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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 정형섭
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 서울시립대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
이 논문의 연구 히스토리 (4)
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이 논문은 고해상 위성영상의 효율적인 영상융합과 자동기하보정에 대한 새로운 기법을 제안한다.
영상융합(pan-sharpening)은 고해상 전정색 영상과 저해상 다분광 영상을 수학적으로 융합하여 높은 공간해상도와 분광해상도를 지니는 고해상 다분광 영상을 제작하는 기법이다. 원격탐사 분야에서는 영상융합 기법에 대한 활발한 연구가 진행되어 왔으며 다양한 고해상 위성영상에 적용되어 활용되고 있다. 그러나 기존의 기법들을 아리랑 영상에 적용하였을 경우 일부 지역의 분광정보를 왜곡시키는 한계점이 발생되었다.
본 연구에서는 아리랑 영상에 효율적인 영상융합 기법을 제안한다. 제안된 기법은 고해상 전정색 영상과 저주파 전정색 영상의 분광/공간적 상관관계 분석으로 새롭게 유도된 융합 매개변수를 기반으로 한다.
제안한 융합기법의 효과를 평가하기 위하여 도심지, 산림, 논 등 다양한 토지피복이 혼재하는 세 장의 아리랑 영상(아리랑 2호, 3호 및 3A호)을 사용하였다. 실험영상에 기존의 다양한 융합기법을 적용하고 시각적/정량적 비교평가를 통하여 제안된 융합기법의 우수성을 검증하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 기법은 아리랑 영상에 대하여 색상왜곡을 최소화하고, 높은 공간해상력을 유지하는 효과적인 융합영상을 생성할 수 있었다.
이 논문은 또한 고해상 위성영상의 자동기하보정 기법을 제안한다. 고해상 위성영상은 영상좌표와 지상좌표의 기하 관계를 정의하기 위하여 RFM( Rational Fuction Model)을 제공한다. 그러나 RFM은 위성의 궤도, 관찰각, 스캔속도, GPS 수신기, star sensor, gyroscopes 등 측정의 불확실성을 내포하고 있는 궤도 매개변수를 사용하여 추정되기 때문에 수 m 급의 정확도를 제공하지 못한다. 기존의 RFM 기하보정 기법은 지상기준점을 활용한 Affine 기법이 대표적이다. 그러나 기존 기법은 GPS 현장관측의 과정에 따른 시간과 비용의 증대, 북한과 같은 비 접근 지역에서의 적용이 어려운 한계가 있다. 이 연구의 핵심은 지상기준점 등 추가적인 참조자료 없이 수치표고모델만을 이용하여 RFM의 기하왜곡을 보정하는데 있다.
먼저 제안된 영상융합 기법을 통해 생성된 좌·우 융합영상으로 동일한 지역에 대한 입체영상을 구성하였다. 또한 융합영상으로 구성된 입체영상에서 영상 내 동일한 위치에 대한 대응점을 자동으로 추출하였다. 수치표고모델과 대응점에 대한 지상좌표 간 상관계수 맵을 작성하고, 상관계수 맵의 최고점 위치로부터 대응점 지상좌표의 X, Y 및 Z 방향 오프셋을 계산하였다. 반복된 계산을 통해 보정된 대응점의 지상좌표를 통하여 Affine 기반 RFM 보정모델을 수립하였다.
제안한 자동기하보정 기법의 효과를 평가하기 위하여 다양한 지형 및 지표 특성을 지닌 2장의 아리랑 입체영상과 SRTM 수치표고모델을 활용하였다. 제안된 자동기하보정 기법의 정확도는 각 연구지역에서 GPS 측량을 통해 측정된 검사점으로 실험하였다. 30개 이상의 검사점 에서의 RMSE는 X, Y, Z 방향에서 10m 이내였다. 이 결과는 제안된 자동기하보정 기법이 고해상 위성영상 RFM의 기하를 보정하는 효과적인 방법이라는 것을 증명한다.
영상융합(pan-sharpening)은 고해상 전정색 영상과 저해상 다분광 영상을 수학적으로 융합하여 높은 공간해상도와 분광해상도를 지니는 고해상 다분광 영상을 제작하는 기법이다. 원격탐사 분야에서는 영상융합 기법에 대한 활발한 연구가 진행되어 왔으며 다양한 고해상 위성영상에 적용되어 활용되고 있다. 그러나 기존의 기법들을 아리랑 영상에 적용하였을 경우 일부 지역의 분광정보를 왜곡시키는 한계점이 발생되었다.
