• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.135-147
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• 2017

본 연구에서는 처음으로 한반도 서울지역에서 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로 관측된 대류권 이산화질소 칼럼농도를 이용하여 OMI 센서의 관측시간인 13:45에서의 월 평균 및 일별 위성 지표 이산화질소 혼합비를 추정하였다. 본 연구에서는 세 가지 회귀모델들이 이용되었다. 첫 번째 회귀모델(M1)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 지점 측정값과의 선형회귀를 통한 회귀계수로 구성되어있다. 두번째 회귀모델(M2)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 센서로 관측한 행성경계층 높이, 온도, 압력 자료 모두가 반영된 회귀모델이다. 세 번째 회귀모델(M3M, M3D)은 다중회귀모델로서 앞서 고려된 이산화질소 칼럼농도와 행성경계층 높이와 다양한 기상변수를 추가적으로 반영하는 회귀모델이다. 본 연구에서는 2009년에서 2011년까지를 회귀모델의 훈련기간으로 하여서 각 회귀식의 회귀계수를 도출하였으며 2012년도는 검증기간으로서 훈련기간에 도출된 회귀모델들의 성능을 평가하였다. 회귀모델들로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점 측정장비로 측정된 월평균 지표 이산화질소 혼합비와 가장 높은 상관성(avg. R = 0.77)을 보이는 회귀분석방법은 다중회귀분석방법(M3M)이다. 또한, 회귀모델들로 추정된 13:45에서의 일 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 가장 좋은 상관성(avg. R = 0.55)을 보인 것도 다중회귀분석방법(M3D)이다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비는 지점 측정값에 비해 과소추정 되는 경향이 나타났다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비를 평가하기 위해 지점 측정값과의 RMSE (Root Mean Square Error), mean bias, MAE (Mean Absolute Error), percent difference와 같은 통계분석을 실시하였다. 본 연구는 위성을 통한 지표 이산화질소 혼합비 산출 가능성을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1259-1268
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• 2021

'천리안 해양위성 2호(2nd Geostationary Ocean Color Imager: GOCI-II)는 천리안 해양위성 1호(GOCI)의 후속위성으로 1개의 근자외 채널(380 nm), 8개의 가시광 채널(412, 443, 490, 510, 555, 620, 660, 680 nm), 3개의 근적외 채널(709, 745, 865 nm)의 총 12개 파장대에서 다분광 관측을 하며, 1시간 간격의 시간 해상도로 한반도 주변 동북아 해양, 1일 간격으로 반구(full disk)영역의 해양 환경 자료를 생산한다. 해색 자료처리의 첫 단계로 대기 상층 복사휘도에서 해수표면 반사도를 계산하는 대기보정을 수행하며, GOCI-II의 표준 대기보정은 GOCI 대기보정 방법에 이론적인 기반을 두고 있으며, GOCI-II에 새로 추가된 밴드 중 620, 709 nm를 이용하여 탁도가 높은 해역에서의 대기보정 성능을 향상시켰다. 본 연구에서는 GOCI-II 지상국 시스템에 구현 되어있는 대기보정 알고리즘을 우선 소개하고, 현장 측정 원격반사도 자료를 이용하여 초기단계 검증을 수행하였다. 검증은 1차적으로 대양에서 수집된 현장 자료와의 비교를 통해 수행하였으며 여기서의 대기보정 정확도는 대양 대기보정 정확도 요구범위인 청색 파장대 오차율 5% 이내의 범위를 만족시켰다. 그러나 연안의 해양관측타워에 설치된 무인 관측장비인 AERONET-OC로 수집된 원격반사도 자료를 이용한 추가적인 검증결과에서는 대양과 달리 높은 오차율을 보여주었다. 연안에서의 대기보정 정확도는 추후 추가적인 근적외 파장대 대리교정을 통해 보완이 가능할 것으로 보이며, 지속적인 검보정 활동을 통해 수집된 현장자료들을 이용할 경우 연안뿐 아니라 전체적인 대기보정 성능 향상이 가능할 것으로 기대된다. 이후 검보정 활동을 통해 개선된 대기보정은 주기적으로 GOCI-II 지상국 시스템에 반영하여 재처리 및 재 배포를 수행할 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.251-263
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• 2019

