• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.3-11
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• 2009

경상남도 진주시를 사례지역으로 선정하여 도시계획구역 내에서의 용도지역별 토지이용변화탐지와 녹지면적추출을 고해상위성영상인 IKONOS, KOMPSAT-2(아리랑 2호)를 이용하여 분석함으로서 고해상위성영상이 지자체의 도시관리계획을 수립하고 평가하는데 핵심적으로 활용될 수 있음을 제시하는데 연구목적을 두었다. 그 결과, ArcGIS 기반의 토지이용변화 및 녹지면적 산정모듈을 개발하고, 이를 이용하여 토지이용변화와 행정동 내의 녹지 공간의 분포를 분석함으로서 도시계획의 수립과 실행에 따른 용도지역별 변화추이를 평가할 수 있는 도시관리행정의 평가자료로 고해상위성영상의 활용 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1215-1227
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• 2021

저궤도 위성영상 정보의 절대 대기 보정 처리에 의하여 산출되는 지표 반사도는 정확한 식생 분석에 필요한 기본 자료이다. Committee on Earth Observation Satellites (CEOS)는 사용자가 바로 활용할 수 있도록 하는 지표 반사도의 분석 대기 자료(Analysis Ready Data: ARD) 구축과 관련한 연구와 지침 개발이 수행되고 있다. 그러나 이러한 동향은 중저해상도 위성영상을 대상으로 하고 있어서 KOMPSAT-3A나 CAS-500과 같은 고해상도 분광 영상의 ARD를 다루는 연구는 아직 초기 단계이다. 이 연구는 우선 기존 사례를 바탕으로 하여 ARD 자료의 배포 방식을 정리하였다. 그리고 클라우드 환경에서 운영되는 위성 정보 응용 플랫폼 중의 하나인 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)와 ARD 자료와의 연계성을 설명하였다. 연구의 결과로 고해상도 위성영상의 실무적인 ARD 구축 단계와 ODC와 클라우드 환경에서 배포되는 고해상도 위성영상의 ARD 구축 모델과 몇 가지 유형의 개념적 수준의 응용 모델을 제시하였다. 한편 제시한 구축과 응용 모델에 대하여 데이터 가격 정책, 정확도 품질 문제, 플랫폼 적용성 문제, 클라우드 환경 문제, 국제 교류 이슈 등을 토의 사항에서 정리하였다. 지구관측 위성과 관계된 주요 국제기구인 Group on Earth Observations (GEO)와 CEOS등에서 ARD와 ODC의 확산을 위한 시스템 기술과 표준 개발을 지속하고 있으며 이러한 성과는 민간부문으로 확대되고 있다. 따라서 우리나라도 이러한 국제 추세에 대한 대응 전략을 마련할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.361-364
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• 2008

It is well known that combining spatial and spectral information can improve land use classification from satellite imagery. High spatial resolution classification has a limitation when only using the spectral information due to the complex spatial arrangement of features and spectral heterogeneity within each class. Therefore, extracting the spatial information is one of the most important steps in high resolution satellite image classification. In this paper, we propose a new spatial feature extraction method. The extracted features are integrated with spectral bands to improve overall classification accuracy. The classification is achieved by applying a Support Vector Machines classifier. In order to evaluate the proposed feature extraction method, we applied our approach to KOMPSAT-2 data and compared the result with the other methods.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.117-122
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• 2002

촬영시기가 다른 두 위성영상을 비교 분석하여 시간에 따른 변화정보를 획득하는 변화탐지 기술은 다양한 분야에 유용하게 활용이 가능한 기술이다. 특히 최근 활용기대가 높아지고 있는 고해상도 위성영상을 활용하는 변화탐지 기술은 환경감시, 재해재난 후 피해상황 분석, 불법건축물 감시, 군사적 목적 등 기존의 중 저 해상도 위성영상으로는 얻을 수 없는 유용한 변화정보의 추출이 가능하다. 하지만, 고해상도 위성영상의 특수성으로 인해 저해상도 위성영상에 적용하였던 화소기반 변화탐지 기법을 그대로 사용 할 수 없으며 인공물이나 지형지물의 지리적, 형태학적 특징을 활용하여 변화요소를 탐지하여야 한다. 본 연구에서는 촬영시기가 다른 두 매의 고해상도 위성영상에 대하여 사용자가 신속하고 손쉽게 변화를 감지해 낼 수 있도록 이동창을 이용한 인터페이스를 구성하고, 영상에 대한 육안분석을 통해 사용자가 건물의 신축 및 철거 등 변화를 발견하여 변화지도를 작성할 수 있는 시스템 개발함으로써 반자동 방식에 의한 고해상도 위성영상의 변화탐지 방법을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.209-216
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• 2018

