고해상도 위성영상을 이용한 smart주제도 생성

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고해상도 위성영상 기반의 정밀 주제도
제작 기술 연구
(3차년도 중간연심회)
다목적실용위성 3호시스템종합개발사업
일시 : 2009. 9. 10
장소 : 한국항공우주연구원
상지대학교 지형정보연구센터
http://gis.sangji.ac.kr

상지대학교 지형정보연구센터 3
연구 필요성 및 목적
 GSD 1m급 이상 수준의 고해상도위
성
영상을 이용하여 정밀 주제도제작
 1:5,000이하의 중축척 주제도 생성
 매핑기법(Georeferencing)을
이용한 위치정확도 및 주제정보
정확도 개선
 3차원 기반의 주제도 제작
 주기적인 갱신을 통한 자료의 최신
성 확보 가능
 활용하기 편리한 주제정보
기존 주제 정보의 정확도 향상
및 활용성 증대
 지형공간정보 및 주제정보의 품질 균일화
 2D 3D 주제정보 전환
고해상도
위성영상
기반
KOMPSAT-2,3호 영상 활용
• 서브 미터급 영상 처리
• 센서모델링기법 + 표정해석
• DEM + 정사영상 제작 GSD 30m 이상의 중ㆍ저해상도
위성영상을 이용하여 제작
 1:25,000 이하의 소축척 주제도
생성
 위치정확도 저하 및 주제정보
표현의 한계
 축척 및 표현 방식의 차이로 인한
자료의 불일치(경계부)
 자료의 최신성 결여
 2차원 기반의 자료
기존 주제도
• 기존 제작 방안의 문제점 분석
• 기존 주제도의 활용 사례 분석
정밀 주제도
• 3차원 고정밀 주제도 제작 기법 정립
• 3차원 고정밀 주제도의 활용성 제시

연차별 주요목표
• 위성시스템 특성 및 활용
현황 분석
• 위성영상 처리 및 주제도
제작 기술 분석
• 정밀 주제도 제작 방안 제
시(KOMPSAT-2)
• 시범제작 및 정확도 검증
(QuickBird 영상 활용)
• 고해상도 위성영상의 적
용 가능성 분석
• 정밀주제도 제작 최적 기
법 정립
• 정밀주제도 정확도 향상 방
안 제시
• 정밀 주제도 제작 기준 및
지침 정립
• 정밀 주제도를 이용한 3차
원 모델링(KOMPSAT-3)
• 정밀 주제도의 활용성 분석
1차년도
• 고해상도 위성영상 처리 방안
• 정밀주제도 제작 기법 분석
• 위성시스템 특성에 따른 주제도
제작 방안 및 활용성 분석
• 위성영상 기반의 주제도 제작
에 따른 핵심기술(영상보정 등)
연구
• 정밀주제도 제작 가능성 분석
2차년도
• 고해상도 위성영상의 정밀주제정보
추출 기법 정립 및 시범제작
• 서브 미터급 영상자료(QuickBird)
를 활용한 음영기복도, 영상지도,
지형도 및 정밀주제도 시범제작
및 품질평가
• 고품질 주제정보 추출 최적 기법 결정
1차년도
2차년도 [ 2009~2010]
3차년도 [ 2010~2011 ]
3차년도
• 주제정보의 정확도 향상 방안 연구
• 고품질 3차원 주제정보의 활용성 연구
• 정밀주제도 정확도 향상 방안 연구
• 정밀주제도 제작 지침 및 생산사양
• 3차원 정밀주제도 제작 기술 개발
• 정밀주제도 활용성 연구
주제정보의 정확도 향상을 통한 개발계
획 및 설계의 신뢰성 증대와 친환경생
태학적 접근이 가능
KOMPSAT-3호 위성영상을 이용한 정
밀 주제도 생성기술 정립
서브-미터급 고품질 정밀주제도 생성
기술 자급화
개발대상지의 계획 및 설계의 이용되는
지형공간정보 및 주제정보의 품질 균일
화
주제정보의 3차원모델링을 통한 친환
경생태학적 3차원 계획 및 설계 접근
유도
[ 2008~2009 ]

연구진구성
연구책임자
이현직
연구총괄
연 구 원
유영걸
◦ 1차년도
- 국외 위성시스템 특성 및 활용 현황 분석
- 정밀 주제도 제작 방안 제시
◦ 2차년도
- 정밀 주제도 제작 기법 정립
◦ 3차년도
- 정확도 향상 방안 제시
- 정밀 주제도 제작 기준 및 지침 정립
연 구 원
유지호
◦ 1차년도
- 위성시스템 특성 및 활 용 현황 분석
- 위성영상 처리 및 주제 도 제작 기술 분석
◦ 2차년도
- 고해상도 위성영상의 적용 가능성 분석
◦ 3차년도
- 정확도 향상 방안 제시
- 정밀 주제도의 활용성 분석
연구보조원
김상연, 박찬호
◦ 1차년도
- 국내 위성시스템 특성 및 활용 현황 분석
◦ 2차년도
- 시범제작 및 정확도 검증
◦ 3차년도
- 정밀 주제도를 이용한 3 차원 모델링

