스테레오 영상으로부터 지형정보 추출SPOT-5 HRG

Extracting Topographic Information from SPOT-5 HRGStereo Images

이진덕* ･ 이성순** ･ 정태식***Lee, Jin Duk ･ Lee, Seong Sun ･ Jeong, Tae Sik

要 旨

본논문에서는 호 스테레오영상을이용하여수치표고모형을생성하기위한사진측량학적처리과정을SPOT 5 HRG제시하고 수치표고모형 생성을 위한 영상의 정확도 잠재성을 평가하고자 하였다 센서모델링을HRG supermode .위하여광속조정을행한후에피폴라영상재배열과영상정합과정등을통하여수치표면모형을생성하였다. HRG영상으로부터 추출된 성과를 축척 의 수치지형도로부터 추출된 기준 과 여러 시험구간 상에서DEM 1:5000 DEM비교하였다 전체구간중 미만의 오차를나타내는부분의비율은 이었고 를초과하는오차부분은. 5m DEM 53.8% , 5m구름 수역 건물 등에 의한 영향을 받는 것으로 확인되어 이러한 지역을 제외하고 평가한 정확도는 약 의, , 2.5m

를나타내었다 아울러추출된수치표면모형 을사용하여 차원건물모델과대상지역전체의 차원가RMSE . (DSM) 3 3시화 모델을 작성하였다.

핵심용어 : 호 스테레오 영상 수치표고모형 수치표면모형 정확도 평가 차원 건물모형SPOT 5 , HRG , , , , 3

AbstractThis paper presents photogrammetric processing to generate digital elevation models using SPOT-5 HRG stereo imagesand deals with the accuracy potential of HRG (High Resolution Geometry) supermode imagery for DEM generation.After bundle adjustment was preformed for sensor modelling, digital surface models were generated through theprocedures of Epipolar image resampling and image matching. The DEM extracted from HRG imagery was comparedalong several test sections with the the refernce DEM which was obtained from the digital topographic maps of ascale of 1 to 5000. The ratio of the zone with DEM errors less than 5m to the whole zone was 53.8%, and about2.5m RMSE was showed when assuming that the zones larger than 5m were affected by clouds, water bodies andbuildings and excluding those zones from accuracy evaluation. In addition, the three-dimensional bird's eye view modeland 3D building model were producted based on the DSM which was extracted from SPOT-5 HRG data.Keywords : SPOT-5, HRG stereo imagery, DEM, DSM, Accuracy evaluation, 3D Building model

14 4 2006 12 pp. 61-70韓國地形空間情報學會誌 第 卷 第 號 年 月

서 론1.

년 월 일 호가발사되어 년 월2002 5 4 SPOT 5 2002 7 완

전하게 작동함에 따라 은 평균고도SPOT constellation경사 평균회전주기 분의 제원으로832km, 98.7°, 101.4

극궤도 원형궤도 태양동기궤도로운행하는 개의위성, , 3으로 구성된다 위성(SPOT-2, SPOT-4, SPOT-5) . SPOT

들은 회전주기로매 일마다 동일한 지상 궤369 26 track도를 돌고 의 평균지방태양시에 북에서 남으10:30 am

로적도를지난다 호까지는(Gleyzes et al., 2003). SPOT 4해상도가 인반면 호는 또는10m(PAN) SPOT 5 5m(PAN)

의 해상도를 가지며 호까지 탑재되던 센2.5m , 4 HRVIR서 보다 더욱 강화된(Across track) HRG(High Resolution

센서가탑재되었다 또한비행방향Geometry) . (Along track)으로최대 까지전후 의범위안에서탐지할수600km 20°있는 가 탑재되어 높HRS(High Resloution Stereoscopic)은 정확도의 수치표면모형 을 생성해 낼 수 있는(DSM)입체영상자료를 취득할 수 있게 되었다.

