• 대한원격탐사학회지
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• 제27권2호
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• pp.141-150
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• 2011

다중센서자료를 동시에 활용하기 위해서는 센서 간의 정밀한 기하보정이 요구된다. 이에 본 연구에서는 선형정보를 추출하여 고해상도의 광학영상과 SAR 영상 간의 기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기준영상과 대상영상에 대하여 수동으로 매칭쌍을 추출하여 두 영상 간의 좌표체계를 개략적으로 일치시켜주는 과정을 전처리로 수행하였다. 방사적 특성이 다른 두 영상에 대하여 Canny edge operator를 통해 선형 화소를 추출한 뒤, 비용함수를 구성하여 유사하다고 생각되는 점을 초기 매칭쌍으로 선정하고, 그 중에서 이상치로 판단되는 오매칭쌍을 제거하고 남은 대상을 최종 매칭쌍으로 추출하였다. 본 기법을 통해 영상 전역에 걸쳐서 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었을 뿐만 아니라, 고도가 높거나 고도 변화가 큰 지역적 특성으로 인해 지리적 위치오차를 포함하는 지역에서 추출된 매칭쌍을 효과적으로 제거할 수 있었다. 최종적으로 추출된 매칭쌍을 이용하여 piecewise linear function과 affine transformation을 결합한 새로운 변환모델식을 적용하여 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 수동으로 추출된 검사점을 통해 1.58의 RMSE 값을 도출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.901-912
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• 2022

전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.79-90
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• 2017

도시지역은 지구상에서 가장 변화가 활발히 일어나는 지역 중의 하나로써, 우리나라에서도 산림지나 녹지, 농경지가 주거지역, 공업지역 등의 주거지역으로 빠르게 변화하고 있다. 이러한 빠른 토지이용의 변화를 모니터링하기 위해서는 신속한 데이터의 취득을 필요로 하게 되고, 위성영상은 이러한 요구의 대안이 될 수 있다. 일반적으로 SAR 위성은 능동적 탐측체계로 영상을 취득하기 때문에 지표면의 거칠기에 따라 영상의 밝기값이 결정되며, 대표적으로 수계영역은 반사강도가 낮아 어둡게 나타나고, 인공구조물이 분포하고 있는 주거지역의 경우 반사강도가 높아 타 지역에 비해 밝기값이 높게 나타난다. 이러한 SAR 영상의 특성을 이용하면 주거지역을 효과적으로 추출할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X, 우리나라의 KOMPSAT-5를 이용하여 주거지역의 추출을 수행하였으며, 추출을 위해서 영상분할기법을 통한 객체기반 영상분류를 적용하였다. 영상분할의 정확도를 향상시키기 위해서 스페클 divergence를 먼저 계산하여 주거지역의 반사강도를 조정하였다. 두 위성영상의 정확도 평가를 위해서 추가로 픽셀기반의 K-means 영상분류법을 적용하여 주거지역을 분류하였다. 연구의 결과로써 TerraSAR-X의 객체기반 영상분류법은 약 88.5%, 픽셀기반영상분류법은 75.9%, KOMPSAT-5는 약 87.3%와 74.4%의 overall accuracy를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권4호
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• pp.325-342
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• 1998

제주도 지질학적 선구조 및 용천연구를 위한 RADARSAT SAR의 활용 타당성 검토 연구가 Candain space agency의 도움으로 얻어진 2종류 다른 모드를 갖는 SAR 자료를 이용하여 수행되었다. 제주도는 현무암이 우세한 화산섬으로 지질학적 선구조의 발달이 매우 미약하나, 본 연구결과 기존에 Landat TM 만을 이용하여 얻어진 선구조보다 많은 선구조를 추출할 수 있었다. 이는 특히 TM 과 다른 관측방향과 입사각을 갖는 RADARSAT SAR 영상자료를 함께 사용함으로서, 보다 다양한 파장과 관측형태를 활용할 수 있는 장점을 극대화 할 수 있는 것으로 사료된다. 본 지역에서 연안에 발달한 용천의 분포와 선구조 혹은 수계망과의 연관은 거의 없는 것으로 사료되나, 중산간 지역에 발달한 일부 용천은 선구조와 연관되어 발달한 것으로 사료된다. SAR 및 광학원격탐사 자료를 이용한 용천의 위치파악을 위한 연구결과는 계상보다 힘든 것으로 나타났다. 이를 위해 열적외선 관측자료를 이용한 연안의 온도분포와 관측된 SAR 자료로부터 정규화된 레이더단면을 이용한 분석이 실시되었다. 해수의 온도는 소규모의 온도 이상분포가 방사상으로 나타나는 경우 가장 용천의 위치와 연관성이 높은 것으로 판단되나 해상도가 충분하지 못하며, SAR 의 경우 해상의 상태와 speckle 잡음의 영향으로 육지에 어느 정도 대규모의 저수지가 발달하지 않은 경우를 제외하고는 용천의 위치를 파악하는 데는 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 본 지역에 얻어지는 SAR 자료의 speckle 및 영상특성은 입사각에 매우 민감하며, 특히 작은 입사각을 갖는 ERS-1의 경우가 비교적 큰 입사각을 갖는 RADARSAT SAR 영상보다 낮은 speckle 잡음비와 구조적 특징을 잘 반영하였다. 따라서 향후 제주도 지역에 대한 RADARSAT SAR 영상 획득을 위해서는 약 30$^{\circ}$이하의 낮은 입사각을 갖는 모드를 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.401-404
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• 2004

