현재 공간해상도 약 1 m 의 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X와 TanDEM-X, 이탈리아의 COSMO-SkyMed가 성공적으로 발사되어 운용되고 있으며 분석 결과 우수한 성능을 보이고 있다. 국내에서도 최고 공간해상도 약 1 m 의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 향후 발사될 예정이다. 이러한 고해상도 SAR 영상 활용이 가능해짐에 따라 SAR Interferometry(InSAR) 기술을 이용한 도심지역 모니터링이 더욱 관심을 받고 있다. 하지만 기존의 InSAR 위상 시뮬레이션 알고리즘은 도심지역에 분포하는 빌딩과 같은 인공구조물 객체에 의해 나타나는 layover 현상과 빌딩 벽면에서 산란되는 신호를 충분히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 기존 알고리즘의 한계점을 극복하기 위하여 LIDAR DSM을 이용한 정밀 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 대전 지역에서 획득된 TerraSAR-X spotlight 영상과 비교 분석을 통해 개발된 알고리즘의 타당성 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로 생성된 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상은 실제 TerraSAR-X spotlight SAR 자료로부터 생성된 결과와 매우 유사하였다. 이러한 결과는 향후 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지역 변화 및 변위탐지 모니터링 연구에 활용될 것이다.
최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.
이 논문은 1986년에 발생한 체르노빌 원전 사고 사례연구를 통해 환경 모니터링과 영향 평가를 위한 고급 공간정보 모델링 기술의 유용성을 예시하였다. 사고지점 주변에서 1986년과 1992년에 촬영된 Landsat TM 영상자료를 대상으로 선분류 후비교법을 적용하여 변화가 크게 일어난 지역과 토지피복 변화 양상을 분석하였다. 그리고 이 사고의 가장 큰 피해지역으로 알려진 벨로루시 지역을 대상으로 다양한 크리깅 기법을 포함한 공간 모델링 기법을 적용하여 토양 내 세슘 농도와 갑상선 암 발병률 자료와의 상관성을 분석하였다. 변화 탐지 결과, 농경지 면적의 감소와 황무지 면적의 증가가 가장 뚜렷하게 나타났고, 방사능 오염의 확산을 막기 위한 콘크리트 구조물들이 새롭게 생겨난 것을 확인할 수 있었다. 벨로루시 지역의 영향평가 결과, 세슘 오염이 심한 원전 인근 지역에서 포아송 크리깅에 의해 추정된 위험도가 상대적으로 높게 나타났다. 세슘 농도와 사고지점과의 거리를 독립 변수로 사용하여 이 변수들의 공간 변화 양상을 반영할 수 있는 지리적 가중 회귀분석을 적용하였다. 적용 결과, 갑상선 암 위험도와 상관계수 0.98을 나타내는 갑상선 암 발병 위험도 추정이 가능하였으며, 이는 원전 사고가 갑상선 암 발병 위험도에 영향을 준 것을 의미한다. 결론적으로 이 연구에서 적용한 공간정보 모델링 기법들은 환경 영향 평가 및 환경 보건 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.
서울을 포함한 수도권의 지표면 온도를 분석하기 위하여 Landsat과 MODIS의 지표면 온도, AWS의 기온, 지표면 고도 및 토지이용도를 이용하였다. Landsat과 MODIS 위성의 지표면 온도와 AWS 기온의 분석은 상관계수, 평방근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE), 선형회귀분석 등의 통계분석방법을 적용하였다. Landsat과 MODIS 지표면 온도의 상관계수는 0.32이고 RMSE는 4.61 K였다. 그리고 Landsat과 MODIS 지표면 온도와 AWS 기온의 상관성은 각각 0.83과 0.96이며 RMSE는 3.28 K, 2.25 K이었다. Landsat과 MODIS 지표면 온도는 비교적 높은 상관성을 보였으나 각각의 선형회귀의 기울기는 0.45와 1.02이었다. Landsat 5의 경우 전체 관측소에 대하여 0.5이하의 낮은 상관성을 보였고 Landsat 8의 경우는 일치되는 지점이 다른 위성에 비하여 적었으나 0.5이상의 상관성을 나타냈다. Landsat 7은 대부분 0.8이상의 높은 상관성을 보였고 대체적으로 서울중심부에서 높은 상관성이 나타났다. 위성의 지표면 온도와 지표유형에 따른 AWS 기온사이의 상관성은 0.8이상의 높은 상관성을 보였다. Landsat 위성의 지표면 온도의 상관성은 0.84이었고 RMSE는 3.1 K이상이었으며 MODIS 위성의 상관계수는 0.96이상이고 RMSE는 2.6 K이하였다. 결과적으로 두 위성의 지표온도의 차이는 관측시각 차이에 의한 것으로 위성의 해상도에 따라 복사량을 탐지하는 지표면의 면적 차이에 의하여 발생되는 것으로 사료된다.