본 연구에서는 아리랑 영상에 효율적인 영상융합 기법을 제안한다. 제안된 기법은 고해상 전정색 영상과 저주파 전정색 영상의 분광/공간적 상관관계 분석으로 새롭게 유도된 융합 매개변수를 기반으로 한다.
제안한 융합기법의 효과를 평가하기 위하여 도심지, 산림, 논 등 다양한 토지피복이 혼재하는 세 장의 아리랑 영상(아리랑 2호, 3호 및 3A호)을 사용하였다. 실험영상에 기존의 다양한 융합기법을 적용하고 시각적/정량적 비교평가를 통하여 제안된 융합기법의 우수성을 검증하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 기법은 아리랑 영상에 대하여 색상왜곡을 최소화하고, 높은 공간해상력을 유지하는 효과적인 융합영상을 생성할 수 있었다.
이 논문은 또한 고해상 위성영상의 자동기하보정 기법을 제안한다. 고해상 위성영상은 영상좌표와 지상좌표의 기하 관계를 정의하기 위하여 RFM( Rational Fuction Model)을 제공한다. 그러나 RFM은 위성의 궤도, 관찰각, 스캔속도, GPS 수신기, star sensor, gyroscopes 등 측정의 불확실성을 내포하고 있는 궤도 매개변수를 사용하여 추정되기 때문에 수 m 급의 정확도를 제공하지 못한다. 기존의 RFM 기하보정 기법은 지상기준점을 활용한 Affine 기법이 대표적이다. 그러나 기존 기법은 GPS 현장관측의 과정에 따른 시간과 비용의 증대, 북한과 같은 비 접근 지역에서의 적용이 어려운 한계가 있다. 이 연구의 핵심은 지상기준점 등 추가적인 참조자료 없이 수치표고모델만을 이용하여 RFM의 기하왜곡을 보정하는데 있다.
먼저 제안된 영상융합 기법을 통해 생성된 좌·우 융합영상으로 동일한 지역에 대한 입체영상을 구성하였다. 또한 융합영상으로 구성된 입체영상에서 영상 내 동일한 위치에 대한 대응점을 자동으로 추출하였다. 수치표고모델과 대응점에 대한 지상좌표 간 상관계수 맵을 작성하고, 상관계수 맵의 최고점 위치로부터 대응점 지상좌표의 X, Y 및 Z 방향 오프셋을 계산하였다. 반복된 계산을 통해 보정된 대응점의 지상좌표를 통하여 Affine 기반 RFM 보정모델을 수립하였다.
제안한 자동기하보정 기법의 효과를 평가하기 위하여 다양한 지형 및 지표 특성을 지닌 2장의 아리랑 입체영상과 SRTM 수치표고모델을 활용하였다. 제안된 자동기하보정 기법의 정확도는 각 연구지역에서 GPS 측량을 통해 측정된 검사점으로 실험하였다. 30개 이상의 검사점 에서의 RMSE는 X, Y, Z 방향에서 10m 이내였다. 이 결과는 제안된 자동기하보정 기법이 고해상 위성영상 RFM의 기하를 보정하는 효과적인 방법이라는 것을 증명한다.
목차
제1장 서 론 1제1절 연구배경 및 목적 1제2절 연구동향 7제3절 연구의 범위 및 방법 111. 아리랑 영상에 효율적인 영상융합 기법 122. 고해상 위성영상 자동기하보정 기법 14제2장 영상융합 기법 17제1절 영상융합 기법 및 분석 171. 영상융합 기법의 원리 172. CS 영상융합 기법 203. 아리랑 영상의 분광 특성 및 기존 영상융합 기법 적용 23제2절 아리랑 영상에 효율적인 영상융합 기법 281. 연구자료 및 연구지역 292. 방법론 343. 연구 결과 55제3장 자동기하보정 기법 79제1절 RFM 및 분석 791. RFM 기하모델 792. 아리랑 영상 RFM의 오차 및 기존 보정 기법 82제2절 고해상 위성영상 자동기하보정 기법 841. 연구자료 및 연구지역 852. 방법론 973. 연구 결과 1094. 검증 및 비교 실험 124제4장 결 론 142참고 문헌 145ABSTRACT 152
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