1,2 차년도 주요연구결과

1차년도 주요 연구추진 내용
1차년도 주요 연구내용
고해상도 위성영상을 이용한 주제도 제작 관련 기술을 분석하여 최적 기법을 선
하고 정밀주제도의 제작 개념 정립
고해상도 위성영상 처리 및 주제도 제작 기술 분석
 고해상도 위성영상의 해석 기술 : RPC센서모델링, 표정해석, DEM 및 정사영상 생성
 고해상도 위성영상을 이용한 주제정보 추출 기술 : 영상분류기법
기존 주제도 제작 기술 조사 및 분석
 중ㆍ저해상도 위성영상 기반의 주제도 제작 기술 : 대분류 토지피복도 제작 기술
 수치지도 및 위성영상을 이용한 주제도 제작 기술 : 중분류 토지피복도 제작 기술
고해상도 위성영상 처리 및 주제도 제작 방안 제시
 고해상도 위성영상을 이용한 정밀 주제도 대상 축척 선정 : 1/5,000 정밀주제도
 KOMPSAT-2호, IKONOS-2호 영상을 이용한 주제 정보 추출
 대상지역 : 도심지, 농경지, 산악지를 포함한 지역
 DEM, 정사영상, 토지피복주제, 식생정보 등 추출 가능 주제 정보 선정
 고해상도 위성영상을 이용한 주제정보 추출 타당성 검증

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고해상도 위성영상을 이용한 고품질 정밀주제도의 개념 정립
1차년도 주요연구추진 내용
기존 주제도 정밀주제도
(3D Smart Thematic Map)
정확도 향상 방안
 위치정확도 : 고해상도 입체영상을 이용한 디지털 매핑과정 적
용
(RPC블럭조정, GCP에 따른 위치정확도분석)
 주제정확도 : 화소기반분류 및 객체지향분류의 심층연구
활용성 증대 방안
 3차원 주제도 생성 방안 : DEM 생성(5mX5m급), 정사사진영
상생성
 주제정보 표현 방식 : 래스터방식, 벡터방식, Hybrid 방식
GSD 30m급 위성영상
단영상 활용
GCP 및 DEM 정사보정
1/25,000축척 기반
2차원주제도
화소기반분류
GSD 1m 이하급 고해상도
입체영상 활용
디지털매핑 기법 활용
1/5,000축척 기반
3차원주제도
객체지향분류

중ㆍ저해상도 위성영상 기반의 주제도 제작 기술
계획 및 준비단계
전처리단계
영상의 기기적 오차 및
대기보정
자료수집
- 대상영상선정
- 참조자료수집
기하보정
(GCP, Affine)
분류단계
1차 토지피복분류
- Hybrid 기법
축척별 영상분할
2차 토지피복분류
- 토지특성별 밴드조합
- 육안검수
현지조사
참조자료
토지피복도(대분류)

수치지도 및 위성영상을 이용한 편집 주제도 제작 기술
토지피복도(중분류)작업계획 수립 및 자료정리
수치지형도 및 참조자료 변환
(Bessel →GRS80)
수치지형도 및 참조자료 편집
(참조 레이어 추출)
변화지역탐지
(위성영상, 참조자료)
토지피복분류
(on screen digitizing)
구조화 편집
(속성입력 및 확인)
현지조사
구조화 편집
(미분류 속성 입력 및 확인)
검수계획 수립
위치 및 분류 정확도 검수 No
Yes

구 분
KOMPSAT-2 IKONOS-2
dx dy dL dx dy dL
표정
해석
오차
(RMS)
GPS 측량
성과 이용
0.92 1.14 1.46 0.76 0.61 0.95
1/5,000
수치지도
활용
2.90 2.00 3.14 1.78 1.33 2.22
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
dx dy dL dx dy dL
KOMPSAT-2 IKONOS
GCP(GPS측량)
GCP(수치지도)
1/5,000수치지도의
수평위치오차 한계
입체영상의 표정 해석 : RPC센서모델링 및 GCP 이용
표정해석결과 GPS측량을 통해 획득된 GCP(12점)를 이용한 표정 정확도가
수치지도에서 취득된 GCP를 이용한 방법에 비해 두영상 모두 높게 나타남
GCP 측량의 수행이 어려운 경우 1:5,000 수치지도에서 GCP를 선정하여
이용하여도 1:5,000 수치지도의 수평위치정확도를 확보 가능

객체지향분류
화소기반분류
공간해상도의 향상으로 위치정확도 향상 및 다양한 주제정보의 분류가
가능
영상분류기법만으로도 더욱 세부적인 분류가 가능함
Class 추출 양상이 복잡해지고, Class별 경계가 모호하여 필터링 방안
요구
기존의 수작업에 의존한 1:5,000 축척의 중분류 토지피복도의 자동 제
작이 가능
할 것으로 판단
화소기반분류법 실험 결과
세부적인 분류가 가능하며, 화소기반분류에 비해 Class의 일관성을 가
지고,
Class 경계부가 명확하게 추출
영상의 종류와 공간해상도 및 촬영시기에 따라 형태, 질감, 칼라 등이 변
화하여
추출된 주제정보의 차이가 발생 : GSD별, 다시기별 심층분석 요망
영상의 종류와 공간해상도 및 촬영시기에 따라 Class 기준 정립과 동일
주제정
객체지향분류법 실험 결과

고해상도 위성영상을 이용한 정밀주제도 제작 공정(안)

