본 논문에서는 원격 탐사 영상에 대한 특징 기반 영상 정합 (Image Registration) 방법의 고속화를 위한 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법인 DLKF (Deep Learning Keypoint Filtering)를 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. DLKF는 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 서브 샘플링 (Subsampling)된 영상을 사용한다. 또한 영상 분할 (Image Segmentation) 방법을 위해 패치 단위로 잘라낸 영상을 다시 합칠 때 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라낸다. DLKF의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 검출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. SIFT 기반 정합 방법을 기준으로 SURF 기반 정합 방법은 특징점의 수를 약 18% 감소시키고 속도를 약 2.6배 향상시켰지만 정확도가 3.42에서 5.43으로 저하되었다. 제안하는 방법인 DLKF를 사용하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키고 속도를 약 20.5배 향상시키면서 정확도는 4.51로 저하되었다.
온난화에 의한 이상기후의 징후가 직접적으로 감지되고 있는 북극권에 대한 연구 필요성이 사회적으로 강력히 요구되고 있다. 온난화의 추이를 가장 잘 보여주고 있는 해빙의 변화는 인공위성 원격탐사를 이용하여 추적 감시된다. 극지연구소에서 2017년부터 "북극해빙위성 관측을 위한 기술 개발" 연구를 진행하고 있다. 본 연구는 북극 해빙의 특성 정보를 위성자료로부터 추출하기 위한 다양한 접근법을 이용한 연구를 포함하고 있으며, 북극권 개발에 대비한 '북극 빙권 종합 위성 관측망' 구축에 필수적인 국제 공동 연구 협력도 포함하고 있다. 기후변화 연구와 더불어 북극항로 활용에 대한 기초정보를 제공하고 있는 극지연구소의 북극 원격탐사 연구 소개를 통해 국내 원격탐사 전문가들의 관심과 집중을 부탁하고자 한다. 북극연구에 대한 국제 동향과 국내 정책 배경을 소개하고, 극지연구소에서 연구 수행한 빙권 정보, 특히 한국항공우주연구원과 협동연구를 통해 아리랑위성을 활용한 북극 해빙 관측 연구를 소개한다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.376-381
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1998
In this study, we was measured the radiance reflectance by using multi-spectral image of low resolution camera(LRC) which will be loaded in the multi-purpose satellite(KOMPSAT) to use the data in analyzing water pollution. Also we investigated the possibility of extraction of water quality factors in rivers and water body by using high resolution remote sensing data such as Airborne MSS. Especially, we tried to extract the environmental factors related with eutrophication, and also tried to develop the process technique and the radiance feature of reflectance related with eutrophication. The results were summarized as follows: First, the spectrum of sun's rays which reaches the surface of the earth was consistent with visible rays bands of 0.4${\mu}{\textrm}{m}$~0.7${\mu}{\textrm}{m}$ and about 50% of total quantity of radiation were there. And at around 0.5${\mu}{\textrm}{m}$ of green spectral band in visible rays bands, the spectrum was highest. Second, as a result of the radiance reflectance Chlorophyll-a represented high spectral reflectance mainly around 0.52${\mu}{\textrm}{m}$ of green spectral band, and suspended sediments and turbidity represented high spectral reflectance at 0.8${\mu}{\textrm}{m}$ and at 0.57${\mu}{\textrm}{m}$ each. Third, as a result of the water quality analysis by using Airborne MSS, Chlorophyll-a could have a distribution chart when carried out ratio of B3 and BS to B7. And Band 7 was useful for making the distribution chart of suspended sediments. And when we carried out PCA, suspended sediments and turbidity had distributions at PC 1 , PC 4 each similarly to ground truth data. Above results can be changed according to the change of season and time. Therefore, in order to analyze more exactly the environmental factors of water quality by using LRC data, we need to investigate constantly the ground truth data and the radiance feature of reflectance of water body. Afterward in this study, we will constantly analyze the radiance feature of the surface of water in water body by measuring the on-the-spot radiance reflectance and using low resolution satellite image(SeaWiFs). Besides, we will gather the data of water quality analysis in water body and analyze the pattern of water pollution.
