SAR 위성 영상의 기하 위치정확도는 크게 시스템 내적 변수인 위성 궤도 및 센서 정보와 시스템 외적 변수인 DEM 오차, 대기 지연 등에 영향을 받는다. 이러한 변수들이 현재 운용 중인 다목적실용위성 5호와 개발 중인 다목적실용위성 6호의 영상 내 기하 위치정확도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 유사한 제원을 지닌 TerraSAR-X 영상을 이용하여 연구를 수행하였다. 오차 분석을 위해 경사거리 방정식과 도플러 방정식을 이용하여 시뮬레이션 데이터를 생성하였으며, 위성 궤도 변수, 센서 변수, 시스템 외적 변수에 대한 오차를 지상 좌표와 영상 좌표 간 관계식에 반영하여 해당 변수들에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 오차 분석을 통해 저궤도 위성의 위치 및 속도 정보로 인한 영상 내 오차는 이중주파수 GPS 데이터 이용에 따라 20cm 내외로 크지 않음이 확인되었다. 따라서 센서관련 변수들이 위치정확도에 영향을 줄 수 있으며, 특히 센서 내 전자적 시간 지연은 경사거리 방향의 정확도에 영향을 크게 미쳐 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단되었다. 시스템 변수 외에도 DEM 정확도에 의한 오차로 인해 산지지역에서 영상 Geocoding 시 오차가 20~30m까지 크게 발생하고, 대기 지연 현상에 의해 오차는 입사각에 따라 5m까지 발생할 수 있어 영상 활용 시 이에 대한 고려가 필요함이 확인되었다.
SAR 위성 영상의 기하 위치정확도는 크게 시스템 내적 변수인 위성 궤도 및 센서 정보와 시스템 외적 변수인 DEM 오차, 대기 지연 등에 영향을 받는다. 이러한 변수들이 현재 운용 중인 다목적실용위성 5호와 개발 중인 다목적실용위성 6호의 영상 내 기하 위치정확도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 유사한 제원을 지닌 TerraSAR-X 영상을 이용하여 연구를 수행하였다. 오차 분석을 위해 경사거리 방정식과 도플러 방정식을 이용하여 시뮬레이션 데이터를 생성하였으며, 위성 궤도 변수, 센서 변수, 시스템 외적 변수에 대한 오차를 지상 좌표와 영상 좌표 간 관계식에 반영하여 해당 변수들에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 오차 분석을 통해 저궤도 위성의 위치 및 속도 정보로 인한 영상 내 오차는 이중주파수 GPS 데이터 이용에 따라 20cm 내외로 크지 않음이 확인되었다. 따라서 센서관련 변수들이 위치정확도에 영향을 줄 수 있으며, 특히 센서 내 전자적 시간 지연은 경사거리 방향의 정확도에 영향을 크게 미쳐 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단되었다. 시스템 변수 외에도 DEM 정확도에 의한 오차로 인해 산지지역에서 영상 Geocoding 시 오차가 20~30m까지 크게 발생하고, 대기 지연 현상에 의해 오차는 입사각에 따라 5m까지 발생할 수 있어 영상 활용 시 이에 대한 고려가 필요함이 확인되었다.
The geolocation accuracy of SAR satellite imagery is affected by orbit and sensor information and external variables such as DEM accuracy and atmospheric delay. To predict geolocation accuracy of KOMPSAT-5 and KOMPSAT-6, this paper uses TerraSAR-X imagery which has similar spec. Simulation data for ...
The geolocation accuracy of SAR satellite imagery is affected by orbit and sensor information and external variables such as DEM accuracy and atmospheric delay. To predict geolocation accuracy of KOMPSAT-5 and KOMPSAT-6, this paper uses TerraSAR-X imagery which has similar spec. Simulation data for sensitivity analysis are generated using range equation and doppler equation with several key error sources. As a result of simulation analysis, the effect of sensor information error is larger than orbit information error. Especially, onboard electronic delay needs to be monitored periodically because this error affects geolocation accuracy of slant range direction by 30m. Additionally, DEM accuracy causes geolocation error by 20~30m in mountainous area and atmospheric delay can occur by 5m in response to atmospheric condition and incidence angle.
