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.
저궤도 지구관측위성에 탑재되는 전자광학 카메라는 높은 SNR 및 MTF 성능 요구조건을 만족시키기 위하여, TDI 기능이 포함된 CCD 센서를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나, CMOS 센서가 가진 다양한 장점을 활용하기 위하여 CMOS 센서에도 TDI 기능이 추가되고 있으며, CMOS 센서의 취약점 중의 하나인 motion blur 문제를 개선하기 위한 다양한 방법들이 제시되고 있다. CMOS 센서에서도 CCD 센서의 multiphased clocking 방법과 유사하게, 하나의 픽셀을 다수의 서브픽셀로 나누어 각각을 별도로 읽어내거나, 픽셀 사이에 인위적인 마스크을 삽입하기도 한다. 또한, 노출시간(integration time)을 라인타임보다 짧게 하여, TDI CMOS 카메라 시스템의 motion blur를 최소화 할 수도 있다. 노출시간을 조절하는 방법을 적용함으로써, 카메라 제어 유닛의 명령을 통하여, 각각의 촬영임무의 목적에 맞도록, SNR 우선 영상 또는 MTF 우선 영상을 선택적으로 획득하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 노출시간을 조절하여 motion blur를 최소화 하는 방법에 대해 분석한 결과를 기술하고, MATLAB 시뮬레이션을 통하여 확인된 영상품질(dynamic MTF)의 개선 정도를 정리하였다.
Kim, Hee-Young;Park, Kyung-Ae;Chung, Sung-Rae;Baek, Seon-Kyun;Lee, Byung-Il;Shin, In-Chul;Chung, Chu-Yong;Kim, Jae-Gwan;Jung, Won-Chan
대한원격탐사학회지
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제34권1호
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pp.1-15
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2018
Passive microwave sea surface temperatures (SST) were validated in the Northwest Pacific using a total of 102,294 collocated matchup data between Global Precipitation Measurement (GPM) / GPM Microwave Sensor(GMI) data and oceanic in-situ temperature measurements from March 2014 to December 2016. A root-mean-square (RMS) error and a bias error of the GMI SST measurements were evaluated to $0.93^{\circ}C$ and $0.05^{\circ}C$, respectively. The SST differences between GMI and in-situ measurements were caused by various factors such as wind speed, columnar atmospheric water vapor, land contamination near coastline or islands. The GMI SSTs were found to be higher than the in-situ temperature measurements at low wind speed (<6 m/s) during the daytime. As the wind speed increased at night, SST errors showed positive bias. In addition, other factors, coming from atmospheric water vapor, sensitivity degradation at a low temperature range, and land contamination, also contributed to the errors. One of remarkable characteristics of the errors was their latitudinal dependence with large errors at high latitudes above $30^{\circ}N$. Seasonal characteristics revealed that the errors were most frequently observed in winter with a significant positive deviation. This implies that SST errors tend to be large under conditions of high wind speeds and low SSTs. Understanding of microwave SST errors in this study is anticipated to compensate less temporal capability of Infrared SSTs and to contribute to increase a satellite observation rate with time, especially in SST composite process.
본 연구에서는, MTSAT-1R 위성 자료를 이용하여 표면도달일사량 (SSI: Solar Surface Insolation)을 산출한다. 표면도달일사량은 태양-지구에너지시스템, 기후변화, 그리고 농업 생산 예측 모델 활용과 같은 다양한 분야에 사용되는 주요 변수이다. 대부분의 표면도달일사량 산출모델은 지상 관측 일사계 자료를 이용하여 모델의 검 보정을 수행한다. 위성자료를 이용하여 산출된 표면도달일사량과 지상 관측 일사값을 서로 비교할 때, 기기 차에 의해 발생하는 시스템 오차가 존재한다. 지상 관측 일사계의 경우에는 2분마다 관측된 전천 일사량을 평균하여 시간일사 대푯값으로 제공하다. 반면 위성을 이용하여 산출된 표면 도달일사량의 경우에는, 특정시간에 대한 순간 관측 값을 이용하며, 단위 화소 크기에 대한 공간 해상도로 제공된다. 시스템 차에 의해 발생하는 시간적 불일치는 지상 관측 값과의 검 보정 시, 오차 값을 포함한다. 본 연구에서는, 시간 불일치 조정을 통해 보다 향상된 표면도달일사량 검증 기법을 제공하고자 한다.
