대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
본 연구에서는 지속적인 습지관리를 위해 산지습지인 산들늪을 대상으로 보전가치 평가를 통한 관리권역을 설정하였다. 평가항목은 문헌연구를 토대로 습지식생, 수문환경, 토양환경, 지형환경, 자연성, 위험성의 6개 항목을 선정하였으며, 설문조사를 통해 평가체계를 구축하였다. 평가자료는 국립지리원의 수지치도, 농촌진흥청의 정밀토양도, 고해상도 위성영상을 활용하였으며, 3차에 걸친 현장조사를 통해 실질적인 평가자료를 구축하였다. 평가 체계 및 자료를 토대로 산들늪의 보전가치를 평가하고, 관리권역을 설정한 결과, 절대보전지역은 보전가치가 가장 높은 1등급 지역으로 1.9ha의 면적을 차지하고 있으며, 보전지역은 5.7ha의 면적을 점하는 것으로 분석되었다. 완충지역은 절대보전지역과 보전지역을 둘러싸고 있으며, 면적은 33.7ha를 차지하는 것으로 나타났다. 보전가치 4등급 지역인 전이지역은 151.2ha로 가장 넓게 분포하는 것으로 분석되었으며, 복구지역은 생태위험지역으로 1.7ha의 면적으로 평가되었다. 이상과 같은 평가체계 및 관리권역 설정은 합리적인 방법을 통해 정량적인 분석이 이루어지기 때문에 지속적인 습지의 보전 및 관리를 위한 기초자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 고해상도에 대한 멀티 스펙트럴 영상들에 대한 압축기술에 대한 연구입니다. 원래는 원격센싱 컨텍스트에 대한 개발로 이를 식품과 의료영상에 적용하였습니다마는 이러한 가능성을 여러 컨텍스트에서 처리하는 것을 목표로 두었으며 즉, 원격센싱, 식품모니터링 그리고 의료영상의 새로운 분야로 탐구 및 적용하였다. 압축은 한 화소와 관계한 이웃 간의 화소들 간의 간단한 추정에 기반하여 나타날 수 있도록 하였다. 멀티 스펙트럴 영상들은 화소들이 같은 밴드 안에서 가까이 이웃하여 있는 어떤 상접한 정도의 관계를 해석하였으며 하나의 발견된 상관관계는 어떠한 한 밴드 내에서의 계수에 기반 한다. 그 계수와의 관계는 다른 밴드에서 계산되어진 것과 유사하다. 두 번째의 관찰에서는 개발되어진 알고리즘이 화소당 비트수를 멀티 스펙트럴 위성원격영상에서 16비트에서 4비트로 감소할 수 있었다. 따라서 다른 방법론들과 속도 및 압축률에 대해서 비교 분석하였다. 보통 그래픽 포맷인 GIF, JPEG 그리고 PCX를 사용하였으며 참조와 같이 LZW Huffman과 RLE의 알고리즘을 행하였다. 소개되어진 방법들은 압축을 줄이는 것이 선상, 프로그램 안에서 혹은 관례적인 압축 알고리즘에서 속도와 압축률에서 유사한 결과를 가져왔다.
이 연구에서는 지면-대기 모수화 방안 (BATS1e)이 접합된 미국 국립기상연구센터 (NCAR)에서 개발한 지역기후모델(RegCM2)을 이용하여 지면피복의 변화가 동아시아 여름몬순에 미치는 영향에 대해서 조사하였다. 지면피복 변화의 영향을 분석하기 위하여 두 종류의 지면피복 자료를 이용하였다. 하나는 NCAR에서 제공하는 지면피복 자료 (CTL 실험)이고 다른 하나는 최근의 기상위성자료로부터 직접 분류한 고해상도 지면피복분류 자료(LCV 실험)이다. CTL 실험에서는 중국 중부지역과 몽고지역의 지면온도가 각각 약 $1-3^{\circ}C$ 높고 낮게 모의되었다. 또한 모의 영역 북부지역에서는 강수가 과다하게 모의된 반면 모의영역 남부 바다지역의 강수는 과소하게 모의되었다. 지면피복 변화에 의한 알베도, 거칠기 길이 및 최소기공저항계수와 같은 지면의 생물리적 요소들의 변화는 지면-대기 상호작용을 변경시켰다. 즉, 지면피복이 낙엽활엽수림에서 농지와 관계농지로 변경된 LCV 실험의 중국 중부지역에서는 잠열 속과 풍속이 현저하게 증가되었다. 그 결과 CTL 실험에서 나타났던 중국 중부지역에서의 온난편차가 LCV 실험에서는 대부분 완화되었다. 중국 중부지역에서의 강한 기온 하강은 태평양과 대륙사이의 기압 차를 약화시키고 있다. 남동에서 북서방향으로의 기압경도력이 약화됨에 따라 중국 남부와 남중국해로부터 북동쪽으로의 수증기 수송도 약화되었다. 이러한 수증기 수송의 변화는 모의 영역 북부지역에서의 과다한 강수 모의와 남중국해에서의 과소한 강수모의를 동시에 크게 완화시켰다. 그러나 지면피복의 변화는 특히 7월과 8월에 한반도와 일본 열도 지역에서의 강수를 크게 증기시키고 있다.
