다목적실용위성 2호(이하 KOMPSAT-2)는 고해상도 1.0m 흑백영상을 촬영할 수 있는 PAN 카메라와 4.0m 다중파장대의 칼라 영상을 수집할 수 있는 멀티스펙스럴 카메라를 탑재하고 있다. 이를 통하여 취득한 위성영상은 국토관리, 농업, 환경, 해양감시 및 GIS등의 광범위한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 KOMPSAT-2 자료를 이용하여 지상좌표를 해석하는 방법과 해석된 지상좌표의 위치정확도를 KOMPSAT-2 시스템 요구사항인 위치정확도를 만족시키기 위해 현재 적용되고 있는 위치정확도 보정계수 산출절차를 정의하는 것을 목적으로 한다.
다목적실용위성 2호(이하 KOMPSAT-2)는 고해상도 1.0m 흑백영상을 촬영할 수 있는 PAN 카메라와 4.0m 다중파장대의 칼라 영상을 수집할 수 있는 멀티스펙스럴 카메라를 탑재하고 있다. 이를 통하여 취득한 위성영상은 국토관리, 농업, 환경, 해양감시 및 GIS등의 광범위한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 KOMPSAT-2 자료를 이용하여 지상좌표를 해석하는 방법과 해석된 지상좌표의 위치정확도를 KOMPSAT-2 시스템 요구사항인 위치정확도를 만족시키기 위해 현재 적용되고 있는 위치정확도 보정계수 산출절차를 정의하는 것을 목적으로 한다.
The KOrea Multi-Purpose SATellite-2 (KOMPSAT-2) is to provide 1.0 m Ground Sample Distance (GSD) panchromatic image and 4.0 m GSD multi-spectral image data for various applications. The KOMPSAT-2 system performs mission applications in the field of earth observations, covering land, sea, coastal zon...
The KOrea Multi-Purpose SATellite-2 (KOMPSAT-2) is to provide 1.0 m Ground Sample Distance (GSD) panchromatic image and 4.0 m GSD multi-spectral image data for various applications. The KOMPSAT-2 system performs mission applications in the field of earth observations, covering land, sea, coastal zones, and Geographic Information Systems (GIS). The purpose of this document is to compute ground coordinate using satellite position, velocity and attitude data in KOMPSAT-2 and document for work-flow of location accuracy correction in KOMPSAT-2.
The KOrea Multi-Purpose SATellite-2 (KOMPSAT-2) is to provide 1.0 m Ground Sample Distance (GSD) panchromatic image and 4.0 m GSD multi-spectral image data for various applications. The KOMPSAT-2 system performs mission applications in the field of earth observations, covering land, sea, coastal zones, and Geographic Information Systems (GIS). The purpose of this document is to compute ground coordinate using satellite position, velocity and attitude data in KOMPSAT-2 and document for work-flow of location accuracy correction in KOMPSAT-2.
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문제 정의
본 연구는 KOMPSAT-2 자료를 이용하여 지상 좌표를 해석하는 방법과 해석된 지상좌표의 위치 정확도를 KOMPSAT-2 시스템 요구사항인 위치 정확도를 만족시키기 위해 현재 적용되고 있는 위치정확도 보정계수 산출절차를 정의하는 것을 목적으로 한다.
본 연구에서는 KOMPSAT-2 자료를 이용하여 지상좌표를 해석하는 방법과 해석된 지상좌표의 위치정확도를 KOMPSAT-2 시스템 요구사항에 충족시키기 위해 현재 적용되고 있는 위치정확도보정계수 산출절차 및 정확도를 나타내었다. 그 결과 사용된 데이터의 위치정확도는 KOMPSAT-2의 요구사항인 80m(CE90)을 만족하고 있음을 알 수 있다.