이온층 구면을 사각형 격자로 분할하여 각 격자에서 총전자수를 추정하는 지역적 GPS 이 온층 모델을 제시한다. 한반도 상공을 위도와 경도 1$^{\circ}$$\times$1$^{\circ}$의 공간해상도를 가진 격자로 구분하고 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 격자 상의 총전자수를 추정하였다. 이 연구를 위해 한국천문연구원에서 운영하고 있는 전국 규모의 9개 GPS 상시 관측소의 데이터를 이용하였다. 수신된 의사거리 데이터의 측정 잡음을 줄이기 위해 의사거리와 반송파 위상 데이터를 선형 조합한 위상보정 의사거리(phase-leveled pseudorange) 데이터를 새롭게 만들어 사용하였다. 또한 지역적 이온층의 변화에 적합한 태양-지자기 좌표계(solar-geomagnetic reference frame)를 이용하였다. 태양 활동이 비교적 활발하지 않은 때의 경우, 이 연구의 모델은 이온층 활동이 활발한 낮 시간대의 총전자수가 대략 30-45 TECU 정도로 나타났다. 이 모델의 신뢰성을 평가하기 위해 한국천문연구원(Korea Astronomy Observatory, KAO)의 지역적 모델과 Center for Orbit Determination in Europe의 전 지구적 모델에 의한 총전자수를 동일 지역에 대해 비교했을 때 5일 동안 약 4-5 TECU 정도의 RMS 차이를 보였다.
본 논문은 수동센서인 항공카메라와 능동센서인 레이저스캐너의 상호 보완적인 특징을 이용하여 지표면에 존재하는 다양한 지형지물 중 건물을 자동으로 추출하는 알고리즘에 대한 연구이다 제안하는 건물추출 알고리즘은 처리 단계별로 사용되는 데이터의 형태에 따라 point level process, polygon level process, parameter space level process의 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계인 point level process에서는 LIDAR의 점 데이터에서 과대오차를 제거하고 건물후보점들을 추출하여 같은 특성을 갖는 점들을 모아 폴리곤을 제작한다 두 번째 단계에서는 면적조건과 circularity를 이용하여 수목 폴리곤을 제거하고, 건물 폴리곤 사이의 포함관계를 정립한다. 마지막 단계에서는 이전 단계의 최종 건물 폴리곤을 공선조건식을 이용하여 항공사진 위에 투영하고 모폴로지 필터링을 통해 탐색영역을 제한한 후, Hough 변환의 파라미터 공간에서 다양한 가정과 제약조건을 이용하여 건물의 외곽선을 추출한다. 제안된 알고리즘에 의해 자동으로 추출된 건물 외곽선의 정확도를 검증하기 위하여 건물 모서리점의 3차원 좌표를 결정하였고, 이를 수치사진측량시스템에서 관측한 결과와 비교하였다. 실험결과 각 건물 모서리점의 평균제곱근오차는 X, Y, Z 각 방향으로 $\pm$8.1cm, $\pm$24.7cm, $\pm$35.9cm로 나타났다.
위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.
2010년 발사 예정인 다목적실용위성 5호 (KOMPSAT-5, KOrea Multi-Purpose SATellite-5)는 기상상태와 태양고도에 제약을 받지 않고 영상 획득이 가능한 SAR(Synthetic Aperture Radar) 시스템이 탑재된다. 본 연구에서는 SAR를 이용한 레이더 측량기법 (radargrarnrnetry)을 적용하기 위하여 KOMFSAT-5의 예상 궤도와 영상 모드를 분석하여 최적의 영상 조합을 제시하였다. 임의의 지상점에서 가장 가까운 위치에 있는 궤도로부터 패스번호를 부여하였고, 충분한 고도해상도를 얻기 위해 시차(parallax)에 따른 도민감도는 0.5이상을 선택하였으며, 레이더 영상의 기하왜곡을 고려하여 고도민감도가 0.8이하가 되는 영상 조합을 최적 조건으로 제시하였다. 예를 들어, 인접한 패스간의 거리가 약 95 km인 적도에서는 기하학적 모델을 이용하여 패스번호 3-9와 5-3의 두 쌍이 최적의 영상조합으로 제시되었다. 또한 임의로 선택한 대전과 남극 세종기지 지점에서는 STK 소프트웨어를 통해 궤도를 계산하였다. 대전에서는 5-4, 7-5, 8-5의 세 영상 조합을, 남극 세종기지에서는 8-6, 9-7, 10-7, 11-8, 12-8, 13-9, 14-9, 15-9, 15-10, 15-11의 열 쌍의 영상 조합이 레이더 측량기 법에 최적임을 제시하였다.
