수자원 관리와 수재해 피해 분석 및 예측 등을 위해 원격탐사를 활용한 수체면적을 추정하는 것은 매우 필수적이다. 위성을 활용한 수체탐지는 주로 광학 및 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 센서를 탑재한 대형(무게 1,000kg 이상) 위성을 중심으로 수행되어왔다. 그러나 긴 재방문주기(repeat cycle)로 인해 재난/재해 시 적시 활용이 불가능한 한계가 존재한다. 최근 초소형위성(무게 100kg 미만) 개발이 활발히 이루어짐에 따라 기존 대형위성 중심의 시간해상도 한계를 극복할 수 있는 계기가 되었다. 현재 활발히 운용중인 초소형 SAR 위성은 핀란드의 ICEYE와 미국의 Capella 위성으로, 지구관측을 목적으로 군집(constellation) 형태로 운용되고 있다. 군집화 운용으로 인해 짧은 재방문주기(현재 0.8회/1일) 및 고해상도(Spot(0.5m))를 가지며, SAR센서 탑재로 기상 및 주야 무관하게 관측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 초소형위성의 운영 현황 및 특징에 대해서 기술하였으며, 초소형 SAR 위성 영상에 최적화된 수체면적 추정기술을 한반도 대청댐 유역에 적용해 보았다. 또한 광학 위성인 Sentinel-2 위성으로부터 생성된 수체를 참조값(reference)으로 하여 초소형위성 2기와 대형위성인 Sentinel-1위성과의 면적, 상관성 분석을 수행하였다. Capella 위성의 경우 가장 적은 면적의 차를 보였으며, 세 영상 모두 높은 상관관계를 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 초소형 SAR 위성의 낮은 NESZ(Noise Equivalent Sigma Zero)에도 불구하고 수체면적 추정이 가능함을 확인하였으며, 기존 대형 SAR 위성을 활용한 수자원/수재해 감시 활용의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다.
일반적으로 밝기온도는 대기온도와 밀접한 연관이 있으며, 밝기온도는 Landsat과 같은 지구관측위성의 열적외 센서를 활용하여 측정이 가능하다. Landsat-8 위성의 열적외 센서는 지표온도를 측정할 수 있는 두 개의 밴드 (Band 10과 Band 11)를 가지고 있다. 본 연구에서는 대한민국 서울지역의 기상관측센터에서 측정한 대기온도와 Band 10과 Band 11로부터 각각 측정한 밝기온도의 상관관계를 시기별(봄, 여름, 가을, 겨울)로 분석하였으며, 본 연구를 통해 다음과 같은 결과를 확인할 수 있었다. 첫째, 밝기온도와 대기온도의 상관관계는 봄, 가을, 겨울 및 여름 순으로 높았다. 둘째, 봄, 가을 및 겨울에서는 대기온도가 증가할수록 밝기온도도 증가하였으나, 여름에서는 대기온도가 증가할수록 밝기온도는 감소하였다. 셋째, Band 10을 활용하여 측정한 밝기온도가 Band 11을 활용하여 측정한 밝기온도에 비해 대기온도와 상관관계가 높았다.
1m급 전후의 고해상도 위성영상들이 지구관측 및 모니터링으로부터 국토의 디지털 지도제작에 이르기까지 폭넓게 활용되고 있다. IKONOS 영상의 경우 Pro와 Precision 제품은 상당히 고가이므로 정확한 지도를 제작하는데 저가의 Geo제품과 영상공급자에 의해 제공된 RPC계수를 이용하는 것은 바람직하다. IKONOS 고해상도 영상은 엄밀한 센서모델 대신 RF에 의해 설명되어진다. 본 연구에서는 RF 모델을 기반으로 추출되는 지상좌표의 정확도를 개선하기 위하여 대상물공간과 상공간에서 각각 정의된 4개의 모델, 즉 선형이동 모델, 축척 및 선형이동 모델, Affine 모델, 2차 다항식 모델을 제시하였다. RF 모델을 기반으로 한 지상좌표 산출 알고리즘과 산출된 지상좌표의 정확도 개선 알고리즘을 개발하고 실험을 통하여 다항식 보정모델별 개선효과를 분석하였다. 또한 지상기준점의 수와 배치유형, 측량의 정확도와 같은 여러 가지 지도제작 매개변수들이 지상좌표의 정확도에 미치는 효과를 평가하였다. 적용실험 결과, RF 모델에 의해 1차적으로 산출된 3차원 지상좌표의 RMSE는 X 방향에서 8.035m, Y 방향에서 10.020m, Z 방향에서 13.318m이었으나 다항식 보정 알고리즘을 통하여 X 방향 2.791m, Y 방향 2.520m, Z 방향 1.441m까지 RMSE를 낮춤으로써 수평위치에서 약 65%, 수직방향에서 약 89%까지 정확도를 크게 개선할 수 있었다.
