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다목적실용위성(KOMPSAT)의 Inverse RPC 해석을 통한 정밀지상좌표 결정 정확도
Accuracy of Precision Ground Coordinates Determination Using Inverse RPC in KOMPSAT Satellite Data 원문보기

항공우주기술 = Aerospace engineering and technology, v.13 no.2, 2014년, pp.99 - 107  

서두천 (자료처리.검보정팀) ,  정재헌 (자료처리.검보정팀) ,  홍기병 (자료처리.검보정팀)

초록
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다목적실용위성 2호/3호 위성자료를 이용하여 지상좌표를 결정하는 방법은 Physical Model과 RFM(Rational Function Model)의 두 가지 종류가 있다. 일반적으로 사용자에게 제공되는 모델은 RFM을 기반으로 한 RPCs(Rational Function Coefficients)이며, 이때 제공되는 RPCs는 지상좌표에서 영상좌표를 계산하는 계수이다. 사용자가 정사영상을 만들 경우에는 이 계수가 유용하나, 영상에서 임의의 영상기준점에 대응하는 지상좌표를 계산하거나, 위치정확도를 확인하기는 매우 어렵다. 본 논문은 다목적실용위성에서 제공되는 RPCs를 기반으로 Inverse RPCs를 해석하는 알고리즘과 해석된 Inverse RPCs를 기반으로 지상표고를 고려한 정밀 지상좌표 해석 알고리즘을 기술하고자 한다. 또한 Inverse RPCs의 해석된 정밀지상좌표 정확도와 Physical Model과의 차이를 계산하여 정확도를 평가하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

There are two types of Physical Model and RFM (Rational Function Model) is to determinate ground coordinates using KOMPSAT-2 and KOMPSAT-3 satellite data. Generally, RPCs(Rational Polynomial Coefficients) based on RFM is provided for users. This RPCs is to compute the ground coordinates to the image...

주제어

#다목적실용위성   #물리적모델   #비례다항식모델   #역변환모델   #지상좌표  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 제공된 Forward RPC로부터 Inverse RPC를 해석하는 방법, 해석된 RPC를 이용하여 Ray tracing 기법을 활용한 지상좌표 결정방법을 기술하고자 한다.
  • 따라서 본 논문은 다목적실용위성에서 제공되는 RPCs를 기반으로 Inverse RPCs(영상좌표에서 지상좌표 결정)를 해석하는 알고리즘과 해석된 Inverse RPCs를 이용하여 지상표고를 고려한 정밀 지상좌표 해석 알고리즘을 기술하고자 한다. 또한 Inverse RPCs로 해석된 정밀지상좌표의 정확도와 Physical Model과의 차이를 계산하여 정확도를 평가하고자 한다.
  • 따라서 본 논문은 다목적실용위성에서 제공되는 RPCs를 기반으로 Inverse RPCs(영상좌표에서 지상좌표 결정)를 해석하는 알고리즘과 해석된 Inverse RPCs를 이용하여 지상표고를 고려한 정밀 지상좌표 해석 알고리즘을 기술하고자 한다. 또한 Inverse RPCs로 해석된 정밀지상좌표의 정확도와 Physical Model과의 차이를 계산하여 정확도를 평가하고자 한다.
  • 본 논문은 다목적실용위성에서 제공되는 RPCs를 기반으로 Inverse RPCs를 해석하는 알고리즘과 해석된 Inverse RPCs를 이용하고 지상표고를 고려한 정밀 지상좌표 해석 알고리즘을 기술하였다. 또한 현재 다목적실용위성 2호와 3호에 적용되어 있는 Direct Sensor Model과 RPC를 산출하는 방법에 대해 소개하였으며, 그 결과는 다음과 같다.
  • 본 논문은 다목적실용위성에서 제공되는 RPC를 이용하여 Inverse RPC를 계산하고, 이를 이용하여 지상좌표를 결정하는 것이다. 따라서 결정된 지상좌표의 정확도는 사용자에게 제공되는 보조정보에 기록된 영상 기하학적 정보와 동일하여야 한다.

