다중 Kompsat-2 영상으로부터 생성된 DEM 정확도 분석

이수암 ( Soo Ahm Rhee ),정재훈 ( Jae Hoon Jeong ),이태윤 ( Tae Yoon Lee ),김태정 ( Tae Jung Kim ) 대한원격탐사학회 2011 大韓遠隔探査學會誌 Vol.27 No.1

원격탐사 위성 영상의 발전으로 인해 위성에서 취득된 영상을 이용하여 DEM을 제작하는 연구가 계속 진행되고 있다. 본 논문에서는 2개 이상의 Kompsat-2 영상을 이용하여 이를 이용하여 DEM을 제작한다. DEM의 제작에 앞서 궤도-자세각 모델과 RFM 모델을 사용하여 두 장의 영상과 다중 영상에 센서모델을 수립한 경우 3차원 위치결정 정확도 비교를 수행하였다. 또한 수립된 센서모델을 이용하여 객체공간 기반의 영상정합을 수행하였으며, 제작된 DEM을 통해 사용된 영상의 개수에 따른 분석 및 센서 모델별 정확도를 판단했다. 수행결과 다중영상을 사용하여 센서모델을 한 경우 더 높은 위치 정확도가 나왔음을 확인 할 수 있었다. 또한 다중영상을 사용하여 제작된 DEM이 스테레오영상을 사용한 것 보다 더 높은 정확도를 가지며, 육안으로 판단할 경우에도 큰 오차들이 줄어 더 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있었다. Accurate DEM(Digital Elevation Model) generation using satellite images is an active research topic. This paper focuses on generation of a DEM with multiple Kompsat-2 images. For DEM generation, we applied an orbit-attitude sensor model and a RFM sensor model to stereo and multiple Kompsat-2 images respectively. For matching, we used an object-space based matching method. Through the result of this experiment, we could confirm that the sensor model from multiple images is more accurate than the model from stereo images. Also DEM from multiple images gave much better performance than DEM from stereo images.

차량에 부착된 측하방 CCD카메라를 이용한 차선추출 알고리즘 개발

이수암(Rhee Soo-ahm),이태윤(Lee Tae-Yoon),김태정(Kim Tae-jung),성정곤(Sung Jung-Gon) 대한공간정보학회 2005 대한공간정보학회지 Vol.13 No.3

Kompsat-2 영상의 DEM 생성 및 상용 소프트웨어와의 성능평가

이수암 ( Soo Ahm Rhee ),정재훈 ( Jae Hoon Jeong ),김태정 ( Tae Jung Kim ) 대한원격탐사학회 2009 大韓遠隔探査學會誌 Vol.25 No.4

현재 Kompsat-2 영상을 이용한 정밀 DEM 제작에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 Kompsat-2 위성영상을 이용하여 정밀 DEM을 제작하고, 이렇게 제작된 DEM을 상용 소프트웨어인 PCI Geomatica, ENVI에서 제작된 DEM과의 비교를 통해 그 성능을 분석하였다. DEM의 제작을 위해 Kompsat-2에 가장 적합하다고 보고된 궤도-자세각 모델을 사용하였으며, 에피폴라 곡선의 기하학적 요소들을 이용한 정합방식을 사용하여 Kompsat-2 DEM의 제작을 시도하였다. 각 상용프로그램과의 성능의 비교는 육안을 통한 정성적 실험과, USGS DTED를 이용한 정량적 실험으로 이루어졌다. 정확도는 DTED와의 평균절대오차, RMS 오차로 판단하였으며, 비교 실험 결과, 대부분의 영상에서 실험에 사용한 방식이 다른 상용 프로그램에서 제작된 DEM보다 더 좋은 성능을 보여줌을 확인할 수 있었다. Research of accurate DEM generation using images of Kompsat-2 is not enough. This paper focused on generation of accurate Kompsat-2 DEM and comparison with DEM from common software like PCI Geomatica and ENVI. For Kompsat-2 DEM generation, we applied orbit-attitude sensor modeling technique and matching method based on epipolarity and image geometry. The comparison of performance with each commercial programs made a qualitative experiment through naked eyes and a quantitative experiment with USGS DTED. The accuracy was judged by the average absolute error and RMS error with DTED. The result of comparison experiment, we could confirm that the method used in the experiment showed much better performance than DEM made from other commercial programs in most of images.

