KR20230086577A - 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하모델 수립 방법 및 시스템 - Google Patents

그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하모델 수립 방법 및 시스템 Download PDF

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KR20230086577A
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Abstract

그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하모델 수립 방법 및 시스템이 제시된다. 본 발명에서 제안하는 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 방법은 위성영상, 상기 위성영상의 촬영시각, 태양의 고도각, 방위각 및 센서모델 정보를 입력 받아, 상기 위성영상에 대한 지상좌표와 영상좌표 간의 관계식을 이용하여 초기 기하모델을 수립하고, 상기 위성영상의 기하를 분석하는 단계, 상기 지상좌표에 대한 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 이용하여 상기 위성영상에 해당하는 영역의 지표면 높이값 정보를 획득하는 단계, 상기 위성영상의 각 픽셀에 대한 지표면 높이값을 기록한 영상고도자료를 생성하는 단계, 상기 위성영상에서 영상그림자를 추출하고, 상기 영상고도자료에서 고도그림자를 추출하는 단계, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자의 위치를 일치시키고, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자에 대한 보정계수를 추정하는 단계 및 상기 추정된 보정계수를 이용하여 상기 위성영상의 기하보정을 수행하는 단계를 포함한다.

Description

그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하모델 수립 방법 및 시스템{Precision Sensor Model Establishment Method and System for Satellite Images using Shadow}
본 발명은 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하모델 수립 방법 및 시스템에 관한 것이다.
인공위성에서 촬영한 영상은 각 위치와 자세정보 센서의 물리적인 한계로 위치오차를 가지게 된다. 이러한 위치오차를 해결하기 위해서 위성영상의 메타데이터와 충분한 기준점을 기하보정을 수행하였다.
기하보정 방법의 상세 절차는 위성영상과 영상의 메타데이터 입력 단계, 위성영상 영역의 포함되는 기준점을 추출하는 기준점 추출 단계, 기준점을 이용하여 영상좌표와 지상좌표 간의 기하학적 전체 관계식을 수립하는 전체 관계식 수립 단계, 전체 관계식을 기초로 단위 관계식을 수립하는 단위 관계식 수립 단계 및 단위 관계식을 이용하여 위치 오차를 제거를 위한 영상 재배열 단계로 구성된다.
인공위성영상은 인공위성이 궤도를 공전하면서 위성의 자세를 변화하면서 지표면을 촬영한다. 촬영된 위성영상을 보정하기 위해 종래의 기하보정 기술은 기준점을 추출하여 보정하는 방식으로 각각의 위성영상에 많은 수의 기준점이 필요하고 충분한 숫자와 전역적으로 분포되어있는 기준점 추출이 어려운 위성영상의 경우는 기하보정이 불가능한 문제점이 있다. 특히 산악 및 산림, 고층 건물이 있는 지역은 기복 변위에 의하여 기준점이 추출이 어려운 문제가 있다. 또한 기복 변위가 심한 지역이 포함된 위성영상은 기하보정을 적용할 경우, 서로 다른 두 시기의 영상에서 서로 위치가 잘 맞지 않는 문제점이 발생할 수 있다.
