다중 플랫폼/센서를 활용한 연안 모니터링은 연안 해양환경 변화와 다양한 재해/재난을 높은 시공간 해상도로 정확하게 이해하기 위한 매우 중요한 수단이다. 하지만 다중 플랫폼과 센서를 복합적으로 이용한 통합 관측 연구는 미비한 실정이고, 통합 관측을 통한 효율성, 융합 한계성 등에 대해 평가된 바 없다. 본 연구에서는 다중 원격탐사 플랫폼/센서를 이용한 모의실험을 통해 통합 관측 방법을 제시하고, 그 효용성과 한계점을 진단하였다. 다양한 해양 재해, 재난을 모사하기 위하여 Rhodamine WT (RWT) 형광염료를 이용하여 통합 현장조사를 수행하였다. 2019년 9월 남해-여수 해역에 형광염료를 주입 후 위성(Kompsat-2/3/3A, Landsat-8 Operational Land Imager (OLI), Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI), GOCI), 무인항공기 (Mavic 2 pro, Inspire 2), 유인항공기 플랫폼을 이용하여 염료 패치의 분포와 이동을 탐지하였다. 형광염료 주입 초기 패치 규모는 2,600 ㎡ 이었고, 약 138분 후 62,000 ㎡ 규모까지 확산되었다. RWT 패치는 처음 주입된 지점으로 부터 점차 남서 방향으로 이동하였고, 이는 현장 모의 실험이 진행되는 동안 조위(고조: 7시 7분(286 cm), 저조: 13시 9분(73 cm))가 점차 낮아짐에 따라 조석이 남동 방향으로 흐르는 것과 유사하였다. 무인항공기 영상은 공간해상도와 시간해상도 측면에서 가장 높은 해상력을 보인 반면 탐지 영역이 가장 좁았다. 위성의 경우 탐지 영역은 넓었지만 재방문 주기가 길기 때문에 운용성 측면에서 타 플랫폼과 비교하여 다소 한계가 있었다. 또한 Sentinel-3 OLCI와 GOCI의 경우 분광해상도와 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)가 가장 높았지만 소규모 형광염료 탐지에는 공간해상도 측면에서 제한적이었다. 유인항공기에 탑재된 초다분광 영상의 경우 분광해상도가 가장 높았지만 이 역시 운용성 측면에서 다소 제한적이었다. 다중 플랫폼 통합관측 연구를 통해 시간과 공간뿐만 아니라 분광 해상력 증가 향상을 확인 가능하였다. 향후 이 연구 결과가 연안 수치모델과 연계된다면 오염 물질의 이동확산 예측이 가능할 것으로 생각되고, 수치모델의 입력 및 검증 자료로 활용하여 모델 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
저조도 환경에서 근적외선은 사람 눈에 보이지 않는 추가적인 정보를 제공하여 물체를 보다 분명하게 구별하고 인식하도록 도움을 준다. 컬러 영상과 근적외선 영상을 동시에 획득하기 위해서 다중 분광 필터 배열을 사용하였다. 그러나 렌즈의 굴절률은 빛의 파장 길이에 따라 다르기 때문에 초점면에 상이 다르게 맺히게 된다. 그 결과 색수차 문제가 발생하고 영상은 흐려지게 되며 영상의 해상도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 색수차 문제를 고려한 영상 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. 다중 분광 필터 배열 영상에 컷오프 주파수가 추정된 저주파 통과 필터를 적용하여 기반 영상을 추정하도록 하였다. 이 영상을 이용하여 다중 분광 영상의 색수차 문제가 해결된 영상을 추정하도록 하였다. 영상 획득 과정에서, 색수차 문제와 기반 영상 형성 과정을 모델링하였다. 이러한 모델을 바탕으로, 기반 영상과 다중 분광 영상 간의 고주파 성분 차이에 대한 최소 자승법을 풀어서 다중 분광 영상을 획득하도록 하였다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 색수차 문제가 최소화된 고화질의 다중 분광 영상을 추정한 것을 보여준다.
