• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.52-63
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• 2021

기존 연구에서는 연안습지를 탐지하기 위해 위성/항공 영상의 다중분광 밴드로부터 산출한 식생지수 또는 토지피복도를 활용하였으나, 단일 센서만을 활용할 경우 토지피복정보와 지형정보를 동시에 고려하는 것에 한계가 있어 높은 정확도의 연안습지 탐지 및 대규모 연안습지 관리 업무 수행에 많은 지장을 초래하였다. 본 연구에서는 우리나라 서해안 곰소만 지역을 촬영한 Sentinel-2 위성영상의 다중분광 밴드와 디지털 지형 모델인 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model)을 사용하여 서해안 곰소만의 대규모 연안습지를 다음의 과정을 통해 탐지하였다. 우선 Sentinel-2 위성영상의 Green 및 근적외선 밴드를 활용하여 정규수분지수 영상을 제작하였다. 그리고 정규수분지수 영상에서 픽셀의 밝기값 0.2를 임계치로 설정하여 물과 육지를 구분하는 이진화 영상을 제작하였으며, SRTM DEM에서 픽셀의 밝기값 0을 임계치로 설정하여 해수면 아래와 해수면 위를 구분하는 이진화 영상을 제작하였다. 최종적으로는 두 장의 이진화 영상에 중첩 분석을 적용하여 이진화 영상 기반 연안습지 지도를 제작하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 활용하여 제작한 이진화 영상 기반 연안습지 지도의 정확도는 94%로서 매우 높은 결과를 보여주었으며, 연안습지가 아닌 내륙습지, 산지습지 등은 탐지되지 않아서 연안습지 관리 업무에 매우 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 대기
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• 제31권1호
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• pp.113-141
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• 2021

The impacts of ice clouds on the energy budget of the Earth and their representation in climate models have been identified as important and unsolved problems. Ice clouds consist almost exclusively of non-spherical ice crystals with various shapes and sizes. To determine the influences of ice clouds on solar and infrared radiation as required for remote sensing retrievals and numerical models, knowledge of scattering and microphysical properties of ice crystals is required. A conventional method for representing the radiative properties of ice clouds in satellite retrieval algorithms and numerical models is to combine measured microphysical properties of ice crystals from field campaigns and pre-calculated single-scattering libraries of different shapes and sizes of ice crystals, which depend heavily on microphysical and scattering properties of ice crystals. However, large discrepancies between theoretical calculations and observations of the radiative properties of ice clouds have been reported. Electron microscopy images of ice crystals grown in laboratories and captured by balloons show varying degrees of complex morphologies in sub-micron (e.g., surface roughness) and super-micron (e.g., inhomogeneous internal and external structures) scales that may cause these discrepancies. In this study, the current idealized models representing morphologies of ice crystals and the corresponding numerical methods (e.g., geometric optics, discrete dipole approximation, T-matrix, etc.) to calculate the single-scattering properties of ice crystals are reviewed. Current problems and difficulties in the calculations of the single-scattering properties of atmospheric ice crystals are addressed in terms of cloud microphysics. Future directions to develop physically consistent ice-crystal models are also discussed.

• 한국지구과학회지
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• 제27권4호
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• pp.450-463
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• 2006

