KR101510206B1 - 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법 - Google Patents

항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 서로 다른 시기에 동일한 지역이 촬영된 항공 하이퍼스펙트럴 영상으로부터 DSM를 생성하고, DSM의 중첩연산을 통해 변화된 지역을 추출하는 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법에 관한 것으로, 동일 지역이 촬영된 2장 이상의 항공 하이퍼스펙트럴 영상과, 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 외부표정요소와, 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 촬영한 초분광 카메라의 촬영정보를 탐지시스템이 수신하는 영상데이터 입력단계(S10); 상기 영상데이터를 수신한 상기 탐지시스템이 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 상호표정을 수행하는 상호표정 단계(S20); 상기 탐지시스템이 상기 상호표정을 통해 확인한 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상들 간의 형상경계점과 공액점을 기반으로 수치표면자료(DSM)를 생성하는 DSM 생성단계(S30); 상기 탐지시스템이 서로 다른 시기의 동일 지역에 대한 수치표면자료(DSM)를 이미지 중첩해서 일정하게 구획된 구간별 높이 차를 연산하는 DSM 중첩단계(S40); 상기 탐지시스템이 상기 높이 차를 지정된 표시형태로 출력하는 변화구역 탐지단계(S50);를 포함하는 것이다.

Description

항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법{Urban Change Detection Method Using the Aerial Hyper Spectral images for Digital Map modify Drawing}
본 발명은 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 서로 다른 시기에 동일한 지역이 촬영된 항공 하이퍼스펙트럴 영상으로부터 DSM를 생성하고, DSM의 중첩연산을 통해 변화된 지역을 추출하는 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법에 관한 것이다.
하이퍼스펙트럴 영상(Hyper Spectral Images)이란, 대상물로부터 수십 개에서 수백 개의 연속된 분광밴드를 센서를 통해 취득하여 지표와 식생의 다양한 정보에 대한 식별이 가능한 영상이다. 따라서 하이퍼스펙트럴 영상 내 기록된 대상물이미지의 밝기를 분석하면 대상물이미지를 용이하게 구분할 수 있고, 중복된 두 영상간의 공액점 탐색에도 용이하게 활용할 수 있다.
수치표면자료(DSM: Digital Surface Model)란, 실세계 모든 정보 즉, 지형, 수목, 인공구조물 등을 3차원으로 표현한 수치모델로서, 간단하게는 지표의 표면을 나타낸 자료이다.
수치지도(Digital Map)는 지형지물(feature)에 대한 위치와 형상을 좌표데이터(coordinate)로 나타내어 전산처리가 가능한 형태로 표현한 지도를 말하며, 일반적으로 자동화된 시스템에 의하여 중ㆍ대축척 지형도나 현황도를 작성하여 수치화한 지도를 말한다. 관련 규정에 의한 수치지도는 지형, 지물, 지명 등의 각종 지형정보와 이와 관련된 사항을 수치화한 후 전산시스템을 이용하여 이를 분석, 편집 및 입출력할 수 있도록 제작된 수치지형도, 수치주제도 등을 의미한다.
도시변화탐지(Urban Change detection)란, 과거부터 현재까지의 다중 시기의 지도, 항공사진 등을 사용하여 비교함으로써 도시의 변화양상을 파악하는 방법을 말한다.
중첩 연산이란 동일 공간상에서 2개 이상의 주제도(영상)에 대해 연산하는 것으로 플러스 연산, 마이너스 연산, 곱하기 연산, 나누기 연산 등, 수학 연산자를 이용하여 연산결과를 얻어내는 과정을 의미한다.
수정도화란 수치지도제작 시 대상지역 전체에 대하여 묘사하는 것이 아니라 지형지물이 변한 지역에 대해서만 묘사해 수정하는 것을 의미한다.
종래에는 도시변화탐지를 위하여 수치지도 수정 시 위성영상으로부터 변화지역을 육안으로 대략 탐지하고 있으나, 이러한 방법으로는 정확한 위치와 변화량을 관측하기 어려운 문제점이 있었다.
