다목적실용위성 3호 위치정확도 향상을 위한 Sensor-to-Sensor Alignment 결정

서두천(DooChun Seo),정재헌(JaeHeun Jung),홍기병(GiByeong Hong) 대한공간정보학회 2014 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2014 No.11

고해상도 인공위성영상의 정사보정을 위한 지상좌표 결정 정확도 비교

서두천(DooChun Seo),양지연(YangJi Yeon),임효숙,이창노(ChangNo Lee) 대한공간정보학회 2009 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2009 No.9

고해상도 인공위성영상으로부터 수치정시영상을 생성하기 위해서는 인공위성의 내,외부 표정요소 결정하고, DEM 또는 DSM을 이용하여 영상에 포함되어 있는 기하왜곡 또는 기복 변위를 보정할 수 있는 지상좌표 결정 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 인공위성영상자료를 이용하여 지상좌표 결정 알고리즘인 Ray Tracing, Ray Following, LSM 등의 특성과 개념을 살펴보았다. 또한 이들 알고리즘들의 지상좌표 결정 정확도의 비교 평가를 위해, 다목적실용위성 2호 PAN 영상과 DEM의 특성에 따른 정확도를 살펴보았다.

정상운영기간동안의 KOMPSAT-3A호 주요 영상 품질 인자별 특성

서두천 ( Doochun Seo ),김현호 ( Hyun-ho Kim ),정재헌 ( Jaehun Jung ),이동한 ( Donghan Lee ) 대한원격탐사학회 2020 大韓遠隔探査學會誌 Vol.36 No.6

KOMPSAT-3A는 2015년 3월 발사하여 약 6개월의 기간 동안 초기 검보정을 수행한 이후 지난 8년 동안 성공적으로 KOMPSAT-3A 자료를 사용자들에게 배포하였으며, 수집된 영상 자료는 지도제작, GIS, 국토관리 등의 다양한 분야에서 정성적, 정량적 정보 추출의 기초 자료로 활용되고 있다. 한국항공우주연구원에서는 KOMPSAT-3A의 영상제품군에서 추출되는 정보의 정확도 및 신뢰도를 확보하기 위해 주기적으로 영상 품질과 인공위성 하드웨어 특성을 확인하고 있다. 또한 KOMPSAT-3A의 탑재체, 자세제어 센서들의 노후화에 따른 영상 품질 저하 현상을 최소화하기 위해 지속적인 영상 품질 개선 작업을 수행하고 있다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 개발 단계에서 정의된 발사 전후의 검보정 주요 과정 및 대표 영상 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 측정 방법을 설명하였다. 이를 바탕으로 발사 후 초기 LEOP Cal/Val이 완료된 이후 측정된 영상 품질 인자별 성능값과 최근 2016년부터 2020년 5월까지 KOMPSAT-3A호의 주요 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 현황과 특성을 기술하였다. The LEOP Cal/Val (Launch and Early Operation Phase Calibration/Validation) was carried out during 6 months after KOMPSAT-3A (KOMPSAT-3A Korea Multi-Purpose Satellite-3A) was launched in March 2015. After LEOP Cal/Val was successfully completed, high resolution KOMPSAT-3A has been successfully distributing to users over the past 8 years. The sub-meter high-resolution satellite image data obtained from KOMPSAT-3A is used as basic data for qualitative and quantitative information extraction in various fields such as mapping, GIS (Geographic Information System), and national land management, etc. The KARI (Korea Aerospace Research Institute) periodically checks and manages the quality of KOMPSAT-3A’s product and the characteristics of satellite hardware to ensure the accuracy and reliability of information extracted from satellite data of KOMPSAT-3A. To minimize the deterioration of image quality due to aging of satellite hardware, payload and attitude sensors of KOMPSAT-3A, continuous improvement of image quality has been carried out. In this paper, the Cal/Val work-flow defined in the KOMPSAT-3A development phase was illustrated for the period of before and after the launch. The MTF, SNR, and location accuracy are the key parameters to estimate image quality and the methods of the measurements of each parameter are also described in this work. On the basis of defined quality parameters, the performance was evaluated and measured during the period of after LEOP Cal/Val. The current status and characteristics of MTF, SNR, and location accuracy of KOMPSAT-3A from 2016 to May 2020 were described as well.

자동 기준점 추출을 위한 고해상도 영상 메칭기술 개발

서두천(DooChun Seo),정재헌(JaeHon),양지연(JiYeon Yang),박지용(JiYong Park),최혜선(HeaSun Choi) 대한공간정보학회 2010 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2010 No.3

본 연구는 고해상도 인공위성자료를 이용하여 수치표고모델(DEM) 및 지도제작을 수행하기 위한 핵심기술인 매칭기술을 개발하였다. 특히 본 연구에서 개발된 매칭기술은 고해상도 영상의 기하보정에 필요한 지상기준점 자동으로 추출하여, 영상 기하보정을 요구정확도에 부합되도록 자동으로 수행될 수 있음을 확인하였다.

다목적실용위성(KOMPSAT)의 Inverse RPC 해석을 통한 정밀지상좌표 결정 정확도

서두천(DooChun Seo),정재헌(JaeHun Jung),홍기병(KiByung Hong) 한국항공우주연구원 2014 항공우주기술 Vol.13 No.2

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. 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 coordinates. If users produce ortho-image with provided RPCs is useful, directly compute the ground coordinates corresponding to image coordinates and check location accuracy etc. are difficult. In this study, a basic algorithm of inverse RPCs that calculates the image coordinates to ground coordinates, compute based on provided RPCs and evaluation of determinated ground coordinates using developed inverse RPCs were proposed.

