저궤도 위성영상 정보의 절대 대기 보정 처리에 의하여 산출되는 지표 반사도는 정확한 식생 분석에 필요한 기본 자료이다. Committee on Earth Observation Satellites (CEOS)는 사용자가 바로 활용할 수 있도록 하는 지표 반사도의 분석 대기 자료(Analysis Ready Data: ARD) 구축과 관련한 연구와 지침 개발이 수행되고 있다. 그러나 이러한 동향은 중저해상도 위성영상을 대상으로 하고 있어서 KOMPSAT-3A나 CAS-500과 같은 고해상도 분광 영상의 ARD를 다루는 연구는 아직 초기 단계이다. 이 연구는 우선 기존 사례를 바탕으로 하여 ARD 자료의 배포 방식을 정리하였다. 그리고 클라우드 환경에서 운영되는 위성 정보 응용 플랫폼 중의 하나인 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)와 ARD 자료와의 연계성을 설명하였다. 연구의 결과로 고해상도 위성영상의 실무적인 ARD 구축 단계와 ODC와 클라우드 환경에서 배포되는 고해상도 위성영상의 ARD 구축 모델과 몇 가지 유형의 개념적 수준의 응용 모델을 제시하였다. 한편 제시한 구축과 응용 모델에 대하여 데이터 가격 정책, 정확도 품질 문제, 플랫폼 적용성 문제, 클라우드 환경 문제, 국제 교류 이슈 등을 토의 사항에서 정리하였다. 지구관측 위성과 관계된 주요 국제기구인 Group on Earth Observations (GEO)와 CEOS등에서 ARD와 ODC의 확산을 위한 시스템 기술과 표준 개발을 지속하고 있으며 이러한 성과는 민간부문으로 확대되고 있다. 따라서 우리나라도 이러한 국제 추세에 대한 대응 전략을 마련할 필요가 있다.
본 연구는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)를 활용하여 개발된 해무 탐지 알고리즘의 초기 결과에 대한 분석을 수행하였다. GOCI-II 해무 탐지 성능을 확인하기 위해 1호와 2호가 중복으로 관측한 2020년 10월-2021년 3월 사이에 발생한 해무 사례에 대해 광학적 특성 분석을 실시하였다. 해무 탐지 알고리즘에 입력자료로 사용되는 412 nm 밴드 레일리 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance; Rrc)와 정규화된 국소 표준 편차(Normalized Local Standard Deviation; NLSD)를 GOCI, GOCI-II 자료를 시공간 일치시킨 뒤 분석한 결과 412 nm 밴드 레일리 Rrc의 경우 0.01의 평균 제곱근 오차 (Root Mean Squared Error; RMSE)와 0.998의 상관계수(correlation coefficient)을 나타내고, NLSD의 경우 0.007의 RMSE, 0.798의 correlation을 나타낸다. 해무와 구름이 갖는 광학적 특성을 분석하기 위해 천리안 해양위성 2호의 밴드 별 Rrc 값을 확인하였다. 구름의 경우 넓은 영역에서 높은 반사도를 보인 반면, 해무의 경우 모든 밴드에서 구름에 비해 상대적으로 반사도가 낮고 좁은 영역에 분포한다. 실제 해무 사례에 대해 GOCI와 GOCI-II 해무 탐지 알고리즘을 비교한 결과 전반적인 해무 탐지 성능은 크게 차이가 없으나 높아진 공간 해상도의 영향으로 해무 경계면에서 공간적으로 더 세밀한 탐지가 가능했다. 종관기상관측소 시정계 자료와 비교 분석하여 초기 자료에 대한 신뢰도를 조사하였다. 추후 충분한 샘플 확보로 인한 안정적인 성능 검증, 실시간 구름 정보 교체를 통한 후처리 과정 개선, 에어로졸 자료 추가로 해무 오탐지 감소를 통해 해무 탐지 알고리즘의 성능 향상이 기대된다.
농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.
본 연구에서는 Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum Vector를 활용하여 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth (AOD)의 기대 오차(expected error, EE)가 KOMPSAT-3A 지표반사도(surface reflectance, SR)의 정확도에 미치는 영향을 평가한다. 연구에서 다양한 지상 AOD와 그에 따른 MODIS AOD EE를 고려함으로써, 파장이 짧고 태양천정각(solar zenith angle, SZA)이 높을수록 SR 오류가 증가한다는 결과를 확인했으며, 이는 파장과 SZA 고려 사항을 통합하여 대기보정 알고리즘을 개선하기 위한 추가 연구가 필요하다는 점을 강조한다. 또한, 이 연구는 대기보정 과정에서 다른 위성의 AOD 자료 활용에 대해 더 잘 이해하기 위한 기초 자료를 제공하고 대기보정 기술 발전에 기여할 것으로 예상한다.
