KR20040055510A

KR20040055510A - 소수의 지상 기준점을 이용한 이코노스 알피씨 데이터갱신방법

Info

Publication number: KR20040055510A
Application number: KR1020020082203A
Authority: KR
Inventors: 방기인; 서지훈; 정수; 김경옥
Original assignee: 한국전자통신연구원
Priority date: 2002-12-21
Filing date: 2002-12-21
Publication date: 2004-06-26
Also published as: JP2004206669A; JP3834296B2; US20040122633A1

Abstract

본 발명은 위성영상을 이용하여 지형정보를 추출하는 방법에 관한 것으로, 소수의 기준점 만으로 기존의 RFM센서모델의 매개변수인 RPC를 개량하여 더욱 정밀한 위치정보를 얻을 수 있도록 하는 RPC 데이터 갱신 방법에 관한 것이다. 즉, 본 발명에서는 RPC 데이터로부터 가상의 지상 기준점 좌표를 생성하거나, RPC 데이터를 이용하여 매개변수 관측방정식을 구성함으로써, RPC 데이터를 이용한 지형정보 추출시 필요한 지상기준점의 수를 휠씬 줄일 수 있어 지상 기준점 측략에서 오는 비용 및 시간을 절약할 수 있는 이점이 있으며, 또한 RPC파일을 이용하는 RFM 센서모델을 사용하므로 새로운 센서모델을 적용하지 않아도 되는 이점이 있다.

Description

소수의 지상 기준점을 이용한 이코노스 알피씨 데이터 갱신방법{IKONOS IMAGERY RPC DATA UPDATE METHOD USING ADDITIONAL GCP}

본 발명은 위성영상을 이용하여 지형정보를 추출하는 방법에 관한 것으로, 특히 1m의 공간해상도를 갖는 IKONOS 위성영상을 이용하여 지형정보를 추출하는 경우, 영상을 제공하는 업체에서 위성영상과 함께 제공하는 매개변수를 소수의 지상기준점을 도입하여 정확도를 향상시키는 방법에 관한 것이다.

일반적으로 IKONOS 위성영상은 1m의 공간해상도를 제공하는 고해상도 광학위성영사으로, SPOT, KOMPSAT 과 같은 위성영상에서 제공하는 위성의 항법자료 또는 센서의 촬영자세를 제공하지 않는 대신 RFM(Rational Function Model)이라는 수학적인 센서모델을 사용할 수 있도록 RPC(Rational Polynomial Coefficient)라는 매개변수를 제공하고 있다. 영상의 최종 사용자는 RPC를 이용하여 영상에 나타난 대상의 위치정보를 획득할 수 있게된다.

그러나 사용자가 제공되는 RPC의 정확도 보다 높은 위치정확도를 요구하는 경우 영상에 나타난 지역에서 다수의 지상 기준점을 취득하여 보다 엄밀한 센서모델을 직접 구축해야 하는 어려움이 있다. 또한 지상기준점의 취득은 영상구매 이상의 비용적인 지출과 시간에 대한 노력이 필요하며, 새로운 센서모델의 적용 또한 사용자에게 큰부담으로 작용하는 문제점이 있다.

따라서, 본 발명의 목적은 사용자의 위치정확도에 대한 요구를 중족시키도록 다수의 지상 기준점을 취득하여 제공된 RPC의 정확도를 소수의 기준점을 통해 갱신 할 수 있도록 하는 소수의 지상기준점을 이용한 IKONOS RPC 데이터 갱신 방법을 제공함에 있다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 소수의 지상기준점을 이용한 IKONOS RPC 데이터 갱신 방법에 있어서, (a)RPC 데이터와 소수의 지상 기준점 좌표값을 입력받는 단계와; (b)상기 입력된 PRC 데이터의 오차를 계산하는 단계와; (c)상기 RPC 데이터로부터 생성되는 가상의 기준점들에 대해 정규화된 3차원 기준점의 가중치를 계산하는 단계와; (d)상기 소수 지상기준점에 대한 가중치를 계산하는 단계와; (e)정규화된 3차원 공간을 생성하고, 상기 기준점들에 대한 3차원 기준점 정규좌표를 추출하는 단계와; (f)상기 기준점들을 이용하여 RFM 관측방정식을 구성하여 최소제곱법으로 RPC 파라메터값을 갱신시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 RPC 데이터 갱신 모듈 구성도,

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 RPC 데이터 갱신 처리 흐름도,

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 가상 기준점 생성을 통한 RPC 데이터 갱신 처리 흐름도,

도 4는 상기 도 3의 가상 기준점이 분포되는 정규화된 3차원 공간 예시도,

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 RPC 데이터를 이용한 매개변수 방식을 통한 RPC 데이터 갱신 처리 흐름도.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예의 동작을 상세하게 설명한다.