제안 방법
KOMPSAT-2 GPS센서의 위치정확도는 3m CE90으로 위성 위치정확도에 미치는 영향은 거의 존재하지 않을 것으로 판단되므로, 위치보정계수는 각 4개의 변수에서 대하여 roll, pitch, yaw의 위성 자세보정 계수 결정을 통하여 보정 하였다. 위성 자세보정 계수 결정에 있어서 기본 다항식은 다음과 같다.
KOMPSAT-2 위치보정계수 결정은 “2장 KOMPSAT-2 Sensor Model"에서 언급한 지상좌표에서 영상좌표를 계산하는 주변환식을 기반으로 결정하였으며, 최종 위치정확도는 영상좌표에서 지상좌표를 계산하는 역변환식을 통해서 확인 하였다.
KOMPSAT-2의 위치정확도 보정계수는 앞 절에서 언급하였듯이, 영상 경사촬영각(Roll tilting angle), 위도(Latitude), Temporal의 3개의 기본 변수에 Real-time의 경우에는 X-Band의 Azimuth 와 Elevation 구동각으로 매개변수를 결정하였다.
따라서, 본 연구에서는 지상표고 특성을 보정하여 위치정확도 결정하였으며, 이때 사용된 지상표고는 전 세계적으로 90m 해상도로 제공되는 SRTM 수치표고모델을 적용하였다. SRTM의 표고는 해수면으로부터 표고값이므로 이를 타원체 표고 모델로 변환하여 사용하였다.
결정된 위치보정변수를 바탕으로 위치정확도를 확인하기 위해 그림 5와 같이 전 세계를 대상으로 촬영된 영상을 이용하여 정확도를 평가하였다.
따라서 두 방식의 위치정확도 보정매개변수로는 Playback 방식에서는 영상 경사 촬영각(Roll tilting angle), 위도(Latitude), Temporal이 있으며, Realtime 방식에서는 Playback의 방식에서 적용된 경사촬영각, 위도, Temporal 변수 외에 위성 X-Band의 Azimuth와 Elevation의 구동 속도 결정한 TPF 변수를 추가하여 보정계수를 결정하였다.
이들 총 36개의 변수를 하나의 관측방정식으로 구성하여 최소제곱법으로 해석할 경우 각 변수간 상관성이 매우 커서 해가구해지지 않는다. 따라서 본 연구에는 앞 절에서 언급하였듯이 각각 변수별로 순차적으로 해석하였다.1,2,7)
따라서, 본 연구에서는 지상표고 특성을 보정하여 위치정확도 결정하였으며, 이때 사용된 지상표고는 전 세계적으로 90m 해상도로 제공되는 SRTM 수치표고모델을 적용하였다. SRTM의 표고는 해수면으로부터 표고값이므로 이를 타원체 표고 모델로 변환하여 사용하였다.
KOMPSAT-2 보정 매개변수는 4개의 보정변수를 기반으로 roll, pitch, yaw의 총 36개의 계수 값을 가진다. 이들 각 변수는 상관성이 크게 발생하므로, 각 변수별로 독립적으로 매개변수 행렬을 구성하여 계수를 결정한 후, 순차적으로 보 정계수를 결정하였다.
대상 데이터
위치정확도 특성 확인을 위해 사용된 영상데이터는 2012년 1월부터 2012년 8월까지 획득된 총 200여장의 KOMPSAT-2 영상으로 매월 사용된 영상의 수는 20 ~ 30장 정도이다.
지상기준점의 평면좌표는 현재 KOMPSAT-2위치정확도 평가를 위해 구입한 해외 고해상도 정사영상과 구글어스 자료를 사용하였다. 구입된고해상도 정사영상의 기하정확도는 약 10m 정도이며, 구글어스 자료는 25~35m의 정확도를 가지고 있다.
이론/모형
기준점은 주로 영상과 지상기준점이 명확히 확인이 되는 도로교차점을 영상 전역에 균등하게 분포되도록 선정하였다. 표고에 대한 영향을 보정 하기 위해서 앞 절에서 언급하였듯이 SRTM 정보를 이용하였으며, 표고 보정은 Ray-Following 기법을 적용하여 보정하였다.
