권호 표지

대한원격탐사학회지 (Korean Journal of Remote Sensing) (Korean Journal of Remote Sensing)

대한원격탐사학회 (Korean Society of Remote Sensing)

  • 격월간
  • /
  • 1225-6161(pISSN)
  • /
  • 2287-9307(eISSN)

과학기술표준분류

  • 에너지/자원 ＞ 자원탐사/개발/활용

Aim & Scope

Korean Journal of Remote Sensing serves the remote sensing community with the publication of results based on theory, technology and applications of remote sensing fields. Thoroughly interdisciplinary, this journal focuses on the research and development of remote sensing science and technologies and promotes the exchange of expert knowledge among remote sensing researchers as well. Areas of interest include, but are not necessarily restricted to: Remote Sensor Technology Novel Sensor Design and Platforms Development Multi-Sensor System Design and On-Board Processing Advances in Remote Sensing Techniques and Applications Multi-Sensor Integration Multi-Platform Remote Sensing Image Processing and Analysis Geospatial Information Sciences (GIS) Remote Sensing in Atmospheric Science and Meteorology Remote Sensing in Oceanography - Remote Sensing in Geology and Geoscience Remote Sensing in Agriculture, Forestry and Ecology Remote Sensing in Earth and Environmental Sciences Remote Sensing in Hydrology and Water Resources