먼저 IKONOS 위성영상은 영상과 함께 센서모델에 필요한 보조 데이터를 제공하지 않는 대신 RPC 라는 RFM에 필요한 매개변수를 사용자에게 제공한다. RPC에는 RFM센서모델을 위한 필요한 매개변수들이 모두 들어있고, 정규화된 좌표를 사용하기 때문에 좌표에 대한 오프셋(Offset)과 스케일(Scale)도 포함하고 있다.

상기 정류화된 좌표란 2차원 영상좌표와 3차원 지상좌표를 "-1.0"에서 "+1.0"사이의 값으로 변환한 것을 말한다. 따라서 원좌표 값을 일정한 양만큼 이동시키더라도, 좌표값의 축척을 조정하여 일정범위 안에서 모든 좌표값들이 정의되도록 한다.

IKONOS 위성영상의 사용자는 이러한 RPC를 이용하여 RFM센선모델에 필요한 매개변수를 입력하고 영상에 나타난 대상의 위치정보를 얻거나 3차원 지상좌표를 입력하여 영상에서의 위치를 알아낼 수 있다. 아래의 [수학식 1]은 상기 RFM의 일반적인 형태를 나타낸 것이고, [수학식 2]는 좌표를 일정량 이동하고 축척을 적용하여 정규화시키는 방법을 수식으로 나타낸 것이다.

이때 상기 제공된 RPC가 사용자가 요구하는 정확도를 제공하지 못하는 경우 사용자는 필요한 정확도를 얻기 위해 상기 RPC를 갱신시켜서 사용하여야 한다. 영상에서 정확한 위치정보를 얻기 위한 가장 일반적인 방법은 해당지역에서 지상 기준점을 적게는 10개의 점에서 많게는 수십개의 점을 관측해야한다. 그러나 본 발명에서는 지상기준점이 최소 1개만 있는 경우에도 RPC 갱신을 시도할 수 있다.

상기에서 먼저 소수의 지상기준점을 이용하여 RPC를 갱신하고자 하는 경우 구하고자 하는 지상기준점을 이용하여 RFM방정식을 구성할 경우 RFM 매개변수 보다 적은 방정식의 수로 인해 적절한 해를 구하기 어렵게 되고, 따라서 매개변수(RPC) 값을 갱신할 수 없다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 소수의 지상 기준점을 이용하여 IKONOS RPC 데이터 갱신을 수행하는 소프트웨어 모듈 블록 구성을 도시한 것으로, 상기 RPC 데이터 갱신 소프트웨어 모듈(110)은 상기 RPC를 소수의 지상 기준점 만으로 최소제곱법을 통해 갱신하게 된다.

상기 도 1을 참조하면, 본 발명의 RPC 데이터 갱신 소프트웨어 모듈(110)은 IKONOS 위성에서 촬영된 영상에 대해 지상좌표로의 변환을 위한 파라메터값 RPC를 입력받아 상기 RPC 데이터의 오차를 계산하는 RPC 오차 계산부(100)와, 상기 RPC 데이터로부터 생성되는 가상의 기준점에 대해 정규화된 3차원 기준점 가중치값을 계산하는 정규화된 3차원 기준점 가중치 계산부(102)와, 상기 소수의 지상 기준점에 대한 가중치를 계산하는 지상기준점 가중치 계산부(104)와, 상기 기준점들의 적용을 위한 정규화된 3차원 공간을 생성하는 정규화된 3차원 공간 생성부(106)와, 상기 기준점들에 대한 3차원 공간상의 좌표를 추출해주는 3차원 정규좌표 추출부(108) 등을 포함한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 소수의 지상기준점을 이용한 IKONOS RPC 데이터 갱신 처리 흐름을 도시한 것이다. 상기 도 2를 참조하면,

RPC 데이터 갱신 모듈(110)은 (S200)단계에서 IKONOS RPC 데이터를 입력하고, (S202)단계에서 미리 관측된 소수의 지상기준점을 입력시킨다. 상기 지상기준점은 기준점이 획득이되 있는 동일한 지역의 영상을 얻어다가 할 수도 있으며, 지리원에서 나오는 디지털 지도를 이용해서 지도에 있는 좌표를 가지고 지상기준점을 입력할 수도 있다.

