본 연구는 접경지역에 인접한 지역의 특성상 항공사진 촬영이 불가능한 지역 중 파주시에 대하여 1m 고해상도 스테레오 영상을 이용하여 1/5,000 대축척 수치지도 제작에 시험 적용한 연구이다. 위성영상의 정밀기하보정을 위하여 GPS 관측에 의하여 획득된 지상기준점을 이용하였으며, IKONOS 스테레오 영상과 디지털 해석도화기를 이용하여 수치지도를 제작하였다. 제작된 수치지도에 대하여 GPS를 이용한 현지 검사점 측량을 실시한 결과 평면과 수직위치의 RMSE는 각각 $\pm$1.706m와 $\pm$1.231m로 관측되었다. 이 수평과 수직위치 RMSE는 NGIS 수치지도의 정확도를 만족하는 값으로써 본 연구를 통하여 제안된 새로운 방법은 군사적 원인으로 인한 비행금지구역의 대축척 수치지도 제작을 위한 좋은 기회라고 할 수 있다.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 광학영상에 비해 시각적 가독성이 떨어지는 단점을 갖는다. 광학영상의 다중분광정보를 융합하여 SAR 영상의 가독성을 향상시키기 위한 다중센서 융합기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고속 퓨리에 변환을 통한 고주파 정보 추출 및 이상치 제거과정을 통해 SAR 영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보를 유지할 수 있는 새로운 다중센서 융합기술을 제안하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X 영상과 KOMPSAT-2호의 다중분광영상을 사용하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 융합기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험 결과 기존 영상융합알고리즘에 비해 분광정보 보존측면에서 보다 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
KOMPSAT-3A 위성은 기존의 지구관측 위성에 비하여 고해상도의 MWIR 영상을 하루 2번 취득한다. 기존 SWIR 영상이나 TIR 영상과 다른 특성으로 인하여 새로운 지표면 방사 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3A MWIR 위성영상의 특성을 살펴보기 위하여 다시기 차이 영상을 생성하여 기존 적외 영상과 비교하였다. IR 영상의 전처리 과정으로 영상 상대보정을 수행하고, PIFs(Pseudo Invariant Features) 화소기반의 상대방사 보정을 수행하여 화소값의 차이를 최소화시켰다. Sentinel-2 SWIR 영상, Landsat 8 TIR 영상과 KOMPSAT-3A MWIR 영상을 실험한 결과, KOMPSAT-3A 차이 영상에서 인공지물의 구별이 두드러짐을 확인할 수 있었다. 이러한 IR영상의 특성을 이용하여 향후 KOMPSAT-3A MWIR 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 여겨진다.
본 논문은 비 접근 지역에 존재하는 관심물체의 위치를 고해상도 광학 위성영상을 이용하여 찾아내기 위한 방법을 제안한다. 관심물체는 정확하게 규정된 크기와 모양을 갖는 것이 아니라, 개념적으로 유사한 패턴을 가진 물체들의 집합이다. 본 논문에서는 유사 객체 검색에서 Histogram of Gradients (HOG) feature를 이용하여 입력 영상의 관심물체의 특징을 추출하고, 추출된 특징 데이터를 이용하여 다른 영상들의 관심물체를 탐색하는 Support Vector Machine (SVM) 학습 및 분류기를 개발하였다. 제안한 방법은 관심물체를 자동으로 찾아줌으로써, 넓은 영역에서 수동으로 관심물체를 탐색하는데 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있는 효과가 있음을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.14-17
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2008
KOMPSAT-2 is the seventh high-resolution satellite in the world that provides both 1m panchromatic images and 4m multispectral images of the GSD. It is expected to be used across many different fields including digital mapping, territorial and environmental monitoring. However, due to the complexity and security concern involved with the use of the MSC, the use of KOMPSAT-2 images are limited in terms of geometric data, such as satellite orbits and detailed mapping information. This study aims to generate the DEM and orthoimage by using the stereo images of KOMPSAT-2 and to explore the applicability of geo-spatial information with KOMPSAT-2. In order to ensure generation of DEMs of optimal accuracy, the RPCs data and a suitable number of GCPs were used. The accuracy of DEM generated in this research compared with DEM generated from 1:5,000 digital map. The mean differences between horizontal position of the orthoimage and the digital map data are found to be ${\pm}$3.1m, which is in the range of ${\pm}$3.5m, within the permitted limit of a 1:5,000 digital map. The results suggest that DEM can be adequately used to produce digital maps under 1:5,000 scale.