관심있는 농작물의 반사 특성에 대한 지식은 우리에게 농업 분야에서의 원격탐사 활용에 대한 가능성을 제공한다. 본 연구에서는 일품벼의 이앙기에서 수확기까지의 성장 단계에 따른 반사 특성을 측정 및 분석하였다. 벼는 1999년 5월 20일에 경기도 수원시 서둔동 수원기상대($37^{\circ}$16' N, $126^{\circ}$59' E, 39m Alt.) 뒤에 위치한 3개의 실험 포장에 이앙되었다. 반사 특성 측정은 구름과 바람이 없는 맑은 날을 선택하여 300nm에서 1100nm까지 관측할 수 있는 휴대용 스펙트로레디오메터(Portable spectroradiometer, Li-1800, 미국 Li Cor Inc.)를 사용하였고 관측 시간은 태양 고도 변화에 따른 반사율의 변화를 최소화하기 위하여 태양 고도 변화가 가장 적은 오전 11시에서 오후 1시까지 수행하였다. 관측 높이는 벼 군락으로부터 30cm였고 측정 회수는 1일 3개 포장에 대해 수직 방향으로 각각 3회 관측하였다. 결과적으로, 벼의 경우 가시 영역의 평균 반사율이 청색 영역(400nm~498nm)에서 약 2.34%~2.55%, 녹색 영역(500nm~598nm)에서 약 5.05%~6.01% 그리고 적색 영역(600nm~698nm)에서 약 4.21%~5.24%이며, 벼의 성장 단계에 따라 가시 영역의 경우는 반사율이 감소함을 알 수 있었다. 또한 근적외 영역의 경우는 관측 결과에 따라 두 가지 경우로 나누어 분석을 하였는데, 첫 번째는 700nm~800nm까지 파장의 증가에 따라 반사율이 급격히 증가하는 영역과 800nm~1100nm까지 파장에 따라 반사율이 거의 일정한 영역이다. 이 영역들의 평균 반사율은 700nm~800nm에서 약 22.3%~23.0%, 800nm~1100nm에서는 약 29.4%~33.1%이다. 특히 이 영역은 8월 23일까지 벼의 성장에 따라 반사율이 증가하였으며, 그 이후에는 감소하는 경향을 나타내었다.
지표면에 대한 정보를 취득하는 기법 중 지금까지 주로 사용되어온 기법은 항공사진 및 위성영상과 같이 평면적인 정보 수집에 중점을 두고 있는 반면, 본 논문에서 다루는 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 레이저 측량기술을 이용하여 지표면에 대한 고해상도의 비정규분포 Point 형태의 3차원 정보의 획득이 가능하다. GPS(Global Positioning System) 수신기와 INS(Inertial Navigation System)의 결합을 통해 좌표 값을 제공하게 된다. 이러한 LiDAR의 3차원 Point 정보와 좌표 값을 활용하여 보다 정밀한 3차원 모델링 수행이 가능하다. 본 연구에서는 LiDAR의 반사강도와 기하/지형 자료를 이용하여 도시지역을 대상으로 정밀한 3차원 공간정보자료를 취득하고, 그 자료를 분석하여 도시지역을 높이와 밀도를 기반으로 하여 3차원으로 분류하였다. LiDAR를 통해 획득된 원시자료로부터 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수를 지면과 비지면 요소의 비율로 추정하여 지형과 공간적 특성을 파악하고 이에 따라 3차원 토지피복분류도를 작성하였다. 신호의 강약을 구분하는 기준은 통계적 방법(Jenk's Natural Break)을 통해 추정된 값을 사용하였으며, 지표면 반사비율에 따라 세부지역으로 구분하여 크게 고밀도 저밀도 식생지역과 비식생지역으로 구분하였다.
침수지에 대한 신속하고 정확한 지도의 제작은 홍수재해 복구와 관리 및 예방을 위한 중요한 자료로 사용된다. 타 위성영상에 비하여 기상조건에 관계없이 영상자료의 획득이 용이한 레이더 영상을 이용하여 침수지 조사와 홍수후의 농경지 복구 상태를 파악하고자 하였다. 1999년 여름 경기도 북부 지역에 발생한 홍수 사상을 사례지로 하여 C-band RADARSAT 위성영상을 이용하였고, 침수 시점인 8월 4일 영상과 그 전후 영상을 포함하여 세 시기의 영상을 이용하였다. 영상의 기하보정 및 잡음 제거 등 전처리 과정을 거친 후 세 시기의 영상에서 나타나는 여러 지표물들의 레이더반사신호의 변화를 분석하였다. 수면, 논, 밭 산림 등의 다양한 지표물의 시기별 반사신호를 분석한 결과, 침수되었던 논에서 뚜렷한 반사신호의 차이를 관찰할 수 있었다. 또한 홍수 이후의 영상인 8월 14일 영상을 함께 분석함으로써 침수되었던 논의 복구상태에 따른 차이를 구분할 수 있었고, 이러한 결과는 세 시기의 칼라합성영상에서도 쉽게 판독되었다.