이에 본 발명은 상기의 문제를 해소하기 위해 발명된 것으로서, 수치지형도의 수정에 필요한 도시의 변화 위치와 형상을 간단하면서 정확하게 파악하고, 서로 다른 시기에 동일한 지역이 촬영된 항공 하이퍼스펙트럴 영상으로부터 DSM를 생성한 후 중첩공간분석을 수행해서, 변화된 지역을 간단하고 정확하게 탐지할 수 있는 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법의 제공을 해결하고자 하는 과제로 한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명은,
동일 지역이 촬영된 2장 이상의 항공 하이퍼스펙트럴 영상과, 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 외부표정요소와, 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 촬영한 초분광 카메라의 촬영정보를 탐지시스템이 수신하는 영상데이터 입력단계(S10);
상기 영상데이터를 수신한 상기 탐지시스템이 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 상호표정을 수행하는 상호표정 단계(S20);
상기 탐지시스템이 상기 상호표정을 통해 확인한 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상들 간의 형상경계점과 공액점을 기반으로 수치표면자료(DSM)를 생성하는 DSM 생성단계(S30);
상기 탐지시스템이 서로 다른 시기의 동일 지역에 대한 수치표면자료(DSM)를 이미지 중첩해서 일정하게 구획된 구간별 높이 차를 연산하는 DSM 중첩단계(S40);
상기 탐지시스템이 상기 높이 차를 지정된 표시형태로 출력하는 변화구역 탐지단계(S50);
를 포함하는 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법이다.
본 발명에 따르면, 수치지형도 수정사업에 있어 판독공정의 예산을 절감하고, 정량적인 변화율을 판단할 수 있게 하므로, 저비용 고품질의 지도수정에도 활용할 수 있다. 아울러, 수치지형도 제작에서 변화지역의 탐지를 통해 판독위치를 미리 알게 되므로 수정대상의 누락방지에도 큰 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 DSM를 이용한 수정도화용 도시변화탐지 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 DSM를 이용한 수정도화용 도시변화탐지 방법에서, 영상데이터 입력단계의 세부 단계를 도시한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 DSM를 이용한 수정도화용 도시변화탐지 방법에서, DSM의 생성단계의 세부 단계를 도시한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 형상경계영상 연산자를 적용하여 생성된 형상경계영상 화면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 수행된 형상경계점 탐색결과를 나타낸 화면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 DSM의 중첩 연산을 통하여 변화구역을 탐지하는 과정의 설명도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 DSM의 중첩 연산을 통하여 탐지된 변화구역의 출력 화면이다.
상술한 본 발명의 특징 및 효과는 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 DSM를 이용한 수정도화용 도시변화탐지 방법의 순서도이다. 본 순서도를 참고해서 본 실시예에 따른 탐지방법 전체를 우선 설명한다.
S10; 영상데이터 입력단계
동일한 지역이 촬영된 2장 이상의 항공 하이퍼스펙트럴 영상정보를 탐지시스템의 표정처리모듈(미도시함)에 입력하는 영상 입력단계(S11), 촬영 당시의 위치와 자세정보 등의 외부표정요소를 상기 표정처리모듈에 입력하는 외부표정 입력단계(S12), 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 촬영한 초분광 카메라의 각 초점거리를 상기 표정처리모듈에 입력하는 초점거리 입력단계(S13)를 포함한다. 상기 외부표정요소는 통상의 초분광 카메라에 장착된 GPS/INS 장비에 의해 간단하게 취득이 가능하다.
S20; 상호표정 단계
상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상들의 상호 간 관계를 고려하여 상기 표정처리모듈이 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 일정한 기하학적 상관관계인 에피폴라 기하모델을 연산 및 도출한다.
주지된 바와 같이, 서로 다른 각도에서 촬영된 동일 구간에 대한 영상들 간의 상호표정 처리는 에피폴라 기하모델 연산을 통해 이루어지며, 두 영상 간의 공선, 공면 조건 등을 도출한다. 다수 영상 간의 상호표정 처리 방법과 기술은 공지,공용의 기술이므로, 구체적인 연산식과 연산과정에 대한 설명은 생략한다.
S30; DSM 생성단계
상기 탐지시스템의 DSM생성모듈(미도시함)이 상기 에피폴라 기하모델을 기초로 수치표면자료(이하 'DSM') 생성을 위해 형상경계점을 탐색하는 형상경계영상 설정단계(S31), 공액점 선정단계(S32), DSM 생성단계(S33)를 포함한다.
