2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다.
2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다.
Kompsat-3 is an optical high-resolution earth observation satellite launched in May 2012. In addition to its 0.7m spatial resolution, Kompsat-3 is capable of in-track stereo acquisition enabling quality Digital Elevation Model(DEM) generation. Typical DEM generation procedure requires accurate contr...
Kompsat-3 is an optical high-resolution earth observation satellite launched in May 2012. In addition to its 0.7m spatial resolution, Kompsat-3 is capable of in-track stereo acquisition enabling quality Digital Elevation Model(DEM) generation. Typical DEM generation procedure requires accurate control points well-distributed over the entire image region. But we often face difficult situations especially when the area of interests is oversea or inaccessible area. One solution to this is to use existing geospatial data even though they only cover a part of the image. This paper aimed to assess accuracy of DEM from Kompsat-3 with different scenarios including no control point, Rational Polynomial Coefficients(RPC) relative adjustment, and RPC adjustment with control points. Experiments were carried out for Kompsat-3 stereo data in USA. We used Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) and Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) as control points sources. The generated DEMs are compared to a LiDAR DEM for accuracy assessment. The test results showed that the relative RPC adjustment significantly improved DEM accuracy without any control point. And comparable DEM could be derived from single control point from DOQ and SRTM, showing 7 meters of mean elevation error.
Kompsat-3 is an optical high-resolution earth observation satellite launched in May 2012. In addition to its 0.7m spatial resolution, Kompsat-3 is capable of in-track stereo acquisition enabling quality Digital Elevation Model(DEM) generation. Typical DEM generation procedure requires accurate control points well-distributed over the entire image region. But we often face difficult situations especially when the area of interests is oversea or inaccessible area. One solution to this is to use existing geospatial data even though they only cover a part of the image. This paper aimed to assess accuracy of DEM from Kompsat-3 with different scenarios including no control point, Rational Polynomial Coefficients(RPC) relative adjustment, and RPC adjustment with control points. Experiments were carried out for Kompsat-3 stereo data in USA. We used Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) and Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) as control points sources. The generated DEMs are compared to a LiDAR DEM for accuracy assessment. The test results showed that the relative RPC adjustment significantly improved DEM accuracy without any control point. And comparable DEM could be derived from single control point from DOQ and SRTM, showing 7 meters of mean elevation error.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서 본 연구에서는 미국지역에 대해 획득된 아리랑 3호 스테레오 영상과 RPC를 이용하여 스테레오 매칭을 통해 DEM을 구축하고 이를 LiDAR 데이터와의 비교를 통해 획득 가능한 정확도를 분석해 보았다. 이 때 기준점의 확보 유무가 상황에 따라 다를 수 있으므로, 무기준점, 상대표정, 최소 기준점 등 여러 경우에 따라 DEM을 생성하고 그 정확도를 비교 분석 하였다.
단일 패스에서 스테레오 영상이 취득 가능하도록 설계된 아리랑 3호는 기존의 아리랑 2호에 비해 보다 고품질의 DEM 추출이 가능하다. 따라서, 본 연구에서는 해외 지역 또는 비 접근지역을 포함하는 대상지의 경우, 아리랑 3호 영상을 이용하여 DEM을 추출할 때 획득 가능한 정확도 및 품질을 평가해보았다. 무기준점, 상대 표정, 단일 기준점 등의 여러 경우 별로 RPC를 조정하여 DEM을 생성하고, LiDAR DEM 과의 비교를 통해 표고 정확도를 분석하였다.
가설 설정
4에 나타낸 하나의 점만을 기준점으로 선택하여 활용하였다. 이 때 기준점으로 사용된 점의 표고값은 LiDAR와 같은 정확한 DEM이 존재하지 않는다고 가정하고, 비교적 부정확하나 전 세계적으로 참조 표고 값으로 활용 가능한 SRTM에서 추출하였다. 단일 기준점만을 사용하므로 RPC 편위량만을 보정하였고, 조정 이후 나머지 20개의 검사점에 대해 정확도를 체크하였다.
제안 방법
DEM 생성을 위한 스테레오 매칭은 모든 픽셀에 대하여 자동으로 수행되었으며, 상관계수 매칭 시 상관계수가 0.8이상인 점만을 활용하여 최종 5m격자 간격의 DEM을 생성했다. 에피폴라 라인을 따라 매칭을 수행하였으며, 피라미드 영상을 기반으로 하여 저해상도에서 매칭된 점을 활용하여 x시 차를 최소화하였다.
