선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 분석하였다.실험에서 얻어진 지상기준점수에 따른 3차원 위치정확도 변화추 이를 고찰한 후 SPOT PAN 입체영상을 이용하여 수치표고모델 및 정사영상 생성시 3차원 위치 정확도 를 향상할 수 있는 방법을 알아내고자 한다.
제안 방법
- DEM 생성을 위해 지상기준점의 개수를 10개에서 30개 까지 5개씩 증가시키는 방법으로 5회의 모델링을 실시하였다. 표준편차는 거의 변화가 거의 없었으며, 좌 .
- 관측점들은 정지측량에서 3mm+0.5ppm RMS 오차를 가지는 라이카 SR520 GPS로 측량을 하여 UTM X, Y, Z좌표로 취득하였으며 실험 영상전체에 골고루 배치되도록 하였다. 측량한 점들 중에서실험에 사용된 36점을 제외하고 나머지는 실험에서 제외시켰다.
- 본 실험에서 수치표고모델을 생성하기 위해서는 먼저 사용하는 SPOT 영상에 대하여 데이터 취득시 의 위치 및 자세, 즉 외부표정요소를 계산하여야 한다. 이를 위하여 번들 조정기법을 사용하였다.
- 본 연구는 공간해상도가 10m인 SPOT HRV센서를 이용한 입체위성영상에 대해 지상기준점 수를 늘려가며 모 델링을 실시하였고 수치표고모델과 정상영상을 생성하여 위치 정확도를 평가 . 분석하였다.
- 본 연구에서 입체위성영상 처리에 필요한 기준점은 두 영상 상에서 공통으로 포함하는 특징점들을 선 정하였으며, GPS 측량을 하여 36점의 X, Y, Z 좌표를 취득하였다. 좌우영상의 영상좌표는 화소 이하 단위까지 획득하였으며, 영상처리 소프트웨어를 사용하여 영상처리를 수행하였다.
- 지상기준점수에 따른 좌우영상의 모델링 결과를 비교분석하여 지상기준점수량에 따른 모델링 정확도를 평가하였다. 실험에서 는 수치표고모델 격자의 크기 및 외부조건들은 고정시키고 지상기준점수를 추가하면서 각각의 수치표고 모델과 정사영상을 생성한다. 생성된 정사영상은 GPS측량으로 획득한 3차원좌표의 검수점들을 사용하여 각각의 정확도를 비교 .
- 계산된 결과들은 중첩된 지역내에서 불규칙하게 분포 한다. 이 자료를 이용하여 정사영상 제작용 수치표고모델을 생성한다. 본 연구에서는 지상기준 점수를 10~30개까지5단계로 늘려가면서 모두 5개의 수치표고모델을 제작하였다.
- 정사영상을 생 성하기 위해서는 원영상, 3차원 모델링 자료, 수치표고모델 등의 자료가 필요하다. 이러한 자료를 입력하고 수치 미분 편 위수정을 통하여 영상의 자세에 의한 왜곡과 지형의 기복에 의한 왜곡 을 보정한다.
- 본 연구에서 입체위성영상 처리에 필요한 기준점은 두 영상 상에서 공통으로 포함하는 특징점들을 선 정하였으며, GPS 측량을 하여 36점의 X, Y, Z 좌표를 취득하였다. 좌우영상의 영상좌표는 화소 이하 단위까지 획득하였으며, 영상처리 소프트웨어를 사용하여 영상처리를 수행하였다. 지상기준점수에 따른 좌우영상의 모델링 결과를 비교분석하여 지상기준점수량에 따른 모델링 정확도를 평가하였다.
- 좌우영상의 영상좌표는 화소 이하 단위까지 획득하였으며, 영상처리 소프트웨어를 사용하여 영상처리를 수행하였다. 지상기준점수에 따른 좌우영상의 모델링 결과를 비교분석하여 지상기준점수량에 따른 모델링 정확도를 평가하였다. 실험에서 는 수치표고모델 격자의 크기 및 외부조건들은 고정시키고 지상기준점수를 추가하면서 각각의 수치표고 모델과 정사영상을 생성한다.
대상 데이터
- 이 자료를 이용하여 정사영상 제작용 수치표고모델을 생성한다. 본 연구에서는 지상기준 점수를 10~30개까지5단계로 늘려가면서 모두 5개의 수치표고모델을 제작하였다. 영상내의 기하 학적 왜곡을 보정하는 과정을 정사 보정이라하며, 보정된 영상을 정사 영상이라고 한다.
- 5ppm RMS 오차를 가지는 라이카 SR520 GPS로 측량을 하여 UTM X, Y, Z좌표로 취득하였으며 실험 영상전체에 골고루 배치되도록 하였다. 측량한 점들 중에서실험에 사용된 36점을 제외하고 나머지는 실험에서 제외시켰다.
데이터처리
- 실험에서 는 수치표고모델 격자의 크기 및 외부조건들은 고정시키고 지상기준점수를 추가하면서 각각의 수치표고 모델과 정사영상을 생성한다. 생성된 정사영상은 GPS측량으로 획득한 3차원좌표의 검수점들을 사용하여 각각의 정확도를 비교 . 분석하였다.
