고해상도 위성영상은 정밀한 DEM과 지형도를 제작하기 위해서 지상기준점으로 기하학적인 처리와 보정이 이루어져야만 한다. 우리나라에는 국토지리정보원에 의해 수천 개의 국가 통합기준점이 국토 전역에 걸쳐 설치되고 분포되어 있다. 따라서 통합기준점은 국토지리정보원의 국가기준점발급시스템에서 쉽게 검색되고 다운로드 받을 수 있다. 본 연구는 웹 포털사이트의 스카이뷰와 로드뷰를 이용하여 영상에서 통합기준점 검색과 식별 방법을 제시하였다. 그리고 고해상도 위성영상의 RPC 보정을 위한 통합기준점 효용성을 분석하기 위해, 한 개 통합기준점(영상의 단순 이동 보정용 기준점으로 활용함) 만으로 KOMPSAT-3 영상의 제공 RPC를 보정하였다. 그 결과, RPC 보정후의 위치결정 오차는 거의 한 화소와 1m 내외를 보였다. 이 실험을 통해, 위성 또는 항공영상에 의한 매핑 작업을 통합기준점이 지상 기준점 측량을 대체할 수 있을 것이다.
고해상도 위성영상은 정밀한 DEM과 지형도를 제작하기 위해서 지상기준점으로 기하학적인 처리와 보정이 이루어져야만 한다. 우리나라에는 국토지리정보원에 의해 수천 개의 국가 통합기준점이 국토 전역에 걸쳐 설치되고 분포되어 있다. 따라서 통합기준점은 국토지리정보원의 국가기준점발급시스템에서 쉽게 검색되고 다운로드 받을 수 있다. 본 연구는 웹 포털사이트의 스카이뷰와 로드뷰를 이용하여 영상에서 통합기준점 검색과 식별 방법을 제시하였다. 그리고 고해상도 위성영상의 RPC 보정을 위한 통합기준점 효용성을 분석하기 위해, 한 개 통합기준점(영상의 단순 이동 보정용 기준점으로 활용함) 만으로 KOMPSAT-3 영상의 제공 RPC를 보정하였다. 그 결과, RPC 보정후의 위치결정 오차는 거의 한 화소와 1m 내외를 보였다. 이 실험을 통해, 위성 또는 항공영상에 의한 매핑 작업을 통합기준점이 지상 기준점 측량을 대체할 수 있을 것이다.
High resolution satellite images have to be oriented and geometrically processed from GCPs(Ground Control Points) to generate precise DEMs(Digital Elevation Models) and topographic maps. In Korea, thousands of national UCPS(Unified Control Points) are established and distributed all over the country...
High resolution satellite images have to be oriented and geometrically processed from GCPs(Ground Control Points) to generate precise DEMs(Digital Elevation Models) and topographic maps. In Korea, thousands of national UCPS(Unified Control Points) are established and distributed all over the country by the Korean NGII(National Geographic Information Institute). For that reason, UCPs can be easily searched and downloaded by the national-control-point-record-issues system. Following the study, we suggested the sky-view and road-view from web-portals for searching and identifying UCPs on the images. To evaluate the usefulness of UCPs in RPCs(rational polynomial coefficients) adjustment of the high resolution satellite images, the one UCP, which of using simple the control point, has been applied to adjust the vendor-provided RPCs of the KOMPSAT-3 images. As a result, the positioning error of corrected RPCs was approximately one pixel and one meter. From this experiment, we conclude that the UCPs will be able to replace the survey GCPs for mapping with the satellite images or aerial images.
