본 논문에서는 우리별 3호에 탑재된 지구관측 센서인 MEIS (Multi-spectral Earth Imaging System) 영상의 복사학적 보정 알고리즘에 대해서 기술한다. MEIS 영상은 다른 관측위성 카메라 영상과 마찬가지로 여러 가지 복사학적 오차를 포함하고 있다. 이러한 오차 중 영상의 질적 측면에 가장 큰 영향을 주는 두가지 원인을 소개하고 이 오차의 보정 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 우리별 3호 영상의 전처리 소프트웨어에 구현되어 여러 영상에 적용하여 검증하였고, 사용자에게는 이러한 복사학적 보정 알고리즘을 통해 보정된 영상이 제공될 예정이다.
최근 들어 기후변화로 인해 물과 에너지 순환에 관한 정확한 이해가 요구되고 있다. 현재 미기상학적 플럭스 타워 네트워크는 수문학적, 생태학적 분석에 있어서 주춧돌역할을 하고 있다. 하지만 플럭스 타워의 에디공분산 방법을 활용한 잠열 플럭스 측정은 여러 가정사항에 따른 시스템적 오류를 내포하고 있고 이에 따라 과소평가된 잠열 플럭스 원시자료의 보정이 필요하다. 몇몇의 보정방법 중 보엔비를 활용한 방법이 가장 유용한 방법 중 하나로서 여기에는 플럭스타워에서 측정한 순 복사에너지 및 기타 플럭스(현열, 지열) 등이 요구되며 이러한 자료에 대한 정확한 측정 및 검증이 필요하다. 본 연구에서는 설마천, 청미천 유역의 플럭스타워에서 측정된 순 복사에너지를 검증하기 위해 두 가지 형태의 이론적으로 계산된 순 복사에너지와의 비교검증을 실시하였다-(1) FAO 56 기반의 일평균 순 복사에너지 (2) Bastiaansen (1995)가 제안한 순간 순 복사에너지. 본 연구의 결과는 플럭스타워에서 측정된 순 복사에너지는 이론적으로 계산된 순 복사에너지와 상당히 비슷한 경향성을 보인다는 것을 제시했다. 또한, 측정된 순 복사에너지를 이용하여 관측된 잠열플럭스를 보엔비 보정방법에 적용시킨 결과 에너지수지에 더욱 부합하는 것을 알 수 있었다.
SAR 영상은 기상이나 일조량에 관계없이 자료를 취득할 수 있으므로 종래의 전자광학적 감지기가 갖는 제약을 극복할 수 있다. 또한, SAR 영상으로 취득할 수 있는 정보는 종래의 광학적 감지기에 의한 것과는 다른 형태이므로 영상에 의한 정보취득의 범위를 확대시킬 수 있다. 그러나, SAR 영상에는 레이다의 특성과 대상물의 기하학적 특성에 따라 다양한 왜곡이 포함되므로, SAR 영상으로부터 정보를 취득하는 데 있어서 소요 정확도가 확보되기 위해서는 SAR 자료에 포함되어 있는 왜곡을 보정하여야 한다. 본 연구에서는 SAR 영상 취득시 대상물과 안테나의 기하학적 구성에 따른 반사파의 변화를 모형화하여 SAR 영상을 모의제작하고, 이를 이용해 대상물의 경사에 따른 밝기값의 왜곡을 실제 영상에서 제거하므로서 SAR 영상의 기하학적 복사 왜곡을 보정하고자 하였다. 그 결과, SAR 영상으로부터 대상물의 반사특성에 따른 정상적 정보를 취득함에 있어서 기하학적 복사왜곡에 의한 영향을 최소화하여 지형공간정보 관련 분야에서 SAR 영상을 원활히 활용할 수 있도록 기여하고자 하였다.
본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 Multiple 연산을 적용한 후, 명암 대비가 강조된 영상에서 수직 방향의 명암도가 200 이상인 픽셀들에 대해 퍼지 기법에 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 피부층과 외복사근 사이에 존재하는 피하지방을 추출하기 위해 Thick-Search 방법을 적용하여 피부층과 외복사근을 추출한 후, 피부층과 외복사근의 사이에 Up-Down Search 방법을 적용하여 피하지방층을 추출한다. 피하지방층이 추출된 영상에서 근막의 형태학적 정보를 이용하여 근막을 추출한다. 추출된 근막 사이에 대해 Up-Down Search 방법을 적용하여 근육의 후보 영역을 추출한 후, 근육의 형태학적 정보를 이용하여 최종적인 근육 층을 추출한다. 추출된 근육의 경계선을 Monotone Cubic Hermite 보간법을 이용하여 근육의 경계선을 보정한 후, 최소자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 복부 초음파 영상에 적용하여 근막 및 근육 영역을 추출한 결과, 기존의 근육 추출 방법보다 정확하게 추출되었고, 근육의 두께 측정 결과도 전문의가 육안으로 측정한 결과와 근사한 것을 확인할 수 있었다.