이론/모형
- 수직 위치는 한 방향이므로 선형 오차분석 이론을 사용 한다. 오차가 정규 분포임을 가정하면 선형지도정확도표준OLMAS:Unear Map Accuracy Standard)에서 정의한 90% 신뢰수준의 선형 오차는 선형 오차 분석 이론에 의해 ZM4S=1.
- 본 실험에서 수치표고모델을 생성하기 위해서는 먼저 사용하는 SPOT 영상에 대하여 데이터 취득시 의 위치 및 자세, 즉 외부표정요소를 계산하여야 한다. 이를 위하여 번들 조정기법을 사용하였다. 번들 조정이란 공간상의 임의의 점과 그에 대응하는 영상상의 점 및 센서촬영중심이 동일직선상에 있다는 공 선조건식을 기본으로 하여 최소제곱법에 의하여 각 영상의 외부표정요소를 동시에 구하는 것이다.
성능/효과
- Z좌표의 표준편차는 전체적으로 지상기준점이 늘 어남에 따라 줄어드는 경향을 보였으며, X, Y 표준편차보다 상대적으로 크게 나타났다. 5회의 모델링 결과에서 표준 편차의 값이 모두 1화소이하의 값을 얻었으며, 지상기준점 의 개수가 10~30개 사이에서는 모델링의 표준편차는 비슷한 경향을 보였다.
- 우 영상 모두 비슷한 경향을 보이고 있다. Z좌표의 표준편차는 전체적으로 지상기준점이 늘 어남에 따라 줄어드는 경향을 보였으며, X, Y 표준편차보다 상대적으로 크게 나타났다. 5회의 모델링 결과에서 표준 편차의 값이 모두 1화소이하의 값을 얻었으며, 지상기준점 의 개수가 10~30개 사이에서는 모델링의 표준편차는 비슷한 경향을 보였다.
- 실험에서 구한 Z의 표준편차를 이용하여 원형오차 분석을 한 결과 표 5와 같은 수직위치 90%신뢰 원형오차를 얻을 수 있었다. 수 직 위 치오차는 지 상기 준점수가 증가할수록 줄어 드는 경향을 보였으며 지상기준점수 10개에서 최고, 30개에서 최저로 나타났다.
- 90% 신뢰 수준에서의 선형 오차는 관측점들의 90%가 선형 오차 허용 범위 내에 있음을 의미한다.실험에서 구한 Z의 표준편차를 이용하여 원형오차 분석을 한 결과 표 5와 같은 수직위치 90%신뢰 원형오차를 얻을 수 있었다. 수 직 위 치오차는 지 상기 준점수가 증가할수록 줄어 드는 경향을 보였으며 지상기준점수 10개에서 최고, 30개에서 최저로 나타났다.
- 분석하였다. 연구에서 시도한 정사 영상을 이용한 모델링 정확도 평가는 입체위성영상을 사용한 정사영상 생성시 위치오차의 검증에 효율적으로 사용할 수 있는 가능성을 보였으며, DEM 생성을 위해 지상기준점 수를 최초 10점부터 5점씩 증가시켜 모두 5단계의 입체영상에 대한 모델링을 실시한 결과 각 단계별 표준오차는 모두 1화소 미만을 얻을 수 있었다. 정사영상을 이용한 정확도 평가 결과 지상기준점 수량에 따른 위치오차는 기준점 수가 증가할수록 감소하는 경향을 나타내었으 며 10점에서 최대, 30점에서 최소를 나타내었다.
- 연구에서 시도한 정사 영상을 이용한 모델링 정확도 평가는 입체위성영상을 사용한 정사영상 생성시 위치오차의 검증에 효율적으로 사용할 수 있는 가능성을 보였으며, DEM 생성을 위해 지상기준점 수를 최초 10점부터 5점씩 증가시켜 모두 5단계의 입체영상에 대한 모델링을 실시한 결과 각 단계별 표준오차는 모두 1화소 미만을 얻을 수 있었다. 정사영상을 이용한 정확도 평가 결과 지상기준점 수량에 따른 위치오차는 기준점 수가 증가할수록 감소하는 경향을 나타내었으 며 10점에서 최대, 30점에서 최소를 나타내었다. 이상과 같은 결과를 토대로 향후 예상하는 다양한 고해상 위성영 상의 모델링에 대한 연구와 정확도 평가방법, 기준점수량 최소화 방안 등을 연구하여야 할 것으로 판단한다.
후속연구
- 정사영상을 이용한 정확도 평가 결과 지상기준점 수량에 따른 위치오차는 기준점 수가 증가할수록 감소하는 경향을 나타내었으 며 10점에서 최대, 30점에서 최소를 나타내었다. 이상과 같은 결과를 토대로 향후 예상하는 다양한 고해상 위성영 상의 모델링에 대한 연구와 정확도 평가방법, 기준점수량 최소화 방안 등을 연구하여야 할 것으로 판단한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.