3D Point-Cloud Generation in ENVI 5.3

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현재(2015년 7월 7일 기준) ENVI의 최신 버전은 5.2 Service Pack 1(IDL은 8.4 Service Pack 1)이며, 8월에 5.3의 출시가 예정되어 있습니다. 물론 그간의 기록으로 보았을 때 실제 출시는 9월 혹은 10월이 될 가능성도 없지 않습니다.

ExelisVIS 홈페이지의 글을 통해 새로운 버전의 ENVI에서 추가될 기능에 대해 일부 엿볼 수 있는데요, one of the most exciting technology로 소개된 기능이 있어 이에 대해 이야기해볼까 합니다. 기능이름은 3D point-cloud generation from Stereo imagery 입니다. 여기서 3D point-cloud는 x, y, z 의 정보를 갖는 LiDAR 데이터 포맷을, stereo imagery는 흔히 접할 수 있는 인공위성을 통한 2D 데이터 포맷입니다. 즉,  항공기 LiDAR나 지상 LiDAR 장비가 없는 경우에도 2D 자료를 통해 3D 자료를 작성할 수 있다, 는 의미입니다. 원문의 주소는 다음과 같습니다.

3D Point-Cloud Generation from Stereo Imagery

물론 모든 2D 영상을 이용하여 3D 데이터를 구축할 수 있는 것은 아닙니다. 제목에도 힌트가 나와 있지만 stereo 영상이어야 합니다. 동일 지점에 대해 궤도가 조금 다른 영상들을 이용해야 높이에 대한 정보 추출이 가능하기 때문입니다. 그리고 본문에서는 특별히 Pleiades라는 위성의 Tri-stereo 모드를 통해 촬영된 3개의 영상을 이용하는 방법을 예로 들고 있습니다.

Pleiades는 Airbus Defence and Space(과거 Astrium)社가 운용하고 있는 위성입니다(Airbus Defence and Space는 이 밖에 SPOT-5, -6, -7과 DEIMOS-1등의 광학위성과 TerraSAR-X의 SAR위성도 운용하고 있습니다). Pleiades 외 일부 위성에도 stereo 촬영 모드가 있어 이를 이용한 DEM 제작이나 높이 추출이 가능합니다. 1m 이내의 공간해상도를 갖는 위성으로 범위를 좁혀보면 GeoEye-1, WorldView-1, -2(0.46 m), WorldView-3(0.31 m) 등이 있습니다. 하지만 영상 3개를 이용하는 TRI-Stereo 촬영 모드는 Pleiades만 지원하고 있습니다. 영상 2개를 이용하는 방법과 3개를 이용하는 방법은 정밀도 면에서 아래와 같은 차이를 보이게 됩니다(출처:Pleiades Imagery User Guide V2.0, 2012).

Fig1

물론 Stereo 모드 촬영 시 B/H 비율(Base over Height ratio, 아래 그림 참조)과 대상 지역 및 대상체에 따라 미촬영 영역을 최소화하거나 없앨 수 있으나, 영상 3개를 이용하는 방법이 더 효과적인 방법이며 높이 정밀도 또한 높다고 합니다. 만약 관심지역이 건물이 밀집한 도심이거나 급경사가 많은 산악지역이라면 훨씬 더 효과적이고요.

Fig2

실제로 리비아 트리폴리 지역을 대상으로 앞서 예를 든 공간해상도 0.46 m의 GeoEye-1의 stereo 영상과 0.5 m 해상도의 Pleiades-1A의 Tri-stereo 영상의 높이 정밀도를 비교한 연구가 있습니다(GeoEye-1과 Pleiades-1A의 높이 정밀도 비교). 정밀도 비교는 각각의 stereo 영상을 통해 생성된 DSM과 항공기 촬영 3D 영상 중 특정 30개 포인트에 대한 고도값의 차이를 산출한 후 이에 대한 RMS error를 구하는 방식으로 이루어졌습니다. 결과적으로 GeoEye-1 stereo 영상을 이용한 경우 RMS error는 2.65, Pleiades-1A의 Tri-stereo 영상을 이용한 경우는 0.60으로 나타나 Pleiades-1A의 정밀도가 더 높음을 확인할 수 있습니다. 이러한 차이는 Tri-stereo의 2번째 영상이 실제로 지표면과 거의 직교를 하듯 촬영되기 때문이며, Google Earth에서 실제 촬영 지점을 아래와 같이 확인해볼 수 있습니다. 안내된 지역은 ExelisVIS에서 안내하는 호주 멜버른지역이며, Tri-Stereo 영상 모두를 표현합니다.

Fig3 Fig4

결과적으로 향후 5.3 버전의 ENVI에서는 RPC자료가 포함된 2D stereo 위성 영상을 이용하여 3D 자료를 추출해낼 수 있습니다. 이러한 방법이 사실 LiDAR자료를 이용한 결과보다는 해상도 면에서 단점을 보일 수 있으나(일반적인 LiDAR 데이터의 해상도 : 수 cm), 무엇보다 상대적으로 저렴한 금액으로 보다 넓은 지역에 대한 3D 데이터 획득이 가능하기 때문에 많은 분야에서 활용이 가능할 것이라 기대합니다.