영상 기하보정 Geometric Correction 지구물리정보처리및실습 2004년 4월 6일 화요일 영상 기하보정 Geometric Correction 강원대학교 지구물리학과 이훈열 교수

기하보정 Geometric Correction 기하보정의 필요성: 센서의 고도, 자세, 속도변화, 지구곡률, 대기반사에 의한 왜곡현상 발생 Systematic Distortion: 위성 내부 센서나 궤도 위치정보를 이용하여 보정 가능 Non-Systematic distortion: GCP 기하보정 필요. 지상기준점(Ground Control Point, GCP): 영상좌표계와 지리좌표계 사이에 대응되는 점. GCP 선정: 영상 화소의 영상 좌표에 지리좌표를 설정하는 과정. GCP Geometric Correction: 지상 기준점들을 이용하여 영상을 기하보정하는것. 좌표계 및 지도투영법 이해 필요

지구의 모양 Shape of the Earth 실제지구표면(Topographic surface): real world 지오이드(Geoid): gravitationally equipotential surface (oceanic surface) 지구타원체(Ellipsoidal Earth Model)

지구타원체 모델 Ellipsoidal Earth Model -Datum

Projection: UTM Datum: WGS84 Cylinder, Azimuth, Conic UTM 투영법은 1947년 미국의 육군측지부에 의하여 세계를 하나의 통일된 좌표로 표시하기 위한 목적으로 개발된 것으로서 만국 횡멜카톨 격자좌표(Universal Transverse Mercator Grid)라고 함. Cylinder, Secant, Transverse 위도 80°S로부터 84°N까지 범위를 경도 간격 6°로 총 60개의 지대(Zone)로 구분하여 평면 직각좌표계로 표현 양극지방에서는 UPS (Universal Polar Stereographic) 좌표계를 독립적으로 사용. 좌표지대는 격자망별로 각각의 고유 번호를 부여하였는데 우리 나라의 경우에는 중앙자오선을 123°E, 129°E 를 기준으로 하여 51S, 51T, 52S, 52T 의 4개의 지대에 전 국토가 표현됨. 현재 UTM 투영법의 좌표변환은 TM 투영법과 동일하나 원점의 축척계수를 0.9996으로 하여 그 적용범위를 넓힌 것이 다르다. 투영은 중앙자오선과 적도와의 교점을 원점으로 하여 TM 투영에 의하여 상사투영을 실시한다. UTM 좌표에서 남·북 방향의 평면 종좌표 N은 원점인 적도로부터 계산되며 북반부에서는 0m, 남반부에서는 10,000,000m를 사용한다. 또한, 동서방향의 평면 횡좌표 E는 중앙자오선에서 원점값을 500,000m로 한다. http://world.geopia.com/projection.htm Java Map Projections Map Projections for Windows NT Tangent, Secant Normal, Transverse

UTM

변환(Transformation) 지상기준점을 이용한 영상좌표계와 지리좌표계간의 변환식 왜곡이 심할수록 변환 다항식의 차수 및 최소 지상기준점 개수 증가 변환다항식: Affine, Pseudo Affine, Polynomial, etc. Resampling: Nearest Neighbor, Bilinear, Cubic convolution, etc.

Transformation Functions Original Affine Transform: rotating, scaling, shifting Pseudo Affine Transform: + shear Polynomial 2nd: + complex Polynomial 3rd: + more complex 필요한 GCP 개수 = (다항식 차수 +1)X(다항식 차수 + 2)/2 Scaling rotating shifting shear complex … More complex

Affine Transformation - Examples Scaling x y Scaling x y Y Rotating x y Original X Shifting x y mixed x y

Resampling Nearest Neighbor Bilinear Interpolation Cubic Convolution : 가장 가까운 pixel Bilinear Interpolation : 이웃하는 4개의 영상 pixel 값의 거리에 따른 weighting 합. Cubic Convolution : 이웃하는 16개의 영상 pixel 값의 거리에 따른 weighting 합.

Landsat-7 영상 분할 11 이재훈 12 박병규 13 김종만 21 황윤구 22 이주용 23 엄성일 24 이희원 31 안영진 32 김준수 33 안진태 34 박성근 35 김동진 41 강지혜 42 임애리 43 박은선 44 김진형 45 김태영 51 김경진 52 박신혜 53 54