• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.257-268
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• 2024

Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.213-222
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• 2008

초분광영상의 활용 가능성은 증대하고 있으나, 연구에 필요한 초분광센서의 공급은 비교적 제한되어 있다. 초분광영상으로부터 정보 획득을 위한 처리와 분석은 대부분 영상에서 획득되는 분광반사율에 기반을 두고 있다. 본 연구의 목표는 사전 복사보정 자료가 없는 지상 초분광카메라 영상의 복사보정 과정을 개발하여 영상의 화소값을 분광반사율로 변환하고자 한다. 다양한 분광반사특성을 가진 22개 클래스로 구성된 모의지표물을 대상으로 분광측정기를 이용한 대리 복사보정 절차를 수행하였다 분광측정기로 측정된 복사량과 영상의 화소값의 관계를 이용하여 120개 밴드 초분광영상의 화소값을 센서감지 복사량(radiance)로 변환하는 보정계수를 도출하였다. 영상 촬영 및 분광측정이 대기의 영향이 거의 없는 지상 근접 촬영으로 이루어졌기 때문에, 화소값을 반사율(reflectance)로 직접 변환하는 보정계수도 산출하였다. 그러나 원거리 촬영이나 공중 촬영으로 획득된 영상의 경우 산출된 복사보정 계수는 센서감지 복사량 변환에만 유효하며, 반사율을 얻기 위해서는 추가적인 대기보정 절차가 별도로 수행되어야 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.58-67
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• 2019

한전의 저압전송전선로로 이용되고 있는 지중저압접속함은 지중선로의 분기나 접속을 목으로 하고 있다. 지중저압접속함은 거리의 미관을 고려하는 효용성에 비하여 여름철 집중호우나 도로의 침수에 의하여 감전사고가 발생하는 등 안전대책이 필요하다. 본 논문에서는 지중저압접속함 내부에 온습도, $CO_2$, 수위, 가속도, 진동 센서를 장착하고 센서 데이터를 지그비모듈을 이용하여 지상으로 데이터를 전송한다. 지상과의 통신을 위한 안테나(볼티드 안테나)를 제안하여 이를 통한 데이터 수신을 확인하였다. 전송된 데이터는 LF 모드 및 HEX모드에서 완벽한 수신 성공률이 확인되었으며, 볼티드 안테나는 난환경 사태에서 실험한 결과 지중상태와 수중상태의 차이는 보이고 있으나, 지중저압접속함으로부터 10m 정도 떨어진 지상과의 통신에는 충분히 수신감도라고 판단되었다. 수신된 데이터는 PC기반의 GUI를 통해 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.577-589
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• 2021

드론 매핑 시스템은 재난 피해 조사, 국토 환경 모니터링, 건설 공정 모니터링 등 여러 분야에 응용 가능하다. 드론에 장착된 다양한 개별 센서를 통합하여 활용하려면 시간동기화 등 여러가지 절차가 필요했다. 최근, 영상 센서와 GPS/INS가 함께 내장된 복합센서가 다수 출시되었다. 복합센서는 여러 가지 센서 데이터를 내부적으로 통합하여, 위치/자세를 영상 파일에 바로 태깅하여 제공한다. 이러한 복합센서를 드론 매핑 시스템에 활용하려면 매핑 정확도를 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 데이터 취득 환경과 사전 캘리브레이션 여부를 중심으로 복합센서의 매핑 정확도를 확인하였다. 첫째, 매핑 정확도가 지상기준점의 개수에 따라 어떻게 변하는지 살펴보았다. 지상기준점 개수가 2개일 때부터 총 RMSE가 1 m 이상에서 약 60 cm로 40 cm가량 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 데이터 취득 상황과 사전 캘리브레이션 여부에 따른 매핑 정확도를 확인하였다. 지상기준점이 있는 경우에는 개수가 적을지라도 사전 캘리브레이션의 영향이 크지 않은 것을 확인할 수 있었다. 영상의 중복도가 충분하지 않을 때는 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도 개선에 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 지상기준점이 없는 경우에는 카메라, 탑재체 모두 사전 캘리브레이션 하는 것이 정확도를 개선시키는데 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 기반으로, 향후 복합센서를 이용한 드론 매핑 수행 시 데이터 취득 조건에 따라 지상기준점 측량과 캘리브레이션 과정을 효율화 하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.111-126
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• 2022