The geolocation accuracy of SAR satellite imagery is affected by orbit and sensor information and external variables such as DEM accuracy and atmospheric delay. To predict geolocation accuracy of KOMPSAT-5 and KOMPSAT-6, this paper uses TerraSAR-X imagery which has similar spec. Simulation data for sensitivity analysis are generated using range equation and doppler equation with several key error sources. As a result of simulation analysis, the effect of sensor information error is larger than orbit information error. Especially, onboard electronic delay needs to be monitored periodically because this error affects geolocation accuracy of slant range direction by 30m. Additionally, DEM accuracy causes geolocation error by 20~30m in mountainous area and atmospheric delay can occur by 5m in response to atmospheric condition and incidence angle.
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문제 정의
본 연구에서는 다목적실용위성 5호의 위치정확도 검보정 및 6호의 설계를 위해 기존 SAR 위성 위치정확도 관련 연구결과들을 바탕으로 높은 해상도와 위치정확도를 지닌 TerraSAR-X 영상을 이용하여 분석을 수행하였다. 실제 영상 제원을 통해 가상의 오차가 포함된 시뮬레이션 영상을 생성하여 각 중요변수에 대한 민감도 분석을 수행한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
제안 방법
, 1991, Frey et al., 2004), SAR 영상 기하모델에 따라 기하 위치 정확도 관련 중요변수를 크게 1) 위성 궤도 관련 변수 2) 센서 관련 변수 3) 시스템 외적 변수로 구분하여 분석을 실시하였다. SAR 영상의 기하 위치정확도에 영향을 미칠 것으로 예상되는 10가지 변수들은 Table 1와 같이 요약할 수 있다.
TerraSAR-X의 위성 궤도 및 센서 제원들과 대상물 지상좌표에 대한 영상 좌표 간 관계식을 통해 시뮬레이션 데이터를 생성하고, 기존 연구결과를 바탕으로 중요변수에 대한 위치 정확도의 민감도 분석을 실시하여 각각 변수가 미치는 영향과 이들 변수가 복합적으로 작용하였을 때 생기는 위치정확도 오차를 추정하였다.
이에 본 연구에서는 가상의 오차요소들이 포함된 시뮬레이션 데이터 생성을 통해서 다목적실용위성 5호, 6호에 나타날 수 있는 오차에 대한 분석을 수행하였다. 다목적실용위성 5호의 제원이 주어지지 않은 관계로 유사한 특징과 정확도를 가진 TerraSAR-X의 제원을 활용하여 다목적실용위성 5호의 위치정확도를 추정하였다. TerraSAR-X는 X-band 센서를 탑재하였으며, 평균촬영고도 514 km, 촬영 해상도는 약 1m, 3m, 16m로, 평균촬영고도 550 km, 촬영 해상도 약 1m, 3m, 20m의 다목적실용위성과 유사한 제원을 지닌다(DLR, 2008; Lee et al.
중요 변수들의 복합적인 영향을 분석하기 위해 랜덤 오차 시뮬레이션 데이터를 생성하여 분석을 실시하였다. 시뮬레이션 데이터 생성을 위해 각 변수의 랜덤오차는 1 표준편차 값으로 가정하여 오차를 부여하였으며, 일정 방향성을 지닌 신호 샘플링 정확도, 전자적 시간 지연, 대기 지연, 기준 좌표계 변동으로 인한 오차에는 해당 편위량을 부여하였다. 중요변수의 복합적 오차를 반영한 5천개의 랜덤 데이터를 샘플링하여 평균과 표준편차를 분석하는 방법으로 중요변수 오차에 의한 영상 좌표의 정확도 및 정밀도를 분석하였다.