영상융합은 저해상도 다중분광영상과 고해상도 전정영상을 통합시키는 기법으로서 현재 까지 널리 사용되고 있다 하지만, 기존의 사용되어온 방법은 융합과정시 적지않은 분광정보의 왜곡을 불러일으키거나 웨이블렛 기법과 같은 경우 주파수 분해 및 복원 과정이 필요하므로 처리시간이 길어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간단한 분광정보 보존 기법: 평활화 필터 기반 대체기법을 제안하였다. 이 기법은 단순화 시킨 태양 방사 및 지표면 반사 모델에 기반을 두고 있으며 저주파수 영역 필터링 영상과 전정영상의 해상도 비율을 이용하여 분광학적 특성의 왜곡을 최소화시키며 전정영상의 상세한 지형묘사를 그대로 유지 시킨다. 또한 이 방법은 RGB 의 컬러 합성 뿐만 아니라 단일밴드의 융합에도 적용 시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 IKONOS 전정영상과 다중분광영상을 이용하여 분광정보의 왜곡정도와 공간정보의 상세함에 대한 분석을 하였다. 시각적 검토 및 통계적 방법을 통해 기존의 융합기법과 비교한 결과 분광정보 보전의 측면에서 제안된 SFR 기반 융합기법이 더 나은 결과를 보여주었다.
해양관측위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)는 2017년에 미션이 종료되는 천리안 해양관측위성(GOCI)의 후속 위성으로, 2018년 발사 예정이다. 해양관측위성 2호는 천리안 해양관측위성과 동일한 정지궤도위성으로 동경 128.2도 적도상공에 위치하여 임무를 수행하게 된다. 총 13개의 분광밴드로 관측이 이루어지며, 370 nm ~ 900 nm(VIS/NIR) 11개, $0.9{\mu}m{\sim}1.3{\mu}m$ (SWIR) 2개의 분광밴드로 구성될 예정이다. 관측모드는 지역 관측(LA, Local Area)과 전구관측(Full Disk)으로 구성되며, 지역관측은 천리안 해양관측위성과 동일한 한반도 중심 $2,500km{\times}2,500km$ 영역에 대하여 천리안 대비 2배 향상된 공간해상도 250m로 관측할 예정이다. 관측 횟수는 기본적으로 기존 천리안 해양관측위성과 동일하게 낮시간 기준 1일 8회 관측이 이뤄지지만, 태양고도가 높은 하절기에는 1일 10회 관측이 수행된다. 전구관측은 $12,800km{\times}12,800km$ 이상의 영역을 관측하며 전지구적 관점의 해양 기후변화 관측 임무를 수행하며, 1일 1회 준실시간 형태로 관측이 진행된다. 본 연구에서는 정지궤도에서의 관측으로 인한 지역관측 영역 내에서 위치별 공간해상도의 차이, 탑재 예정 광검출기의 각 후보별 촬영 슬롯 개수의 변화와 지역관측 영역에서 계절에 따른 태양고도 변화 분석을 통한 1일 관측 횟수에 대해 논하고자 한다.