년 월 일 접수 년 월 일 채택2006 10 12 , 2006 11 21* 정회원 금오공과대학교 토목환경공학부 교수 (jdlee@kumoh.ac.kr)･** 정회원 한국지질자원연구원 선임연구원 (seongsunlee@hotmail.com)･*** 금오공과대학교 대학원 졸업 공학석사, (jtssurvey@empal.com)

61

연구논문

이진덕 ･ 이성순 ･ 정태식

14 4 2006 12第 卷 第 號 年 月

62

위성의새로운 센서는 에탑재된SOPT-5 HRG SPOT-4센서의 발전된 형태로서 팬크로매틱 모드에서HRVIR

방향으로 또는 까지의 고해상도를across-track 5m 2.5m제공한다 위성에 탑재된 대의 는 지구상. SPOT-5 2 HRG

또는 의넓은지역에대한매핑60km×60km 60km×120km을가능케한다 각 기기는미소하게전방. HRG 을(0.529°)지향하는 팬크로매틱 밴드 또는 해상도(PAN) (2.5m 5m )와 미소하게 후방 을 지향하는 다중 스펙트럼(-0.529°)

밴드 해상도로지상을 촬영한다 또다른 센서(XS) (10m ) .인 는 전 후방을HRS(High Resloution Stereoscopic) 20° ･지향하는 두대의 망원경을 사용하여 방향에along-track서 의스테레오영상수집을허용하므로5m GSD (Gleyzes

더 높은 정확도의 을 생성하는데적합et al., 2003) DEM하다 따라서 호의 해상도보다 배까지. SPOT 1 4 10m 4～높고 위치정확도는 지상기준점을 사용하지 않은 상태에

서 보다 높게 나타나는데 특히축척 로부터50m , 1:25,000까지의 지도제작을 가능케 해 준다1:10,000 .

년대 이후 고해상도 영상자료를 제공하는 다양한1990인공위성들이 발사되었으며 자료처리 소프트웨어가 발,달함에따라고해상도위성영상으로부터생성된 DSM 및

그활용방안에대한관심이증대되고있다 특히 년. 2002에발사된 호의 및 센서영상의처리에SPOT 5 HRG HRS관한 연구가 최근까지 꾸준히 발표되고 있다 년에. 2002

에 의해 와 의 첫 번째 운행Bouillon SPOT-5 HRG HRS중의 기하학적 품질 결과에 대한 연구가 발표되었으며,

에 의해 시스템의 조직개요와 영Gleyzes(2003) SPOT-5상지상분할이시도되었다 또한 는 와. Gachet(2004) HRG

센서의내부표정에대해발표하였으며HRS , Ewiak(2004)은 데이터로부터생성된 의 정확도 분석에 관HRS DTM한 연구를 발표하였다 영상으로부터. SPOT Stereo DSM에 생성에 관한 기존의 연구성과 중 영상SPOT-4 HRV으로부터 생성된 의경우 로 분DSM RMSE 12.4 14.4m～

석한연구가있었고 (Kim and Kang, 2001), SPOT-5 HRS영상으로부터 생성된 의 가 분석한DSM RMSE 4.89mfh연구 등이 발표되었다(Hashemian et al, 2004)).한편 국내에서도 많은 연구가 꾸준히 진행되고 있다.년대초유복모 등의해 위성영상1990 (1992, 1993) SPOT

에 의한 정사투영사진지도 작성에 관한 연구가 발표되었

고 조봉환 등에의해 위성영상으로부터수치, (1995) SPOT표고모형생성의정확도향상에대한연구가진행되었다.방기인 조우석 은지상기준점획득이곤란한비접근, (2001)지역에대한 위성영상에서지형정보를획득하기위SPOT한방법을제시하였다 이와같이 위성을이용한다. SPOT양한 연구활동이 국내외에서 진행되어지고 있을 뿐만 아

니라 모델링및 의공간자료등위성자료를활용3D GSIS하려는다양한방안이모색되고있기때문에앞으로 SPOT위성영상자료의활용가치는더욱커질것으로사료된다.본 연구에서는 대전지역 60×60km2에 대한 장의2

영상자료를사용한영상표정 정합 생SPOT HRG , , DEM성을 위한 사진측량학적 처리방법을 제시하였다. super

처리기법을 통해 제공된 해상도 영상mode 2.5m HRG개 으로부터 수치지형모형 과 수치표면모형2 scene (DTM)

을 생성하고 대축척 수치지도로부터 얻은 기준(DSM)을 사용하여 도시지역 일부구간에대한 정확DEM DEM

도를 분석하고자하였다 또한도심의밀집건물지역에서.자료로부터 생성된 으로부터 을 추출하HRG DTM DSM

고 모형을 작성하고자 하였다3D .