S40; DSM 중첩단계
상기 탐지시스템의 탐지모듈(미도시함)은 DSM 생성단계(S30)에서 생성한 비교 대상의 DSM들을 높이 비교가 가능하도록 중첩하고, 확인된 높이 차를 연산하며, 높이 차가 발생한 지점을 확인한다.
S50; 변화구역 탐지단계
상기 탐지모듈이 탐지 대상의 비교범위를 설정하는 탐지크기 설정단계(S51), 신생지역의 발생 여부와 지점을 탐지하는 신생지역 탐지단계(S52), 소멸지역의 발생 여부와 지점을 탐지하는 소멸지역 탐지단계(S53)를 포함한다.
S60; 탐지구역 출력단계
상기 탐지모듈이 변화구역을 탐지한 결과, 신규로 지형지물이 생겨난 경우와 기존의 지형지물이 사라진 경우 등을 탐지하여 출력한다.
S70; 오류 검사단계
상기 탐지시스템의 오류검사모듈(미도시함)이 탐지 결과에 대한 오류 여부를 검사해서 오류가 확인되면 변화구역 탐지단계(S50)를 반복 실시하고, 오류가 확인되지 않으면 작업을 종료한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 DSM를 이용한 수정도화용 도시변화탐지 방법에서, 영상데이터 입력단계의 세부 단계를 도시한 순서도이다.
S11; 영상입력 단계
동일한 지역을 포함해 촬영된 2장 이상의 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 상기 표정처리모듈에 입력한다. 일반적으로 항공 하이퍼스펙트럴 촬영은 이동 중인 항공기에서 고속으로 이루어지므로, 1대의 초분광 카메라가 연속해 촬영한 항공 하이퍼스펙트럴 영상은 동일한 지역을 공유한다. 따라서 상기 표정처리모듈에는 동일한 지역을 촬영했으나 촬영 각이 다른 2장 이상의 항공 하이퍼스펙트럴 영상이 입력된다.
S12; 외부표정 입력단계
항공 하이퍼스펙트럴 영상에 해당하는 2장 이상의 외부표정요소를 상기 표정처리모듈에 입력하는 외부표정요소 입력단계(S121), 입력된 외부표정요소가 작업 대상구역 내의 자료인지 여부를 상기 표정처리모듈이 해당 좌표를 점검하는 작업대상구역 확인단계(S122), 작업 대상구역인 경우 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 모델 구성을 위한 모델명을 생성하는 모델명 구성단계(S123)를 포함한다.
S13; 초점거리 입력단계
항공 하이퍼스펙트럴 영상 내 한 픽셀의 지상점유 크기를 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 지상해상도로 상기 표정처리모듈에 입력하는 영상지상해상도 입력단계(S131), 상기 초분광 카메라에 대한 초점거리를 상기 표정처리모듈에 입력하는 초점거리 입력단계(S132), 상기 표정처리모듈이 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 투영중심을 원점으로 해서 사진좌표로 변환 및 점검하고 오류확인 시 영상지상해상도 입력단계(S131)를 반복시키는 내부표정 점검단계(S133), 상기 표정처리모듈이 초분광 카메라의 초점거리와 항공 하이퍼스펙트럴 영상으로 구성된 모델을 완성하는 단계(S134)를 포함한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 DSM를 이용한 수정도화용 도시변화탐지 방법에서, DSM 생성단계의 세부 단계를 도시한 순서도이다.
S31; 형상경계영상 설정단계
상기 DSM생성모듈이 항공 하이퍼스펙트럴 영상으로부터 형상경계영상을 생성하기 위해서는 형상경계연산자를 정의하는 단계(S311)를 수행해야 하는데, 영상의 평활화는 [수학식 1]로 표시되는 가우시안(Gaussian) 연산자와, [수학식 2]로 표시되는 라플라시안(Laplacian) 연산자를 사용한다.
Figure 112014113180621-pat00001
[수학식 1]에서 x와 y는 직교좌표계에서 화소가 위치한 좌표의 수치를 의미하고, σ는 표준편차, e는 자연상수, r은 좌표계에서 두 점간의 직선 거리를 의미한다.
Figure 112014113180621-pat00002
[수학식 2]에서 x와 y는 도함수를 취하기 위한 화소의 거리를 의미하는 것으로, ∇는 x,y를 편미분한 결과값이다.