인공위성 관측자료를 이용한 대기 에어러솔 원격탐사 기법은 단시간에 넓은 공간적 영역을 분석할 수 있게 하며, 대상 지역에 존재하는 에어러솔의 분포 정보 및 광학적, 물리학적 특성을 제공 해준다. MODIS 위성자료는 현재까지 가장 진보된 에어러솔 분석자료를 생산하고 있으며, 가장 최근에 개선된 에어러솔 알고리즘(Collection 5 또는 C005)은 기존의 알고리즘(Collection 4 또는 C004)에 비해 많은 부분이 개선되었다. 본 연구는 동북아 지역에서 두 가지 MODIS 에어러솔 알고리즘에 의해 생산된 에어러솔 관측자료를 비교하였고, 각각의 정확도를 검증하기 위하여 AERONET sunphotometer 관측자료와 비교분석 하였다. 2005년 한해 동안의 MODIS 에어러솔 광학두께를 이용하여 에어러솔 광학 두께 (AOT)의 차이를 분석한 결과 에어러솔의 시공간적인 분포특징은 비슷하였으나, $AOT_{C005}$가 $AOT_{C004}$에 비하여 약 0.035(5%) 정도의 낮은 값을 보였다. MODIS AOT와 AERONET AOT와의 비교결과 C004가 상관계수 R=0.89 (기울기=0.86)를, C005는 R=0.95 (기울기=1.00)을 보였다. 더욱이 정확도 분석에서는 C005가 C004에 비해 약 40% 정도 개선이 된 것으로 나타났다.
1994년부터 2003년까지 임의로 선택한 달들에 대하여 NOAA/AVHRR 인공위성 자료와 해양 현장수온 관측 자료사이에서 획득된 845개의 일치점 자료를 활용하여 북동아시아 해역에서 해양 피층-표층 해수면온도 차이의 특성을 분석하였다. 해양상층 수 m내에서의 해수면온도의 일간 변화를 이해하기 위하여 일치점 데이터베이스는 낮과 밤, 표층 뜰개-선박 관측에 따라서 모두 네 가지 부류로 분류하였다. 주간표층 뜰개에 의한 수온 자료는 인공위성 해수면온도와 $0.56^{\circ}C$의 가장 작은 제곱평균오차를 보여서 위성관측 수온과 가장 잘 일치하였다. 주간 선박관측에 의한 CTD 수온 자료는 $1.12^{\circ}C$의 큰 제곱평균오차를 보여서 네 부류 중에서 가장 좋지 않은 정확도를 보였다. 위성 해수면온도와 현장 관측 해수면온도의 차이는 그 외에도 대기의 수증기 함량 효과, 연안으로부터 거리의 영향 등 다양한 요인에 의해 발생하였다. 그 중에서 가장 주목할 만한 오차는 수 m 이내 수온의 수직적 구조의 일간 변화에서 발생하였으며, 이는 표층 부이는 20 cm 정도, 선박 관측기기는 수 m현장에서 서로 다른 깊이의 수온을 관측하기 때문에 발생한 것으로 판단된다. 본 연구는 그동안 광범위하게 사용되어온 위성 SST는 어떤 경우에는 ${\pm}3^{\circ}C$의 큰 오차를 만들 수 있으므로 국지적 해양에서 해양 피층-표층 해수면온도 차이와 수온의 수직적 구조에 대한 보다 깊은 이해가 뒷받침되어야 하며, 이를 바탕으로 위성 SST를 사용자의 목적에 맞추어 주의 깊게 사용되어야 함을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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