사용재료 및 데이터 취득2.

위성데이터2.1

본연구를위하여사용된 영상은 년SPOT-5 HRG 2002월 일과 년 월 일에촬영된것이다 은3 10 2002 4 14 . Table 1

위성과탑재센서의 제원이며 는 연구에SPOT-5 , Table 2

Table 1. Some parameters of SPOT-5 HRG data used in the study

Date03/03/1002:19:43.8

03/04/1402:46:43

Presprocessing level Level 1AInstrument HRG 1 HRG 2

Spectral band indicator PANOrientation angle 12.582226 degree 16.937298 dgreeIncidence angle R14.127439 degree L29.716710 degree

Sun angle (Deg) Azimut: 150.714088Elevation: 44.863276

Azimut: 157.117052Elevation: 60.909990

Nember of lines 24000Number of pixels per line 24000

스테레오 영상으로부터 지형정보 추출SPOT-5 HRG

韓國地形空間情報學會誌

63

사용된 영상자료의 제원을 나타낸 것이다HRG . Figure은 한 쌍의 영상을 나타낸다1 HRG .각 영상은 모드에서 사전처리Panchromatic Level 1A

이고 픽셀수 라인수 이다, 24000, 24000 .

처리 및 지상기준점 데이터 획득2.2 Super Mode

처리과정2.2.1 Super Mode

본연구에사용한 영상자료는SPOT-5 HRG Super mode라는 처리과정을 통하여 해상도 에서 로 조정된5m 2.5m자료이다 처리과정이란위성의 탐지기들이. Super Mode분파배열을통해촬영한 픽셀의 해상12,000×12,000 5m도 영상 을 이용하여 픽셀의2 scene 24,000×24,000 2.5m해상도의 팬크로매틱 영상을 생성해 내는 과정이다.이처리과정은 보간 단계 비회선 단계 잡음제거단계, ,

와 같이 총 단계의 처리과정으로 이루어져 있다 보간3 .단계란 획득된 개의 이미지를 비월주사하고 잘못된 픽2셀들을 선명하게 보간해 주는 단계를 말하며 비회선 단

계란탐지기의전도된전달함수를나타내는필터를적용

하여 발생된 영상의 상세한 부분을 제거 보정하는 단계,를 말한다 마지막으로 잡음제거 단계는 프리셋 수준에.맞도록 영상에서 잡음을 감소시키는 과정을 말한다.이렇게 단계의처리과정을거친후재배열과정을거3

쳐본연구에서사용한영상과같은해상도 의데이2.5m터가 생성되는 것이다.

지상기준점 데이터 획득2.2.2 (GCP)

영상자료를 이용하여 을 생성하는SPOT-5 HRG DSM데적용하기위한 의위치자료를해당지역의국토지GCP리정보원 발행 수치지형도축척 상에서 추출하( 1:5000)였다 축척 의 수치지형도는 주곡선의 간격을. 1:5000 5m로하고있으며 평면위치오차와등고선오차는 이내, 2m이고 표고점 오차는 이내이다1m .본 연구에서는 영상처리 소프트웨어를Image Analyst

