• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.475-491
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• 2021

최근 사용 가능한 고해상도 위성 SAR 영상이 다양해지면서, 변화 탐지를 포함한 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 높아지고 있다. 다중 관측각 환경에서의 고해상도 SAR 영상간 정합은 SAR 영상의 특성상 발생하는 스펙클 노이즈, 기하 왜곡 등에 의해 어려움이 있다. 본 연구에서는 독일 TerraSAR-X의 staring spotlight 모드로 촬영된 고해상도 SAR 영상을 활용하여, 개략정합 단계와 정밀정합 단계의 2단계에 걸친 영상정합 알고리즘을 제안하였다. 개략정합 단계에서는 적응형 샘플링 기법과 SAR-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 결합하여 정합을 수행하였고, 정밀정합 단계에서는 3가지의 강성 정합 기법인 NCC(Normalized Cross Correlation), PC (Phase Congruency)-NCC, MI (Mutual Information) 기법과 비강성 정합 기법인 Gefolki (Geoscience extended Flow Optical Flow Lucas-Kanade Iterative)를 적용하여 정합 성능을 비교 분석하였다. 정합 결과는 RMSE (Root Mean Square Error)와 FSIM (Feature Similarity) 지수를 사용하여 정량적인 비교를 수행하였다. 사용한 모든 영상 조합에서 강성정합 기법은 Gefolki 알고리즘에 비해 저조한 정합 성능을 보였다. 강성정합 모델들은 지형기복이 큰 지역에서 정합오차가 크게 발생함을 확인할 수 있었다. Gefolki 알고리즘 적용 결과, RMSE 1~3화소를 보이며 가장 우수한 결과를 확인하였으며, FSIM 지수 또한 다른 기법에 비해 0.02~0.03 이상 높은 값을 취득했다. 다중 관측각 영상에서의 고해상도 SAR 영상 간 정합 성능을 비교하였으며, 강성정합 기법에 비해 Gefolki 알고리즘을 통해 지형효과를 충분히 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 추후 변화탐지를 포함한 다양한 분야의 전 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.367-378
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• 2021

야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.153-166
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• 2022

저수량은 가용한 수자원의 양을 가장 직접적으로 나타내는 인자중의 하나이다. 또한 가뭄의 영향을 보다 직관적으로 나타낼 수 있으므로, 가뭄 평가를 위한 연구에서도 다양하게 활용되고 있다. 최근에는 광학영상으로 저수면적을 관측하고, 또 이를 활용한 수문학적 가뭄지수인 RADI가 개발되기도 하였다. 인공위성을 통해 얻을 수 있는 광학영상은 관측주기가 뛰어나 많은 양의 자료를 획득할 수 있으나, 구름 등 기상과 대기환경에 의한 영향에 취약하여 실제 활용에서는 다소 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기상이나, 관측시간대와 상관없이 영상을 획득할 수 있는 SAR 영상을 활용한 가뭄지수 산정 연구를 수행하고자 하였다. Sentinel-1 위성의 SAR 영상을 활용하여 충북 진천군에 위치한 백곡, 초평저수지의 저수면적을 탐지하여, RADI를 산정하여 지역규모 가뭄 모니터링을 수행하였다. RADI는 실측 저수량을 기반으로 한 RSDI와 비교, 검증하였다. RADI는 RSDI와 상관계수 r=0.87, ROC의 밑면적 AUC=0.97로 매우 높은 상관 관계를 보여주었다. 이 결과는 SAR 기반 RADI의 지역규모 수문학적 가뭄 모니터링의 가능성을 보여주며, 추후 가용 SAR 영상의 종류가 늘어나고, 재방문주기가 단축될 것이므로 가뭄 모니터링에 대한 활용성이 증대될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1709-1722
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• 2022

지구온난화로 인해 발생한 기온 상승은 엘니뇨, 라니냐 현상을 초래하였고, 해수의 온도를 비정상적으로 변화시켰다. 해수 온도의 비정상적인 변화는 특정 지역에 강우가 집중되는 현상을 발생시켜 이상 홍수를 빈번하게 일으킨다. 홍수로 인한 인명 및 재산 피해를 복구하고 방지하기 위해서는 침수피해 지역을 신속하게 파악하는 것이 중요한데 이는 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 통해 가능하다. 본 연구에서는 멀티 커널(kernel) 기반의 수정된 U-NET과 TerraSAR-X 영상을 활용하여 다양한 특성 맵 추출을 통해 반전 잡음(speckle noise)의 효과를 저감하고, 홍수 전, 후의 두 장의 영상을 입력자료로 활용해 홍수 발생 지역을 직접적으로 도출해내는 모델을 제작하고자 한다. 이를 위해 두 장의 SAR 영상을 전처리하여 모델의 입력자료를 제작하였고, 이를 수정된 U-NET 구조에 적용하여 홍수 탐지 딥러닝 모델을 학습시켰다. 해당 방법을 통해 평균 F1 score 값이 0.966으로 높은 수준으로 홍수 발생 지역을 탐지할 수 있었다. 이 결과는 수해 지역에 대한 신속한 복구 및 수해 예방책 도출에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1871-1877
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• 2022