Sentinel-2 위성은 기존 Landsat 시리즈보다 높은 공간해상도, 시간해상도 및 13개의 가시광, Red-edge, 적외, 단파적외 영역을 포함하는 다중분광 영상을 제공하고 있다. 이는 Landsat 시리즈와의 비슷한 파장대역 구성으로 향후 Landsat 시리즈와 융합분석이 가능하다는 이점이 있다. 그 동안 Landsat 위성영상은 국내의 다양한 연구에 적용되고 있으나 Sentinel-2 광학 위성영상은 많은 활용 사례가 보고되지 않았다. Sentinel-2 광학 위성은 기존 Landsat 위성이 제공하는 Top-of-Atmosphere(TOA) 반사율 영상을 Level-1C(L1C)에서 제공하고 있으며, Level-2A(L2A)영상을 통해 Landsat 시리즈보다 한 단계 더 대기보정이 수행된 Bottom-of-Atmosphere(BOA) 반사율 영상을 제공할 예정에 있다. BOA 반사율 영상은 에어로졸 광학 두께(AOT: Aerosol optical thickness)와 대기 중 수증기(WV: Water Vapor) 자료를 Sentinel-2 영상으로부터 얻고 이를 보정하여 TOA 반사율 영상을 BOA 반사율 영상으로 변환을 가능하게 한다. 현재, 유럽 전역지역에서 L2A 자료를 무료로 다운로드 가능하며 이외 지역의 경우 L2A 자료의 실시간 제공이 예정되어 있다. 따라서, Sentinel-2 L2A 자료의 활용가능성이 국내에서 점점 커질 것으로 기대되는 바이며 농업지역에서 Sentinel-2 L2A 영상이 제공하는 BOA 반사율 자료의 활용가능성을 확인하기 위해 경상남도 합천군에서 촬영된 항공 초분광영상을 활용하여 Sentinel-2 L2A 자료를 모의해 보고 정량적인 분석을 통해 모의영상과 실제 촬영된 영상을 비교해보았다. 본 연구에서는 Sentinel-2 L2A 자료와 항공기 기반의 초분광 영상을 통해 모의된 Sentinel-2 영상에 대한 정량적인 비교를 수행하였으며, 가시광 영역대의 밴드와 식생지수에 대하여 참조 영상인 모의영상과 대기보정이 수행된 L2A 자료의 RMSE의 감소 및 상관관계의 증가 경향이 뚜렷하게 나타나는 것으로 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.543-557
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• 2021

에어로솔은 입자의 크기와 조성 및 관측센서에 따라 상이한 분광특성을 보이기 때문에, 다양한 센서의 에어로솔 산출물에 대한 비교분석이 반드시 필요하다. 그러나, 우리나라에서 다종위성의 공식적인 AOD (Aerosol Optical Depth) 산출물을 대상으로 수년간의 자료를 수집하여 정확도 비교평가를 수행한 사례는 아직 보고된 바가 없다. 이에, 본 연구에서는 2015년 1월부터 2019년 12월까지 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite), Himawari-8, Sentinel-3 AOD 산출물과 AERONET (Aerosol Robotic Network) 지상 태양광도계 자료의 비교분석을 통하여 위성 AOD의 성능을 평가하고, 계절적 및 지리적 차이에 따른 정확도 특성을 분석하였다. 오랜 기간 축적되어온 산출 기술에 MAIAC (Multiangle Implementation of Atmospheric Correction) 알고리듬을 추가하여 최적화된 MODIS 산출물이 가장 높은 정확도를 나타냈고(CC=0.836), VIIRS와 Himawari-8이 그보다 약간 낮은 정도의 성능을 보였으며, Sentinel-3는 비교적 최근에 발사되어 알고리듬 최적화가 아직 덜 이루어진 관계로 정확도가 낮게 나타났다. MODIS, VIIRS, Himawari-8 AOD 산출물은 계절에 따라, 그리고 도시/비도시에 따라 별다른 정확도 차이를 보이지는 않았지만, 일부 해안지역에서는 혼합화소 문제로 인하여 약간 정확도가 떨어지는 경우도 존재했다. AOD는 위성영상 대기보정의 핵심 인자이기 때문에, 본 연구의 AOD 비교평가는 향후 국토위성, 농림위성 등의 대기보정 연구에도 중요한 참고자료가 될 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.179-188
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• 2022

