KR101668006B1 - 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 따른 방법은 제1 위성에서 촬영된 제1 위성 영상을 RPC를 기초로 기하 보정하여 표준 영상을 생성하는 단계, 생성된 표준 영상을 DEM을 기초로 정사 보정하여 제1 정사 영상을 생성하는 단계, 제2 위성에서 촬영된 제1 위성 영상보다 위치 정확도가 높은 제2 위성 영상과 표준 영상의 특징점을 매칭하여 2차원 영상을 생성하는 단계, 생성된 2차원 영상을 World DEM을 기초로 정사 보정하여 제2 정사 영상을 생성하는 단계, 소정의 지역에 대한 맵 및 전세계에 대한 맵을 기초로 제1 정사 영상 및 제2 정사 영상을 각각 모자이크 처리하여 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 생성하는 단계, 그리고 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 DEM 및 World DEM 매칭하여 전세계의 3차원 공간 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 자세하게는 고해상도의 위성 영상을 이용하여 전세계의 3차원 공간 정보를 구축할 수 있는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 다양한 분야에서 공간 정보의 생성 및 활용이 이루어지고 있으며, 이러한 공간 정보는 일반적으로 항공 LIDAR 또는 디지털 항공 카메라 등의 최신 기술을 이용하여 제작되는 것이 일반적인 추세이다.
그러나, 항공기를 이용하는 방법은 광역 지역이나 도서 지역에 대한 공간 정보를 구축하는데 많은 시간과 비용이 소요되며, 특히, 항공기의 접근 자체가 불가능한 지역이 존재하기 때문에 공간 정보를 구축하기가 매우 어려운 실정이다.
이와 같은 문제를 해결하기 위하여 과거부터 위성 영상을 이용하여 공간 정보를 구축하는 연구가 지속적으로 이루어져 왔으며, 근래에 이르러 항공사진과 유사한 가시성과 위치 정확도의 확보는 물론 공간 정보의 생성이 가능하게 되었다.
위성 영상은 위성의 관측 시간, 자세, 궤도상 위치 또는 지구 표면의 굴곡 등과 같은 여러 가지 관측 상태에 따라서 기하학적 위치를 추출하기에 어려움이 있으므로 별 추적기, 자이로 센서 또는 GPS 수신기 등과 같은 다양한 센서에서 감지된 정보를 이용하여 위성 영상을 보정하는 작업이 필요하다.
하지만, 우리나라의 위성에 구비되는 별 추적기(Star tracker)는 다른 나라의 별 추적기에 비해 성능이 낮기 때문에 보정을 수행하더라도 위성 영상의 위치 정밀도가 낮아지는 문제점이 있었다.
그리고, 한반도와 같은 접근 지역에 대해서는 지상기준점 및 지형도 등을 이용하여 공간 정보를 제작할 수 있으나, 국경 지대나 군사 지역 등과 같은 비접근 지역에 대해서는 우리나라에서 보유하고 있는 관련 지상기준점이 없기 때문에 실용적인 위치 정확도를 확보하기가 어려운 문제점이 있었다.
이에 따라, 종래의 방식으로는 전세계의 공간 정보를 구축하는데 여전히 많은 어려움이 존재하였다.
따라서 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 접근 지역에 대한 3차원 공간 정보의 위치 정밀도를 향상시킬 뿐만 아니라 비접근 지역에 대해서도 위치 정밀도가 높은 3차원 공간 정보를 생성하여 전세계의 3차원 공간 정보를 보다 효율적으로 구축할 수 있는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명은 명시적으로 언급된 목적 이외에도, 후술하는 본 발명의 구성으로부터 달성될 수 있는 다른 목적도 포함한다.
상기한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법은 제1 위성에서 촬영된 제1 위성 영상을 RPC(Rational Polynomial Coefficient)를 기초로 기하 보정하여 표준 영상을 생성하는 단계, 상기 생성된 표준 영상을 DEM(Digital Elevation Model)을 기초로 정사 보정하여 제1 정사 영상을 생성하는 단계, 제2 위성에서 촬영된 상기 제1 위성 영상보다 위치 정확도가 높은 제2 위성 영상과 상기 표준 영상의 특징점(tie point)을 매칭하여 2차원 영상을 생성하는 단계, 상기 생성된 2차원 영상을 World DEM을 기초로 정사 보정하여 제2 정사 영상을 생성하는 단계, 소정의 지역에 대한 맵 및 전세계에 대한 맵을 기초로 상기 제1 정사 영상 및 상기 제2 정사 영상을 각각 모자이크 처리하여 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 생성하는 단계, 그리고 상기 제1 모자이크 영상 및 상기 제2 모자이크 영상을 DEM 및 World DEM 매칭하여 전세계의 3차원 공간 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 제1 위성 영상을 표준 포맷으로 전환하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제1 위성에서 촬영된 제1 위성 영상을 RPC(Rational Polynomial Coefficient)를 기초로 기하 보정하여 표준 영상을 생성하는 단계는 상기 제1 위성 영상을 자이로 센서에서 감지된 정보, 별 추적기에서 감지된 정보, GPS 수신기에서 수신된 GPS 정보, 카메라 모델 정보 또는 궤도 모델 정보와, 임의의 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 이용한 RPC를 기초로 기하 보정하여 상기 표준 영상을 생성할 수 있다.
