위도 좌표를 이용하였다.
- RANSAC의 오차 임계값이 20 픽셀일 때 추출한 기준점의 결과를 이용해서 수립한 모델의 독립적 성능을 실험한 결과, 수립된 모델의 정확도가 약 4~5 픽셀 정도였다. 본 논문에서는 자동으로 추출한 기준점을 이용하여 IKONOS 영상으로 수치고도모델을 생성하였다. 생성 결과는 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델과 자동 기준점으로 생성한 수치고도모델이 육안상으로 유사함을 보여주었다.
- 피라미드 영상에는 해상도와 크기에 따른 몇 개의 레벨이 존재한다. 본 연구에서는 5개의 레벨을 갖는 피라미드 영상 칩을 만들어서 정합에 적용하였다.
- 본 연구에서는 이렇게 추출된 기준점이 IKONOS 영상의 센서모델 수립에 적합한지 여부를 알아보기 위해서 추출한 기준점으로 센서모델을 수립하고 GPS 현지 측량을 통해서 얻은 실측 지상기준점을 검사점으로 하여 수립된 모델의 성능을 분석해 보았다 또한 자동으로 추출한 지상기준점과 실측에 의한 지상기준점으로부터 각각 DEM을 제작하여 두 DEM을 비교하여 보았다.
- 본 연구에서는 RANSAC에서 모델 수립 시 정합된 지점의 위성영상 픽셀 좌표와 정사영상의 지상좌표, 그리고 이에 대응하는 DTED의 높이값을 적용하였다.
- 기준점 추출을 위한 자동 정합을 수행할 때 정합 후보점을 결정해야 한다. 실험에서 정합 후보점으로는 위성영상의 크기를 고려해서 일정한 간격의 위성영상 좌표를 선택하였다. 선택한 위성영상 좌표를 중심으로 .
- 정합 후보점과 정합 검색 영역을 이용하여 정합을 수행할 때, 본 연구에서는 피라미드 영상에 기반한 정합 방식을 적용하였다. 피라미드 영상은 정합에 사용될 영상의 크기를 줄이면서 해상도를 순차적으로 낮춘 영상이다.
대상 데이터
- IKONOS 영상과의 자동 정합으로 기준점의 지상 좌표를 얻기 위해서 사용된 정사영상은 DTED Level 2 자료를 이용해서 평균해수면에 대해 정사보정을 수행한 영상이다 이 데이터의 공간 해상도는 1m이다. 이 정사영상은 90%의 CMAS(Circular Map Accuracy Standard) WGS84 기준으로 25m 이하의 수평정확도를 갖도록 정해진 규격에서 생성된 것이다.
- 독립적 성능을 위한 검사점은 실측을 통해서 획득한 지상기준점 10개를 사용하였다. 본 논문의 목적은 정사영상과 DTED Level 2로부터 자동 추출한 기준점이 고해상도 위성영상의 센서모델 수립에 적합한지 여부를 알아보고자 하는 것이다.
- 본 연구에서는 IKONOS 스테레오 위성영상을 이용하였다. 다음 그림은 사용된 IKONOS 위성영상과 실측 기준점의 분포를 보여주고 있다 사각형(그림 1)이 있는 곳이 GPS 측랴으로 획득한 지상기준점의 위치를 나타낸다.
- 다음 그림은 사용된 IKONOS 위성영상과 실측 기준점의 분포를 보여주고 있다 사각형(그림 1)이 있는 곳이 GPS 측랴으로 획득한 지상기준점의 위치를 나타낸다. 사용된 영상은 2002년 2월에 대전을 촬영한 영상이다.
- 실험에서 정합 후보점으로는 위성영상의 크기를 고려해서 일정한 간격의 위성영상 좌표를 선택하였다. 선택한 위성영상 좌표를 중심으로 .512 x 512 크기를 추출하여 정합에 이용하였다.
- 위 표에서 알 수 있듯이 사용된 DTED는 절대 수직정확도가 평균해수면 기준으로 18m 이하로 생성된 것이다. 이 데이터는 대전 지역에 대한 데이터이다.
