• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.160-160
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• 2020

조류는 계절별 기상 및 수질 조건에 따라 규조, 녹조, 남조의 발생 및 천이가 이루어지는데 최근 기후 변화로 인해 출연종 별 발생 및 천이의 시기 또한 빨라지고 있다. 이 중 남조류의 경우 초여름에 발생하여 급격한 증식으로 대발생되어 녹조현상을 야기하고 이는 해당 수역의 생태계 파괴, 그 이외에도 사회적, 경제적, 환경적인 측면에서 많은 문제를 유발한다. 하천·호소의 조류의 발생과 거동에 대한 이해와 효과적인 대응책 마련을 위하여 현상에 대한 모니터링이 선행되어야 하지만 기존 조사방식은 점, 선 단위의 간헐적 측정을 통해 진행되고 있어 많은 인력과 시간이 필요로 하고 있는 실태이다. 현재 이에 따른 문제 해결을 위한 하천·호소의 원격탐사 기법을 이용한 조류의 발생 및 거동에 대한 모니터링 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 초분광 영상을 이용한 원격 탐사 모니터링을 위한 선행연구를 위해 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있는 초분광 카메라 CORNING사의 micro HSITM 410 shark와 영상 흔들림 보정을 위한 DJI사의 로닌-MX를, 이용하여 현재 녹조류, 남조류 5종의 배양액과 방사보정을 위해 99% 반사율의 반사판과 함께 촬영하여 영상을 수집하였다. 수집된 영상을 통하여 방사보정 및 해당 Base 제거를 통한 조류의 분광 정보 추출 과정을 통해 조류별 분광 정보를 추출, 분석하여 해당 조류의 분광특성을 파악하고 기초 라이브러리를 구축하여 제시함으로 추후 하천·호소에서의 초분광 영상 기반 원격탐사 모니터링에 적용하고자 한다.

• Spatial Information Research
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• v.18 no.5
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• pp.55-61
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• 2010

This study was started for providing the application method of hyperspectral im age over extreme cold area as the Antarctic. Study area was Terra Nova Bay area which was decided as the candidate of 2nd Antarctic base station. For deciding last location of base station, many researchers tried to analyze the suitability of this study area. Among many suitability indicators, the location and stability of extracted bed rock area were very important. Using many spectral information of hyperspectral data, we tried detecting of bed rock and classifying four rock types. As additionally data, international spectral library of rock were used in this study. At the results, short-infrared wavelength bands were useful in the detection and classification of bed rock.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.10
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• pp.845-859
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• 2020

Climate change and recent heat waves have drawn public attention toward other environmental issues, such as water pollution in the form of algal blooms, chemical leaks, and oil spills. Water pollution by the leakage of chemicals may severely affect human health as well as contaminate the air, water, and soil and cause discoloration or death of crops that come in contact with these chemicals. Chemicals that may spill into water streams are often colorless and water-soluble, which makes it difficult to determine whether the water is polluted using the naked eye. When a chemical spill occurs, it is usually detected through a simple contact detection device by installing sensors at locations where leakage is likely to occur. The drawback with the approach using contact detection sensors is that it relies heavily on the skill of field workers. Moreover, these sensors are installed at a limited number of locations, so spill detection is not possible in areas where they are not installed. Recently hyperspectral images have been used to identify land cover and vegetation and to determine water quality by analyzing the inherent spectral characteristics of these materials. While hyperspectral sensors can potentially be used to detect chemical substances, there is currently a lack of research on the detection of chemicals in water streams using hyperspectral sensors. Therefore, this study utilized remote sensing techniques and the latest sensor technology to overcome the limitations of contact detection technology in detecting the leakage of hazardous chemical into aquatic systems. In this study, we aimed to determine whether 18 types of hazardous chemicals could be individually classified using hyperspectral image. To this end, we obtained hyperspectral images of each chemical to establish a spectral library. We expect that future studies will expand the spectral library database for hazardous chemicals and that verification of its application in water streams will be conducted so that it can be applied to real-time monitoring to facilitate rapid detection and response when a chemical spill has occurred.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.69-73
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• 2008

초분광영상을 이용한 정량적인 분석이나 분광라이브러리를 이용한 목표물의 탐지를 위해서는 복사보정이 필수적이지만 사전 검보정 자료가 없는 센서의 경우 절대 복사 보정을 실시할 수 없다. 본 연구의 목표는 사전 검보정 자료가 없는 지상 초분광 카메라 (SOC700) 영상의 화소값을 spectroradiometer의 radiance로 변환하기 위한 상대 변환계수(gain, offset coefficient)를 산출하고 그 적합성을 판단하는 것이다. 초분광영상의 DN과 동시에 측정된 radiance의 밴드별 선형 회귀분석을 통하여 상대 radiance 변환계수를 산출하였다. 산출된 선형 회귀식의 적합도($R^2$)는 대부분이 0.9 이상으로 매우 양호하였으며 상대 radiance를 이용할 경우 상대 분광반사율 획득이 가능하며 이를 통해 보다 초분광영상에 적합한 정량적인 분석을 할 수 있다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.18 no.1
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• pp.48-63
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• 2015