고해상도 위성영상은 기상관측, 지형관측, 원격탐사, 군사시설감시, 문화재보호 등 많은 분야에서 이용된다. 위성영상은 동일한 위성영상 시스템에서 획득한 영상이라 할지라도 하드웨어(광학장치, 위성의 운용고도, 영상 센서 등)의 조건에 따라서 해상도가 저하된 영상들이 발생한다. 따라서 위성이 발사된 이후에는 이러한 해상도가 저하된 영상들의 해상도 향상을 위해서 영상시스템의 하드웨어를 변경하는 것은 불가능하므로 위성영상 자체를 이용하여 해상도를 향상시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 저해상도 위성영상을 이용하여 해상도를 향상시키는 방법으로 SR(Super Resolution) 알고리즘을 사용하였다. SR 알고리즘은 다수의 저해상도 영상들의 정합을 통해 영상의 해상도를 향상시키는 알고리즘이다. 하지만 위성영상에서는 동일 지역에 대한 여러 장의 영상을 획득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징점 자동추출과 투영 변환(Projection Transform)을 적용 후 영상에 대한 기하학적 변화를 보정하여 SR 알고리즘을 수행하였다. 그 결과 수동으로 특징점을 구한 SR 결과와 같이 에지 부분이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인 할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1911-1923
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• 2022

The availability of high-resolution satellite images provides precise information without direct observation of the research target. Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT), also known as the Arirang satellite, has been developed and utilized for earth observation. The machine learning model was continuously proven as a good classifier in classifying remotely sensed images. This study aimed to compare the performance of the support vector machine (SVM) model in classifying the land cover of the Delaware River port area on high and medium-resolution images. Three optical images, which are KOMPSAT-2, KOMPSAT-3A, and Sentinel-2B, were classified into six land cover classes, including water, road, vegetation, building, vacant, and shadow. The KOMPSAT images are provided by Korea Aerospace Research Institute (KARI), and the Sentinel-2B image was provided by the European Space Agency (ESA). The training samples were manually digitized for each land cover class and considered the reference image. The predicted images were compared to the actual data to obtain the accuracy assessment using a confusion matrix analysis. In addition, the time-consuming training and classifying were recorded to evaluate the model performance. The results showed that the KOMPSAT-3A image has the highest overall accuracy and followed by KOMPSAT-2 and Sentinel-2B results. On the contrary, the model took a long time to classify the higher-resolution image compared to the lower resolution. For that reason, we can conclude that the SVM model performed better in the higher resolution image with the consequence of the longer time-consuming training and classifying data. Thus, this finding might provide consideration for related researchers when selecting satellite imagery for effective and accurate image classification.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2008년도 공동학술대회
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• pp.79-84
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• 2008

초고해상 음향탐사는 기존의 고해상 음향탐사보다 투과력은 작지만 해상력이 뛰어나기 때문에 천해역에서의 해저환경조사에 유용하게 사용된다. 특히 상부 퇴적층의 정밀 층후 및 퇴적구조 확인을 통해 해저에 파묻혀 있는 pipeline, 침몰선박, 인위적 물체 등에 대한 탐색에 이용된다. 이 연구에서는 초고해상 지층탐사기를 이용하여 얻어진 지층탐사 기록과 지질자료를 대비하여 오염퇴적층을 구분하였다. 그리고 지층 기록에 나타나는 음향이상을 해석하여 해저에 매설된 케이블의 매설 깊이를 검측하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권4호
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• pp.687-698
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• 2021

We present quantitative estimations of changes in the areal extent of coral reef habitats at Weno Island, Micronesia, using high-spatial-resolution remote sensing images and field observations. Coral reef habitat maps were generated from Kompsat-2 satellite images for September 2008 and September 2010, yielding classifications with 78.6% and 72.4% accuracy, respectively, which is a relatively high level of agreement. The difference between the number of pixels occupied by each seabed type was calculated, revealing that the areal extent of living corals decreased by 8.2 percentage points between 2008 and 2010. This result is consistent with a comparison of the seabed types determined by field observations. This study can be used as a basis for remediation planning to diminish the impact of changes in coral reefs.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제24권2호
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• pp.155-166
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• 2007

우주환경의 주 요소인 고에너지 입자를 검출하기 위한 고분해능 전자 및 양성자 검출기를 설계하였다. 전자와 양성자의 flux는 궤도상의 위치나 태양활동에 따라 급격하게 변할 수 있다. 이러한 상황에서 높은 에너지 분해능으로 입자환경을 검출, 연구하기 위한 검출기의 개념설계를 시도하였으며, 이를 실제 우주환경에서 어느 정도의 성능을 가질 수 있는지를 예측하여 보았다. 또한, 높은 입자 플럭스에도 정상적인 측정이 가능할 수 있도록 FPGA를 이용한 병렬 처리 알고리즘을 고안하고 전산모사 기법을 통하여 성능을 평가하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권1호
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• pp.25-38
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• 2016

With the increasing need for high temporal resolution satellite imagery for monitoring land surfaces, this study evaluated the temporal resolution of the NDVI composites from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data. The GOCI is the first geostationary satellite sensor designed to provide continuous images over a $2,500{\times}2,500km^2$ area of the northeast Asian region with relatively high spatial resolution of 500 m. We used total 2,944 hourly images of the GOCI level 1B radiance data obtained during the one-year period from April 2011 to March 2012. A daily NDVI composite was produced by maximum value compositing of eight hourly images captured during day-time. Further NDVI composites were created with different compositing periods ranging from two to five days. The cloud coverage of each composite was estimated by the cloud detection method developed in study and then compared with the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua cloud product and 16-day NDVI composite. The GOCI NDVI composites showed much higher temporal resolution with less cloud coverage than the MODIS NDVI products. The average of cloud coverage for the five-day GOCI composites during the one year was only 2.5%, which is a significant improvement compared to the 8.9%~19.3% cloud coverage in the MODIS 16-day NDVI composites.