High resolution satellite images have to be oriented and geometrically processed from GCPs(Ground Control Points) to generate precise DEMs(Digital Elevation Models) and topographic maps. In Korea, thousands of national UCPS(Unified Control Points) are established and distributed all over the country by the Korean NGII(National Geographic Information Institute). For that reason, UCPs can be easily searched and downloaded by the national-control-point-record-issues system. Following the study, we suggested the sky-view and road-view from web-portals for searching and identifying UCPs on the images. To evaluate the usefulness of UCPs in RPCs(rational polynomial coefficients) adjustment of the high resolution satellite images, the one UCP, which of using simple the control point, has been applied to adjust the vendor-provided RPCs of the KOMPSAT-3 images. As a result, the positioning error of corrected RPCs was approximately one pixel and one meter. From this experiment, we conclude that the UCPs will be able to replace the survey GCPs for mapping with the satellite images or aerial images.
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문제 정의
KOMPSAT-3 영상 내 통합기준점의 검색과 정확한 식별을 위해, 현장답사가 가장 확실한 방법이다. 그러나 현장답사 역시 시간과 경비가 요구되기 때문에 본 연구에서는 현장답사를 하지 않고도 영상에서 통합기준점을 독취할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 그리고 통합기준점 한 점 만으로 RPC 보정을 시도하여 위치결정 정확도 향상 가능성을 제시하고자 하였다.
그러나 현장답사 역시 시간과 경비가 요구되기 때문에 본 연구에서는 현장답사를 하지 않고도 영상에서 통합기준점을 독취할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 그리고 통합기준점 한 점 만으로 RPC 보정을 시도하여 위치결정 정확도 향상 가능성을 제시하고자 하였다. 통합기준점 독취와 RPC 보정을 위한 전체적인 순서는 Fig.
따라서 본 연구에서는 지상기준점 확보에 소요되는 시간과 경비를 줄이기 위해, 영상 내 존재하는 통합기준점을 검색, 식별하는 방법을 제시하고 통합기준점 한 점만을 활용한 고해상도 위성영상의 RPC 보정방법을 제시하고자 하였다.
본 연구에서는 KOMPSAT-3 위성영상 내 존재하는 통합기준점을 검색, 식별하는 방법을 제시하였다. 그 결과, 해상도 1m 이내의 위성영상에서 장애물이 없는 지역에 설치한 통합기준점은 식별이 가능하였다.
제안 방법
한 개의 통합기준점과 GPS 검사점의 지상좌표를 Eq. (1)에 대입하여 영상좌표를 구한 후, 직접 독취한 영상좌표와 비교하였다(Table 7 and Fig. 17). 그리고 YUS14 통합기준점으로 앞서 제시한 Eqs.
먼저 7점의 통합기준점을 Eq. (1)으로 영상좌표를 구한 후, 직접 독취한 영상좌표와 비교하였다(Table 3 and Fig. 11). 그리고 U0859 통합기준점을 이용하여 앞서 제시한 Eqs.
국내 두 대상지역에 대해 통합기준점 한 점만 이용하여 RPC 보정을 수행하고, 위치결정 정확도를 분석하였다. 그 결과, 담양지역의 경우 두 영상 모두 최대 2 화소 이내, 위도와 경도는 최대 1m 이내, 높이는 최대 3m 이내의 오차를 보였다.
15 and 16은 영상에서 UYS14 위치와 식별된 모습, UYS14를 찾기 위해 활용된 포털사이트의 스카이뷰와 로드뷰를 나타낸 것이다. 그리고 통합기준점을 이용하여 보정한 RPC의 정확도를 확인하기 위해 VRS(Virtual Reference Station) GPS 측위방식으로 15점의 지상좌표를 획득하여 검사점으로 활용하였다(right in Fig. 14).
두 번째, 파악된 영상 범위를 이용하여 국토지리정보원 인터넷 홈페이지의 국가기준점성과발급시스템에서 영상범위 내의 통합기준점을 검색한다. 이 시스템에선 도엽명, 행정명/지번, 위/경도 기능을 이용하여 검색할 수 있다(NGII, 2014).
2). 앞에서 언급한 바와 같이, KOMPSAT-3 제공 RPC의 수평위치 정확도는 50m 내외 이므로 선택한 지점 반경 50화소 정도를 후보지로 결정한 다음 출력한 통합기준점 조서의 약도와 사진을 이용하여 후보점을 대략적으로 식별한다. 여기서, 새롭게 설계된 통합기준점의 크기(가로×세로 약 1.