본 연구에서는 극궤도 위성 Aqua/Terra에 탑재된 MODIS 복사계와 정지궤도 위성 GOES-9의 2년간 관측 자료를 이용하여, 한반도 10개 공항 지역에 대한 안개 탐지 가시 경계값 및 적외 경계값을 각각 $0.65{\mu}m$에서의 반사율($R_{0.65}$) 그리고 $3.7{\mu}m$와 $11{\mu}m$ 밝기온도 간의 차이(T3.7-11)에서 계절별로 유도하였다. 이들 경계값이 두 종류 위성에서 서로 다르게 나타나는 원인을 조사하기 위하여, 수도권 지역에 대한 극궤도 및 정지궤도 위성들의 동시 관측 자료를 이용하여 주야간 청천과 안개 시에 다음 변수들을 비교분석하였다; $3.7{\mu}m$ 밝기온도($T_{3.7}$), $11{\mu}m$ 밝기온도($T_{11}$), 그리고 $T_{3.7-11}$. 주간 경우에는 $R_{0.65}$도 사용되었다. 위 변수들은 공간 분포에서 두 위성 간에 0.5 이상의 유의적인 상관을 보였다. 이 분석에서 두 위성 간에 경계값 차이는 $3.7{\mu}m$ 채널 파장대 불일치 뿐만 아니라 공간 분해능 불일치에도 기인하였다. 한편 GOES-9에서 유도된 안개 탐지 경계값은 청주 공항을 제외한 한반도 9개 공항의 안개 및 청천 시에 대한 통계적인 검증에서 주간에 약 60%, 그리고 야간에는 약 70%의 정확도를 보였다. 그러나 정확도는 여명, 안개층 위에 상층운 존재, 강수 동반, 그리고 짧은 지속 시간 하에서 발생하는 안개에 대하여 감소하였다. 안개 탐지에 사용되는 세 채널의 광학적인 특성을 조사하기 위하여, 파장에 따른 복사휘도 및 반사율의 민감도가 수치 실험을 통하여 여러기상 상태 하에서 분석되었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.968-974
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• 2010

본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권1호
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• pp.69-77
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• 2012

표면도달일사량은 전 지구시스템에 대한 기후 연구에 가장 중요한 요소 중 하나다. 기후 연구에서는 동일 지역을 관측하는 두 개 혹은 그 이상의 위성자료로부터 넓은 공간적 범위를 가지는 장기간의 데이터를 사용하는 것이 필요하다. 시간적 연속성을 가지는 서로 다른 위성으로부터 산출 된 표면도달일사량의 연속성과 일관성을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 물리적 모델을 이용하여 GOES-9과 MTSAT-1R 위성의 중복 관측 기간 동안의 표면도달일사량을 산출하고, 두 위성의 채널자료와 실측치 비교를 통해 위성간의 연속성과 일관성을 향상시키는 방법을 연구하였다. 두 위성의 적외 채널 온도는 매우 잘 일치하는 경향을 보였다 : RMSE=5.595 Kelvin; Bias=2.065 Kelvin. 반면에, 가시채널은 다른 값의 분포를 보였지만 비슷한 경향을 보였다. 그리고 두 위성으로부터 산출 된 표면도달일사량은 실측치와 일치성이 낮았다. 표면도달일사량의 품질 향상을 위해 구름감쇠계수 조정을 통해 표면도달일사량 산출물을 재생산하였다. 그리고 채널 자료의 비교 분석을 통해 GOES-9 위성을 위한 구름감쇠계수를 생산하였다. 그 결과, 구름 효과를 고려한 GOES-9의 표면도달일사량 산출물은 MTSAT-1R과 실측치에 대해 매우 높은 일치성을 보였다 : RMSE=$83.439W\;m^{-2}$; Bias=$27.296W\;m^{-2}$. 구름감쇠계수 조정을 통해 향상 된 정확도는 두 개 이상의 위성으로부터 산출 된 표면도달일사량 산출물의 연속성과 일관성을 향상 시킬 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.481-491
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• 2014

