이 논문에서 크기의 변화에 강인한 인공물 축출 알고리듬을 제안한다. 인공물은 크기 및 카메라 센서의 특성에 따라 영상에 다양한 크기로 나타난다. 이 논문은 이러한 크기 변화에 강인한 인공물 축출 방법을 제안한다. 우선 LoG(Laplacian of Gaussian)를 이용하여 최적의 크기를 찾아낸다. 이를 이용하여 우리는 이웃한 정보를 포함할 수 있는 MAP-MRF(Maximum A Posterior-Markov Random Field) 레이블링(Labeling) 방법을 기반으로 인공물 축출을 위한 비용함수를 제안하였다. 인공물은 서로 근처에 존재하기 때문이다. 여기서 정보 비용함수(Data cost function)는 방향 히스토그램(Orientation histogram)을 이용하여 정의하였고, 스무딩 비용함수(Smoothing cost function)는 ICM(Iterated Conditional Modes)을 이용하여 정의한다. 최종적으로 이 알고리듬을 위성영상에 적용하여 알고리듬의 성능을 증명한다.
본 연구에서는 2015년에서 2017년 사이에 유럽항공우주국 Sentinel-1 위성이 촬영한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 활용하여 한강 유역 내 하천의 유량을 추정하는 모형을 개발하였다. 한강 유역 내 15개 중소규모 하천을 연구지역으로 선정하였으며 SAR 인공위성 영상 자료와 수위 및 유량관측소에서 산정한 유량 자료를 모형 구축을 위하여 사용하였다. 우선, 오류 보정을 위해 다양한 전처리 과정을 거친 12장의 SAR 영상을 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 이미지의 밝기 분포를 동일하게 만들었다. 이후 임계치 분류방식을 사용하여 추출된 하천 수체의 면적과 지상 관측유량자료와의 관계식을 도출하여 유량추정모형을 구축하였다. 그 결과, 1개소를 제외한 14개 관측소에서 인공위성에서 추출한 하천 면적을 입력 자료로 하는 멱함수 형태의 유량추정모형을 구축할 수 있었다. 14개 관측소의 최소, 평균, 최대 결정 계수($R^2$)는 0.3, 0.8, 0.99로 나타났다.
인공위성을 이용한 원격탐사 기술의 비약적인 발전과 함께 지리, 해양 정보 등 사회전반에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 원격탐사 영상의 해석을 위해서는 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 본 연구에서는 인공위성 원격탐사 영상의 적조영역에 대해 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 질감 정보를 취득하고, 이 데이터로부터 주성분 분석을 통해 적조영역을 자동으로 검출하는 방법에 대해 제안하였다. 기존의 적조영역 검출은 원격탐사 영상의 해색(sea color) 한 가지 특징에 의한 방법이 대부분이었으나 본 연구에서 GLCM의 질감 정보 8가지를 이용해서 2개의 주성분 누적 영상으로 변환시켰다. 연구결과 2개의 주성분 누적 영상의 백분율 분산 값은 90.4%였으며, 이를 해색 한 가지만을 이용한 적조영역 검출방법과 비교했을 때 보다 나은 결과를 나타내었다.
최근 정부에서는 디지털 국토를 수치지도와 영상지도로 만들기 위한 본격적인 작업에 임하고 있다. 기존의 항공사진측량 방식에서 인공위성에 의한 원격탐사측량 방식으로 고해상도의 디지털 영상취득이 가능해지면서 이를 이용한 다양한 활용을 고려하고 있어, 본 연구에서는 기존의 지역영상자료와 위성영상자료를 조사하고 이를 보다 더 구체적으로 이용할 수 있는 영상지도 콘텐츠 생성을 실험 한 것이다. 그 결과 현지조사 및 측량에 의한 좌표변환방식을 보완하여 보다 효율적인 방법을 도출하였으며, 다양한 속성 콘텐츠와의 결합에 의한 보다 구체적인 지형 분석 모델링을 시도하여 일반인들이 활용 가능한 영상콘텐츠를 제작할 수 있는 방안을 얻었다.
최근 기후변화로 인해 기온, 강수량 등 농업에 직접적인 영향을 주는 환경요인의 변화가 급격하게 진행되고 있으며, 식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)는 기후변화로 인해 전 세계적인 식량위기가 발생할 가능성이 크다고 경고하고 있다. 농업 시스템의 생산 능력을 확보하기 위해 수자원의 효율적인 공급 및 분배, 수확량 예측, 토지 특성 파악 등 농업 생산 제한요소에 대한 빠른 정보수집이 요구되고 있다. 재해관리 분야에서 원격탐사 기술은 재해 발생을 인지하고 발생지역의 재해 진행과 피해 정도를 신속하게 제공할 수 있다는 점에서 효용성이 높다. 또한 위성 영상을 이용할 경우 접근이 용이하지 못한 지역의 조사가 수월하며, 장기적인 변화관측이나 환경감시 등 광역적 접근이 가능하다. 최근 위성영상을 통한 다양한 신호의 데이터 취득 및 가공이 가능하게 됨에 따라 주기적이고 동일한 정확도로 지상자료의 획득이 가능하다는 측면에서 인공위성을 활용한 농업 분야에서의 가뭄 분석 연구의 필요성이 대두되었다. 위성영상 신호를 통해 농업 가뭄에 활용되고 있는 지표로는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 및 식생상태지수 (Vegetation Condition Index, VCI), 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index, VegDRI) 등이 있다. 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용한 위성영상기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)는 일반적으로 사용되는 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI) 등과 비교하였을 때, 가뭄에 더 민감하고 빠른 반응을 보인다는 연구 결과로부터 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 가뭄판단지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 과거 우리나라에 발생했던 극심한 가뭄 사상을 대상으로 ESI의 가뭄분석을 통해 타 지표와의 차별성을 확인하고 농업 가뭄 모니터링의 새로운 지표로써 적용성을 검토하고자 한다.
