SPOT 정사영상의 반복정합을 이용한 수치고도모형의 보정 = (A) study on DEM correction using iterative matching of SPOT orthoimages

국문 초록 (Abstract)

위성영상은 위성에 탑재된 센서로부터 직접 수치화 된 영상을 취득할 수 있을 뿐 아니라 광역의 지상을 피복 할 수 있고 점차 고해상화 추세에 있으므로 그 활용성이 날로 증가하고 있다. 따라서 위성영상을 지형공간정보 분야에 효율적으로 활용하기 위한 체계적인 연구가 필요하다고 하겠다.
본 연구에서는 SPOT 입체위성영상으로부터 신뢰성 있는 수치고도자료를 생성하기 위하여 SPOT GRS 305-277 (지상 피복면적 60km×60km)지역을 관측 대상 지역으로 연구하였으며 정확한 검증용 위치자료 수집을 위하여 GPS 현지측량을 병행하여 실시하였다.
본 연구를 통하여 국가 삼각점과 SPOT 입체위성영상 그리고 위성의 궤도 매개변수를 이용한 입체해석도화기로부터의 지상기준점 전개기법을 제시하였으며, 지상기준점의 정확도 평가방안을 수립하여 전개방법의 타당성을 검증하였고, 현지측량자료 확보 여부와 무관하게 위치정확도 평가가 가능함을 입증하였다. 또한 SPOT 입체영상으로부터 생성한 수치고도모형의 정확도 향상과 보정능력을 개선하기 위하여 반복적인 정사영상 정제 기법을 SPOT 위성영상에 대하여 처음으로 개발하여 적용한 결과 2∼3회의 반복 정제를 통하여 정확도 향상 및 입체정사영상 정합의 불일치가 1 영상소 이내로 감소됨을 관측하였다.
그리고 수치고도모형의 위치정확도에 영향을 주는 요인 중에서 3차원 모형화 오차와 입체영상 정합과정의 오차를 통합하여 평가할 수 있는 정사영상에 의한 수치고도모형의 정확도 평가방법을 제시하였으며, 제시한 평가 방법의 타당성을 검증하기 위하여 정사영상의 컴퓨터 영상면상에서 명확하게 식별 가능한 검사점을 선정하고 동일 위치에 대한 현지 GPS 관측을 수행하였다. 정사영상과 SPOT 입체영상으로부터 추출한 기준자료는 수치고도모형의 수평정확도와 수직정확도를 분리평가 할 수 있는 검사점 자료로 사용될 수 있으며, 따라서 위치정확도 평가를 위한 별도의 현지측량 작업이 요구되지 않는다.
또한 SPOT입체 위성영상의 3차원 모형화에 필요한 지상기준점 전개 및 평가, 수치고도모형에 대한 반복적인 정사영상 정제 기법의 적용과 각각의 기법에 대한 타당성 검증을 수행한 결과 SPOT 위성영상으로부터 신뢰성 있는 수치고도자료의 생성이 가능하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In recent years, instead of taking the conventional approach of collecting geospatial information from aerial photographs, satellite images have been chosen in many cases as the alternative method because of the various advantages that they can offer such as: direct acquisition in digital format; wide ground coverage, and; increased ground resolution. With this increased application of satellite images, efficient software systems have to be developed to deal with the problems which are particular to the various procedures of mapping from satellite images.
It is the intention of this study to propose an improved algorithm for producing digital elevation data with reliable accuracy using SPOT satellite stereoimages. For this purpose, SPOT GRS 305-277 (coverage area : 60×60km) images were used and GPS field surveying of study area was also conducted to collect ground truth data.
The GCP (Ground Control Point) generating process for satellite images was developed in this study. This process uses an analytical stereo plotter for observation, and the national SCP (Survey Control Point), SPOT stereoimages, and orbital parameters are used as input data. The procedure for the evaluation of the accuracy of the generated GCPs was also established. The feasibility of this process was verified through comparison of the generated coordinates with field measured coordinates of the GCPs.
This method makes it was possible to evaluate the accuracy of GCPs without field measurements.
Iterative stereo orthoimage matching for the refinement of DEM (Digital Elevation Model), also know as IOR (Iterative Orthoimage Refinement) was developed for SPOT satellite images and implemented in this study. This method was used to improve the accuracy of the DEM and to enhance the performance of the algorithm. Using this method, DEM accuracy was improved and the parallax between the orthoimage pairs was reduced to a sufficient threshold (about 1 pixel unit) after 2 or 3 IOR iterations.
An accuracy evaluation procedure for the DEM derived from SPOT images was proposed. In this evaluation procedure, various factors affecting the DEM accuracy are analyzed and an orthoimage is generated which is used to evaluate the DEM errors. This approach enables DEM error evaluation to apply both the 3D modeling technique and the stereo matching method in a consolidated way. Check points for verification was selected considering the possibility of identification of these points from the computer monitor. Ground coordinates of the selected check points were then acquired through GPS field measurements. It was found through the comparison of the coordinates from these check points that the coordinates extracted from the orthoimage can be used as reference data to evaluate the horizontal and vertical accuracy of the DEM derived from SPOT images. Field measurements for check points would not be necessary when using this evaluation method.
Reliable digital elevation data could be generated using the method which was developed in this study. This developed method produces such reliable digital elevation data through the application of GCP generation, DEM refinement, as well as accuracy evaluation using SPOT satellite images.

