• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1341-1352
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• 2023

위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권5호
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• pp.521-534
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• 2011

최근 TerraSAR-X SAR, TanDEM-X 또는 COSMO-SkyMed와 같은 1 m 급의 고해상도 X-band SAR 센서를 탑재한 인공위성이 발사되어 운행되고 있다. 국내에서도 X-band를 탑재한 1m 급의 고해상도 위성 레이더인 KOMPSAT-5가 발사될 예정에 있다. 본 연구는 X-band SAR 영상을 이용한 PSInSAR 기법 적용에 보다 적합한 고정산란체 추출 및 네트워크 생성 기법을 개발하였다. 새로운 PSC 추출 알고리즘은 다음 두 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 진폭분산지수, 평균반사강도, 평균긴밀도를 복합적으로 이용하여 초기 PSC를 선출한다. 두 번째 초기 선출된 PSC의 네트워크 분석을 통해 추정된 각 PSC에서의 시계열 긴밀도를 직접 이용하여 최종 추출한다. 또한 PSC를 이용한 네트워크 분석의 안정성을 높이기 위한 multi-TIN 구성 기법과 비 도심지역에서 분석 신뢰도를 높이기 위한 복합 네트워크를 제안하였다. 개발된 알고리즘을 뉴올리언즈 지역에서 획득된 21개의 TerraSAR-X SAR 자료에 적용한 결과, 기존의 PSInSAR 기법으로는 관측되지 않았던 비 도심지역에서 다수의 PS가 추출되어 변위 속도 분석이 가능하였다. 이러한 결과는 주로 도심지역에서 널리 사용되어 왔던 PSInSAR 기법을 비 도심지역으로까지 확대하는 것으로, 향후 KOMPSAT-5를 활용한 한반도 지역 상시 모니터링에 기여할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.847-860
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• 2020

2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.233-243
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• 2021

태양광 패널은 중금속을 함유한 전자 폐기물이다. 전 세계적으로 매년 빠르게 증가하고 있으며 집중강우 시 유실되는 태양광전지 패널은 토양 중금속 오염의 문제 및 소규모 태양광 발전은 관리 부재라는 문제가 있어, 이를 효율적으로 모니터링하기 위한 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성의 SAR Temporal Baseline과 Coherence간의 상관관계를 이용한 태양광전지 패널 모니터링 방법을 연구하였다. 또한, 태양광 발전소와 주변의 Coherence 차이를 이용한 태양광전지 패널 탐지를 실험하였다. 실험결과 안정적 산란체로 가정한 태양광전지 패널의 Coherence가 0.50~0.65 분포 0.53의 중앙값으로 치우친 편향을 보이고 있어 처리과정에서 발생될 수 있는 오차를 개선할 추가 연구가 요구된다. 태양광전지 패널의 Coherence 시간적 감소 비율이 건물 등 인공물체와 다름에 따라 시간적 기준선을 이용한 변화탐지가 가능할 것으로 나타났다. 본 연구결과는 기존 광학영상을 활용한 대규모 태양광 발전 시설 위치정보 획득 연구에서, 소규모 태양광전지 패널 모니터링이 가능하도록 영상레이더를 적용한 초기 연구이다. 또한, 본 연구를 바탕으로 지속적 모니터링이 가능하고 태양광전지 패널 유실과 같은 상황에서 공간적 분포를 파악할 수 있는 효율적인 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지구과학회지
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• 제37권7호
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• pp.420-433
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• 2016

