본 연구에서는 초분광 원격탐사 기법을 이용하여 선박의 접근이 어려운 연안지역의 수심을 산정하고자 한다. 연구에 사용된 영상은 초분광 위성영상인 EO-1 Hyperion 영상이며, 대기보정 및 기하보정을 실시하였다. 보정된 영상은 MNF 변환을 사용하여 밴드를 압축하였다. 또한 각 화소의 실제적인 수심을 산정하기 위하여 대상지역의 Diffuse Attenuation Coefficient를 영상내에서 결정하였다. 그리고 Linear Spectral Unmixing 기법을 사용하여 대상 화소의 Emdmember를 결정하고, 수심을 산정하였다.
Hyperion, AVIRIS 등의 초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 넓은 파장대의 영상을 좁은 폭의 많은 밴드로 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아 계산량이 증가하며, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 발생하는 한계가 존재한다. 이런 한계로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는 경우도 발생한다. 따라서 초분광 영상을 사용할 경우, 노이즈가 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 정확하고 효율적이다. 본 연구에서는 초분광 영상(Hyperspectral Image)의 전처리 과정 중 노이즈 밴드 제거에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 프랙탈 차원을 이용하였다. 프랙탈 차원 측정방법 중 대표적인 곡면차원 측정 방법인 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 각 밴드별 프랙탈 차원을 측정하고, 이를 정규화 하기 위해 Continuum Removal 기법을 적용한 뒤 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 35개 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다.
최근 과학기술의 급속한 발달과 더불어 인간의 활동 영역이 넓어짐으로써 연안해역 개발과 환경 등의 문제가 전세계적으로 대두되고 있으며, 보다 광범위한 분석을 위해 위성영상을 활용이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구는 보다 효율적인 연안해역의 수심 결정에 있어 하이퍼스펙트럴 위성영상을 활용하는데 그 목적을 둔다. 이를 위해 먼저 EO-1 Hyperion 위성영상에서 연구대상지에 해당하는 부분영상을 추출하고, 대기보정과 기하보정을 실시하였다. 그리고 MNF 변환을 통해 밴드를 압축하고, 수체의 특성을 분석하는데 적합한 밴드를 선정하였다. 선정된 밴드내에서 수심 산정을 위한 계수인 Kd를 결정하였으며, 순수한 분광 특성을 가진 화소의 endmember의 결정과 선형분광순수화 기법을 이용한 매핑을 통해 대상 연안의 수심을 최종적으로 결정하였다. 연구 결과, 산정 된 수심은 수치해도상의 수심과 평균 1.2m 정도의 차이를 보였고, 산정 하고자 하는 수심이 깊을수록 오차는 크게 나타났다. 향후 대기보정, endmember 결정, Kd 산정 등의 정확도를 높인다면 보다 경제적이고 효율적인 수심 결정이 가능할 것으로 판단된다.
일반적으로 영상은 공간, 분광 및 시간 해상력을 바탕으로 고해상과 저해상 영상으로 구분된다. 최근 IKONOS 와 QuickBird 등 공간해상력이 1m 이하인 위성 영상들이 국내에 공급되어 바야흐로 고해상 위성영상을 이용한 다양한 활용분야들이 연구되고 있다. 이에 반하여 고분광해상력을 갖는 하이퍼스펙트럴 영상에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 국제적으로는 항공기탑재 센서들을 이용한 다양하고 광범위한 조사분석 연구가 이루어지고 있으나, 국내에서는 장비와 관심의 부재로 인하여 초기적인 연구 단계에 있는 실정이다 하이퍼스펙트럴 센서는 환경, 지질, 목표물 인식 분야에 있어 많은 관심을 받고 있으며 위성탑재 초다중분광센서가 운용되기 시작하면서 연구의 활성화가 더욱 기대되고 있다. 본 연구에서는 EO-1 위성의 Hyperion 센서 데이터를 이용하여 노이즈 제거를 위한 영상 전처리 과정을 실시하고 분광특성에 따른 무감독 분류를 통한 인덱싱 기법과 널리 알려진 분광 라이브러리를 활용한 대상물, 특히 인공지물 추출 기법을 실험하였다. 이를 위하여 MNF(Maximum/Minimum Noise Filtering) 변환 및 분광 매칭(Spectral Matching) 기법, 분광 라이브러리 처리 등을 수행하였다. 결과의 비교를 위하여 동일 지역의 Landsat ETM+ 데이터를 이용하여 상호비교를 통한 검증작업으로서 그 성과를 판단하였다.
본 연구는 KOMPSAT-3 위성의 방사학적 품질 평가를 위해 다중분광 및 초분광 센서을 사용하여 복사학적 교차 검증을 수행하였다. PICS site 에서 촬영된 EO-1 Hyperion과 Landsat-8 OLI 센서의 영상을 이용하였고, 서로 다른 특성을 지닌 토지 피복으로 구성된 2개 지역을 선정하여 항공 초분광 센서와 대기상층 반사도 기반 교차 검증을 수행하였다. EO-1 Hyperion, CASI-1500과의 대기상층 반사도를 비교한 결과, 전체적으로 약 4 % 이내의 차이를 보였다. 이는 일반적으로 타 위성과의 비교를 통한 반사도 차이가 5 % 내에 들어올 경우 방사학적 품질기준에 적합하다고 판단된다. Landsat-8 센서와의 대기상층 반사도를 비교한 결과 Blue, Green, Red밴드는 약 3% 내외의 반사도 차이를 보였으나, NIR band에서 Landsat-8에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 NIR 밴드에서 두 센서간 밴드대역폭의차이가 존재하고, KOMPSAT-3 센서의 경우 수증기에 의한 흡수가 강하게 나타나는 940nm 부근도 밴드대역폭이 포함되고 있기 때문에 상대적으로 낮은 반사도를 보이는 것으로 판단되며, 이를 극복하기 위해 Spectral Bandwidth Adjustment Factor (SBAF)와 같은 rescale method를 적용한 보다 세밀한 분석이 시도될 필요가 있다.