실제 SAR 영상 제품에서 제공하는 헤더정보로부터 결정되는 위치정확도를 확인하기 위하여, 대전지역의 TerraSAR-X 영상으로부터 15점의 지상기준점을 추출하여 위치정확도를 확인하였다. 항공영상을 통하여 지상기준점의 수평 위치를 추출하고, 해당 위치의 고도는 1:5000 수치지도를 이용하여 추출하였다.
본 연구에서는 다목적실용위성 5호의 위치정확도 검보정 및 6호의 설계를 위해 기존 SAR 위성 위치정확도 관련 연구결과들을 바탕으로 높은 해상도와 위치정확도를 지닌 TerraSAR-X 영상을 이용하여 분석을 수행하였다. 실제 영상 제원을 통해 가상의 오차가 포함된 시뮬레이션 영상을 생성하여 각 중요변수에 대한 민감도 분석을 수행한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
위성 궤도의 위치 및 속도 오차에 대한 위치정확도에 영향 분석을 위해 다른 변수들에는 오차가 없음을 가정하고 위성 위치와 속도의 X, Y, Z 방향에 오차를 설정하여 시뮬레이션 데이터를 생성하였다. 각 영상에서 행과 열 방향의 좌표 오차를 산출한 결과 각 방향의 오차에 따라 영상 좌표 오차는 선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
항공영상을 통하여 지상기준점의 수평 위치를 추출하고, 해당 위치의 고도는 1:5000 수치지도를 이용하여 추출하였다. 위성의 위치 및 속도 정보를 영상의 헤더파일로부터 추출하여 위성 궤도를 모델링하였으며, 위성 센서 정보 및 지상기준점의 지상좌표로부터 영상 좌표를 결정하였다. 그 결과, 열 방향 방향에서 평균 17∼18 픽셀의 오차를 보였으며, 행 방향에서 평균 0.
, 2010). 이에 DEM 오차에 따른 영상 내 오차 시뮬레이션 데이터 생성을 위해 실제 DEM 데이터에 랜덤 오차를 부여하여 분석을 수행하였다. Figure 4는 분석에 사용한 DEM 데이터(좌: 산지, 우: 평지)이며, Table 3는 그 결과이다.
이에 본 연구에서는 가상의 오차요소들이 포함된 시뮬레이션 데이터 생성을 통해서 다목적실용위성 5호, 6호에 나타날 수 있는 오차에 대한 분석을 수행하였다. 다목적실용위성 5호의 제원이 주어지지 않은 관계로 유사한 특징과 정확도를 가진 TerraSAR-X의 제원을 활용하여 다목적실용위성 5호의 위치정확도를 추정하였다.
중요 변수들의 복합적인 영향을 분석하기 위해 랜덤 오차 시뮬레이션 데이터를 생성하여 분석을 실시하였다. 시뮬레이션 데이터 생성을 위해 각 변수의 랜덤오차는 1 표준편차 값으로 가정하여 오차를 부여하였으며, 일정 방향성을 지닌 신호 샘플링 정확도, 전자적 시간 지연, 대기 지연, 기준 좌표계 변동으로 인한 오차에는 해당 편위량을 부여하였다.
시뮬레이션 데이터 생성을 위해 각 변수의 랜덤오차는 1 표준편차 값으로 가정하여 오차를 부여하였으며, 일정 방향성을 지닌 신호 샘플링 정확도, 전자적 시간 지연, 대기 지연, 기준 좌표계 변동으로 인한 오차에는 해당 편위량을 부여하였다. 중요변수의 복합적 오차를 반영한 5천개의 랜덤 데이터를 샘플링하여 평균과 표준편차를 분석하는 방법으로 중요변수 오차에 의한 영상 좌표의 정확도 및 정밀도를 분석하였다. 분석에 반영한 오차는 Table 4와 같다.