상기 제2 위성에서 촬영된 상기 제1 위성 영상보다 위치 정확도가 높은 제2 위성 영상과 상기 표준 영상의 특징점(tie point)을 매칭하여 2차원 영상을 생성하는 단계는 상기 제2 위성 영상의 특징점 및 상기 표준 영상의 특징점을 각각 추출하는 단계, 그리고 상기 추출된 제2 위성 영상의 특징점과 상기 추출된 표준 영상의 특징점을 매칭하고 모자이크 처리하여 2차원 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 생성된 2차원 영상을 World DEM을 기초로 정사 보정하여 제2 정사 영상을 생성하는 단계는 상기 World DEM을 이용하여 상기 2차원 영상에 있는 지형물이 정사투영의 특성을 가지도록 위치 정보를 보정할 수 있다.
상기 제2 위성 영상은 랜셋 위성에서 촬영된 영상을 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 시스템은 제1 위성에서 촬영된 제1 위성 영상을 RPC(Rational Polynomial Coefficient)를 기초로 기하 보정하여 표준 영상을 생성하는 기하 보정부, 상기 생성된 표준 영상을 DEM(Digital Elevation Model)을 기초로 정사 보정하여 제1 정사 영상을 생성하는 제1 정사 보정부, 제2 위성에서 촬영된 상기 제1 위성 영상보다 위치 정확도가 높은 제2 위성 영상과 상기 표준 영상의 특징점(tie point)을 매칭하여 2차원 영상을 생성하는 특징점 매칭부, 상기 생성된 2차원 영상을 World DEM을 기초로 정사 보정하여 제2 정사 영상을 생성하는 제2 정사 보정부, 소정의 지역에 대한 맵 및 전세계에 대한 맵을 기초로 상기 제1 정사 영상 및 상기 제2 정사 영상을 각각 모자이크 처리하여 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 생성하는 모자이크 처리부, 그리고 상기 제1 모자이크 영상 및 상기 제2 모자이크 영상을 DEM 및 World DEM 매칭하여 전세계의 3차원 공간 정보를 생성하는 공간 정보 생성부를 포함한다.
상기 기하 보정부는 상기 제1 위성 영상을 표준 포맷으로 전환할 수 있다.
상기 기하 보정부는 상기 제1 위성 영상을 자이로 센서에서 감지된 정보, 별 추적기에서 감지된 정보, GPS 수신기에서 수신된 GPS 정보, 카메라 모델 정보 또는 궤도 모델 정보와, 임의의 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 이용한 RPC를 기초로 기하 보정하여 상기 표준 영상을 생성할 수 있다.
상기 특징점 매칭부는 상기 제2 위성 영상의 특징점 및 상기 표준 영상의 특징점을 각각 추출하고, 상기 추출된 제2 위성 영상의 특징점과 상기 추출된 표준 영상의 특징점을 매칭하고 모자이크 처리하여 2차원 영상을 생성할 수 있다.
상기 제2 정사 보정부는 상기 World DEM을 이용하여 상기 2차원 영상에 있는 지형물이 정사투영의 특성을 가지도록 위치 정보를 보정할 수 있다.
상기 제2 위성 영상은 랜셋 위성에서 촬영된 영상을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체는 상기한 방법 중 어느 하나를 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법 및 시스템에 따르면, 접근 지역에 대한 3차원 공간 정보의 위치 정밀도를 향상시킬 뿐만 아니라 비접근 지역에 대해서도 위치 정밀도가 높은 3차원 공간 정보를 생성하여 전세계의 3차원 공간 정보를 보다 효율적으로 구축할 수 있는 장점이 있다.
한편, 본 발명의 효과는 상술된 것에 국한되지 않고 후술하는 본 발명의 구성으로부터 도출될 수 있는 다른 효과도 본 발명의 효과에 포함된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 시스템의 구성도이다.
도 2a 내지 도 2d는 다양한 종류의 위성 영상과 이들을 조합한 영상을 보여주는 예시도들이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 위성 기반의 3차원 공간 정보를 구축하는 과정을 보여주는 동작 흐름도이다.