이 때 기준점의 확보 유무가 상황에 따라 다를 수 있으므로, 무기준점, 상대표정, 최소 기준점 등 여러 경우에 따라 DEM을 생성하고 그 정확도를 비교 분석 하였다. 기준점은 USGS Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ)와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) 데이터 조합으로 획득하였으며, 생성된 DEM 정확도는 LiDAR DEM과의 비교를 통해 도출하였다.
다음으로는, 각각의 방법으로 생성된 DEM으로부터 음영 도를 제작하고 시각적인 평가를 수행하였다. Fig.
이 때 기준점으로 사용된 점의 표고값은 LiDAR와 같은 정확한 DEM이 존재하지 않는다고 가정하고, 비교적 부정확하나 전 세계적으로 참조 표고 값으로 활용 가능한 SRTM에서 추출하였다. 단일 기준점만을 사용하므로 RPC 편위량만을 보정하였고, 조정 이후 나머지 20개의 검사점에 대해 정확도를 체크하였다. 그 결과 경위도 및 표고 방향으로 3.
국내에서는 Lee and Ahn(2006)이 IKONOS 영상을 활용하여 DEM을 추출하였다. 대상지에 GPS 수신기를 이용하여 지상기준점을 다수 추출하고 이를 바탕으로 위성의 외부표정요소를 계산하여 스테레오 매칭하는 방법을 사용하였으며 DEM의 정확도는 상용 소프트웨어와의 비교로 제시하였다. 아리랑 2호 스테레오 영상을 이용하여 DEM을 추출한 연구 사례도 다수 있다.
두 번째로 26개의 공액점을 활용하여 상대표정으로 A0,A1,A2와 B0,B1,B2의 6개의 파라미터를 추정하였고 보정된 RPC를 생성해 내었다. 상대표정 시 공액점의 지상좌표는 원 RPC에 의해 계산된 값으로 고정하고, 원 RPC에 의해 계산 되는 영상 좌표값을 취득된 공액점 위치로 보정하기 위한 파라미터를 예측하였다.
마지막으로 21개의 점 중에서 14개의 점을 기준점으로 선정하여 높이값을 SRTM에서 추출하였고, Affine 변환을 통해 RPC를 보정하였다. DOQ와 LiDAR조합으로 추출된 7개의 검사점에 대한 지상 오차는 경위도, 표고 각각 2.
따라서, 본 연구에서는 해외 지역 또는 비 접근지역을 포함하는 대상지의 경우, 아리랑 3호 영상을 이용하여 DEM을 추출할 때 획득 가능한 정확도 및 품질을 평가해보았다. 무기준점, 상대 표정, 단일 기준점 등의 여러 경우 별로 RPC를 조정하여 DEM을 생성하고, LiDAR DEM 과의 비교를 통해 표고 정확도를 분석하였다. 실험 결과 무 기준점의 경우 상대표정을 통해 종시차를 최소화하여 매칭 과정에서의 오류를 줄여주는 것이 효과가 있었다.
본 장에서는 앞장에서 생성된 여러 경우의 RPC별로 DEM을 생성하고 그 정확도를 LiDAR DEM과의 비교를 통해 분석해보았다. 각각의 실험은 Fig.
이 때 편의를 위해 아래와 같이 경우별로 코드를 부여하였다. 부가적으로 참고를 위해 앞서 마지막으로 사용된 14개의 기준점의 표고값을 LiDAR 데이터에서 추출하여 보정한 RPC로 DEM을 생성하였으며, 이를 CASE-0로 코드 부여하였다.
3333px;">1,B2의 6개의 파라미터를 추정하였고 보정된 RPC를 생성해 내었다. 상대표정 시 공액점의 지상좌표는 원 RPC에 의해 계산된 값으로 고정하고, 원 RPC에 의해 계산 되는 영상 좌표값을 취득된 공액점 위치로 보정하기 위한 파라미터를 예측하였다. 이렇게 생성된 RPC의 지상 정확도 또한 21개의 검사점을 활용하여 평가해보았으며, 경위도 방향 및 표고방향으로 각각 약 31.