빙상이나 빙하, 빙붕에서 푸른색의 얼음이 지표에 노출되어 있는 지역을 청빙지대라 한다. 이는 빙하 표면에 쌓인 눈이 바람에 의해 침식되거나 기온과 일사량에 따른 승화로 인해 대부분 제거되기 때문이다. 청빙지대는 운석이 농집되기 쉽고 빙체의 질량균형에 매우 큰 영향을 미치기 때문에, 청빙의 노출도 및 밀집도에 대한 정량적 지표의 개발이 요구되고 있다. 이 연구에서는 2007~2012년에 동남극 맥머도 드라이벨리를 촬영한 MODIS 영상을 이용하여 청빙과 눈, 구름의 분광반사특성을 분석하고, 청빙의 노출도 및 밀집도를 정량화 할 수 있는 정규청빙지수(Normalized Difference Blue-ice Index, NDBI) 알고리즘을 고안하였다. 눈과 구름은 가시광선과 근적외선 파장대역에서 매우 높은 반사율을 나타낸다. 청빙은 청색 파장대역에서 높은 반사율을 보이는 반면에, 근적외선 파장대역에서 낮은 반사율을 보인다. NDBI 알고리즘은 청색과 근적외선 파장대역에서의 반사율 차이를 두 반사율의 합으로 나누는 것으로 표현된다[NDBI = (Blue - NIR)/(Blue + NIR)]. 청빙의 NDBI는 노출도와 밀집도에 따라 0.2~0.5의 값을 가지며, 0.2 이하의 값을 가지는 눈과 구름이나 음수의 값을 나타내는 암석으로부터 명확히 구분되었다. 청빙의 NDBI가 시간에 따라 변화하는 현상은 맥머도 드라이벨리의 기상관측소에서 측정된 풍속($R^2=0.012$)이나 기온($R^2=0.278$) 보다는 적설두께와 가장 높은 상관성($R^2=0.699$)을 나타냈다. 적설두께가 증가할수록 NDBI 값은 감소하였는데, 이는 청빙지대의 NDBI 값으로부터 적설량의 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구에서 개발된 NDBI 알고리즘은 운석탐사, 빙체의 질량균형 분석, 적설량 추정 등 다양한 극지연구 분야에서 매우 유용하게 사용될 것으로 전망된다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권3호
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• pp.283-296
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• 2005

본 연구에서는 복사전달모델을 통하여 $9.7{\mu}m$오존 흡수대에 미치는 오존 및 열적(i.e., 지표 온도) 효과를 각각 조사하였다. 또한 오존주의보가 수도권 지역(37.2-37.7 N, 125.7-127.2 E)에 발령되었던 2003년 4일에 대한 위성(MODIS Aqua; ECT 13:30) 및 지상 오존(79개 관측소)의 동시 관측 자료를 기초로 지상 오존에 대한 원격탐사 방법을 제시하였다. 여기서 구름 효과를 제거하고 오존 연직 분포를 분석하기 위하여 종관기상 자료도 사용하였다. 주어진 오존 농도($327\~391$ DU)에 대하여 산출된 $9.6{\mu}m$에서의 상향 복사휘도는 표면온도 Ts = 290 K에서 $5.52\~5.78Wm^{-2}sr^{-1}$, 그리고 Ts = 325 K에서는 $9.00\~9,57Wm^{-2}sr^{-1}$이었다. 따라서 오존 흡수 세기(i.e., $11{\mu}m$와 $9.7{\mu}m$ 밝기온도 간의 차; $T_{11-9.7}$)를 이용한 오존 원격탐사 시에 세기 변화에 대한 순수한 오존 효과는$0.26Wm^{-2}sr^{-1}/64\;DU$, 그리고 열적 효과는 $0.31Wm^{-2}sr^{-1}/35 K$이었다. 본 연구에서는 흡수 세기와 지상 관측 간에 유의적인 상관을 보이는 경우에 대하여 적외선 위성 관측에서 지상 오존을 원격탐사하는 경험식을 유도하였다. 유도된 지상 오존 농도와 관측값과의 상관은 $49\~63\%$로 유의수준 $1\%$에서 유의미하였다. 경험식을 개선하기 위하여는 지상 오존 대신에 대류권 오존 자료를 사용하고, 성층권 오존 변화도 고려하는 후속 연구가 요구된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.363-373
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• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권1호
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• pp.83-94
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• 1998