실제 SAR 영상 제품에서 제공하는 헤더정보로부터 결정되는 위치정확도를 확인하기 위하여, 대전지역의 TerraSAR-X 영상으로부터 15점의 지상기준점을 추출하여 위치정확도를 확인하였다. 항공영상을 통하여 지상기준점의 수평 위치를 추출하고, 해당 위치의 고도는 1:5000 수치지도를 이용하여 추출하였다. 위성의 위치 및 속도 정보를 영상의 헤더파일로부터 추출하여 위성 궤도를 모델링하였으며, 위성 센서 정보 및 지상기준점의 지상좌표로부터 영상 좌표를 결정하였다.
대상 데이터
다. 사용된 영상은 HS(High resolution Spotlight) 모드로 촬영된 SSC(Single look Slant range Complex) 데이터로 위성진행 방향 0.85m, 경사거리 방향 0.91m의 높은 공간해상도를 지닌다. Table 2는 사용된 영상의 제원 정보이다.
성능/효과
1) 위성 궤도 정보 정확도는 이중주파수 GPS 신호 사용 시 20cm 이내 수준의 위치정확도를 확보할 수 있는 반면 SAR 센서의 전자적 시간지연에 의한 오차는 수십 m까지 오차를 발생시킬 수 있어 다목적실용위성 5호 운영에도 센서에 대한 주기적인 모니터링이 필요함을 알 수 있었다.
2) 시스템 오차 외에도 대기효과와 지형효과에 의한 오차가 크게 나타나 효과적인 영상 활용과 정확한 시스템 검보정을 위해서는 이를 제거할 필요성이 있음을 확인하였다.
3) 위성 궤도, 센서 오차, 대기오차, DEM 오차 이외에도 기타 영향 요인들이 SAR 영상의 정확도에 영향을 주기 때문에 mm단위의 보다 정확한 다목적실용위성 5호의 시스템 검보정을 위해서는 이에 대한 효과를 제거할 필요성이 있음을 확인하였다.
위성 궤도의 위치 및 속도 오차에 대한 위치정확도에 영향 분석을 위해 다른 변수들에는 오차가 없음을 가정하고 위성 위치와 속도의 X, Y, Z 방향에 오차를 설정하여 시뮬레이션 데이터를 생성하였다. 각 영상에서 행과 열 방향의 좌표 오차를 산출한 결과 각 방향의 오차에 따라 영상 좌표 오차는 선형적으로 증가하는 경향을 보였다. Figure 2, 3는 위성의 위치 및 속도 오차로 인한 민감도 분석 결과이다.
계산 결과 지구 조석으로 인한 지각의 움직임에 따라 영상 내 오차가 위성 진행 방향 및 경사거리 방향으로 약 20cm까지 나타났다. Figure 5은 지각의 움직임에 의한 오차에 따른 민감도 분석 결과이다.
그 결과, 열 방향 방향에서 평균 17∼18 픽셀의 오차를 보였으며, 행 방향에서 평균 0.5의 픽셀 오차가 존재했다.
또한 산지 지역은 약 55∼408m의 고도 분포를 보였으며, 이에 31∼33m의 DEM 오차가 발생하였을 때 평균 24.779m의 오차를 보였다.
3cm로 나타났다. 또한 속도오차로 인한 영향은 열 방향으로 거의 나타나지 않았으며, 행 방향으로 0.02cm/s의 속도 오차에 대해 최대 1.5cm 오차가 나타났다.
080m의 오차로 경사거리 방향으로 큰 오차가 발생하였다. 또한 펄스 반복 주파수 오차 1Hz 발생 시 위성 진행방향으로 0.535m, 거리방향 샘플링 주파수 오차 10kHz 발생 시 경사거리 방향으로 0.309m의 영상 내 오차가 발생하는 것을 확인할 수 있었다.