최근 해양에서 부유성 녹조류(Floating Green Algae)의 확산이 보고되고 있으나, 기존의 현지 관측이나 실험실에서의 화학적 분석으로는 정확하고 주기적인 광역 감시에 한계가 있다. 이에 반해 녹조에 포함된 엽록소의 광학특성에 기인한 분광 반사도 측정은 부유성 녹조에 대한 정보를 비교적 빠르고 정확하게 획득하는 것이 가능하다. 본 연구의 목적은 최근 서해에서 발생한 부유성 녹조류의 분광 반사도 특성을 알아보고, 인공위성 영상으로부터 부유성 녹조를 탐지하기 위한 방법으로서 비교적 간단한 파장별 반사도 비율을 이용한 부유성 녹조 지수(Floating Green Alage Index; FGAI)를 개발하는 것이다. 500m 공간 해상도를 가지는 MODIS와 천리안 GOCI 영상자료를 이용하여 서해안의 녹조 현상이 발생하였던 기간을 대상으로 적색 밴드(660nm)와 근적외 밴드(860nm)의 비를 이용한 부유성 녹조지수를 분석한 결과는 녹조 현상에 대한 조류의 탐지 가능성을 증명하였다. 특히, 매 시간별 GOCI 관측 자료는 저궤도 위성보다 상세한 녹조의 감시가 가능함을 알 수 있었다.
하천의 하상재료는 전반적인 하천 계획 및 정비 등의 기초자료이다. 특히 하천의 하상재료 조사는 하천의 조도계수 산정, 하천의 유사이송 특성 분석 및 하천 서식처 등의 하천환경 조사를 위하여 수행한다. 지금까지의 하천 하상재료 조사는 사람이 직접 하상토를 채취하거나 사진을 이용하여 대략적인 스케치를 통해 진행하다보니 자료의 품질에 대한 신뢰도가 떨어지고, 사람이 직접조사를 해야 하기 때문에 비용이 많이 필요하여 몇 개 지점을 대상으로 하상재료 조사를 수행해야 하는 등의 한계를 가지고 있다. 따라서 하천 환경 평가를 위한 하상재료 조사를 위해서는 좀 더 체계적이고 과학적인 기술 개발이 요구된다. 특히 물속의 하천 하상재료를 조사하는 것은 육안 또는 카메라를 이용한 조사로는 어려움이 많기 때문에 하천 전체의 공간적인 하상재료 조사를 위해서는 새로운 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 보다 정확한 조도계수 산정을 위해 초분광 영상을 이용하여 하상재료를 분류하고, 이를 이용하여 하천 환경 평가를 할 수 있는 하상재료 분포도를 만들기 위한 하상재료의 분광특성 분석 연구를 수행하였다. 초분광 영상의 분광특성은 수백개의 밴드가 연속적으로 구성된 정보를 말하며, 영상 내 모든 화소의 파장정보를 포함하는 데이터 큐브형식으로 구성된다. 물체의 파장정보는 분광기나 초분광 영상 촬영 장치를 통해 수집할 수 있으며 파장정보는 파장과 이에 해당하는 영역의 반사도를 측정하여 하상재료의 분광반사특성으로 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 하천의 다양한 하상재료들만의 고유 분광반사특성을 분석하여 하상재료별 분광 라이브러리를 구축하고자 한다. 또한 이와 같이 하상재료별 분광 라이브러리를 구축한 결과를 활용하여 무인기 기반의 초분광 영상을 활용한 하천 하상재료 분류 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 하상재료별 분광라이브러리를 구축하였고, 실제 하천에서 무인기 초분광 영상에 활용한 결과 수체가 존재하는 영역에서도 초분광 영상을 활용하여 하상재료의 분류가 가능한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 원자력발전소의 전력이 상실되는 사고가 발생하더라도 사용후핵연료 저장조의 수위를 감시할 수 있는 방법을 제시하고, 이의 성능 및 한계점을 분석하였다. 제안한 방식은 광분배기를 통과한 광신호가 저장조의 냉각수 및 공기에서 반사되는 반사광의 세기를 측정하는 방식이다. $1{\times}8$ 광분배기를 사용하는 경우에는 저장조의 수위를 측정하는데 문제가 없을 것으로 분석되나, $1{\times}16$ 광분배기를 사용하는 경우에는 Rayleigh 역산란으로 인해 16개의 출력포트 중 15개만이 수위측정 용도로 사용이 가능하고, $1{\times}32$ 광분배기를 사용하는 경우에는 32개의 출력포트 중 25개만이 수위측정 용도로 사용이 가능한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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