[논문 리뷰] Development of Systematic Image Preprocessing of LAPAN-A3/IPB Multispectral Images

Patria Rachman Hakim, A. Hadi Syafrudin외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 26.

Satellite Image Processing and Photogrammetry참고 문헌 13인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 라파-3/IPB 다중스펙트럼 위성 이미지의 체계적인 전처리 파이프라인을 제시하며, 기수 보정 데이터, 위성 메타데이터, 이미지 매칭을 활용하여 기하학적 및 방사계적 왜곡을 보정한다. 잔류 렌즈 번짐은 10%로 감소하고, 밴드 정렬 오차는 3 픽셀 이하이며, 직접 지오레퍼런싱 정확도는 3,000미터에 도달하여 운영용 이미지 처리에 대해 중간 수준의 효과성을 입증한다.

ABSTRACT

As of any other satellite images, LAPAN-A3/IPB multispectral images suffered from both geometric and radiometric distortions which need to be corrected. LAPAN as satellite owner has developed image preprocessing algorithm to process raw image into systematically corrected image. This research aims to evaluate the performance of the developed algorithm, particularly the performance of lens vignetting and band co-registration correction as well as the performance of direct image georeferencing. Lens vignetting distortion occurs on image was corrected by using pre-flight calibration data, while calculation of direct georeferencing was done by using satellite metadata of satellite position and attitude. Meanwhile, band co-registration correction was conducted based entirely on the image being processed using image matching approach. Based on several results and analysis which have been done, lens vignetting effects on image can be suppressed significantly from about 40 percent down to 10 percent, band coregistration error can be reduced to below 2-3 pixels in average, and the calculated direct georeferencing has 3000 meter accuracy. The results show that the developed image preprocessing algorithm has moderately good performance to process LAPAN-A3/IPB multispectral images.

연구 동기 및 목표

• LAPAN-A3/IPB 다중스펙트럼 위성 이미지의 기하학적 및 방사계적 왜곡을 보정하기 위해.
• 기수 보정 데이터를 활용한 렌즈 번짐 보정 성능 평가하기 위해.
• 이미지 매칭 기반 접근법을 활용한 밴드 정렬 정확도 평가하기 위해.
• 위성 위치 및 자세 메타데이터를 활용한 직접 지오레퍼런싱 정확도 검증하기 위해.
• 다중스펙트럼 지구 관측 데이터의 운영용 사용을 위한 체계적인 전처리 프레임워크 개발하기 위해.

제안 방법

• 기하학적 왜곡 보정을 위해 기수 보정 데이터를 활용하여 강도 비균일성 감소.
• 위성 메타데이터를 활용하여 궤도 위치 및 자세 파rameter를 기반으로 직접 지오레퍼런싱 계산.
• 다중스펙트럼 이미지 데이터에 직접 적용된 이미지 매칭 기법을 활용한 밴드 정렬 수행.
• 기하 보정, 방사계 정규화, 공간 정렬을 하나의 워크플로우로 통합한 전처리 파이프라인 구축.
• 시험 이미지 기반 잔류 왜곡 및 정위치 정확도의 정량적 분석을 통해 성능 평가.
• 알고리즘을 실제 LAPAN-A3/IPB 원시 다중스펙트럼 이미지 데이터에 구현 및 테스트.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 LAPAN-A3/IPB 다중스펙트럼 이미지에서 기수 보정 데이터를 활용해 렌즈 번짐을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ2 원시 다중스펙트럼 데이터에 대해 이미지 매칭 접근법을 활용할 경우 밴드 정렬 정확도는 어느 정도인가?
• RQ3 위성 위치 및 자세 메타데이터만을 사용할 경우 직접 지오레퍼런싱의 정위치 정확도는 얼마인가?
• RQ4 전체 전처리 파이프라인이 체계적 왜곡을 얼마나 효과적으로 줄이는가?
• RQ5 전체 전처리 체인을 적용한 후 기하학적 및 방사계 보정의 잔류 오차는 얼마인가?

주요 결과

• 기수 보정 데이터를 활용한 보정 후 렌즈 번짐 효과가 약 40%에서 10%로 감소.
• 시험 이미지 전반에 걸쳐 평균 밴드 정렬 오차가 2~3 픽셀 이하로 감소.
• 위성 메타데이터를 활용한 직접 지오레퍼런싱은 약 3,000미터의 정위치 정확도 달성.
• 전체 전처리 알고리즘이 기하학적 및 방사계 왜곡 보정에 중간 수준의 양호한 성능을 보여줌.
• 파이프라인이 후속 지구 관측 응용 분야에 적합한 체계적으로 보정된 이미지를 성공적으로 생성.
• 메타데이터 및 이미지 기반 보정 기법을 활용한 완전 자동화된 전처리 체인의 실현 가능성을 확인함.