• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권6_2호
• /
• pp.1509-1521
• /
• 2020

다목적실용위성(KOMPSAT-3A: Korea Multi-Purpose Satellite 3A)으로부터 산출된 지표 반사도 성과의 검정 작업을 위하여 분광 반사도 측정값을 제공하고 있는 포털인 Radiometric Calibration Network(RadCalNet)에서 제공하는 4 개의 사이트 자료 중에서 중국 바오터우(Baotou: BTCN) 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험을 위한 반사도 성과는 대기 반사도와 지표 반사도를 일괄적으로 처리할 수 있도록 재설계하고 구현한 오픈소스 Orfeo ToolBox(OTB)의 확장 프로그램(Extension)을 이용하여 생성하였다. 절대 대기 보정에 적용되는 두 가지의 센서 모델 변수를 고려하여 2016년, 2017년, 2018년 자료 1개씩 총 3개의 영상 자료를 실험에 적용하였다. 한편 각각 USGS LaSRC 알고리즘과 SNAP Sen2Cor 프로그램을 이용하여 Landsat-8과 Sentinel-2B 영상정보로부터 산출한 반사도 성과와의 비교 검증 작업을 수행하여 센서 별 차이를 확인하고자 하였다. 대기 반사도와 지표 반사도를 대상으로 절대 대기 보정을 위한 필수 입력 값인 Gain과 Offset에 대한 센서 모델 변수 값을 적용한 결과로, 2019년에 발표된 변수 값을 사용한 성과에 비하여 2017년 변수 값을 사용한 성과가 RadCalNet BTCN 자료에 비교적 잘 부합되는 것으로 나타났다. RadCalNet BTCN 자료를 기준으로 KOMPSAT-3A 영상정보의 지표 반사도 성과와의 차이는 밴드 별로 B 밴드(-0.031 ~ 0.034), G 밴드(-0.001 ~ 0.055), R 밴드(-0.072 ~ 0.037), NIR 밴드(-0.060 ~ 0.022)로 일치도가 높은 것으로 나타났고, Landsat-8 영상과 Sentinel-2B 영상의 지표 반사도의 경우도 KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 성과의 정확도와 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 고해상도 위성에서 지표 반사도 값에 대한 분석 대기 데이터(Analysis Ready Data: ARD) 적용 가능성을 확인한 것에 의미가 있다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.251-267
• /
• 2021

원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r² = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1057-1068
• /
• 2022

본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1285-1300
• /
• 2022

탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_3호
• /
• pp.925-938
• /
• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권8호
• /
• pp.623-634
• /
• 2022

하천 주변 친수구역 조성, 4대강 사업 등과 같은 하천정비 사업으로 인해 하천의 흐름특성은 계속적으로 변동하고 있으며, 각종 오염물질 유입으로 인한 수질사고의 위험이 높아지고 있다. 수질사고 발생시 하천의 흐름특성을 고려해 오염물질의 농도 및 도달시간을 예측해 신속한 방제작업으로 하류로의 영향을 최소화해야한다. 이러한 오염물질의 거동을 추적하기 위해서는 하천의 구간별 확산계수, 분산계수 산정이 필요하며 그중 분산계수는 용존성 오염물질의 확산범위 해석에 사용된다. 오염물질의 거동을 추적하기 위한 기존 실험적 연구사례들은 많은 인력과 비용이 소요되고, 한정적인 장비의 운용으로 공간적으로 높은 해상도의 자료 취득이 어려웠다. 최근에는 RGB드론을 이용한 오염물질의 추적연구가 수행되었지만, RGB영상 역시 분광정보를 한정적으로 수집한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 연구들의 한계점들을 보완하기 위해 드론을 활용한 원격탐사 플랫폼에 초분광센서를 탑재하여 기존 접촉식 측정보다 시간적, 공간적으로 고해상도의 자료를 수집하였다. 수집된 시공간(Spatio-temporal) 초분광영상을 활용해 추적자의 농도를 산정하고, 횡분산계수를 도출하였다. 향후 연구를 통해 드론 플랫폼의 한계를 극복하고, 분산계수 산정 기술을 고도화하면 수계로 유출되는 각종 오염물질의 감지 및 다양한 수질항목 및 하천인자의 변화량 감지가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.207-221
• /
• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1309-1320
• /
• 2023

모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제40권2호
• /
• pp.229-241
• /
• 2024

클라우드 플랫폼을 이용한 빅데이터 처리기술의 발달로 위성영상과 같이 용량이 큰 자료에 대한 접근 및 처리와 분석이 최근 획기적으로 개선되고 있다. 본 연구에서는 그 플랫폼 중 하나인 Google Earth Engine (GEE) 기반의 전처리 완료된 Sentinel-1 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR) 위성영상 자료의 후방산란계수 값에 비교적 간단한 토양수분량 추출 방법인 Change Detection Method를 적용하여, 2015~2023년의 국내 용담댐 유역 내 6개 관측소 지점 및 유역 평균에 대한 지표 토양수분량을 산정 후 실측과의 상관성 분석 및 GEE의 활용성을 검토하였다. 그 결과 SAR 위성영상 자체의 지표 측정 정확도와 자료간 특성 변동 등으로 인해 유역 내 관측소별 일부구역에 대해 산정한 지점 지표 토양수분량은 VH와 VV 편파에서 모두 0.1~0.3 수준의 낮은 상관성이 확인된 반면, 유역 전체 면적에 대한 평균 SAR 후방산란계수 값 추출 및 이동평균으로 자료의 불확실성 및 변동성을 완화시킨 유역 평균 지표 토양수분량은 0.5 수준의 향상된 결과를 보였다. 이렇게 GEE를 활용하여 산정된 토양수분량의 결과는 SAR 자료의 전처리에 있어 직접적으로 원하는 분석을 수행하지 못하는 제한점은 있지만, 방대한 위성영상 자료를 효율적으로 처리하여 장기간의 유역 평균과 같은 넓은 범위의 토양수분량을 산정, 평가해 볼 수 있다는 점에서 그 활용성을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 향후 국내 여러 지점의 지표 토양수분량 관측자료와 연계해 주요 댐 유역의 평균지표 토양수분량 장기 변화 파악 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제13권1호통권53호
• /
• pp.88-96
• /
• 2009

본 연구에서는 FBG 센서 및 PDA를 이용하여 새로운 안전관리 시스템인 무선 계측 시스템을 개발하기 위해 FBG 센서를 이용하여 광섬유 변위(FBG-LVDT) 센서, 광섬유 변형률(FBG-STRAIN) 센서, 광섬유 온도(FBG-TEMP) 센서 그리고 광섬유 가속도(FBG-ACC) 센서를 특별 제작하였다. 또한, 신호처리 시스템에는 적용된 FBG 센서들의 무선송신 시스템이 가능하도록 신호처리 시스템을 구성하였으며, PDA를 이용하여 원격 거리에서도 display가 가능할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 개발된 FBG 센서들과 무선계측 모니터링 시스템의 현장 적용성, 정확성 및 활용 가능성을 검증하고자 현장 교량에서 정적, 동적 재하시험을 실시하였다. 또한, FBG-LVDT 센서, FBG-ACC 센서에 의하여 측정된 동적 데이터들은 Meister의 진동등감각 곡선에 적용시킴으로서 교량의 진동에 대한 사용성 평가를 실시하였고 교량의 진동 사용성을 고려하여 진동 제한 기준을 제시하여 대상 교량의 진동 평가를 위한 방법을 마련하였다.