상기 DSM생성모듈은 [수학식 1]의 가우시안(Gaussian) 연산자와 수학식 2의 라플라시안(Laplacian) 연산자를 결합하여 상기 형상경계연산자를 [수학식 3]으로 정의한다.
Figure 112014113180621-pat00003
[수학식 3]에서 σ은 표준편차이고, e는 자연상수이며, r은 좌표계에서 두 점간의 직선 거리를 의미한다.
형상경계연산자 정의단계(S311)를 통해 형상경계연산자가 정의되면, 상기 DSM생성모듈은 변화를 탐지하고자 하는 대상 항공 하이퍼스펙트럴 영상에 상기 형상경계연산자를 적용하여 형상경계영상을 생성하는 형상경계영상 생성단계(S312)를 진행한다.
형상경계영상 생성단계(S312)에서 생성한 형상경계영상은 좌측영상과 우측영상 한 쌍의 입체모델을 구성하는데, 본 실시 예에서 좌측을 기준영상으로 해서 우측영상에 해당하는 탐색영역의 크기(가로픽셀 및 세로픽셀) 지정을 위한 공액점 선정단계(S32)를 진행한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 형상경계영상 연산자를 적용하여 생성된 형상경계영상 화면으로서, 도 4의 (A)도면에서 보인 변화탐지 대상에 대해 형상경계영상 연산자를 적용하면 도 4의 (B)도면에서 보인 형상경계영상이 생성된다.
S32; 공액점 선정단계
계속해서, 상기 탐색영역의 크기 지정은 우측 영상의 대상구역을 일정한 범위 내로 이동시키면서 공액점을 찾는 방법으로 한다. 두 영상에서 현실세계의 한 점의 위치를 나타내는 공액점을 찾는 방법은 해당 영상의 전체 범위가 아닌 특정범위 안에서 영상에 담긴 지형지물의 형상과 밝기를 이용한다.
형상경계영상이 생성되면, 상기 DSM생성모듈은 변화탐지 대상에 대해 상기 형상경계영상으로부터 공액점의 후보가 되는 형상경계 중의 교차점 배치 위치를 찾아내고, 상기 교차점 내 화소의 밝기값과 기준 밝기값 간의 상관계수를 산출하여 공액점을 선정한다. 상기 DSM생성모듈은 교차점의 화소 찾기를 [수학식 4]의 연산을 통해 수행한다.
상기 DSM생성모듈은 상기 형상경계영상에서 경계가 교차하는 위치인 형상경계점 탐색단계(S321)를 수행한다. 이를 좀 더 구체적으로 설명하면, [수학식 3]의 형상경계연산자를 이용해 생성한 형상경계영상 I(x, y)을 적분 후 2차 미분하면 0이 되는 교차점을 발견할 수 있는데, 상기 교차점을 [수학식 4]로 표시되는 형상경계점으로 정의한다.
Figure 112014113180621-pat00004
[수학식 4]에서 ∇2G(x, y)는 형상경계 연산자이고, I(x, y)는 형상경계영상이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 수행된 형상경계점 탐색결과를 나타낸 화면이다. 도 5의 (A)도면은 좌측 형상경계영상으로써 fo는 픽셀 밝기의 기준값을 의미하고, (B)도면은 우측 형상경계영상으로써 탐색영역(s*h) 내에서 상기 기준값인 fo와 공액점이 되는 후보들을 탐색한 결과(fn1 , fn2 , fn3 , ... fnn)를 형상경계점 연산을 통해 나타낸 것이다.
탐색영역의 크기에 따라 우측 형상경계영상 내 형상경계점은 여러 개일 수 있다. 따라서 좌측 형상경계영상의 기준 밝기값을 기준으로 우측 형상경계영상 내 다수의 형상경계점들 중 공액점을 선정한다.
이를 좀 더 구체적으로 설명하면, 상기 DSM생성모듈은 공액점 후보들의 픽셀의 밝기값을 취득하고(명도 취득단계; S322), 밝기값 상관계수식인 [수학식 5]를 이용해서(상관계수 로딩단계; S323) 밝기값에 대한 최고 상관계수를 산출한다(상관계수 산출단계; S324). 상기 DSM생성모듈은 [수학식 5]를 이용해 산출한 상기 최고 상관계수에 대응하는 우측 형상경계영상의 형상경계점을 DSM 생성을 위한 공액점으로 선정한다(공액점 선정단계; S325).