http://www.kjrs.or.kr KSCI KCI SCOPUS

제35권5_1호

  1. 백종진;조성근;이슬찬;최민하 625
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.5.1.1 PDF KSCI HTML
    토양수분은 수문순환에 핵심적인 역할을 하는 대표적인 인자로써 대기와 지표 사이의 상호작용에 관여하며, 농업, 수자원, 대기 등의 분야에서 활용되고 있다. 한반도 영역의 위성기반 토양수분의 적용성 및 불확실성 분석을 위하여 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2), Advanced SCATterometer (ASCAT), European SpaceAgency Climate Change Initiative (ESACCI) 데이터가 사용되었다. 상기 데이터를 사용한 Cumulative Distribution Function (CDF) Matching과 Triple collocation (TC) 분석을 수행하여 위성 토양수분 데이터 보정 및 불확실성에 관한 연구를 진행하였다. 보정 전의 인공위성 기반 토양수분자료를 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 관측지점과 비교한 결과, ESACCI와 ASCAT자료는 AAOS의 경향을 잘 반영하였다. 그에 비해 AMSR2 위성 자료는 동결기간에 과대 산정되었다. CDF Matching을 이용하여 인공위성 토양수분 자료를 보정한 결과, 보정 전보다 오차 및 상관성이 개선되었다. 마지막으로, TC 방법을 이용하여 토양수분 자료의 불확실성 분석을 실시하였다. CDF Matching 보정을 실시한 인공위성 토양수분의 불확실성이 동결과 융해 기간에서 확연하게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한반도에서는 보정을 실시하였을 때, AMSR2 토양수분 자료보다 ASCAT과 ESACCI를 활용하는 것이 보다 정확한 토양수분 결과를 나타낼 수 있을 것으로 나타났다.
  2. 나상일;박찬원;소규호;안호용;이경도 637
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.5.1.2 PDF KSCI HTML
    작물의 스트레스를 탐지하는 것은 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 광화학 반사 지수 (PRI)는 LUE의 원격 감지 지표로서 개발되었으며, 많은 연구자들에 의해 식생의 스트레스 탐지에 효과적으로 사용할 수 있음이 입증되었다. 그러나 원격탐사 영상에 기반한 PRI를 이용한 연구는 매우 드물다. 낮은 분광해상도로 인하여 드론 및 위성영상 기반의 PRI 모니터링이 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 다중분광 센서 기반의 PRI를 산정하기 위하여 인접한 밴드를 이용한 융합 방법을 제안하였다. 제안한 기법을 초분광 및 다중분광 영상에 적용한 결과 산출된 PRI는 79%의 설명력을 나타내었으며, 지상고정형 센서의 관측값과도 유사한 변동 특성을 나타내었다. 따라서 밴드 융합에 의한 PRI는 작물 스트레스 평가에 적용이 가능할 것으로 판단된다.
  3. 이수종;박은빈;송철호;임철희;차성은;이슬기;이우균 649
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.5.1.3 PDF KSCI HTML
    2018년 유엔 개발 계획(United Nations Development Programme; UNDP)의 보고서에 따르면 북한의 산림 황폐화는 매우 극단적이며, 지금까지도 진행되고 있다. 기후변화 측면에서 산림 황폐화는 단순히 한 국가만의 문제가 아닌 전 지구적인 스케일의 문제로 여겨지며, 이러한 북한 산림 황폐화의 원인은 만성적인 식량난과 개간 산지의 확대, 산림 병해충의 영향으로 알려져 있다. 산림 황폐화에 대응하기 위한 연구와 정책 사업들은 원격탐사와 산림 관련 국가 공간자료들을 이용하여 진행되지만, 북한의 경우 국가 공공 자료들의 접근이 제한적이며, 객관성이 보장되기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 Landsat 위성영상을 사용하여 통계적 확률밀도 추정 방법을 통해 한반도에서 유일하게 행정구역상으로 분단된 강원도에 대한 산림면적을 탐지 및 평가하고자 하였다. 남한의 산림 공간자료와 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI)를 이용하여, 산림 비산림의 NDVI 값에 대한 범주별 가우시안 확률밀도함수를 추정하고 산림 탐지를 위한 NDVI 임계점(0.6658)을 설정하였다. 설정된 임계점을 이용하여 남 북 강원도에 대한 다중시기 산림면적 탐지를 진행한 결과 남 북 모두 2000년대까지 산림 면적이 감소하였으나, 2010년대에는 면적이 증가하는 경향이 나타났다. 또한, 지역적 규모에서 산림 면적의 감소는 국가별 도시화, 산업화의 정책 방향과 일치함을 확인하였다. 검증을 위한 Kappa value의 경우 대부분 강적합(0.8)과 중적합(0.6) 수준을 나타내었으며, 탐지된 면적과 국가 통계와의 비교 결과도 약소한 차이를 나타내었다. 본 연구는 북한 산림 황폐화에 대응하는 기반 자료로 사용될 수 있으며, 탐지된 결과를 바탕으로 산림자원의 보호와 복구의 필요성이 제기된다.
  4. 조성근;능엔 호앙 하이;정재환;오승철;최민하 665
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.5.1.4 PDF KSCI HTML
