다목적실용위성 3호는 고해상도 0.7m 흑백영상을 촬영할 수 있는 PAN 카메라와 2.8m 다중파장대의 칼라 영상을 수집할 수 있는 멀티스펙터럴 카메라를 탑재하고 있다. 이를 통하여 취득한 위성영상은 국토관리, 농업, 환경, 해양감시 및 GIS등의 광범위한 분야에 활용될 예정이다. 다목적실용위성3호의 15km의 관측폭을 가지는 영상을 생성하기 위해, 각 detector의 양 끝단의 20 pixel을 제외하고 24,020 픽셀로 구성된다. 이러한 크기의 CCD를 하나의 CCD로 구성하는 것은 매우 어렵기 때문에 다목적실용위성 3호는 12,080 픽셀로 구성된 두 detector로 구성되며, 따라서 두 detector의 기하학적 특성이 각기 다른 특징을 가지게 된다. 본 연구에서는 다목적실용위성3호의 한 밴드내의 기하학적 특성을 분석하기 위한 시뮬레이션 영상의 생성과정을 서술하고자 한다.
다목적실용위성 3호는 고해상도 0.7m 흑백영상을 촬영할 수 있는 PAN 카메라와 2.8m 다중파장대의 칼라 영상을 수집할 수 있는 멀티스펙터럴 카메라를 탑재하고 있다. 이를 통하여 취득한 위성영상은 국토관리, 농업, 환경, 해양감시 및 GIS등의 광범위한 분야에 활용될 예정이다. 다목적실용위성3호의 15km의 관측폭을 가지는 영상을 생성하기 위해, 각 detector의 양 끝단의 20 pixel을 제외하고 24,020 픽셀로 구성된다. 이러한 크기의 CCD를 하나의 CCD로 구성하는 것은 매우 어렵기 때문에 다목적실용위성 3호는 12,080 픽셀로 구성된 두 detector로 구성되며, 따라서 두 detector의 기하학적 특성이 각기 다른 특징을 가지게 된다. 본 연구에서는 다목적실용위성3호의 한 밴드내의 기하학적 특성을 분석하기 위한 시뮬레이션 영상의 생성과정을 서술하고자 한다.
The KOrea Multi-Purpose Satellite-3 (KOMPSAT-3) provides 0.7 m Ground Sample Distance (GSD) panchromatic image and 2.8 m GSD multi-spectral image data for various applications. The KOMPSAT-3 system data will be applied in the field of earth observations, covering land, sea, coastal zones, and Geogra...
The KOrea Multi-Purpose Satellite-3 (KOMPSAT-3) provides 0.7 m Ground Sample Distance (GSD) panchromatic image and 2.8 m GSD multi-spectral image data for various applications. The KOMPSAT-3 system data will be applied in the field of earth observations, covering land, sea, coastal zones, and Geographic Information Systems (GIS). In order to keep the swath width of 15km at nadir view of KOMPSAT-3, CCD consist of approximately 24,020 pixels excluding 20 dark pixels at both sides and has overlap region. Because there are no CCD-line sensors with a pixel size of $7{\mu}m$, the field of view is separated into 2 parts and imaged on 2 detectors, each with 12,080 pixels. Therefore, 2 detectors have different geometric characteristic. This paper provides image simulation for geometric characteristics analysis of overlapping area of KOMPSAT-3 using KOMPSAT-2 image data.
The KOrea Multi-Purpose Satellite-3 (KOMPSAT-3) provides 0.7 m Ground Sample Distance (GSD) panchromatic image and 2.8 m GSD multi-spectral image data for various applications. The KOMPSAT-3 system data will be applied in the field of earth observations, covering land, sea, coastal zones, and Geographic Information Systems (GIS). In order to keep the swath width of 15km at nadir view of KOMPSAT-3, CCD consist of approximately 24,020 pixels excluding 20 dark pixels at both sides and has overlap region. Because there are no CCD-line sensors with a pixel size of $7{\mu}m$, the field of view is separated into 2 parts and imaged on 2 detectors, each with 12,080 pixels. Therefore, 2 detectors have different geometric characteristic. This paper provides image simulation for geometric characteristics analysis of overlapping area of KOMPSAT-3 using KOMPSAT-2 image data.
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문제 정의
아래의 그림에서는 빨강색 부분은 두 detector에서 생성된 영상이 detector 차이에서 발생되는 위성외부 환경이 완벽하게 보정 되었을 경우의 특성을 시각적으로 설명하고, 또한 두 detector부터 생성된 영상의 기하학적 특성을 비교하기 위해서 생성과정을 나타낸 것이며, 본 연구에서는 ideal 영상 생성과정으로 정의한다. 녹색부분과 파랑색 부분은 실제 다목적실용위성 3호의 두 detector로부터 생성되는 영상특성을 알아보기 위해 다목적실용위성 2호의 각기 다른 두 밴드로부터 하나의 영상을 생성과정을 나타낸 것이다. 본 연구에서는 이를 real 영상 생성과정으로 정의한다.