Land use and land cover (LULC) mapping is an important factor in geospatial analysis. Although highly precise ground-based LULC monitoring is possible, it is time consuming and costly. Conversely, because the synthetic aperture radar (SAR) sensor is an all-weather sensor with high resolution, it could replace field-based LULC monitoring systems with low cost and less time requirement. Thus, LULC is one of the major areas in SAR applications. We developed a LULC model using only KOMPSAT-5 single co-polarized data and digital elevation model (DEM) data. Twelve HH-polarized images and 18 VV-polarized images were collected, and two HH-polarized images and four VV-polarized images were selected for the model testing. To train the LULC model, we applied the conditional generative adversarial network (cGAN) method. We used U-Net combined with the residual unit (ResUNet) model to generate the cGAN method. When analyzing the training history at 1732 epochs, the ResUNet model showed a maximum overall accuracy (OA) of 93.89 and a Kappa coefficient of 0.91. The model exhibited high performance in the test datasets with an OA greater than 90. The model accurately distinguished water body areas and showed lower accuracy in wetlands than in the other LULC types. The effect of the DEM on the accuracy of LULC was analyzed. When assessing the accuracy with respect to the incidence angle, owing to the radar shadow caused by the side-looking system of the SAR sensor, the OA tended to decrease as the incidence angle increased. This study is the first to use only KOMPSAT-5 single co-polarized data and deep learning methods to demonstrate the possibility of high-performance LULC monitoring. This study contributes to Earth surface monitoring and the development of deep learning approaches using the KOMPSAT-5 data.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.182-185
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• 2005

Satellite cameras are calibrated before launch in detail and in general, but it cannot be guaranteed that the geometry is not changing during launch and caused by thermal influence of the sun in the orbit. Modem satellite imaging systems are based on CCD-line sensors. Because of the required high sampling rate the length of used CCD-lines is limited. For reaching a sufficient swath width, some CCD-lines are combined to a longer virtual CCD-line. The images generated by the individual CCD-lines do overlap slightly and so they can be shifted in x- and y-direction in relation to a chosen reference image just based on tie points. For the alignment and difference in scale, control points are required. The resulting virtual image has only negligible errors in areas with very large difference in height caused by the difference in the location of the projection centers. Color images can be related to the joint panchromatic scenes just based on tie points. Pan-sharpened images may show only small color shifts in very mountainous areas and for moving objects. The direct sensor orientation has to be calibrated based on control points. Discrepancies in horizontal shift can only be separated from attitude discrepancies with a good three-dimensional control point distribution. For such a calibration a program based on geometric reconstruction of the sensor orientation is required. The approximations by 3D-affine transformation or direct linear transformation (DL n cannot be used. These methods do have also disadvantages for standard sensor orientation. The image orientation by geometric reconstruction can be improved by self calibration with additional parameters for the analysis and compensation of remaining systematic effects for example caused by a not linear CCD-line. The determined sensor geometry can be used for the generation? of rational polynomial coefficients, describing the sensor geometry by relations of polynomials of the ground coordinates X, Y and Z.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.954-961
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• 2010

지상원격측정 센서 반사율 지표는 비파괴적으로 실시간으로 빠르게 생육 중 작물의 생체량, 질소 스트레스 정도를 예측할 수 있는 도구로 연구되고 있다. 본 연구의 목적은 질소 시비량 수준별로 재배된 벼 (Oryza sativa L.)의 질소흡수량, 생체량 및 수량과 지상원격측정센서 반사율 지표들의 상호관계로부터 효율적인 반사율 지표를 선발하고 반사율 지표를 통한 벼 생육 중 질소시비수준을 평가하고자 하였다. 질소시비수준 0, 70, 100, 130 kg N $ha^{-1}$별로 처리된 시험구의 캐노피 반사율을 여러 종류의 수동형과 능동형 지상원격측정 센서로 각 생육시기별로 측정하였고 생체량과 질소흡수량 및 수량을 조사하여 상호관계를 분석하였다. 수동형 센서보다는 능동형 센서가 생육시기별 벼의 지상부 건물중, 수량, 질소농도 및 질소흡수량과 더 밀접한 상관을 나타냈으며 생육 후반으로 갈수록 상관계수 크기는 낮아지는 경향이었으나 유의성은 P<0.01 수준이 계속 유지되었다. 가장 밀접한 관계를 보인 반사율 지표는 Crop Circle-active 센서로 측정한 NIR/Red, NIR/Amber 지표였다. 특히 이삭거름 시비시기인 7월 중순의 Crop Circle 센서로 측정한 NIR/Red, NIR/Amber 지표는 건물중, 엽면적 지수와 상관계수 0.92 이상의 고도로 유의성 있는 정의 상관관계 (P<0.01)를 보였다. NIR/Red와 NIR/Amber 지표로 계산한 충족지수의 시비수준에 대한 회귀에서 회귀곡선은 충족지수 변동의 91%와 92%를 각각 설명하였다. 따라서 7월 중순~8월 초에 측정한 반사율지표의 충족지수는 실시간에 비파괴적으로 시비수준을 예측하여 위치별로 변량적인 질소시비량을 결정할 수 있는 방법으로 활용 가능할 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.435-448
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• 2012