2차년도 주요 연구내용
정립된 고해상도 위성영상을 이용한 주제도 제작 방법과 주제정보의 분류체계
를 이용하여 시범제작을 수행하고 정확도 및 활용성 분석
고해상도 위성영상의 정밀주제도 제작 기법 및 분류 기준 결정
 정밀 주제 정보 분류 체계 결정 : 국내·외 주제정보 분류 체계 조사 및 분석
 주제정보 추출 세부 기준 결정
- 객체지향분류 Class 분류 기준 : 주제정보 추출 매개변수 결정
- 객체지향분류법을 이용한 주제정보 추출 공정 및 방법 결정
3차원 정밀주제도 시범제작 및 정확도 분석
 3차원 정밀주제도 시범제작 : GSD1m((KOMPSAT-2 )및 서브 미터(Quickbrid-2호)영
 3차원 정밀주제도 정확도 분석 : 기존 주제도와 대축척 수치지도 자료를 이용하여 품질

국내·외 주제 정보 분류 체계는 대분류 및 중분류 이하 항목에 대하여 정의
주제 정보 추출은 대분류의 경우 자동 추출을 수행하고, 중분류 이하의 경우 도화
및 디지타이징 방법을 이용하여 제작
자동 분류 우선 항목으로 7개 항목을 선정하고, 주제 정보 추출 실험 수행
 건물, 도로 및 시가화지역, 나대지(농경지), 산림, 수계, 초지, 그림자
현재 환경부 토지피복 분류 체계가 우리나라 실정에 적합하도록 규정되어 있어
이를 준용하고, 향후 연구 수행 결과를 토대로 수정을 수행
기존의 고해상도 위성영상을 이용한 주제 정보 자동 추출에 관한 연구에서는 공
된 추출 항목이 나대지, 농경지, 산지, 가로수, 물, 건물, 그림자, 도로로 나타남
주제 정보 추출 실험 수행하여 각 항목별 자동 추출 가능성과 추출 매개변수 및
추출 방법 정립
정밀 주제 정보 분류 체계 결정
정밀주제도 제작 기법 및 분류기준 결정

주제정보 추출 매개변수 결정
영상객체 지표 알고리즘 주 요 내 용
평균
단일 레이어에서의 영상객체 평균 L은 영상객체에 있는 모든 화소값( i )
을 합하여 객체 내 총 화소수( n )로 나누어 계산 영상객체가 분광 밝기값으
로 되어 있으면 i=Bvi 아닌 경우 i는 다른 어떤 종류의 자료가 됨(즉, 레이
다 후방산란값, LIDAR 고도값, DEM 고도값 등).
분광평균
단일 영상객체(즉, 폴리곤, 패치)에 대하여 평균 레이어 값( i )의 총합을
레이어 총수(밴드)( nL )로 나눈다.
영상객체의 분광비
단일 영상객체의 평균 L 을 이 영상객체와 관련된 모든 분광 레이어(밴드,
i )의 합으로 나눈다.
영상객체의 표준편차
단일 레이어에서 단일 영상객체(즉, 폴리곤, 패치)에 대하여 모든 화소레이
어 값( i )과 영상객체 평균( L )의 차를 제곱하여 폴리곤 내의 총화소수
( n )에서 1을 뺀 값으로 나눈다.
길이 대 폭 비 길이 대 폭 비(  )는 영상객체의 길이( l )를 폭( w )로 나누어서 계산한다.
면적
지리등록된 자료에 대해서는 영상객체의 면적( A )은 영상객체에 있는 n
개의 화소 각각의 실제 면적( ai )의 합과 같다.
길이 영상객체의 길이는 길이 대 폭 비를 계산하여 계략적으로 구할 수 있다.
폭 영상객체의 너비는 길이 대 너비 비를 계산하여 개략적으로 구할 수 있다.
n
n
i
i
L

 1



 Ln
i
i
L
Lratio
1


1
)(
1
2




n
Ln
i
Li
L


L
n
i
i
n
b
L

 1

w
l



n
i
ia
1
 Al

A
w 
정밀주제도 제작 기법 및 분류기준 결정

영상 기하보정
수치사진측량 기법을 이용한 기하보
정
GCP 및 RPC를 이용한 표정해석
입체영상을 이용한 DEM 자동 추출
엄밀정사보정을 통한 정사영상 제작
영상처리 시스템 : PCI Geometica
10.2
주제정보추출
객체지향분류법을 이용한 주제정보 자
동
추출
영상분할, 분할 객체별 특성(scale,
shape
ratio, brightness, mean 등)을 고려한
분류
객체지향분류 시스템 :
Definiens Developer 7.0
계획수립
영상분할
(Segmentation)
주제정보 추출
주제 정보 분류
(Classification)
오류검수
자료변환
(Conversion)
영상 기하보정
표정해석 및 센서모델링
(RPC + GCP)
DEM 추출
(입체영상기반)
정사영상 제작
(Pansharpening)
주제도 제작
자료 수집
 영상자료(Pan, MSC) : 입체영상 및 단영상
 지상기준점(GCP)
 참고자료(수치지도 및 LiDAR 데이터)
주제정보 추출 공정
정밀주제도 시범제작 및 정확도 분석

주제정보 추출 방법
영상분할
 Scale 계수
 Shape, Color
 Compactness, Smoothness
수계 분류
 NIR 화소
 밝기
 표준편차
정사영상
산림분류
 NDVI
 분광비
 밝기
나대지 분류
 표준편차
 밝기값
 평균값
도로 및 시가화
 밀도
 길이 대 폭
 분광비
건물 분류
 LiDAR DSM
 수치지도
그림자 추출
 면적
 밝기
 표준편차
초지분류
 분광비
 평균
 밝기
오류 검수
자료 변환