도 2a 내지 도 2d는 다양한 종류의 위성 영상과 이들을 조합한 영상을 보여주는 예시도들이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 위성 기반의 3차원 공간 정보를 구축하는 과정을 보여주는 동작 흐름도이다.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 시스템의 구성도를 나타낸다.
도 1에 도시한 바와 같이, 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 시스템(100)은 기하 보정부(110), 제1 정사 보정부(120), 특징점 매칭부(130), 제2 정사 보정부(140), 모자이크 처리부(150) 및 공간 정보 생성부(160)를 포함하여 구성된다.
기하 보정부(110)는 제1 위성에서 촬영된 제1 위성 영상을 수신하여 표준 포맷으로 전환할 수 있다. 제1 위성 영상은 다목적 실용 위성 영상이거나 임차 위성 영상일 수 있다.
기하 보정부(110)는 제1 위성 영상을 RPC(Rational Polynomial Coefficient)를 기초로 기하 보정하여 표준 영상을 생성할 수 있다.
보다 자세하게는, 기하 보정부(110)는 자이로 센서 또는 별 추적기에서 감지된 정보(위성의 자세 제어 정보), GPS 수신기에서 수신된 GPS 정보(위성의 위치 정보), 카메라 모델 정보 또는 궤도 모델 정보 등을 수신하고, 카메라 모델 정보 또는 궤도 모델 정보를 이용하여 RPC 모델을 결정한 후, 위성의 자세 제어 정보 및 위성의 위치 정보와, 임의의 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 이용한 RPC 모델을 기초로 제1 위성 영상을 기하 보정하여 표준 영상을 생성할 수 있다. 여기서, 자이로 센서 및 별 추적기는 위성의 자세를 제어하기 위한 자세 제어 센서로서, 별 추적기는 별의 위치를 관측하여 별 추적기의 자세를 계산하고, 자이로 센서는 자이로의 각속도를 측정할 수 있다. 그리고, 이들 센서로부터 계산된 자세와 각속도는 위성 동체에 대한 각 센서의 장착 자세를 고려하여 위성의 자세와 각속도를 변환하여 위성의 자세를 결정하는데 사용될 수 있다.
RPC(Rational Polynomial Coefficient)는 이항적 다항 계수로, 위성과 지구 표면과의 위치를 수식화했을 때 상관계수 RFM(Rational Function Model)에서 추출된 계수로 나타낼 수 있다. 즉, RPC 모델은 기본적으로 분수 함수(Rational Function) 형태로서, 분모와 분자 모두 20개의 계수를 가지는 3원 3차 다항식으로 이루어지는데, 이때, 이 다항식의 계수를 이항적 다항 계수라고 한다. RPC 모델은 지상 좌표(X, Y, Z)와 영상 좌표(L, S) 간의 관계를 나타내며 영상 좌표 중 행 좌표 L과 열 좌표 S는 각각 별도의 분수 함수로서 표현될 수 있다.
지상기준점(Ground Control Point: GCP)은 같은 형상을 가진 지점을 영상과 지도에서 추출한 좌표로써 보정식을 구하기 위하여 사용되는 제어점(control point)으로서, 이러한 지상기준점을 사용하여 기하 보정을 수행할 경우 정밀도가 높은 제1 위성 영상을 얻을 수 있게 된다.
이와 같이, 제1 위성 영상은 제1 위성의 자세, 위치, 제1 위성의 열 변형, 지구의 곡률, 제1 위성의 진행 방향, 좌표 투영법의 차이, 관측기기 오차 또는 지구 자전의 영향 등의 다양한 원인에 의해 왜곡이 발생될 수 있으므로 왜곡된 데이터를 원래의 위도, 경도 좌표에 맞게 보정하는 기하 보정(Geometric Calibration)을 수행할 수 있으며, 접근 지역에 대해서는 국내의 지상기준점을 이용하여 RPC의 성능을 최적화할 수 있기 때문에 이를 이용하여 접근 지역에 대한 위치 정확도를 개선할 수 있다.
제1 정사 보정부(120)는 생성된 표준 영상을 DEM(Digital Elevation Model)을 기초로 정사 보정하여 제1 정사 영상을 생성할 수 있다. 정사 보정은 모든 지형물이 정사투영의 특성을 가질 수 있도록 보정하는 것으로, 투영 중심이 있는 표준 영상을 정사 영상으로 만들 수 있다. 정사 영상은 복사기나 스캐너로 얻은 영상과 같이 영상 전체가 1:1로 투영된 주점이 없는 영상을 나타낼 수 있다.