이어 RPC 데이터 갱신 모듈(110)은 (S204)단계에서 상기 소수의 지상기준점을 이용하여 상기 IKONOS 파라메터값의 오차를 계산한다. 상기 지상 기준점은 RPC의 오차를 개선하는데 사용되는 데이터로 본 발명에서는 아주 극소수의 지상기준점을 이용하여 RPC의 오차를 추정할 수 있다. 이때 상기 RPC 오차의 추정은 RPC의 신뢰도를 계산하는데 있어 중요하며, 상기 계산된 신뢰도는 이후 최소 제곱법을 이용한 RPC 갱신시 가중치로 적용된다. 즉, 기존의 RPC를 신뢰도가 떨어지면 많이 개량하고, 신뢰도가 높으면 조금만 개량하는 등의 갱신정도를 결정해주는 역할을 하게된다.

그러면, RPC 데이터 갱신 모듈(110)은 (S206)단계에서 최소 제곱법을 이용하여 RPC 값을 갱신한 후, (S208)단계에서 상기 갱신된 RPC를 이용하여 해당 지형정보를 추출시킨다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 소수의 지상기준점을 이용한 IKONOS RPC 데이터 갱신 처리 흐름을 도시한 것이다. 상기 도 3을 참조하면, 본 발명의 RPC 데이터 갱신 모듈(110)은 (S300)단계에서 IKONOS RPC 데이터를 입력하고, (S302)단계에서 미리 관측된 소수의 지상기준점을 입력시킨다.

이어 RPC 데이터 갱신 모듈(110)은 (S304)단계에서 상기 소수의 지상기준점을 이용하여 상기 IKONOS 파라메터값의 오차를 계산한다. 그리고 RPC데이터 갱신 모듈(110)은 (S306)단계에서 RPC를 이용해서 가상으로 생성한 지상 기준점들에 대한 정규화된 3차원 기준점의 가중치를 계산한다.

즉, 본 발명에서는 모자라는 지상 기준점 대신에 제공된 RPC를 이용해서 가상의 기준점을 만들어 낸다. 상기 RPC를 이용하면 영상좌표를 지상좌표를 바꿀수 있는데, 그 지상좌표를 기준점으로 이용하는 것이다.

이렇게 해서 실제로 거의 투루값에 가까운 소수 지상 기준점과 오차를 포함하고 있는 영상을 통해서 취득한 가상의 기준점을 이용해서 최소 제곱법 계산을 위한 필요한 기준점 개수를 만들어 내게 된다. 그러나 상기 가상의 기준점들을 실제 측정한 소수 지상 기준점과 동일한 가중치를 설정하는 경우, 상기 가상의 기준점들은 RPC데이터가 가지는 오차를 동일하게 가지게 되어 수학적으로는 최소 제곱법을 돌릴 수 있는 조건이 되나 RPC 의 갱신에 별 영향을 미치지 못하게 된다. 따라서 본 발명에서는 상기 (S304)단계에서 계산된 RPC의 오차값에 따라 상기 가상 기준점들의 신뢰도를 상기 실제 측정된 소수 지상 기준점들의 신뢰도보다 휠씬 낮게 설정함으로써, 소수의 기준점에 의해서 RPC가 개선이 되도록 하는 것이다.

이어 RPC 데이터 갱신모듈(110)은 (S308)단계에서 상기 소수 지상 기준점들에 대한 가중치를 계산한 후, (S310)∼(S312)단계에서 정규화된 3차원 공간을 생성하고, 3차원 기준점 정규좌표를 추출한다.

상기에서 IKONOS의 RPC는 RFM 센서모델의 매개변수이고, -1.0∼1.0 사이의값으로 각 축의 범위가 제한되는 공간상에 촬영대상이 존재하는 것으로 설정되어 있다. 또한 영상좌표도 -1.0∼1.0사이의 값으로 표현된다. 따라서 영상에 나타난 대상의 WGS84 좌표와 영상의 행 또는 열의 값을 얻기 위해서는 제공되는 오프셋(Offset)값과 스케일 값을 이용하여 정규화된 좌표를 변환해야한다. 오프셋, 스케일 (Scale)값은 로(Row)와 컬럼(Column) 그리고 WGS8좌표계의 위도(Latitude), 경도(Longitude), 높이(Height)에 대해서 각각 존재한다. 상기 [수학식 2]는 오프셋/스케일 값에 대한 정의를 나타내고 있다. u, v, w, y는 정규화된 위도, 경도, 높이, 세로행, 가로열의 값이다. 이와 같이 정규화된 좌표를 사용하는 RPC 특성으로 인해 제공된 RPC를 이용하여 정규화된 3차원 공간상에 기준점을 가상으로 설치할 수 있게 되고, 지상 기준점과 정규화된 3차원 공간상의 기준점을 이용하여 RPC를 갱신하게 되는 것이다.

