대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.376-381
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1998
In this study, we was measured the radiance reflectance by using multi-spectral image of low resolution camera(LRC) which will be loaded in the multi-purpose satellite(KOMPSAT) to use the data in analyzing water pollution. Also we investigated the possibility of extraction of water quality factors in rivers and water body by using high resolution remote sensing data such as Airborne MSS. Especially, we tried to extract the environmental factors related with eutrophication, and also tried to develop the process technique and the radiance feature of reflectance related with eutrophication. The results were summarized as follows: First, the spectrum of sun's rays which reaches the surface of the earth was consistent with visible rays bands of 0.4${\mu}{\textrm}{m}$~0.7${\mu}{\textrm}{m}$ and about 50% of total quantity of radiation were there. And at around 0.5${\mu}{\textrm}{m}$ of green spectral band in visible rays bands, the spectrum was highest. Second, as a result of the radiance reflectance Chlorophyll-a represented high spectral reflectance mainly around 0.52${\mu}{\textrm}{m}$ of green spectral band, and suspended sediments and turbidity represented high spectral reflectance at 0.8${\mu}{\textrm}{m}$ and at 0.57${\mu}{\textrm}{m}$ each. Third, as a result of the water quality analysis by using Airborne MSS, Chlorophyll-a could have a distribution chart when carried out ratio of B3 and BS to B7. And Band 7 was useful for making the distribution chart of suspended sediments. And when we carried out PCA, suspended sediments and turbidity had distributions at PC 1 , PC 4 each similarly to ground truth data. Above results can be changed according to the change of season and time. Therefore, in order to analyze more exactly the environmental factors of water quality by using LRC data, we need to investigate constantly the ground truth data and the radiance feature of reflectance of water body. Afterward in this study, we will constantly analyze the radiance feature of the surface of water in water body by measuring the on-the-spot radiance reflectance and using low resolution satellite image(SeaWiFs). Besides, we will gather the data of water quality analysis in water body and analyze the pattern of water pollution.
초분광영상을 이용한 변화탐지 기법으로는 Chronochrome(CC), Principal Component Analysis(PCA), 분광혼합분석(spectral unmixing) 등이 있다. 특히, 분광혼합분석을 이용한 변화탐지는 변화객체의 위치 정보뿐만 아니라 변화의 속성까지 분석할 수 있다는 점에서 매우 효과적이나, 분광혼합분석을 활용한 초분광영상의 변화탐지 연구는 여전히 초기단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 분광혼합분석을 이용한 효과적인 변화탐지를 위하여 Iterative Error Analysis(IEA)와 Spectral Angle Mapper(SAM) 등을 활용하여 두 영상에서 변화지역을 설명할 수 있는 동일한 endmember를 결정하였으며, 점유비율의 차영상을 통하여 변화지역을 추출하였다. 제안기법의 적용성을 평가하기 위하여 임의의 변화지역을 포함한 Compact Airborne Spectrographic Imager(CASI) 및 Hyperion 모의영상에 대한 변화탐지를 수행하였다. 실험결과, 제안기법이 기존의 CC, PCA, N-FINDR를 이용한 분광혼합분석보다 효과적으로 변화지역을 추출할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 제안기법은 사전정보 없이 자동으로 동일한 endmember를 추출할 수 있는 장점을 갖기 때문에 다양한 피복물질로 구성된 영상의 변화탐지에 효과적으로 활용될 것이다.
원격탐사에서 주로 사용되는 레이다 시스템에는 인공위성, 항공기 및 지상용 SAR 시스템을 비롯하여 산란계와 도플러 레이다 등이 있다. 이러한 시스템들은 고가의 장비들로 구성되며, 운용하는 데에 매우 전문적인 기술을 필요로 한다. 일반적인 대학이나 연구소에서는 장비의 구성과 운용에 대한 경험을 얻기 힘들기 때문에 레이다 및 SAR를 이용한 새로운 적용 분야를 이해하고 개척해 나아가는데 필수적인 하드웨어적 원리를 배우고 실습하기에 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위하여 이 논문에서는 미국 MIT에서 제공하는 Cantenna 시스템의 설계도를 기반으로 한 레이다 시스템을 저가로 제작하고 실험한 내용을 소개한다. 제작된 레이다는 총 세 가지의 방식으로 운영되었는데, 첫째, 도플러 레이다를 이용하여 이동하는 차량의 속도를 측정하였고 둘째, 거리해상도를 가지는 레이다 방식을 이용하여 이동하는 두 물체의 움직임을 측정하였다. 마지막으로, 지상용 SAR 방식으로 방위각 해상도를 높여 이차원의 영상을 획득하였다. 추가적으로 영상화에 사용되는 Deramp-FFT 알고리즘과 ${\omega}-k$ 알고리즘의 비교 및 안테나의 위치 측정 오차에 따른 영향을 분석하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 향후 샘플링 주파수의 증가, I/Q 샘플링 및 보다 안정적인 회로를 구현하면 무인 항공기에 탑재할 수 있는 가벼운 SAR 시스템으로도 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
자연림은 산림의 조성 과 보육 등에 인공적인 사람의 힘이 가해지지 않은 자연 상태의 산림이다. 반면 인공림은 사람이 조성 및 보육관리 하는 숲으로 목재생산, 자연재해 예방, 방풍 등의 목적을 가지는 산림이다. 인공림은 목재생산 등 인간이 목적을 가지고 관리하여 단위 면적당 더 많은 목재를 생산할 수 있는 경제적 장점도 가지고 있다. 자연림과 인공림의 구분은 산림 형태의 관리 방법과 목정이 상이하여 산림조사에서 기본적으로 조사하는 요소이며, 자연림과 인공림의 구분은 항공사진 판독과 현지조사 등의 절차를 통해 이루어진다. 본 연구에서는 자연림과 인공림의 분류에 KOMPSAT-3, 3A, 5 위성 영상데이터에 인공신경망(Artificial Neural Network: ANN)을 적용하여 자연림과 인공림의 분류도를 만들고, 산림청의 1/5,000임상도의 자연림과 인공림 분류도와 비교하여 평가하였다. 인공신경망을 이용한 산림의 자연림과 인공림 구분의 연구를 진행한 결과, 1/5,000 임상도와 비교했을 때, 학습결과 분류 전체 정확도는 77.03%이다. 영상의 획득 시기와 산림의 침엽수와 활엽수 등 기타요인이 인공신경망을 이용한 산림의 인공림과 자연림의 구분에 많은 영향을 미치는 것을 확인하였다.