나대지
도로/시가화
수계
초지
산림
건물
그림자
KOMPSAT-2 영상을 이용한 시범제작 : 대전일
원

나대지
도로/시가화
수계
초지
산림
건물
그림자
QuickBrid-2 영상을 이용한 시범제작 : 횡성일원

자동 추출 항목으로 선정된 7개 항목 중 수계, 산림, 초지, 그림자, 나
대지에
대한 자동 추출은 양호하게 이루어졌으나, 영상 취득 시기 및 GSD에
따라
약간의 차이가 발생
건물이나 도로 및 시가화 지역에 대한 분류는 인공 지형지물에 대한
자동
추출로 분류가 가능하지만, 경계부에 대한 세부적인 분류가 어려움특히, 건물에 대한 분류는 참고자료(LiDAR 데이터)를 이용하여도 저
층건물,
밀집지역일 수록 추출이 어려움건물이나 도로 및 시가화 지역에 대한 분류는 기존 주제도 및 각종 지
형공간
정보와 맵핑기법을 이용한 기법이 요구됨
영상의 촬영시기, 종류, GSD에 따라 영상의 특성과 각 밴드별 반사값
의 차이
로 인하여 동일한 매개변수의 상수값을 규정하기 어려워, 위성영상의
특성을
고려하여 상수값을 변화하여 사용하여야 할 것으로 판단
객체기반분류법 매개변수를 각 항목별에 대한 GSD 1m 영상 및 GSD
1m 이
하의 위성영상 모두 주제 정보추출을 가능하여, 토지피복 주제정보
추출을
위해 객체기반분류법이 주제정확도 향상에 기여함을 알 수 있었음

1:1,000 수치지도와 비교 분석 결과
 수계의 경우 유수하천은 1/1,000 수치지도와 유사성이 높으나, 건천의 경우 다소 상
이한 형태를 나타냄(도화 방식과 자동 추출로 인한 차이)
 도로의 경우 대부분의 실폭도로는 1/1,000 수치지도와 유사성이 높으나, 도로폭이
좁거나 포장이 없을 경우 오분류가 나타남
 건물의 경우 고층건물을 제외한 저층 및 밀집건물에 대한 표현이 다르게 나타나 이
에 대한 보완이 요구됨
 산지 및 초지는 전반적으로 추출된 주제 정보와 1/1,000 수치지도는 유사한 형태를
나타내고 있음
 추출된 주제 정보의 경계가 불규칙하고 정형화 되어 있지 않아 이에 대한 정확도 향
상을 위해서는 일반화 방안이 요구됨
환경부 중분류토지피복도와 비교 분석 결과
 초지, 산림, 나대지, 수계 등 자연 지형지물에 대해서는 자동 추출된 토지피복도의
분류가 세부적으로 이루어 졌으며, 자동 추출을 통한 중분류 토지피복정보의 제작
및 갱신이 가능할 것으로 판단됨
 도로, 건물, 시가화 지역 등 인공 지형지물에 대한 자동 추출로 분류가 가능하지만,
경계부에 대한 세부적인 분류가 어려워 묘사의 정확도가 중분류 토지피복도에 비해
낮은 것으로 나타남

1,2 차년도 연구실적
학술지 논문발표 : 2편
2009년 3월, “ 지형공간정보 생성을 위한 KOMPSAT-2 영상의 활용성 분석 ”,
한국지형공간정보학회지, 제17권 제1호.(등재학회지)
학술대회 : 7회
2008.10, “ GENERATION of GEO-SPATIAL INFORMATION USING KOMPSAT-2
IMAGERY ”, ISRS.
2008.10, “ 고해상도 위성영상을 이용한 지형공간정보생성 ”, 2008 NSDI 공동추계학술대회
2009. 4, “ 고해상도 위성영상 기반의 정밀 주제도 제작 ” , 2009 한국지형공간정보학회 춘계학
술대회
2010년 3월, “ 고해상도 위성영상을 이용한 정밀 주제 정보 추출”, 한국지형공간정보학회지, 제
18권 제1호.(등재학회지)
2009.10, “ KOMPSAT-2 위성영상을 이용한 대축척 주제도 제작 ”, 2009 대한토목학회 정기학
술대회.
2009.10, “ AUTOMATIC EXTRACTION PLAN OF LAND COVER BY USING KOMPSAT-2
IMAGERY”, ISRS 2009.
2010. 4, “ KOMPSAT-2 영상을 이용한 토지피복정보 자동 추출” , 2010 한국측량학회 춘계학
술발표회.
2010. 9, “ 객체기반분류법을 이용한 토지피복정보의 정확도 향상 방안” , 2010 한국측량학회 추
계학술발표회.