한국 등록특허 제10-2426785호 (2022.07.25)
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 위성영상의 기하보정을 수행하기 위해 산악 및 기복 변위가 심한 지역의 기준점 추출이 어려울 경우, 위성영상에서 관측되는 그림자를 이용하여 위성영상의 기하를 해석하고 기준점의 개수와 상관없이 정밀기하모델을 수립하기 위한 방법 및 시스템을 제공하는데 있다. 본 발명은 위성영상에서 충분한 기준점 추출이 불가능할 경우에도 기하보정을 수행할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 특히, 각각의 위성영상마다 기하보정을 위한 많은 수의 기준점이 요구되는 문제를 해결하고 기하 보정된 위성영상 간 결합을 할 경우 서로 위치가 잘 맞지 않는 문제를 해결하고자 한다. 또한, 기복 변위가 있는 산악 및 산림, 고층 건물이 포함된 촬영 영상에 대해 기준점 획득의 문제를 해결하고자 한다.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 방법은 위성영상, 상기 위성영상의 촬영시각, 태양의 고도각, 방위각 및 센서모델 정보를 입력 받아, 상기 위성영상에 대한 지상좌표와 영상좌표 간의 관계식을 이용하여 초기 기하모델을 수립하고, 상기 위성영상의 기하를 분석하는 단계, 상기 지상좌표에 대한 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 이용하여 상기 위성영상에 해당하는 영역의 지표면 높이값 정보를 획득하는 단계, 상기 위성영상의 각 픽셀에 대한 지표면 높이값을 기록한 영상고도자료를 생성하는 단계, 상기 위성영상에서 영상그림자를 추출하고, 상기 영상고도자료에서 고도그림자를 추출하는 단계, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자의 위치를 일치시키고, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자에 대한 보정계수를 추정하는 단계 및 상기 추정된 보정계수를 이용하여 상기 위성영상의 기하보정을 수행하는 단계를 포함한다.
상기 위성영상의 각 픽셀에 대한 지표면 높이값을 기록한 영상고도자료를 생성하는 단계는 상기 영상고도자료를 이용하여 상기 영상좌표에 상응하는 지상좌표를 계산하기 위해, 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값을 특정값으로 가정하여 상기 특정 영상좌표와 상기 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값에 해당하는 정규화된 영상좌표와 정규화된 지표면 높이값을 계산하고, 정규화된 지상좌표를 계산한 후, 상기 정규화된 지상좌표에 해당하는 실제 높이값을 수치표고모델로부터 읽고 나서 실제 높이값을 상기 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값으로 사용하여 다시 지상좌표를 계산하는 과정을 상기 위성영상의 모든 픽셀에 대해 반복함으로써 영상고도자료를 생성한다.
상기 위성영상에서 영상그림자를 추출하고, 상기 영상고도자료에서 고도그림자를 추출하는 단계는 상기 위성영상 내에 존재하는 그림자 영역의 밝기값 특성을 이용하여 다중분광 밴드의 화소값을 기반으로 그림자를 탐지하는 지표인 LSI(Logarithmic Shadow Index)를 계산함으로써 상기 영상그림자를 추출하고, 상기 영상고도자료에서 태양의 방위각과 고도각 특성을 이용하여 특정 고도값을 가지는 특정 영상픽셀의 고도값과 인접픽셀의 고도값을 비교하여 그림자 방향과 그림자 크기를 계산함으로써 상기 고도그림자를 추출한다.
상기 영상그림자와 상기 고도그림자의 위치를 일치시키고, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자에 대한 보정계수를 추정하는 단계는 상기 초기 기하모델에 대한 오차에 의해 계산으로 추정된 고도그림자와 실제 위성영상에 존재하는 영상그림자 간에 오차가 발생하고, 상기 오차에 대한 보정량을 이용하여 보정계수를 추정한다.
또 다른 본 발명에서 제안하는 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템은 위성영상, 상기 위성영상의 촬영시각, 태양의 고도각, 방위각 및 센서모델 정보를 입력 받아, 상기 위성영상에 대한 지상좌표와 영상좌표 간의 관계식을 이용하여 초기 기하모델을 수립하고, 상기 위성영상의 기하를 분석하는 위성영상 기하분석부, 상기 지상좌표에 대한 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 이용하여 상기 위성영상에 해당하는 영역의 지표면 높이값 정보를 획득하고, 상기 위성영상의 각 픽셀에 대한 지표면 높이값을 기록한 영상고도자료를 생성하는 영상고도자료 생성부, 상기 위성영상에서 영상그림자를 추출하고, 상기 영상고도자료에서 고도그림자를 추출하여, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자의 위치를 일치시키고, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자에 대한 보정계수를 추정하고, 상기 추정된 보정계수를 이용하여 상기 위성영상의 기하보정을 수행하는 위성영상 기하보정부를 포함한다.
