본 연구는 KOMPSAT-3 위성영상의 도심지역에 나타나는 그림자 영역을 보정하기 위하여 실시되었다. 이를 위하여, 인공구조물에 의해 나타나는 그림자 영역에 대한 특성을 분석하여 그림자 영역을 본그림자와 반그림자로 구분하였으며, 각각의 영역을 정확하게 탐지하여 오분류의 가능성을 줄이기 위한 방법을 제시하였다. 또한 본그림자 영역으로부터 반그림자 영역과 비그림자 영역을 각각 탐지하였으며, 선형상관보정방법과 과보정 저감계수를 적용하여 탐지된 그림자 영역에 대한 보정을 수행하였다. 그 결과 시각적으로 자연스러운 보정된 영상을 획득할 수 있었으며, 프로파일 분석을 통하여 정량적으로도 그림자 영역이 효과적으로 보정됨을 확인하였다.
본 연구에서는 KOMPSAT 위성영상을 활용하여 산불에 의한 산림황폐화 발생 지역을 탐지하고자 하였다. 산림황폐화 분석을 위하여 다시기 위성영상에 무감독 변화탐지 기법을 적용하고자 하였다. 산불 전후에 대한 다시기 영상으로부터 생성한 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)에 ITPCA(ITerative Principal Component Analysis)를 적용하여 산림황폐화에 의하여 발생한 변화지역을 추출하였다. 또한, SRTM(Shuttle Radar Topographic Mission)자료를 이용한 후처리 기법을 통하여 오탐지를 최소화하고자 하였다. KOMPSAT-2, 3 영상을 이용한 실험결과, 해당 지역 내에 존재하는 산림황폐화 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
KOMPSAT is a three-axis stabilized light weight satellite, and one of the main mission objectives of the KOMPSAT is to conduct scientific and technological analysis in the areas of high resolution imaging and ocean color imaging. This kind of mission requires the satellite to roll up to 45 degrees. Bang-bang control for this rolling maneuver may activate the flexible modes, and therefore cause satellite pointing performance degradation. To deal with this problem, the roll attitude control system, especially for the science mode and maneuver mode of the KOMPSAT, is first verified by numerical simulation. And the open-loop control law for roll maneuver is proposed by use of series expansion and optimization. The proposed control law is applied to KOMPSAT to see its effectiveness.
2012년 5월 발사된 다목적 실용위성 아리랑 3호는 단일 패스 상에서 0.7m의 공간해상도로 스테레오 영상을 획득할 수 있어 기존의 아리랑 2호에 비해 고품질의 Digital Elevation Model(DEM) 추출이 가능하다. 통상적으로 DEM 추출을 위해서는 영상 전반에 걸쳐 골고루 취득된 정밀한 기준점을 사용하여 센서모델링을 수행하고, 스테레오 매칭을 수행해야하나, 해외 지역이나 접근이 힘든 지역 등 GPS측량이 쉽지 않은 지역의 경우에는 무기준점 또는 기준점을 최소화하거나 기 구축된 공간 데이터를 활용하는 등의 방법으로 DEM을 추출해야 한다. 따라서 본 연구에서는 아리랑 3호 데이터로부터 무기준점 기반, 상대표정 기반, 단일 기준점 등 여러 가지 Rational Polynomial Coefficients(RPC) 처리 조건에 따라 DEM을 생성하고 정확도를 평가하였다. 기 구축된 공간영상인 Digital Orthophoto Quadrangle(DOQ) 와 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM)을 기준점 자료로 활용하여 미국지역 아리랑3호 스테레오 데이터를 대상으로 DEM을 생성하였으며, LiDAR DEM을 이용하여 정확도를 평가하였다. 실험 결과 무기준점인 경우 상대표정을 통해 의미 있는 정확도 향상을 얻을 수 있었고, DOQ와 SRTM 조합의 단일 기준점으로도 영상 전반에 걸쳐 기준점을 획득한 경우에 근접하는 7m 정도의 DEM 정확도를 확보할 수 있었다.
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.
본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 세분류 토지피복지도를 이용한 환경가치등급 분류를 수행하여 국토환경성평가지도의 주기적인 갱신 및 제작 가능성을 제시하였다. 환경성평가지도(ECVAM: Environmental Conservation Value Assessment Map)는 62개의 법제적 평가항목과 8개의 환경·생태적 평가항목을 기준으로 국토의 환경적 가치를 5단계의 등급으로 평가한 지도이며, 1:25000과 1:5000의 두 가지 축척으로 제공되고 있다. 하지만 1:5000 축척의 환경성평가지도는 참조자료의 부재 및 상이한 제작년도 등 다양한 제약조건으로 인해 1년 단위의 느린 갱신주기로 제작되고 있다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 광학지수(SI: Spectral Indices) 그리고 세분류 토지피복지도를 활용하여 딥러닝 기법 중 하나인 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반으로 정확하고 최신정보가 반영된 1:5000 환경성평가지도를 구축 가능성을 확인하고자 한다. 실험 결과, 본 연구에서 제시한 방법으로 제작한 환경성평가지도의 정확도는 각각 87.25%, 85.88%로 산출되었다. 연구의 결과를 통하여 위성영상, 광학지수 그리고 토지피복분류를 활용한 환경성평가지도의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.
