코로나 19가 전 세계를 강타하고 있다. 우주 분야에서도 새로운 방식의 혁신을 불러오기 위해서 우주 분야에서의 변화 양상을 분석하고, 새로운 도전전략의 설계가 필요하다. COVID-19는 우주분야에 내재된 취약성을 노출하고 있다. 특히 COVID-19는 우주산업에서 공급망 충격을 주고 있는데, 제조 단위의 전체 또는 부분적 중단으로 인한 시스템, 서브시스템 및 부품의 공급 지연을 가져온다. 뉴노멀이 초래할 산업 전방위적 영향이 총체적인 만큼, 우주분야에서도 이를 지속적으로 살펴보는 것은 필수적이라 하겠다. COVID는 우주산업에서 공급망 충격을 주고 있다. 제조 단위의 전체 또는 부분적 중단으로 인한 시스템, 서브시스템 및 부품의 공급 지연을 가져온다. 발사서비스 공급에 있어서, 발사 일정이 지연되고 있지만, 주요 발사는 여전히 이뤄지고 있다. 지구관측 활용분야에서는 환경 모니터링 등 주요 애플리케이션의 수요가 급증하고 있고, 항법에서는 자동차, 해양 분야를 다루는 항법 서비스 제공업체들은 하향을 경험할 수도 있다. 제조업에의 영향을 분석해보면, 공급업체 기반의 위축으로 시스템, 하위 시스템 및 부품의 공급 지연을 가져오고 있고, 발사 서비스 제공업체들은 발사 일정 지연을 최소화 하려고하고 있다.
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.
본 역의 쥬라기화강암류는 "편마상화강암"과 "대보화강암"으로 분류 (1 : 250,000 전주도폭, 1973) 되어져 있으나, "대보화강섬록암"은 본 연구에서의 거창화강섬록암에 해당된다. 이들 화강섬록암류에 대한 조암광물의 경하기재, 암석화학, 및 저어콘의 형태적 연구를 하였다. 모드조성상 이들은 주로 화강성록암에 해당되지만 편마상화강섬록암은 Trondhjemitic trend를, 거창화강섬록암은 granodioritic trend를 각각 따른다. 이들 두 암체는 모두 칼크-알칼라인 계열이며 I-type (자철석계열)에 속하나, 편마상화강섬록암은 분화말기에 La, Ce, Yb의 enrichment를 겪은 반면, 거창화강섬록암은 분화초기에 Yb의 depletion을 겪은 것으로 생각된다. 사장석은 대체로 올리고클레이스에 해당한다. 흑운모는 (Mg, Fe) 고용체간의 성분변화보다 (Si, Al) 고용체간의 변화가 더 뚜렷하다. 각섬석은 거창화강섬록암에서만 제한적으로 산출되며 tschermakite에 해당한다. 저어콘 주면의 상대적 발달을 보면, 편마상화강섬록암은 대부분 {100}={110}형에 가까운 것들이 많으나, 거창화강섬록암은 {110} 탁월형 (저온형)에서 {100} 탁월형 (고온형)에 이르는 다양한 변화를 보인다. 그러나 이들은 대부분 저온형 마그마 용체내에서 결정화되었다. PPEF (Prism-Pyramid-Elongation-Flatness) 도에서, 편마상화강섬록암은 닫힌 가위형 (closed scissors type), 거창화강섬록암은 열린 가위행 (open scissors type)을 보인다. 이는 거창화강섬록암의 저어콘들이 지각물질 또는 편마상화강섬록암을 형성시킨 잔류마그마와 혼화된 마그마로부터 정출되었음을 암시해 주는 것으로 생각된다.
The metasedimentary rocks together with various granitoids are the main constituents in Taebaeksan gneiss complex, northern Yeongnam Massif. Chemical compositions of sedimentary rocks may reflect the nature of the provenance and could be crucial for understanding the evolution of early continental crust. Previous workers have suggested that the provenance and tectonic studies based on the geochemistry of sediments are applicable to the Precambrian samples. In this study we analyzed the major, trace and REE elements of metasedimentary rocks to understand their provenance and tectonic setting during sedimentation. The overall geochemical characteristics of metasedimentary rocks are similar to those of average shale of the post-Archean. Major element chemistry indicates mature and sorted nature of the sediments. The degree of weathering in the source rocks the is not uniform, as inferred from a large scatter in chemical indices of weathering (CIW). The immobile trace elements such as Th, Sc, and REE can be used to discriminate various sedimentary processes. The Th/sc ratios (0.9 - 4.4) are larger than those of the upper crust and average shale, suggesting that the felsic source predominates. The contents of Ni and Cr and the variations in the ratio of compatible to incompatible elements are similar to the average post-Archean shale. Uniform chondrite-normalized REE pattern with the LREE enrichment (LaN/SmN = 4.9 ${\pm}$ 0.4) and slight negative Eu anomalies (Eu/Eu$\^$*/ = 0.7 ${\pm}$ 0.1) also support this observation. The presence of negative Eu anomaly indicates that intracrustal igneous processes involving plagioclase separation have affected the provenance rocks. The LREE enrichment implies the major role of felsic rocks in source rocks. The eNd (1.9 Ga) values of metasediment rocks vary from 9.4 to 6.7, corresponding to TDM of 2.9 - 2.7 Ga. On the other hand, the 147Sm/144Nd ratios are 0.1079 - 0.1101, corresponding to typical tettigenous sediments. The geochemical features of metasedimentary rocks such as high abundances of large ion lithophile elements, high ratios of Th/Sc and La/Sm, commonly high Th/U ratios, negative Eu anomalies, and negative eNd, suggest a provenance consisting virtually entirely of recycled upper continental crust in passive margin environment. Tectonic discrimination diagrams based upon major element compositions also support this suggestion. In conjunction with igneous activity and metamorphism in the convergent margin setting at 1.8 - 1. 9 Ga, the transition from passive margin to active margin characterize the Paleoproterozoic crustal evolution in northern Yeongnam Massif.