차량에서 획득된 도로 주변 영상에서의 얼굴 추출 방안 연구

이수암(Rhee Soo Ahm),김태정(Kim Tae Jung),김문기(Kim Moon Gie),윤덕근(Yun Duk Geun),성정곤(Sung Jung Gon) 대한공간정보학회 2008 대한공간정보학회지 Vol.16 No.1

도로 주변의 영상을 사용자들에게 제공하기 위해서는 사생활 침해의 문제가 발생하지 않도록 영상에 존재하는 사람(얼굴)을 추출하여 제거하는 과정이 필수적으로 이루어져야 한다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, 영상의 먼저 HSI(색상, 채도, 명도)와 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능하였다. 이렇게 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 영역분할을 실행하고 나뉜 구역들에 면적, 개수, 비율, 타원의 조건을 적용하여 최종적인 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 이렇게 결정된 구역들을 임계값을 이용하여 이진화하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 초상권 침해의 문제가 되는 38개의 영상 중에서 28개의 얼굴이 추출되었다. 얼굴이 추출되지 않은 원인으로는 얼굴의 음영지역과, 피부색과 유사한 배경 등을 들 수 있다. 또한 얼굴과 비슷한 색과 형태를 가진 물체들이 추출되는 사례가 많이 발생하였다. 이러한 문제들을 보완하기 위해서는 얼굴 후보 영역조건을 세분화 하고 영역 분할 방식과, 얼굴 최종 결정 부분의 알고리즘을 더 구체적으로 보완해야 할 필요성이 있다고 여겨진다. The face extraction is very important to provide the images of the roads and road sides without the problem of privacy. For face extraction form roadside images, we detected the skin color area by using HSI and YCrCb color models. Efficient skin color detection was achieved by using these two models. We used a connectivity and intensity difference for grouping, skin color regions further we applied shape conditions (rate, area, number and oval condition) and determined face candidate regions. We applied thresholds to region, and determined the region as the face if black part was over 5% of the whole regions. As the result of the experiment 28 faces has been extracted among 38 faces had problem of privacy. The reasons which the face was not extracted were the effect of shadow of the face, and the background objects. Also objects with the color similar to the face were falsely extracted. For improvement, we need to adjust the threshold.

UAV 영상을 활용한 수변구조물의 DSM 생성 및 정확도 분석

이수암 ( Soo Ahm Rhee ),김태정 ( Tae Jung Kim ),김재인 ( Jae In Kim ),김민철 ( Min Chul Kim ),장휘정 ( Hwi Jeong Chang ) 대한원격탐사학회 2015 大韓遠隔探査學會誌 Vol.31 No.2

태풍, 홍수와 같은 자연재해 발생 시 영상을 기반으로 댐, 보, 교량과 같은 수변 구조물의 피해정보의 정량적인 분석이 가능하면, 피해복구 및 의사결정의 지원에 큰 도움이 된다. 본 연구에서는 수변 구조물의 피해 분석을 위한 초기 과정으로 UAV를 활용한 수변 구조물의 3차원 정보의 획득을 시도하였고, 생성된 DSM의 정확도를 검증하였다. DSM의 생성을 위해 스테레오 기반의 영상정합 기술을 적용하였으며, 각각의 스테레오 정합결과를 생성 후 이를 모자이크하여 최종 DSM을 생성하였다. LIDAR에서 취득한 DSM과 비교하여 정확도를 검증했으며, 처리결과 전체 영역에서 3m 내외의 RMSE 수치가 나옴을 확인하였다. 오류의 원인을 분석해 본 결과, 생성된 DSM은 센서모델을 수립할 때에 필요한 EO 파라메터의 영향을 많이 받음을 확인할 수 있었다. 이후 정확한 GCP의 적용 및 인터폴레이션, 후처리 등의 기술의 개발을 통해 더욱 신뢰할 수 있는 DSM의 생성 시도를 해야 할 것이다. 그리고 본 연구의 목표에 맞게 실제 피해지역에서의 시뮬레이션을 통해 DSM을 이용한 정량적인 피해 분석에 대한 연구를 수행해야 할 것이다. If the damage analysis on river-side facilities such as dam, river bank structures and bridges caused by disasters such as typhoon, flood, etc. becomes available, it can be a great help for disaster recovery and decision-making. In this research, We tried to extract a Digital Surface Model (DSM) and analyze the accuracy from Unmanned Air Vehicle (UAV) images on river-side facilities. We tried to apply stereo image-based matching technique, then extracted match results were united with one mosaic DSM. The accuracy was verified compared with a DSM derived from LIDAR data. Overall accuracy was around 3m of absolute and root mean square error. As an analysis result, we confirmed that exterior orientation parameters exerted an influence to DSM accuracy. For more accurate DSM generation, accurate EO parameters are necessary and effective interpolation and post process technique needs to be developed. And the damage analysis simulation with DSM has to be performed in the future.

