중남미 고해상도 DTM 제작 및 초해상화High-Resolution DTM Generation for Latin America

2025.03 – 2025.05 · 주 담당 (3인 팀)Lead (team of 3) · 완료Completed

InSAR DSMLiDARStereoDSM→DTM

중남미에는 30m급 무료 DEM밖에 없음. 저비용으로 5–10m DTM을 만들 수 있는지를 InSAR · 스테레오 · LiDAR 세 경로로 검증함.Latin America only has free 30 m DEMs. We tested whether 5–10 m DTMs could be produced cheaply, via three routes: InSAR, stereo photogrammetry and LiDAR.

배경 · 목표Background

중남미에는 SRTM·ASTER GDEM·Copernicus GLO-30·ANADEM 등 30m급 무료 DEM만 존재하고 고해상도 DTM이 부족함.
저비용 DSM/DTM 구축은 개발도상국, 오지 탐사, 국방·안보 지역에서 수요가 있음.
고해상도 DTM은 유량 시뮬레이션과 인프라 설계의 전제조건임.

Latin America has only 30 m free DEMs (SRTM, ASTER GDEM, Copernicus GLO-30, ANADEM) and little high-resolution terrain data.
Low-cost DSM/DTM production has demand in developing regions, remote surveys and security applications.
High-resolution DTMs are a prerequisite for flow simulation and infrastructure design.

방법Method

Sentinel-1 SLC InSAR로 DSM 제작 — perpendicular baseline 150–300 m, temporal baseline은 가능한 짧게.
SNAP 처리 체인: split → orbit → back-geocoding → interferogram → deburst → filtering → unwrapping → phase-to-elevation → terrain correction.
COSMO-SkyMed InSAR로도 DSM 제작해 비교.
SPOT-5 HRS 스테레오 영상 기반 DSM 생성 (전·후방 스테레오 쌍).
멕시코 0.5m LiDAR 데이터를 참값(GT)으로 확보.
DSM→DTM 변환: slope 기반 필터(경사 10° 임계) → 단계적 보간으로 빈 공간 채움 → 가우시안 평활화.

DSMs from Sentinel-1 SLC InSAR — perpendicular baseline 150–300 m, temporal baseline kept as short as possible.
SNAP chain: split → orbit → back-geocoding → interferogram → deburst → filtering → unwrapping → phase-to-elevation → terrain correction.
A second DSM from COSMO-SkyMed InSAR for comparison.
DSM generation from SPOT-5 HRS stereo pairs (forward/backward).
0.5 m Mexican LiDAR secured as ground truth.
DSM→DTM conversion: slope-based filtering (10° threshold) → stepwise interpolation of gaps → Gaussian smoothing.

처리 흐름 — 원통: 입력 자료 · 사각형: 처리 · 마름모: 판정·검증 · 양끝 둥근 사각형: 산출물Processing flow — cylinder: input data · rectangle: processing · diamond: decision · stadium: output

결과Results

Sentinel-1 InSAR DSM 제작 — 80 × 130 km 범위, 14 m 해상도 (SRTM 30 m 대비 향상)
DSC 궤도 사례: temporal 12일 / perpendicular 157 m 조건에서 평균 오차 41 m (0.8%)
LiDAR DSM→DTM 변환 검증: 실제 DTM 대비 평균 오차 0.7 m (0.76%), 최대 오차 30 m
식생이 없는 건조 지역에서 InSAR DSM 정확도가 특히 높음을 확인

Sentinel-1 InSAR DSM over an 80 × 130 km area at 14 m resolution, finer than the 30 m SRTM baseline.
Descending-orbit case: mean error 41 m (0.8%) with a 12-day temporal and 157 m perpendicular baseline.
LiDAR DSM→DTM validation: mean error 0.7 m (0.76%) against the true DTM, with a 30 m maximum.
Confirmed InSAR DSM accuracy is highest over arid, vegetation-free terrain.

DSM과 DTM의 차이 — 지물 포함 여부DSM vs DTM — whether surface objects are included

LiDAR 포인트 클라우드 — 식생·건물 포함LiDAR point cloud including vegetation and buildings

지면 점만 분류 추출 (ground classification)Ground-only points after classification

DSM 초해상화 + DSM→DTM 처리 구조DSM super-resolution and DSM→DTM architecture

Sentinel-1 InSAR DSM — 볼리비아Sentinel-1 InSAR DSM — Bolivia

Sentinel-1 InSAR DSM — 음영기복 표현Sentinel-1 InSAR DSM — hillshade rendering

간섭 위상 → 고도 변환Interferometric phase converted to elevation

배운 점 · 한계What I learned · Limitations

InSAR 베이스라인 선택이 DEM 정확도를 어떻게 좌우하는지 실측으로 확인함.
DSM과 DTM의 차이, 그리고 비지형 객체 제거가 왜 어려운지를 데이터로 이해함.
한계: 비교 가능한 고해상도 참값이 없는 지역에서는 정량 검증 자체가 불가능함. 멕시코 LiDAR 지역만이 유일한 검증지였음.

Saw empirically how baseline selection drives DEM accuracy.
Understood from the data why removing non-terrain objects is the hard part of DSM→DTM.
Limitation: without high-resolution ground truth, quantitative validation is simply impossible. The Mexican LiDAR site was the only place we could actually check.

산출물Deliverables

연구개발 결과보고서
DSM→DTM 변환 처리 체인
지역별 DSM 산출물

R&D results report
DSM→DTM processing chain
Regional DSM products

원본 보고서와 발표자료는 사내 자료로 공개하지 않음. 분석 코드는 GitHub에 정리되어 있음.Source reports and decks are internal and not published here. Analysis code is organised on GitHub.