고해상도 입체 위성영상을 보다 정확하고 효율적으로 처리하기 위해서는 종시차를 제거한 정밀한 에피폴라 영상을 생성하는 것이 필요하다. 종시차 제거를 위해서는 두 입체 영상간의 정밀한 센서모델링이 선행되어야하는데, 이를 위해 일반적으로 지상 기준점을 이용한 번들 조정을 수행한다. 그러나 접근이 힘들거나, 참조 데이터를 확보하기 어려운 지역, 또는 절대적 위치 정확성이 크게 중요치 않은 경우에는 기준점을 활용하지 않고, 공액점(conjugate points)만을 활용한 상호표정을 수행하여야 한다. 항공, 지상 사진 등에 사용되는 프레임 카메라와는 달리, 위성 센서에 활용되는 푸쉬부룸 센서의 경우 상호 표정의 정확성 등의 분석의 검증이 필요하므로, 본 연구에서는 고해상도 입체 영상 처리를 위해 가장 많이 활용하는 RPCs의 무기준점 편위 보정을 통하여 상호표정의 정밀성을 분석하고 입체 영상 생성 시 종시차 달성의 정확성을 분석하였다. 연구 과정에서 공액점은 영상간의 매칭을 통해 생성하였고, 공액점의 오차를 고려하여 과대오차 제거 기법을 적용하여 필터링하였다. RPCs 편위보정은 affine과 다항식 기반으로 진행되었으며, 보정 후 RPCs의 투영 오차를 검토하였다. 최종적으로 에피폴라 영상을 생성하여 종시차를 평가하였으며, 그 결과 아리랑 3호 영상의 경우 2차 다항식으로 1픽셀 수준의 종시차를 달성할 수 있음을 알 수 있었다.
조간대 Digital Elevation Model (DEM)은 순수 학문적 분야, 연안역 관리, 수산활동, 해상안전, 군사적 목적은 물론 자연적 인위적 환경 변화가 심한 조간대의 지형변화를 파악하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 서해안에서 가장 큰 규모인 강화도 남단 조간대를 대상으로 광학위성자료를 이용한 수륙경계선 방법과 마이크로파 위성자료를 이용한 위상간섭기법을 적용하여 조간대 DEM을 생성하였다. 광학 위성영상인 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+ 에 수륙경계선 방법을 적용하여 생성된 DEM은 조간대의 전체적인 지형 형태를 잘 나타내었으나, 그 정밀도가 다양한 조석 상태를 반영하는 수륙경계선들의 갯수에 의해 결정됨을 알 수 있었다. 마이크로파 위성영상인 ERS-1/2와 ENVISAT에 위상간섭기법을 적용하여 DEM을 생성한 결과, 하루간격의 ERS-1/2 tandem 간섭쌍을 이용하여 영종도 북단 일부 조간대에 대해 DEM 제작이 가능하였으나, 그 밖의 지역에서는 높은 지표잔존수 함량으로 인한 낮은 긴밀도로 인하여 DEM 제작이 어려웠다. 향후 우리나라 다목적위성-2호를 이용하여 단기간에 다양한 조위를 갖는 높은 공간해상도를 갖는 위성영상을 얻음으로 수륙경계선 방법에 의한 DEM 생성의 정밀도를 높이 수 있을 것이다. 또한 계획 중인 single-pass 마이크로파 위성자료를 이용한 조간대 DEM 제작을 위한 기술개발이 요구된다.