This paper makes an effort to compare the recently evolved soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) with the traditional hard classification methods based on Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms in order to achieve appropriate results for mapping, monitoring and preserving valuable coastal wetland ecosystems of southern India using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) 1C/1D LISS-III and Landsat-5 Thematic Mapper image data. ISODATA and MLC methods were attempted on these satellite image data to produce maps of 5, 10, 15 and 20 wetland classes for each of three contrast coastal wetland sites, Pitchavaram, Vedaranniyam and Rameswaram. The accuracy of the derived classes was assessed with the simplest descriptive statistic technique called overall accuracy and a discrete multivariate technique called KAPPA accuracy. ISODATA classification resulted in maps with poor accuracy compared to MLC classification that produced maps with improved accuracy. However, there was a systematic decrease in overall accuracy and KAPPA accuracy, when more number of classes was derived from IRS-1C/1D and Landsat-5 TM imagery by ISODATA and MLC. There were two principal factors for the decreased classification accuracy, namely spectral overlapping/confusion and inadequate spatial resolution of the sensors. Compared to the former, the limited instantaneous field of view (IFOV) of these sensors caused occurrence of number of mixture pixels (mixels) in the image and its effect on the classification process was a major problem to deriving accurate wetland cover types, in spite of the increasing spatial resolution of new generation Earth Observation Sensors (EOS). In order to improve the classification accuracy, a soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) was described to calculate the spectral mixture and classify IRS-1C/1D LISS-III and Landsat-5 TM Imagery. This method considered number of reflectance end-members that form the scene spectra, followed by the determination of their nature and finally the decomposition of the spectra into their endmembers. To evaluate the LSMM areal estimates, resulted fractional end-members were compared with normalized difference vegetation index (NDVI), ground truth data, as well as those estimates derived from the traditional hard classifier (MLC). The findings revealed that NDVI values and vegetation fractions were positively correlated ($r^2$= 0.96, 0.95 and 0.92 for Rameswaram, Vedaranniyam and Pitchavaram respectively) and NDVI and soil fraction values were negatively correlated ($r^2$ =0.53, 0.39 and 0.13), indicating the reliability of the sub-pixel classification. Comparing with ground truth data, the precision of LSMM for deriving moisture fraction was 92% and 96% for soil fraction. The LSMM in general would seem well suited to locating small wetland habitats which occurred as sub-pixel inclusions, and to representing continuous gradations between different habitat types.
ADEOS/IMG로 관측한 온도, 수증기, 오존의 분포를 1997년 (a)1월 10일, (b)1월 28일, (c)4월 2일, (d)6월 19일에 대하여 오산과 포항의 존데 관측 자료와 비교하였다. 전반적으로 오산의 자료와 비교한 (b)와 (d)의 경우는 대체로 존데 자료에 근접하였지만 포항의 자료와 비교한 (a)과 (c)의 경우는 상당한 차이를 보였다. 예를 들면 (b)와 (d)의 경우에 온도에 대한 RMSE 와 편의 분석 결과는 700~300 hPa 에서는 약 1~4 K, 그 이상의 고도에서는 4~5 K 이상의 편의를 나타내는데, 이것은 존데에 의한 관측 자료의 신뢰성 수준에 대한 논의도 함께 이루어져야 할 것으로 사료된다. 오존 분포에 대하여 동일한 분석을 시행한 레벨 2 5_6_4_4 버전의 결과는 50~60 hPa 이상의 상층을 제외하고는 그 차이가 0.3 ppmv 이하로 나타났다. 1997년 6월 19일에 한반도 상공의 5개 지점에서 관측한 IMG 자료중 레벨 2 5_6_4_4 버전의 결과는 온도, $H_2O$, $O_3$, CO의 연직 분포와는 달리 $CO_2$, $N_2$O, CH$_4$, HNO$_3$의 연직 분포는 관측지점이 달라짐에 따라 최대 농도가 나타나는 고도를 중심으로 그 차이가 크게 나타났다.