예컨대, 위성 영상에 포함되어 있는 건물은 지도상에서 직사각형으로 표현되어야 하나 인공위성 촬영 당시 건물이 촬상 위치의 중심에 있지 않았다면 건물의 상단과 하단의 위치가 다르게 나타나는 기복 변위가 발생될 수 있다. 이에 따라, 제1 정사 보정부(120)는 정사 보정을 통해 건물의 상단과 하단이 정사투영의 특성을 가지도록 기복 변위(영상의 촬영 대상인 지표면의 고도 차이에 따라 영상 내의 모든 좌표점에서 카메라의 초점 거리와 위성 고도와의 비율이 다르기 때문에 나타나는 왜곡)의 오차를 수정 즉, 위치 정보를 보정할 수 있다.
보다 자세하게는, 제1 정사 보정부(120)는 National DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 제1 정사 영상을 생성한다. National DEM은 접근 지역에 대한 수치표고모델로서, 지형의 위도, 경도 및 표고를 나타내는 3차원 공간 정보를 나타낼 수 있다. 수치표고모델은 지리 정보 시스템과 같은 응용에 있어서 필수적인 공간 영상 정보 중 하나로, 기존에는 측량에 의해서 수치표고모델을 추출하였으나, 고해상도 위성의 출현으로 위성으로부터 정밀한 수치표고모델을 추출하는 것이 가능하다. 이와 같이, 고해상도의 위성 영상으로부터 수치표고모델을 추출하기 위해서는 센서 모델링, 영상 정합, 절대 표정, 자동 편집 또는 영상 보간 등과 같은 다양한 기술이 필요한데, 센서 모델은 위성 영상 촬영 당시의 센서의 자세 및 위치를 추정하는 기술이고, 영상 정합이란 스테레오 영상 상에서 공간상의 동일한 위치를 나타내는 점을 찾는 과정이고 영상의 모든 점에 대해 수행되지 않고 일정한 격자(grid) 상의 점에 대하여 수행되며, 영상 상의 잡음들로 인하여 영상이 정합될 수 없는 지역이 존재한다. 이들 데이터는 영상 보간 과정을 통해 좌표 값이 존재하지 않는 지역의 데이터를 인접 좌표 값에서 계산할 수 있다. 이와 같은 복합적인 과정을 통하여 정밀한 수치표고모델을 생성할 수 있으며, 제1 정사 보정부(120)는 표준 영상으로부터 접근 지역에 대한 수치표고모델을 추출하여 정사 보정을 수행할 수 있다.
특징점 매칭부(130)는 제2 위성 영상과 표준 영상의 특징점(tie point)을 매칭하여 2차원 영상을 생성할 수 있다. 제2 위성 영상은 제2 위성에서 촬영된 제1 위성 영상보다 위치 정확도가 높은 영상으로, 랜셋(LandSat) 위성, GeoEye 위성, WorldView 위성 또는 Pleiades 위성에서 촬영된 영상을 포함할 수 있다.
보다 자세하게는, 특징점 매칭부(130)는 제2 위성 영상의 특징점 및 표준 영상의 특징점을 각각 추출하고, 추출된 제2 위성 영상의 특징점과 추출된 표준 영상의 특징점을 매칭하고 모자이크 처리하여 2차원 영상을 생성할 수 있다.
이와 같이, 특징점 매칭(image matching)은 입체 영상 중 한 영상의 한 위치에 해당하는 실제의 대상물(특징점)이 다른 영상의 어느 위치(특징점)에 형성되었는가를 발견하는 작업으로서, 상응하는 위치(특징점)를 발견하기 위해서 유사성 관측을 이용할 수 있는데, 제2 위성 영상을 이용하여 특징점을 추출하여 보정하는 방식을 사용할 경우, 비접근 지역에 대한 위치 정확도를 개선할 수 있다.
제2 정사 보정부(140)는 생성된 2차원 영상을 World DEM을 기초로 정사 보정하여 제2 정사 영상을 생성할 수 있다. 여기서, World DEM은 비접근 지역이 포함된 전세계에 대한 수치표고모델로서, 제2 정사 보정부(140)에서 World DEM을 기초로 하여 정사 보정을 수행할 경우, 비접근 지역에 대한 위치 정보를 추가로 보정할 수 있기 때문에 위치 정밀도를 향상시킬 수 있다.
즉, 소정의 지역인 접근 지역에 대해서는 National DEM을 이용하여 정사 보정을 수행하고, 비접근 지역에 대해서는 World DEM을 이용하여 정사 보정을 수행함으로써 비접근 지역에 대해서도 위치 정밀도를 높일 수 있으며, 기존에 비접근 지역에 대한 관련 지상기준점이 없어 RPC를 최적화할 수 없었던 문제점을 해결할 수 있다.