In this study, we introduce various hyperspectral data processing techniques for the monitoring of shallow and coastal waters to enlarge the application range and to improve the accuracy of the end results in Korea. Unlike land, more accurate atmospheric correction is needed in coastal region showing relatively low reflectance in visible wavelengths. Sun-glint which occurs due to a geometry of sun-sea surface-sensor is another issue for the data processing in the ocean application of hyperspectal imagery. After the preprocessing of the hyperspectral data, a semi-analytical algorithm based on a radiative transfer model and a spectral library can be used for bathymetry mapping in coastal area, type classification and status monitoring of benthos or substrate classification. In general, semi-analytical algorithms using spectral information obtained from hyperspectral imagey shows higher accuracy than an empirical method using multispectral data. The water depth and quality are constraint factors in the ocean application of optical data. Although a radiative transfer model suggests the theoretical limit of about 25m in depth for bathymetry and bottom classification, hyperspectral data have been used practically at depths of up to 10 m in shallow and coastal waters. It means we have to focus on the maximum depth of water and water quality conditions that affect the coastal applicability of hyperspectral data, and to define the spectral library of coastal waters to classify the types of benthos and substrates.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.83-84
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• 2011

초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 밴드를 통해 넓은 범위의 파장 영역에 대한 반사율을 담고 있는 고차원 데이터이다. 이와 같은 고차원 데이터를 기존의 R-Tree, X-Tree와 같은 다차원 색인 방법을 사용하게 되면 차원의 저주(Course of Dimensionality)라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 차원의 저주 문제를 해결하기 위해 피라미드 기법을 사용하여 초분광 영상 라이브러리의 색인을 구축하였다. 파라미드 기법은 D차원의 데이터를 2D차원의 피라미드에 사상하고, B+-트리를 이용하여 1차원적으로 색인하는 방법이다. 실험 결과 스펙트럼 매칭을 위한 영역질의 방법이 후보자 추출 시간, 데이터 접근 빈도 측면에서 순차적 접근 방법보다 좋은 성능을 나타냈다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.27 no.5
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• pp.565-572
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• 2011

A modified iterative N-FINDR algorithm is developed for fully automatic extraction of endmembers from hyperspectral image data. This algorithm exploits the advantages of iterative NFINDR technique and Iterative Error analysis technique. The experiments using a simulated hyperspectral image data shows that the optimum number of endmembers can be automatically decided. The extracted endmembers and finally generated abundance fraction maps show the potentialities of the proposed algorithm. More studies are needed for verification of the applicability of the algorithm to the real hyperspectral image data where the absence of pure pixels is common.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.5_1
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• pp.599-605
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• 2017

Accurate cloud discrimination in satellite images strongly affects accuracy of remotely sensed parameter produced using it. Especially, cloud contaminated pixel over ocean is one of the major error factors such as Sea Surface Temperature (SST), ocean color, and chlorophyll-a retrievals,so accurate cloud detection is essential process and it can lead to understand ocean circulation. However, static threshold method using real-time algorithm such as Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Himawari Imager (AHI) can't fully explained reflectance variability over ocean as a function of relative positions between the sun - sea surface - satellite. In this paper, we assembled a reflectance spectral library as a function of Solar Zenith Angle (SZA) and Viewing Zenith Angle (VZA) from ocean surface reflectance with clear sky condition of Advanced Himawari Imager (AHI) identified by NOAA's cloud products and spectral library is used for applying the Dynamic Time Warping (DTW) to detect cloud pixels. We compared qualitatively between AHI cloud property and our results and it showed that AHI cloud property had general tendency toward overestimation and wrongly detected clear as unknown at high SZA. We validated by visual inspection with coincident imagery and it is generally appropriate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.116-116
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• 2021

자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.4
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• pp.301-308
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• 2022

Algae is an indispensable primary producer in the ecosystem by supplying energy to consumers in the aquatic ecosystem, and is largely divided into green algae, blue-green algae, and diatoms. In the case of blue-green algae, the water temperature rises, which occurs in the summer and overgrows, which is the main cause of the algae bloom. Recently, the change in the occurrence time and frequency of the algae bloom is increasing due to climate change. Existing algae survey methods are performed by collecting water and measuring through sensors, and time, cost and manpower are limited. In order to overcome the limitations of these existing monitoring methods, research has been conducted to perform remote monitoring using spectroscopic devices such as multispectral and hyperspectral using satellite image, UAV, etc. In this study, we tried to confirm the possibility of species classification of remote monitoring through laboratory-scale experiments through algal culture and river water collection. In order to acquire hyperspectral images, a hyperspectral sensor capable of analyzing at 400-1000 nm was used. In order to extract the spectral characteristics of the collected river water for classification of algae species, filtration was performed using a GF/C filter to prepare a sample and images were collected. Radiation correction and base removal of the collected images were performed, and spectral information for each sample was extracted and analyzed through the process of extracting spectral information of algae to identify and compare and analyze the spectral characteristics of algae, and remote sensing based on hyperspectral images in rivers and lakes. We tried to review the applicability of monitoring.