지구온난화는 기후변화를 야기하며 전지구적으로 이상기상 현상을 유발하고 있다. 우리나라에서도 폭염, 가뭄과 같은 이상기상 현상이 증가하고 있는 상황이다. 이상기상 감시를 위하여 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 온도상태지수(Temperature Condition Index, TCI), 식생활력지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI) 등의 위성자료가 활용되고 있다. TCI와 VCI를 이용하여 계산되는 VHI는 온도, 강수와 같은 기상 요인에 의한 식생 스트레스를 나타내며, 기후변화 상황에서 가뭄 평가에 주로 활용되고 있다. TCI, VCI는 날짜 및 장소에 따른 LST, NDVI의 과거 평년치를 참조해서 산출되기 때문에, 아직 2년여의 자료밖에 없는 천리안위성 2A호(GK2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 자료로부터 TCI, VCI, VHI를 산출하는 것은 현재로서는 쉽지 않은 일이다. 본 연구에서는 대안적인 방법으로 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) 센서의 LST, NDVI를 이용하여 GK2A의 VHI 산출 가능성을 모색하였다. GK2A와 VIIRS의 LST, NDVI는 상당히 높은 상관성을 보이기 때문에, GK2A에 존재하지 않는 과거 평년치를 VIIRS 자료로 대체하는 방식을 택하였다. 8일 간격으로 GK2A 격자에 해당하는 LST, NDVI의 최소·최대값 조견표를 구축하여 TCI, VCI, VHI를 산출하였고, 최근 우리나라 이상기상 현상에 대한 해석을 수행하였다. GK2A VHI는 2020년 3월과 6월의 폭염, 4월과 7월의 저온, 8월의 폭우 등으로 인한 식생 스트레스의 변화를 잘 표현하는 것으로 나타났지만, 미국 해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 VHI 산출물은 그렇지 않았다. 본 연구에서 제시한 GK2A VHI는 향후 LST, NDVI의 과거 평년치에 대한 통계적으로 엄밀한 보완을 거친다면 폭염, 가뭄으로 인한 식생 스트레스 감시에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.283-295
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• 2023