요즘 측량분야에서 Geomatics 또는 Geoinformatics라는 새로운 용어가 대두되고 있다. 해외의 유수 기관 및 대학교에서도 측량이라는 학과명 또는 기관명을 Geomatics라는 용어로 교체하고 있으며, 이는 측량분야의 다양화와 학제간 연구수행의 필요성을 반영하는 것이다. 최근 45로 일컬어지는 GPS, 원격탐사(RS), GIS, ITS의 경우 각기 독자적인 영역을 구축하기보다는 상호 보완적인 역할을 하며 통합되어 가는 추세이다. 1950년대에 기본적인 위성관측기술 및 계산 기술의 개발을 시작으로 1980년대에 이르러서는 위성 기술은 측지학 및 측량 분야에 적용되기 시작했다. 그 대표적인 것이 GPS(Global Positioning System)로 기존의 천체측정학 방식을 대체하는 유용한 위치결정 수단으로 사용되기 시작했다. DNSS로부터 시작된 GPS는 측지 측량분야, 지구물리학분야, 항법 및 교통, GIS Mapping, 기상 및 해양, 재난 및 레저, 인공위성 궤도결정 등 다양한 분야에 적용되었으며, 특히 2000년 5월 1일 SA가 해제되면서 그 활용도는 더욱 증가하고 있다. 위성원격탐사의 경우 초창기에 중ㆍ저해상도의 다중분광영상에서 시작하여 그 해상도가 꾸준히 향상되어 오늘날 0.61 미터급 고해상도 위성인 QuickBird 위성이 발사되어 운용 중에 있다. 위성영상의 공간해상도, 분광해상도, 방사해상도는 향후 계속 향상될 것이며 이에 따른 방대한 데이터의 처리 문제 및 하드웨어/소프트웨어 지원에 대한 연구가 수반되어야 할 것이다. GPS 및 원격탐사(RS)는 더 이상 독자적인 영역으로서가 아니라 Geomatics를 이루는 중요한 분야로서 타 시스템과의 보완적인 관계로서 통합되어 나갈 것이다. 이를 위해서는 공간정보에 대한 표준화 및 데이터 처리, 통합, 시스템 구축을 위한 기술적 연구가 계속 진행되어야 할 것이다.분 공부상면적보다 늘어났다. 2. 좌표의 이동량이 일률적이지 못하므로 기초점에 대한 문제라고 생각되며, 따라서 도해지적을 수치지적으로 전환함에 있어서 가장 우선되어야 할 사항이 기초점 정비라 하겠다.승이 뚜렷하였다. 따라서 비파 착즙액 첨가 기능성 yoghurt 제조시 비파 착즙액을 10% 첨가하여 혼합 starter로 Str. thermophilus와 Lac. acidophilus 혼합균주를 사용하는 것이 이들 유산균의 증식에 가장 적합한 것으로 나타났다.타났다..297, 0.293, 0.205에서 50일 경과 후 0.612, 0.472, 0.898로 비살균에서 높은 값을 보였다. 따라서 비살균의 경우 저장말기에 TBA값이 높아지는 경향을 보였다. 5. L값은 살균처리의 경우 저장 30일 이후 약간 어두워지는 경향을 보였고, 121$^{\circ}C$ 살균처리에서 높은 값을 보였다. 대체로 저장온도가 높고 저장기간이 길어질수록 약간 밝아지는 경향을 보였다. 적색도는 인삼 첨가구의 경우 상온 및 냉장저장에서 10$0^{\circ}C$ 살균이 121$^{\circ}C$ 처리구 보다 약간 높은 값을 보였다. 저장기간에 따른 적색도의 변화는 인삼과 송이 첨가구에서 비교적 안정적이었다. 황색도는 상온 및 냉장저장에서 저장기간에 따라 약간 감소하는 경향을 보인 후 상온저장 50일 째, 냉장 60일 째 가장 높게 나타났다. 121$^{\circ}C$ 살균처리구가 10$0^{\circ}C$ 처리구보다 약간 높은 경향을 보였다.^{\circ}C$$,에서는 20시간 가열시 0.706$\mu\textrm{g}$/kg으로 가장 높게 생성된 후 서서히 감소하였다. 그러나 산값과 공액이중산값은 계속 증가하는 양상을 나타냈다. 즉 B(a)