본 연구의 목적은 2011년 4월 22일부터 10월 22일까지 우리나라에서 강수가 있는 총 75일 동안 COMS 위성의 적외 채널 $10.8{\mu}m$ 휘도 온도(IR), 적외 채널 $10.8{\mu}m$와 수증기 채널 $6.7{\mu}m$의 휘도 온도차(IR-WV), 정규화 된 가시반사도(VIS)와 기상 레이더의 강우강도를 이용하여 2-D와 3-D 대류운의 강우강도 (CRR) 조견표를 향상시키는 것이다. 특별히 한국형 2-D와 3-D CRR 조견표를 검증하기 위해 2011년 강수가 있는 24일 동안의 기상 레이더 강우강도 자료가 사용된다. 2-D와 3-D CRR 조견표는 각 채널의 등급 범주별 강우 총수와 비강우 총수의 행렬을 이용하여 구한 강우 확률에 평균 누적강우강도와 최대 강우강도를 각각 곱함으로써 2-D (IR, IR-WV)와 3-D (IR, IR-WV, VIS) 조견표의 기본과 최대 행렬을 얻을 수 있다. 최종적으로 새로운 2-D와 3-D의 CRR 조견표는 경험적으로 기본과 최대 강우강도 행렬의 회귀 분석으로 얻어진다. 그 결과 새로운 CRR 조견표는 기존보다 낮은 IR 휘도 온도, 낮은 IR-WV 휘도 온도차일 때에도 비교적 많은 강우 현상을 나타내며, $10mm\;h^{-1}$ 이상의 강우강도 영역이 확대되어 나타난다. 정확도와 범주별 통계가 주어진 기간 동안 발생했던 CRR 자료에 대해 계산된다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표의 평균 오차, 평균절대 오차, 제곱근평균 오차가 기존 조견표보다 작게 나타나며, 예측 거짓경고비율은 감소하고, 탐지확률은 증가하며, 임계성공지수는 개선된다. 태풍과 뇌우와 같은 기상 이변에서의 강한 호우를 고려하기 위해서 습윤 보정 계수를 교정한다. 이 인자는 수치모델이나 COMS에서 복원한 지면에서 500 hPa까지 평균한 총가강수량과 상대습도의 곱 (PW RH)으로 정의된다. 이 연구에서는 PW RH에 근거하여 IR 운정 휘도 온도가 210 K 이하일 때, 상대습도가 40% 이상일 때 1에서 2사이를 경험적으로 정한다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표를 적용한 결과 평균 오차, 평균 절대 오차, 제곱근 평균 오차가 줄어든다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.497-510
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• 2022

농업용 저수지는 수자원이 계절적으로 편중된 한반도에서 갈수기 용수 공급을 위한 필수적인 구조물이다. 효율적인 물 관리를 위해서는 중소규모 저수지에 대한 체계적이고 효과적인 모니터링이 필요하며, 합성개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 전천후 관측이 가능하다는 특징과 함께 연속적인 저수지 모니터링을 위한 도구가 된다. 본 연구에서는 10 m급 해상도를 갖는 Sentinel-1 SAR 영상과 1 m급 해상도의 Capella X-SAR 영상을 활용하여 울산광역시 차리, 갈전, 뒷골 저수지의 수체를 탐지하였으며, 이를 통해 국내 중소규모 저수지 모니터링에의 활용성을 평가하고자 하였다. Z fuzzy function 기반 임계값 산정을 통한 영상분할기법과 객체 탐지 기반 분할기법인 Chan-vese (CV) 기법을 통해 수체 영역을 산정하였으며, UAV 영상과의 비교를 통해 성능을 정량적으로 평가하였다. 임계값 기반 탐지 정확도는 Sentinel-1의 경우 약 0.87, 0.89, 0.77 (차리, 갈전, 뒷골), Capella의 경우 약 0.78, 0.72, 0.81로 나타났으며, CV 기법 적용 시 모든 저수지에서 정확도가 향상되는 것을 확인하였다(Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Capella는 모든 저수지/분할기법에 대해 수체와 비수체의 경계를 비교적 뚜렷하게 모의하였으나, 고해상도로 인한 speckle noise가 충분히 평활화되지 않아 오탐지 및 미탐지가 다소 발생하였다. 오탐지의 제거를 위해 광학 센서 기반 보조자료를 활용하여 마스킹한 결과, 정확도가 최대 13% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 SAR 위성 기반 더욱 정확한 저수지 탐지가 이루어진다면 소규모 저수지를 포함, 종합적인 가용수량에 대한 연속적인 모니터링이 가능할 것이며, 효과적인 수자원 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1457-1468
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• 2018

