• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.647-660
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• 2022

이 단보에서는 농림위성(차세대 중형위성 4호)에 적합한 대기보정 기법 개발을 위하여, 농림위성과 공간 및 분광 해상도가 유사한 Sentinel-2 영상을 이용한 대기보정 결과를 소개하고자 한다. 대부분의 연구에서 동일한 조건에 대하여 상이한 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료를 사용한 결과를 비교한 사례는 찾아보기 힘들다. 따라서 향후 농림위성의 대기보정에 사용될 Geo-Kompsat 2A (GK2A) Advanced Meteorological Imager (AMI)와 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD 입력자료를 기반으로 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), Sen2Cor, Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV) 버전 1.1과 2.1 모델의 대기보정 결과를 비교하였다. 모델 간 반사도 상관행렬이나 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 결과를 고려해 볼 때, 6SV2.1이 보다 안정적인 모델로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권1호
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• pp.11-20
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• 2009

우리나라는 황사발생 빈도가 증가하고 특히 하절기에 강우 및 구름 발생이 잦아 위성원격탐사영상의 대기보정처리를 필요로 한다. 본 연구에서는 대기보정 전후의 클래스별 화소값 분포 변화를 비교하여 대기보정이 영상화소분류에 미치는 영향을 분석하였다. 실험에 사용된 영상은 LANDSAT-5 TM이고, 대기보정 모듈로는 상용 소프트웨어인 ATCOR, FLAASH와 인터넷에 공개된 COST 모델 3가지를 적용하였다. 실험 결과, 건물밀집 지역 영역에서 클래스 분리도가 향상되는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.485-496
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• 2022

이 연구에서 RapidEye 위성영상 대기 및 지표반사도 산출물을 생성하는 소프트웨어를 구현하였다. 이 소프트웨어는 절대대기보정 알고리즘을 채택하고 있는 오픈소스 원격탐사 소프트웨어 Orfeo Toolbox (OTB)기반 Extension이다. 소프트웨어 성능을 확인하기 위하여 구현 결과인 산출물 정확도는 Radiometric Calibration Network (RadCalNet) 사이트의 데이터와 해당 위치에 촬영된 RapidEye 영상을 사용하여 검증하고자 하였다. 또한 거의 같은 일자에 같은 지역을 촬영한 KOMPSAT-3A 영상으로부터 생성한 지표반사도와 Landsat Analysis Ready Data (ARD) 제품 중 하나인 지표반사도 자료도 함께 비교하였다. 이 외에도 같은 영상에 대하여 상업 도구에서 지원하는 QUick Atmospheric Correction (QUAC)와 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) 도구를 적용한 처리 결과와 직접 비교 연구를 수행하였다. RadCalNet 자료에 대비하여 KOMPSAT 지표반사도와 마찬가지로 이 Extension에서 얻은 결과는 5% 이내 일치 수준의 정확도를 나타내었고 QUAC와 FLAASH를 이용한 결과에 비하여 모든 밴드 영상에서 상대적으로 우수한 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 농업, 산림이나 환경 분야에서 Red-Edge 밴드의 중요성이 강조되고 있기 때문에 이 소프트웨어를 이용하여 산출되는 RapidEye 영상의 지표반사도 활용도 증가할 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.134-137
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• 2005

Unsupervised spectral angle classification (USAC) is the algorithm that can extract ground object information with the minimum 'Spectral Angle' operation on behalf of 'Spectral Euclidian Distance' in the clustering process. In this study, our algorithm uses the unit vector instead of the spectral distance to compute the mean of cluster in the unsupervised classification. The proposed algorithm (MUSAC) is applied to the Hyperion and ETM+ data and the results are compared with K-Meails and former USAC algorithm (FUSAC). USAC is capable of clearly classifying water and dark forest area and produces more accurate results than K-Means. Atmospheric correction for more accurate results was adapted on the Hyperion data (Hyperion-FLAASH) but the results did not have any effect on the accuracy. Thus we anticipate that the 'Spectral Angle' can be one of the most accurate classifiers of not only multispectral images but also hyperspectral images. Furthermore the cluster unit vector can be an efficient technique for determination of each cluster mean in the USAC.

• 한국측량학회지
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• 제26권2호
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• pp.129-137
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• 2008

지상의 정보를 주기적으로 취득하는 위성영상은 여러 가지 원인으로 인해 동일 지점에 대해 일정한 화소값을 기대하기 어렵고, 이런 영상은 변화탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정을 통해 화소값 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 변화탐지를 위한 전처리 과정 중 하나인 방사정규화에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 시간적 불변특성을 보이는 화소인 PIF를 추출하고, 선형회귀 기법을 이용하여 상대 방사정규화를 수행하였다. 화소간 유사도 측정 기법인 분광각을 통해 PIF를 자동으로 추출함으로써, 초분광영상이 가지는 많은 밴드의 장점을 활용하였다 또한 반복적인 정량 평가를 통해 적절한 PIF 개수를 결정하는 연구도 함께 수행하였다. 영상회귀, 히스토그램 매칭, FLAASH 기법을 적용한 방사보정 결과와 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, PIF 추출을 통한 선형회귀 기법이 변화탐지를 위한 방사보정에 보다 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제5권1호
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• pp.27-34
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• 2005

Unsupervised classification is an important area of research in image processing because supervised classification has the disadvantages such as long task-training time and high cost and low objectivity in training information. This paper focuses on unsupervised classification, which can extract ground object information with the minimum 'Spectral Angle Distance' operation on be behalf of 'Spectral Euclidian Distance' in the clustering process. Unlike previous studies, our algorithm uses the unit vector, not the spectral distance, to compute the cluster mean, and the Single-Pass algorithm automatically determines the seed points. Atmospheric correction for more accurate results was adapted on the Hyperion data and the results were analyzed. We applied the algorithm to the Hyperion and ETM+ data and compared the results with K-Means and the former USAM algorithm. From the result, USAM classified the water and dark forest area well and gave more accurate results than K-Means, so we believe that the 'Spectral Angle' can be one of the most accurate classifiers of not only multispectral images but hyperspectral images. And also the unit vector can be an efficient technique for characterizing the Remote Sensing data.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.3-10
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• 2015

지상의 모든 물체는 고유의 분광 반사율을 갖고 있으며, 이러한 특성을 이용하여 지상 물체의 분류와 목표물 탐지 등이 가능하다. 정확한 분석을 위해서는 취득된 원격탐사 자료를 분광 반사율로 변환해야 한다. 이를 위한 절대복사보정 기법으로는 자료 제공 기관에서 명시한 변환 수식을 이용하는 방법, 지상에서 측정한 분광 반사율만으로 단순 경험적 회귀 분석을 이용하는 방법, ATCOR/FLAASH 같은 수학적 모델을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 CASI 초분광 영상의 분광 반사율 자료를 이용하여 RapidEye 위성영상의 대리복사보정을 수행하고, 그 결과를 다른 복사보정 기법 결과 및 지상 자료와 비교하였다. 실험 결과 제안 기법이 ATCOR 및 New Kurucz 2005 기법보다 높은 유사성을 보였으며, 일반적으로 활용되는 ELM 기법과 유사한 결과를 도출하였다.