모자이크 처리부(150)는 소정의 지역에 대한 맵(National Base Map) 및 전세계에 대한 맵(World Base Map)을 기초로 제1 정사 영상 및 제2 정사 영상을 각각 모자이크 처리하여 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 생성할 수 있다. 소정의 지역에 대한 맵은 한반도 등과 같이 접근 지역에 대한 지도이고, 전세계에 대한 맵은 국경 지대, 군사 지대 또는 북한 등과 같이 비접근 지역이 포함되어 있는 전세계의 지도이다.
이와 같이, 지도를 기초로 정사 영상을 모자이크 처리하기 위해서는 정사 영상의 래스터 데이터를 벡터 데이터로 변환한 후, 지도와 벡터 데이터를 오버레이 시키고, 이를 필요한 용도로 편집함으로써 수행될 수 있다. 여기서, 벡터 데이터는 각 포인트의 좌표와 색상이 수치적 또는 수학적으로 계산되어 이루어지는 것으로, 수치적으로 존재하는 그래픽으로 확대나 축소할 때 이미지 손상이 없으며, 오버레이(overlay)는 표시 화면 상에서 어느 영상과 다른 영상을 마주 겹치는 방식일 수 있다.
모자이크 처리부(150)는 정사 보정된 제1 정사 영상 및 제2 정사 영상을 모자이크 처리 즉, 연속적인 위성 영상으로 가공할 수 있다. 모자이크 처리는 여러 개의 분리된 정보를 조합하여 하나의 연속된 정보를 생성하는 과정으로서, 좁은 지역의 정보를 합쳐 넓은 지역의 정보를 생성할 수 있다.
공간 정보 생성부(160)는 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 DEM 및 World DEM 매칭하여 전세계의 3차원 공간 정보를 생성할 수 있다. 이때, 공간 정보 생성부(160)는 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 DEM 및 World DEM과 각각 오버레이 시키는 매칭을 수행함으로써 GIS 데이터가 적층된 형태의 전세계 3차원 공간 정보를 생성할 수 있다.
도 2a 내지 도 2d는 다양한 종류의 위성 영상과 이들을 조합한 영상을 보여주는 예시도로서, 도 2a는 다목적 실용 위성으로부터 확보된 위성 영상의 예시도, 도 2b는 랜셋 위성 영상의 예시도, 도 2c는 아리랑 위성 영상의 예시도 및 도 2d는 전세계의 정사 모자이크 영상의 예시도를 나타낸다.
도 2a에서와 같이, 다목적 실용 위성은 전세계 지표의 80% 정도를 확보할 수 있기 때문에 다목적 실용 위성이 확보하지 못한 지역의 영상은 도 2b의 랜셋 위성이나 도 2c의 임차 위성으로부터 확보하여 도 2d와 같은 전세계 지표의 영상을 확보할 수 있게 된다.
이와 같이, 접근 지역에 대한 정사 모자이크 영상과, 확보하기 어려운 비접근 지역에 대한 랜셋 위성 영상 및 임차 위성 영상을 융합하여 전세계의 정사 모자이크 영상을 확보할 수 있다.
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 위성을 기반으로 하여 3차원 공간 정보를 구축하는 과정에 대하여 설명하도록 한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 위성 기반의 3차원 공간 정보를 구축하는 과정을 보여주는 동작 흐름도를 나타낸다.
도 3에 도시한 바와 같이, 제1 위성에서 촬영된 제1 위성 영상을 수신하여 표준 포맷으로 전환할 수 있다. 제1 위성 영상은 다목적 실용 위성 영상이거나 임차 위성 영상일 수 있다.
제1 위성 영상을 RPC(Rational Polynomial Coefficient)를 기초로 기하 보정하여 표준 영상을 생성할 수 있다(S300).
보다 자세하게는, 자이로 센서 또는 별 추적기에서 감지된 정보(위성의 자세 제어 정보), GPS 수신기에서 수신된 GPS 정보(위성의 위치 정보), 카메라 모델 정보 또는 궤도 모델 정보 등을 수신하고, 카메라 모델 정보 또는 궤도 모델 정보를 이용하여 RPC 모델을 결정한 후, 위성의 자세 제어 정보 및 위성의 위치 정보와, 임의의 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 이용한 RPC 모델을 기초로 제1 위성 영상을 기하 보정하여 표준 영상을 생성할 수 있다. 여기서, 자이로 센서 및 별 추적기는 위성의 자세를 제어하기 위한 자세 제어 센서로서, 별 추적기는 별의 위치를 관측하여 별 추적기의 자세를 계산하고, 자이로 센서는 자이로의 각속도를 측정할 수 있다. 그리고, 이들 센서로부터 계산된 자세와 각속도는 위성 동체에 대한 각 센서의 장착 자세를 고려하여 위성의 자세와 각속도를 변환하여 위성의 자세를 결정하는데 사용될 수 있다.