아리랑 3호는 2012년 5월 18일에 발사된 다목적실용위성으로서, 탑재된 AEISS센서는 고도 685km의 태양주기 궤도상에서 0.7m의 공간해상도 흑백 영상과 2.8m 공간해상도의 다중 파장대 영상을 폭 16.8km로 획득한다. 아리랑 3호는 아리랑 2호에 비해 많은 부분에서 성능의 향상이 이루어졌으며 그 중 단일 패스에서 스테레오 영상이 취득 가능하도록 설계되었다. 아리랑 3호를 이용하여 3차원 지형 정보의 추출을 하기 위해서는 정확한 에피폴라 기하를 규명하는 것이 필수적이며, 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상 제작을 위한 최적의 영상 변환식을 도출하기 위한 에피폴라 곡선의 특성에 대해 분석하였다. 영상과 함께 제공되는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)를 기반으로 영상 전역에 해당하는 에피폴라 커브를 도출하고 이에 대한 모양분석을 통해 에피폴라 커브가 최소 3차 다항식 이상의 변환식으로 모델링 될 수 있음을 알 수 있었다. 또한 아리랑 3호 AEISS센서의 두 개의 CCDs라인 특징 또한 확인 가능하였다. RPCs 업데이트 시에도 샘플 방향의 영상 오차를 최소화하기 위해 3차식이 필요했으며, 에피폴라 영상 리샘플링 시에도 3차 영상 변환식을 활용한 경우 최대 0.7 픽셀이내의 정밀한 y시차를 확보할 수 있었다.
KOMPSAT-5는 우리나라 최초의 X 밴드 Synthetic Aperture Radar (SAR) 탑재 인공위성으로, 2013년 8월부터 운영되고 있다. KOMPSAT-5는 운영 목적에 따라 지구환경 감시에 적극적으로 활용되고 있으며, 연안 환경 감시를 위한 고해상도 해상풍의 필요성이 강조되면서 KOMPSAT-5의 활용도도 부각되고 있다. 하지만, 기존의 해상풍 정확도 검증 연구에서는 다른 SAR 탑재 인공위성 기반 해상풍에 비해 정확도가 낮은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-5 기반 해상풍의 정확도 개선을 위한 후방산란계수 보정식을 산출하였고, 보정식의 개선 효과를 해양 부이 자료를 활용하여 검증하였다. 18장의 미국 서부와 하와이 연안을 관측한 KOMPSAT-5 자료와 해양 부이 자료를 활용하여 후방산란계수 보정식을 산출하였고, 산출한 후방산란계수 보정식은 18장의 한반도 연안을 관측한 KOMPSAT-5 자료에 적용하여 해상풍을 산출하였다. 이론적으로 산출된 후방산란계수와 KOMPSAT-5에서 관측된 후방산란계수는 입사각에 따른 1차 함수 관계식을 따르는 것으로 나타났다. 보정식을 적용하기 전에는 2.89 m s-1의 상대적으로 큰 평균 제곱근 오차와 -0.55 m s-1의 편차를 보였다. 보정식을 적용한 후에는 각각 1.60 m s-1, -0.38 m s-1로 개선되었다. 입사각의 범위에 따라 후방산란계수 보정식의 개선 효과는 다르게 나타났다.
본 논문에서는 소형 지구관측 위성의 광학카메라에 들어가는 미소진동을 보상하기 위한 초점면부 보정장치 시스템의 실험적 모델링을 수행하였다. 미소진동 외란을 보상하는 초점면부 보정장치의 구동기로 PZT 압전작동기를 적용하였다. 압전작동기는 히스테리시스 고유 특성을 갖게 되므로 보정장치 시스템의 정확한 수학적 모델링을 얻는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 보정장치 시스템을 2차 선형시스템으로 가정하고 MATLAB의 시스템 식별 툴박스(System Identification Toolbox)를 이용하여 실험적으로 모델링을 수행하였다. 외란의 주파수 범위인 0~50Hz에서 응답 오차 10%를 만족하기 위해 단일 선형 모델로는 불가능하며 총 4개의 선형 모델이 필요하다. 각각의 모델은 0~50Hz 입력범위를 4개의 구간으로 나눈 영역에서 실제 동역학을 잘 표현 하고 있다. 미소진동 외란의 보상은 입력주파수에 따라 모델 스위칭 기법을 적용한 초점면부 보정장치 제어를 통해 이루어진다.