사용하여 수치지형도축척 로부터 개의 지상기( 1:5000) 24

Table 2. Scene center location and corners location

Scene Center LocationHRG 1 HRG 2

Latitude N36°22 4′ ″ N36°22 4′ ″Longitude E127°24 27′ ″ E127°23 52′ ″

Pixels number 12001 12001Line number 12001 12001

Corners Locationconer Latitude Longitude Latitude Longitude1 N36°41 37′ ″ E127°7 54′ ″ N36°43 39′ ″ E127°5 17′ ″2 N36°34 9′ ″ E127°49 24′ ″ N36°31 21′ ″ E127°55 11′ ″3 N36°2 31′ ″ E127°40 25′ ″ N36°0 9′ ″ E127°43 22′ ″4 N36°9 59′ ″ E126°59 12′ ″ N36°12 22′ ″ E126°53 47′ ″

(a) HRG 1 Image (b) HRG 2 Image

Figure 1. SPOT-5 HRG image data.

이진덕 ･ 이성순 ･ 정태식

14 4 2006 12第 卷 第 號 年 月

64

준점을 획득하였다 는 연구에서 고도자료 추출. Figure 2을 위해 사용한 과 평면좌표 추출을 위해 사용한DEM

도엽의 수치지형도이다100 .

자료처리3.

자료처리 절차3.1

스테레오 영상으로부터 을 생성하기 위한HRG DEM연구의 작업절차를 에 제시하였다Figure 3 .

스테레오 영상으로부터 생성3.2 HRG DSM

데이터를처리하기위하여 을사PCI Geomatica ver 9.1용하였다 입체쌍의 각 영상에 사용된 전체 지상기준점.

의 수는 점이며 이 지상(ground control points; GCP) 26 ,기준점 들은 의 수치지형도로부터 획득하였(GCP) 1:5,000다 또한 스테레오 영상의 정합을 용이하게 하기 위하여.개의 접합점 이 사용되었다 표 은 각 영상11 (tie points) . 3

에 사용된 의 정확도를 나타내며 는 두 영GCP , Figure 4상에 사용된 와 접합점들을 보여준다GCP .다음단계로 와접합점 을사용한영상들을이GCP (TPs)

용하여 을생성하기위하여에피폴라영상을생성하DEM게된다 에피폴라영상은영상정합을수행하는데있어서.영상사이의 방향 오차를 감소시킨다y . 을pixel-by-pixel토대로측정된시차는삼각법과궤도데이터를사용해완

벽한 고도로 바뀌어진다 계산은 입체영상 사이의 고유.한 시차에 의하며 자동영상상(Siva Subramanian, 2003),관 알고리즘은 와 접합점 들의 정확한 위GCP (tie points)치에 의해 시차로부터 고도값을 끌어내는데 사용된다

매칭 값은 교차상관계수(Toutin, 1995). (cross-correlation로 표준화된 평균값과 다르게 표준화된 평균coefficient)

값의 합을 사용하여 계산된다 표고점은 모든 에서. pixel추출되는데 출력 고도는 영상 정합에서 관련 영상에 대

응하는 픽셀을 찾는데 실패한 픽셀들이나 오차 값을 가

지고있는지역내의결과에서는계산되지않는다 이경.Figure 2. Digital topographic map of a scale of 1:5000including study area.

대상지역 선정

SPOT5 영상 획득2003년, 3월 10일2003년, 4월 14일

내부표정, 상호표정, 절대표정

DEM generation

1/5,000 수치지형도 획득

지상기준점획득(GCP)

1/5,000 수치지형도

Bundle adjustment

Epipolar image 생성

표고데이터레이어 추출

TIN 생성

Reference DEM 생성

Edit generated DEM

정확도 비교 분석

Figure 3. Workflow diagram of the study.

Table 3. The accuracy of GCPs.