후방산란계수(${\sigma}^0$) 방정식은 지상표적 탐지, 토지피복 분류, 해상풍 산출, 토양 수분함량 예측 등 Synthetic Aperture Radar(SAR) 영상의 활용을 위해 영상으로부터 지구물리적인 특성을 예측하는 과정에서 요구되는 필수 요소이다. 본 논문에서는 최종 업데이트된 SAR 프로세서와 절대방사보정의 특성을 반영하는 Kompsat-5 (K5)의 Radar Cross Section(RCS) 및 ${\sigma}^0$ 방정식을 제시하고 이를 검증하여 K5 SAR 영상의 활용도를 높이고자 한다. 우선, K5 RCS 방정식을 산출하고 이의 정밀도를 몽골의 검보정 사이트에 설치되어 있는 삼면판 반사기를 이용하여 검증하였다. K5 Spotlight 및 Stripmap 모드의 다양한 빔 영상에 대해서 RCS 방정식을 이용하여 측정한 RCS 값과 K5 SAR 프로세서를 이용하여 관측한 표준 RCS 값을 비교하였을 때 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 차이를 보였다. 레이더 방정식과 K5 RCS 방정식을 이용하여 유도한 K5 ${\sigma}^0$ 방정식에 대한 검증은 계절에 따른 후방 산란 특성의 변화가 적은 아마존 열대 우림의 TerraSAR-X(TSX) 및 Sentinel-1A(S-1A) SAR 영상에서 얻은 ${\sigma}^0$과 비교하여 수행하였다. TSX/S-1A 대비 K5 ${\sigma}^0$ 값의 차이는 최대 0.6 dB 이하였다. K5의 절대방사보정에 대한 요구 값이 2.0 dB($1{\sigma}$)을 감안하면 K5 RCS 방정식의 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 오차와 K5 ${\sigma}^0$ 방정식의 최대 0.6 dB 이하의 오차는 제시한 방정식들의 정밀도 및 유효성이 높음을 입증하여 준다. 향후, 본 논문에서 제시한 K5 RCS 방정식과 K5 ${\sigma}^0$ 방정식을 이용하여 해상풍 산출 등 정량적인 분석이 가능한 활용을 통한 검증이 추가적으로 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2179-2183
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• 2008

지금까지 분포형 모형 개발에 대한 많은 노력이 있음에도 불구하고 여러 제약사항들에 의해 잠재력을 보여주는 정도로 활용되어 왔으나, 최근 급속도로 발전하는 컴퓨터의 계산능력, DEM 등 디지털정보의 구축이 진행되어 오고 있고, GIS 및 인공위성 영상기법의 발달로 공간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물리적기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있다. 본 모형개발에 있어 이론적 배경이 된 모형은 1998년부터 일본 교토대학 방재연구소 코지리 연구실에서 개발 중인 Hydro-BEAM으로 유역 물순환의 건전성을 평가하기 위하여 장기간의 유역 내 유량, 수질을 시계열 및 공간적으로 파악하여 유역의 영향평가를 위해 개발된 물리적 기반의 격자구조를 가진 분포형 장기유출 모형이다. 유출량 계산은 유역내 수평 유출량산정 모듈로서 평면 분포형의 격자형을, 연직 분포형으로는 $A{\sim}B$층의 수평유출량은 하천으로 유입하고, C층은 하천유량에 영향을 미치지 않는 지하수층으로 가정하는 다층모형을 이용해서 A층, 지표 및 하도흐름은 운동파 법(kinematic wave)으로, $B{\sim}C$층의 유출량은 선형저류법으로 계산하는 모형이다. 본 연구에서는 격자흐름방향을 4방향에서 8방향으로 개선하였고, 모형의 각종 수문매개변수들을 GIS와 연계하여 직접 입력할 수 있도록 하였으며, 물리적기반의 침투과정을 모의할 수 있도록 Green & Ampt모듈을 추가하고, 향후 레이더 강우 및 수치예보강우의 홍수유출예측을 염두에 두고 격자강우량을 활용할 수 있도록 하는 등 홍수유출해석을 위한 분포형 강우-유출모형으로 개선 하였고, 이를 남강댐유역에 적용해 봄으로써 모형의 적용성을 검토해 보고자 하였다. 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있었으며, 전처리과정으로서 ArcGIS 혹은 ArcView등의 GIS 프로그램을 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개 변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다. 남강댐유역을 대상으로 유역을 500m의 정방형 격자로 분할하고 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파이론에 의해 추적 계산하였으며, 수문곡선 비교결과 재현성 높은 결과를 보여주었다. 모형의 정확성 및 실용성에 대한 보다 정확한 평가를 위해서는 향후 다양한 강우 사상 혹은 다양한 크기의 유역에 대한 유출량의 재현성 및 매개변수 등에 검증이 이루어져야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.571-585
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• 2022