분석 결과 영상 내 오차는 위성 진행방향, 경사거리 방향으로 각각 평균 –0.152m, -34.886m로 주로 전자적 시간 지연과 대기 지연 효과로 인해 경사거리 방향에서 영상 내 오차가 발생할 것으로 나타났으며, 표준편차는 0.243m, 1.141m로 나타났다.
신호 샘플링 정확도 분석을 위해 영상 촬영 시간에 임의의 오차를 부여하여 분석을 수행한 결과 10μsec에서는 0.071m, 30μsec에서는 0.212m의 오차가 발생하는 것을 확인할 수 있었다.
212m의 오차가 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 전자적 시간 지연에 대한 분석을 위해 경사거리 방향의 신호 전파 시간에 오차를 부여한 결과 1nsec의 지연량에 대해서는 0.140m의 작은 오차를 보였지만, 지연량이 200nsec까지 증가하였을 때는 28.080m의 오차로 경사거리 방향으로 큰 오차가 발생하였다. 또한 펄스 반복 주파수 오차 1Hz 발생 시 위성 진행방향으로 0.
평지는 약 35∼56m의 고도분포를 보였으며, 이에 8∼10m의 DEM 오차가 발생하였을 때 평균 6.963m의 오차를 보였다.
후속연구
향후에는 본 연구를 기반으로 최근 발사된 다목적실용위성 5호의 실제 영상 내 기하 위치 정확도 오차를 분석하고 이를 통해 다목적실용위성 5호의 시스템 검보정을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
SAR 영상이란?
SAR 영상은 위성에 탑재된 센서에서 방출된 신호가 지각면의 대상물에 반사되어 돌아오는 신호의 세기와 돌아오는데 걸린 시간으로부터 관측된 거리를 이용하여 생성된다. SAR 영상의 기하정확도에 영향을 미치는 변수들은 위성 궤도와 센서의 불안정성, 지형효과, 대기효과 등이 있으며(Curlander et al.
다목적실용위성 5호의 목적은?
최근 X-Band SAR 센서를 탑재한 다목적실용위성 5호가 발사되어, 전천후의 국토 관리, 재난 감시 등에 활용될 예정이다. 영상의 효과적인 활용과 광학 위성, 항공사진 등 다양한 데이터와의 융합을 위해서는 사용자들이 요구하는 기하정확도 (Geolocation accuracy) 품질 확보가 중요하다.
시스템 외적 변수의 오차 범위는 어떻게 되는가?
따라서 센서관련 변수들이 위치정확도에 영향을 줄 수 있으며, 특히 센서 내 전자적 시간 지연은 경사거리 방향의 정확도에 영향을 크게 미쳐 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단되었다. 시스템 변수 외에도 DEM 정확도에 의한 오차로 인해 산지지역에서 영상 Geocoding 시 오차가 20~30m까지 크게 발생하고, 대기 지연 현상에 의해 오차는 입사각에 따라 5m까지 발생할 수 있어 영상 활용 시 이에 대한 고려가 필요함이 확인되었다.
참고문헌 (21)
Ager, T. P. and Bresnahan, P. C. (2009) Geometric precision in space radar imaging: result from TerraSAR-X, ASPRS 2009 Annual Conference, Baltimore, Maryland, March 9-13.
Balss, U., Eineder, M., Fritz, T., Breit, H. and Minet, C. (2011) Techniques for high accuracy relative and absolute localization of TerraSAR-X / TanDEM-X data, Geoscience and Remote Sensing Symposium 2011 IEEE International, pp. 2464-2467.
Balss, U., Gisinger, C., Cong, X.Y, Eineder, M. and Brcic, R. (2013) Precise 2-d and 3-d ground target localization with TerraSAR-X, International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISPRS Hannover Workshop 2013, Volume XL-1/ W1.
