KOMPSAT-2 위성영상은 공간해상도가 우수한 1-m급 전정색 영상과, 상대적으로 분광해상도가 우수한 4-m급 다중분광 영상을 동시 취득하는 다중 센서이다. 영상융합기법의 적용을 통해 1-m급 고해상도 다중분광 영상의 취득이 가능하며, 이것은 1-m급에서 식별 가능한 객체들을 분류하고 변화 탐지하는데 활용될 수 있다. 본 연구는 IHS (Intensity-Hue-Saturation) 융합 기법의 I (Intensity) 와 $\delta$ 값을 조정함으로써 새로운 융합기법을 제안하였으며, 육안분석과 상관계수를 가지고 다른 융합기법들과 비교분석하였다. 실험 결과, 제안된 기법의 융합영상은 원본 다중분광영상과 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 상관계수가 유사한 웨이브릿 융합 또는 고대역 필터링과의 육안분석에서 확연히 우수한 공간 선명도를 나타내는 것으로 평가되었다.
본 연구의 목적은 KOMPSAT-2 위성영상에 가장 일반적으로 적용 가능한 영상융합기법을 제시하는 것이다. 가장 널리 사용되는 영상융합기법인 HPF, modified IHS, pan-sharpened, wavelet을 지역적, 계절적 특성이 서로 다른 4장의 KOMPSAT-2 위성영상에 적용하였고, 각각의 융합결과를 공간적, 분광적으로 비교분석하였다. 영상융합기법의 품질평가는 시각적 분석과 정량적 분석을 병행하여 수행하였으며, 정량적 분석에는 spatial ERGAS, spectral ERGAS, SAM, Q4가 사용되었다. 종합적인 분석결과를 고려할 때, pan-sharpened가 색상정보와 공간정보의 균형적인 보존 측면에서 다른 융합기법들에 비해, 상대적으로 우수한 결과를 나타냈다. modified-IHS의 경우, 공간정보는 잘 보존하였지만 다소 큰 색상 왜곡이 발생되었고, HPF와 wavelet은 색상 왜곡은 적었지만, 공간정보의 왜곡이 발생하였다.
원격탐사의 장점 중 하나는 넓은 지역의 정량적이고 정성적인 정보를 신속하게 추출할 수 있는 것이다. 그것은 넓은 지역의 토지피복을 분류하여 자원 및 환경을 신속하고 정확하게 파악하는 효과적인 수단이다. 따라서 본 연구에서는 알고리즘 개발을 통하여 더 나은 토지피복분류 방법을 제시하고자 하였다. 연구내용으로는 정형화된 토지피복분류방법인 최대우도법을 수행하고, 새로운 FCM 알고리즘을 이용한 영상분류를 수행하여 두 방법의 분류정확도를 비교 평가하였다. 또한 이용된 영상들은 한국항공우주연구원에서 매일 실시간으로 수신하고 있기 때문에 시간과 비용면에서 경제적인 위성영상을 이용하였다. 해상력은 다소 떨어지는 다파장대(36개 bands)의 MODIS 위성영상과 단 밴드인 KOMPSAT-1 EOC 위성영상을 이용하여 중합영상을 생성하여 토지피복분류에 이용하였다.
해초지의 생태적 중요성에도 불구하고 국내 연안에 분포하는 해초지 규모에 대한 정보가 미비하다. 장흥군 회진면 일대의 해초지를 대상으로 수중음향측심기와 고해상도 Kompsat-2($4{\times}4m$) 위성영상을 이용하여 식생유무를 탐지하고 분포크기를 파악하는 연구가 수행되었다. 위성영상을 이용한 식생분석의 정확도는 음향측심기를 통해 얻은 자료분석과 이를 비교하여 검증되었다. Kompsat-2 영상분석으로 계산된 회진면 일대의 해초지 면적은 약 $3.9km^2$로 수중음향 탐사를 통해 구해진 $4.5km^2$ 보다 과소평가 되었다. Kompsat-2 위성영상을 객체기반 영상분류법으로 해초 식생을 분석한 결과는 수중음향 결과 값에 대해 90%의 정확도를 보였는데, 이와 같이 높은 정확도는 Kappa 지수(0.85)로도 확인되었다. 또한 위성영상과 수중음향 결과 간의 유사도는 77.1%로 비교적 높았다. 생물 비파괴적인 수중음향조사와 Kompsat-2 영상분석으로 국내 연안에 산재해 있는 해초지 식생의 광역적인 조사가 가능할 것으로 기대되며, 보다 정확한 탐지를 위해서 다양한 고해상도 위성을 이용한 연구가 활발히 이루어져야 할 것이다.
KOMPSAT-3의 지상해상도는 전정색 밴드: 0.7 m, 다중 스펙트럴 밴드: 2.8 m이며, 관측 폭의 경우 16 km이다. 따라서 관측 폭(16 km) 보다 넓은 지역의 영상을 한 번의 촬영으로 획득할 수 없으며, 관측 폭 단위로 넓은 지역을 겹치게 촬영 한 후에 획득한 영상들을 하나의 영상으로 만들어야 주어야 한다. 이때 필요한 알고리즘을 영상 모자이킹 또는 영상 스티칭이라고 하며, 지도 제작, 국토관리 분야 등에 사용된다. 모자이킹 알고리즘은 일반적으로 (1) 특징점 추출 및 매칭, (2) 복사 평형, (3) 경계선 추정, (4) 영상 블렌딩의 4단계로 이루어져 있다. 본 논문에서는 위성 영상에서 효과적으로 경계선 추정할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 그 결과 기존의 방법에 비하여 더 정확하게 경계선을 추정할 수 있었으며, 모자이킹이 된 영상도 경계선 부분의 이질감이 최소화 되었다.
