• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.307-310
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• 2006

고해상도(VHR, Very High Resolution) 영상은 활용에 따라 도심의 다양한 정보를 얻을 수 있는 잠재적 가치가 매우 큰 자료이다. 그러나 이러한 고해상도 영상자료는 매우 높은 공간해상력으로 인해 같은 용도의 객체 혹은 같은 객체(예, 건물)라 할지라도 다양한 분광 특성 및 형태로 표현된다. 그러므로 이러한 고해상도영상을 이용하여 효과적으로 주제도를 생성하기 위해서는 현재까지 영상분류 분야에서 주로 활용되고 있는 화소(pixel)단위 기반의 분석방법으로는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 방법으로 활발한 연구가 진행되고 있는 세그멘트(segment) 혹은 객체(object) 기반 분류기법을 고해상도 영상 및 라이다 자료에 적용하여 도심지역의 건물들을 추출해 보았으며, 그 활용 가능성에 대하여 판단해 보았다. 이러한 세그멘트 기법은 분류하고자 하는 객체들을 하나의 동일한 특성을 가지는 집단으로 모으는 방법을 말하는데, 이를 위해 본 연구에서는 multi-resolution image segmentation기법을 제공해주는 eCognition이라는 소프트웨어를 이용하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.10
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• pp.641-653
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• 2023

As climate change and urbanization are causing unprecedented natural disasters in urban areas, it is crucial to have urban flood predictions with high fidelity and accuracy. However, conventional physically- and deep learning-based urban flood modeling methods have limitations that require a lot of computer resources or data for high-resolution flooding analysis. In this study, we propose and implement a method for improving the spatial resolution of urban flood analysis using a deep learning based super-resolution technique. The proposed approach converts low-resolution flood maps by physically based modeling into the high-resolution using a super-resolution deep learning model trained by high-resolution modeling data. When applied to two cases of retrospective flood analysis at part of City of Portland, Oregon, U.S., the results of the 4-m resolution physical simulation were successfully converted into 1-m resolution flood maps through super-resolution. High structural similarity between the super-solution image and the high-resolution original was found. The results show promising image quality loss within an acceptable limit of 22.80 dB (PSNR) and 0.73 (SSIM). The proposed super-resolution method can provide efficient model training with a limited number of flood scenarios, significantly reducing data acquisition efforts and computational costs.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.32 no.6
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• pp.525-536
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• 2011

In any applications using various types of spatial data, it is very important to account for the scale differences among available data sets and to change the scale to the target one as well. In this paper, we propose to use a geostatistical downscaling approach based on vaiorgram deconvloution and block simulation to generate fine-scale categorical thematic maps from coarse-scale fraction data. First, an iterative variogram deconvolution method is applied to estimate a point-support variogram model from a block-support variogram model. Then, both a direct sequential simulation based on area-to-point kriging and the estimated point-support variogram are applied to produce alternative fine-scale fraction realizations. Finally, a maximum a posteriori decision rule is applied to generate the fine-scale categorical thematic maps. These analytical steps are illustrated through a case study of land-cover mapping only using the block fraction data of thematic classes without point data. Alternative fine-scale fraction maps by the downscaling method presented in this study reproduce the coarse-scale block fraction values. The final fine-scale land-cover realizations can reflect overall spatial patterns of the reference land-cover map, thus providing reasonable inputs for the impact assessment in change of support problems.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.3
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• pp.301-310
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• 2003

In this paper, we design and Implement the supervised classification systems for high resolution satellite images. The systems support various interfaces and statistical data of training samples so that we can select the m()st effective training data. In addition, the efficient extension of new classification algorithms and satellite image formats are applied easily through the modularized systems. The classifiers are considered the characteristics of spectral bands from the selected training data. They provide various supervised classification algorithms which include Parallelepiped, Minimum distance, Mahalanobis distance, Maximum likelihood and Fuzzy theory. We used IKONOS images for the input and verified the systems for the classification of high resolution satellite images.

• Current Industrial and Technological Trends in Aerospace
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• v.5 no.2
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• pp.51-57
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• 2007

상용 위성탑재카메라를 이용한 지표면의 고해상도 영상획득은 1990년대부터 세계 각국에서 많은 노력과 투자를 하고 있다. 미국은 이미 해상도 1m급의 IKONOS, Orbview 및 Quickbird 등을 운용하고 있으며 최근에는 해상도 0.5m급 이하의 위성탑재 카메라를 개발하고 있는 것으로 알려졌다. 러시아, 프랑스, 이스라엘, 일본 등도 1m급 탑재카메라를 개발 중이거나 운용중이며 우리나라도 다목적 실용위성 시리즈의 탑재카메라 개발을 통해 고해상도 위성 카메라를 운용 및 개발 중이다. 이러한 개발동향에 따라 고해상도 위성카메라의 광학부품과 구조부품에 대한 기술적 연구와 개발에도 많은 노력이 이루어지고 있는데, 국내에서도 향후 계속되는 국가의 위성탑재카메라 개발계획에 따라 요구되는 핵심 광구조 부품 개발을 위해 대구경 광학 부품이나 구조물에 대해서 단계적인 국내개발을 시작하고 있다. 우선적으로 한국항공우주연구원과 한국표준과학연구원은 연구원간 협력프로그램으로 대구경 우주급 반사경조립체에 대한 국내개발을 진행하고 있으며 우주환경에서의 광학시험에 필요한 관련 시설을 구축하고 있으므로 국내의 위성관련 광구조부품 개발 기술도 획기적으로 향상될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.282-282
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• 2023