8이상인 점만을 활용하여 최종 5m격자 간격의 DEM을 생성했다. 에피폴라 라인을 따라 매칭을 수행하였으며, 피라미드 영상을 기반으로 하여 저해상도에서 매칭된 점을 활용하여 x시 차를 최소화하였다.
따라서 본 연구에서는 미국지역에 대해 획득된 아리랑 3호 스테레오 영상과 RPC를 이용하여 스테레오 매칭을 통해 DEM을 구축하고 이를 LiDAR 데이터와의 비교를 통해 획득 가능한 정확도를 분석해 보았다. 이 때 기준점의 확보 유무가 상황에 따라 다를 수 있으므로, 무기준점, 상대표정, 최소 기준점 등 여러 경우에 따라 DEM을 생성하고 그 정확도를 비교 분석 하였다. 기준점은 USGS Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ)와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) 데이터 조합으로 획득하였으며, 생성된 DEM 정확도는 LiDAR DEM과의 비교를 통해 도출하였다.
(1)을 바탕으로 여러 가지 경우에 따른 RPC정확도를 확인해보았으며 그 결과는 Table 4에 제시하였다. 첫 번째로 본 논문에서는 DOQ에서 추출된 21개의 기준점을 모두 검사점으로 활용하여 원 RPC의 지상 정확도를 확인해보았다. 검사점으로 활용하기 위해 기준점의 표고 정보는 LiDAR 데이터에서 추출하였다.
대상 데이터
기준점 및 검사점으로 활용하기 위해 미국 USGS으로부터 동일 지역 DOQ 영상을, 표고 데이터로는 SRTM을 확보하였다. 그리고 DEM 정확도 비교 분석을 위해 LiDAR 데이터 또한 확보하였다. 이와 관련한 데이터 스펙 및 그림은 Table 3 및 Fig.
기준점 및 검사점으로 활용하기 위해 미국 USGS으로부터 동일 지역 DOQ 영상을, 표고 데이터로는 SRTM을 확보하였다. 그리고 DEM 정확도 비교 분석을 위해 LiDAR 데이터 또한 확보하였다.
본 논문에서는 스테레오 매칭을 위해 영상과 함께 제공되는 RPC 정보를 이용하였다. 기준점이 존재하는 경우에는 그 정확도를 향상 시킬 수 있으며, 통상적으로 Eq.
약 10장 가량의 DOQ영상이 아리랑 3호 영상 한 장의 영역을 커버한다. 사용된 DOQ는 약 20년 전에 취득된 항공사진을 기반으로 1m급 정사영상을 만든 것으로서 평면 정확도가 RMSE로 약 1.3~3.8m이므로 아리랑3호 영상의 해상도인 0.7~0.8m를 기준으로 보았을 때 해상도나 정확도 면에서 만족스럽지 못하다 할 수 있다. 그러나 서론에서도 설명하였듯이 해외 지역, 특히 접근이 힘든 지역 등에서는 기존에 존재하는 공간 데이터를 활용해야 하는 경우가 종종 발생하므로 약 50m(CE90)에 이르는 아리랑 3호 영상의 위치 오차를 5m급 내로 보정하는데 활용 가치가 있다고 할 수 있다.
성능/효과
마지막으로 21개의 점 중에서 14개의 점을 기준점으로 선정하여 높이값을 SRTM에서 추출하였고, Affine 변환을 통해 RPC를 보정하였다. DOQ와 LiDAR조합으로 추출된 7개의 검사점에 대한 지상 오차는 경위도, 표고 각각 2.2m, 2.8m, 2.0m로 계산되었다. 이는 아리랑 3호 해상도를 기준으로 약 3~4픽셀 가량의 오차를 보이는 것으로서, 기준점 및 검사점이 DOQ, SRTM, 그리고 LiDAR에서 추출되어 각각의 데이터에 포함된 오차의 특성이 반영됨에 따른 것으로 판단된다.
단일 기준점만을 사용하므로 RPC 편위량만을 보정하였고, 조정 이후 나머지 20개의 검사점에 대해 정확도를 체크하였다. 그 결과 경위도 및 표고 방향으로 3.3m, 1.4m, 그리고 2.6m로 정확도가 향상됨을 관측하였다. 단일 기준점 선정 시 유의해야할 사항은 DOQ 및 아리랑3호 영상에서 공통적으로 잘 식별되는 점을 선택해야하며, 또한 저해상도이며 상대적으로 정확도가 낮은 SRTM을 표고값으로 활용함에 따라 편평하고 높이값의 변화가 없는 큰 건물이나 테니스 코트 등과 같이 SRTM의 표고값이 오차를 적게 가질 만한 곳을 선정하는 곳이 중요하다.