Kim, Sun-Hwa;Kang, Sung-Jin;Ji, Jun-Hwa;Lee, Kyu-Sung
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.619-622
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2006
Atmospheric correction is one of critical procedures to extract quantitative information related to biophysical variables from hyperspectral data. In this study, we attempted to generate the water vapor contents image from hyperspectral data itself and developed the atmospheric correction algorithm for EO-1 Hyperion data using pre-calculated atmospheric look-up-table (LUT) for fast processing. To apply the new atmospheric correction algorithm, Hyperion data acquired June 3, 2001 over Seoul area is used. Reflectance spectrums of various targets on atmospheric corrected Hyperion reflectance images showed the general spectral pattern although there must be further development to reduce the spectral noise.
Lee Kyu-Sung;Kim Sun-Hwa;Ma Jeong-Rim;Kook Min-Jung;Shin Jung-Il;Eo Yang-Dam;Lee Yong-Woong
대한원격탐사학회지
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제22권3호
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pp.175-182
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2006
Because of the phenological variation of vegetation growth in temperate region, it is often difficult to accurately assess the surface conditions of agricultural croplands, grasslands, and disturbed forests by multi-spectral remote sensor data. In particular, the spectral similarity between soil and dry vegetation has been a primary problem to correctly appraise the surface conditions during the non-growing seasons in temperature region. This study analyzes the spectral characteristics of the mixture of dry vegetation and soil. The reflectance spectra were obtained from laboratory spectroradiometer measurement (GER-2600) and from EO-1 Hyperion image data. The reflectance spectra of several samples having different level of dry vegetation fractions show similar pattern from both lab measurement and hyperspectral image. Red-edge near 700nm and shortwave IR near 2,200nm are more sensitive to the fraction of dry vegetation. The use of hyperspectral data would allow us for better separation between bare soils and other surfaces covered by dry vegetation during the leaf-off season.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.598-601
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2006
Satellite imagery may contain large regions covered with atmospheric aerosol. A high-resolution satellite imagery affected by non-homogenous aerosol cover should be processed for land cover study and perform the radiometric calibration that will allow its future application for Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT) data. In this study, aerosol signal was separated from high resolution satellite data based on the reflectance separation method. Since aerosol removal has a good sensitivity over bright surface such as man-made targets, aerosol optical thickness (AOT) retrieval algorithm could be used. AOT retrieval using Look-up table (LUT) approach for utilizing the transformed image to radiometrically compensate visible band imagery is processed and tested in the correction of satellite scenery. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), EO-1/HYPERION data have been used for aerosol correction and AOT retrieval with different spatial resolution. Results show that an application of the aerosol detection for HYPERION data yields successive aerosol separation from imagery and AOT maps are consistent with MODIS AOT map.
The improved accuracy of the Land Cover/Land Use Map constructed using Hyperspectal Satellite Image and the possibility of real time classification of Land Use using optimal Band Selective Factor enable the change detection from automatic classification using the existed Land Cover/Land Use Map and the newly acquired Hyperspectral Satellite Image. In this study, the effective analysis techniques for automatic generation of training regions, automatic classification and automatic change detection are proposed to minimize the expert's interpretation for automatic update of the Land Cover/Land Use Map. The proposed algorithms performed successfully the automatic Land Cover/Land Use Map construction, automatic change detection and automatic update on the image which contained the changed region. It would increase applicability in actual services. Also, it would be expected to present the effective methods of constructing national land monitoring system.
본 연구에서는 산림 바이오매스와 식생지수의 상관성을 분석하기 위해 현장조사 자료, 위성영상과 LiDAR 자료를 이용하여 산정된 산림 바이오매스 분포도를 기준으로 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 LANDSAT 영상을 이용하여 식생지수인 SR, NDVI, SAVI, LAI를 계산한 값과 비교하였다. 분석결과, 고해상도 KOMPSAT-2 영상의 식생지수가 LANDSAT 영상의 식생지수보다 침엽수의 상관성이 더 높게 나타났으며 활엽수의 경우는 LANDSAT 영상의 식생지수가 높은 상관성을 보였다. 식생지수 중에는 NDVI 값이 다른 지수에 비해 상관성이 높게 나타났다. 또한 STSAT-3 위성의 소형영상분광기(Compact Imaging Spectrometer, COMIS)와 유사 센서인 EO-1 위성의 Hyperion 영상을 이용하여 하이퍼스펙트럴 영상을 분석하고 바이오매스와 상관성이 상대적으로 높은 식생지수를 동일한 GSD 조건의 LANDSAT 위성의 식생지수와 비교하고 하이퍼스펙트럴 영상의 임상 추출에 대한 활용가능성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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