도시침수와 도시열섬 등 도시화 및 기후변화로 인한 물 및 환경문제에 대비하기 위해서는 고해상도 물순환 및 열순환 해석 기술이 필수적이다. 도심지의 고밀도 건축물 및 식생 등 다양한 토지피복의 조합은 물/열 순환에 직접적인 영향을 미치는 요인이며, 물리과정에 대한 이해를 높이기 위해서는 고해상도 모의 및 관측이 필요하다. WRF-Hydro는 침투 및 증발산, 열 순환, 지표와 하천 및 저수지 추적 등 여러 물/열 순환 요소 해석 모듈을 연동할 수 있는 공간분포형 수문 해석 시스템이다. 본 연구에서는 WRF-Hydro를 기반으로 낙동강 지류인 금호강 유역에 대한 고해상도 물순환 및 열순환 모형을 구축하여, 토양수분, 하천 유량, 지표온도, 증발산 등 수문 요소 해석 결과를 분석한다. WRF-Hydro 모형의 입력자료 구축 시 고해상도 토지피복 및 토양도를 적용하고, 기상자료에는 국내 지상관측자료와 국외 재분석자료를 비교, 분석하여 자료의 신뢰성을 분석한다. 또한, ECOSTRESS 등 고해상도 원격탐사자료로부터의 열, 증발산 관련 추정 자료를 모의 결과와 비교하여, 열순환 해석의 불확실성을 평가한다. 물순환과 열순환의 해석의 신뢰도를 동시에 향상하기 위한 분포형 모형의 구축 및 매개변수 보정 방안에 대해 토의한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.188-188
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• 2022

기후변화로 인해 전 세계적으로 홍수로 인한 피해 발생 빈도와 규모가 증가하고 있다. 인구 및 사회기반시설이 밀집되어 있는 도시에서 침수가 발생할 경우 피해 규모가 막대하여 사전에 침수를 예측하고 원인을 분석하여 예방하려는 노력이 중요하다. 본 연구에서는 고해상도 물리 기반 도시 침수 모형인 H12 모형을 이용하여 과거 침수 사상을 재현하고 발생 원인을 분석하였다. 대전광역시 서구 A 아파트 인근의 도시 유역에서는 2020년 7월 30일 새벽 발생한 집중호우로 차량 78대와 아파트 2개 동이 침수되고, 사망 1명, 이재민 56명의 피해가 발생한 바 있다. 고해상도 도시침수 모의를 통해 재해 발생 원인을 분석한 결과, 좁고 긴 유역의 형상과 유역 하류에 위치한 침수 발생 지역의 낮은 지형이 복합적으로 작용하고, 폭우로 인해 상류로부터 급속히 발생한 유출이 배수가 취약한 하류 저지대에 저류되며 발생한 내수침수 재해로 분석되었다. 또한, 침수 재해 발생 이후 설치된 침수방어벽의 홍수 방어 효과를 고해상도 모의를 통해 분석하였다. 침수방어벽 지점에 고해상도 지표면 입력자료를 수정하여 모의한 결과, 침수방어벽 설치 후 침수 지역 수심이 낮아진 것을 확인하여 침수 저감 효과를 평가하였다. 본 연구에서는 초고해상도 물리기반 모형을 이용하여 정량적으로 침수 원인 분석이 가능함을 확인하였으며, 추후 침수지역의 배수구용량 산정 등 침수 대안 수립에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.16-17
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• 2008

최근 3차원 도시 모델의 활용이 증가하고 있다. 본 논문에서는 단일 고해상도 위성영상으로부터 3차원 도시 모델을 생성하는 연구를 수행하였다. 3차원 도심 모델은 크게 인공지물 정보와 지형정보가 필요하다. 본 연구에서 인공지물 정보는 단일 고해상도 위성영상으로부터 건물의 그림자를 이용한 방법으로 추출하였으며, 지형정보는 기존에 구축된 수치지도로부터 수치표고자료를 생성하여 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.289-294
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• 2004

본 연구의 목적은 고해상도 위성 영상을 이용하여 식생도 제작 기법을 연구하는 것이며, 식생도에는 활엽수, 혼효림, 침엽수의 군집 경계를 표현하고자 하였다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 활용하여 객체지향분류 기법을 적용하였다. 객체지향 분류기법은 크게 세그멘테이션의 과정과 세그멘트를 분류하는 과정으로 나눌 수 있다. 세그멘테이션 과정을 통해서 식생군집의 경계를 추출하고, 영상을 이용하여 상록침엽수를 분류하여 식생조사시 침엽수군락의 위치를 파악함으로써 조사의 효율성을 증대하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.145-150
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• 2003

고해상도 위성영상을 이용한 산림의 분석은 기존의 중ㆍ저해상도 영상의 분석과 다른 접근이 필요하다. 본 연구는 임분 특성을 해석하는데 중요한 판독기준인 texture를 이용하여 영상 안에서 임상, 임목직경급, 수관울폐도 등에 따른 Texture 정보를 비교 분석하고자 한다. 울산 일부 산림지역을 대상으로 3개의 가시광선 밴드와 1개의 근적외선 밴드의 1m IKONOS 영상을 이용하여 Texture 정보를 추출하는데 일반적으로 사용되는 통계적인 방법 중에 하나인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence matrix)을 통해 Texture 분석을 하였다. 또한 1996년도에 제작된 4차 임상도를 통해 추출된 산림 특성별 Texture 정보를 비교 검토하여 고해상도 위성영상을 활용하여 산림 특성을 해석하는데 최적의 Texture 정보를 제시하고자 하였다. 고해상도 영상에서 나타나는 임분의 특성별 질감정보는 임상, 직경, 임목밀도에 따라 다양하게 나타났다.