3차년도 주요연구추진 계획
3차년도 주요연구 목적 및 내용
2차년도 연구에서 제시된 주제 정보의 추출방법의 정확도 향상 방안 정립
고해상도 위성영상의 정밀주제도 정확도 향상 방안 제시
 영상 분할 품질 향상을 위한 필터링 기법 및 영상 분할 PROCESS 정립
 주제정보 경계부에 대한 일반화 기법 제시
3차원 정밀 주제도 제작 기법 정립
 정밀 주제도를 이용한 3차원 모델링 기법 및 알고리즘 정립
 3차원 정밀 주제도 제작 공정 정립
3차원 정밀 주제도 제작 기준 및 지침 정립
 3차원 정밀 주제도 제작 기준 및 지침 정립
 3차원 정밀 주제도 제작 매뉴얼 작성
3차원 정밀 주제도의 활용성 분석
 기존 주제도 수정/갱신 방안
 3차원 정밀주제도의 활용방안 : 도시업무, 환경 및 경관분야, 방재업무, 건설분야 등

3차년도 연구방법 및 계획
3차년도 연구
최적 정밀 주제도 제작 방법 정립
다중 필터링(전처리)
주제정보 추출
토지피복정보 토지이용정보
식생정보 지형정보
대상지역 선정
DEM 및 정사영상 제작
일반화 및 정확도 분석
경계부 일반화
위치 및 주제정보 정확도 분석
3차원주제도 제작
Hybrid 방식
주제정보 정확도 향상 방안
다중 필터링 기법 정립
영상 전처리 필터링 기법 정립
(영상소 평활화 및 경계부 선명도 향상)
다중 영상분할 기법 정립
추출 대상별 영상 분할 기준 정립
(지형지물의 특성을 고려한 단계별 영상
분활 기준 정립)
경계부 일반화 기법 정립
주제 정보의 경계부에 일반화
(불규칙한 경계부에 대한 단순화,
smoothing을 수행)
3차원 정밀주제도 제작 기법 정립
3차원 정밀 주제도 제작
알고리즘 정립
영상 필터링 영상 분활
주제정보추출 경계부 일반화
3D hybrid Map
제작
3차원 정밀 주제도 제작 지침 정립
제작지침 및 매뉴얼 제작
작업품셈 제작
품질평가(안)서
3차원 정밀 주제도의 활용성 분석

정밀주제도 정확도 향상 방안 제시
영상분할 정확도 향상을 위한 필터링 기법 정립
영상 필터링 기법은 영상 분할 전에 수행하여 영상의 화소특성을 일
반화함으로써 영상 분할을 보다 효과적으로 수행하기 수행
주제 정보의 정확도 향상하기 위해서는 영상소 특성을 평활화하는 기
법과 경계를 강조하는 기법을 동시에 적용되어야 함 : 다중 필터링 적
용
영상 필터링 기법은 인접 영상소간의 특성을 평활화(Smoothing)하
는 기법과 경계(Edge)를 강조하는 기법으로 나누어짐
인접 영상소간의 특성을 평활화를 위한 필터링 기법
 메디안 필터(Median Filter)
 저역통과 필터(Lowpass Filter)
영상의 경계(Edge)를 강조하기 위한 필터링 기법
 라플라시안 필터(Laplacian Filter)
 고역통과 필터(Highpass Filter)
평활화 및 경계 강조 필터링의 매스크 템플릿의 크기 및 중앙값 경중률
를 변화
하여 16개 실험 Case 선정하여, 각 Case별 주제 정보의 정확도 분석

정밀주제도 정확도 향상 방안 제
시
영상 기하보정
수치사진측량 기법을 이용한 기하보
정
GCP 및 RPC를 이용한 표정해석
엄밀정사보정을 통한 정사영상 제작
영상처리 시스템 : PCI Geometica
10.2
주제정보추출
객체지향분류법을 이용한 주제정보 자
동
추출
영상분할, 분할 객체별 특성(scale,
shape
ratio, brightness, mean 등)을 고려한
분류
객체지향분류 시스템 :
Definiens Developer 8.0
주제정보 추출 과정
계획수립
다중 영상 필터링
(Filtering)
주제정보 추출
다중 영상분할
(Segmentation)
(Classification)
자료변환
(Conversion)
영상 기하보정
(RPC + GCP)
DEM 입력
(LiDAR 데이터)
정사영상 제작
(Pansharpening)
주제도 제작
자료 수집
 영상자료(Pan, MSC) : 단영상
오류검수

시다중 필터링을 적용한 주제 정보 추출 실험 Case
Source Image
Lowpass Filter 1
 Width : 3
 Depth : 3
Lowpass Filter 2
 Width : 5
 Depth : 5
Laplacian filter 1
 Center Wt : 5
Laplacian filter 2
 Center Wt : 7
Highpass filter 1
 Width : 2
 Depth : 2
Highpass filter 2
 Width : 3
 Depth : 3
Laplacian filter 1
 Center Wt : 5
Laplacian filter 2
 Center Wt : 7
Highpass filter 1
 Width : 2
 Depth : 2
Highpass filter 2
 Width : 3
 Depth : 3
Source Image
Median filter 1
 Width : 3
 Depth : 3
Median filter 2
 Width : 5
 Depth : 5
Laplacian filter 1
 Center Wt : 5
Laplacian filter 2
 Center Wt : 7
Highpass filter 1
 Width : 2
 Depth : 2
Highpass filter 2
 Width : 3
 Depth : 3
Laplacian filter 1
 Center Wt : 5
Laplacian filter 2
 Center Wt : 7
Highpass filter 1
 Width : 2
 Depth : 2
Highpass filter 2
 Width : 3
 Depth : 3

시필터링 기법 적용 전후 영상 분할
원영상 이용 영상분할 Median 1+ Laplacian 2 필터링 후 영상분할
필터링을 적용한 후가 필터링 적용 전의 객체에 비해 경계부에서 정형적
으로 분할

시필터링 기법에 따른 주제정확도 분석 : 가시 및 면적
분석
지역1
지역2
지역3
지역4
지역5
지역1 지역2
지역3 지역4 지역5
대상지역 내 5개 지역을 선정하여, 필터링
전후의 디지타이징한 결과와 자동 추출된
결과 비교

