• 제목/요약/키워드: High resolution multi-sensor images

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다목적실용위성 영상자료 활용 현황 (KOMPSAT Imagery Application Status)

  • 이광재;김윤수;채태병
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_3호
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    • pp.1311-1317
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    • 2018
  • 위성개발의 궁극적인 목적은 위성으로부터 획득되는 정보의 활용에 있다. 따라서 국가 차원의 위성개발 프로그램은 하드웨어 개발뿐만 아니라 정보 활용을 위한 인프라 구축 및 활용기술 개발도 포함하여야 한다. 지금까지 우리나라는 다양한 위성을 개발하여 기상 및 해양 감시를 비롯하여 각종 재해재난 등에 있어 매우 유용하게 활용해 왔다. 특히 다목적실용위성 영상은 높은 공간해상도를 바탕으로 농업, 산림분야를 비롯하여 해양 분야까지 폭 넓게 활용되어 왔으며, 최근에는 정밀 지도제작 및 변화탐지 등과 관련된 연구에 많이 이용되고 있다. 본 특별호는 최근 다목적실용위성 광학 및 레이더 영상을 활용하여 수행된 다양한 연구사례에 대해서 소개함과 동시에 관련 위성영상 활용기술을 공공부문으로 전파시키는데 목적이 있다.

장기간 SPOT/VEGETATION 정규화 식생지수를 이용한 지면 변화 탐지 개선에 관한 연구 (The Study of Land Surface Change Detection Using Long-Term SPOT/VEGETATION)

  • 염종민;한경수;김인환
    • 한국지리정보학회지
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    • 제13권4호
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    • pp.111-124
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    • 2010
  • 지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.

IKONOS와 AIRSAR 영상을 이용한 계층적 토지 피복 분류 (Hierarchical Land Cover Classification using IKONOS and AIRSAR Images)

  • 염준호;이정호;김덕진;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.435-444
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    • 2011
  • 고해상도 위성영상의 다중분광자료만을 이용하여 토지 피복도를 제작할 경우, 낮은 분광해상도와 단일 토지 피복 내에 존재하는 불균질성으로 인해 분류 결과의 정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 특히 식생 클래스의 경우 단일 토지 피복임에도 불구하고 절감 특성에 따라 해당 영역 안에 산림, 초지, 농업지역 등이 함께 분류되는 문제가 두드러진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 광학 영상 기반의 사전분류를 수행한 후 식생으로 분류된 영역에 대해 고해상도 위성영상의 다중분광정보와 SAR 영상 산란 정보를 통합하고 식생을 세분류하였다. 사전 분류와 식생분류는 최대우도 감독분류를 통해 수행되었으며 식생 세분류 결과와 사전 분류결과 중 비식생 클래스의 융합을 통해 계층적 분류 방법을 제안하였다. 제안 기법은 SAR 영상이나 GLCM 질감 정보를 영상 전체에 걸쳐 단순 통합한 분류결과뿐만 아니라 GLCM 질감 정보를 식생 지역에 적용한 계층적 분류결과에 비해 높은 정확도를 보였으며 특히 식생과 비식생의 분류 정확도가 모두 높게 나타났다.

아리랑3호 스테레오 영상의 에피폴라 기하 분석 및 영상 리샘플링 (Epipolar Image Resampling from Kompsat-3 In-track Stereo Images)

  • 오재홍;서두천;이창노
    • 한국측량학회지
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    • 제31권6_1호
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    • pp.455-461
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    • 2013
  • 아리랑 3호는 2012년 5월 18일에 발사된 다목적실용위성으로서, 탑재된 AEISS센서는 고도 685km의 태양주기 궤도상에서 0.7m의 공간해상도 흑백 영상과 2.8m 공간해상도의 다중 파장대 영상을 폭 16.8km로 획득한다. 아리랑 3호는 아리랑 2호에 비해 많은 부분에서 성능의 향상이 이루어졌으며 그 중 단일 패스에서 스테레오 영상이 취득 가능하도록 설계되었다. 아리랑 3호를 이용하여 3차원 지형 정보의 추출을 하기 위해서는 정확한 에피폴라 기하를 규명하는 것이 필수적이며, 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상 제작을 위한 최적의 영상 변환식을 도출하기 위한 에피폴라 곡선의 특성에 대해 분석하였다. 영상과 함께 제공되는 RPCs(Rational Polynomial Coefficients)를 기반으로 영상 전역에 해당하는 에피폴라 커브를 도출하고 이에 대한 모양분석을 통해 에피폴라 커브가 최소 3차 다항식 이상의 변환식으로 모델링 될 수 있음을 알 수 있었다. 또한 아리랑 3호 AEISS센서의 두 개의 CCDs라인 특징 또한 확인 가능하였다. RPCs 업데이트 시에도 샘플 방향의 영상 오차를 최소화하기 위해 3차식이 필요했으며, 에피폴라 영상 리샘플링 시에도 3차 영상 변환식을 활용한 경우 최대 0.7 픽셀이내의 정밀한 y시차를 확보할 수 있었다.