다중 Kompsat-2 영상으로부터 생성된 DEM 정확도 분석

이수암,정재훈,이태윤,김태정,Rhee, Soo-Ahm,Jeong, Jae-Hoon,Lee, Tae-Yoon,Kim, Tae-Jung 대한원격탐사학회 2011 大韓遠隔探査學會誌 Vol.27 No.1

원격탐사 위성 영상의 발전으로 인해 위성에서 취득된 영상을 이용하여 DEM을 제작하는 연구가 계속 진행되고 있다. 본 논문에서는 2개 이상의 Kompsat-2 영상을 이용하여 이를 이용하여 DEM을 제작한다. DEM의 제작에 앞서 궤도-자세각 모델과 RFM 모델을 사용하여 두 장의 영상과 다중 영상에 센서모델을 수립한 경우 3차원 위치결정 정확도 비교를 수행하였다. 또한 수립된 센서모델을 이용하여 객체공간 기반의 영상정합을 수행하였으며, 제작된 DEM을 통해 사용된 영상의 개수에 따른 분석 및 센서 모델별 정확도를 판단했다. 수행결과 다중영상을 사용하여 센서모델을 한 경우 더 높은 위치 정확도가 나왔음을 확인할 수 있었다. 또한 다중영상을 사용하여 제작된 DEM이 스테레오영상을 사용한 것 보다 더 높은 정확도를 가지며, 육안으로 판단할 경우에도 큰 오차들이 줄어 더 좋은 결과를 보여줌을 확인할 수 있었다. Accurate DEM(Digital Elevation Model) generation using satellite images is an active research topic. This paper focuses on generation of a DEM with multiple Kompsat-2 images. For DEM generation, we applied an orbit-attitude sensor model and a RPM sensor model to stereo and multiple Kompsat-2 images respectively. For matching, we used an object-space based matching method. Through the result of this experiment, we could confirm that the sensor model from multiple images is more accurate than the model from stereo images. Also DEM from multiple images gave much better performance than DEM from stereo images.

정지궤도 기상위성의 자동기하보정

김현숙 ( Hyun Suk Kim ),이태윤 ( Tae Yoon Lee ),허동석 ( Dong Seok Hur ),이수암 ( Soo Ahm Rhee ),김태정 ( Tae Jung Kim ) 大韓遠隔探査學會 2007 大韓遠隔探査學會誌 Vol.23 No.4

2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다 이때 지상국에서 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되었다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 시용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 시용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 1~2 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합과 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다. The first Korean geostationary weather satellite, Communications, Oceanography and Meteorology Satellite (COMS) will be launched in 2008. The ground station for COMS needs to perform geometric correction to improve accuracy of satellite image data and to broadcast geometrically corrected images to users within 30 minutes after image acquisition. For such a requirement, we developed automated and fast geometric correction techniques. For this, we generated control points automatically by matching images against coastline data and by applying a robust estimation called RANSAC. We used GSHHS (Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline) shoreline database to construct 211 landmark chips. We detected clouds within the image and applied matching to cloud-free sub images. When matching visible channels, we selected sub images located in day-time. We tested the algorithm with GOES-9 images. Control points were generated by matching channel I and channel 2 images of GOES against the 211 landmark chips. The RANSAC correctly removed outliers from being selected as control points. The accuracy of sensor models established using the automated control points were in the range of 1~2 pixels. Geometric correction was performed and the performance was visually inspected by projecting coastline onto the geometrically corrected images. The total processing time for matching, RANSAC and geometric correction was around 4 minutes.