담양군 대상지는 통합기준점을 이용한 RPC 보정과 그 정확도를 제시하였다. 양산시 대상지역에서는 추가적으로 통합기준점 한 점만으로 RPC를 보정하여 DEM을 제작하고, 이를 GPS 측량점으로 RPC를 보정하여 제작한 DEM과 시각적으로 비교하였다.
영상 내 존재하는 통합기준점 조서를 출력하고 조서에 기록된 이 지점의 위 · 경도와 타원체고, 영상의 제공 RPC를 RFM에 입력하여 영상좌표를 구한다.
Table 2는 대상지역내 통합기준점 식별 정도를 나타낸 것이며, 두 영상에서 모두 식별이 되는 7점만을 사용하였다. 이 중 영상의 중앙지점에 가깝고, Fig. 7 and 8에서 보는바와 같이 포털사이트 활용에 의한 검색과 영상에서 cubic convolution 리샘플링 방법에 의한 식별을 통해 정확한 영상 좌표를 취득했다고 판단된 U0859 통합기준점을 RPC 보정용으로 사용하였다.
이러한 결과를 토대로 ERDAS LPS Software를 이용하여 DEM을 제작하였다. DEM은 제공된 RPC만을 이용하여 제작한 경우(Case 1), 15개 GPS 측량결과로 RPC 6개 보정계수를 구하고(Lee et al.
첫 번째, Fig. 2에서 보는바와 같이 KOMPSAT-3 위성영상을 영상처리 프로그램 창에 띄우고(이 때 영상은 가급적 cubic convolution 방법으로 리샘플링해서 띄운다), 영상의 메타데이터를 이용하여 대략적인 영상의 지상좌표 범위를 알아둔다(Fig. 3). 영상에서 전체적인 행정구역 범위를 파악하고자 한다면 Google Earth에서 메타자료의 좌표를 입력하면 된다.
대상 데이터
두 번째 실험에 사용된 KOMPSAT-3 영상자료는 2013년 1월 25일에 경남 양산시 일대를 대상으로 관측 수집된 흑백, 컬러 스테레오 영상이다. Table 6은 이 중 흑백영상에 대한 정보를 나타낸 것이다.
본 연구에서는 KOMPSAT-3 스테레오 위성영상이 촬영된 담양군과 양산시 일대를 대상으로 실험하였다. 담양군 대상지는 통합기준점을 이용한 RPC 보정과 그 정확도를 제시하였다.
13은 통합기준점 식별을 용이하기 하기 위해, HPF 방법으로 융합한 컬러영상과 대상지역의 통합기준점 분포를 나타낸 것이다. 양산 지역의 통합기준점은 약 15점이 영상에 포함되었으나 이 중 식별이 가장 확실하다고 판단되는 UYS14을 RPC 보정용으로 사용하였다. Fig.
첫 번째 실험에 사용된 KOMPSAT-3 영상자료는 2013년 3월 15일, 4월 12일에 각각 다른 궤도에서 관측 수집된 담양군 일대의 흑백영상과 4개 밴드의 컬러영상이다. Table 1은 이중 흑백영상에 대한 정보를 나타낸 것이다.
이론/모형
네 번째, 후보점의 통합기준점 여부의 정확한 판별을 위해 국내외 포털사이트 지도(스카이뷰(sky-view), 로드뷰(road-view))를 활용한다. 출력된 통합기준점 조서의 주소지를 포털사이트 주소 검색란에 입력하면 그 지점을 정확하게 찾아가므로 이로부터 위성영상과 대조하여 동일한 지점으로 인식되면 위성영상의 영상좌표를 정밀히 독취한다(Figs.