이론/모형
- 본 연구에서 IKONOS 위성영상 센서모델 수립을 위해서 사용한 센서모델은 Direct Linear Transform(DLT)이다. IKONOS 위성영상은 RPC 계수를 이용하여 RFM 모델을 수립할 수 있으나 기준점을 이용한 계수 조정을 원활히 하기 위해 보다 간단한 모델인 DLT 모델을 사용하였다(임용조와 김태정, 2002). 적용한 DLT는 다음 수식과 같다(이태윤 등, 2005).
- 본 연구에서 IKONOS 위성영상 센서모델 수립을 위해서 사용한 센서모델은 Direct Linear Transform(DLT)이다. IKONOS 위성영상은 RPC 계수를 이용하여 RFM 모델을 수립할 수 있으나 기준점을 이용한 계수 조정을 원활히 하기 위해 보다 간단한 모델인 DLT 모델을 사용하였다(임용조와 김태정, 2002).
- 또한 영상의 픽셀 값이 균일한 지역이나 그림자에 영향을 받은 지역, 산지 등에서는 잘못된 정합 결과가 생길 수 있다. 본 연구에서는 정합결과로부터 제대로 정합된 정합점을 판별하기 위해서 RANSAC을 적용하였다.
- 그림 6은 DTED Level 2 자료와 정사영상을 이용하여 추출한 기준점으로 생성한 수치고도모델이다. 본 연구에서는 수치고도모델 생성 시 최근린(Nearest Neighbor) 보간법을 적용하였다.
성능/효과
- 5 필셀 정도였다. 10개의 실측 기준점을 검사점으로 사용했을 때 독립적 성능 결과는 20 픽셀의 오차 임계값으로 RANSAC을 수행하여 얻은 결과에서는 왼쪽 영상에서 5.1 픽셀, 오른쪽 영상에서 4.0 픽셀 정도의 정확도를 보여주고 있다.
- 생성 결과는 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델과 자동 기준점으로 생성한 수치고도모델이 육안상으로 유사함을 보여주었다. DTED Level 2 자료를 기준으로 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델의 RMS 오차는 약 14m 였고 자동 기준점으로 생성한 수치고도모델의 RMS 오차는 약 9m 였다. 이러한 결과로부터 기존 DTED Level 2와 정사영상으로부터 자동으로 추출한 기준점이 IKONOS 위성영상의 센서모델 수립에 적합함을 알 수 있었다.
- 기존 DTED Level 2 자료를 기존으로 했을 때 생성된 두 수치고도모델의 RMS 오차 차이는 약 5m 정도 였다. DTED Level 2 자료의 수직 오차 범위가 18m 이하임을 고려할 때 기존 DTED Level 2 자료와 정사영상을 이용하여 추출한 기준점으로 생성한 수치고도모델의 정확도는 비교적 높은 것으로 생각되 었다.
- 본 연구에서는 정사영상과 DTED Level 2를 이용하여 획득한 기준점이 IKONOS 위성영상의 센서모델 수립에 적합한 지 여부를 알기 위해서 DTED Level 2 자료와 정사영상을 이용하여 기준점을 추출하고 이를 이용하여 IKONOS 위성영상의 센서모델을 수립하였다. RANSAC의 오차 임계값이 20 픽셀일 때 추출한 기준점의 결과를 이용해서 수립한 모델의 독립적 성능을 실험한 결과, 수립된 모델의 정확도가 약 4~5 픽셀 정도였다. 본 논문에서는 자동으로 추출한 기준점을 이용하여 IKONOS 영상으로 수치고도모델을 생성하였다.