RMSE image1 image2

RMSExPixel 0.42 0.44

Meter 1.01 1.62

RMSEyPixel 0.41 0.55

Meter 1.11 1.13

RMSExyPixel 0.58 0.70

Meter 1.50 1.98

Figure 4. Distribution of GCPs and tie Points

스테레오 영상으로부터 지형정보 추출SPOT-5 HRG

韓國地形空間情報學會誌

65

우에는 작고 넓게 흩어져 있는 오차 값들을 소프트웨어

가 가장 적당하다고 여겨지는 값으로 보간하고 계산해

준다 생성된 은가공하지않은형태이고지리기준. DEM정보가포함되어있지않다 그래서 은 를사용. DEM GCP하여 지리좌표화 될 필요가 있다.본연구에서는 모듈을이용하여해상PCI OrthoEngine

도 의 크기로 을 생성하였다 생성된 에서5m DEM . DEM는 여러 곳에서 반점들이 나타났으며 반점들이 나타난,곳은영상에서구름이나숲 지역 또는 하천 부근 지역으

로 의자동 수정모듈을이용하여보간OrthoEngine DEM하였다.기준이 되는 은 도엽의 수치지형도DEM 100 1:5,000

의 등고선과 표고점을 이용하여 생성하였다 와. Figure 5은각각수치지형도와 영상으로부터생성Figure 6 SPOT

된 을 나타낸다DEM .은 영상으로부터 생성된Figure 7 SPOT-5 HRG DSM

과수치지형도로부터생성된 으로부터 생성한 음영DEM기복도를 나타낸다.

결과 분석4.

본 연구에서는수치지형도로부터 획득한 을정확DEM도평가를위한기준 으로사용하여 가로방향 구간DEM 4세로방향 구간을 임의로 정하여 영상으로부터2 SPOT-5획득한 과 비교하였다 각각의 구간은 전체적인 수DEM .직 정확도를 검사할 수 있도록 평지 산지 및 하천지역,모두를 포함하도록 하였다 은 상에 설정. Figure 8 DEM한 정확도 평가를 위한 개의 시험구간을 나타낸다6 .

영상으로부터 추출된 성과 엄밀히SPOT HRG DEM ,말해 수치표면모형 을 축척 의 수치지형도(DSM) 1:5000로부터추출된기준 과시험구간상에있는개개픽DEM셀값에 의해 비교하였다 데이터에 의해 생성된. HRG

과 기준 간의 픽셀별 고도차이에 의해계산하DEM DEM여도시한정확도분석결과는 와같다 각구간에Figure 9 .서수치지형도 과비교적큰고도차이가있는부분DEM은 원 또는 직사각형으로 표시하였다.

구간에서는구름의영향으로최대 의오차와평A 102m균 의오차를나타내었고 구간에서는최대9.276m , B 296m

Figure 5. DEM generated from digital map. Figure 6. DEM generated from SPOT HRG data.

(a) Shadow-relief model obtained from SPOT HRG DSM (b) Shadow-relief model obtained from Cartographic DEM

Figure 7. Shadow-relief model generated from DSM and DEM.

이진덕 ･ 이성순 ･ 정태식

14 4 2006 12第 卷 第 號 年 月

66

의오차와평균 오차값을나타내었다 구간에서9.867m . C는최대 의오차와평균 의오차값을나타내150m 6.902m었으며 구간에서는최대 의오차와평균 의, D 32m 5.004m오차값을 나타내었다 구간에서는 최대 의 오차와. E 50m평균 의 오차값을 나타내었으며 구간에서는 최6.519m , F대 의 오차와 평균 의 오차값을 나타내었다45m 5.840m .

영상으로부터 생성된 의 경우 수역이나 도HRG DSM심건물밀집지역의 영향으로 높이값에 영향을 받아 최대

오차뿐아니라평균적인 오차값역시크게나타났DEM다 의정확도검증을위해서는기준 과동일한. DSM DEM조건 하에서 비교하는 것이 타당하다고 보아 본 연구에

서는수역이나건물밀집지역의영향을받지않고일정한

변화고도차가 이내를보이는지역에한정하여정확( 5m )도를 분석하였다 그 결과 평균적으로 와 구간에서는. A B각각 와 그리고 와 구간에서는 각각2.752m 2.748m C D

와 마지막으로 와 구간에서는 각각2.690m 2.347m E F와 의 고도차가 나타나는 것을 확인할 수2.224m 2.333m

있었다.와 는 오차 이내의 고도차Table 4 Table 5 DEM 10m

별 픽셀수 및 점유율을 나타낸 것이다.전체구간중 미만의 오차를나타내는부분의5m DEM

비율은 이었고 를 초과하는 오차부분은 구름53.8% , 5m ,수역 건물 등에 의한 영향을 받는 것으로 확인되었다, .따라서수역이나건물밀집지역의영향을받지않고일정

한변화고도차이가 이내를보이는지역에한정하여( 5m )Figure 8. Test sections for evaluating DEM accuracy.