이종 영상 간의 무감독 변화탐지를 위한 초분광 영상의 차원 축소 방법 분석 (Dimensionality Reduction Methods Analysis of Hyperspectral Imagery for Unsupervised Change Detection of Multi-sensor Images)

  • 박홍련;박완용;박현춘;최석근;최재완;임헌량
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.1-11
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    • 2019
  • 원격탐사 센서 기술의 발전으로 다양한 분광정보를 지니는 위성영상의 취득이 가능해졌다. 특히, 초분광 영상(hyperspectral image)은 연속적이고 좁은 분광파장대의 영역으로 구성되어 있기 때문에, 토지피복분류, 표적탐지, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 원격탐사자료를 활용한 변화탐지 기법은 일반적으로 동일한 차원을 지닌 자료들의 차분을 통해 수행되기 때문에, 차원이 다른 이종 센서에는 적용하기 어려운 단점을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 다른 차원을 지닌 초분광 영상과 고해상도 위성영상에 적용가능한 변화탐지 기법을 개발하고, 이종 영상 간의 변화탐지기법 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위하여, 변화탐지 기법의 적용을 위해 상관도분석, 주성분분석 등을 활용하여 초분광 영상의 차원을 축소시켜 변화탐지에 사용하였으며, 변화탐지 알고리즘은 CVA(Change Vector Analysis)을 사용하였다. 변화탐지 성능의 평가를 위해 참조자료를 사용하여 ROC(Receiver Operating Characteristics) 곡선과, AUC(Area Under Curve)을 계산하였다. 실험결과, 원 초분광 영상을 활용한 경우보다, 적합한 차원 감소 기법을 통해 제작한 영상을 사용하였을 때의 변화탐지 성능이 더 높은 것으로 나타났다. 이는 차원 감소 기법을 적용하여 초분광 영상이 지니고 있는 잡음을 제거하는 것이 변화탐지 성능에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 추후 연구로는 융합기법을 적용한 고해상도 다중분광 영상을 이용하여 공간 해상도의 차이에 따른 변화탐지 성능을 분석할 예정이다.

태양과 플랫폼의 방위각 및 고도각을 이용한 이종 센서 영상에서의 객체기반 건물 변화탐지 (Object-based Building Change Detection Using Azimuth and Elevation Angles of Sun and Platform in the Multi-sensor Images)