최근 국내외에서 많은 지구관측위성들이 발사됨에 따라서 위성영상의 활용 분야가 넓어지고 있고 이에 따라서 위성영상의 기하정확도 향상을 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문은 2025년에 발사예정인 5 m 해상도 영상을 촬영할 수 있는 농림위성을 위한 자동기준점 추출 가능성을 파악하기 위해서 수행되었다. 특히 본 연구에서는 국토위성용으로 구축된 25 cm 해상도의 지상기준점 Chip을 농림위성영상에 사용할 수 있는지를 검토하고 농림위성영상용 지상기준점 추출 시 정합 성능 향상을 위한 적절한 공간해상도가 있는지를 검토하고자 한다. 실제 실험은 농림위성영상과 유사한 사양을 가진 RapidEye 위성영상을 활용하여 연구를 수행하였다. 먼저, 5 m 해상도의 원본 RapidEye 영상을 3배~7배로 분할하여 여러 해상도를 가진 영상으로 만들고, 해상도를 가지는 지상기준점 Chip은 크기를 축소하여 위성영상의 해상도에 맞게 조절하였다. 각각의 해상도를 가지는 위성영상과 지상기준점 Chip을 매칭하고 이 결과로 수립된 정밀센서모델의 정확도를 분석하였다. 분석결과 5 m의 원본 해상도에서 정합하는 것보다 위성영상의 해상도를 높여서 정합하는 것이 개선된 정확도를 보여주었다. 특히, 원본 영상을 1.25~1.67 m 해상도로 분할하여 지상기준점 Chip과 정합 할 경우 평균 약 2.74 m 내외의 위치정확도를 얻을 수 있었다. 본 연구결과가 향후 농림위성영상의 자동기준점 추출 및 정밀정사영상 생산에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
지구관측 위성영상을 활용한 도시지역 매핑 작업은 도시지역의 팽창 및 도시발전의 관측을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 대구광역시를 촬영한 Landsat-8 위성영상의 분광밴드를 이용하여 제작한 두 원격탐사 지수 영상(정규 건축물 지수(NDBI) 영상 및 도시 지수 (UI) 영상) 으로부터 도시지역을 탐지하기 위한 임계점 평가에 관한 연구를 다음과 같이 진행하였다. 우선, Landsat-8 영상의 분광밴드를 이용하여 NDBI 영상과 UI 영상을 각각 제작한다. 그리고 다양한 임계점(-0.4, -0.2 및 0)을 NDBI 및 UI 영상에 적용하여 도시지역을 탐지하고, 탐지된 도시지역의 정확도를 산출한다. 본 연구를 통해 진행한 실험결과를 분석한 결과, NDBI 영상에서는 임계점으로 -0.2를 적용시켰을 때 탐지된 도시지역의 정확도(88%)가 가장 높았고, UI 영상에서는 임계점으로 -0.4를 적용시켰을 때 탐지된 도시지역의 정확도(88%)가 가장 높았다. 또한, 일부 지역에서는 나지가 도시지역으로 오분류 되었으며, 고층 아파트 지역이 비도시 지역으로 오분류 되었다. 추후 연구에서는 위성영상에서 오분류를 줄이고 다양한 도시지역 객체를 추출할 수 있는 개선된 방법을 제안하도록 한다. 또한 다중시기 위성영상에서 탐지된 도시지역을 이용하여 도시 팽창 패턴을 분석하는 추후 연구도 수행할 계획이다.
다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에 부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의 입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로 인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해 다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자 손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.
농업분야에서 지구관측위성을 활용한 원격탐사 자료는 시간적, 공간적, 그리고 효율성 측면에서 다른 방법에 비해 많은 이점을 가진다. 본 연구는 위성영상의 농업활용에 앞서 영상의 대기보정에 따른 반사도와 식생지수의 변화 분석을 위해 다중분광위성자료의 대기상층 반사도(Top of Atmosphere Reflectance; TOA Reflectance)와 대기보정을 통한 표면 반사도(Surface Reflectance)를 산출하여 각 밴드별 반사도, 식생지수를 비교하였다. 그 결과 지상계측센서와 위성에서 관측된 식생지수는 영상의 대기보정을 통해 산출된 표면반사도가 TOA Reflectance 보다 높은 일치율과 상관성을 나타났다. 다중시기 영상에 대하여 대기보정 전/후 NDVI를 비교한 결과 모든 시기에서 대기보정 수행 후 NDVI 상승하였다. 특히 식생 활력도가 높은 수확직전의 시기의 경우 NDVI 상승폭이 크게 나타났다. 서로 다른 반사 특성을 가지는 토지피복의 경우에도 식생 활력도가 높은 마늘, 양파 재배지역과 산림의 경우 0.1 이상의 NDVI 변화를 보였다. 이 같은 결과는 NIR 밴드대역이 수증기 흡수대역에 있어 대기보정으로 인해 영향을 받기 때문이다. 따라서 위성영상을 농업분야에 활용함에 있어 대기보정은 NDVI 분석에 있어 매우 중요한 과정으로 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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