본 발명의 실시예들에 따르면 위성영상의 초기센서모델에 존재하는 위치오차를 제거하기 위해 별도의 지상기준점을 추출하는 기존의 기술과 달리 영상에서 식별되는 그림자정보와 고도자료로부터 계산되는 그림자 정보를 이용하여 기준점 없이 자동화된 방법으로 위성영상의 초기센서모델에 존재하는 위치오차를 제거할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상의 촬영영역과 대응되는 수치표고모델 영역 및 영상고도자료 추출 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 그림자 지수를 이용한 그림자 영역 추출 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 그림자 방향 및 크기를 계산하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 DEM 기반 그림자 영역 추출 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 3x3 영역에서의 위성영상의 픽셀별 높이값을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 그림자영상을 이용하여 오차 보정량 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 그림자를 이용해 인공위성영상의 정밀기하모델을 수립하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 태양의 고도각, 방위각에 따른 그림자의 형태와 방향에 대하여, 그림자의 형태와 방향을 기준점 대신 사용하여 영상의 기하를 해석한다. 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)에 따른 그림자의 형태와 영상에서 관측된 그림자의 형태를 정합하여 영상의 정밀기하모델 수립하고, 단위 영상에서 별도의 지상기준점이 없는 경우에도 기하보정을 수행할 수 있는 방안에 대한 것이다. 이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
제안하는 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 방법은 위성영상, 상기 위성영상의 촬영시각, 태양의 고도각, 방위각 및 센서모델 정보를 입력 받아, 상기 위성영상에 대한 지상좌표와 영상좌표 간의 관계식을 이용하여 초기 기하모델을 수립하고, 상기 위성영상의 기하를 분석하는 단계(110), 상기 지상좌표에 대한 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 이용하여 상기 위성영상에 해당하는 영역의 지표면 높이값 정보를 획득하는 단계(120), 상기 위성영상의 각 픽셀에 대한 지표면 높이값을 기록한 영상고도자료를 생성하는 단계(130), 상기 위성영상에서 영상그림자를 추출하고, 상기 영상고도자료에서 고도그림자를 추출하는 단계(140), 상기 영상그림자와 상기 고도그림자의 위치를 일치시키고, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자에 대한 보정계수를 추정하는 단계(150) 및 상기 추정된 보정계수를 이용하여 상기 위성영상의 기하보정을 수행하는 단계(160)를 포함한다.
단계(110)에서, 위성영상, 상기 위성영상의 촬영시각, 태양의 고도각, 방위각 및 센서모델 정보를 입력 받아, 상기 위성영상에 대한 지상좌표와 영상좌표 간의 관계식을 이용하여 초기 기하모델을 수립하고, 상기 위성영상의 기하를 분석한다.
실시예에 따르면, 위성영상과 함께 제공되는 메타데이터에는 영상의 촬영시각과 태양의 고도각 및 방위각 정보가 포함될 수 있다.
또한, 위성영상과 함께 제공되는 유리 다항식 계수(Rational Polynomial Coefficient; RPC)를 지상좌표
Figure pat00001
와 영상좌표
Figure pat00002
에 대한 관계식인 식 1과 식 2 내지 식 5의 유리함수모델(Rational Function Model; RFM)에 적용하여 초기 기하모델을 수립할 수 있다. 그러나 초기 기하모델은 위성 센서의 한계로 인해서 위치오차가 발생하므로 본 발명에서 제시하는 방법을 통해 오차를 제거하고 정밀기하모델을 수립하여야 한다.
Figure pat00003
[식 1]
Figure pat00004
[식 2]
Figure pat00005
[식 3]
Figure pat00006
[식 4]
Figure pat00007
[식 5]
이때
Figure pat00008
는 정규화된 영상좌표,
Figure pat00009
는 정규화된 지상좌표를 나타내고, 아래의 식에 의해 영상좌표
Figure pat00010
와 지상좌표
Figure pat00011
로부터 계산될 수 있다.
Figure pat00012
[식 6]
단계(120)에서, 상기 지상좌표에 대한 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 이용하여 상기 위성영상에 해당하는 영역의 지표면 높이값 정보를 획득한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위성영상의 촬영영역과 대응되는 수치표고모델 영역 및 영상고도자료 추출 과정을 설명하기 위한 도면이다.