공간해상도 약 1 m의 고해상도 X-band SAR 위성이 이용되면서 SAR를 이용한 도심지 모니터링, 표적탐지, 건물 재구성에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 고해상도 TerraSAR-X SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성을 수행하였다. 도심지 건물 재구성을 위하여 1:25,000 수치지형도로부터 건물의 외곽선을 추출하였으며, 추출한 건물의 외곽선을 기반으로 SAR 영상에서 모서리반사 위치를 찾았다. KS 테스트(Kolmogorov-Smirnov Test)에 기반하여 고해상도 SAR 진폭영상의 건물 모서리반사 위치로부터 레이오버 길이를 측정하여 건물의 초기 높이를 설정하였다. 진폭영상을 이용하여 추출한 건물의 초기 높이 기준 -10 m에서 +10 m로 건물의 높이를 변화시키며 도심지에 적합한 간섭위상 시뮬레이션을 수행하여 TerraSAR-X 간섭위상과의 위상 일치성 계산을 하였다. 위상 일치의 경향성 분석을 통해 건물의 높이를 설정해 줌으로써 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지 건물 재구성 연구를 진행하였다. 대전지역의 아파트 단지에 적용한 결과, 진폭영상과 간섭위상을 이용하여 추정된 건물 높이는 LiDAR로부터 추출된 높이를 기준으로 약 1~2 m 정도의 RMSE (Root Mean Square Error)를 보였다. 개발된 알고리즘은 향후 TerraSAR-X와 TanDEM-X 간섭쌍 자료에 적용할 경우, 보다 도심지 모니터링에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
원격탐사 응용분야 중 토지피복 분류를 통한 지구환경의 원격탐지기법은 환경 관리, 도시계획 및 지리정보시스템의 응용분야에 광범위하게 사용되고 있는 접근방식이다. 본 연구는 다목적 실용위성(Korea Multi-Purpose Satellite : KOMPSAT)의 전자광학카메라(electro-optical camera : EOC)를 통해 취득한 영상의 토지피복 정보를 추출하는 방안을 제시하였다. 사용영상은 다중 분광정보를 보유하고 있는 공간해상도 30m의 Landsat TM과 6.6m의 공간해상도와 단일밴드로 구성되어 있는 KOMPSAT EOC영상이며, 연구 대상지역은 청주시 미호천 수계이다. 영상합성은 IHS(intensity hue saturation), HPF(high pass filtering), CN(color normalization), 그리고 Wavelet 변환방식을 적용하여 결과를 비교하였다. 합성된 영상은 RBF-NN(radial basis function neural network)과 ANN(artificial neural network)법을 이용하여 피복분류를 실시하였으며, 이상의 과정을 통해 최적 결과를 도출하는 영상합성 및 분류기법을 제시하였다.