    면 단위의 고해상도 토양 수분 측정이 가능한 Cosmic-Ray Neutron Probe(CRNP)를 이용한 토양수분 관측 데이터는 위성기반의 큰 공간해상도를 지닌 토양 수분 자료와 지점 관측 토양 수분 자료를 연결하는 통로의 역할을 수행할 것으로 기대된다. 이러한 CRNP 센서를 이용하여 토양 수분을 산출하기 위해서는 측정된 중성자 강도의 교정이 필요한데 기존의 교정 방법은 관측 기간의 단일 교정 중성자 강도($N_0$)를 이용하여 장기간의 토양 수분 관측에 어려움이 있다. 또한 기존 방법을 이용한 $N_0$는 시간에 따라 변동하는 인자들에 의해 영향을 고려하지 못하며 이로 인해 CRNP 센서를 이용한 토양 수분 관측 값에 불확실성을 초래한다. 이를 극복하기 위해 새로운 교정 방법(Dynamic-$N_0$ 교정 방법)을 제시한다. Dynamic-$N_0$ 교정 방법은 시간에 따른 $N_0$의 변동을 고려함으로써 토양 수분 관측 값을 개선하는 방법으로 비선형 회귀 모델을 이용하여 $N_0$의 시계열 자료를 구하여 토양 수분 산출에 이용한다. 본 연구에서는 Dynamic-$N_0$ 교정 방법을 이용하여 산출된 토양 수분을 지점 기반 토양 수분 및 기존의 교정방법을 이용한 토양 수분 산출 값과 비교하였으며 결과적으로 상관계수를 0.7에서 0.72로 개선하였다. RMSE와 Bias는 각각 $0.036m^3m^{-3}$에서 $-0.026m^3m^{-3}$으로, $-0.006m^3m^{-3}$에서 $-0.001m^3m^{-3}$으로 개선되었다. Dynamic-$N_0$ 교정 방법의 기존의 방법 대비 탁월한 성능은 CRNP 센서 주변의 수소 공급원에 의하여 $N_0$의 변동이 발생했음을 시사한다. 그러나 몇몇 중성자 강도에 영향을 미치는 수소 공급원들에 대한 고려가 구체적으로 이뤄지지 않았는데 이는 향후 연구를 통해 Cosmic-Ray를 이용한 토양 수분 관측이 보다 개선될 수 있음을 보여준다.
  5. 곽근호;박민규;박찬원;이경도;나상일;안호용;박노욱 681
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.5.1.5 PDF KSCI HTML
    이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있는 딥러닝 모델 2D convolution with bidirectional long short-term memory(2DCBLSTM)을 제안하였다. 제안 모델은 우선 작물의 공간 특징을 추출하기 위해 2차원의 합성곱 연산자를 적용하고, 추출된 공간 특징을 시간 특징을 고려할 수 있는 양방향 LSTM 모델의 입력 자료로 이용한다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 안반덕에서 수집된 다중시기 무인기 영상을 이용한 밭작물 구분 사례 연구를 수행하였다. 비교를 목적으로 기존 딥러닝 모델인 2차원의 공간 특징을 이용하는 2D convolutional neural network(CNN), 시간 특징을 이용하는 LSTM과 3차원의 시공간 특징을 이용하는 3D CNN을 적용하였다. 하이퍼 파라미터의 영향 분석을 통해, 시공간 특징을 이용함으로써 작물의 오분류 양상을 현저히 줄일 수 있었으며, 제안 모델이 공간 특징이나 시간 특징만을 고려하는 기존 딥러닝 모델에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 따라서 이 연구에서 제안된 모델은 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있기 때문에 작물 분류에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
  6. 윤공현;송영선 693
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.5.1.6 PDF KSCI HTML
    해안지형의 자료는 장기간 해안선의 공간적 및 시간적 변화를 해석하는데 중요한 자료이다. 특히 누적된 자료를 분석하여 해빈지역의 해안침식 또는 퇴적의 추이를 이해하는 것은 향후 연안지역 관리의 측면에서 필수적이다. 본 논문에서는 경기도 안산시에 위치하고 있는 방아머리 해빈을 대상으로 2009년, 2018년, 2019년에 각각 취득된 디지탈 항공영상, 지상 레이져스캐닝 자료 그리고 드론촬영 영상과 국립해양조사원의 조위관측 자료를 이용하여 약 10년 동안의 해안선 변화를 정량적으로 분석하였다. 본 연구의 처리 과정에서는 사진측량학적 기법을 적용하여 2009년의 스테레오 영상으로부터 4.40 m인 해안선을 입체도화 방식으로 추출하였다. 2018년도에는 레이져스캐너로부터 취득한 원자료를 이용하여 수치표고모형을 생성하고 해당되는 해안선을 반자동으로 추출하였다. 2019년도에는 드론영상으로부터 수치표고모형을 생성하여 해안선을 추출하였고 3개년도의 해안선을 이용하여 해안선의 변화율을 산정하였고 정성적으로 분석하였다.
  7. 이재희;강지훈;이세원 705
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.5.1.7 PDF KSCI HTML
    고해상도 UAV 영상의 다양한 활용을 위해서는 정밀한 위치보정이 필요하다. 이를 위해 지상기준점을 선정하는 것이 일반적이지만 긴급상황이나 지상기준점 선정이 어려운 경우에는 지상기준점없이 촬영을 수행해야 한다. 본연구에서는 지상기준점 없이 생성된 UAV 기반 3차원 point cloud 데이터의 x, y 좌표에 대한 위치 정확도 향상방법을 제안하였다. 위치정확도 향상을 위한 기준 데이터로 공공데이터포털에서 제공하는 벡터파일 중 도로 정보를 이용하였다. 2차원 정사보정 영상의 기하보정을 먼저 수행하고, 이 과정에서 산출된 변환행렬을 3차원 point cloud에 적용하는 방법을 채택하였다. 보정 전 약 34.54 m의 직선 거리 차이가 보정 후 약 1.21 m 로 감소하였다. 지상기준점 선정없이 획득된 UAV영상의 2차원 및 3차원 영상의 위치정확도 향상이 가능함을 확인함에 따라 타 공간정보 데이터와의 연계 및 호환 등이 가능해져 point cloud 데이터에서 획득된 3차원 공간 객체의 활용 범위의 확대를 기대한다.
  8. 안희란;김태정 715
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.5.1.8 PDF KSCI HTML