산불 피해는 복구, 보상 및 2차 피해 예방을 위해 빠르고 정확히 조사되어야 한다. 원격탐사 기반의 산불 피해강도 조사 방법으로 주로 산불 전과 후의 반사율 및 분광지수의 차이를 비교하고 있다. 최근 고해상도 위성영상 및 무인기 영상의 활용이 증가하고 있으나, 언제 어디에서 발생할지 예측할 수 없는 산불에 대한 발생 전 영상을 획득하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 산불 피해강도 분류에 있어 고해상도 영상과 감독분류 기법의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 산불 후에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 무인기 다중분광영상에 반사율의 절대값을 이용하는 최대우도법과 반사율의 패턴을 이용하는 분광각매퍼의 두 가지 감독분류 기법을 적용하였다. 그 결과 분류 기법 측면에서 최대우도법이 분광각매퍼에 비해 높은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 피해강도 등급 간에 분광반사율의 절대값은 다르지만 패턴이 유사한 등급들이 존재하기 때문인 것으로 판단된다. 공간해상도 측면에서 상대적으로 해상도가 높은 무인기 영상의 분류정확도가 위성영상보다 높게 나타났다. 그러나 무인기와 위성 영상 모두 분류정확도가 매우 높게 나타나고 있어 피해강도 분류에 활용 가능성이 높다고 할 수 있다. 따라서, 피해강도 분류에 있어 산불 후에 촬영된 고해상도 영상들을 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
GOCI의 임무를 승계한 GOCI-II가 2020년 2월 성공적으로 발사되어 운영 중에 있다. GOCI-II는 향상된 공간해상도 및 분광해상도, 늘어난 관측시간과 전구 관측 모드 추가 등을 통해 연안 해수환경의 미세한 변화를 포함하여 폭 넓은 분야에서 활용성이 클 것으로 기대된다. 본 특별호는 발사 및 자료공개 후 1년이 지난 현재의 GOCI-II 자료 품질을 점검하고, 정확도 향상 및 활용 방안 관련 연구결과를 소개한다. 이를 통해 GOCI-II 자료가 해양은 물론 육상, 기상의 다양한 분야에서 활발히 활용되는 계기가 되기를 기대한다.
다중분광 해상도를 가진 고해상도 위성영상의 이용으로 인해 임상도 제작 부분에 있어 기존 전통적인 방법의 단점을 보완할 수 있어 고해상도 위성영상을 이용함으로써 효과적으로 임상도 수정이 이루어질 것으로 판단된다. 본 연구에서는 1m 공간 해상도와 4밴드의 분광 해상도를 가진 고해상도 인공위성 영상 데이터를 이용하여 기제작된 임상도를 수정하여 그 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구 결과는 첫째, 고해상도 영상의 근적외 밴드를 이용할 경우 침엽수, 활엽수, 미임목지, 경작지 등의 구분이 쉽게 이루어 졌다. 둘째, 기존에 제작된 임상도와 기복 편위가 수정된 정사영상 간에 임상도 경계가 불일치하여 임상도를 수정하는데 다소 어려움이 있다. 셋째, 임상도의 경급, 영급 및 소밀도 구분에는 항공사진에서와 마찬가지로 샘플에 관한 현지 조사와 임상도 제작에 경험이 많은 숙련도가 필요한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 지구자원탐사용 인공위성 화상데이터중에서 공간해상력이 우수한 RS-1C PAN 데이터와 Landsat TM 데이터를 중합(merging)하는데 있어서, 어떤 중합방법이 유효한지를 밝히고자 하였다. 각기 다른 두 화상데이터를 중합하기 위하여 IHS, PCA, HPF, ratio enhanoement 및 LUT방법을 적용하였으며, 이 방법들에 의하여 얻어진 화상들의 평가에 있어서는, 분광반사특성 보존성부분과 공간해상력 부분으로 나누어서 평가하였다. 그 결과 ratio enhancement방법이 분광반사특성의 보존성에 있어서 가장 좋은 결과를 나타내었다. 전체적인 화상의 시각적 판독평가에 있어서는 PCA방법이 다른 방법에 비하여 공간해상력이 우수한 것으로 파악되었으며 다음으로 HPF, ratio enhancement, IHS, LUT방법의 순으로 나타났다.
이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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