Choi, Byung Kyu (2009) Development of a Regional Ionosphere Model for Improving Geodetic Performance in the Middle Range Baseline, Ph.D. dissertation, Chungnam National University, Korea, p. 143. (in Korean with English abstract)
Curlandar, J. C. and McDonough, R. N.(1991) Synthetic Aperture Radar, System and Signal Processing, New York, John Wiley & Sons, pp. 372-387.
Eineder, M., Minet, C., Steigenberger, P., Cong, X. Y. and Fritz, T. (2011) Imaging Geodesy-Toward Centimeter Level Ranging Accuracy With TerraSAR-X. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49 (2), pp. 661-671.
Frei, O., Meier, E., Nuesch, D., and Roth, A. (2004) Geometric error budget analysis for TerraSAR-X. Proceedings of EUSAR 2004, Ulm, Germany.
Hwang, Yoo La, Lee, Byoung Sun, Kim, Jae Hoon, Yoon, Jae Cheol (2009) Precise Orbit Determination of LEO Satellite Using Dual-Frequency GPS Data, Journal of the Korean society for space sciences, Vol. 26, No. 2, pp. 229-236. (in Korean with English abstract)
Jung, Kwang Ho, Lee, Hung Kyu (2011) A Study on Continuous Management Strategy or Published Coordinates of National Geodetic Control Points using GPS Network Adjustment, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 29, No. 4, pp. 367-380. (in Korean with English abstract)
Jeong, Soo, Sohn, Hong Gyoo, Yeu, Bock Mo (1997) Rigorous Geocoding of Radarsat Satellite SAR Data, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 17, No. 3, pp. 239-247. (in Korean with English abstract)
Kang, Kyung Ho, Kim, Chang Jae, Sohn, Hong Gyoo, Lee, Won Hee (2010) Accuracy Evaluation of ASTER DEM, SRTM DEM using Digital Topographic Map, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 28, No. 1, pp. 168-178. (in Korean with English abstract)
Lee, S. R., Kim, J. H., Yoon, J. C. (2012) Development of KOMPSAT-5 System, Proc. of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences Conference, 2012. 11, pp. 846-850. (in Korean with English abstract)
Liu, H, Zhao, Z and Jezek, K.C. (2004) orrection of Positional Errors and Geometric Distortions in Topographic Maps and DEMs Using a Rigorous SAR Simulation Technique, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 70, No. 9, pp. 1031-1042.
Schubert, A., Jehle, M., Small, D. and Meier, E. (2011) Mitigation of Atmosphere Perturbations and Solid Earth Movements in a TerraSAR-X Time-Series, Journal of Geodesy, Volume 86, Issue 4, pp. 257-270.
Schrank, D., Schwerdt, M., Gonzalez, J. H., Bachmann, M., Doring, B., Ramon, N. T. and Antony, J. W. (2011) In-Orbit Calibration of Both TanDEM-X Satellites. Cal, 63, 600.
Schreier, G, 1993. SAR Geocoding: Data and Systems, Wichmann, pp. 160-163.
Sohn, Hong Gyoo, Song, Yeong Sun, Kim Gi Hong, Bang, Soo Nam (2004) A Rigorous Geometric Rectification of RADARSAT SAR Imagery Using a Single Control Point, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, Vol. 24, No. 1, pp. 107-115. (in Korean with English abstract)
Song, Yeong Sun (2010) A Study on Geometric Correction Method for RADARSAT-1 SAR Satellite Images Acquired by Same Satellite Orbit, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 28, No. 6, pp. 605-612. (in Korean with English abstract)
Yoon, Y., Eineder, M., Yague-Martinez, N. and Montenbruck, O. (2009) TerraSAR-X precise trajectory estimation and quality assessment, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 47, No. 6, pp. 1859-1868.
Yun, Hong Sic, Lee, Dong Ha (2003) Determination of Ocean Tidal Loading Components at GPS Permanent Stations, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 21, No. 4, pp. 317-322. (in Korean with English abstract)
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