실시예에 따르면, DEM은 전세계 지역에 대해서 무료로 서비스되고 있는 DTED 자료 또는 국토지리정보원에서 한반도에 대해서 구축한 수치표고모델 자료를 사용할 수 있다. 수치표고모델(210)을 입력하면 촬영된 위성영상(220)에 해당하는 수치표고모델 영역(230)의 지표면 높이값 정보를 획득할 수 있다.
단계(130)에서, 상기 위성영상의 각 픽셀에 대한 지표면 높이값을 기록한 영상고도자료를 생성한다.
영상고도자료는 위성영상의 각 픽셀에 대한 지표면 높이를 기록한 자료를 의미한다.
본 발명의 실시예에 따른 영상고도자료는 상기 영상좌표에 상응하는 지상좌표를 계산하기 위해, 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값을 특정값으로 가정하여 상기 특정 영상좌표와 상기 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값에 해당하는 정규화된 영상좌표와 정규화된 지표면 높이값을 계산한다. 이후 정규화된 지상좌표를 계산한 후, 상기 정규화된 지상좌표에 해당하는 실제 높이값을 수치표고모델로부터 읽고 나서 실제 높이값을 상기 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값으로 사용하여 다시 지상좌표를 계산하는 과정을 상기 위성영상의 모든 픽셀에 대해 반복함으로써 영상고도자료를 생성할 수 있다.
실시예에 따르면, 영상고도자료는 상기 식 1 내지 식 6을 이용하여 주어진 영상좌표
Figure pat00013
에 해당하는 지상좌표
Figure pat00014
를 계산할 수 있다. 주어진 영상좌표
Figure pat00015
에 해당하는 지상좌표
Figure pat00016
를 계산하는 과정은 특정 영상좌표
Figure pat00017
에서의 지표면 높이값을 특정값
Figure pat00018
으로 가정하여 이 영상좌표와 지표면 높이값에 해당하는 정규화된 영상좌표
Figure pat00019
과 정규화된 지표면 높이값
Figure pat00020
을 식 6으로부터 계산하고 식 1 내지 식 5를 이용하여 정규화된 지상좌표
Figure pat00021
를 계산한 다음 이 지상좌표에 해당하는 실제 높이값
Figure pat00022
를 수치표고모델로부터 읽고 나서
Figure pat00023
를
Figure pat00024
로 사용하여 다시 지상좌표를 계산하는 과정을 반복 수행하여 구현할 수 있다. 영상의 모든 픽셀에 대해서 상기 과정을 반복하면 영상고도자료를 얻을 수 있다.
단계(140)에서, 상기 위성영상에서 영상그림자를 추출하고, 상기 영상고도자료에서 고도그림자를 추출한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 그림자 지수를 이용한 그림자 영역 추출 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3(a)는 원본 영상을 나타내고, 도 3(b)는 그림자 추출 결과를 나타내는 도면이다.
영상그림자를 추출하는 실시예로는 위성영상 내에 존재하는 그림자 영역의 밝기값 특성을 이용하여 추출하는 방법이 있다. 그림자는 불변 색상 공간에서 주로 높은 채도와 높은 색도, 낮은 강도를 가지며, 근적외선 밴드에서의 밝기값의 급격한 감소를 보이는 분광학적인 특성을 이용하여 그림자 영역을 계산할 수 있다. 다중분광 밴드의 화소값을 기반으로 그림자를 탐지하는 지표인 LSI(Logarithmic Shadow Index)를 계산할 수 있다. LSI는 근적외선 밴드와 영상의 강도(I), 색상(H)으로 계산된다. 초기그림자지수(Initial Shadow Index; ISI) 및 로그그림자지수(Logarithmic Shadow Index; LSI)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00025
Figure pat00026
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 그림자 방향 및 크기를 계산하는 과정을 설명하기 위한도면이다.