분광반사 특성을 이용한 벼 군락의 생육시 기별 생장량을 추정하기 위하여 분광방사계 (GER Inc. SFOV : 0.35~2.5 $\mu\textrm{m}$)를 이용하여 이앙기부터 수확기가지 매 1주 또는 2주 간격으로 분광반사 특성을 조사하였다. Landsat TM 동등 밴드의 평균반사율을 계산하여 엽면적지수와 건물량과 같은 벼의 중요한 생장량 관련 변수와의 관계를 살펴 보았다. 생육단계에 따른 벼 군락의 질적변화(출수. 개화, 등숙 등)와 건물량이나 엽면적의 증감에 따른 양적변화에 따라 분광반사 광량이 달라지는데 가시광선대(0.4~0.7 $\mu\textrm{m}$)의 경우 청색능.녹색능.적색능에서 모두 출수기까지는 생장량이 많을수록 반사율은 낮아졌으며, 출수 후 이삭이 성숙하면서 반사율은 높아졌는데 특히 적색능의 반사율은 다른 두 가시광선 파장 영역에 비하여 더 높아지는 경향이었다. 근적외선대(0.7~1.1 $\mu\textrm{m}$)의 경우 생장량이 많을수록 반사율은 약 45 %까지 높아졌다가 유수분화기 후 감소하여 등숙기에는 약 20 %로 낮아졌다. 또한 출수 이전의 분광반사 특성과 벼의 생장량 관련 변수와의 상관계수 값이 출수 이후보다 높게 나타났다. 한편, TM 동등 밴드의 평균반사율($\bar{p}$$_{TMi}$) 또는 밴드간 비율값 RV(Ratio Value ; $\bar{p}$$_{TMi}$/$\bar{p}$$_{TMi}$)와 엽면적지수 및 건물량과의 상관관계를 살펴본 바, 엽면적지수와 건물량은 가시광 영역의 $\bar{p}$$_{TMi}$, $\bar{p}$$_{TM1}$, $\bar{p}$$_{TM2}$, $\bar{p}$$_{TM3}$과 밴드간 비율값 중 $\bar{p}$$_{TM4}$/$\bar{p}$$_{TM3}$, $\bar{p}$$_{TM4}$/$\bar{p}$$_{TM2}$, $\bar{p}$$_{TM4}$/$\bar{p}$$_{TM1}$, log($\bar{p}$$_{TM4}$/$\bar{p}$$_{TM3}$) 등과 상관이 높게 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권6호
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• pp.445-456
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• 2005

지표변수는 지면 근처의 기후변화에 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다 하지만 지표 반사도는 강한 이방성(non-Lambertian) 특징을 가지고 있기 때문에, 위성 천저각으로부터 멀어질수록 태양-지점-위성과의 기하학적 영향을 더욱 강하게 받는 효과를 가져온다. 또한 지표 각 영향을 포함하고 있는 지표 반사도는 노이즈를 가지게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한반도 지역의 MODIS 반사도 자료(250m)를 이용하여 각 영향이 제거된 보다 정확한 반사도 값에 대한 데이터베이스를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 매일 2회씩 제공하는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spoctroradiometer) 센서의 가시영역과 근적외영역의 반사도(250m)자료를 이용하였다. 먼저 구름화소를 제거하기 위해서 연속적인 물리과정을 통하여 각각의 구름 화소를 제거하였다. 그리고 지리보정은 MODIS 센서에서 제공하는 지리정보자료를 이용하여 2차 다항회귀식을 통한 최근접 내삽법을 사용하였다. 본 연구에서는 지표 이방성 효과를 보정하기 위해서 반 경험적 양방향성분포함수(BRDF) 모델을 사용하였다. 이 알고리즘은 위성으로부터 관측된 위성천정각, 태양천정각, 위성방위각, 태양방위각과 같은 각 성분을 이용하여 Kernel-deriven 모델의 역변환을 통하여 지표 반사도를 재생산한다. 먼저 우리는 BRDF 모델을 수행하기 위해 총 31일 모델 관측 실행기간을 고려하였다. 다음 단계로 각각의 화소 및 밴드에 대해서 BRDF 모델을 통하여 분리된 각 성분들을 변조함으로써 위성 직하점 반사도 정규화가 수행되었다. 모델을 이용하여 산출된 반사도 값은 실제 위성 반사도 값과 잘 일치하였고, RMSE(Root Mean Square Error)값은 전체적으로 약 0.01(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다.