[논문 리뷰] Robust Rational Polynomial Camera Modelling for SAR and Pushbroom Imaging

Roland Akiki, Roger Marí외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 26.

Satellite Image Processing and Photogrammetry참고 문헌 13인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 3차원 제어점 격자에서 정규화된 최소 제곱법을 사용하여 SAR 및 푸시브룸 옵티컬 위성 영상에 대해 토양 종속적이지 않은 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 다양한 데이터셋에서 하위픽셀 정확도(루트 평균 제곱 오차 < 10⁻⁴ 픽셀)를 달성하며, 재현 가능성과 원격 감지 파이프라인에의 통합을 위해 오픈소스 구현이 제공된다.

ABSTRACT

The Rational Polynomial Camera (RPC) model can be used to describe a variety of image acquisition systems in remote sensing, notably optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors. RPC functions relate 3D to 2D coordinates and vice versa, regardless of physical sensor specificities, which has made them an essential tool to harness satellite images in a generic way. This article describes a terrain-independent algorithm to accurately derive a RPC model from a set of 3D-2D point correspondences based on a regularized least squares fit. The performance of the method is assessed by varying the point correspondences and the size of the area that they cover. We test the algorithm on SAR and optical data, to derive RPCs from physical sensor models or from other RPC models after composition with corrective functions.

연구 동기 및 목표

• SAR 및 푸시브룸 옵티컬 시스템을 포함한 다양한 위성 센서에 대해 정확하고 일반적인 RPC 메타데이터를 생성하는 데 도전하는 것.
• 지형에 의존하는 방법의 한계를 극복하여 지상 제어점(GCP)에 의존하지 않고도 RPC 생성이 가능하도록 하는 것.
• 물리적 센서 모델 또는 기존 RPC에서 수정을 거쳐 RPC를 피팅할 수 있는 강력하고 수치적으로 안정된 방법을 개발하는 것.
• 다양한 시나리오 기하학, 고도 범위, 영상 유형(SAR 및 옵티컬) 간에 높은 정확도와 일관성을 확보하는 것.
• 원격 감지 응용 분야에서 일반적인 지오로케이션 메타데이터가 필요한 경우 재사용 가능하고 오픈소스 도구를 제공하는 것.

제안 방법

• 정의된 경도, 위도 및 고도 범위 내에서 다수의 고도 층을 포함한 정규 3차원 격자 형태의 제어점(CNPs)을 생성한다.
• 입력된 지오로케이션 모델(예: SAR의 경우 레인지-도플러 또는 옵티컬의 경우 물리적 모델)을 사용해 각 CNP를 영상 평면에 투영하여 2차원 영상 좌표를 구한다.
• 설계 행렬 T, 가중치 행렬 W, 78개의 RPC 계수로 구성된 해 벡터 I를 포함하는 행렬 공식을 사용하여 RPC 피팅 문제를 정규화된 가중치 최소 제곱 문제로 공식화한다.
• 정규화된 정규 방정식 (TᵀW²T + h²E)I = TᵀW²G를 통해 릿지 정규화를 적용하여 해를 안정화하고 과적합을 방지한다.
• 해의 노름과 잔차 오차 간의 트레이드오프를 기반으로 최적의 정규화 파rameter h를 선택하기 위해 L-곡선 기준을 사용한다.
• 잔차 노름에 기반해 가중치를 갱신하는 반복 가중치 최소 제곱법(IRLS) 기반의 반복적 개선 절차(ICCV)를 사용하여 정확도를 추가로 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지형 종속적이지 않은 RPC 피팅 방법이 SAR 및 푸시브룸 옵티컬 센서를 포함한 다양한 위성 영상 시스템에서 하위픽셀 정확도를 달성할 수 있는가?
• RQ2 3차원 제어점 격자의 공간 범위(표면 면적)가 증가할수록 RPC 피팅 방법의 성능은 어떻게 변화하는가?
• RQ3 정확도와 계산 비용을 균형 잡기 위해 경도 및 위도 방향의 최적 격자 해상도(격자 길이)는 얼마인가?
• RQ4 기존 RPC에 오차가 포함된 경우, 특히 정확한 자세 정보가 부족하여 발생한 오류를 수정할 때 이 방법은 어떤 성능을 보이는가?
• RQ5 비스무스러운 센서 모델(예: SAR)에서 정규화 및 반복적 재가중 처리가 RPC 피팅의 강력성과 정확도를 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• 모든 테스트 구성에서 SAR 및 옵티컬 데이터셋에 대해 이미지 두 방향에서 평균 제곱근 오차(RMSE)가 10⁻⁴ 픽셀 이하로 나타났다.
• SAR 및 옵티컬 데이터 모두에서 경도 및 위도 방향으로 격자 길이가 20개 샘플을 초과할 경우 정확도 향상에 유의미한 개선이 없었다.
• 격자 표면 면적이 증가할수록 오차가 증가하는 경향이 있었으며, 특히 SAR의 경우 큰 영역에서 물리적 센서 모델의 비스무스러움으로 인해 그러한 경향이 두드러졌다.
• 이 방법은 센티넬-1 SAR 영상의 레인지-도플러 물리적 모델에서 정확한 RPC를 성공적으로 피팅하여 복잡한 SAR 시스템에 적용 가능함을 입증했다.
• 기존 월드바이저-3 RPC에 존재하는 오류를 보완하기 위해 원래 RPC와 번들 조정 변환(회전 및 이동)의 조합에 기반한 새로운 RPC를 피팅함으로써 지오로케이션 정확도가 향상됨을 확인했다.
• 논문과 함께 공개된 오픈소스 파이썬 패키지 rpcfit은 다양한 원격 감지 응용 분야에서 RPC 피팅 파이프라인의 쉽게 통합 및 재현 가능성을 보장한다.