가시 분석 : 도로 및 시가화
원영상 필터링 전 필터링 후
필터링을 수행한 도로지역의 주제정보 추출결과 필터링을 수행하지
않은 영
상에 비해 정형화된 모습을 나타냄

가시 분석 : 산림
필터링을 수행하지 않았을 시 산림의 경계부가 정형화되지 않았으나
필터링
후 경계부의 정형화가 이루어짐

가시 분석 : 초지
필터링을 수행시 초지와 초지 경계의 어두운 지역이 산림으로 오분류
되는
문제점이 개선됨

가시 분석 : 그림자
필터링 미수행시 수계와 인접해있는 그림자 지역의 경우 분류에 어려
움이
있었으나 필터링 수행후 양호한 분류 결과를 나타냄

가시 분석 : 건물
건물의 경우 참조자료로 LiDAR 데이터를 이용하여 분류를 수행하기
때문에
큰 차이를 나타내지 않음

가시 분석 : 수계
수계 분류결과 필터링 전과 후의 주제 분류결과가 비교적 유사하게
나타남

가시 분석 : 나대지
나대지 분류결과 필터링 전과 후의 분류결과가 비교적 유사하게 나타
남

시다중 필터링 기법 적용에 따른 주제정확도 분석: 면적
분석
구 분 수계 산림 초지 도로/시가화 나대지 그림자 건물 평균
원 영상 1.01 18.16 20.02 34.96 37.84 25.97 11.26 21.32
Lowpass_1+Highpass_1 2.75 11.32 5.10 12.43 16.01 24.36 12.67 12.09
Lowpass_1+Laplacian_1 2.72 10.74 5.25 13.53 17.70 29.05 12.57 13.08
Median_1+Highpass_1 3.07 5.94 7.28 11.51 20.98 10.27 12.55 10.23
Median_1+Highpass_2 0.96 7.67 27.07 21.11 24.23 18.92 11.75 15.96
Median_1+Laplacian_1 2.47 12.77 11.09 8.97 22.73 10.54 12.26 11.55
Median_2+Highpass_1 2.57 5.03 7.09 14.84 16.63 10.58 12.73 9.92
Median_2+Highpass_2 2.46 16.64 14.83 12.88 31.54 12.22 12.17 14.68
(단위 : %)

시다중 필터링 기법 적용에 따른 주제정확도 변화
원영상 Median 1+ Laplacian 2 필터링 적용후
나대지
도로/시가화
수계
초지
산림
건물
그림자

시다중 필터링 기법 적용에 따른 주제정확도 분석
결과
필터링을 적용한 후에 추출된 주제 정보가 필터링 적용 전의 주제 정
보에 비
해 형태와 경계부에서 정형적으로 추출
원영상의 주제정보 오차량은 21.32%이며, 각 실험 Case별 오차량은
8.72%~16.22%로 감소되어 다중 필터링을 영상분할전 수행하는것이
주제정확도 향상에 기여함을 알 수
수계나 건물영역은 필터링 수행 전후의 오차량의 차이가 적었으며, 산
림, 초지,
나대지, 도로 및 시가화영역은 필터링 수행후 주제정보 오차량이 감소
하였음
영상 분할전 다중 필터링 기법을 적용하는 것이 주제 정보 정확도 향상
에 기여
할 수 있다고 판단됨
Median_1+ Laplacian_2을 조합한 실험 Case에서 주제정보 오차량이
8.72%로 정확도가 가장 높은 방법으로 분석되었음

시영상 분할 정확도 향상 방안
영상 분할은 Scale 계수와 Color(분광), Shape(공간)의 가중치를 이용하
여 수행
Shape(공간)의 가중치는 Smoothness(평활화), Compactness(조밀화)의
가중
치로 나누어짐
Scale
Parameter
Color
Shape
Smoothness
Compactness
(Color=1 - Shape)
(Shape= Smoothness + Compactness)
(Smoothness=
(1 - Bcompactness) x Shape)
(Compactness=
Bcompactness x Shape)
Scale, Color, Shape, Smoothness, Compactness의 변화에 따른 최적
영상 분할 계수 및 영상분할 단계 결정

Scale 10 Scale 50 Scale 100 Scale 200
KOMPSAT-2(GSD1m)Quickbird(GSD0.7m)
43
시Scale 계수에 따른 영상 분할 결과 비교
Scale 계수가 커짐에 따라 분할된 객체 크기가 커지며, 원 영상의 GSD에
따라 분할 객체크기가 다르므로, 원영상과 주제 정보의 크기를 고려하여
결정

시Color 및 Shape 계수에 따른 영상 분할 결과 비교
Color 0.9/Shape 0.1 Color 0.5/Shape 0.5 Color 0.1/Shape 0.9
Color와 Shape의 가중치는 한 요소가 커지면 다른 요소는 작아지게 되며,
Color의 가중치가 높을 수록 영상 분할 결과가 양호함

시Compactness 및 Smoothness 계수에 따른 영상
분할Compactness의 가중치가 높을수록 객체의 형태가 복잡하고,
Smoothness의
가중치가 높을수록 객체의 형태가 간결하게 분할이 이루어짐Cpt 0.9 & St 0.1 Cpt 0.5 & St 0.5 Cpt 0.1 & St 0.9