RPC(Rational Polynomial Coefficient)는 이항적 다항 계수로, 위성과 지구 표면과의 위치를 수식화했을 때 상관계수 RFM(Rational Function Model)에서 추출된 계수로 나타낼 수 있다. 즉, RPC 모델은 기본적으로 분수 함수(Rational Function) 형태로서, 분모와 분자 모두 20개의 계수를 가지는 3원 3차 다항식으로 이루어지는데, 이때, 이 다항식의 계수를 이항적 다항 계수라고 한다. RPC 모델은 지상 좌표(X, Y, Z)와 영상 좌표(L, S) 간의 관계를 나타내며 영상 좌표 중 행 좌표 L과 열 좌표 S는 각각 별도의 분수 함수로서 표현될 수 있다.
지상기준점(Ground Control Point: GCP)은 같은 형상을 가진 지점을 영상과 지도에서 추출한 좌표로써 보정식을 구하기 위하여 사용되는 제어점(control point)으로서, 이러한 지상기준점을 사용하여 기하 보정을 수행할 경우 정밀도가 높은 제1 위성 영상을 얻을 수 있게 된다.
이와 같이, 제1 위성 영상은 제1 위성의 자세, 위치, 제1 위성의 열 변형, 지구의 곡률, 제1 위성의 진행 방향, 좌표 투영법의 차이, 관측기기 오차 또는 지구 자전의 영향 등의 다양한 원인에 의해 왜곡이 발생될 수 있으므로 왜곡된 데이터를 원래의 위도, 경도 좌표에 맞게 보정하는 기하 보정(Geometric Calibration)을 수행할 수 있으며, 접근 지역에 대해서는 국내의 지상기준점을 이용하여 RPC의 성능을 최적화할 수 있기 때문에 이를 이용하여 접근 지역에 대한 위치 정확도를 개선할 수 있다.
다음으로, 생성된 표준 영상을 DEM(Digital Elevation Model)을 기초로 정사 보정하여 제1 정사 영상을 생성할 수 있다(S310). 정사 보정은 모든 지형물이 정사투영의 특성을 가질 수 있도록 보정하는 것으로, 투영 중심이 있는 위성 영상을 정사 영상으로 만들 수 있다. 정사 영상은 복사기나 스캐너로 얻은 영상과 같이 영상 전체가 1:1로 투영된 주점이 없는 영상을 나타낼 수 있다.
예컨대, 위성 영상에 포함되어 있는 건물은 지도상에서 직사각형으로 표현되어야 하나 인공위성 촬영 당시 건물이 촬상 위치의 중심에 있지 않았다면 건물의 상단과 하단의 위치가 다르게 나타나는 기복 변위가 발생될 수 있다. 이에 따라, 제1 정사 보정부(120)는 정사 보정을 통해 건물의 상단과 하단이 정사투영의 특성을 가지도록 기복 변위(영상의 촬영 대상인 지표면의 고도 차이에 따라 영상 내의 모든 좌표점에서 카메라의 초점 거리와 위성 고도와의 비율이 다르기 때문에 나타나는 왜곡)의 오차를 수정 즉, 위치 정보를 보정할 수 있다.
보다 자세하게는, National DEM(Digital Elevation Model)을 이용하여 제1 정사 영상을 생성한다. National DEM은 접근 지역에 대한 수치표고모델로서, 지형의 위도, 경도 및 표고를 나타내는 3차원 공간 정보를 나타낼 수 있다. 수치표고모델은 지리 정보 시스템과 같은 응용에 있어서 필수적인 공간 영상 정보 중 하나로, 기존에는 측량에 의해서 수치표고모델을 추출하였으나, 고해상도 위성의 출현으로 위성으로부터 정밀한 수치표고모델을 추출하는 것이 가능하다. 이와 같이, 고해상도의 위성 영상으로부터 수치표고모델을 추출하기 위해서는 센서 모델링, 영상 정합, 절대 표정, 자동 편집 또는 영상 보간 등과 같은 다양한 기술이 필요한데, 센서 모델은 위성 영상 촬영 당시의 센서의 자세 및 위치를 추정하는 기술이고, 영상 정합이란 스테레오 영상 상에서 공간상의 동일한 위치를 나타내는 점을 찾는 과정이고 영상의 모든 점에 대해 수행되지 않고 일정한 격자(grid) 상의 점에 대하여 수행되며, 영상 상의 잡음들로 인하여 영상이 정합될 수 없는 지역이 존재한다. 이들 데이터는 영상 보간 과정을 통해 좌표 값이 존재하지 않는 지역의 데이터를 인접 좌표 값에서 계산할 수 있다. 이와 같은 복합적인 과정을 통하여 정밀한 수치표고모델을 생성할 수 있으며, 표준 영상으로부터 수치표고모델을 추출하여 정사 보정을 수행할 수 있다.