다목적실용위성 3호의 두 detector에 따른 기하학적 특성분석을 위한 가상영상 생성은 다목적 실용위성 2호 영상자료를 이용하여 1차적인 분석을 수행하고자 한다.
본 연구는 이러한 기하학적 오차특성을 사전에 분석하여, 영상 보정의 기본 수행방향을 설정하기 위해 다목적실용위성 2호 영상자료를 활용하여 이러한 특성을 살펴보고자 한다.
본 연구에서는 다목적 실용위성 3호의 두 detector의 시선각 차이에 따른 영상특성 분석을 위해, 다목적실용위성 2호 영상자료를 활용하여 가상영상을 생성하고, 두 detector가 중복되는 지역의 영상왜곡 정도를 정성적 및 정량적으로 평가하였다. 그 결과 중복 지역 내에서 두 detector의 차이는 along과 across 방향으로 각각 6.
본 연구에서는 이러한 양을 정량적으로 표현하고, 그 특성을 분석하기 위하여, 두 detector가 중복되는 30 픽셀을 대상으로 영상 매칭을 수행하였다. 아래의 그림과 표는 중복지역의 상대적인 차이를 나타낸 것이다.
가설 설정
중복되는 위치는 두 detector의 끝단에 존재하는 dark pixel을 제거한 후, 중복되는 30 픽셀의 중앙 위치로 결정하였다. 이 경우 두 detector의 연속되는 라인은 일치한다고 가정하였다.
제안 방법
최초로 선택된 특징점들은 노이즈에 민감하여 안정적이지 않으므로, 이들의 안정성을 높이기 위해 대비값이 낮고 에지성분이 약한 특징점을 제거한다. 그리고 방향벡터 지정은 전 단계에서 추출된 특징점을 중심으로 하는 16x16블록의 그레디언트 크기와 방향을 계산한 후, 각 방향을 36개의 빈을 가지는 히스토그램을 구한다. 방향 벡터를 지정한 후, 회전에 대한 불변을 위해 서술자와 그레디언트 방향은 키포인트 방향에 대하여 상대적으로 회전된다.
방향 벡터를 지정한 후, 회전에 대한 불변을 위해 서술자와 그레디언트 방향은 키포인트 방향에 대하여 상대적으로 회전된다. 서술자를 구하기 위해 특징점을 중심으로 주변영역의 4x4 그레디언트 윈도우를 계산한 후, 8방향 히스토그램을 구한다. 이러한 특징벡터는 448=128 차원을 가지며, 마지막으로 조명변화에 대한 효과를 감소시키기 위하여 단위 길이의 벡터로 정규화 된다.
앞 절에서 다목적실용위성 3호의 영상특성을 살펴보기 위해 다목적실용위성2호의 PAN영상을 MS영상의 기하학적 특성에 일치시키는 영상매칭 기술을 적용하였다. 본 연구는 다목적실용위성 3호의 두 detector의 특성을 사전에 알아보기 위해 가상영상을 생성하는 것이므로, 영상매칭기술이 특히 중요하다.
이러한 특징벡터는 448=128 차원을 가지며, 마지막으로 조명변화에 대한 효과를 감소시키기 위하여 단위 길이의 벡터로 정규화 된다. 위의 과정을 거쳐 특징점을 추출하여 초기 매칭을 하는데 초기에 추출된 특징점은 오매칭을 포함하므로 이를 제거하기 위하여 필터링을 한다. 필터링을 통해 최종적으로 매칭된 특징점만을 사용하여 registration 변환 모델을 추정한 후 정합된 출력 영상을 얻게 된다.
이러한 조건을 기본으로 매칭성공률(matching success rate), 매칭 수행속도(matching speed), 매칭정확도(matching accuracy) 등이 비교적 우수한 알고리즘을 적용하기 위해, 하나의 매칭기법을 적용하기보다는 여러 가지 종류의 알고리즘을 적절하게 혼합하여 사용하였으며, 적용된 영상매칭 작업흐름도는 그림 4와 같다. 그림 4에서 두 영상에서 동일점 찾기 위한, 특징점 해석은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘, 오매칭 점의 제거 및 동일점 해석은 표준상관기법, RANSAC 등의 알고리즘을 적용하였다.
이 두 처리단계는 radiometric, spatial, geometric 보정이 완료된 영상이므로, 다목적실용위성 3호의 특성을 분석에는 적합하지 않다. 특히 geometric 보정이 완료된 영상이므로 본 연구의 목적인 두 detector 특성분석을 위한 영상 생성에 사용하기 위해서는 기하학적 보정이 완료되지 않은 영상 즉 Level 0 형태의 영상을 사용하여야 한다.
대상 데이터
그림 1의 영상은 본 연구에 사용된 영상자료로 Level 0의 영상에서 기본적인 radiometric 보정을 수행한 후, 영상을 나타낸 것으로, 다목적실용위성 2호의 ascending 촬영방식에 따라 영상의 상하가 지도방향과 다른, 즉 영상 아랫부분이 북쪽이며, 상단부분이 남쪽인 형태이다.