성능/효과
국내 두 대상지역에 대해 통합기준점 한 점만 이용하여 RPC 보정을 수행하고, 위치결정 정확도를 분석하였다. 그 결과, 담양지역의 경우 두 영상 모두 최대 2 화소 이내, 위도와 경도는 최대 1m 이내, 높이는 최대 3m 이내의 오차를 보였다. 반면 양산지역의 경우 두 영상 모두 최대 3 화소 이내의 결과를 보였으며 위도와 경도, 높이 모두 최대 2m 이내의 오차를 보였다.
본 연구에서는 KOMPSAT-3 위성영상 내 존재하는 통합기준점을 검색, 식별하는 방법을 제시하였다. 그 결과, 해상도 1m 이내의 위성영상에서 장애물이 없는 지역에 설치한 통합기준점은 식별이 가능하였다. 그러나 대부분의 통합기준점이 공중에서 식별이 불가능한 곳에 설치되어 있는 경우가 많았으며, 특히 양산지역에서는 영상에 포함된 15점의 통합기준점 중 3점만 식별이 가능하였다.
다만 한 개 기준점을 사용하더라도 RPC 보정시 영상에서 의 배치상태에 따라 차이가 있을 수 있다. 그럼에도 불구하고 RPC 보정후의 정확도는 두 영상 모두 최대 1.3 화소 이내의 결과를 보였다(Table 4 and Fig. 12). 이 결과는 사용된 U0859 통합기준점이 영상과 독취한 통합기준점 중에서 거의 중앙에 위치하고, 전체적인 오차와 거의 유사한 값이기 때문인 것으로 판단된다.
10) 있기 때문에 높이오차가 가장 크게 나타난 것으로 판단된다. 따라서 담양지역의 경우 한 점의 통합기준점으로 보정한 RPC는 평면위치 1m 이내, 높이는 3m 이내로 위치를 결정할 수 있음을 확인할 수 있었다.
그러나 보정된 RPC를 이용하여 지상좌표를 계산한 결과, 모두 최대오차 2m를 넘지 않았다. 따라서 양산지역의 경우 한 점의 통합기준점으로 보정한 RPC는 1m 내외의 정확도로 위치를 결정할 수 있음을 확인할 수 있었다.
이 결과는 사용된 U0859 통합기준점이 영상과 독취한 통합기준점 중에서 거의 중앙에 위치하고, 전체적인 오차와 거의 유사한 값이기 때문인 것으로 판단된다. 보정된 RPC로 지상좌표를 계산한 결과, 평면위치는 모두 1m 이내의 오차를 보인 반면 높이는 UDY14에서 최대 2.14m 오차를 보였다. UDY14는 U0859로부터 가장 멀리 떨어져 있으면서 영상 좌상단에 위치하고(Fig.
세 번째, 영상처리 프로그램 창에 띄운 영상에서 제공 RPC로 구한 영상좌표 만큼 마우스를 이동시킨 후, 확대시킨다(Fig. 2). 앞에서 언급한 바와 같이, KOMPSAT-3 제공 RPC의 수평위치 정확도는 50m 내외 이므로 선택한 지점 반경 50화소 정도를 후보지로 결정한 다음 출력한 통합기준점 조서의 약도와 사진을 이용하여 후보점을 대략적으로 식별한다.
이 연구를 통해 복잡한 여러 개의 RPC 조정계수를 구할 필요 없이 단순히 한 개의 통합기준점만을 활용하여, 사용된 영상의 RPC 메타자료에서 Offset 값만 보정해줘도 3m 이내의 위치결정 정확도를 보장 할 수 있을 것으로 판단한다.
후속연구
19에서, 제공 RPC로 구한 DEM은 사용이 거의 불가능 할 정도인 반면 통합기준점 한 점으로 보정한 DEM은 15개 GPS 측량점으로 보정한 DEM과 시각적으로 거의 차이가 없음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법으로 정밀한 DEM 제작 또한 가능할 것으로 판단한다.