Figure 112014113180621-pat00005
Figure 112014113180621-pat00006

상기 수학식 5에서 i = 1, …, n이며, 상기 n은 대상영역의 픽셀 수이고, gt는 기준영역이고, gs는 탐색영역이다.
S33; DSM 격자자료 생성단계
상기 DSM생성모듈은 공액점을 생성하면, 상기 공액점의 항공 하이퍼스펙트럴 영상 내 영상좌표가 입력되는 공액점 영상좌표 입력단계(S331)와, 상기 영상좌표를 지상좌표로 계산하는 지상좌표 계산단계(S332)와, DSM의 격자자료를 생성하는 단계(S333)를 순차 진행한다.
이를 좀 더 구체적으로 설명하면, 상기 DSM생성모듈은 생성된 공액점의 영상좌표를 [수학식 6]에 적용해서 지상좌표를 산출한다. DSM의 지상좌표는 [수학식 6]에서 최고 유사성을 가진 영상좌표(x, y)를 이용하여 결정될 수 있다. 상기 DSM생성모듈은 결정된 지상좌표를 DSM의 격자에 적용한다.
Figure 112014113180621-pat00007
Figure 112014113180621-pat00008

[수학식 6]에서, X, Y 및 Z는 지상좌표이고; X0, Y0, Z0는 투영중심좌표이고; x 및 y는 최고 유사성을 가진 영상좌표이고; x0, y0는 영상좌표의 중심좌표이고; f는 초점거리이며; r11, r12, ···, r33는 회전행렬을 의미한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 DSM의 중첩 연산을 통하여 변화구역을 탐지하는 과정의 설명도인 바, 이를 참고하여 DSM 중첩연산과정 및 변화구역 탐지단계를 상세하게 설명하면 다음과 같다.
S40; DSM 중첩단계
영상데이터 입력단계(S10), 상호표정 단계(S20), DSM 생성단계(S30)을 통해 동일한 지역에 대하여 과거에 촬영한 항공 하이퍼스펙트럴 영상(601)과 관련 영상데이터로부터 형상경계영상(602) 및 DSM(603)를 생성하고, 최근에 촬영한 항공 하이퍼스펙트럴 영상(604)과 관련 자료로부터 형상경계영상(605) 및 DSM(606)를 생성하면, 상기 탐지모듈은 서로 다른 시기에 수집 및 생성된 상기 두 개의 DSM(603, 605)을 서로 이미지 중첩해서 높이 차를 연산한다.
S50; 변화구역 탐지단계
전술한 바와 같이, 상기 탐지모듈은 탐지 대상의 비교범위를 설정하는 탐지크기 설정단계(S51), 신생지역의 발생 여부와 지점을 탐지하는 신생지역 탐지단계(S52), 소멸지역의 발생 여부와 지점을 탐지하는 소멸지역 탐지단계(S53)를 포함한다.
탐지크기 설정단계(S51)는 상기 탐지모듈이 탐색영역의 크기를 지정하는 단계로서, DSM(603, 605)의 격자 크기를 화소 단위로 설정해서 공액점을 탐색하는 시간을 단축한다.
신생지역 탐지단계(S52) 및 소멸지역 탐지단계(S53)는 상기 탐지모듈이 DSM(603, 606)에 각각 설정한 해당 격자들의 셀 수치(지형지물 표면의 높이)를 마이너스(-) 연산해서, 지형지물이 새로 생겨난 것으로 추정되는 구역을 탐지하거나, 지형지물이 소멸되거나 철거된 것으로 추정되는 구역을 산출한다. 참고로, 도 6에서 도면번호 '602' 및 '605'는 DSM 형상 중 현실세계의 단면을 도시한 것이고, '603' 및 '606'는 평면투시의 개념으로 DSM 격자자료를 의미한 것으로, 중첩연산을 설명하기 위해서 개념적으로 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 DSM의 중첩 연산을 통하여 탐지된 변화구역의 출력 화면이다.