광범위한 지역의 재배면적과 생산량을 신속하고 경제적으로 모니터링 할 수 있는 광학(LANDSAT) 중해상도 위성 영상을 활용하여 벼 재배면적, 생육 및 수량을 모니터링 할 수 있는지를 검토하였다. 1. 식생지수와 수량과의 관계를 살펴보면, EVI를 제외한 모든 식생지수와 수량간에는 정의 상관관계를 보였으며, NDVI_SWIR이나 EVI_SWIR과는 유의성이 없었다. NDVI가 RVI보다 수량과의 상관도가 다소 높았으며, 수량과 가장 밀접한 식생지수는 $NDVI_R$(r = 0.68)이었다 2. LANDSAT 단일시기 영상(2004년 7월 29일)을 활용하여 서산간척지 지역내 벼 수량을 모니터링한 결과 $NDVI_R$와 백미수량간에는 1차 직선관계($R^2$ = 0.46)가 성립하였으며, 필 지중에서 면적이 다소 적거나 주변에 반사특성에 영향하는 요인이 있는 지역을 제외하여 살펴본 결과 추정도가 다소 높아졌다($R^2$ = 0.66). 3. 논구역 벡터를 사용하여 논구역 정보를 추출하는 기존의 방법 대신 raster 기반의 논구역 masking을 제작하여 논 구역 정보를 추출하였는데 이 방법을 통해 쉽고 빠르게 논구역 정보를 추출할 수 있었다. 4. 연차별 지역적용가능성을 검토하기 위해 1994년 7월 26일 경기도내 7개 시군의 논구역 masking을 제작하여 NDVIred를 추출하고 $NDVI_R$-수량관계식을 이용하여 수량을 추정한 결과 1:1 line에 근접하여 비교적 잘 일치되었다.
센서 및 위성 기술의 발전에 따라 전세계적으로 다양한 고해상도 다중대역 위성영상이 활용 가능해지고 있다. 다중대역 센서가 가지는 파장에 기인한 고유한 반사, 투과, 산란 특성에 따라 다중대역 위성영상은 지구 관측에 대한 다양한 상호보완적 지표정보를 제공한다. 특히, short-wave infrared (SWIR) 대역은 긴 파장으로 인해 가시광 대역에 비해 Rayleigh 산란에 적게 영향을 받으며, 이로 인해 특정 대기입자를 투과할 수 있다는 특징을 지닌다. 산불, 폭발 등에 의해 발생된 짙은 연기는 가시광 대역의 영상의 가시성을 저하시키고 일부 지역에 대한 지표를 차폐시키는데, SWIR 대역은 이러한 연기에 의해 가려진 지역에 대한 지표정보를 추가로 제공해주기도 한다. 본 연구에서는 이러한 SWIR 대역과 가시광 대역의 영상 정보를 융합하는 다중해상도 변환 기반의 영상 융합 기법을 제안하였다. 제안된 융합 기법의 목적은 상호보완적 관계에 있는 가시광 대역에서의 고해상도 세부적 배경정보와 SWIR 대역에서의 연기 지역에 대한 지표정보를 모두 내포하고 있는 단일 영상을 생성하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 라플라시안(Laplacian) 피라미드 기반의 다중해상도 변환 기법을 가시광-SWIR 영상 융합에 적용하였다. 다중해상도 변환 기법은 영상 융합에 널리 활용되는 대표적인 영상분해 기반의 방법론으로, 각각의 원 영상을 다양한 스케일로 분해하여 융합하는 기법이다. 또한, 본 연구는 다중해상도 변환 기법에 haze-guided weight map을 융합한 방법론을 제안하였다. Haze-guided weight map은 SWIR 대역이 연기와 같은 특정 대기입자를 투과하여 지표에 대한 정보를 제공해줄 수 있다는 사전지식에 기반하여 제안된 알고리즘으로 다중해상도로 분해된 두 영상을 융합하는 기준이 되는 가중치 지도로써 활용되었다. 제안된 방법론은 가시광 및 SWIR 대역을 포함하고 있는 고해상도 다중대역 위성영상인 Worldview-3 위성영상을 활용하여 검증되었다. 실험 데이터는 주변 산불로 인해 연기가 발생하여 제한된 가시성을 지닌 연기 지역을 포함하고 있으며, 제안된 방법론의 투과 특성을 검증하기 위해 선정되었다. 제안된 기법에 대한 실험결과는 영상 품질 평가 지표를 활용한 정량평가 및 시각평가를 통해 분석되었으며, 결과분석을 통해 연기 지역에 대한 지표정보를 내포하는 SWIR 대역의 밝은 특징값과 가시광 대역 내의 고해상도 정보가 손실없이 최종 융합 영상에 내포됨을 확인할 수 있었다.