고도그림자를 추출하는 실시예로는 특정 픽셀의 고도값과 주변픽셀의 고도값을 비교하여 추출하는 방법이 있다. 도 4(a)와 같이 태양의 방위각(420)을 이용하여 특정 고도값을 가지는 영상픽셀과 인접픽셀의 고도값을 비교하여 그림자 방향(410)을 계산할 수 있다. 또한, 도 4(b)와 같이 태양의 고도각(430)을 이용하여 특정 고도값을 가지는 영상픽셀과 인접픽셀의 고도값을 비교하여 그림자 크기(440)를 계산하여 추출할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 DEM 기반 그림자 영역 추출 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5(a)는 위성영상을 나타내는 도면이고, 도 5(b)는 DEM 기반 그림자 추출 결과를 나타내는 도면이다.
그림자 방향은 태양 방향의 반대 방향이며, 영상에서 태양의 방향은 영상의 메타데이터에서 제공하는 태양의 방위각 Az을 통해서 결정할 수 있다. 방위각은 진북이 기준이므로, 영상에서의 북쪽을 나타내는 변환각 Rn을 태양의 방위각과 합해주면 영상 내에서의 태양의 방향을 계산할 수 있다. 그림자 크기는 객체의 높이에 따라 달라지며, 단계(130)에서 생성한 영상고도자료를 이용하여 식 7과 같이 그림자 크기를 계산할 수 있다. H(x,y)는 영상고도자료의 좌표값으로 x, y 위치의 고도값을 나타낸다. 태양의 고도각 (El), 방위각 (Az)이다.
Figure pat00027
[식 7]
고도그림자를 추출하는 또 다른 예는로 태양의 고도각(El)과 방위각(Az), 그리고 지표면의 경사각과 방향을 이용하여 고도그림자를 추출할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 3x3 영역에서의 위성영상의 픽셀별 높이값을 설명하기 위한 도면이다.
도 6과 같이 영상고도자료 상에서 음영으로 표시된 특정 영상픽셀 및 주변 3x3 픽셀의 높이값을 각각 a~i라고 하면, x방향 높이변이
Figure pat00028
와 y방향 높이변이
Figure pat00029
는 아래와 같이 계산할 수 있다.
Figure pat00030
도 6의 중심픽셀에서의 경사도
Figure pat00031
와 향
Figure pat00032
는 아래와 같이 계산할 수 있다.
Figure pat00033
고도그림자는 아래의 조건식을 만족하는 영상고도자료의 픽셀을 그림자 픽셀로 판별하여 산출할 수 있다.
Figure pat00034
단계(150)에서, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자의 위치를 일치시키고, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자에 대한 보정계수를 추정한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 그림자영상을 이용하여 오차 보정량 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
이론적으로 상기 유리다항식계수(RPC) 및 이로부터 구성되는 유리다항식모델(RFM)이 완벽하다면 영상그림자와 고도그림자의 위치는 서로 일치하게 된다. 그러나 실제 초기센서모델에 오차가 있어서 영상픽셀에 대해서 계산된 고도가 실제 해당 지점의 높이와 다르게 된다. 따라서 계산으로 추정된 고도그림자와 실제 위성영상에 존재하는 영상그림자의 위치는 서로 다르게 된다.
실시예에 따르면, 영상그림자 좌표를
Figure pat00035
, 지상그림자 좌표를
Figure pat00036
라고 하면 두 그림자 사이의 보정량을 아래의 수식에 의해서 보정계수
Figure pat00037
로 추정할 수 있다.
Figure pat00038
[식 8]
단계(160)에서, 상기 추정된 보정계수를 이용하여 상기 위성영상의 기하보정을 수행한다.