다목적위성인 아리랑 2호 (KOMPSAT-II)에 장착된 위성의 자세제어를 위한 삼축자력계(Triaxial Magnetometer, TAM)에서 측정된 지구자기장의 삼성분 자료로부터 지구 외핵에서부터 오는 주지구자기장 (main geomagnetic field)의 모델을 계산하였다. 일반적으로 지자기 표준모델이라고도 일컫는 IGRF(International Geomagnetic Reference Model)과의 비교를 통해 제작된 모델과의 상관성을 연구하였다. 선행연구에서는 KOMPSAT-I의 3일 자료만을 통해 제작한 것과 달리 2007년 11월과 12월 자료를 항공우주연구원의 협조를 받아 모델에 활용하였다. 선행 연구에서는 구면조화 함수의 차수가 5까지의 유사성을 보인 반면 이번에 얻은 모델은 차수 8-9까지 유사성을 보이며 그 이후 차수 13까지 계산에서는 국제표준모델과 많은 차이를 나타내었다. KOMPSAT-II 자료를 통한 지구자기장 모델을 제작하는 데 있어서 적절한 자료선별과정과 이와 관련된 극지방자료의 포함여부와 외부자기장성분의 적절한 제거 및 위성에 탑재한 측정자력계의 정확도가 국제지자기표준모델과의 유사성 여부에 중요한 요소로 작용하였다. 수년간의 자료입수가 가능할 경우 지구자기장의 영년변화연구에도 지상의 지자기관측소자료와 함께 KOMPSAT-II 자료의 활용이 기대된다.
Chang, Eun-Mi;Kim, Min-Ho;Lee, Byung-Whan;Heo, Min
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.1409-1411
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2003
The application of simulated KOMPSAT-2 imagery to monitor graveyards is to be developed. Positions calculated from image were compared with those obtained from Geographic Positioning System. With 24 checkpoints, the position of graveyards showed within 5-meter range. Unsupervised classification, supervised classification, and objected-orientation classification algorithms were used to extract the graveyard. Unsupervised classification with masking processes based on National topographic data gives the best result. The graveyards were categorized with four types in field studies while the two types of graveyards were shown in descriptive statistics. Cluster Analysis and discriminant analysis showed the consistency with two types of tombs. It was hard to get a specific spectral signature of graveyards, as they are covered with grasses at different levels and shaded from the surrounding trees. The slopes and aspects of location of graveyards did not make any difference in the spectral signatures. This study gives the basic spectral characteristics for further development of objected-oriented classification algorithms and plausibility of KOMPSAT-2 images for management of mountainous areas in the aspect of position accuracy and classification accuracy.
KOMPSAT-3A는 2015년 한국항공우주연구원(KARI)이 발사한 고해상 광학위성으로 0.55 m 급 전정색영상(PAN), 2.2 m 급 다중 분광 영상(MS) 그리고 5.5 m 급 중적외선 영상(MIROR)을 제공한다. 그러나 보안 또는 군사적인 문제로 인해 공간 해상도 5.5 m MIROR 영상은 33 m 공간해상도로 down-sampling된 MIRrd 영상으로 제공된다. 본 연구에서는 가상의 고주파(HP) 영상과 최적 융합 계수를 이용하여 MIRrd 영상의 공간해상도를 복원하는 방법을 제안하였다. MS 영상과 MIRrd 영상을 이용하여 가상의 MIRORfus 영상을 제작하였으며, 이를 실제 MIROR 영상과 비교 분석하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 MS 영상의 공간해상도와 MIRrd 영상의 분광정보를 효과적으로 조합 하였다는 것을 보여주었다.
이 논문은 엄격한 물리적 센서 모델인 궤도 자세각 모델이 위성체의 자세제어 방식이 다른 두 위성 영상에 적용한 경우 나타나는 성능의 차이를 기술한다. 영상 취득 시 Spot 위성은 거울 회전(mirror-tilt) 방식을 채택하고 있으며 Kompsat-2 위성은 몸통 회전(body-tilt) 방식을 채택하고 있다. 이 논문은 선행 연구에서 이미 우수한 성능이 검증된 궤도 자세각 모델로 연구의 범위를 제한하며 미지수 조합에 따른 센서 모델 정확도 및 3차원 좌표 산출 정확도를 통해 두 영상에서 나타나는 모델 성능의 차이를 비교한다. 실험 결과는 동일한 궤도 자세각 모델이 두 영상에 대해 다른 성능이 나타남을 보여주고 있으며 Spot 위성의 경우에는 자세 각 미지수가 포함된 모델을, Kompsat-2 영상의 경우에는 많은 개수의 미지수를 갖는 모델을 사용하는 것이 효율적임을 제안한다. 이는 동일한 모델이라 하더라도 센서의 영상 취득 방식과 그로 인한 자세 추정의 정확도에 따라 다르게 적용되는 것이 효과적일 수 있음을 나타낸다. 이러한 차이를 이해하는 것은 향후 모델 정확도 개선과 새로운 영상에 대한 모델 적용을 위한 중요한 토대가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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