SAR (Synthetic Aperture Radar) signal data need a focusing procedure to make the information available to the user. In recent SAR systems, various sensing modes and mission operations are applied to acquire high-resolution SAR images. Therefore, in order to develop generalized focusing software for multi-satellites, a regularized parameter configuration that sufficiently represents sensor and platform characteristics of the SAR system is required. The objective of this paper is to introduce the consideration of parameter definition for developing a generalized SAR processor and to discuss the flexibility and extensibility of defined parameters. The proposed parameter configuration can be applied to a SAR processor. Experiments based on real data will show the suitability of the suggested processing parameters.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1415-1425
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• 2018

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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.497-500
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• 2005

Research and development of remote sensing technique is necessary so that more accurate and extensive information may be obtained. To achieve this goal, the synthesized technique which integrates the high resolution optic and SAR image, and topographical information was examined to investigate the quantitative/qualitative characteristics of the Earth's surface environment. For this purpose, high-precision DEMs of Jeju-Island was generated and data fusion algorithm was developed in order to integrate the multi-spectral optic and polarimetric SAR image. Three dimensional land-cover and two dimensional soil moisture maps were generated conclusively so as to investigate the Earth's surface environments and extract the geophysical parameters.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권3호
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• pp.255-265
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• 2015

고해상도 위성영상은 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 도심지 모니터링에 효율적인 수단으로 사용되고 있다. 고해상도 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 기상상태와 태양고도의 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 가지기 때문에 최근 이들 데이터를 활용한 도심지 변화탐지 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)을 통한 텍스처 정보추출과 이들 특징 정보를 통합적으로 활용하는 새로운 텍스처 기반의 SAR 변화탐지 기술을 제안하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존의 SAR 영상 변화탐지를 위해 많이 사용된 Non-Coherent Change Detection (NCCD) 기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 제안기법이 보다 높은 변화탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 변화탐지 방법은 고해상도 SAR 위성영상을 이용한 도심지 변화정보 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1187-1198
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• 2021

해상풍 데이터는 최근 들어서 신재생 에너지 개발의 일환으로 해상 풍력발전 단지가 각광받으면서 더욱 중요성을 더하고 있다. 본 연구에서는 2015~2020년 부울경(부산, 울산, 경남) 연안해역을 촬영한 Sentinel-1 영상 368장과 저해상도 수치모델의 UV 컴포넌트를 이용한 DNN (Deep Neural Network) 모델을 개발하여 해상풍 데이터를 공간해상도 10 m 수준으로 정밀하게 생산하는 방법을 제시하였다. 이를 통해 기존의 CMOD (C-band Model) 함수에 비해 40% 정도 오차가 감소하였으며, U 컴포넌트와 V 컴포넌트는 각각 상관계수 0.901, 0.826의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구에서 부울경 해역(해안선으로부터 3 km 버퍼 영역)에 대해 산출한 10 m 해상도의 바람장 지도를 작성해 보면, 내륙에서 외해로 갈수록 풍속이 강해지는 일반적인 경향을 따르면서도 공간적으로 상세화된 바람 패턴을 잘 나타낼 수 있었다. 이러한 고해상도 해상풍 지도는 해상 풍력발전을 위한 상세조사뿐 아니라, SAR를 활용한 전천후 연안 방재 및 연안레저 정보 제공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권5호
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• pp.89-99
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• 2019

In this study, we estimated the spatially-distributed soil moisture at the high resolution ($10m{\times}10m$) using the satellite-based Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images. The Sentinel-1A/B raw data were pre-processed using the SNAP (Sentinel Application Platform) tool provided from ESA (European Space Agency), and then the pre-processed data were converted to the backscatter coefficients. The regression equations were derived based on the relationships between the TDR (Time Domain Reflectometry)-based soil moisture measurements and the converted backscatter coefficients. The TDR measurements from the 51 RDA (Rural Development Administration) monitoring sites were used to derive the regression equations. Then, the soil moisture values were estimated using the derived regression equations with the input data of Sentinel-1A/B based backscatter coefficients. Overall, the soil moisture estimates showed the linear trends compared to the TDR measurements with the high Pearson's correlations (more than 0.7). The Sentinel-1A/B based soil moisture values matched well with the TDR measurements with various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban), especially for bare soil (R: 0.885~0.910 and RMSE: 3.162~4.609). However, the Mandae-ri (forest) and Taean-eup (urban) sites showed the negative correlations with the TDR measurements. These uncertainties might be due to limitations of soil surface penetration depths of SAR sensors and complicated land surface conditions (artificial constructions near the TDR site) at urban regions. These results may infer that qualities of Sentinel-1A/B based soil moisture products are dependent on land surface conditions. Although uncertainties exist, the Sentinel-1A/B based high-resolution soil moisture products could be useful in various areas (hydrology, agriculture, drought, flood, wild fire, etc.).