기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.
본 연구에서는 초분광영상의 국내 연안 활용 범위 확대 및 정확성 향상을 위해, 국외 연안지역에 대한 항공기 및 위성 탑재 초분광영상의 다양한 처리 기법을 소개한다. 육상과 달리, 가시광선 영역에서 미세한 반사율을 보이는 해양의 경우 보다 정밀한 대기보정이 요구된다. 이와 함께, 태양-해수면-센서의 기하학적 특징으로 나타나는 태양광 정반사(sun-glint)와 같은 이상 현상을 제거하기 위한 다양한 기법도 개발되어 왔다. 대기 및 정반사 보정된 초분광영상은 연안지역의 수심추정과 산호와 같은 저서 생물 및 해저면 종류 분류, 저서 생물 상태 모니터링에 활용되는데, 주로 복사전달모델과 분광라이브러리에 기반을 둔 반분석적 기법을 사용한다. 이는 초분광영상의 많은 분광 정보를 활용하는 방법으로, 실험적 모델을 적용하는 다중분광자료에 비해 상대적으로 정확도가 높다. 광학영상의 해양활용에서 있어 수심 및 수질은 매우 중요한 제약점으로, 특히 복사전달모델에 기반을 둔 분석에 따르면 초분광영상은 최대 25m까지 수심측정이나 해저면 분류가 가능하다고 하나, 실제 많은 연구에서 항공기 및 위성 탑재 초분광영상은 수심 10m 이내의 연안지역에서 활용되고 있다. 이와 같은 연구결과를 바탕으로 국내 연안지역의 초분광영상자료의 정확하고 정량적인 연안 활용을 위해서는 최대 탐지 가능한 수심 및 수질조건 등에 대한 분석이 필요하다는 것을 확인하였다. 또한 국내 연안지역에 대해 분류 가능한 저서 생물과 해저면의 분류 및 분광라이브러리 구축의 필요성을 제시하였다.
본 연구에서는 전라북도 김제시 부량면 신용리의 벼단작지 및 벼-보리 이모작의 논 생태계에 설치된 플럭스 관측시스템으로부터 1년간 연속적으로 관측된 $CO_2$ 플럭스 자료 및 $CH_4$ 배출량 자료를 활용하여, 논 생태계의 탄소수지를 평가하고자 하였다. 벼 단작지 및 벼-보리 이모작 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스는 대표적인 미기상학적 방식인 에디공분산 방법을 이용하였고, $CH_4$ 발생량은 개폐형 챔버방식의 자동화 시스템을 이용하여 측정하였다. 또한, 여러 가지 기상인자(복사, 기온 및 지온 등)도 함께 조사하였다. 관측된 $CO_2$ 플럭스자료는 보정과 결측보충의 과정을 거친 후 탄소수지 분석에 활용되었다. 2014년도의 벼 단작 및 벼-보리 이모작 논 생태계의 $CO_2$의 순생태 교환량은 각각 단위면적($m^2$)당 -436.8, -587.5g C로 분석되었고, $CH_4$ 발생량은 각각 +16.04, $+18.61g\;C\;m^{-2}$로 분석되었다. 벼 재배 기간 동안 $CH_4$ 발생량은 물 관리에 따라 큰 영향을 받는 것으로 나타났는데, 담수상태에서 $CH_4$ 발생량이 배수상태보다 더 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내에서 벼 단작과 벼-보리 이모작의 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스와 $CH_4$ 배출량을 기반으로 탄소수지를 정량화한 1차적인 연구결과로서, 벼-보리 이모작의 논 생태계가 벼 단작의 논 생태계보다 1년에 약 $128.9g\;C\;m^{-2}$를 더 흡수하는 것으로 평가되었다.
농업관측에서의 다중분광 드론은 식생구분 및 식생활력도 분석에 있어 복사량이나 반사도와 같은 물리량을 기반으로 한 정량적이고 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 작황분석 모니터링을 위한 원격탐사 자료의 경우 동일지역에 대해 여러 시기에 걸쳐 촬영된 영상이 요구되며, 특히 엽면적 지수 또는 엽록소와 같은 생물리자료의 경우 동일한 기준에서의 시계열 자료를 통해 분석되므로 직접적으로 비교 가능한 반사도 자료가 필요하다. 드론영상을 기반 정사영상(정합영상)은 전체 영상 화소값이 왜곡되거나 접합 경계면 화소값의 차이가 발생하여 정확한 물리량 산출에 한계를 가진다. 본 연구는 시계열 작황 모니터링을 위한 드론영상의 보정방법에 따른 지상 반사도와 드론영상 기반 식생지수를 산정하고 그 결과를 지상관측자료와 비교하여 전처리 방법에 따른 드론영상의 분광학적 특성을 구명하고자 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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