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문제 정의
- 이태윤등(2007)eDTED 레벨 2 DEM과 기존 정사영상을 이용하여 자동으로 기준점을 추출한 후, 고해상도 IKONOS 위성영상을'이용하여 DTED 레벨 3의 DEM을 제작하였다. 본연구에서 SPOT-5 위성영상으로 제작한 DEM을 보정하기 위해 SRTM DEM 을 이용한 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 방법을 제안하였다.
제안 방법
- 추출되었다. 29점에서 2차원 Affine 변환식을 이용하여 변환오차가 95% 신뢰수준보다 큰 점을 반복적으로 제 거 하였다. 5번 반복후 RMSE가 0.
- 29점에서 2차원 Affine 변환식을 이용하여 변환오차가 95% 신뢰수준보다 큰 점을 반복적으로 제 거 하였다. 5번 반복후 RMSE가 0.97로 낮아졌으며, 이 때 남아있는 최종 정합 쌍 13점으로 3차원 Affine 변환을 수행하였다(식 2).
- 자동매칭을 수행하여 DEM을 제작하였다. SPOT 위성영상으로 제작한 DEMe SRTM DEM에 비해 해상도가 높고, 더욱 자세한 지형정보를 제공하였다. 그러나 제작한 DEMe 해상도에 비해 많은 오차를 포함하고 있기 때문에 제작한 DEM을 상대적으로 정확한 SRTM DEM과 SIFT 매칭시켜 기하보정하였다.
- SPOT 위성영상으로 제작한 DEMe SRTM DEM에 비해 해상도가 높고, 더욱 자세한 지형정보를 제공하였다. 그러나 제작한 DEMe 해상도에 비해 많은 오차를 포함하고 있기 때문에 제작한 DEM을 상대적으로 정확한 SRTM DEM과 SIFT 매칭시켜 기하보정하였다. 그 결과, SRTM DEM과의 3차원상의 공간거리 차이를 323.
- 기준점과 검사점 획득을 위해 먼저 ERDAS View창 2개를 띄우고, 각각에 SPOT-5 2A레벨 영상과 SRTM DEM을 실행시켰다. 그리고 SPOT-5 2A레벨 영상에서 평면위치를 취득한 후, 취득한 평면위치와 동일한 위치를 SRTMDEM에서 찾은 다음그 위치에 해당하는 높이 값을 찾아 사용하였다. 외부표정요소 결정에 있어서 위치 요소 다항식의 경우 일차와 이차의 정확도가 큰 차이가 없었으며, 회전요소 또한 상수와다항식의 차이를 보이지 않았기 때문에 위치요소는 일차 다항식, 회전요소는 상수항만 이용하였다(식 1).
- 외부표정 요소를 획득하기 위해 기준점(15점)과 검사점(15점) 을 획득하였다(그림 3). 기준점과 검사점 획득을 위해 먼저 ERDAS View창 2개를 띄우고, 각각에 SPOT-5 2A레벨 영상과 SRTM DEM을 실행시켰다. 그리고 SPOT-5 2A레벨 영상에서 평면위치를 취득한 후, 취득한 평면위치와 동일한 위치를 SRTMDEM에서 찾은 다음그 위치에 해당하는 높이 값을 찾아 사용하였다.
- 다음으로 앞에서 획득한 기준점을 이용하여 ERDAS IMAGINE 9.1 LPS(이하 ERDAS)로 외부표정요소를 획득하고, 자동매칭을 실시한 후, DEM을 제작한다. 그러나 정확한 지상기준점을 사용하지 않고 외부표정요소를 결정하였기 때문에 DEM의 평면위치와 높이가 제공되는 SPOT 위성 영상의 해상도에 비해 큰 오차를 가지고 있다.
- 마지막으로 제작된 DEM과 SRTM-DEM과의 SIFT 매칭을 실시하여 제작된 DEM의 정확도를 보정한다. SIFT 매칭(Lowe, 2004)은 축척, 회전, 조명(illumination), 변형 (deformation)이 불변이고, Localization이 좋으며, 영상의 특징 개체들이 이동, 회전, 축척, 다른 영상인자에 불변인 지역적 개체 좌표로 변환되는 방법이다.
- 본 연구에서는 백두산 지역의 SPOT-5 2A 레벨 스테레오 위성영상을 획득한 후, 제공 위성영상의 평면위치와 SRTM DEM의 표고로부터 기준점의 지상좌표를 획득하였으며, 이로부터 ERDAS를 이용하여 외부표정요소를 구하고, 자동매칭을 수행하여 DEM을 제작하였다. SPOT 위성영상으로 제작한 DEMe SRTM DEM에 비해 해상도가 높고, 더욱 자세한 지형정보를 제공하였다.