해양에서는 선박충돌, 침몰 등으로 인하여 기름이 유출되는 사고가 간헐적으로 일어난다. 이러한 사고가 발생하였을 때 신속한 대책 마련을 위해 유출유 현황을 정확히 파악해야 한다. 이를 위해 해양경찰은 고정익비행기 또는 헬기로 대상 지역을 순찰하며 육안이나 영상 촬영을 통해 확인하는데, 유출유로 오염된 면적과 지도 상의 정확한 위치를 파악하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 유출유 현황 파악을 위해 해경에서 수집한 항공 영상을 개별적으로 지상기준점 없이 자동으로 직접 지오레퍼런싱(georeferencing)하여 정사보정하는 기술을 개발한다. 먼저, 영상 등 센서 정보를 가시화한 화면에서 지오레퍼런싱에 필요한 메타정보를 문자인식기술을 통해 추출한다. 추출된 정보를 바탕으로 영상의 외부표정요소를 결정한다. 결정된 외부표정요소를 이용해서 영상을 개별적으로 정사보정한다. 이러한 방법으로 통해 생성한 개별정사영상의 정확도는 수십 미터에서 최대 100 m 정도로 평가되었다. 지상기준점을 사용하지 않았고, 위치와 자세 센서의 관측 오차, 카메라 초점거리 등 내부표정요소의 오차를 고려할 때 상당히 양호한 수준이었다. 해양에서 유출유 오염 지역에 대한 현황 파악을 위해 적절한 수준으로 판단된다. 향후 비행 중 촬영 영상에 대한 실시간 전송이 가능해지면, 제안된 개별정사보정 기술을 통해 실시간으로 개별 정사영상을 생성할 수 있게 된다. 이를 기반으로 유출유 오염 현황에 대한 신속한 파악과 대책 수립에 효과적으로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 지하수 수자원의 부존 및 대수층의 역학적 변화를 원격 탐사 방법으로 해석한 연구사례를 고찰하였다. 지질 분포, 지표수 및 지형 고도차, 식생 분포, 강수량과 증발산량의 변화를 측정하는 기법에는 항공 자력 탐사 분석에 의한 지질 선구조 해석, DEM, 엽면적지수, 정규 식생 지수 및 지표면 에너지 밸런스 계산 등이 있으며, 모두 원격 탐사로 수득된 자료에 기반하며, 광역적 차원에서의 지하수 수자원 부존 여부를 정성적으로 분석할 수 있다. 위성 센서 자료의 직접 이용을 통한 지하수 부존 및 동력학의 정량적 해석은 현재까지 GRACE와 InSAR가 가장 각광받는 탐사 방법임을 알 수 있었다. GRACE는 미소 중력장 변화를 지구 표면 및 내부 수체의 질량 변화로 전환할 수 있는 센서 보유 위성으로서, 센서 자료의 보정이 필요 없고, 지하수 부존 정량 분석을 위한 보조 자료를 모두 다른 위성 센서 자료에서 수득할 수 있으며, 자료처리 알고리즘의 지속적인 개선이 진행되고 있어서, 전세계적으로 수많은 연구가 수행되었다. 그러나, 위성센서의 검출 한계로 인해 협소한 지역에서의 지하수 질량 변화 정량이 부정확할 수 있고, 현장 조사 자료와 연동할 경우 과대 추정된 결과가 도출될 수 있다. InSAR는 특정 대수층에서 지표의 수직 변위가 지하수위와 비례한다는 원리를 이용, mm 단위의 지표 수직 변위를 측정하여 대수층 및 대수층 내 지하수의 물리적 특징을 정량화할 수 있다. 그러나, 지표의 토지 피복이 단순한 건조-반건조 기후 지역에 한정되어 적용되고 있으며, 지표면과의 긴밀도 값 손실이 우려되는 지역에서는 적용이 힘들다. 상기 두 위성을 이용하여 우리나라 지하수 수자원의 질량 변화 및 흐름 특징을 광역적으로 정량화하기 위해서는 우리나라의 지형 및 지질, 자연 조건에 알맞은 자료 전처리 알고리즘 개발 및 적용이 선행되어야 할 것이다.