시영상분할 매개변수 및 가중치 분석 결과
Scale 계수값이 클 경우 다른 특성의 객체로 분할될 가능성이 높으며, 계수
값이 작을 경우 객체수의 증가로 주제 정보의 오분류가 발생할 가능성이
높음
 KOMPSAT-2(GSD 1.0m) : Scale 계수값이 25보다 크면 오분류
 Quickbird(GSD 0.7m) : Scale계수값이 50보다 크면 오분류
Color과 Shape의 가중치는 Shape의 가중치보다는 Color의 가중치를 높
게하여
객체를 분할하는 것이 좋은 영상분할 결과를 나타냄
Scale 계수값은 일관된 값을 사용하기 보다는 원영상의 GSD와 추출하고
자 하는 주제 대상의 크기에 따라 단계별로 사용하는 것이 타당한 것으로
판단됨
Compactness와 Smoothness의 가중치는 어느 하나의 값이 크게되면 동
일 대상에 대한 적합한 분할이 이루어지지 않아 두 가중치를 균등히 고려
하는 것이 양호한 결과를 나타냄

시다중 영상분할 방안 적용
영상분할 등급은 본 연구의 성과와 기존 연구 성과를 종합하여 선정
 Level 1 : 구분이 쉽고, 면적이 큰 산지 및 하천을 분류를 위한 영상분할
 Level 2, 3 : 농경지, 초지, 나대지 등 분류하기 위한 영상분할
 Level 4 : 도로, 건물, 화단, 가로수 등 세부적인 분류를 수행하기 위한 영상분할
GSD 1m급(KOMPSAT-2, IKONOS-2) 위성영상의 경우
 Level 1 : Scale 25, Color 0.9, Shape 0.1, Compactness 0.5, Smoothness
0.5
0.5
 Level 3 : Scale 5, Color 0.9, Shape 0.1, Compactness 0.5, Smoothness 0.5
 Level 4 : Scale 2, Color 0.9, Shape 0.1, Compactness 0.5, Smoothness 0.5GSD 0.6m급(QUICKBird, KOMPSAT-3, GEOeye) 위성영상의 경우
0.5
0.5
0.5
 Level 4 : Scale 5, Color 0.9, Shape 0.1, Compactness 0.5, Smoothness 0.5

시다중 영상분할 PROCESS 정립
영상분할(Level 1)
 Scale : 25 or 50
 Color & Shape : 0.9, 0.1
 Cpt & St : 0.5, 0.5
수계
정사영상
산림
도로 및 시가화
그림자 초지
미분류 객체
영상분할(Level 2, 3)
 Scale : 10 or 25, 5 or 10
 Color & Shape : 0.9, 0.1
 Cpt & St : 0.5, 0.5
나대지 초지 및 산림 수계 및 그림자
영상분할(Level 4)
 Scale : 2 or 5
 Color & Shape : 0.9, 0.1
 Cpt & St : 0.5, 0.5
도로 및 시가화나대지 초지 및 산림 건물 분류
오류 검수
자료 변환

다중 영상분할에 따른 주제정확도 분석 : 가시분석
원영상 단일분할 다중분할
도로 및 시가화지역에서 나대지 분류되던 오류가 감소하였으며, 수계지역
의 오분류가 감소

다중 영상분할에 따른 주제정확도 분석 : 가시 분석
분류하지 못하던 그림자 지역에 대한 분류가 가능하였으며, 산림으로 오분
류되던 지역이 감소

시다중 영상분할에 따른 주제정확도 분석
나대지
도로/시가화
수계
초지
산림
건물
그림자
단일 분할 방식(Scale 25) 다중 분할 방식(Scale 50, 25, 10, 5)

다중 영상분할에 따른 주제정확도 분석 : 면적 분석
구 분 수계 산림 초지 도로/시가화 나대지 그림자 건물 평균
원 영상(단일 영상분할) 1.01 18.16 20.02 34.96 37.84 25.97 11.26 21.32
다중필터링 + 단일영상분할 1.96 5.31 6.30 9.87 15.08 9.98 12.55 8.72
다중필터링 + 다중영상분할 1.98 8.22 6.81 10.20 7.75 6.11 9.59 7.24
단일분할보다 다중분
할을 수행한 경우의
주제오차량이 감소됨
수계, 초지, 도로 및
시가화의 오차량은 큰
차이가 없음
나대지, 그림자, 건물
의 주제오차량은 감소

소결론
다중 필터링 기법 정립
필터링을 적용였을 때 필터링을 적용하지 않았을 때보다 영상 분할 및 주
제 정보의 높은 정확도를 확보할 수 있었음
다중 영상분할 방법 정
립
위성영상의 해상도를 고려하여 단일 분할 방식에서 다중 분할 방식으로 전환하여
각 분할 등급의 계수값을 결정
단일 필터링 기법보다는 영상소 특성을 평활화하는 기법과 경계를 강조하
는 기법을 동시에 적용하는 다중 필터링 방법이 주제정확도 향상에 기여함
단일 분할 방식보다 다중 분할 방식을 이용한 주제 정보의 오분류가 적고, 분류
정
확도를 향상할 수 있었음
단일 분할 방식보다 다중 분할 방식을 이용한 주제 정보 추출이 타당한 것으로 판
단됨

향후추진계획
경계부 일반화 기법 정립
추출된 주제 정보의 경계부는 화소 영향으로 톱날형으로 추출이 이
루어
지고, 정형화 된 형태를 가지지 못함
추출된 경계부 선형의 필터링, Smoothing, 골격화 방법을 이용한 일
반화
기법(세선화)이 요구됨