고해상도 인공위성영상의 기하정보추출을 위한 자동매칭 알고리즘 연구

서두천(DooChun Seo),정재헌(JaeHon),박지용(JiYong Park),임효숙(HyoSuk Lim),이익현(Ikhyun Lee) 대한공간정보학회 2011 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2011 No.5

본 연구에서는 고해상도 인공위성자료에서 정량적인 3차원 위치정보를 추출에 있어서 필요한 자동매칭 알고리즘을 연구하고 이에 따른 성능 검정을 수행하였다. 두 영상에서 동일점 찾기 위해, 특징점을 해석하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘, 오매칭점의 제거 및 동일점 해석은 표준상관기법, RANSAC 등의 알고리즘을 적용하였다. 최종 해석된 점은 공간해상도와 기하학적 위치가 각기 다른 영상자료를 이용하여 매칭의 정확도를 간접적으로 해석 평가하였다.

고해상도 위성영상의 밝기 개선 방안 연구

서두천(DooChun Seo),유수환(SooHwan Yu),차동환(DongHwan Cha),김혜지(HyeJi Kim) 대한공간정보학회 2018 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2018 No.11

고해상도 인공위성영상의 정밀기하보정 프로그램 개발

서두천(DooChun Seo),정재헌(JaeHon),양지연(JiYeon Yang),박지용(JiYong Park),최혜선(HeaSun Choi),임효숙(HyoSuk Lim) 대한공간정보학회 2010 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2010 No.1

본 연구는 대축척 정사영상지도제작을 위한 인공위성자료의 정밀센서모델링 기술 기반의 Proto-type 형태의 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 정밀센서모델링 및 기하학적 정확도 향상 기술 관련 자료 조사 분석, 위성자료 기반의 정밀센서모델링, Abstract 모델 기반의 정밀센서모델 알고리즘을 개발하였으며, Proto-type 프로그램 설계, 개발하였다.

중적외선 센서 위성 영상의 상온 온도 정보 추출 가능성 및 정확도

최석원,서두천,이동한,Choi, SeokWeon,Seo, DooChun,Lee, DongHan 한국우주과학회 2021 우주기술과 응용 Vol.1 No.3

It was common knowledge in textbooks that images acquired using mid-infrared ray were not suitable for measuring temperature near room temperature. But a recent satellite image using a mid-infrared sensor show the possibility that the result measured using the mid-infrared sensor can also measure the temperature near room temperature. In this paper, the possibility and accuracy of extraction room temperature information from satellite images with mid-infrared sensors are reviewed. The mid-infrared satellite image reviewed in this paper showed the temperature of room temperature well, and regarding the reliability as an absolute value of the measured temperature, the effect of the heat transfer amount due to the direct reflection of sunlight on the surface and the effect of the infrared absorption amount absorbed in the atmosphere can be seen as a relatively small or constant value. However, the problem of uncertainty in the radiation coefficient due to physical properties, which is the limit of the non-contact thermometer, remained a problem to be solved. 중적외선을 이용하여 획득한 영상은 상온 부근의 온도 측정에는 적당하지 않다는 것이 교과서적 상식이었으나, 최근 중적외선 센서를 이용한 위성 영상을 살펴보면 중적외선 센서를 이용하여 측정한 결과물도 상온 부근의 온도를 측정할 수 있다는 가능성을 보여주고 있다. 본 논문에서는 중적외선 센서를 가지는 위성영상의 상온 온도 정보 추출 가능성 및 정확도에 대해 살펴보고자 한다. 논문에서 검토된 중적외선 위성영상은 상온 부분의 온도를 잘 표시하였으며, 측정된 온도의 절대값으로서의 신뢰성에 관해서는, 태양광의 지표면 직접 반사에 의한 열전달량 영향과 대기에서 흡수되는 적외선 대기 흡수량의 영향은 비교적 작거나 일정한 값으로 볼 수 있지만, 비접촉식 온도계의 한계인 물성치의 의한 복사 계수(emissivity)의 불확실성 문제는 여전히 해결해야할 문제로 남아 있게 되었다.

영상의 대각선 정보를 이용한 위성영상 해상도 향상 기법

최석원,정재헌,서두천,이동한,Choi, SeokWeon,Jeong, JaeHeon,Seo, DooChun,Lee, DongHan 한국우주과학회 2021 우주기술과 응용 Vol.1 No.1

In this paper, we will discuss techniques that can increase the resolution by 1.4 times without distortion or performance degradation of the original image, using diagonal information of the image. The applied method is to use the image information of 4 adjacent points without actual rotating the image by 45 degrees and enlarge and rearrange it according to the characteristics of the camera, so that the same physical concept as the actual 45 degrees can be applied. This is a concrete realization method that can improve the resolution by 1.4 times without deterioration of performance and a demonstration of this result. 본 논문에서는 영상의 대각선 정보를 이용하여 원영상의 왜곡이나 성능저하 없이 해상도를 1.4배 증가시킬 수 있는 기술 및 기법에 대해 논하고자 한다. 적용된 방법은 영상을 45도 돌리지 않고도 인접한 4점의 영상정보를 이용하여 카메라의 특성에 맞게 확대 및 재배열을 함으로써, 영상을 실제로 45도 돌리는 것과 동일한 물리적 개념을 적용할 수 있고, 원 영상의 왜곡이나 성능 저하 없이 해상도를 1.4배 증가시킬 수 있는 구체적 실현 방법 및 이에 대한 실증이다.