이 논문에서는 다편광 Synthetic Aperture Radar (PolSAR) 관측값을 이용하여 남해안 여자만의 조간대 표면 퇴적물에 대한 지구물리학적 특성에 대한 연구를 실시하였다. 원격 탐사를 이용한 조간대 지역의 연구는 종래의 야외 조사를 통한 연구 방법의 한계를 보완할 수 있으며 특히 다편광 SAR 자료는 주 야 및 기상 상태와 관계 없이 지구 표면의 지구물리학적 정보를 정량적으로 획득 할 수 있다. 이 연구를 위하여 사용된 여자만 지역의 다편광 AIRSAR 자료는 2000 년 9 월 30 일 NASA/JPL PACRIM-II 프로젝트를 통해 획득되었다. AIRSAR 자료의 다편광 정보를 이용한 마이크로파의 산란모델을 바탕으로 조간대 지역의 표면퇴적물에서의 마이크로파 산란 특성을 연구하였다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.76-82
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1998
Increase of greenhouse gas due to $CO_2$ and CH$_4$ gases would cause the global warming in the atmosphere. According to the global circulation model, it is pointed out in the Okhotsk Sea that the large increase of atmospheric temperature might be occurredin this region by global warming due to the doubling of greenhouse effectgases. Therefore, it is very important to monitor the sea ice extents in the Okhotsk Sea. To improve the sea ice extents and concentration with more highly accuracy, the field experiments have begun to comparewith Airborne Microwave Radiometer (AMR) and video images installed on the aircraft (Beach-200). The sea ice concentration is generally proportional to the brightness temperature and accurate retrieval of sea ice concentration from the brightness temperature is important because of the sensitivity of multi-channel data with the amount of open water in the sea ice pack. During the field experiments of airborned AMR the multi-frequency data suggest that the sea ice concentration is slightly dependending on the sea ice types since the brightness temperature is different between the thin and small piece of sea ice floes, and a large ice flow with different surface signatures. On the basis of classification of two sea ice types, it is cleary distinguished between the thin ice and the large ice floe in the scatter plot of 36.5 and 89.0GHz, but it does not become to make clear of the scatter plot of 18.7 and 36.5GHz Two algorithms that have been used for deriving sea ice concentrations from airbomed multi-channel data are compared. One is the NASA Team Algorithm and the other is the Bootstrap Algorithm. Intrercomparison on both algorithms with the airborned data and sea ice concentration derived from video images bas shown that the Bootstrap Algorithm is more consistent with the binary maps of video images.
최근 다양한 센서의 개발에 따라 동일한 지역에 대한 다양한 데이터들의 취득이 가능하게 되었다. 이러한 다차원 데이터를 이용하여 도시모델, 변화 탐지 등과 같은 다양한 활용분야에 적용하기 위해서 각 데이터들 간의 정합과정이 필수적이다. 본 연구에서는 기 구축된 건물모델을 참조모델로 사용하여 디지털 영상을 자동으로 정합하는 방법을 제시하였다. 두 데이터의 정합을 위해 기 구축 건물모델에서 최적정합건물을 추출 하였으며, 이를 영상에서 추출된 직선정합요소와 비교하여 최적정합건물과 상응하는 점 좌표 쌍을 추출하였다. 또한 추출된 점 좌표 쌍을 이용하여 영상데이터의 외부표정요소를 재계산함으로써 두 데이터간의 정합을 수행하였다. 실험결과는 제안된 방법이 두 데이터의 정합을 효율적으로 수행하는 것을 보여준다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.647-650
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2006
Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) hyperspectral imagery was acquired over the Little Miami River Watershed (1756 square miles) in Ohio, U.S.A., which is one of the largest hyperspectral image acquisition. For the development of a 4m-resolution land cover dataset, a hierarchical approach was employed using two different classification algorithms: 'Image Object Segmentation' for level-1 and 'Spectral Angle Mapper' for level-2. This classification scheme was developed to overcome the spectral inseparability of urban and rural features and to deal with radiometric distortions due to cross-track illumination. The land cover class members were lentic, lotic, forest, corn, soybean, wheat, dry herbaceous, grass, urban barren, rural barren, urban/built, and unclassified. The final phase of processing was completed after an extensive Quality Assurance and Quality Control (QA/QC) phase. With respect to the eleven land cover class members, the overall accuracy with a total of 902 reference points was 83.9% at 4m resolution. The dataset is available for public research, and applications of this product will represent an improvement over more commonly utilized data of coarser spatial resolution such as National Land Cover Data (NLCD).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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