향후추진계획
경계부 일반화 기법 정립 : Douglas-Peucker 알고리즘
Douglas-Peucker 에 의한 일반
화
Douglas-Peucker 알고리즘 특징
(a) 선분 AB로부터 각 점과의 거리 계산
(b) 선분 AF, BF로부터 각 점과의 거리 계산
(c) 허용오차 이내의 점을 제거
점의 삭제를 통한 복잡한 선이나 윤곽을
단순화하는 기법으로 선을 일련의 점들의 연결로
보고 이 점들의 수를 줄임으로써 단순화시키는
방법
이웃하는 좌표쌍들의 수학적인 연관 관계를
계산하지 않고 위상에 관계없이 매 n번째
좌표점을 제외한 나머지 를 제거하는 방법
모든 점들을 여러 그룹으로 나눈 후 각 그룹마다
무작위 로 한 점씩만을 남겨두고 나머지를
삭제하는 방법
선이나 윤곽의 특성에 대한 고려 없이 점을
제거하기 때문에 현상의 특성 자체를 잃게 되는
문제점이 있으며 이를 해결하기 위해 이웃하는
점들의 특성을 분석해 점을 삭제하는 지역적인
처리방법

향후추진계획
경계부 일반화 기법 정립 : 거리오차 및 각오차 알고리즘
거리오차 알고리즘 특징 각오차 알고리즘 특징
각오차 알고리즘의 각도 계산
거리오차 알고리즘은 Douglas-Peucker와
유사하나 연속한 세 정점을 이용하여 직선화를
수행
처음 세점 중 시작점 과 끝점을 연결하고 연결된
직선 에서 두 번째 점간의 수직거리가
허용오차보다 작은 경우 두 번째 점을 생략하는
방법
각오차 알고리즘은 거리오차 알고리즘의 거리
대신 각을 사용하는 방식
A와 C, A와 D로 연결된 각각의 벡터들 사이에서
측정되는 ∠CAD를 허용오차와 비교하여 작은
경우 생략하는 방식
A B
H
G
F
E
D
C
거리오차 알고리즘의 각도 계산

향후추진계획
경계부 일반화 기법 정립 : Lang 알고리즘
Lang에 의한 일반화 Lang 알고리즘 특징
(a) Lang 알고리즘 첫 번째 단계
(b) Lang 알고리즘 두 번째 단계
(c) Lang 알고리즘 최종 단계
전체 선의 구조를 일정구간으로 나누고 이웃하는
점의 특징을 고려하여 직선화를 진행하는 방식
일정구간의 크기를 결정하기 위한 점의 갯수 및
허용오차를 설정해야 하며 상대적으로 계산이
복잡한 반면 선형에 대한 원래의 기하학적인
특성을 유지하는데 있어서 우수
Lang 알고리즘의 일반화 수행과정은 전체 선의
구조를 중간점인 p8을 중심으로 두 개의 구간으로
나누어 단순화를 진행

향후추진계획
3차원 정밀 주제도 제작 기법 정립
3차원 정밀주제도 제작 알고리즘
정립
3차원 정밀 주제도 제작 공정 정
립
Raster Map+ Vector Map +
DEM
3D Hybrid Map
연차년 성과를 종합하여 주요 기법별 알고리즘을
정립
- 필터링, 영상분할, 주제 정보 추출 매개변수,
일반화
연구 성과를 통해 생성된 Raster Map, Vector
Map 형태의 주제도를 DEM 자료를 이용하여
3차원 Hybrid Map 제작 알고리즘 정립
정립된 알고리즘을 이용한 3차원 정밀주제도 제작
프로그램 개발 가능성 타진 및 프로토 타입 개발
연차년 성과를 종합하여 주요 기법별 제작 공정
정립
3차원 정밀 주제도 제작 공정을 이용하여
작업지침 및 매뉴얼 작성
계획수립
다중 영상 필터링
(Filtering)
주제정보 추출
다중 영상분할
(Segmentation)
(Classification)
자료변환
(Conversion)
영상 기하보정
(RPC + GCP)
DEM 입력
(LiDAR 데이터)
정사영상 제작
(Pansharpening)
주제도 제작
자료 수집
 영상자료(Pan, MSC) : 단영상
오류검수

향후추진계획
3차원 정밀 주제도 제작 기준 및 지침 정립
작업 규정 및 매뉴얼 제작
 국내 주제도 제작 관련 작업 규정에 대한 자료를 조사
 연구수행을 통해 개발된 주제도 제작 공정을 세부적으로 작성
 주제도 제작 기준 및 정확도 기준 정립
 현실적, 기술적으로 가능한 제작 기법에 대하여 작성
작업품셈 제작
 합리적이고 경제적인 표준품셈(안) 작성
 국토해양부 표준 품셈을 기반으로 건물정사사진 표준작업지침의 작업 공정에 대한
내역 산출 방안 작성
품질평가(안)서
 국내 품질 기준 및 평가 절차 조사
 주제도의 품질평가 세부항목 및 품질평가 기준 정립
 품질평가 항목과 평가기준에 적합 품질 평가 수행 절차 정립
 3차원 주제도 표준 품질평가(안)서 작성

향후추진사항
토목설계 GIS DB 구축
UIS 업무
방재분야
국토개발분야 도시계획 및 개발
3차원
정밀 주제도
3차원 정밀 주제도 활용성 분석

토의 및 협의사항

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