  • 정세정;박주언;이원희;한유경
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_2호
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    • pp.989-1006
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    • 2020
  • 건물탐지 기반의 건물 변화 모니터링은 발사예정인 차세대 중형위성 1, 2호와 같은 고해상도 다시기 광학 위성영상을 이용한 인공 구조물 모니터링 측면에서 가장 중요한 분야 중 하나이다. 하지만 지표면에 위치하는 건물들의 형태와 크기는 다양하며, 이들 주변에 존재하는 그림자 또는 나무 등에 의해 정확한 건물탐지에 어려움이 따른다. 또한, 영상 촬영 당시의 플랫폼의 방위각(Azimuth angle)과 고도각(Elevation angle)에 따라 생기는 기복 변위로 인해 건물 변화탐지 수행 시 다수의 변화 오탐지가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 건물 변화탐지 결과 향상을 위해 다시기 영상 취득 당시의 태양의 방위각과 그에 따른 그림자의 주방향(Main direction)을 이용한 객체기반 건물탐지를 수행하였으며, 이후 플랫폼의 방위각과 고도각을 이용한 건물 변화탐지를 수행하였다. 고해상도 영상에 객체 분할 기법을 적용한 후, Shadow intensity를 통해 그림자 객체만을 분류하였으며, 건물 후보군 탐지를 위해 각 객체의 Rectangular fit, GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity 그리고 면적(Area)과 같은 특징(Feature) 정보들을 이용하였다. 그 후, 건물 후보군으로 탐지된 객체들의 중심과 태양의 방위각에 따른 건물 그림자 사이의 방향과 거리를 이용하여 최종 건물을 탐지하였다. 각 영상에서 탐지된 건물 객체 간 변화탐지를 위해 객체들 간의 단순 중첩, 플랫폼의 고도각에 따른 객체의 크기 비교, 그리고 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향 비교 총 3가지의 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주거 밀집 지역을 연구지역으로 선정하였으며, KOMPSAT-3와 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)의 이종 센서에서 취득된 고해상도 영상을 이용하여 실험 데이터를 생성하였다. 실험 결과, 특징 정보를 이용해 탐지한 건물탐지 결과의 F1-score는 KOMPSAT-3 영상과 무인항공기 영상에서 각각 0.488 그리고 0.696인 반면, 그림자를 고려한 건물탐지 결과의 F1-score는 0.876 그리고 0.867로 그림자를 고려한 건물탐지 기법의 정확도가 더 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한, 그림자를 이용한 건물탐지 결과를 바탕으로 제안한 3가지의 건물 변화탐지 제안기법 중 플랫폼의 방위각에 따른 객체 간의 방향을 고려한 방법의 F1-score가 0.891로 가장 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

Characteristics of the Electro-Optical Camera(EOC)

  • Lee, Seung-Hoon;Shim, Hyung-Sik;Paik, Hong-Yul
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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    • pp.313-318
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    • 1998
  • Electro-Optical Camera(EOC) is the main payload of Korea Multi-Purpose SATellite(KOMPSAT) with the mission of cartography to build up a digital map of Korean territory including Digital Terrain Elevation Map(DTEM). This instrument which comprises EOC Sensor Assembly and EOC Electronics Assembly produces the panchromatic images of 6.6 m GSD with a swath wider than 17 km by push-broom scanning and spacecraft body pointing in a visible range of wavelength, 510 ~ 730 nm. The high resolution panchromatic image is to be collected for 2 minutes during 98 minutes of orbit cycle covering about 800 km along ground track, over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable rain/offset and on-board image data storage. The image of 8 bit digitization, which is collected by a full reflective type F8.3 triplet without obscuration, is to be transmitted to Ground Station at a rate less than 25 Mbps. EOC was elaborated to have the performance which meets or surpasses its requirements of design phase. The spectral response the modulation transfer function, and the uniformity of all the 2592 pixel of CCD of EOC are illustrated as they were measured for the convenience of end-user. The spectral response was measured with respect to each gain setup of EOC and this is expected to give the capability of generating more accurate panchromatic image to the EOC data users. The modulation transfer function of EOC was measured as greater than 16% at Nyquist frequency over the entire field of view which exceeds its requirement of larger than 10%, The uniformity that shows the relative response of each pixel of CCD was measured at every pixel of the Focal Plane Array of EOC and is illustrated for the data processing.

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농업관측을 위한 다중분광 무인기 반사율 변동성 분석 (Analysis of UAV-based Multispectral Reflectance Variability for Agriculture Monitoring)

  • 안호용;나상일;박찬원;홍석영;소규호;이경도
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권6_1호
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    • pp.1379-1391
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    • 2020
  • 농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.

GOCI와 Landsat OLI 영상 융합을 통한 적조 탐지 (Red Tide Detection through Image Fusion of GOCI and Landsat OLI)