본 연구에서는 1985년 10월 Landsat TM 자료와 팬크로매틱 영상인 2000년 1월 KOMPSAT-1 EOC 자료를 사용하여 각각 토지피복분류를 행하고 도시의 변화 검출을 시도하였다. 다중분광영상인 Landsat TM 자료는 30m 공간해상도로서 토지피복, 식생분류, 도시성장 분석 등의 정보 추출에 유용한 것으로 이미 널리 인식되어 있는 반면, KOMPSAT-1 EOC 자료는 6.6m의 팬크로매틱 고해상도 영상으로서 이 영상으로부터 어느 정도 토지피복분류를 수행할 수 있는가를 분석하고자 하였다. 연구 결과, KOMPSAT EOC 자료가 Landsat TM 자료에 비하여 더 높은 분류도를 나타내었으며, 1985년부터 2000년 사이에 대상도시의 시가지는 4배로 확장된 반면 산림지는 되었고 15~27%, 농경지는 28~45% 축소된 것으로 확인되었다.
위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 날씨와 지역시간에 관계없이 영상을 취득할 수 있으므로 지구를 관측하기 위하여 매우 다양하게 활용되고 있다. 하지만 위성 영상레이더의 전처리 절차가 복잡하여 수치지도의 제작에는 잘 활용되지 못하였다. 본 연구에서는 위성 영상레이더 스테레오 영상을 이용한 수치지형도 제작 가능성에 대한 연구를 수행했다. 이를 위하여 위성의 상 하향궤도에서 촬영된 스테레오 영상을 두 쌍 획득했다. 또한 제작 가능성을 제시하기 위하여 1) 레이더 기하로부터 RPC(Rational Polynomial Coefficient) 기하로 변환하였고, 2) 수치도화를 수행하였다. 3) 최종적으로 기존에 구축된 수치 지형도로부터 기준점과 검사점을 획득하여 수치지형도 제작 결과를 검증하였다. 두 개의 수치 지도 제작 결과에 대하여 정밀도 검증을 수행하였을 때 각각 XY 방향과 Z 방향으로 1 m 미만의 오차를 나타냈다. 본 결과를 바탕으로 우리는 KOMPSAT-5 위성 영상레이더 스테레오 영상을 활용하여 기준에 부합하는 1:25,000 수치 지형도를 제작할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과는 기상 조건이 불안정한 지역과 북한, 극지방 등 접근이 어려운 지역의 수치지형도 제작과 주기적 수치지형도 업데이트에도 활용 가능할 것으로 예상된다.
KOMPSAT-3(또는 다목적 실용위성 3호)는 한국항공우주연구원의 고해상도 광학 관측임무를 가지고 2012년 5월 18일에 발사되었으며, 지상좌표 획득을 위해 RPC를 제공하고 있다. 그러나 제공 RPC는 내 외부표정요소 오차의 영향을 가지고 있으므로 이에 대한 조정이 필요하다. 본 연구는 KOMPSAT-3 위성영상 제공 RPC의 적합한 조정모델을 찾기 위하여 6가지 유형의 조정모델을 적용하였다. 그 결과, 조정계수 2개와 6개의 결과오차 차이가 0.1m 내외로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3 위성영상의 RPC 조정방법은 기준점 개수가 가장 적게 소요되는 2개 조정계수로 제안하였다. 이 방법으로 기준점 개수 증가에 따른 조정 RPC의 정확도 분석결과, 한 개 기준점만을 사용하더라도 최대오차 3m를 넘지 않았다. 결과적으로 본 연구에 사용된 KOMPSAT-3 입체영상의 제공 RPC는 2개 조정계수를 적용할 수 있을 것으로 판단한다.
본 논문에서는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 영상융합 기법을 제안하고자 하였다. 딥러닝 구조의 성능을 향상시키기 위하여, CNN 기법에서 대표적인 합성곱(convolution) 방법으로 알려진 팽창된 합성곱(dilated convolution) 모델을 활용하여 모델의 깊이와 복잡성을 증대시키고자 하였다. 팽창된 합성곱을 기반으로 하여 학습과정에서의 효율을 향상시키기 위하여 잔차 네트워크(residual network)도 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 모델학습을 위하여 전통적인 L1 노름(norm) 기반의 손실함수와 함께, 공간 상관도를 활용하였다. 본 연구에서는 전정색 영상만을 이용하거나 전정색 영상과 다중분광 영상을 모두 활용하여 구조에 적용한 DRNet을 개발하여 실험을 수행하였다. KOMPSAT-3A를 활용한 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용한 DRNet은 융합영상의 분광특성에 과적합되는 결과를 나타냈으며, 전정색 영상만을 이용한 DRNet이 기존 기법들과 비교하여 융합영상의 공간적 특성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.
다목적실용위성 1호가 발사 된지 20년이 넘었으며, 지금까지 총 5기의 다목적실용위성을 성공적으로 발사하였다. 그 동안 다목적실용위성은 각종 주제도 제작을 비롯하여 국토 변화, 환경분석, 해양모니터링 등 다양한 분야에서 활용되어 왔으며 많은 연구자들이 다목적설용위성 영상자료를 처리, 분석 및 활용하기 위한 연구를 진행해 왔다. 국가 우주개발계획에 따라 다목적실용위성 시리즈는 국가 차원의 위성영상 수요 충족을 위하여 지속적으로 개발될 예정이다. 위성 개발의 궁극적인 목적이 획득된 영상의 활용에 있다면 개발되는 위성을 효과적으로 활용하기 위한 체계적인 연구가 뒤따라야 할 것이다. 본 특별호에서는 최근 수행된 다목적실용위성 영상 활용 연구에 대해서 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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