증발산은 토양 표면에서 일어나는 증발 과정과 식물의 광합성 작용으로 인해 일어나는 증산 작용을 포함하는 수문기상인자로 외부 환경에 민감하게 작용한다. 현재 국내외에서는 이를 정확하게 관측하여 활용하기 위해 증발접시(evaporation pan), 침루계(lysimeter) 등을 이용하여 실측하거나 Eddy covariance technique, Bowen ratio method 등을 이용하여 경험적으로 산정하고 있으나 공간적인 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Terra 인공위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 다중분광 센서를 이용, 원격탐사 기술을 적용함으로써 이러한 지상 관측의 단점을 보완하고자 하였다. 이전 연구들에서 소개가 되었던 원격탐사 기반 증발산 산정 모형을 개선하여 별도의 외부 입력자료 없이 MODIS 위성 이미지 자료만을 이용, 우리나라의 지역적 특성을 반영한 Penman-Monteith 기반 증발산을 산정하였다. 유량조사사업단에서 운영 및 관리하고 있는 설마천/청미천 플럭스 타워의 증발산 관측치와 MODIS 기반 증발산 산정값과의 비교를 통해 각각 0.69, 0.74의 높은 상관계수를 보여 산정 방법의 적용성을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.461-474
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• 2020

한국은 세계 최초로 정지궤도 환경위성탑재체 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer(GEMS)를 발사하여, 동북아시아 지역 대기오염물질을 실시간으로 감시할 계획 중이다. 위성을 이용한 대기오염물질 관측은 불량조건문제(ill-posed problem)에서 역문제의 해를 찾는 과정이기 때문에, 위성 관측 값은 오차를 포함하고 있다. 따라서 GEMS 산출물이 신뢰성을 갖기 위해서는 지상관측 또는 다른 위성과의 상호 비교 검증 연구가 반드시 요구된다. 본 연구는 향후 GEMS의 오존 관측자료의 검증에 사용될 위성인 OMI, OMPS 그리고 서울과 부산에 설치된 지상 관측기기인 Pandora에서 측정된 total column ozone (TCO)를 상호 비교분석 함으로써 자료의 평가를 실시하였다. 이 연구에서는 위성이 전지구적으로 일관된 정확도의 오존 자료를 제공한다는 특성을 이용하여 지상 관측자료의 정확도를 평가하였다. 그 결과 서울 Pandora #29의 자료에서 심각한 기기오차를 발견하여, 위성자료를 이용한 지상자료의 역검증이 가능함을 보였다. 다음으로 지상 Pandora를 이용한 OMPS의 자료 비교 검증에서 OMPS TCO는 Pandora TCO 값에 대해 상관관계 0.97과 ~1.8 DU의 RMSE 그리고 4%의 양의 편차(bias)를 가졌으며, 이 편차는 SZA과 Cross track position, TCO 그리고 계절 변화에 대한 의존성을 갖지 않음을 보였다. 또한 Pandora TCO은 구름 필터링이 제대로 수행되어 있지 않기 때문에, Pandora 자료를 위성자료 검증에 활용하기 위해서는 각 위성 센서의 관측 공간 해상도에 따른 적절한 경계 조건이 사용되어야 함을 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1162-1164
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• 2003

The methods of the geometric reconstruction and sensor calibration of satellite linear pushbroom images are investigated. The model of the sensor used is based on the SPOT model that is developed by Kraiky. The satellite trajectory is a Keplerian trajectory in the approximation. Four orbit parameters, longitude of the ascending node(${\omega}$), inclination of the orbit plan(I), latitude argument of the satellite(W) and distance between earth center and satellite, are used for the camera modeling. Time-dependent orbit parameters are expressed by quadratic polynomials. SPOT-5 images have been used for validation tests. The results are that the RMSE acquired from 20 GCPs is 1.763m and the RMSE of 5 checking points 2.470m. Because the ground resolution of SPOT-5 is 2.5m, the result obtained in this study has a good accuracy. It demonstrates that the sensor model developed by this study can be used to reconstruct the geometry of satellite image using pushbroom camera.