A구간에서 수치지형도 DEM 과 HRG DEM의 고도비교

050

100150200250300350

0 1450 2900 4350 5800 7250 8700 10150 11600 13050 14500

Distance (m)

Elevation (m)

수치지형도 DEM

HRG DEM

B구간에서수치지형도 DEM 과 HRG DEM의 고도비교

050

100150200250300350400450

0 1210 2420 3630 4840 6050 7260 8470 9680 10890 12100 13310 14520

Distance (m)

Elevation (m

)

수치지형도 DEM

HRG DEM

C구간에서 수치지형도 DEM 과 HRG DEM의 고도비교

050

100150

200250

300350

0 1450 2900 4350 5800 7250 8700 10150 11600 13050 14500

Distance (m)

Elevation (m)

수치지형도 DEM

HRG DEM

D구간에서 수치지형도 DEM 과 HRG DEM의 고도비교

0

50

100

150

200

0 14500 29000 43500 58000 72500 87000 101500 116000 130500 145000

Distance (m)

Elevation (m

)

수치지형도 DEM

HRG DEM

E구간에서 수치지형도 DEM과 HRG DEM의 고도비교

0

20

40

60

80

100

120

140

0 580 1160 17402320 2900 34804060 4640 5220 5800 63806960 7540 81208700 9280 9860

Distance (m)

Ele

vati

on (

m)

수치지형도 DEM

HRG DEM

F구간에서 수치지형도 DEM과 HRG DEM의 고도비교

0

20

40

60

80

100

120

0 580 1160 1740 2320 2900 3480 4060 4640 5220 5800 6380 6960 7540 8120 8700 9280 9860

Distance (m)

Ele

vatio

n (m

)

수치지형도 DEM

HRG DEM

Figure 9. Comparison of HRG DSM and cartographic DEM.

스테레오 영상으로부터 지형정보 추출SPOT-5 HRG

韓國地形空間情報學會誌

67

재차정확도를 분석하였다 은각구간에서. Table 6 DEM오차 이내인 부분에한정하여 점유율과 그평균오차5m를 나타낸 것으로서 전체적으로 약 의 를 나, 2.5m RMSE타내었다.

비교 자료로 이용된 의 고도정보는 등고선과 표DEM고점만을 이용해서 만든 것으로 수역이나 건물밀집지역

에대한정보는가지고있지않다 따라서연구결과 픽셀. ,오차 이내의점유율이높을수록수역과도심(DEM 5m )

Table 4. The number and ratio of pixels vs. elevation difference in Transect A, B, C, D

Transect

ElevationDifference (m)

The number of overall pixels : 2982

Transect A Transect B Transect C Transect D

Numberof pixels

Ratio(%)

Numberof pixels

Ratio(%)

Numberof pixels

Ratio(%)

Numberof pixels

Ratio(%)

0 108 3.622 159 5.332 182 6.103 249 8.350

1 220 7.378 326 10.932 303 10.161 452 15.158

2 305 10.228 264 8.853 313 10.496 434 14.554

3 331 11.100 297 9.960 400 13.414 378 12.676

4 280 9.390 316 10.597 340 11.402 261 8.753

5 214 7.176 326 10.932 281 9.423 251 8.417

sum 1458 48.893 1688 56.606 1819 60.999 2025 67.907

6 255 8.551 300 10.060 201 6.740 214 7.176

7 205 6.875 234 7.847 171 5.734 183 6.137

8 144 4.829 152 5.097 108 3.622 154 5.164

9 153 5.131 87 2.918 86 2.884 74 2.482

10 131 4.393 63 2.113 70 2.347 43 1.442

sum 2346 78.672 2524 86.641 2455 82.327 2693 90.309

Table 5. The number and ratio of pixels vs. elevation difference in Transect E, F.