실시예에 따르면, 초기센서모델의 개선은 상기 보정식을 초기 센서모델에 적용하여 지상좌표
Figure pat00039
에 해당하는 정규화된 영상좌표인
Figure pat00040
을 계산한 후, 이를 비 정규화된 영상좌표
Figure pat00041
로 변환한 다음에 상기 보정식을 적용하여 산출된
Figure pat00042
를 해당 지상좌표
Figure pat00043
의 영상좌표로 사용함으로써 이루어질 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
본 실시예에 따른 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템(800)은 프로세서(810), 버스(820), 네트워크 인터페이스(830), 메모리(840) 및 데이터베이스(850)를 포함할 수 있다. 메모리(840)는 운영체제(841) 및 위성영상의 기하보정 루틴(842)을 포함할 수 있다. 프로세서(810)는 위성영상 기하분석부(811), 영상고도자료 생성부(812) 및 위성영상 기하보정부(813)를 포함할 수 있다. 다른 실시예들에서 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템(800)은 도 8의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템(800)은 디스플레이나 트랜시버(transceiver)와 같은 다른 구성요소들을 포함할 수도 있다.
메모리(840)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(840)에는 운영체제(841)와 위성영상의 기하보정 루틴(842)을 위한 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 드라이브 메커니즘(drive mechanism, 미도시)을 이용하여 메모리(840)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체(미도시)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 네트워크 인터페이스(830)를 통해 메모리(840)에 로딩될 수도 있다.
버스(820)는 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템(800)의 구성요소들간의 통신 및 데이터 전송을 가능하게 할 수 있다. 버스(820)는 고속 시리얼 버스(high-speed serial bus), 병렬 버스(parallel bus), SAN(Storage Area Network) 및/또는 다른 적절한 통신 기술을 이용하여 구성될 수 있다.
네트워크 인터페이스(830)는 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템(800)을 컴퓨터 네트워크에 연결하기 위한 컴퓨터 하드웨어 구성요소일 수 있다. 네트워크 인터페이스(830)는 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템(800)을 무선 또는 유선 커넥션을 통해 컴퓨터 네트워크에 연결시킬 수 있다.
데이터베이스(850)는 위성영상의 기하보정을 위해 필요한 모든 정보를 저장 및 유지하는 역할을 할 수 있다. 도 8에서는 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템(800)의 내부에 데이터베이스(850)를 구축하여 포함하는 것으로 도시하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 시스템 구현 방식이나 환경 등에 따라 생략될 수 있고 혹은 전체 또는 일부의 데이터베이스가 별개의 다른 시스템 상에 구축된 외부 데이터베이스로서 존재하는 것 또한 가능하다.
프로세서(810)는 기본적인 산술, 로직 및 그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템(800)의 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(840) 또는 네트워크 인터페이스(830)에 의해, 그리고 버스(820)를 통해 프로세서(810)로 제공될 수 있다. 프로세서(810)는 위성영상 기하분석부(811), 영상고도자료 생성부(812) 및 위성영상 기하보정부(813)를 위한 프로그램 코드를 실행하도록 구성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 메모리(840)와 같은 기록 장치에 저장될 수 있다.
위성영상 기하분석부(811), 영상고도자료 생성부(812) 및 위성영상 기하보정부(813)는 도 1의 단계들(110~160)을 수행하기 위해 구성될 수 있다.
그림자를 이용한 인공위성영상 정밀기하보정 시스템(800)은 위성영상 기하분석부(811), 영상고도자료 생성부(812) 및 위성영상 기하보정부(813)를 포함할 수 있다.
위성영상 기하분석부(811)는 위성영상, 상기 위성영상의 촬영시각, 태양의 고도각, 방위각 및 센서모델 정보를 입력 받아, 상기 위성영상에 대한 지상좌표와 영상좌표 간의 관계식을 이용하여 초기 기하모델을 수립하고, 상기 위성영상의 기하를 분석한다.
영상고도자료 생성부(812)는 상기 지상좌표에 대한 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 이용하여 상기 위성영상에 해당하는 영역의 지표면 높이값 정보를 획득하고, 상기 위성영상의 각 픽셀에 대한 지표면 높이값을 기록한 영상고도자료를 생성한다.
영상고도자료 생성부(812)는 상기 영상고도자료를 이용하여 상기 영상좌표에 상응하는 지상좌표를 계산하기 위해, 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값을 특정값으로 가정하여 상기 특정 영상좌표와 상기 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값에 해당하는 정규화된 영상좌표와 정규화된 지표면 높이값을 계산한다. 이후 정규화된 지상좌표를 계산한 후, 상기 정규화된 지상좌표에 해당하는 실제 높이값을 수치표고모델로부터 읽고 나서 실제 높이값을 상기 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값으로 사용하여 다시 지상좌표를 계산하는 과정을 상기 위성영상의 모든 픽셀에 대해 반복함으로써 영상고도자료를 생성한다.