도면에서 보인 바와 같이, 동일한 지역이 촬영된 두 장 이상의 항공 하이퍼스펙트럴 영상(701)으로부터 상대적으로 과거 영상에 해당하는 DSM을 생성하고(702), 동일한 지역이 촬영된 두 장 이상의 영상(703)으로부터 상대적으로 최근 영상에 해당하는 DSM을 생성(704)한 후에 두 시기의 DSM을 서로 중첩 연산해서 변화지역을 추출한다(705). 본 실시 예에서는 DSM의 높이 차가 확인된 부분을 적색과 청색으로 구분 표시하는데, 여기서 적색은 높이가 상대적으로 커진 부분을 표시하고, 청색은 높이가 상대적으로 작아진 부분을 표시한다. 따라서 적색부분은 새로운 지상물이 생성된 부분으로 추정하고, 청색은 기존 지상물이 소멸한 부분으로 추정할 수 있다.
본 발명에 따른 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 DSM를 이용한 수정도화용 도시변화탐지 방법은 실질적으로 GIS 공간분석용 소프트웨어가 탑재된 컴퓨터를 통하여 구현될 수 있다.
이상으로 본 발명 내용의 특정한 부분을 상세히 기술하였는 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서, 이러한 구체적 기술은 단지 바람직한 실시양태일 뿐이며, 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백할 것이다. 따라서, 본 발명의 실질적인 범위는 첨부된 청구항들과 그것들의 등가물에 의하여 정의된다고 할 것이다.

Claims (3)

  1. 동일 지역이 촬영된 2장 이상의 항공 하이퍼스펙트럴 영상과, 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 외부표정요소와, 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 촬영한 초분광 카메라의 촬영정보를 탐지시스템이 수신하는 영상데이터 입력단계(S10);
    상기 탐지시스템이 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 상호표정을 수행하는 상호표정 단계(S20);
    상기 탐지시스템이 상기 상호표정을 통해 확인한 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상들의 공선 조건과 공면 조건으로부터 연산해 확인한 형상경계점과 공액점을 기반으로 수치표면자료(DSM)를 생성하는 DSM 생성단계(S30);
    상기 탐지시스템이 서로 다른 시기의 동일 지역에 대한 수치표면자료(DSM)를 이미지 중첩해서, 이미지의 픽셀에 적용된 밝기값을 기준으로 지형별 높이 차를 연산하는 DSM 중첩단계(S40);
    상기 탐지시스템이 상기 높이 차를 지정된 표시형태로 출력하는 변화구역 탐지단계(S50);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 영상데이터 입력단계는
    상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 한 픽셀 당 지상점유 크기를 지상해상도로 설정하는 영상지상해상도 입력단계;
    상기 초분광 카메라의 초점거리를 입력하는 초점거리 입력단계;
    상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상의 투영중심을 원점으로 해서 영상좌표로 변환 및 점검하고, 오류확인 시 상기 영상지상해상도 입력단계를 반복시키는 내부표정 점검단계; 및
    상기 초분광 카메라의 초점거리와 항공 하이퍼스펙트럴 영상으로 구성된 모델을 완성하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 DSM 생성단계는
    형상경계연산자를
    Figure 112014113180621-pat00009
    (σ은 표준편차이고, e는 자연상수이며, r은 좌표계에서 두 점간의 직선 거리)
    으로 정의하고, 상기 항공 하이퍼스펙트럴 영상에 상기 형상경계연산자를 적용해서 좌측 형상경계영상과 우측 형상경계영상을 생성하는 형상경계영상 설정단계;
    상기 좌,우측 형상경계영상에서 경계가 교차하는 위치인 형상경계점을 각각 탐색해서, 좌측 형상경계영상 내 형상경계점의 밝기값을 기준값으로 설정하고, 우측 형상경계영상의 다수 형상경계점들을 공액점 후보로 설정하며, 상기 공액점 후보들의 밝기값을 확인해서 상기 기준값을 기준으로 상관계수가 가장 큰 공액점 후보를 DSM 생성을 위한 공액점으로 선정하는 공액점 선정단계; 및
    상기 공액점이 위치한 상기 영상좌표를 지상좌표로 산출하고, 상기 지상좌표를 DSM의 격자에 적용하는 DSM 격자자료 생성단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 항공 하이퍼스펙트럴 영상을 이용한 수치지도 수정 도화용 도시변화지역의 탐지 방법.
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