TransectElev.Difference (m)

The number of overall pixels: 1995

Transect E Transect F

Number of pixels Ratio (%) Number of pixels Ratio (%)

0 183 9.173 159 7.970

1 347 17.393 340 17.043

2 191 9.574 308 15.439

3 174 8.722 254 12.732

4 149 7.469 211 10.576

5 171 8.571 152 7.619

sum 1215 60.902 1424 71.378

6 167 8.371 84 4.211

7 113 5.664 42 2.105

8 70 3.509 34 1.704

9 77 3.860 43 2.155

10 56 2.807 42 2.105

sum 1698 85.113 1669 83.659

이진덕 ･ 이성순 ･ 정태식

14 4 2006 12第 卷 第 號 年 月

68

의건물밀집지역이차지하는비율은적고구름으로인한

오차도 적으며 산지가 많이 포함되어 있음을 확인할 수,있었다.

차원 가시화5. 3

대상지역의 차원모델링을위하여 입체3 SPOT-5 HRG영상자료로부터 생성된 과축척 수치지형도DSM 1:5000를사용하여 건물 및도로경계를 추출한다음래스터화

하였다 이 과정에서 수치지형도와 영상에 표시된 건물.

및 도로지역을 일치시키고자 하였으며 비교적 낮은 높,이값을 가지고 있는 지역은 연구과정에서 제외하였다.

은추출된경계및래스터화과정을나타낸다Figure 11 .래스터화된 경계지역에 새로운 높이값을 부여함에 있

어 건물의 옥상이 평평하다고 간주하여 동일 높이값을

부여하였다 높이값은 경계지역 안에서 가장 높은 값을.사용하였다 도로 지역 및 건물이 없는 지역에서는 건물.과는 달리 점유율이 가장 양호한 픽셀들의 값을 높이값

으로 사용하였다.는높이값을 부여하는과정이고 은Figure 12 , Figure 13

새로이 생성된 을 나타낸다DSM .이러한 과정으로 구현된 도심지의 차원 모형은 도시3

의경관계획및경관분석을위한자료로활용될수있다.는연구지역일부에대한 모델링Figure 14(a),(b),(c) 3D

Table 6. Accuracy of DEM after excluding water area,cloudy area, building-close area, etc.

DEM errors less than 5m

Transect Aratio : 48.9%

RMSE : 2.752m

Transect Bratio : 56.6%

RMSE : 2.748m

Transect Cratio : 61.0%

RMSE : 2.690m

Transect Dratio : 67.9%

RMSE : 2.347m

Transect Eratio : 60.9%

RMSE : 2.224m

Transect Fratio : 71.48%

RMSE : 2.333m

수치표면모형(DSM)

수치지형도로부터경계추출

경계특징을이용한래스터화

건물높이의새로운값 coding

3D 건물특징을포함한 DSM 생성

Figure 10. 3D modelling procedure of building-close area.

(a) Extracted edge lines

(b) Rasterization of edges

Figure 11. Edge extraction and rasterization.

스테레오 영상으로부터 지형정보 추출SPOT-5 HRG

韓國地形空間情報學會誌

69

성과를 다른 방향에서 나타낸 것이다.

결 론6.

영상을 이용하여 을 생SPOT-5 HRG-supermode DEM성하여축척 수치지형도로부터작성한기준1:5000 DEM과여러구간에서비교하고 모델링을 구현하기위한, 3D연구를 행한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다, .

구름 수역및건물지역을제외한구간즉 오차1. , DEM가 이내인 구간은 개의 시험구간에서 전체적으로5m 6

의점유율과 의평균 오차를나타냈다53.82% 2.53m DEM .스테레오 영상 즉 영상 또는2. SPOT , SPOT-4 HRV영상으로부터 생성된 의 정확도에 비SPOT-5 HRS DEM

해 본 영상으로부터 생성된 의 정확SPOT-5 HRG DSM도가다소높게나타났음을확인할수있었다 이는공간.