고해상도 위성영상융합은 다중분광영상의 공간해상도를 향상시키기 위한 영상처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 고해상도 위성영상의 융합과정은 크게 다중분광영상의 크기 조절을 위한 업샘플링 과정과 흑백영상을 이용한 고주파 정보 주입과정으로 나눌 수 있다. 하지만 다중분광영상의 공간해상도를 강제적으로 키우는 업샘플링 과정에서 영상열화 현상이 수반되고 이는 이후 융합과정에서 분광정보를 왜곡시키는 하나의 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 최적화 기법에 근간을 둔 영상복원기법들을 위성영상 융합과정에 도입하여 이들의 효용성과 활용가능성을 평가하고자 하였다. 영상복원 기법들이 미치는 영향을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 공삼차 보간법을 이용한 방법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 동일한 조건하에서 생성된 융합영상에 대한 분광왜곡 측정치를 이용하였다.
한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
고해상도 위성영상의 활용이 가능해짐에 따라 다양한 분야에서 위성영상을 활용하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 광역의 위성영상에서 특정 형태를 갖는 오브젝트를 탐지해내는 내용기반의 자동화된 표적 탐색 시스템의 전처리 단계를 위해 수학적 모폴로지 방법을 이용하여 말발굽 형상의 오브젝트를 추출하는 방법을 제안한다. 이는 촬영 지역 및 촬영 시기, 환경에 따라 영상 질의 차이가 심하고, 찾고자하는 표적의 에지가 선명하지 않은 위성영상에서도 쉽게 말발굽 형상의 오브젝트를 추출해내는 방법이다. 제안한 방법으로 말발굽 형상의 오브젝트를 빠르게 분류해냄으로써 다음 단계의 표적 탐지를 위해 탐색해야 할 영역의 수를 줄일 수 있으므로 시스템의 속도를 크게 향상 시킬 수 있다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.752-755
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2006
Evaportranspiration is an important factor in hydrology cycle. Traditionally, it is measured by using basin or empirical formula with meteorology data, while it does not represent the evaportranspiration over a regional area. With the advent of improved remote sensing technology, it becomes a surface parameter of research interest in the field of remote sensing. Airborne and satellite imagery are utilized in this study. The high resolution airborne images include visible, near infrared, and thermal infrared bands and the satellite images are acquired by MODIS. Surface heat fluxes such as latent heat flux and sensible heat flux are estimate by using airborne and satellite images with surface meteorological measurements. We develop a new method to estimate the evaportranspiration over the rice paddy. The surface heat fluxes are initialized with a surface energy balance concept and iterated for convergent solution with atmospheric correct functions associated with aerodynamic resistance of heat transport. Furthermore, we redistribute the total net energy into sensible heat and latent heat fluxes. The result reveals that radiation and evaporation controlled extremes can be properly decided with both airborne and satellite images. The correlation coefficient of latent heat flux and sensible heat flux with corresponding in situ observations are 0.66 and 0.76, respectively. The relative root mean squared errors (RMSEs) for latent heat flux and sensible heat flux are 97.81 $(W/m^2)$ and 124.33 $(W/m^2)$, respectively. It is also shown that the newly developed retrieval scheme performs well when it is tested by using MODIS date.
산림지역은 계절에 따라 생장 및 활력 특성이 변화하기 때문에 산림피해를 정확하게 탐지하기 위해서는 과거 동일한 계절적 시기의 영상정보 확보가 필요하다. 그러나 고해상도 또는 중해상도 영상은 영상촬영주가 높지 않아 동일 시기의 영상 정보들을 확보하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 산림생태계의 피해를 평가하기 위해 시계열 영상정보를 통해 피해발생 이전 과거 동일 시점의 분광정보를 추정하여 산림피해 평가의 기준정보로 활용하는 방법을 연구했다. 연구대상지는 2017년 우박과 가뭄으로 인해 대규모 산림피해가 발생한 전라남도 화순지역이며, 과거 3년간 해당 지역에서 촬영된 모든 Landsat 8 영상의 시계열 식생지수(NDVI, EVI, NDMI) 자료를 구축하고 이를 일별 연속자료로 자료보간을 실시하였다. 그리고 이를 통해 교란 발생 이전의 정상적인 일별 식생지수 추정 지도를 제작하였으며, 동일 날짜의 일별 평년 식생지수와 교란발생 이후의 식생지수의 차이값을 구하고 피해등급 기준을 적용하여 최종적인 위성자료 기반의 피해등급지도가 산출되었다. 위성기반 피해등급지도는 기존의 항공사진 기반 피해등급지도에 비해 미세한 식생활력도 변화를 효과적으로 탐지하였으며, 피해극심지역을 대상으로 비교하였을 때 SWIR 밴드를 이용한 식생지수(NDMI)가 기존의 피해등급평가 결과와 유사한 결과를 산출하여 활용도가 높은 것으로 평가되었다. 결과적으로, 일별 평년식생활력도 지도의 제작을 통해 신속하고 정확한 피해지 탐지가 가능해졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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