아리랑 3호 스테레오 위성영상의 DEM 제작 성능 분석

Abstract

2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다. Kompsat-3 is an optical high-resolution earth observation satellite launched in May 2012. In addition to its 0.7m spatial resolution, Kompsat-3 is capable of in-track stereo acquisition enabling quality Digital Elevation Model(DEM) generation. Typical DEM generation procedure requires accurate control points well-distributed over the entire image region. But we often face difficult situations especially when the area of interests is oversea or inaccessible area. One solution to this is to use existing geospatial data even though they only cover a part of the image. This paper aimed to assess accuracy of DEM from Kompsat-3 with different scenarios including no control point, Rational Polynomial Coefficients(RPC) relative adjustment, and RPC adjustment with control points. Experiments were carried out for Kompsat-3 stereo data in USA. We used Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) and Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) as control points sources. The generated DEMs are compared to a LiDAR DEM for accuracy assessment. The test results showed that the relative RPC adjustment significantly improved DEM accuracy without any control point. And comparable DEM could be derived from single control point from DOQ and SRTM, showing 7 meters of mean elevation error.