토지이용 및 토지피복변화에 대한 신뢰성 높은 평가는 수로학 및 지리학적 연구에서 침식 및 퇴적, 해안 모니터링, 생태영향평가와 같은 다양한 실질적인 사안들을 발전시켰다. 원격탐사 이미지는 시간 변화에 따른 자연 및 토지변화를 살펴보는데 있어 뛰어난 잠재력을 지니고 있다. 따라서 최근에서는 환경 모니터링을 위해 고해상도의 원격탐사 영상 이미지를 활용한 보다 정확한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 갯벌보호지역이 위치한 한반도의 전라남도, 전라북도 일부지역의 토지이용 및 토지피복 변화에 대한 맵핑 및 변화탐지 방법을 실시하였다. 이를 위하여 2008년부터 2015년에 촬영된 KOMPSAT-2 위성의 다중분광 이미지를 사용하였다. 토지이용 및 토지피복변화 맵핑은 무감독 토지분류방법으로 분석하였으며, postclassification 변화탐지 방법으로 평가하였다. 전라북도와 전라남도의 연안지역에 대한 토지이이용 및 토지 피복변화에 대한 평가결과는 시간변화에 따라 큰 차이가 나타나지는 않았으나 각각 약 1.97%, 4.34% 정도의 변화를 보였다. 본 연구결과는 연구지역의 토지피복 변화 양상을 정량화 하였으며, 특히, 화소기반 분석을 통해 연안지역에 대한 KOMPSAT-2 다중분광 이미지의 효율적이고 경제적인 활용 가능성을 확인하였다. 이러한 토지이용 및 토지피복변화 정보는 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 환경 및 정책관리자들에게 유용할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 아시아-오세아니아 지역에서의 세 지표면 방출률 자료 (MODIS, CIMSS, KNU)의 시 공간적 분포와 변동 특성을 비교 분석하였다. 세 자료 모두 계절에 관계없이 티베트 고원, 페르시아만 주변의 중동지역 및 호주 사막지역, 저위도 지역에서 매우 유사한 방출률 분포를 보이고 있다. 일부지역을 제외한 대부분 지역에서 $12{\mu}m$ 채널의 방출률이 $11{\mu}m$보다 크며, 특히 티베트 고원과 중동지역, 호주 사막지역 일부에서 그 차이가 크다. 저위도 지역에서의 방출률은 서로 상이하지만 방출률의 계절변동이 크지 않은 공통점을 보이고 있다. 그러나 그 외 대부분 지역에서 세 자료는 방출률의 시 공간 변동성에서 큰 차이를 보이고 있다. KNU 자료는 여름에 높고 겨울에 낮은 방출률을 보여 계절변동이 뚜렷하나, MODIS와 CIMSS 자료는 계절에 따른 방출률 변화가 불규칙하며 뚜렷하지 않았다. KNU와 MODIS(KNU와 CIMSS; MODIS와 CIMSS) 자료간의 공간상관계수의 연평균은 $11{\mu}m$와 $12{\mu}m$ 채널에서 각각 0.423과 0.399 (0.330, 0.101; 0.541, 0.154)로 낮다. 특히 $12{\mu}m$ 채널의 경우 서로 상관성이 매우 낮을 뿐만 아니라 상관계수의 월 변동도 강하게 나타나 세 자료간 일치성이 매우 낮다. 본 연구 결과는 아시아-오세아니아 지역에서의 지표면 방출률 자료 개선이 시급함을 제시한다.
이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 기존의 여러가지 방법 이외에 보다 새로운 접근으로, 인공지능 기반의 심층신경망 기법을 148장의 Landsat 8 영상에 적용하여 우리나라 지표면온도를 산출하고 그 적합성을 평가하였다. Landsat 8 열적외 10번 밴드(약 11 ㎛ 파장대)의 밝기온도와 방출률은 물리방정식에 경험상수가 결합하여 도출된 값이기 때문에, 지역적 기상, 기후, 지형, 식생 등의 조건에 따른 불확실성을 내포하고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 밝기온도와 방출률로부터 지표면온도 초기추정치 T0를 산출하고 이와 함께, NDVI, 토지피복, 지형요소(고도, 경사, 향, 거칠기) 등을 입력변수로 하는 계절별 심층신경망 모델을 최적화하여 지표면온도를 산출하였다. 이는 ASOS(Automated Synoptic Observing System)와의 선형관계식으로 편의보정을 수행하는 기존 방법에 비해 진보된 기법이다. ASOS 관측치와 시공간적으로 일치되는 1,728건의 자료를 비교한 결과, 계절별로 차이가 있기는 하지만 특히 봄, 가을에는 상당히 좋은 결과를 보였으며(CC=0.910~0.917, RMSE=3.245~3.365℃), 또한 토지피복 유형에 상관없이 안정적인 산출이 이루어짐을 확인하였다. 향후 Landsat 5/7/8 자료의 장기시계열 빅데이터와 함께 추가적인 지표면변수를 활용하여 모델링 을 수행함으로써 기후변화 및 특이기상 하에서도 보다 신뢰도 높은 고해상도 지표면온도 산출이 필요할 것이다.