세계적으로 자국의 에너지 수급의 안정성을 도모함과 동시에 태양광 발전시스템의 효율적인 운영을 위한 위성기반 태양광 발전가능량 산출기술 개발이 중요한 관심사로 주목받고 있다. 본 연구는 위성기반 일사량 산출기술과 태양광 발전가능량 산출기술에 대한 동향을 분석하고 관련기술 개발 전략을 제시하는데 그 목적을 둔다. 동향 분석 결과, 우리나라의 태양광 발전가능량 산출에 대한 전반적인 기술 수준은 선진국 대비 30% 이하로 아주 미미한 수준이며 이는 태양광 자원지도 제작에 국한되어있다. 이러한 기술 수준을 단시간 내에 선진국과 대등하게 끌어올리는 것은 거의 불가능할 것이다. 따라서 집중적인 연구개발을 통해 선진국 대비 80% 수준의 기술 수준을 달성하여 주요한 정보를 제공하여야 만이 실제 현업에서의 태양광 발전소 운영에 기여할 수 있을 것이다. 즉 가능한 빠른 시간 내에 현재 운영되고 있는 COMS 뿐만 아니라 차세대 고해상도 정지궤도기상위성 자료를 이용한 수백 m 급 고정밀 일사량 상세화 기술과 단기 또는 중기 일사량 예측을 위한 핵심기술이 우선적으로 확보되어야하며, 이후 위성기반 태양광 발전가능량 산출기술을 개발함으로써 현업에서 활용될 수 있는 정보를 제공함이 현실적으로 타당한 기술개발 전략일 것이다.
2020년 2월 19일 천리안 2B호의 해양 탑재체 GOCI-II가 발사되었다. GOCI-II 기기는 이전의 GOCI 대비 여러 향상된 기능을 탑재함으로써, 에어로졸 산출 연구의 범위를 확장해주었다. 특히, 새롭게 추가된 380 nm 자외선 채널은 흡수성 에어로졸 관측의 민감도를 유의미하게 향상시키는 역할을 하였다. 본 연구에서는, GOCI-II의 380 및 412 nm 채널을 활용하여 2021년 1월부터 6월까지의 에어로졸 지수를 계산하고 이를 통해 흡수성 에어로졸을 탐지하였다. TROPOMI 에어로졸 지수와 비교한 결과 GOCI-II 에어로졸 지수는 양의 편차를 보였으나, 황사 화소에서의 에어로졸 지수는 구름 및 청천 화소와 뚜렷하게 구분할 수 있을 만큼 더 크게 나타났다. 또한 GOCI-II 에어로졸 지수가 크게 나타날 때, 지상 관측 장비에서도 흡수성 에어로졸이 우세하게 탐지되었음을 발견하였다. GOCI-II 에어로졸 지수 상위 25% 범위에 드는 자료들을 조사하자, 연구 기간 동안 지상에서 Dust 및 Moderately-absorbing fine 유형으로 확인된 자료들의 71.3%, 80.0%가 각각 여기에 속함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 저궤도 위성의 반작용 휠 속도 측정을 위해 M-방식과 T-방식 모두 검출가능한 보드를 설계하여 두 방식의 장점을 이용할 수 있도록 하고, 실제 위성탑재컴퓨터에 장착하여 시험을 수행하고 이를 통하여 그 설계의 유용성을 검증한다. 위성에서 반작용 휠은 위성의 자세를 변화시킬 수 있는 대표적인 구동기의 하나로 반작용 휠 구동모터의 회전에 의해 발생하는 회전관성에 의해 자세 제어를 수행하게 된다. 반작용 휠의 회전속도를 검출하는 방법으로는 일정한 주기 T 동안 발생된 반작용 휠 내부 타코 펄스를 세어 휠의 속도를 검출하는 M-방식과 휠에서 발생되는 타코 펄스들 간의 시간을 측정해서 속도를 검출하는 T-방식으로 나눌 수 있다. M-방식은 구현이 간단하고 측정 시간이 일정하다는 장점이 있으나, 저속에서는 속도 측정 분해능이 떨어진다는 단점이 있다. 그에 반해, 타코 펄스간의 시간을 측정하는 T-방식은 저속에서 정밀한 속도를 측정할 수 있으며 측정에 따른 시간 지연이 작다는 장점이 있다. 그러나 이 방법 역시 실제 구현에 있어서 연산이 복잡하고 속도에 따라 연산 속도가 달라진다는 단점이 있다.