해상도 의 비교적 높은 해상도에 기인한 것으로 사2.5m료된다.

스테레오 영상으로부터 생성된3. SPOT-5 HRG DSM을 기반으로 하여 연구지역의 건물밀집부분에 대한 차3원모델링을하였으며 이와같은자료는 차원도시경관, 3분석 및 조감도 생성을 위하여 활용할 수 있을 것이다.

호의 데이터에 비해 데이터의경우SPOT 5 HRG HRS입체쌍간의데이터 수집 시간차가불과수초에불과하

므로거의동시에수집되는 스테레오영상은더 양HRS호한정합 을수행할수있어높은정확도를기(matching)대할 수 있을 것이다.

Figure 12. The process of endowing buildings with elevations.

Figure 13. DSM reproduced after elevation registration.

(a)

(b)

(c)

Figure 14. 3D model generated on the basis of SPOT-5 HRGDSM.

이진덕 ･ 이성순 ･ 정태식

14 4 2006 12第 卷 第 號 年 月

70

감사의 글

본 연구는 년도 금오공과대학교 학술연구비 지원2006에 의해 수행되었으므로 이에 깊은 감사를 드립니다.

참고문헌

1. 방기인 조우석, , 2001, “비접근지역에 대한 위성영상의SPOT

영상구성및센서모델분석Pseudo ”, 대한원격탐사학회지 제, 17

권 제 호, 1 , pp. 33-44.

2. 조봉환 이용웅, , 1995, “ 중입체위성영상을이용한수치SPOT 3

표고모형의 정확도 개선”, 지형공간정보 한국지형공간정보학,

회 제 권 호, 3 , 1 , pp. 57-68.

3. 유복모, 1992, 위성영상을이용한 차원정사투영영상생성법에3

관한 연구 국방과학연구소 차년도 연구보고서, 2 .

4. 유복모 손덕재 박정남, , , 1993, “ 위성의수치영상자료를이SPOT

용한정사투영사진지도의제작에관한연구”, 지형공간정보 한,

국지형공간정보학회 제권 호, 1 , 2 , pp. 83-96.

5. Bouillon, A., 2002, “SPOT 5 HRG and HRS First In-Flight

Geometric Quality Results”, 9th International Symposium on

Remote Sensing, Aghia Pelagia, Greece, SPIE Proceedings,

Vol. 4881, pp. 22-27.

6. Ewiak, I, Kaczynski, R., 2004, “Accuracy of DTM Generated

from SPOT4 and SPOT5 HRS Data”, ISPRS Congress,

Istanbul, CDROM.

7. Gachet, R., 2004, “SPOT5 In-Flight Commissioning: Inner

Orientation of HRG and HRS Images”, ISPRS Congress,

Istanbul., CDROM.

8. Gleyzes, J.-P., Meygret, A., Fratter, C., Panem, C., Baillarin,

S, Valorge, C., 2003, “SPOT5: System Overview and Image

Ground Segment”, IGARSS 2003, Toulouse, France. Proceedingson CD.

9. Hashemian, M.S., Abootalebi, A., Kianifar F., 2004, “AccuracyEvaluation of DEM Generated from SPOT5 HRS Imagery”,ISPRS Congress Istanbul, CDROM,

10. Kim, S., Kang, S., 2001, “Automatic Generation of a SPOT

DEM: Towards Coastal Disaster Monitoring”, Korean Journalof Remote Sensing, Vol. 17, No. 2, pp. 122-129.

11. Siva Subtamanian, K.S., Singh, A., Sudhakar, M., 2003,

“Evaluation of Digital Elevation Models Created from Different

Satellite Images”.12. Toutin, T., 1995, “Generating DEM fro Stereo-Images with a

Photogrammetric Approach: Examples with VIR and SAR

data, EARSeL Advances in Remote Sensing”, Vol. 4, No. 2,pp. 110-117.