성능/효과
본 연구에서는 KOMPSAT-2 자료를 이용하여 지상좌표를 해석하는 방법과 해석된 지상좌표의 위치정확도를 KOMPSAT-2 시스템 요구사항에 충족시키기 위해 현재 적용되고 있는 위치정확도보정계수 산출절차 및 정확도를 나타내었다. 그 결과 사용된 데이터의 위치정확도는 KOMPSAT-2의 요구사항인 80m(CE90)을 만족하고 있음을 알 수 있다.
후속연구
이러한 보정계수의 주기적인 갱신은 초기 KOMPSAT-2 기하 검보정 단계에서 센서간 오정렬 오차가 명확히 규명되지 않았기 때문이다. 또한 이러한 오차가 시간이 경과함에 따라서 누적 되어 오차의 증가 등 다양한 원인이 존재하며, 이러한 센서간 오정렬 오차를 보정하는 단계가 필요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
위치정확도 보정계수 산출 단계 중 분석단계는 무엇인가
먼저 분석단계에서는 위성의 위치정확도 매개 변수를 결정하는 단계이다. KOMPSAT-2 위성은 위성상태 모니터링, 위성자세제어, 기하학적 정보 등을 얻기 위한 Star tracker, Gyro, Earth sensor GPS 등의 다양한 센서를 탑재하고 있으며, 이들 보조센서들은 위성 기동특성 및 위치정확도에 영향을 주는 각종 외부영향 등을 측정하고 있다.
검보정 작업이란 무엇인가
검보정 작업이란 위성이 발사된 후, 각종 센서들로부터 측정된 인공위성 및 영상자료로부터 위성상태를 직 간접적으로 추정하고, 추정된 정보를 통해 가능한 범위 내에서 인공위성 및 영상자료의 품질을 향상시킬 수 있는 요소를 인공위성에 명령을 통해 조정하는 작업이다. 또한 영상자료 처리과정을 최적화하여 최상의 위성 영상자료의 품질을 확보하는 작업이라고 할 수 있다.1)
KOMPSAT-2는 어떠한 센서를 가지고 있는가
우리나라는 2006년 7월 다목적실용위성 2호(이하 KOMPSAT-2)를 성공적으로 발사하였다. KOMPSAT-2는 지상해상도가 4m인 다중파장대 영상과 1m의 흑백영상을 취득할 수 있는 MSC 센서를 가지고 있으며, 인공위성자료로부터 지상 좌표를 해석하고, 위성을 제어하기 위하여 2개의 별관측 센서와 1개의 Gyro 센서를 가지고 있다.
참고문헌 (7)
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 Photogrammetry 1982, Attempt at Obtaining the Best Possible Accuracy in Bundle Block Adjustment, p 219 - 235
Davis, C. H., and X. Wang, 2001. Planimetric Accuracy of IKONOS 1-m Panchromatic Image Products, Proceedings of ASPRS Annual Convention 2001 (CD-ROM), 25-27 April, 2001, St. Louis, MO, American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Bethesda, Maryland.
Grodecki, J., 2001. IKONOS stereo feature extraction-RPC approach, Proceedings of ASPRS 2001, St.Louis, April 23-27, 2001.
Grodecki, J., Dial, G., 2003. Block adjustment of high-resolution satellite images described by rational functions, PE&RS,69(1),pp.59-69.
Grodecki, J., G. Dial, and J. Lutes, 2004. Mathematical model for 3D feature extraction from multiple satellite images described by RPCs, Proceedings of ASPRS 2004, Denver,May23-28,2004.
Gupta, R. and R. I. Hartley, 1997. Linear Pushbroom Cameras, IEEE Transactions on Pattern Analysis And Machine Intelligence, 19(9): 963-975.
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