기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 산불, 산사태 등 자연재해의 위협이 증가함에 따라, 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)와 같이 고해상도 토양수분 복원에 대한 사회적 수요도 증가하고 있다. 하지만 국내 환경은 산림 지형의 비율이 높아, 식생과 지형의 영향을 크게 받는 SAR 자료에서 토양수분을 복원하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습의 일종인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 기법을 활용하여, Sentinel-1 SAR 영상의 자립형 활용성을 평가하였다. Sentinel-1에서 얻을 수 있는 이중편파 산란계수는 토양수분 거동과 유의미한 상관성을 가지고 있음을 확인할 수 있었으며, 다른 위성이나 지점에서 관측된 보조자료를 사용하지 않고도 식생의 효과 등을 보정할 수 있는 자립형 활용 가능성도 확인할 수 있었다. 하지만 각 지점별, 지형 그룹별 특성에 의한 차이가 크게 나타났으며, 특히 산지와 평지에서 학습된 모형을 교차적용하였을 때 토양수분을 제대로 모의할 수 없는 현상이 발생하였다. 또한 이러한 문제를 해결하고자 학습 지점의 수를 늘리는 경우에는 토양수분 복원 모형이 평활화되어 상관계수는 증가하였으나, 지점에서의 오차는 점점 증가하였다. 따라서 고해상도 SAR 토양수분 자료를 광범위하게 적용하기 위해서는 체계적 연구 수행이 선행되어야 하며, 목적에 따른 학습 지점의 선정, 적용 지역의 범위 등을 구체적으로 제한하여 활용한다면 다양한 분야에서 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.535-544
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• 2021

농업용수는 용수수요의 48%를 차지하고 있으며, 농업 유역내의 유량관리를 위해서는 농업저수지의 관리가 중요하다. 효율적인 농업용수의 활용을 위해서는 농업저수지 및 농업 유역 내 수자원의 분포를 모니터링 할 수 있는 기술이 요구된다. 이에 본 연구에서는 2018년부터 2020년까지 3년간의 Sentinel-1 영상을 활용하여 지상의 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법 세 가지(고정 임계값, Otsu 임계값, Kittler-Illingworth (KI) 임계값)을 비교하여, 정확한 저수면적을 산정하기 위한 임계값 결정 방법을 평가하고자 하였다. 또한 이동, 고삼, 기흥저수지에서 저수면적과 저수량의 관계를 분석하여, SAR 영상 기반의 저수량을 산정하였고 지상관측 자료와의 검증을 수행하였다. 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법은 KI 임계값의 경우가 가장 정확한 것으로 나타났으며, KI 임계값을 활용하여 산정된 저수량은 이동, 고삼, 기흥저수지의 지상관측 자료와의 검증에서 평균 r = 0.9235, KGE' = 0.8691 로 높은 일치도를 나타냈다. 계절에 따른 오차 특성은 충분히 관측되지 않았으나, 저수면적과 저수량 간의 관계가 급격하게 바뀌는 고수위에서의 과소 산정 문제가 발생할 수 있다. 따라서 정확한 저수량 추정을 위해서는 지상관측 자료를 통한 저수면적-저수량 관계 파악이 선행되어야 한다. 추후 수자원위성을 통한 SAR 자료의 활용이 가능해지면, 본 연구의 결과를 바탕으로 저수량 모니터링 및 가뭄 대응을 위한 활용에서 유용할 것으로 판단되나, 홍수예방 등의 목적으로 활용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.