    고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라, 위성영상으로부터 정확한 3차원 정보를 생성하기 위한 기술의 필요성이 강조되고 있다. 영상의 변화탐지 및 객체추출 등 응용 분야에서 많이 활용되고 있는 수치지형모델(digital terrain model, DTM)을 생성하기 위해서는 수치표면모델(digital surface model, DSM)에 존재하는 수목, 건물 등 비지면 객체를 추출하고 지면의 높이를 추정하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 스테레오 영상에서 추출된 DSM으로부터 자동으로 DTM을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 기 구축된 저해상도 지형자료를 활용하여 비지면 영역을 탐색하고 지면의 높이값을 추정하는 기법을 개발했다. 산악지형, 건물밀집지역, 평지, 복합지 등 다양한 지형 특성을 갖는 4곳의 실험 지역에서 생성된 DTM의 수직 정확도는 약 5.85 m로 나타났다. 제안된 기법을 통해 지표면의 정밀한 형상을 나타내는 고품질의 DTM 생성이 가능한 것으로 판단된다.
  9. 윤완상;김한결;이수암 727
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.5.1.9 PDF KSCI HTML
    본 연구에서는 여러 장의 무인항공기 영상을 사용하여 대상지역에 대한 포인트 클라우드를 생성하고, 데이터 세트 간 발생하는 이격과 중복점을 제거하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)기법을 적용하여 무인기의 위치/자세를 보정하고 스테레오 페어를 구성했다. 각각의 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상을 생성하고 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 정합 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 생성하였다. 다음으로 스테레오 영상 간 관측 벡터에 기반한 포인트 클라우드 등록을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격을 제거하였다. 마지막으로 점유격자(Occupancy grid) 기반 통합 알고리즘을 적용하여 중복점이 제거된 하나의 포인트 클라우드를 생성하였다. 실험은 무인항공기에서 취득된 연직 촬영 영상을 사용하였으며, 실험을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격 및 중복점 제거가 가능함을 확인하였다.
  10. 백원경;정형섭 737
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.5.1.10 PDF KSCI HTML
    접근 불능지역에 대한 표적의 변화 정보는 국가 안보의 측면에서 매우 중요하며 이상 징후에 조속히 대응하기 위해서는 신속하고 정확한 표적의 변화 탐지 결과 도출이 필수적이다. 위성 SAR는 기상 조건과 태양고도에 상관없이 높은 정확도의 영상을 취득할 수 있으며 최근 SAR 위성 수의 증가에 따라 동일 지역에 대하여 1일 미만의 시간 해상도로 영상획득이 가능해졌다. 이러한 장점으로 접근 불능지역에 대한 변화 탐지를 수행할 때 활용성이 크게 증대되었다. 위성 SAR에서 일반적으로 활용 가능한 정보는 강도와 위상 정보로 각각의 기술을 기반으로 변화 탐지 기술이 개발되었다. 강도기반 변화 탐지(ACD; Amplitude Change Detection), 긴밀도 기반 변화 탐지(CCD; Coherence Change Detection). 각각의 알고리즘은 정보의 특성 차이에 따라 변화탐지 기술 구현을 위한 전처리 과정이 다르고 각 알고리즘의 최종 탐지 결과물에 차이가 있다. 따라서 각각의 관측기술에 대한 학술적인 연구동향을 분석함으로써 각 변화탐지 기술의 장단점을 상호보완 할 수 있다. 본 논문의 목적은 위성 SAR 영상을 활용한 변화탐지와 관련하여 기존에 수행된 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 이 연구는 지속적인 지표변화 탐지를 위한 필요 조건을 조사하여 향후 접근 불능지역에 대한 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.
  11. 한현경;백원경;정형섭;김미리;이명진 751
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.5.1.11 PDF KSCI HTML
    한반도 주변에는 백두산, 아소산, 사쿠라지마산, 키카이산 등이 분포하고 있으며 최근 백두산의 분화 징후가 급증하고 있어 겨울철 분화 시 계절풍에 따라 화산재가 유입될 수 있는 피해가 우려되고 있다. 따라서 화산재 확산 및 피해에 대한 조사 및 대책에 대한 구체적인 절차가 필요하지만 우리나라 국가법령정보센터에서 제시하는 화산재 주의보 및 경보는 '피해가 예상될 때'와 '심각한 피해가 예상될 때'로 기준이 모호하다. 이에 본 연구에서는 피해발생 임계치를 분석하고 국외 피해사례를 국내에 적용하기 위하여, 공신력있는 공공기관의 국내 공간정보 구축 현황 조사를 수행하였다. 국외 화산재 피해 조사 결과 각 국가의 생활 형태나 수입원에 따라 피해사례가 자세히 작성된 부분이 상이하였다. 따라서 국외 화산재 피해 사례를 국내에 집적으로 적용하는 것이 아니라, 국내의 사회환경 및 자연환경의 특징을 반영한 공간정보 분석을 수행하였고 우리나라 화산재 피해발생시 고려해야 할 매체를 선정하였다. 최종적으로 국내 화산재 피해내역은 보건, 주거, 도로, 철도, 항공, 전력, 수도, 농업, 축산, 산림 그리고 토양으로 분류하는 것이 적합할 것으로 사료된다. 본 연구는 국내외 화산재 피해가 발생했을 경우 공신력 있는 공간정보를 활용해 피해 항목을 정리 했다는 것에 의미가 있으며, 향후 우리나라에 최적화된 화산재 경보 수립할 때 본 연구에서 조사한 국외 화산재 피해사례 및 국내 공간정보구축 현황은 정책수립에 도움이 될 것이다.