고해상도 위성영상의 수요 증가로 국토교통부와 과학기술정보통신부에서 국토관측위성을 개발하고 있다. 국토관측위성의 주요 위성영상 산출물로 정밀보정영상, 정밀정사영상, DSM/DTM, 변화탐지 주제도 등이 계획되어 있다. 이러한 위성영상 산출물의 품질은 위성영상의 기하정확도에 기반하여 결정된다. 따라서, 고품질의 위성영상 산출물을 생성하기 위해 위성영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 것이 중요하다. 또한, 정밀기하수립을 위한 GCP를 취득하는 방법은 대체로 정사영상, 수치지도 등을 이용하여 수동으로 취득한다. 이 방식은 GCP를 취득하는데 많은 시간이 요구된다. 따라서, 자동으로 GCP를 추출하여 GCP 취득 시간과 정밀정사영상 생성 시간을 줄이는 것이 필요하다. 이를 위해, 국토관측위성으로 촬영한 위성영상의 정밀한 기하보정과 GCP 추출 시 사용자의 개입을 최소화할 수 있는 정밀영상생성시스템을 개발하였다. 본 논문은 국토관측위성용으로 개발된 정밀영상생성시스템의 산출물, 처리 과정 및 시스템 구성에 대해서 설명하고 개발된 시스템의 처리시간 성능에 대해서 기술한다. 본 시스템을 통해 개발된 기술과 데이터베이스를 활용하여 한반도를 촬영한 모든 국토관측위성영상으로부터 신속하게 정밀정사영상을 생성할 수 있을 것으로 기대된다. 향후, GCP DB와 DEM DB의 데이터를 해외지역으로 확장하여 해외지역의 정밀영상을 생성할 수 있는 후속 연구가 필요하다.
본 논문은 고주파 해양레이더의 특징과 한국 연안해역에서 해양레이더망으로 생산된 주요 결과와 정보를 독자들에게 소개하고, 현존하는 레이더의 운영현황 목록을 만들며, 레이더 운영기술과 해류자료 활용에 관한 정보를 공유하고자 한다. 지난 20여년 동안 국내의 해양레이더 수는 현저히 증가하여 현재 44기 이상이 연안에 배치되어 있다. 대부분의 레이더는 주로 레이더 운영기관의 임무에 따라 해양안전, 조류예보 그리고 해류역학 이해를 목적으로 운영하고 있다. 논문 저자들은 본 논문이 해양레이더의 활용성을 조류와 해류역학 이해의 수준을 넘어서 어업, 해양레저활동, 해양자원 관리, 유류유출 대응, 연안환경 복원, 조난자 수색구조, 선박탐지 등으로 확장하는데 도움이 되기를 바란다. 이와 더불어 본 논문이 국가 해양레이더망 체계를 설립하여 해양영토 감시활동에 기여하고, 신호처리 기술을 포함한 국내 해양레이더 시스템을 개발하는데도 기여하기를 바란다.
현재 국내 환경에서의 HF 레이더는 기본적으로 표층해류의 속도와 방위의 측정에 최적화 되어있는 상태이다. 따라서, 이러한 환경하에서 선박을 탐지하는 데에는 큰 환경 잡음과 다수의 오검출로 인하여 기존의 선박 검출 및 추적 기술로는 정밀도에 한계점이 있다. 특히, 국내의 지형환경에 적합한 콤팩트형 HF(High Frequency) 레이더를 선박의 감시에 적용했을 경우에 나타나는 문제점들인 잡음과 간섭으로 인한 원신호 왜곡과 다수의 오검출이 발생하여 성능에 영향을 미치는 것을 극복하기 위한 검출 및 추적 기술이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 조건 하에서 적용이 가능한 선박 검출 및 추적 기술을 제안을 하며, 서해에서 운용되고 있는 콤팩트 HF 레이더 사이트에서 획득한 관측 데이터에 적용하여 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 선박의 검출에 대한 부분과 검출 결과의 추적에 대한 부분으로 이루어져 있다. 선박의 검출은 CFAR(Constant False Alarm Rate) 기반의 검출기를 활용하였으며, 실제 환경에서 불규칙적으로 획득되는 잡음과 오검출 신호를 줄이기 위한 PCA(Principal Component Analysis) 기반의 부분공간 분리기법을 적용하였다. 또한, 긴 입력 획득 주기(Coherent Processing Interval) 동안에 발생하는 도플러 주파수 변화로 인하여 하나의 선박이 다수의 검출값을 생성하기도 하는데, 이를 결합하기 위한 군집화 기법을 적용하였다. 선박의 검출 결과는 검출에 실패하거나 오검출을 포함시키는 경우도 발생하는데, 이러한 오검출을 줄이기 위한 선박 추적 기법을 적용하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 선박 검출 및 추적 기술을 통하여 콤팩트 HF 레이더가 일정 거리에서 선박의 검출 성공율이 우수하다는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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