초소형 군집 위성 1호영상 데이터 위치 정확도 평가 (A Test on Positional Accuracy of NEONSAT-1 Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국측량학회
· 수록지 정보 : 한국측량학회지 / 43권 / 2호 / 211 ~ 219페이지
· 저자명 : 오재홍, 류재욱, 서두천, 김태헌, 이창노

초록

초소형 군집 위성은 한반도와 주변 해역을 정밀 감시하고 재난·안보에 대응하기 위해 개발된 시스템으로, 2024년 4 월 24일 1호기가 발사되었으며, 무게 100kg 이하의 위성이 1m급 흑백 영상과 4m급 컬러 영상을 촬영한다. 소형 위성 은 대형 위성보다 센서 신뢰도가 낮아 영상의 기하보정 및 위치 정확도 향상이 더욱 중요하다. 따라서 본 연구에서는 일정 기간의 검보정 기간이 지난 후에 초소형 군집 위성 1호에서 수집된 영상 데이터의 위치 정확도를 평가해보았다. 많은 수의 데이터의 위치 정확성을 자동화된 방법으로 효율적으로 평가해보기 위해 고해상도 항공사진 기반 기준점 추출과 자동 영상 매칭 기법을 통해 많은 수의 기준점을 생성하였다. 기준점 위치에서의 영상좌표의 오차 크기를 평 가하였고, 영상 전역에서의 오차 패턴을 분석해보았다. 평가 결과 무기준점의 경우 10~20픽셀의 위치 오차를 확인하 였으며, RPCs (Rational Polynomial Coefficients) 아핀 기반 보정을 통해 2픽셀 전후의 위치 정확도를 확보할 수 있 다. 그러나, 최종적으로 1픽셀 초반의 정확도를 확보하기 위해서는 영상 내의 국소적인 오차 또한 고려하는 것이 좋을 것으로 판단되었다.

영어초록

The micro-satellite constellation system was developed to precisely monitor the Korean Peninsula and surrounding waters and to respond to disasters and security needs. The first satellite was launched on April 24, 2024. Weighing less than 100 kg, it captures 1-meter resolution black-and-white images and 4-meter resolution color images. Since small satellites have lower sensor reliability compared to large satellites, improving geometric correction and positional accuracy of the imagery is even more critical. In this study, the positional accuracy of image data collected by the first micro-satellite after an initial calibration period was evaluated. To efficiently assess the positional accuracy of a large volume of data through automated methods, high-resolution aerial images were used to extract reference points, and automated image matching techniques were applied to generate a substantial number of reference points. The errors in image coordinates at these reference points were measured, and error patterns across the entire image were analyzed. Experimental results showed 10~20 pixels of positional errors were reported without control points but 2 pixels level of accuracy could be obtained with RPCs (Rational Polynomial Coefficients) affine-based bias compensation. However, local errors should be compensated for better positional accuracy.

참고자료

· 없음