- 이렇게 결정된 외부표정요소로부터 ERDAS를 이용하여 DEM을 제작하였다(그림 4). 그림 4(a, b)에서 제작된 DEM과 SRTMDEM을 시각적으로 비교해보면 제작DEM의 해상도가 상대적으로 높게 나타난 것을 알 수 있다.
- ,es(2006)는 SPOT 1과 SPOT 2 스테레오 위성영상으로 PCI 소프트웨어를 이용하여 위성보조자료와 동일점 영상좌표로 DEM을 제작한 후, SRTM-DEM과 상관계수 매칭을 실시하여 DEM의 이동량을 계산하고, 이로부터 SPOT 위성영상의 외부표정요소를 재계산하였다. 이태윤등(2007)eDTED 레벨 2 DEM과 기존 정사영상을 이용하여 자동으로 기준점을 추출한 후, 고해상도 IKONOS 위성영상을'이용하여 DTED 레벨 3의 DEM을 제작하였다. 본연구에서 SPOT-5 위성영상으로 제작한 DEM을 보정하기 위해 SRTM DEM 을 이용한 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 방법을 제안하였다.
대상 데이터
- 먼저 구입한 백두산 SPOT-5 2A레벨 입체영상으로부터 영상좌표 기준점과 평 면위치 기준점을 획득하고, 이와 동일한 위치의 높이를 미국 NASA에서 무료로 다운로드 받을 수 있는 3"간격(90m)의 SRTM-DEM으로부터 획득한다. SPOT-5 2A 레 벨 영상 또는 메 타 데 이 터 (Meta data) 에 서 제공되는 평면위치는 SPOT 자체 센서모델로부터 계산된 위치이며, 그 정확도는 대략 50m 내외로 보고되고 있다(Spot Image, 2002).
- 그러나 정확한 기준점 확보가 힘들므로 제작된 DEM의 정확도는 위성의 해상도에 비해 매우 떨어질 것이다. 따라서 제작된 DEM의 정확도 보정을 위해 NASA JPL(Jet Propulsion Laboratory)에서 제공하는 SRTM DEM을 활용하였다. SRTM을 이용한 제작 DEM의 정확도 보정과 관련한 연구로는Gongal.
- 본 연구는 백두산의 dem 제작을 위해 5m 해상도의 SPOT-5 스테레오 위성 영상을 활용하였다. 그러나 정확한 기준점 확보가 힘들므로 제작된 DEM의 정확도는 위성의 해상도에 비해 매우 떨어질 것이다.
- 사용자료는 표 1에서 보는 바와 같p] 2007년 09월 28일과 10월 13일에 관측 수집된 백두산 일대의 전정색 SPOT- 5호 입체영상이며, 영상에서 포함하는 지상면적은 약 25X 25km 이다.
- 실험 대상지역은 백두산 천지를 중심으로 가로방향 10km, 세로방향 15km이며, 높이는 SRTM 기준으로 대략 1400m에서 2700m의 범위이다. 그림 3에서 사각형으로 표시 한 부분이 DEM 추출영역이다.
이론/모형
- 따라서 이러한 제작DEM의 정확도 보정을 위해 보다 정확한 SRTM DEM을 이용하여 SIFT 방법에 의한 Affine 변환 식을 적용하여 하였다. 그림 5는 두 DEM 간의 SIFT 매칭에 의한 최종 정합쌍(Afi血e 변환을 위한 기준점들)을 나타낸 것이며, SRTM DEM의 기준점들과 SPOT DEM 기준점들 간의 변환 전 , 후에 대한 공간상의 거리를 나타낸 것이다.
- 영상처리 프로그램으로는 ERDAS를 이용하였다. 외부표정 요소를 획득하기 위해 기준점(15점)과 검사점(15점) 을 획득하였다(그림 3).
성능/효과
- 13개의 3차원 좌표 값은 변환 전 평균 323.27m 떨어져 있었지만, 변환 식을 적용한 후, 평균 48.12m로 평균 거리가 낮아졌다. 식(2)으로 SPOT 위성 영상으로 제작한 DEM을 기하 보정 하였다(그림 4의 c).