이 실험을 통해, 위성영상 뿐만 아니라 항공영상으로 적어도 국내에서 매핑 작업을 수행할 때 통합기준점이 지상 기준점 측량을 대체할 수 있을 것으로 판단한다. 또한 기존에 확보한 기준자료(라이다, 수치지도, DEM 등)를 영상표정용으로 적용함에 있어서 매칭과 같은 영상처리 작업의 번거로움을 덜어줄 수 있을 것이다.
이 실험을 통해, 위성영상 뿐만 아니라 항공영상으로 적어도 국내에서 매핑 작업을 수행할 때 통합기준점이 지상 기준점 측량을 대체할 수 있을 것으로 판단한다. 또한 기존에 확보한 기준자료(라이다, 수치지도, DEM 등)를 영상표정용으로 적용함에 있어서 매칭과 같은 영상처리 작업의 번거로움을 덜어줄 수 있을 것이다.
통합기준점은 국토의 면적과 설치 점의 수를 고려하면 아리랑 3호 위성영상 크기(약 17km×13km) 마다 2013년 말 기준 약 8점이 설치되어 있으며, 2017년 기준 약 16점이 설치될 예정이다. 이 점들은 크기가 비교적 크고 항공영상 또는 위성영상에서 식별이 용이하도록 설계된 것이어서 고해상도 위성영상의 RPC 보정을 위한 활용 가능성이 매우 많아 구체적인 활용 방안이 연구되어야 한다.
새로운 형태의 통합기준점은 컬러 융합영상에서 어두운 색깔로 나타나기 때문에 겨울에 촬영된 영상에서는 주변 잔디 색깔과 구분되지 않을 가능성이 있다. 이는 고해상도 위성영상에서 통합기준점 식별의 장애요소가 될 수 있으므로 광학위성 보정용으로만 고려한다면 설계 형태와 무늬는 유지하되 주변 색깔과 대조되거나 가급적 밝은 색깔의 재료를 활용하는 것도 검토해볼 필요가 있다.
향후 보다 많은 통합기준점이 확보될 수 있다면 RPC의 Shift 오차 외 여러 가지 오차 항을 소거할 수 있으므로 보다 정밀한 보정을 할 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
고해상도 위성영상 보정 시 주의할 점은?
고해상도 위성영상은 정밀한 DEM과 지형도를 제작하기 위해서 지상기준점으로 기하학적인 처리와 보정이 이루어져야만 한다. 우리나라에는 국토지리정보원에 의해 수천 개의 국가 통합기준점이 국토 전역에 걸쳐 설치되고 분포되어 있다.
고해상도 위성영상의 사용 목적은?
고해상도 위성영상은 원격탐사분야, 사진측량분야, 지리정보시스템, 지형의 3차원 시뮬레이션, 국토개발, 지구과학, 군사·방위 등의 목적에 유용되고 있으며 새로운 분야에 활용영역을 확대해 나가고 있다. 고해상도 위성영상을 수신할 수 있는 국외의 인공위성으로는 세계 최초의 상업용 고해상도 위성인 미국의 IKONOS(흑백영상 0.
RPC를 보정하는 작업이 필수적인데, 그 오차는 얼마로 나타나는가?
아리랑위성 3호 영상은 센서왜곡이 보정된 Level 1R 영상 또는 기하보정된 Level 1G 영상으로 제공되고 있다. 이 영상과 함께 메타데이터로 제공되는 RPC 자료는 센서의 기하왜곡을 포함하고 있는 물리적센서모델로부터 생성된 것이기 때문에 평면위치 오차(CE90; Circular error at 90％ probability)가 약 50m이다(KARI, 2013). 이러한 오차를 최소화 하여 대축척 지도를 제작하거나 정밀한 수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 작성하기 위해서는 다 수의 지상기준점(3차원 지상좌표가 측정되어 있고 영상에 선명히 나타나 정밀한 영상좌표를 읽을 수 있는 점)을 이용하여 RPC를 보정하는 작업이 필수적이다.
참고문헌 (10)
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