지면반사도 정보는 열평형 및 환경/기후 모니터링에 중요하다. 본 연구에서는 정지궤도위성의 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) 관측에서 300-500 nm 파장 영역의 지면반사도 산출 시에 오차 유발 요소에 대한 민감도를 조사하였다. 장차 GEMS 지면반사도 산출 시에 오차 분석을 위하여 극궤도 위성의 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS; 공간 해상도 $1km{\times}1km$) 자료 및 Ozone Mapping Instrument (OMI; $12km{\times}24km$) 자료 그리고 복사전달모델 수치실험도 분석에 사용하였다. 본 연구에서 오차 유발 요소는 구름, 레일리 산란, 에어로졸, 오존 그리고 지면 특성이다. GEMS 저해상도($8km{\times}7km$)에서의 구름 탐지율은 MODIS 대비 약 79%이었으나, GEMS 화소의 운량이 40% 이하에서는 상대적으로 낮았다. 이러한 경향은 구름 이외의 다른 효과(에어로졸, 지면 특성)로 인하여 주로 발생하였다. RGB 영상과 복사전달모델 계산을 기초로 조사된 레일리 산란 효과는 육지에 비하여 해양 지역에서 뚜렷하였다. 지면반사도가 0.2보다 작은 경우에 위성관측 대기상단 반사도는 에어로졸 양에 비례하였으나, 0.2보다 큰 경우에는 그 반대 경향을 보였다. 또한 에어로졸 양에 의한 지면반사도 산출 오차는 자외선 영역에서 파장에 따라 급격하게 증가하였으나, 가시광선에서는 일정하거나 다소 감소하였다. 오존 흡수는 자외선 영역(328-354 nm) 중 328 nm에서 가장 크게 나타났다. 지면반사도가 0.15인 육지 경우에 음의 오존전량 아노말리(-100 DU)로 인한 지면반사도 산출 오차는 +0.1이었다. 본 연구는 GEMS 위성관측을 이용한 지면반사도 원격탐사의 정확도를 높이는데 기여할 수 있다.
2008년 동아시아 대륙에서 발생기원이 다른 먼지(황사)와 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례를 NOAA위성 RGB 합성영상과 지상 입경별 분진(TSP, $PM_{10}$, $PM_{2.5}$)의 질량농도 관측으로 분석하였다. 또한 Terra/Aqua 위성 MODIS(Moderate resolution Imaging Spectroradiometer) 센서의 AOD(Aerosol Optical Depth)와 FW(Fine aerosol Weighting)를 통해 동아시아 지역에서 발생기원이 다른 대기 에어로졸의 분포와 입자 크기 특성을 분석하였다. 중국 북부와 몽골, 그리고 중국 황토고원에서 모래폭풍이 발생하여 광역적으로 이동하여 청원에 먼지입자(황사)로 영향을 주는 6 개의 사례분석을 실시하였다. 질량농도 TSP중 $PM_{10}$은 70%, $PM_{2.5}$는 16%로 조대입자(> $2.5\;{\mu}m$)의 비율이 큰 것은 사막과 반사막의 자연적 발생원에서 생성되었기 때문이다. 그러나, 모래 폭풍이 이동 과정에서 중국 동부의 산업 지역을 거쳐 유입하는 사례에서는 TSP 중 $PM_{2.5}$가 23%까지 증가하기도 했다. 중국 동부로부터 황해를 거쳐 한반도로 유입한 5개 다른 사례의 경우, TSP 중 $PM_{10}$, $PM_{2.5}$가 각각 82, 65%로 나타났다. 이와 같이 $PM_{2.5}$의 상대적 비율이 증가한 것은 인위적 오염입자의 영향 때문이다. 동아시아 지역에서 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례에 대한 평균 AOD는 $0.42{\pm}0.17$로 황사에 의한 AOD($0.36{\pm}0.13$)와 비교하여 대기 에어로졸에 대한 비율이 높게 나타났다. 특히, 중국 동부에서 황해, 한반도, 동해에 이르는 광역적 지역에 AOD값이 높게 분포했다. 인위적 오염입자의 사례는 FW가 평균 $0.63{\pm}0.16$로 모래폭풍의 이동 사례의 $0.52{\pm}0.13$ 보다 높은 값을 보였다. 이는 대기 에어로졸에 대한 인위적 미세 오염 입자의 기여도가 클 수 있음을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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