목차 (Table of Contents)

• 차례
• 그림차례 = v
• 표차례 = ix
• 기호 = xi
• 약어 = xii
• 국문요약 = xiii
• 제1장 서론 = 1
• 1.1. 연구목적 = 3
• 1.2. 연구동향 = 5
• 1.3. 연구방법 및 범위 = 12
• 제2장 SPOT 영상의 모형화와 수치고도모형 = 17
• 2.1. SPOT 위성영상 취득 및 특성 = 17
• 2.1.1. SPOT 위성궤도 및 영상취득 = 17
• 2.1.2. SPOT 위성 탑재 센서 = 21
• 2.1.3. SPOT 위성영상 = 22
• 2.2. SPOT 위성영상의 기하학적 모형화 = 27
• 2.2.1. 지상기준점 = 28
• 2.2.2. 관련좌표계의 변환 = 31
• 2.2.3. 위성 궤도 매개변수 분석 = 33
• 2.2.4. 입체영상 3차원 모형화 = 35
• 2.3. SPOT 위성영상에 의한 수치고도모형 = 41
• 2.3.1. 입체영상 생성 = 41
• 2.3.2. 입체영상 정합 = 45
• 2.3.3. 3차원 좌표생성 = 50
• 2.3.4. 격자화 = 51
• 제3장 반복적 정사영상 정제 = 55
• 3.1. 정사영상에 의한 정제과정 = 55
• 3.2. 좌·우 정사영상의 생성 = 57
• 3.2.1. 편위수정 기법 = 57
• 3.2.2. 정사영상 생성 = 58
• 3.2.3. 정사영상 지상좌표의 격자간격 = 63
• 3.3. 좌·우 정사영상 정합 = 66
• 3.4. 고도보정 = 68
• 제4장 수치고도모형의 위치정확도 = 73
• 4.1. 수치고도모형에서의 오차와 정확도 = 74
• 4.1.1. 오차의 종류 = 74
• 4.1.2. 수평·수직 위치정확도 = 76
• 4.2. 수치고도모형의 위치 정확도 계산 = 80
• 4.3. 수치고도모형 위치정확도 평가방법의 제안 = 82
• 4.3.1. 정사영상과 수치고도모형 정확도 = 82
• 4.3.2. 평가방법의 제안 = 85
• 제5장 관측대상지역의 좌표값 처리와 분석 = 89
• 5.1. 기반 수치고도모형의 생성 = 89
• 5.2. 삼각점과 지상기준점 정확도의 평가 및 분석 = 93
• 5.2.1. 삼각점의 위치 정확도 = 94
• 5.2.2. 지상기준점의 위치정확도 = 97
• 5.3. 반복적 정사영상 정제에 의한 수치고도모형 보정 = 103
• 5.3.1. 관측대상지역의 수치고도모형 = 103
• 5.3.2. 반복적 정사영상 정제를 의한 관측 대상지역 = 104
• 5.3.3. 관측 내용 = 106
• 5.3.4. 반복적 정사영상 정제에 의한 수치고도모형 분석 = 108
• 5.4. 정사영상에 의한 수치고도모형의 위치정확도 = 144
• 5.4.1. 위치정확도 평가 절차 = 144
• 5.4.2. 정확도 분석 = 145
• 제6장 비교고찰 = 149
• 6.1. 연구성과 고찰 = 149
• 6.2. 기존연구와의 비교 = 151
• 6.2.1. 기준점의 위치 정확도 = 151
• 6.2.2. 정사영상의 반복적 정합에 의한 수치고도모형의 정제 = 152
• 6.2.3. 수치고도모형의 위치정확도 = 153
• 6.3. 향후 연구과제 = 154
• 제7장 결론 = 155
• 참고문헌 = 157
• 부록 = 167
• ABSTRACT = 189