1999년에 발사될 다목적실용위성1호의 주 탑재체인 전자광학카메라는 한반도의 디지털 지도(입체지도 포함) 작성을 위한 영상자료를 획득하는 것을 그 임무로 하고있다. 센서부와 전자부로 구성된 전자광학카메라는 파장 510∼730nm의 가시광선영역에서 6.6m의 지상해상도와 관측 폭 17km 이상의 흑백영상을 위성체 자세제어에 의한 조준과 푸쉬브룸 방식으로 촬영한다. 3년 이상의 임무수명을 가진 본 기기의 고해상도 흑백영상 촬영시간은, 98분인 위성궤도 당 2분간 연속 수집되어 그 지상영상의 길이는 800km에 이르며, 운용 중 프로그래밍이 가능한 이득률과 옵셋, 그리고 자체 내에 영상을 저장할 수 있는 기능을 갖고 있다. F수 8.3인 비차폐 3면 반사식 광학계에 의해 수집된 영상은 각각 8 bit 전자신호로 처리되어 25Mbps의 송신율을 가지고 지상국으로 보내진다. 제작된 전자광학카메라는 각종 시험을 통하여, 그 설계에서 요구되었던 기술사양을 만족하거나 능가할 정도로 높은 완성도를 보이고 있는데, 본 논문에서는 전자광학카메라로 획득된 영상자료의 최종 사용자들을 위하여 그 분광특성, MTF(Modulation Transfer function), 2592개 CCD 화소의 상대적 반응비등의 중요 성능특성 측정값을 설명하였다. 이득율을 변화시키며 측정한 분광특성 결과는 전자광학카메라의 영상자료 사용자가 더 정확한 흑백영상을 만드는데 이용되리라 본다. 영상품질을 가름하는 중요한 특성인 MTF는 시계각 전부에 걸쳐 Nyquist 진동수에서 측정값이 요구값 10%를 넘어 16% 이상을 보이므로써 이 전자광학카메라가 우수한 성능을 가진 것이 입증되었고, 각 CCD 화소들의 상대적 반응도를 측정한 결과에서도 상당히 고른 특성을 확인함과 함께, 차후 전자광학카메라의 영상자료 처리과정을 위하여 정밀한 상대 비교값을 제공하였다.
세계 최초 능동형 라이더 센서 Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN)의 바람 자료와 한국형 수치예보모델에 바람 자료로 활용되고 있는 Geostationary Korea Multi Purpose Satellite 2A (GK2A)의 대기운동벡터의 자료를 비교함으로써 두 위성의 바람 자료의 특징을 분석하였다. 2019년 9월부터 20220년 8월 1년의 자료를 ALADIN의 미(Mie)채널과 GK2A 적외채널에 대하여 비교한 결과 수집된 자료는 177,681개이며 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 3.73 m/s, 상관계수는 0.98이다. 상세한 분석을 위해 위도와 고도를 고려하여 비교한 결과, 대부분의 위도에서 표준화된 평균 제곱근 오차(Normalized Root Mean Squared Error; NRMSE)가 0.2~0.3으로 두 바람 자료가 일치하지만 상층, 중층의 경우 저위도지역에서, 하층의 경우 남반구 특정 위도(30°S-15°S)에서 0.4 이상으로 큰 값을 가진다. 이러한 결과는 계절에 상관없이 수증기채널, 가시채널에서도 동일하게 나타나며 채널 별 특징과 계절별 특징은 두드러지게 나타나지 않는다. 두 바람 자료 간에 차이가 큰 위도 영역에 대하여 구름의 분포를 확인해본 결과, 대기운동벡터의 고도 할당 정확도를 낮출 수 있는 권운 이나 적운이 다른 위도에 비해 더 많이 분포하고 있다. 이러한 특성에 따라, 정확한 고도 할당이 어려워 대기운동벡터의 오차가 크게 나타나는 남반구와 저위도 영역에서 ALADIN 바람 자료는 기존 대기운동벡터의 바람 정보를 보완함으로써 수치예보모델에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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