그런 후, 제2 위성 영상과 표준 영상의 특징점(tie point)을 매칭하여 2차원 영상을 생성할 수 있다(S320). 제2 위성 영상은 제2 위성에서 촬영된 제1 위성 영상보다 위치 정확도가 높은 영상으로, 랜셋 위성에서 촬영된 영상을 포함할 수 있다.
보다 자세하게는, 제2 위성 영상의 특징점 및 표준 영상의 특징점을 각각 추출하고, 추출된 제2 위성 영상의 특징점과 추출된 표준 영상의 특징점을 매칭하고 모자이크 처리하여 2차원 영상을 생성할 수 있다.
이와 같이, 특징점 매칭(image matching)은 입체 영상 중 한 영상의 한 위치에 해당하는 실제의 대상물(특징점)이 다른 영상의 어느 위치(특징점)에 형성되었는가를 발견하는 작업으로서, 상응하는 위치(특징점)를 발견하기 위해서 유사성 관측을 이용할 수 있는데, 제2 위성 영상을 이용하여 특징점을 추출하여 보정하는 방식을 사용할 경우, 비접근 지역에 대한 위치 정확도를 개선할 수 있다.
다음으로, 생성된 2차원 영상을 World DEM을 기초로 정사 보정하여 제2 정사 영상을 생성할 수 있다(S330). 여기서, World DEM은 비접근 지역이 포함된 전세계에 대한 수치표고모델로서, 제2 정사 보정부(140)에서 World DEM을 기초로 하여 정사 보정을 수행할 경우, 비접근 지역에 대한 위치 정보를 추가로 보정할 수 있기 때문에 위치 정밀도를 향상시킬 수 있다.
즉, 소정의 지역인 접근 지역에 대해서는 National DEM을 이용하여 정사 보정을 수행하고, 비접근 지역에 대해서는 World DEM을 이용하여 정사 보정을 수행함으로써 비접근 지역에 대해서도 위치 정밀도를 높일 수 있으며, 기존에 비접근 지역에 대한 관련 지상기준점이 없어 RPC를 최적화할 수 없기 때문에 실용적인 위치 정확도를 확보하기 어려운 문제점을 해결할 수 있다.
아울러, 소정의 지역에 대한 맵 및 전세계에 대한 맵을 기초로 제1 정사 영상 및 제2 정사 영상을 각각 모자이크 처리하여 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 생성할 수 있다(S340).
보다 자세하게는, 정사 보정된 제1 정사 영상 및 제2 정사 영상을 모자이크 처리 즉, 연속적인 위성 영상으로 가공할 수 있다. 모자이크 처리는 여러 개의 분리된 정보를 조합하여 하나의 연속된 정보를 생성하는 과정을 나타낼 수 있다. 즉, 좁은 지역의 정보를 합쳐 넓은 지역의 정보를 생성할 수 있다.
그 다음, 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 DEM 및 World DEM 매칭하여 전세계의 3차원 공간 정보를 생성할 수 있다(S350). 이때, 단계(S350)에서, 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 DEM 및 World DEM과 각각 오버레이 시키는 매칭을 수행함으로써 GIS 데이터가 적층된 형태의 전세계 3차원 공간 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예는 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체를 포함한다. 이 매체는 앞서 설명한 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다. 이 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 이러한 매체의 예에는 하드디스크, 플로피디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 자기-광 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치 등이 있다. 또는 이러한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
100: 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 시스템
110: 기하 보정부
120: 제1 정사 보정부
130: 특징점 매칭부
140: 제2 정사 보정부
150: 모자이크 처리부
160: 공간 정보 생성부
110: 기하 보정부
120: 제1 정사 보정부
130: 특징점 매칭부
140: 제2 정사 보정부
150: 모자이크 처리부
160: 공간 정보 생성부
Claims (13)
- 제1 위성에서 촬영된 제1 위성 영상을 RPC(Rational Polynomial Coefficient)를 기초로 기하 보정하여 표준 영상을 생성하는 단계,
상기 생성된 표준 영상을 DEM(Digital Elevation Model)을 기초로 정사 보정하여 제1 정사 영상을 생성하는 단계,
제2 위성에서 촬영된 상기 제1 위성 영상보다 위치 정확도가 높은 제2 위성 영상과 상기 표준 영상의 특징점(tie point)을 매칭하여 2차원 영상을 생성하는 단계,
상기 생성된 2차원 영상을 World DEM을 기초로 정사 보정하여 제2 정사 영상을 생성하는 단계,
소정의 지역에 대한 맵 및 전세계에 대한 맵을 기초로 상기 제1 정사 영상 및 상기 제2 정사 영상을 각각 모자이크 처리하여 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 생성하는 단계, 그리고