즉, RPC 데이터 갱신 모듈은 (S314)단계에서 RFM 관측방정식을 구성하고,

(S316)단계에서 상기 소수 지상 기준점들과 가상 기준점들을 이용하여 최소제곱법 계산을 수행하여 RPC를 갱신한 후, (S316)단계에서 상기 갱신된 RPC를 통해 지형정보를 추출하게 된다.

도 4는 정규화된 공간에 설치된 기준점을 나타낸 도면으로, 각 축은 -1.0에서 1.0사이로 범위가 제한되고, 정육면체 형태를 갖는 이 공간 내에 기준점이 설치된다.

소수의 지상 기준점을 제공된 RPC로 추출한 기준점과 함께 이용하여 RPC를 갱신하게 되므로, 지상 기준점의 영향력이 충분히 반영될 수 있도록 가중치를 적절하게 조절하는 것이 바람직하다. 각각의 관측값에 부여된 가중치에 의해 가중치 행렬이 구성되고 이 행렬의 값에 의해 최종적인 결과에 대한 영향력이 결정된다. 따라서 지상 기준점의 가중치는 정규화된 3차원 공간의 기준점 보다 상대적으로 큰 값을 부여한다. 가중치를 결정하기 위해 지상 기준점을 취득할 당시의 측량 오차를 분석하고, 영상과 함께 최초에 제공된 RPC의 오차는 지상 기준점을 통해 분석하여 두 오차값을 비교 분석하여 가중치를 결정할 수 있다.

이와 같은 방법을 통해 갱신된 새로운 RPC를 이용하여 더욱 정확한 위치정보를 IKONOS 영상으로부터 추출할 수 있게 되는 것이다.

도 5는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 소수의 지상기준점을 이용한 IKONOS RPC 데이터 갱신 처리 흐름을 도시한 것이다. 이하 상기 도 5를 참조하면,

상기 도 5의 RPC 데이터 갱신 처리에서는, RPC를 갱신하기 위한 방정식을 소수의 지상 기준점과 정규화된 3차원 공간 내에 설치된 기준점을 이용하여 구성한 상기 도 3의 방법에서와 달리, 제공되는 RPC를 직접 매개변수 관측방정식에 도입하여 사용한다.

먼저, RPC 데이터 갱신 모듈(110)은 (S500)단계에서 IKONOS RPC 데이터를 입력하고, (S502)단계에서 미리 관측된 소수의 지상기준점을 입력시킨다. 이어 RPC 데이터 갱신 모듈(110)은 (S504)단계에서 상기 소수의 지상기준점을 이용하여 상기 IKONOS 파라메터값의 오차를 계산한다.

그리고 RPC 데이터 갱신 모듈(110)은 (S506)단계에서 RPC를 이용한 매개변수 관측방정식을 구성한다. 이에 따라 매개변수의 수만큼 방정식의 수가 증가하므로소수의 지상기준점을 이용하여 RPC를 갱신할 수 있게 된다. 아래의 [수학식 3]는 매개변수 관측방정식의 일반적인 형태를 나타낸 것이다.

이어 RPC 데이터 갱신 모듈(110)은 (S508)단계에서 지상 기준점을 이용한 RFM 관측방정식을 구성하고, (S510)단계에서 상기 RFM 매개변수 관측 방정식과 지상기준점 RFM 관측방정식을 결합하여 RPC 갱신에 필요한 수 이상의 방정식을 구성하여 최소제곱법을 적용한다. 아래의 [수학식 4]는 매개변수 관측방정식과 지상기준점의 RFM 관측방정식이 결합된 형태의 최소제곱법 행렬식을 나타내고 있다.

매개변수 관측방정식의 가중치는 제공된 RPC의 오차를 이용하여 결정한다. 또한 지상기준점을 이용한 RFM 관측방정식의 가중치는 지상기준점 획득 오차에 의해 결정하거나 또는 매개변수 관측방정식의 가중치보다 크게하여 추가된 소수의 지상기준점에 의해 RPC가 갱신되도록 한다.