- 그러나 제작한 DEMe 해상도에 비해 많은 오차를 포함하고 있기 때문에 제작한 DEM을 상대적으로 정확한 SRTM DEM과 SIFT 매칭시켜 기하보정하였다. 그 결과, SRTM DEM과의 3차원상의 공간거리 차이를 323.27m에서 48.12m로 7배 정도 줄일 수 있었으며, 전체적인 DEM의 차이도 대폭 줄일 수 있었다. 그러나 사용되는 기준점과 사용되는 변환식에 따라 결과의 정확도가 달라질 수 있을 것으로 판단되며, SIFT 방법이 아닌 다른 매칭방법도 생각해볼 필요가 있고, DEM의 새로운 변환 방법 또한 연구가 되어야 할 것으로 본다.
- 두 DEM에 대하여 영상기반의 SIFT 정합을 수행한 결과 29점이 추출되었다. 29점에서 2차원 Affine 변환식을 이용하여 변환오차가 95% 신뢰수준보다 큰 점을 반복적으로 제 거 하였다.
- 따라서 본 연구를 통해 SPOT-5 위성영상을 이용하여 현지 관측 기 준점 없이 SRTM-DEM의 위치 정확도에 접근하면서 보다 해상도가 높은 백두산 DEM을 제작할 수 있었으며,보정된 DEMe SRTM-DEM에 비해 백두산에 대한보다 세 밀한 지 형 정보를 제공할 수 있을 것이다.
- 그러나 제작된 DEMe 산악지역과 구름에 의한 영향 등으로 인하여 부정확한 매칭이 많이 발생할 수 있기 때문에 표 2 에서 결정한 외부표정요소 결정 정밀도 보다 큰 오차를 포함할 수 있다. 또한 사용한 기준자료 중 기준점의 평면 위치선정에 사용된 SPOT 2A 레벨 영상은 높이 선정에 사용된 SRTM DEM에 비해 상대적으로 정확도가 떨어지기 때문에 이로부터 결정된 표 2의 결과보다 제작된 DEM의 절대오차는 더 크게 발생할 수 있다.
- 그림 6에서 히스토그램 가로축은 높이 차이 값이고, 세로축은 빈도수이다. 전체적으로 보정 전DEM과 SRTM DEM의 차이 값이 최소 -973.9m, 최대 1930.0m, 표준편차213.1m인 반면에 보정 후 DEMe 최소 -695.8m, 최대 326.7m, 표준편차 122.2m의 결과를 보였으며, 이로부터 보정 후 DEM의 결과 정확도가 향상되었음을 알 수 있다.
후속연구
- 12m로 7배 정도 줄일 수 있었으며, 전체적인 DEM의 차이도 대폭 줄일 수 있었다. 그러나 사용되는 기준점과 사용되는 변환식에 따라 결과의 정확도가 달라질 수 있을 것으로 판단되며, SIFT 방법이 아닌 다른 매칭방법도 생각해볼 필요가 있고, DEM의 새로운 변환 방법 또한 연구가 되어야 할 것으로 본다. 따라서 이에 대한 후속 연구가 계속 진행되어야 할 것 으로 판단된다.
- 그러나 사용되는 기준점과 사용되는 변환식에 따라 결과의 정확도가 달라질 수 있을 것으로 판단되며, SIFT 방법이 아닌 다른 매칭방법도 생각해볼 필요가 있고, DEM의 새로운 변환 방법 또한 연구가 되어야 할 것으로 본다. 따라서 이에 대한 후속 연구가 계속 진행되어야 할 것 으로 판단된다. 또한 이러한 결과를 토대로 백두산 모니터 링 연구를 보다 체계적으로 진행하기 위해, 시간과 비용이 요구되는 외국 위성 영상에 의존하지 않고 향후 발사계획 중인 KOMPSAT 3호, 5호 등의 우리나라 다목적 실용위성 등을 적극 활용할 필요가 있다.
- 따라서 이에 대한 후속 연구가 계속 진행되어야 할 것 으로 판단된다. 또한 이러한 결과를 토대로 백두산 모니터 링 연구를 보다 체계적으로 진행하기 위해, 시간과 비용이 요구되는 외국 위성 영상에 의존하지 않고 향후 발사계획 중인 KOMPSAT 3호, 5호 등의 우리나라 다목적 실용위성 등을 적극 활용할 필요가 있다.
- 물론 중국의 지방정부 기관에서 관리를 하겠지만 백두산의 환경파괴 현상은 점점 더 가속화 되고 있는 실정이다(녹색연합, 2000). 이러한 환경파괴 현상의 심각성을 우리나라를 포함한 주변국들에게 인지시키고, 앞으로 세계적 자연환경으로서 그 가치를 보존하기 위해선 백두산의 주기적 관찰과 정보수집, 체계적인 관리가 필요할 것이다.
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