센서 및 위성 기술의 발전에 따라 전세계적으로 다양한 고해상도 다중대역 위성영상이 활용 가능해지고 있다. 다중대역 센서가 가지는 파장에 기인한 고유한 반사, 투과, 산란 특성에 따라 다중대역 위성영상은 지구 관측에 대한 다양한 상호보완적 지표정보를 제공한다. 특히, short-wave infrared (SWIR) 대역은 긴 파장으로 인해 가시광 대역에 비해 Rayleigh 산란에 적게 영향을 받으며, 이로 인해 특정 대기입자를 투과할 수 있다는 특징을 지닌다. 산불, 폭발 등에 의해 발생된 짙은 연기는 가시광 대역의 영상의 가시성을 저하시키고 일부 지역에 대한 지표를 차폐시키는데, SWIR 대역은 이러한 연기에 의해 가려진 지역에 대한 지표정보를 추가로 제공해주기도 한다. 본 연구에서는 이러한 SWIR 대역과 가시광 대역의 영상 정보를 융합하는 다중해상도 변환 기반의 영상 융합 기법을 제안하였다. 제안된 융합 기법의 목적은 상호보완적 관계에 있는 가시광 대역에서의 고해상도 세부적 배경정보와 SWIR 대역에서의 연기 지역에 대한 지표정보를 모두 내포하고 있는 단일 영상을 생성하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 라플라시안(Laplacian) 피라미드 기반의 다중해상도 변환 기법을 가시광-SWIR 영상 융합에 적용하였다. 다중해상도 변환 기법은 영상 융합에 널리 활용되는 대표적인 영상분해 기반의 방법론으로, 각각의 원 영상을 다양한 스케일로 분해하여 융합하는 기법이다. 또한, 본 연구는 다중해상도 변환 기법에 haze-guided weight map을 융합한 방법론을 제안하였다. Haze-guided weight map은 SWIR 대역이 연기와 같은 특정 대기입자를 투과하여 지표에 대한 정보를 제공해줄 수 있다는 사전지식에 기반하여 제안된 알고리즘으로 다중해상도로 분해된 두 영상을 융합하는 기준이 되는 가중치 지도로써 활용되었다. 제안된 방법론은 가시광 및 SWIR 대역을 포함하고 있는 고해상도 다중대역 위성영상인 Worldview-3 위성영상을 활용하여 검증되었다. 실험 데이터는 주변 산불로 인해 연기가 발생하여 제한된 가시성을 지닌 연기 지역을 포함하고 있으며, 제안된 방법론의 투과 특성을 검증하기 위해 선정되었다. 제안된 기법에 대한 실험결과는 영상 품질 평가 지표를 활용한 정량평가 및 시각평가를 통해 분석되었으며, 결과분석을 통해 연기 지역에 대한 지표정보를 내포하는 SWIR 대역의 밝은 특징값과 가시광 대역 내의 고해상도 정보가 손실없이 최종 융합 영상에 내포됨을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.931-946
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• 2017

본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.393-407
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• 2012

본 연구에서는 광학 원격탐사 영상의 획득 시 태양의 고도 및 방위가 대상 지역의 지형기복과 결합하여 나타나는 영향 및 다수의 시기에 걸쳐 획득한 영상을 비교분석하는 경우 영상 촬영시기의 차이로 인한 태양의 위치변화와 지형기복이 결합하여 나타나는 영향에 대한 보정을 시도하였다. 한라산과 다수의 분석구가 분포하는 제주도를 대상으로 Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 지형자료를 사용하여 국지적조도의 모델링 시 커널의 크기를 $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, $9{\times}9$ 화소로 변화시키며 Lambertian 보정기법인 cosine 보정법과 비 Lambertian 보정기법인 c-보정법을 적용하고 보정기법 및 커널 크기에 대한 지형보정 효과를 분석하였다. 개별 영상의 육상지역에 대하여 보정을 수행한 결과 커널의 크기 $7{\times}7$을 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 보정효과가 가장 우수한 것으로 평가되었고, 대상지역을 ISODATA 무감독분류법을 이용하여 선택된 산림지역에 한정하여 지형보정을 수행한 경우에는 커널의 크기 $9{\times}9$를 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 가장 우수한 결과가 도출되었으며 다양한 지표피복이 혼합된 대상지역 대한 보정보다 효과가 큰 것으로 평가되었다. 다시기 영상의 경우 세 시기에 획득된 영상에 대하여 각각 지형보정을 수행한 후 상대적 방사도 보정을 적용하였을 때 지형보정을 수행하지 않은 경우와 비교하여 적외선 파장영역에서는 보다 균질한 반사도로 방사보정이 이루어졌으며 가시광 파장영역에서는 원영상의 반사도 패턴이 잘 보존된 결과가 도출되었다. 이상의 결과로부터 주변 지형으로부터 반사되는 에너지와 불완전한 대기보정으로 인한 잔류 대기영향을 고려하는 c-보정법을 적용하는 경우 cosine 보정법보다 우수한 지형보정 효과가 나타나며 수치표고모델에 내재된 수평과 수직방향 오차 및 위성영상과의 정합오차의 영향을 감소시기키 위하여 국지적 조도의 모델링 시 커널의 크기를 증가시키는 경우 지형보정의 효과가 증대되는 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권3호
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• pp.298-310
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• 2007