고해상도 위성영상의 분류 기술은 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나로 텍스쳐(texture), NDVI, PCA 영상 등 다양한 전처리 정보들을 추출하고 이를 멀티스펙트럴 밴드와 조합하여 분류 정확도를 높이는 기술을 개발하는 연구들이 주를 이루고 있다. 고해상도 위성영상에서 건물의 그림자와 옆벽면의 폐색 지역은 개체 추출 및 분류를 방해하는 주된 요인이 되며, 다양한 형태와 분광특성을 갖는 개개의 건물은 자동 분류 과정을 통해 제대로 식별되지 않는다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2 단영상으로부터 효율적으로 건물 정보 및 토지피복을 분류하기 위하여, 추출된 건물 정보를 바탕으로 건물의 그림자와 폐색지역을 보정한 후 비건물 지역에 대한 분류를 수행하여 분류 정확도를 높이고자 하였다. 우선 삼각벡터구조 기반의 반자동 인터페이스를 이용하여 건물의 3차원 모델 및 그림자 영역을 추출하고 이로부터 추출된 그림자 영역을 효과적으로 보정하기 위해 반복 선형회귀 연산을 이용한 그림자 보정을 수행한 후 inpainting 기법을 건물 폐색영역 복원에 적용하여 영상의 품질을 향상시켰다. 이러한 과정을 통해 도심 지역의 영상 분석에 있어 가장 큰 오차를 일으키는 인공물의 그림자와 폐색에 의한 오차를 최소화한 후 분류에 적용하여 이를 보정 전 영상을 이용한 분류 결과와 비교하였다.
토지 정보 시스템은 토지의 물리적, 법적 특성을 데이타 베이스화하는 것으로서 토지 기록 시스템이라 부르기도 한다. 수치원격탐사 자료는 스펙트럴 자료의 기본적인 통계를 계산하는데 유용하다. 각 밴드의 최대, 최소값, 평균, 표준편차, 분산-공분산 행렬, 그리고 밝기값의 빈도수를 막대도표로 그릴 수 있다. 본 논문에서는 항공사진을 스캔닝 하였으며, 다음 논문에 인공위성 영상을 스캔닝 할 것이다.
Images taken by geostationary satellite may be used to estimate solar irradiance fluxes at earth's surface. It is based on the empirical correlation between a satellite derived cloud index and the irradiance at the ground. For the validation, estimated solar radiation fluxes are compared with observed solar radiation fluxes at 16 sites over the Korean peninsular from January 1982 to December 2004. Estimated solar radiation fluxes show reliable results for estimating the global radiation with average deviation of -7.8 to +7.0% from the measured values and the yearly averaged horizontal global insolation of Korean peninsula was turned out to be $3.56kW/m^{2}/day$.
본 논문은 항공사진측량이 통제되고 있는 수도권 북부 지역 중 파주시 교하지역을 대상으로 러시아의 2m 급 고해상도 인공위성영상인 Alternative 위성영상을 이용하여 1:10,000 축척의 수치지도제작을 위한 방법과 그 적용에 관한 연구이다. 주요 방법론으로는 MK-4(공간해상도 8m) 스테레오 위성영상으로 수치표고모델(DEM)을 추출하여 정사보정을 하였으며, GPS 측량을 통해 지상기준점(GCP)을 얻어 정밀한 기하보정을 하였다. 한편, 현장 지리조사로 얻은 자료를 이용하여 각 레이어별 스크린 디지타이징을 하였으며 그 정확도는 평면위치에서 평균제곱근(RMS)오차가 ${\pm}0.4m$, 수직에서의 RMS 오차는 ${\pm}15m$였다. 따라서 평면위치 오차에 대해서는 NGIS 수치지도의 정확도를 만족시키는 한편, 지리 조사를 통해 얻은 자료를 추가함으로서 도시계획을 위한 현황도 등으로 활용가치가 충분한 것으로 판단된다.
가장 대표적인 범용센서모델인 다항식비례모형(Rational Function Model)은 물리적 센서모형의 정확도에 견줄 수 있는 특성으로 인하여 상업용 위성영상의 센서모델링 기법에서 가장 많이 쓰이고 있다. RPCs를 이용하여 인공위성 영상의 3차원 위치를 결정할 수 있지만, 대축척의 지형도 제작시 정확도 측면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 QuickBird-2, 인공위성 영상을 이용하여 지상기준점의 수량, 분포 및 다항식비례모형의 차수에 따른 정확도 분석을 수행하였다. 그 결과 1:25,000 축척의 지형도 제작시 수평위치 및 표고 허용오차 범위에 포함 될 수 있는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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