위성영상 기하보정부(813)는 상기 위성영상에서 영상그림자를 추출하고, 상기 영상고도자료에서 고도그림자를 추출하여, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자의 위치를 일치시키고, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자에 대한 보정계수를 추정하고, 상기 추정된 보정계수를 이용하여 상기 위성영상의 기하보정을 수행한다.
위성영상 기하보정부(813)는 상기 위성영상 내에 존재하는 그림자 영역의 밝기값 특성을 이용하여 다중분광 밴드의 화소값을 기반으로 그림자를 탐지하는 지표인 LSI(Logarithmic Shadow Index)를 계산함으로써 상기 영상그림자를 추출한다.
위성영상 기하보정부(813)는 상기 영상고도자료에서 태양의 방위각과 고도각 특성을 이용하여 특정 고도값을 가지는 특정 영상픽셀의 고도값과 인접픽셀의 고도값을 비교하여 그림자 방향과 그림자 크기를 계산함으로써 상기 고도그림자를 추출한다.
위성영상 기하보정부(813)는 상기 초기 기하모델에 대한 오차에 의해 계산으로 추정된 고도그림자와 실제 위성영상에 존재하는 영상그림자 간에 오차가 발생하고, 상기 오차에 대한 보정량을 이용하여 보정계수를 추정한다. 이후, 상기 추정된 보정계수를 이용하여 상기 위성영상의 기하보정을 수행한다.
본 발명에 따르면 위성영상의 초기센서모델에 존재하는 위치오차를 제거하기 위해서별도의 지상기준점을 추출하는 기존의 기술과 달리 영상에서 식별되는 그림자정보와 고도자료로부터 계산되는 그림자 정보를 이용하여 기준점 없이 자동화된 방법으로 위성영상의 초기센서모델에 존재하는 위치오차를 제거할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다.　 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다.　 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다.　 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다.　 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.　 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다.　 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다.　 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.　 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.　 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.　 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.　
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.　 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (8)

  1. 위성영상, 상기 위성영상의 촬영시각, 태양의 고도각, 방위각 및 센서모델 정보를 입력 받아, 상기 위성영상에 대한 지상좌표와 영상좌표 간의 관계식을 이용하여 초기 기하모델을 수립하고, 상기 위성영상의 기하를 분석하는 단계;
    상기 지상좌표에 대한 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 이용하여 상기 위성영상에 해당하는 영역의 지표면 높이값 정보를 획득하는 단계;
    상기 위성영상의 각 픽셀에 대한 지표면 높이값을 기록한 영상고도자료를 생성하는 단계;
    상기 위성영상에서 영상그림자를 추출하고, 상기 영상고도자료에서 고도그림자를 추출하는 단계;
    상기 영상그림자와 상기 고도그림자의 위치를 일치시키고, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자에 대한 보정계수를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 보정계수를 이용하여 상기 위성영상의 기하보정을 수행하는 단계
    를 포함하는 위성영상의 기하보정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 위성영상의 각 픽셀에 대한 지표면 높이값을 기록한 영상고도자료를 생성하는 단계는,
    상기 영상고도자료를 이용하여 상기 영상좌표에 상응하는 지상좌표를 계산하기 위해, 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값을 특정값으로 가정하여 상기 특정 영상좌표와 상기 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값에 해당하는 정규화된 영상좌표와 정규화된 지표면 높이값을 계산하고, 정규화된 지상좌표를 계산한 후, 상기 정규화된 지상좌표에 해당하는 실제 높이값을 수치표고모델로부터 읽고 나서 실제 높이값을 상기 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값으로 사용하여 다시 지상좌표를 계산하는 과정을 상기 위성영상의 모든 픽셀에 대해 반복함으로써 영상고도자료를 생성하는
    위성영상의 기하보정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 위성영상에서 영상그림자를 추출하고, 상기 영상고도자료에서 고도그림자를 추출하는 단계는,
    상기 위성영상 내에 존재하는 그림자 영역의 밝기값 특성을 이용하여 다중분광 밴드의 화소값을 기반으로 그림자를 탐지하는 지표인 LSI(Logarithmic Shadow Index)를 계산함으로써 상기 영상그림자를 추출하고,
    상기 영상고도자료에서 태양의 방위각과 고도각 특성을 이용하여 특정 고도값을 가지는 특정 영상픽셀의 고도값과 인접픽셀의 고도값을 비교하여 그림자 방향과 그림자 크기를 계산함으로써 상기 고도그림자를 추출하는
    위성영상의 기하보정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 영상그림자와 상기 고도그림자의 위치를 일치시키고, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자에 대한 보정계수를 추정하는 단계는,
    상기 초기 기하모델에 대한 오차에 의해 계산으로 추정된 고도그림자와 실제 위성영상에 존재하는 영상그림자 간에 오차가 발생하고, 상기 오차에 대한 보정량을 이용하여 보정계수를 추정하는
    위성영상의 기하보정 방법.