가설 설정

  • 앞 절에서 언급하였듯이 사용자에게는 Forward RPCs가 제공된다. 즉 사용자가 지상의 3차원 좌표(위도, 경도, 타원체고)를 알고 있다는 가정 하에서 영상좌표를 결정하는 모델을 제공한다. 즉 사용자가 정사영상/정사영상지도를 제작할 때에는 매우 효율적이나, 영상에서 직접적으로 지상좌표를 계산하는 것은 불가능하다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
다 목적실용위성 3호에 탑재된 센서는 무엇인가? 다 목적실용위성 3호는 지상해상도가 2.8m인 다중 파장대 영상과 0.7m의 흑백영상을 취득할 수 있 는 AEISS 센서를 탑재하고 있으며, 인공위성자료 로부터 지상좌표를 해석하고, 위성을 제어하기 위하여 2개의 별 관측 센서와 1개의 Gyro 센서 를 가지고 있다. 다목적실용위성 2호, 3호와 같은 고해상도 위 성영상의 활용분야는 크게 지도제작 분야, 정보 추출분야 및 인터넷 서비스 기반구축 분야 등으 로 나눌 수 있다[14].
다목적실용위성 2호에 탑재된 센서는 무엇인가? 우리나라는 2006년 7월과 2012년 5월 다목적 실용위성 2호와 다목적실용위성 3호를 성공적으 로 발사하였다. 다목적실용위성 2호는 지상해상 도가 4m인 다중파장대 영상과 1m의 흑백영상을 취득할 수 있는 MSC 센서를 탑재하고 있다.
위성자료를 수신하는 지상국의 센서모델링 기술에서 고려해야 하는 사항은 무엇이 있는가? 다목적실용위성 2호와 3호의 경우도 각기 독 립된 센서모델링 기술을 가지고 있다. 일반적으 로 센서모델링 기술은 하나의 통일된 수식을 가 지고 있으나, 위성 탑재체 센서와 위치/자세 수 집센서의 alignment, 탑재체 센서 distortion, focal length, 센서간 시간 동기화 결정 방법에 따라 각기 다른 형태로의 센서모델링 기술이 요 구된다[5][14].
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참고문헌 (16)

  1. Baltsavias, E., M. Pateraki, and L. Zhang., Radiometric and geometric evaluation of IKONOS GEO images and their use for 3-D building modeling, Proceedings of ISPRS Joint Workshop "High Resolution Mapping from Space", 2001. 

  2. Chen, L., Lee, L., Rigorous generation of digital orthophotos from SPOT images. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 59, No. 5, 1993, 655-661. 

    상세보기

  3. Davis, C. H., and X. Wang., Planimetric Accuracy of IKONOS 1-m Panchromatic Image Products, Proceedings of ASPRS Annual Convention 2001 (CD-ROM), American Society for Photogrammetry and Remote Sensing, St. Louis, MO, April 25-27, 2001. 

  4. Grodecki, J., IKONOS stereo feature extraction-RPC approach, Proceedings of ASPRS 2001, St. Louis, April 23-27, 2001. 

  5. Grodecki, J., Dial, G., Block adjustment of high-resolution satellite images described by rational functions, PE&RS, Vol. 69, No. 1, 2003, pp.59-69. 

  6. Grodecki, J., G. Dial, and J. Lutes., Mathematical model for 3D feature extraction from multiple satellite images described by RPCs, Proceedings of ASPRS 2004, Denver, May 23-28, 2004. 

  7. Gupta, R. and R. I. Hartley,. Linear Pushbroom Cameras, IEEE Transactions on Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol. 19, No. 9, 1997, pp.963-975. 

    상세보기 crossref

  8. Ji, M. and J. R. Jensen,. Continuous Piecewise Geometric Rectification for Airborne Multispectral Scanner Imagery, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 66, No.2, 2000, pp.163-171. 

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  9. Lee, C., H. J. Theiss, J. S. Bethel and E. M. Mikhail,. Rigorous Mathematical Modeling of Airborne Pushbroom Imaging System, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 66, No. 4, 2000, pp.385-392. 

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  10. Li, R., Potential of High-Resolution Satellite Imagery for National Mapping Products, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 64, No. 2, 1998, pp.1165-1169. 

  11. OpenGIS Consortium, The OpenGIS Abstract Specification - Topic 7: The Earth Imagery Case, http://www.opengis.org/public/abstract/99-107.pdf., 1999. 

  12. Tao, V., Hu, Y., A comprehensive study on the rational function model for photogrammetric processing, PE&RS, Vol. 67, No. 12, 2001a, pp.1347-1357. 

    상세보기

  13. Yang, X.., Accuracy of rational function approximation in photogrammetry, ASPRS Annual Conference, May 22-26, 2000, pp.11. 

  14. Http://eng.kari.re.kr/sub01_01_02_02.htmp 

  15. DooChun, Seo, JaeHun Jung, HeaSun Cho, GiByeong Hong, SunGu Lee., KOMPSAT-3 Geometric Quality Assessment, 2014 ACRS Proceeding, 2013. 

  16. 서두천, 양지연, 임효숙, 이창노., 고해상도 인공위성영상의 정사보정을 위한 지상좌표 결정 정확도 비교, 2009 공동추계학술 대회 논문집, 2009. 

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