다목적실용위성 3호의 각기 다른 두 detector의 기하학적 특성을 분석하기 위하여, 사용된 영상자료로 다목적실용위성 2호 영상자료를 사용하였다. 영상의 기하학적 특성에 영향을 주는 요소로는 크게 우주환경에서 위성을 제어하는 위성 자세제어 시스템, 위성 위치시스템 및 탑재체 시스템에 의해서 결정되는 요소와, 영상이 촬영되는 지상환경에 따라 달라진다.
사용된 다목적실용위성 2호 데이터는 공간해상도가 1m 및 4m의 자료로 2010년 9월 12일 몽골 울란바트르 지역을 촬영한 영상자료이다.
이론/모형
이러한 조건을 기본으로 매칭성공률(matching success rate), 매칭 수행속도(matching speed), 매칭정확도(matching accuracy) 등이 비교적 우수한 알고리즘을 적용하기 위해, 하나의 매칭기법을 적용하기보다는 여러 가지 종류의 알고리즘을 적절하게 혼합하여 사용하였으며, 적용된 영상매칭 작업흐름도는 그림 4와 같다. 그림 4에서 두 영상에서 동일점 찾기 위한, 특징점 해석은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘, 오매칭 점의 제거 및 동일점 해석은 표준상관기법, RANSAC 등의 알고리즘을 적용하였다.
7m이므로, 다목적실용위성 2호의 PAN영상을 MS영상과 기하학적 성질이 동일하도록 일치시켰다. 이때 적용된 방법은 영상 매칭기법을 적용하였다.
성능/효과
본 연구에서는 다목적 실용위성 3호의 두 detector의 시선각 차이에 따른 영상특성 분석을 위해, 다목적실용위성 2호 영상자료를 활용하여 가상영상을 생성하고, 두 detector가 중복되는 지역의 영상왜곡 정도를 정성적 및 정량적으로 평가하였다. 그 결과 중복 지역 내에서 두 detector의 차이는 along과 across 방향으로 각각 6.25 pixel과 5.88 pixel 정도차이가 나타남을 알 수 있으며, 최대 및 최소 변위의 차이는 약 3 pixel 정도 발생되고 있다.
그림 4를 기본 작업 흐름을 바탕으로 최종적으로 추출된 동일점을 이용하여, PAN과 MS를 각기 하나의 공간상으로 변환시킨 후, 동일공간에서의 시각적 판독 정확도를 평가하였으며, 보정된 PAN 영상과 MS 영상 공간대로 변환 영상의 매칭 정확도 0.5 픽셀이하로 평가되어 본 연구의 목적에 충분히 사용 될 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
다목적실용위성 3호의 AEISS는 두개의 detector로 어떤 특성을 갖는가?
다목적실용위성 3호의 AEISS는 다목적실용위성 2호와 달리 시선각(LOS, Line Of Sight)이 다른 두 개의 detector로 구성되어 있으므로, 두 detector로부터 수집된 영상을 이용하여 하나의 영상을 생성한다. 즉 물리적 각기 다른 두 detector로부터 하나의 영상을 생성하기 때문에 지상에 따른 영상 기복변화 특성, 위성 자세특성 및 위치, 속도 특성이 각 detector에 독립적으로 영향을 주게 되고, 이러한 결과는 영상의 기하학적인 오차 특성이 완전히 다른 형태로 나타나게 된다.
북미 지역의 GIS 관련 시장전망은 어떠하다고 보고되었는가?
미국과 캐나다를 위시한 북미 지역의 GIS 관련 시장전망 보고서에 따르면 인공위성, 항공사진, S/W, H/W 부문에서 2010년까지 약 매년 9%씩 성장하여 약 60억 달러에 달할 것으로 전망하고 있으며, 특히 고해상도의 영상자료를 활용한 지도제작, 환경모니터링, 자원모니터링 분야 위주로 발전할 것으로 예상되고 있다.
다목적실용 위성 3호의 별관측센서와 Gyro센서는 어떤 목적으로 존재하는가?
7m의 흑백영상을 취득할 수 있는 AEISS 센서를 가지고 있다. 또한 인공위성자료로부터 지상의 3차원 좌표를 해석하고, 위성을 제어하기 위하여 2개의 별관측 센서와 1개의 Gyro 센서를 가지고 있다.
참고문헌 (5)
Jacobsen, K. (1997), Joint Workshop "Sensors and Mapping from Space", Hannover, Calibration of IRS-1C PAN-camera.
Jacobsen, K. (1980/1982), ISP Hamburg 1980 and Photogrametria 1982, Attempt at Obtaining the Best Possible Accuracy in Bundle Block Adjustment, p 219 - 235
이응식, 공종필 (2009), KOMPSAT-3 EOS Pixel Deirection Convention
ASPRS, (1980) Manual of Photogrammetry 4th Edition, Elsevier, Amsterdam, pp. 321-332.
Mikhail E. M. and Bethel J. S. (2001) Introduction to Modern Photogrammetry, New York, John Wiley and Sons Ins.
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