지구와시즈

이번 시간은 아리랑위성 5호의 영상으로 기하학적 모델링 정확도에 대한 흥미로운 연구 결과를 공유해 드리려고 해요.

이 연구에서는 두 가지 블록의 아리랑위성 5호 L1A 표준 모드 영상을 사용했답니다. GCP(Ground Control Point / 지상기준점)를 사용했을 때와 사용하지 않았을 때의 정확도를 비교해 보았어요.

첫 번째 세트는 캐나다의 아름다운 오타와 시에서 촬영된 4개의 영상으로 구성되어 있고, 두 번째 세트는 브리티시컬럼비아주 켈로나에서 촬영된 9개의 영상으로 이루어져 있어요. 

이 연구는 PCI OrthoEngine 소프트웨어를 통해 진행되었답니다.

캐나다 오타와

오타와 지역은 고도가 40m에서 330m까지 다양해요. 이 영상은 2019년 2월부터 5월 사이에 촬영되었고, 해상도는 3m GSD로 아주 선명하답니다.

아래 그림은 9개의 아리랑위성 5호 영상을 보여주고 있어요.

그림1. 아리랑위성 5호의 영상 4개를 오버레이 한 모습

이 연구에서는 21개의 GCP를 20cm 항공사진을 통해 수집했고, 24개의 연결점도 자동으로 수집했어요. 

아래 표는 GCP의 잔차와 오차를 보여주고 있는데요. 흥미로운 점은 GCP를 사용하지 않았을 때의 RMS(Root Mean Square / 실효값) 오차와 GCP를 사용했을 때의 RMS 잔차가 거의 비슷하다는 거예요. 

두 경우 모두 2픽셀 이내로 나타났답니다. 이는 아리랑위성 5호 데이터의 기하학적 정확도에 GCP 수집이 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 의미해요.

특히 산악 지역에서는 GCP를 수집하기가 정말 어렵기 때문에, 이 소식은 매우 반가운 일이죠! 사용자는 제공된 RPC(Rational Polynomial Coefficients / 유리 다항식 계수)와 SRTM DEM 같은 디지털 표면 모델을 활용해 전 세계 어디에서나 RMS 오차가 2픽셀 이내인 정사영상을 쉽게 생성할 수 있답니다.

표1. GCP 잔차/오류

캐나다 켈로나

다음은 켈로나 지역이에요. 이곳은 고도가 350m에서 2100m까지 다양하고, 산악 지역이라 GCP는 수집할 수 없었어요. 대신 211개의 연결점을 자동으로 수집했답니다.

정사영상은 1 arc second 해상도(약 30cm 간격) SRTM DEM을 사용해 생성되었어요. 아래 그림은 9개 영상으로 만든 모자이크를 보여주고 있어요.

그림2. 아리랑위성 5호 영상 9개로 생성한 모자이크 영상

모자이크의 정확성을 확인하기 위해 도로와 수역의 벡터 레이어를 사용했어요. 아래 그림에서는 도로 벡터가 빨간색으로, 수역 벡터가 파란색으로 표시되어 있답니다.

이 벡터들이 모자이크와 잘 겹쳐지는 모습을 볼 수 있어요!

그림3. 아리랑위성 5호 모자이크 영상에 도로와 수역 벡터를 오버레이한 모습

여기서 잠깐!

❓산악 지역에서의 GCP 수집은 왜 어려운 걸까요?

산악 지역에서 GCP를 자동으로 수집하는 것은 여러 가지 이유로 어려운 과제인데요. 

우선 산악 지역은 고도 변화가 크고 경사가 심한 복잡한 지형을 가지고 있어 위성 영상에서 특정 지점을 식별하는 데 어려움을 초래해요.

특히, 그림자나 반사로 인해 지형의 특징이 왜곡될 수 있답니다. 또한, 이러한 지역은 나무나 덤불과 같은 식생이 밀집해 있어 지표면의 가시성을 감소시키고, GCP 후보 지점을 찾는 데 방해가 됩니다.

그리고 고해상도 위성영상을 사용할 수 있지만, 특정 산악 지역에서는 해상도가 충분하지 않을 수 있어 지형의 세부 사항을 정확하게 파악하기 어려워 GCP를 식별하는 데 어려움이 따르는데요.

기상 조건 또한 문제죠. 산악 지역은 기상 변화가 심하고 구름이나 안개로 인해 위성영상의 품질이 저하될 수 있어 GCP 수집의 정확성을 떨어뜨릴 수 있어요.

더불어, 산악지역은 접근이 어려운 경우가 많아 현장 조사나 추가적인 검증 작업이 힘들어지며, 이로 인해 자동으로 수집한 GCP의 정확성을 확인하기 어려워질 수 있고요.

산악 지역의 복잡한 지형과 다양한 지리적 특성으로 인해 데이터 처리 과정이 복잡해져 자동화된 시스템이 GCP를 정확하게 식별하는 데 추가적인 도전 과제가 될 수 있죠.

이러한 여러 요인들로 인해 산악 지역에서 GCP를 자동으로 수집하는 것은 기술적, 환경적, 물리적인 도전이 따른답니다.

산악지역 GCP 수집 예시 / 이미지 ©jouav

이번 연구를 통해 두 세트의 아리랑위성 5호 L1A 표준 모드 데이터를 사용하여 기하학적 모델링의 정확도를 평가했어요. GCP 없이도 데이터를 보정할 수 있다는 사실이 정말 흥미롭죠?

그 결과, RMS 정확도가 2픽셀 이내인 보정된 영상을 생성할 수 있다는 것을 알게 되었답니다. 

앞으로도 아리랑위성 5호 데이터를 활용한 다양한 연구가 기대되네요!

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출처: ©PCI Geomatics / ©KARI / ©SIIS