과거 위성개발에는 막대한 예산과 시간이 소요됨에 따라 일부 선진국만 위성을 보유하였으나, 최근 초소형위성과 같은 저예산 위성이 등장함에 따라 전 세계 많은 국가들이 위성 개발에 참여하고 있다. 저궤도 및 정지궤도 위성은 환경 및 기상 감시, 정밀변화탐지, 재난 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 관심 객체탐지 등을 통한 모니터링에도 활발히 이용되고 있다. 우리나라는 지금까지 우주개발계획에 따라 국가 수요의 위성을 개발하여 왔으며, 이를 통해 획득한 위성영상은 공공 및 민간에서 다양한 목적으로 활용되고 있다. 국내에서 위성영상에 대한 관심은 지속적으로 증가하고 있으며, 각종 아이디어 발굴 및 기술개발 촉진을 위한 다양한 경진대회도 개최되고 있다. 본 특별호에서는 최근 개최된 2022 위성정보활용 경진대회에 참여한 주제와 다목적실용위성 영상자료 처리 및 활용 연구에 대해서 소개하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.311-323
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• 2023

기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.495-505
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• 2023

함경북도 무산군에 위치한 무산 광산은 한반도의 대표적인 노천 철 광산으로 1935년부터 본격적인 채광이 이루어졌다. 본 연구에서는 지난 백 여년 동안 무산 광산 지역에서 발생한 채광량 및 적치량을 지형 고도의 변화를 통해 추정하고자 하였다. 광산의 부피 변화를 계산하기 위해 1918년에 발행된 1:200,000 축척의 조선 제3차 지형도를 디지타이징(digitizing)하여 digital elevation model (DEM)화한후, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM (2000) 및 Copernicus DEM (2011-2015)과 비교하였다. 구해진 부피 변화에 철광석과 폐석의 밀도와 공극률을 가정하여 질량으로 환산한 결과, 백 년 동안 약 13억 7천만 톤의 철광석이 채광되었고 약 10억 6천만 톤의 폐석이 적치된 것으로 나타났다. 본 연구는 무산 광산이 본격적으로 개발되기 이전의 자연 지형 자료를 사용함으로써 약백년 가량의 무산 광산의 활동을 정량적으로 산정했다는 데 의의가 있으며, 향후 자료 획득이 제한된 북한의 장기적 지형변화 탐지에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1693-1705
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• 2023

국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.191-202
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• 2024

지구 온난화는 대기 중 온실가스 농도 증가에 기인하여 전 세계적으로 이상기후를 유발하고 생태계와 인류에게 부정적인 영향을 미치고 있다. 이에 대응하여 각국은 다양한 방법으로 온실가스 감축을 시도하고 있으며, 해안 생태계가 흡수하는 탄소인 블루카본(blue carbon)에 대한 관심도 증가하고 있다. 블루카본은 그린카본(green carbon) 대비 탄소흡수 속도가 최대 50배 빠른 것으로 알려져 있어 기후 변화 대응에 있어 중요한 역할을 한다. 특히, 세계 5대 갯벌 중 하나인 대한민국의 갯벌은 생물 종 다양성이 풍부하고 뛰어난 탄소흡수원으로 평가되고 있다. 블루카본 관련 기존 연구에서는 갯벌의 탄소 저장량 및 연간 탄소 흡수량에 초점을 맞추었으나 위성자료를 활용하여 직접 갯벌의 면적 변화를 탐지하고 이를 탄소 저장량과 연계한 사례는 부족하다. 이에 본 연구에서는 다중시기 고해상도 위성자료인 PlanetScope 및 RapidEye 자료에 Direct Difference Water Index를 적용하여 연구지역인 낙동강 하구 갯벌의 면적 및 변화를 2013년부터 2023년 사이의 6개 시기에 대해 장기적으로 분석하고 시기별 탄소 저장량을 산정하였다. 분석 결과 연구지역 내 갯벌 면적은 조위 기준이 상이한 2013년 시기를 제외하였을 때 최소 약 9.38 km² (2022년), 최대 약 9.89 km² (2021년)로 연간 최대 약 5.4%가 변화하였으며 탄소 저장량은 최소 약 30,230.0 Mg C, 최대 31,893.7 Mg C로 산정되었다.

• 지적과 국토정보
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• 제46권2호
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• pp.27-42
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• 2016

산림은 우리나라 토지피복 면적의 64%에 해당하는 넓은 면적을 차지한다. 이와 같이 넓은 면적의 산림을 조사, 모니터링, 관리하기 위해서는 원격탐사 및 지리정보시스템 기술이 필수적이다. 위성영상의 분광반사 특성을 이용하여 임상 및 수종분류가 가능하며, 이를 통해 임상도를 제작할 수 있다. 3차원 자료인 LiDAR를 이용하여 개체목의 위치와 수고 측정, 이를 통해 바이오매스와 탄소량 추정이 가능하다. 그 외에도 대상물의 반사특성을 이용해서 각종 지수들이 추출될 수 있는데, 예를 들어 식생지수와 표면토양지수 등을 통해 식생의 활력도와 산림 황폐화 정도를 파악 할 수 있다. 이러한 식생지수들의 변이를 파악하여 소나무 재선충병, 참나무 시들음병 등의 조기탐지 및 관리도 가능하다. 또한 A/R CDM, REDD+ 등 최근 기후변화 대응 사업에 있어서 원격탐사는 사업성 판단과 이산화탄소 흡수 및 저장량을 산정하는데 중요한 역할을 하고 있다. 기후변화 취약성 평가에서는 지리정보시스템의 시공간자료를 이용하여 국가 및 지자체 단위의 취약성이 시공간적으로 평가되고 있다. 또한, 시공간자료를 영향변수로 추가시킨 각종 모델을 통해 산림생장, 입목고사, 산사태 및 산불 등의 예측이 시공간적으로 이루어 질 수 있다.