한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 RPC 데이터로부터 가상의 지상 기준점 좌표를 생성하거나, RPC 데이터를 이용하여 매개변수 관측방정식을 구성함으로써, RPC 데이터를 이용한 지형정보 추출시 필요한 지상기준점의 수를 휠씬 줄일 수 있어 지상 기준점 측략에서 오는 비용 및 시간을 절약할 수 있는 이점이 있으며, 또한 RPC파일을 이용하는 RFM 센서모델을 사용하므로 새로운 센서모델을 적용하지 않아도 되는 이점이 있다.

Claims

소수의 지상기준점을 이용한 IKONOS RPC 데이터 갱신 방법에 있어서,

(a)RPC 데이터와 소수의 지상 기준점 좌표값을 입력받는 단계와;

(b)상기 입력된 PRC 데이터의 오차를 계산하는 단계와;

(c)상기 RPC 데이터로부터 생성되는 가상의 기준점들에 대해 정규화된 3차원 기준점의 가중치를 계산하는 단계와;

(d)상기 소수 지상기준점에 대한 가중치를 계산하는 단계와;

(e)정규화된 3차원 공간을 생성하고, 상기 기준점들에 대한 3차원 기준점 정규좌표를 추출하는 단계와;

(f)상기 기준점들을 이용하여 RFM 관측방정식을 구성하여 최소제곱법으로 RPC 파라메터값을 갱신시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소수의 지상 기준점을 이용한 RPC 데이터 갱신방법.
제1항에 있어서,

상기 (b)단계에서, 상기 RPC데이터의 오차는 상기 실제 측정되는 소수 지상 기준점을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 소수의 지상 기준점을 이용한 RPC 데이터 갱신방법.
제1항에 있어서,

상기 (c)단계에서 생성된 RPC 데이터로부터의 가상의 기준점들은 신뢰도가 낮게 부여된 가중치 값으로 계산되도록 하는 것을 특징으로 하는 소수의 지상 기준점을 이용한 RPC 데이터 갱신방법.
제1항에 있어서,

상기 가상의 기준점들 및 소수 지상 기준점들은, -1.0∼1.0의 범위로 정규화되는 것을 특징으로 하는 소수의 지상 기준점을 이용한 RPC 데이터 갱신방법.
소수의 지상기준점을 이용한 IKONOS RPC 데이터 갱신 방법에 있어서,

(a)RPC 데이터와 소수의 지상 기준점 좌표값을 입력받는 단계와;

(b)상기 RPC 데이터의 오차를 계산하는 단계와;

(c)상기 RPC 데이터의 가중치를 계산하는 단계와;

(d)상기 소수 지상기준점에 대한 가중치를 계산하는 단계와;

(e)상기 소수의 지상기준점을 이용하여 RFM 관측방정식을 구성하는 단계와;

(f)상기 RPC 데이터를 이용하여 매개변수 관측방정식을 구성하는 단계와;

(g)상기 RFM관측 방정식과 매개변수 관측방정식을 이용하여 최소제곱법으로 RPC 데이터를 갱신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 소수의 지상 기준점을 이용한 RPC 데이터 갱신방법.
제5항에 있어서,

상기 (b)단계에서, 상기 RPC데이터의 오차는 상기 실제 측정되는 소수 지상 기준점을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 소수의 지상 기준점을 이용한 RPC 데이터 갱신방법.
제5항에 있어서,

상기 (g)단계에서, 상기 최소제곱법 적용을 위해 상기 RFM 매개변수 관측방정식과 지상기준점의 RFM관측방정식을 결합하여 RPC 갱신에 필요한 수 이상의 방정식을 구성하는 것을 특징으로 하는 소수의 지상 기준점을 이용한 RPC 데이터 갱신방법.
제5항에 있어서,

상기 RFM 매개변수 관측방정식의 가중치는, 상기 RPC의 오차에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 소수의 지상 기준점을 이용한 RPC 데이터 갱신방법.
제8항에 있어서,

상기 지상 기준점을 이용한 RFM관측방정식의 가중치는, 지상기준점 획득 오차에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 소수의 지상 기준점을 이용한 RPC 데이터 갱신방법.
제9항에 있어서,

상기 지상 기준점을 이용한 RFM 관측방정식의 가중치는, 상기 RFM 매개변수 관측방정식보다 가중치가 크도록 설정하여 상기 소수의 지상 기준점에 의해 RPC가 갱신되도록 하는 것을 특징으로 하는 소수의 지상 기준점을 이용한 RPC 데이터 갱신방법.