상기 제1 모자이크 영상 및 상기 제2 모자이크 영상을 DEM 및 World DEM 매칭하여 전세계의 3차원 공간 정보를 생성하는 단계
를 포함하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법. - 제 1 항에서,
상기 제1 위성 영상을 표준 포맷으로 전환하는 단계를 더 포함하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법. - 제 1 항에서,
상기 제1 위성에서 촬영된 제1 위성 영상을 RPC(Rational Polynomial Coefficient)를 기초로 기하 보정하여 표준 영상을 생성하는 단계는,
상기 제1 위성 영상을 자이로 센서에서 감지된 정보, 별 추적기에서 감지된 정보, GPS 수신기에서 수신된 GPS 정보, 카메라 모델 정보 또는 궤도 모델 정보와, 임의의 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 이용한 RPC를 기초로 기하 보정하여 상기 표준 영상을 생성하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법. - 제 1 항에서,
상기 제2 위성에서 촬영된 상기 제1 위성 영상보다 위치 정확도가 높은 제2 위성 영상과 상기 표준 영상의 특징점(tie point)을 매칭하여 2차원 영상을 생성하는 단계는,
상기 제2 위성 영상의 특징점 및 상기 표준 영상의 특징점을 각각 추출하는 단계, 그리고
상기 추출된 제2 위성 영상의 특징점과 상기 추출된 표준 영상의 특징점을 매칭하고 모자이크 처리하여 2차원 영상을 생성하는 단계를 포함하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법. - 제 1 항에서,
상기 생성된 2차원 영상을 World DEM을 기초로 정사 보정하여 제2 정사 영상을 생성하는 단계는,
상기 World DEM을 이용하여 상기 2차원 영상에 있는 지형물이 정사투영의 특성을 가지도록 위치 정보를 보정하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법. - 제 1 항에서,
상기 제2 위성 영상은,
랜셋 위성에서 촬영된 영상을 포함하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 방법. - 제1 위성에서 촬영된 제1 위성 영상을 RPC(Rational Polynomial Coefficient)를 기초로 기하 보정하여 표준 영상을 생성하는 기하 보정부,
상기 생성된 표준 영상을 DEM(Digital Elevation Model)을 기초로 정사 보정하여 제1 정사 영상을 생성하는 제1 정사 보정부,
제2 위성에서 촬영된 상기 제1 위성 영상보다 위치 정확도가 높은 제2 위성 영상과 상기 표준 영상의 특징점(tie point)을 매칭하여 2차원 영상을 생성하는 특징점 매칭부,
상기 생성된 2차원 영상을 World DEM을 기초로 정사 보정하여 제2 정사 영상을 생성하는 제2 정사 보정부,
소정의 지역에 대한 맵 및 전세계에 대한 맵을 기초로 상기 제1 정사 영상 및 상기 제2 정사 영상을 각각 모자이크 처리하여 제1 모자이크 영상 및 제2 모자이크 영상을 생성하는 모자이크 처리부, 그리고
상기 제1 모자이크 영상 및 상기 제2 모자이크 영상을 DEM 및 World DEM 매칭하여 전세계의 3차원 공간 정보를 생성하는 공간 정보 생성부
를 포함하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 시스템. - 제 7 항에서,
상기 기하 보정부는,
상기 제1 위성 영상을 표준 포맷으로 전환하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 시스템. - 제 7 항 또는 제 8 항에서,
상기 기하 보정부는,
상기 제1 위성 영상을 자이로 센서에서 감지된 정보, 별 추적기에서 감지된 정보, GPS 수신기에서 수신된 GPS 정보, 카메라 모델 정보 또는 궤도 모델 정보와, 임의의 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 이용한 RPC를 기초로 기하 보정하여 상기 표준 영상을 생성하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 시스템. - 제 7 항에서,
상기 특징점 매칭부는,
상기 제2 위성 영상의 특징점 및 상기 표준 영상의 특징점을 각각 추출하고,
상기 추출된 제2 위성 영상의 특징점과 상기 추출된 표준 영상의 특징점을 매칭하고 모자이크 처리하여 2차원 영상을 생성하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 시스템. - 제 7 항에서,
상기 제2 정사 보정부는,
상기 World DEM을 이용하여 상기 2차원 영상에 있는 지형물이 정사투영의 특성을 가지도록 위치 정보를 보정하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 시스템. - 제 7 항에서,
상기 제2 위성 영상은,
랜셋 위성에서 촬영된 영상을 포함하는 위성 기반의 3차원 공간 정보 구축 시스템. - 컴퓨터에 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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