본 연구에서는 레일리(순수 기체) 대기 조건 하에서 국내 COMS 연구자들이 사용하는 여덟 개 단파 복사전달모델에서 산출된 네 종류 복사속(flux) 성분을 상호비교함으로써 상대 오차를 조사하였다. 이들 복사속 성분은 지표에서의 직달 일사, 하향 산란, 상향 산란, 그리고 대기 상부에서의 상향 산란이다. 또한 국내 모델의 평가를 위하여, 15개모델을 평균한 Halthore et al.(2005) 결과(예, H15)를 기준값으로 사용하였다. 동일한 태양천정각에서 모델 간의 불일치는 열대 대기에서 수증기에 기인하였고, 한대 대기에서는 오존에 기인하였다. STREAMER를 제외한 국내 7개 모델의 지상에서의 하향 직달일사값은 H15에 대하여 ${\pm}4%$내에서 일치하였다. 이러한 상대 오차는 태양천정각이 커질 때 증가하였으며, Halthore et al.(2005)에서의 ${\pm}3%$와 근접하였다. 네 종류 복사속 분석에서 SBDART 모델이 6S 모델에 비하여 전반적으로 우수하였으나, 근적외 파장역에서는 서로 비교할만하였다. 네개 기관의 연구자들이 같은 SBDART 모델에서 산출한 지표에서의 하향 직달일사값 간에도 $12.1Wm^{-2}(1.4%)$의 불일치가 존재하였다. 불일치의 원인은 부분적으로 복사속 적분에 있어서 서로 다르게 설정된 파장 분해능에도 있었다. 본 연구는 단파 영역에서 최적 모델을 선정하는 데 도움을 줄 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.957-964
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• 2016

요즘 들어, 3차원 콘텐츠의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 3차원 콘텐츠의 품질은 해당 장면의 깊이 정보에 큰 영향을 받기 때문에 정확한 깊이 정보를 얻는 것이 매우 중요하다. 카메라와 객체 사이의 깊이 정보는 적외선 센서를 이용한 계산을 통해 직접 얻을 수 있다. 최근 들어, KINECT 카메라와 같이 카메라와 물체 사이의 거리를 적외선이나 광신호를 이용하여 직접 측정하는 Time-of-flight (ToF) 기술을 사용하는 깊이 측정 방법이 널리 사용되고 있다. 이러한 방법은 카메라와 객체 사이의 깊이 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점을 갖지만, 획득된 깊이맵에 잡음이 발생하고, 깊이맵의 해상도가 낮다는 단점을 갖는다. 최근 들어, 이런 문제를 해결하기 위해서 양방향 결합 업샘플링 방법 (JBU) 이나 잡음 제거 업샘플링 방법 (NAFDU) 과 같은 필터 기반의 방법이 제안되었다. 그러나 이러한 필터 기반의 업샘플링 방법은 업샘플링된 깊이맵에 색상영상의 질감이 복사되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 고차 정규화항을 이용하여 에너지 함수를 만들고, 이를 최적화하여 깊이맵을 업샘플링 한다. 또한, 색상과 깊이맵의 경계 정보를 고려한 경계 가중치항을 추가하여 질감 복사 문제를 해결한다. 실험 결과, 제안하는 깊이맵 업샘플링 방법이 기존의 방법에 비해 깊이 정보의 품질은 유지하면서, 질감 복사 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 확인했다.