최근 원격탐측(遠隔探測)의 이용분야가 소축척지도제작(所縮尺地圖製作) 뿐만 아니라 토지(土地), 환경(環境) 및 자원(資源)에 대한 정보해석(情報解析)에까지 확대되고 있다. 특히, SPOT 위성영상(衛星映像)은 높은 해상력(解像力)과 적합한 기선고도비(基線高度比) 및 입체영상(立體映像)의 획득(獲得)이 가능(可能)하며 3차원(次元) 위치결정(位置決定) 등(等)에 필요한 자료(資料)를 제공(提供)한다. 본(本) 연구(硏究)에서는 이와 같이 SPOT 위성영상(衛星映像)을 이용한 3차원(次元) 위치결정(位置決定)에 있어서 중요한 요소(要素)인 외부표정요소결정(外部標定要素決定)에 관한 알고리즘 개발(開發) 및 최적다항식결정(最適多項式決定)에 목적(目的)을 두고 있다. 따라서 본(本) 연구결과(硏究結果) 전처리(前處理) level 1B 사진(寫眞)필름의 위성영상(衛星映像)의 외부표정요소결정(外部標定要素決定) 알고리즘을 제시(提示)하였으며, 외부표정요소(外部標定要素)의 다항식(多項式) 결정(決定)에 있어서는 위성위치요소(衛星位置要素)($X_o$, $Y_o$, $Z_o$)는 1차(次) line함수(函數), 위성자세요소(衛星姿勢要素)(${\kappa}_o$, ${\phi}_o$, ${\omega}_o$)는 2차(次) line 함수식(函數式)으로 표현되는 미지수(未知數)가 15개(個)인 경우가 최적다항식(最適多項式)임을 알 수 있었다.
본 연구는 연안지역의 과학적이고 효과적인 개발, 보존, 관리를 위해 항해용 전자해도와 수치지형도를 통합한 통합수치도를 개발하기 위한 기술과 개발된 통합수치도의 활용방안을 모색하였다. 연구의 예비적 단계에서, 연안지역과 연안통합관리의 개념이 정리되었으며, 한극의 국립지리원과 국립해양조사원에서 제작된 국가 수치지도들의 구조적 차이와 특성이 파악되고 난 후, 수치지도들은 KVR-1000 고해상도 인공위성자료와 중첩되어 통합수치도로 제작되었다. 제작과정상에 발생된 해안선 오차를 분석하기 위해 부산광역시 서해안지역의 인공지형 2개 지역과 자연지형 지역 1개를 대상으로 전자해도와 육도의 매칭과 GPS 측량에 의한 해안선 불일치의 원인 및 차이를 분석한 후, 그 문제점 원인 및 해결방안에 대해 서술하였다. 또한, 본 연구에서는 제작된 통합수치도를 기반으로 연안통합관리에 필요한 다양한 응용방안 및 활용가치를 서술하였다.
본 연구에서는 고밀도 해면고도 자료를 이용하여 모든 스펙트럼에 걸쳐 정밀도가 향상된 해면고도와 중력이상을 계산하였다. 평형 위성궤도상의 해면고도 자료에 주파수 영역에서의 상관계수를 이용한 필터를 적용하여 표층 지각구조에 의한 중력 시그날을 추출하였다. 교점오차를 보정하여 편향 위성궤도 오차를 수정하였으며 그 결과로 상향및 하향궤도별로 격자상의 중력 시그날을 계산하였다. 또한 방향성 제거 필터를 사용하여 잔재하는 방향성 궤도오차를 수정하였다. 그 결과에 dynamic sea surface topography를 제거하면 지오이드가 되는데 이 지오이드에 gradient 필터를 적용하여 고분해능 중력이상값을 계산하였다. 이 방법들을 약 $900km\;\times{1,200}\;km$지역의 Geosat Geodetic Mission 자료에 적용하여 약 10 km의 분해능을 갖는 지오이드와 중력이상을 계산하였다, 정확한 선상중력 자료와 least squares collection에 의한 중력이상, 그리고 NOAA의 중력이상값들과 비교, 검토하였다 약 1,600 km에 걸쳐 150 mgal의 중력변화가 있는 선상중력 측선에서 , 본 연구 결과의 중력이상값과 고정밀도 선상중력값을 비교한 결과, 차이의 평균은 0.1 mgal, RMS는 3.5 mgal, 그리고 최대차이는 10.2 mgal과 -18.6 mgal이고, 상관계수는 0.993이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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