5m로서 무기준점의 경우와 비교하여 크게 향상된 것을 볼 수 있었다. 따라서 경제적인 단일 기준점만으로도 아리랑 3호 해상도의 약 10픽셀 크기에 해당하는 표고오차를 확보할 수 있음을 실험으로 확인할 수 있었다. 마지막으로 다수의 기준점을 활용한 경우(CASE-4) 에 생성한 DEM의 평균 정확도는 6.
실험 결과 무 기준점의 경우 상대표정을 통해 종시차를 최소화하여 매칭 과정에서의 오류를 줄여주는 것이 효과가 있었다. 또한, 오래된 데이터지만 수평위치 참조데이터로 DOQ, 표고 데이터로는 SRTM과 같이 활용 가능한 데이터가 있는 경우에는, 단일 기준점으로도 7m 가량의 DEM 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었다. 시각적인 평가를 통해서도 DEM품질을 평가해보았으며 DOQ와 SRTM에서 추출된 단일 기준점으로도 묘사력 있는 DEM이 생성 가능함을 알 수 있었으나, 보다 고품질의 표고 정보가 존재할 시 묘사력이 향상됨을 관찰할 수 있었다.
따라서 경제적인 단일 기준점만으로도 아리랑 3호 해상도의 약 10픽셀 크기에 해당하는 표고오차를 확보할 수 있음을 실험으로 확인할 수 있었다. 마지막으로 다수의 기준점을 활용한 경우(CASE-4) 에 생성한 DEM의 평균 정확도는 6.9m로서 참고용으로 제작한 CASE-0의 평균 정확도 6.3m에 근접하는 결과를 보였다. CASE-3에 비교하면 약 1픽셀크기 가량의 정확도 향상이 이루어졌다.
따라서 무기준점으로 DEM을 구축해야할 경우 공액점을 통해 상대 표정을 수행하는 것이 의미가 있다 하겠다. 세 번째로 단일 기준점으로 RPC 편위량을 보정(CASE-3)하고 생성한 DEM의 정확도는 평균 7.5m로서 무기준점의 경우와 비교하여 크게 향상된 것을 볼 수 있었다. 따라서 경제적인 단일 기준점만으로도 아리랑 3호 해상도의 약 10픽셀 크기에 해당하는 표고오차를 확보할 수 있음을 실험으로 확인할 수 있었다.
또한, 오래된 데이터지만 수평위치 참조데이터로 DOQ, 표고 데이터로는 SRTM과 같이 활용 가능한 데이터가 있는 경우에는, 단일 기준점으로도 7m 가량의 DEM 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었다. 시각적인 평가를 통해서도 DEM품질을 평가해보았으며 DOQ와 SRTM에서 추출된 단일 기준점으로도 묘사력 있는 DEM이 생성 가능함을 알 수 있었으나, 보다 고품질의 표고 정보가 존재할 시 묘사력이 향상됨을 관찰할 수 있었다.
무기준점, 상대 표정, 단일 기준점 등의 여러 경우 별로 RPC를 조정하여 DEM을 생성하고, LiDAR DEM 과의 비교를 통해 표고 정확도를 분석하였다. 실험 결과 무 기준점의 경우 상대표정을 통해 종시차를 최소화하여 매칭 과정에서의 오류를 줄여주는 것이 효과가 있었다. 또한, 오래된 데이터지만 수평위치 참조데이터로 DOQ, 표고 데이터로는 SRTM과 같이 활용 가능한 데이터가 있는 경우에는, 단일 기준점으로도 7m 가량의 DEM 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었다.
아리랑 3호 스테레오 쌍의 수렴각은 약 44.64°이며 이로부터 계산한 기선고도비(B/H) 비율은 약 1.2로서, DEM 생성에 적절하게 획득되었다.