  • 신지선;김근용;민지은;유주형
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권2_2호
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    • pp.377-391
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    • 2018
  • 광역범위에 대한 적조의 효율적인 모니터링을 위하여 원격탐사의 필요성이 점차 증가하고 있다. 하지만 기존 연구에서는 다양한 센서 중 해색 센서만을 위한 적조 탐지 알고리즘 개발에만 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 위성 기반 적조 모니터링의 한계로 지적되고 있는 탁도가 높은 연안역의 적조 탐지와 원격탐사 자료의 부정확성을 개선하고자 다중센서의 활용을 제시하고자 한다. 국립수산과학원 적조속보 정보를 바탕으로 적조 발생해역을 선정하였고, 해색 센서인 GOCI 영상과 육상 센서인 Landsat OLI 영상을 이용하여 공간적인 융합과 분광기반 융합을 시도하였다. 두 영상의 공간 융합을 통하여, GOCI 영상에서 관측 불가능하였던 연안지역의 적조와 Landsat OLI 영상의 품질이 낮았던 외해역의 적조 모두 개선된 탐지결과 획득 가능하였다. Feature-level과 rawdata-level로 나누어 진행된 분광 융합 결과, 두 방법에서 도출된 적조 분포 양상은 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 feature-level 방법에서는 영상의 공간해상도가 낮을수록 적조 면적이 과대추정되는 경향이 나타났다. Linear spectral unmixing 방법으로 픽셀을 세분화한 결과, 적조 비율이 낮은 픽셀의 수가 많을수록 적조 면적의 차이는 심화되는 것으로 나타났다. Rawdata-level의 경우Gram-Schmidt가 PC spectral sharpening 기법보다 다소 넓은 면적이 추정되었지만, 큰 차이는 나타나지 않았다. 본 연구에서는 해색 센서와 육상 센서의 공간 융합을 통해 외해뿐만 아니라 탁도가 높은 연안의 적조 역시 탐지가 가능함을 보여주었고, 다양한 분광 융합 방법을 제시함으로써 더욱 정확한 적조 면적 추정 방법을 제시하였다. 이 결과는 한반도 주변의 적조를 더욱 정확하게 탐지하고, 적조를 효과적으로 제어하기 위한 대응대책 수립을 결정하는데 필요한 정확한 적조 면적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

다목적실용위성 3A 영상 자료의 지표 반사도 성과 검증: RadCalNet Baotou(BTCN) 자료 적용 사례 (Validation of Surface Reflectance Product of KOMPSAT-3A Image Data: Application of RadCalNet Baotou (BTCN) Data)

  • 김광섭;이기원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권6_2호
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    • pp.1509-1521
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    • 2020
  • 다목적실용위성(KOMPSAT-3A: Korea Multi-Purpose Satellite 3A)으로부터 산출된 지표 반사도 성과의 검정 작업을 위하여 분광 반사도 측정값을 제공하고 있는 포털인 Radiometric Calibration Network(RadCalNet)에서 제공하는 4 개의 사이트 자료 중에서 중국 바오터우(Baotou: BTCN) 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험을 위한 반사도 성과는 대기 반사도와 지표 반사도를 일괄적으로 처리할 수 있도록 재설계하고 구현한 오픈소스 Orfeo ToolBox(OTB)의 확장 프로그램(Extension)을 이용하여 생성하였다. 절대 대기 보정에 적용되는 두 가지의 센서 모델 변수를 고려하여 2016년, 2017년, 2018년 자료 1개씩 총 3개의 영상 자료를 실험에 적용하였다. 한편 각각 USGS LaSRC 알고리즘과 SNAP Sen2Cor 프로그램을 이용하여 Landsat-8과 Sentinel-2B 영상정보로부터 산출한 반사도 성과와의 비교 검증 작업을 수행하여 센서 별 차이를 확인하고자 하였다. 대기 반사도와 지표 반사도를 대상으로 절대 대기 보정을 위한 필수 입력 값인 Gain과 Offset에 대한 센서 모델 변수 값을 적용한 결과로, 2019년에 발표된 변수 값을 사용한 성과에 비하여 2017년 변수 값을 사용한 성과가 RadCalNet BTCN 자료에 비교적 잘 부합되는 것으로 나타났다. RadCalNet BTCN 자료를 기준으로 KOMPSAT-3A 영상정보의 지표 반사도 성과와의 차이는 밴드 별로 B 밴드(-0.031 ~ 0.034), G 밴드(-0.001 ~ 0.055), R 밴드(-0.072 ~ 0.037), NIR 밴드(-0.060 ~ 0.022)로 일치도가 높은 것으로 나타났고, Landsat-8 영상과 Sentinel-2B 영상의 지표 반사도의 경우도 KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 성과의 정확도와 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 고해상도 위성에서 지표 반사도 값에 대한 분석 대기 데이터(Analysis Ready Data: ARD) 적용 가능성을 확인한 것에 의미가 있다.