- 위 표에서 RMS 오차는 Hole 부분 등은 제외한 수치고도모델의 모든 격자에 대해서 산출한 것이다 표에서 볼 수 있듯이 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델의 RMS 오차는 약 14m 이고 자동 기준점으로 생성한 수치고도모델의 RMS 오차는 약 9m 였다. 기존 DTED Level 2 자료를 기존으로 했을 때 생성된 두 수치고도모델의 RMS 오차 차이는 약 5m 정도 였다. DTED Level 2 자료의 수직 오차 범위가 18m 이하임을 고려할 때 기존 DTED Level 2 자료와 정사영상을 이용하여 추출한 기준점으로 생성한 수치고도모델의 정확도는 비교적 높은 것으로 생각되 었다.
- 수평정확도는 WGS84를 기준으로 하고 수직 정확도는 평균해수면을 기준으로 한다. 따라서 기존 정사영상과 DTED Level 2 자료에서 추출한 기준점은 DTED Level 2 자료의 공간 정확도인 수직오차 18m 범위에 있다고 볼 수 있다.
- 본 논문에서는 자동으로 추출한 기준점을 이용하여 IKONOS 영상으로 수치고도모델을 생성하였다. 생성 결과는 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델과 자동 기준점으로 생성한 수치고도모델이 육안상으로 유사함을 보여주었다. DTED Level 2 자료를 기준으로 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델의 RMS 오차는 약 14m 였고 자동 기준점으로 생성한 수치고도모델의 RMS 오차는 약 9m 였다.
- 위 결과를 통해서 IKONOS 위성영상의 경우에 DTED Level 2와 정사영상을 이용하여 추출한 기준점의 정확도가 실측 기준점의 정확도에 비해서 4~5 픽셀 정도 낮음을 알 수 있다.
- 위 표에서 RMS 오차는 Hole 부분 등은 제외한 수치고도모델의 모든 격자에 대해서 산출한 것이다 표에서 볼 수 있듯이 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델의 RMS 오차는 약 14m 이고 자동 기준점으로 생성한 수치고도모델의 RMS 오차는 약 9m 였다. 기존 DTED Level 2 자료를 기존으로 했을 때 생성된 두 수치고도모델의 RMS 오차 차이는 약 5m 정도 였다.
- DTED Level 2 자료를 기준으로 실측 기준점으로 생성한 수치고도모델의 RMS 오차는 약 14m 였고 자동 기준점으로 생성한 수치고도모델의 RMS 오차는 약 9m 였다. 이러한 결과로부터 기존 DTED Level 2와 정사영상으로부터 자동으로 추출한 기준점이 IKONOS 위성영상의 센서모델 수립에 적합함을 알 수 있었다. 하지만 기준점을 자동으로 추출하는 방법과 추출한 기준점의 정확도 향상 등이 추가 연구를 통해서 보완되어야 할 것으로 생 각된다.
- 표 3에서 알 수 있듯이 자동으로 추출한 기준점 중에서 초기 모델링 오차가 1.5 픽셀 이상인 기준점을 제거하여 재 모델링 했을 때의 모델링 정확도는 약 0.8~1.5 필셀 정도였다. 10개의 실측 기준점을 검사점으로 사용했을 때 독립적 성능 결과는 20 픽셀의 오차 임계값으로 RANSAC을 수행하여 얻은 결과에서는 왼쪽 영상에서 5.
- 표를 보면, RANSAC이 판별한 Inliers 중에는 11~50 개 정도의 잘못된 정합 결과가 포함되어 있는 것을 알 수 있다. 앞서 언급된 것과 같이 RANSAC의 적용 결과에서 잘못 판별한 결과가 나타나는 것은 DTED와 정사영상을 이용해서 추출한 기준점의 정확도가 떨어짐에 따라서 정확한 모델 수립이 어렵기 때문에 RANSAC에서도 잘못된 결과가 나타난 것으로 생각된다.
후속연구
- 이러한 결과로부터 기존 DTED Level 2와 정사영상으로부터 자동으로 추출한 기준점이 IKONOS 위성영상의 센서모델 수립에 적합함을 알 수 있었다. 하지만 기준점을 자동으로 추출하는 방법과 추출한 기준점의 정확도 향상 등이 추가 연구를 통해서 보완되어야 할 것으로 생 각된다.
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