• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.297-304
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• 2015

원격탐사 자료를 활용한 변화탐지 기법은 재난/재해, 국토모니터링 등의 다양한 분야에서 활용가능하다. 그러나, 고해상도 위성영상을 활용하여 무감독 변화탐지를 수행할 경우에는, 기복변위 등에 의한 기하학적인 오차와 영상의 노이즈 정보에 의하여 미변화지역들이 변화지역으로 오탐지될 수 있는 문제점을 지닌다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 변화탐지 기법인 IR-MAD 기법을 활용하여 고해상도 위성영상에 대한 객체 기반의 변화탐지를 수행하였다. 특히, 교차융합기법으로 부가적인 자료를 생성하여 객체 기반의 변화탐지 정확도를 향상시키고자 하였다. KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 실험을 수행한 결과, 화소기반의 IR-MAD 기법과 비교하여 객체 기반의 IR-MAD 기법이 높은 변화탐지 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 또한, 교차융합영상을 활용하였을 경우가 원 다시기 영상만을 사용하였을 때보다 높은 변화탐지 정확도를 보였다. 이를 통해, 객체 기반의 IR-MAD 기법이 고해상도 위성영상을 활용한 국토의 변화탐지를 효과적으로 수행할 수 있음을 실험적으로 증명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.177-198
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• 2021

변화탐지 연구는 주로 토지이용/피복의 변화, 재난/재해 피해지역과 같은 토지의 변화, 수역, 식생과 같은 특정 넓게 분포하는 객체의 변화에 대한 연구가 진행되어 왔다. 한편, 위성영상의 공간/시간 해상도가 지속적으로 향상됨에 따라 위성영상으로부터 선박, 차량과 같은 면적이 작은 객체의 변화탐지의 가능성이 높아지고 있다. 이러한 가능성을 확인하기 위하여 본 논문에서는 위성영상으로부터 소형객체 변화탐지를 수행하기 위해 기존 화소기반 변화탐지기법의 성능을 분석하였다. 10일 이내의 짧은 시기에서 촬영된 Kompsat 3A 위성영상 및 Google Earth 영상을 이용하여 대표적인 화소기반 변화탐지기법인 차분, 주성분 분석, MAD 및 IR-MAD을 적용하였다. 영상에서 관측 가능한 소형 객체 주변으로 변화/비변화 참조자료를 정의하고 각 기법을 적용하여 얻어진 변화탐지 결과영상과 참조자료를 비교하여 성능을 분석하였다. 성능분석 결과 실험에 사용한 모든 영상에서 MAD, IR-MAD 기법이 상대적으로 우수한 성능을 제공하였다. LULC, 식생변화 등 대규모 지역의 변화탐지에 우수한 성능을 보인 MAD, IR-MAD 기법이 소형객체의 변화탐지에도 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 아울러 변화탐지 대상인 소형객체에 높은 반사율 특성을 가지는 분광밴드를 변화탐지를 위한 분석에 포함하는 것이 소형객체 변화탐지율을 높일 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1579-1590
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• 2020

본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 영역 간의 변위 오차를 분석하여 변화탐지를 수행한다. 변화 양상을 분석하기 위한 공간 객체로 건축물, 도로, 농경지, 비닐하우스, 산림 영역, 수변 영역의 6개로 정의하였다. KOMPSAT-3A 위성영상으로 학습한 각 네트워크 모델을 시계열 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 변화탐지를 수행한다. 객관적인 성능 평가를 위한 변화탐지 지표는 F1-score, Kappa를 사용한다. 제안하는 변화탐지 기법은 U-Net, UNet++ 대비 뛰어난 결과를 보이며, 평균 F1 score는 0.77, kappa는 77.29의 성능을 확인할 수 있다.