  5. 위성영상, 상기 위성영상의 촬영시각, 태양의 고도각, 방위각 및 센서모델 정보를 입력 받아, 상기 위성영상에 대한 지상좌표와 영상좌표 간의 관계식을 이용하여 초기 기하모델을 수립하고, 상기 위성영상의 기하를 분석하는 위성영상 기하분석부;
    상기 지상좌표에 대한 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 이용하여 상기 위성영상에 해당하는 영역의 지표면 높이값 정보를 획득하고, 상기 위성영상의 각 픽셀에 대한 지표면 높이값을 기록한 영상고도자료를 생성하는 영상고도자료 생성부;
    상기 위성영상에서 영상그림자를 추출하고, 상기 영상고도자료에서 고도그림자를 추출하여, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자의 위치를 일치시키고, 상기 영상그림자와 상기 고도그림자에 대한 보정계수를 추정하고, 상기 추정된 보정계수를 이용하여 상기 위성영상의 기하보정을 수행하는 위성영상 기하보정부
    를 포함하는 위성영상의 기하보정 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 영상고도자료 생성부는,
    상기 영상고도자료를 이용하여 상기 영상좌표에 상응하는 지상좌표를 계산하기 위해, 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값을 특정값으로 가정하여 상기 특정 영상좌표와 상기 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값에 해당하는 정규화된 영상좌표와 정규화된 지표면 높이값을 계산하고, 정규화된 지상좌표를 계산한 후, 상기 정규화된 지상좌표에 해당하는 실제 높이값을 수치표고모델로부터 읽고 나서 실제 높이값을 상기 특정 영상좌표에서의 지표면 높이값으로 사용하여 다시 지상좌표를 계산하는 과정을 상기 위성영상의 모든 픽셀에 대해 반복함으로써 영상고도자료를 생성하는
    위성영상의 기하보정 시스템.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 위성영상 기하보정부는,
    상기 위성영상 내에 존재하는 그림자 영역의 밝기값 특성을 이용하여 다중분광 밴드의 화소값을 기반으로 그림자를 탐지하는 지표인 LSI(Logarithmic Shadow Index)를 계산함으로써 상기 영상그림자를 추출하고,
    상기 영상고도자료에서 태양의 방위각과 고도각 특성을 이용하여 특정 고도값을 가지는 특정 영상픽셀의 고도값과 인접픽셀의 고도값을 비교하여 그림자 방향과 그림자 크기를 계산함으로써 상기 고도그림자를 추출하는
    위성영상의 기하보정 시스템.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 위성영상 기하보정부는,
    상기 초기 기하모델에 대한 오차에 의해 계산으로 추정된 고도그림자와 실제 위성영상에 존재하는 영상그림자 간에 오차가 발생하고, 상기 오차에 대한 보정량을 이용하여 보정계수를 추정하는
    위성영상의 기하보정 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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