우선 21개의 기준점을 모두 검사점으로 설정(이 때 표고는 LiDAR데이터 이용)하고 원 RPC의 정확도를 계산해보았으며 그 결과는 Table 2 마지막 라인에 제시하였다. 영상의 칼럼 방향(가로 방향)으로 평균 약 40픽셀가량의 오차를 보였고, 라인방향(세로 방향) 으로는 6픽셀 이하의 오차를 보이며 앞서 Table 1에서 설명한 아리랑 3호의 통상적인 오차 범위를 보이고 있다.
각 경우별로 스테레오 매칭을 통해 생성한 DEM의 정확도를 계산하여 Table 5에 제시하였다. 원 RPC를 그대로 이용하는 경우 (CASE-1) 생성된 DEM의 정확도는 LiDAR DEM 대비하여 평균 19.1m의 오차를 보였다. 앞서 검사점을 이용해서 RPC의 지상 정확도를 확인했을 때 약 8m의 표고 오차를 보였으나, 생성된 DEM은 이보다 두 배 이상 낮은 정확도를 보이고 있다.
검사점으로 활용하기 위해 기준점의 표고 정보는 LiDAR 데이터에서 추출하였다. 원 RPC의 지상좌표 정확도 평가 결과 경위도 방향으로 각각 약 30.0m 및 8.3m의 오차를 보였고 표고 방향으로는 약 8.5m의 정확도를 보였다.
상대표정 시 공액점의 지상좌표는 원 RPC에 의해 계산된 값으로 고정하고, 원 RPC에 의해 계산 되는 영상 좌표값을 취득된 공액점 위치로 보정하기 위한 파라미터를 예측하였다. 이렇게 생성된 RPC의 지상 정확도 또한 21개의 검사점을 활용하여 평가해보았으며, 경위도 방향 및 표고방향으로 각각 약 31.2m, 8.0m, 그리고 8.5m로 분석되었다. 즉, 상대표정이므로 원 RPC와 비교하였을 때 1m 가량의 수평위치 변화 이외에는 의미 있는 지상좌표의 정확도 향상은 없었다.
7(b)는 DOQ와 LiDAR 데이터로 기준점을 추출하여 RPC를 보정하여 생성한 DEM이다(CASE-0). 전체적으로 스테레오 DEM이 LiDAR DEM에 비해 세밀하지는 못하지만 건물이나 큰 식생 등의 지형지물의 패턴을 잘 묘사하고 있음을 알 수 있다. Fig.
0m로 줄어드는 결과도 보였다. 즉, 2.2 절에서 검사점에 대해 분석했을 때 상대표정 RPC 정확도는 원본 RPC과 의미 있는 차이가 없었으나 종시차(y시 차)를 줄여줌으로서 스테레오 매칭과정에서 탐색영역을 줄였고 이는 곧 과대오차를 줄이는 효과로 나타난 것으로 보인다. 따라서 무기준점으로 DEM을 구축해야할 경우 공액점을 통해 상대 표정을 수행하는 것이 의미가 있다 하겠다.
후속연구
향후 연구로는 다양하고 세밀한 지형분류를 통해 아리랑 3호 영상의 DEM 추출 정확도에 대한 연구가 필요하며, 그림자 지역과 같은 저조도 대상지에 대한 매칭 성공률 향상 기법 등에 대한 연구가 필요한 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
아리랑 3호 영상을 활용할 경우 고품질의 DEM 추출이 가능한 이유는 무엇인가?
아리랑 2호의 경우 다른 날짜 및 다른 궤도상에서 스테레오 영상을 취득해야 했으며, 방사학적으로 이질적인 영상 매칭을 통해 DEM을 추출해야 하므로 제약점이 많았다. 그러나 아리랑 3호의 경우 거의 동일한 시간대에 대상지를 중복 촬영하므로 방사학적 조건이 거의 유사하고 기하학적으로만 다른 스테레오 영상을 획득하므로 보다 고품질의 DEM 추출이 가능하다.
번들 조정을 수행한 경우 아리랑 3호의 공간 정확도는 얼마인가?
2m(CE90)로 측정되었음을 보고하고 있다. 영상 전반에 걸쳐 정확히 획득된 기준점을 통하여 번들 조정을 수행한 경우에는 약 0.94m(1.34 픽셀)의 정확도를 보였다고 제시하고 있다.
다목적 실용위성 아리랑 3호의 특징은 무엇인가?
2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다.
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