• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.569-577
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• 2008

본 연구의 목적은 위성영상으로부터 보다 정확한 토지정보를 취득하기 위해 다중시기데이터의 혼합과 특정 영상강조기법 및 영상분류알고리즘을 병합하여 적용하는 응용분류체계의 개발이다. 즉, 본 연구에서는 혼합된 다중시기데이터를 주성분분석한 후 정준상관분류기법을 적용하는 분류과정을 제안한다. 이 분류과정의 결과를 단일영상별 정준상관분류결과, 다중시기혼합영상의 정준상관분류결과, 시기별 주성분분석 후 정준상관분류결과와 비교한다. 사용된 위성영상은 1994년 7월 26일과 1996년 9월 1일에 취득된 Landsat 5 TM 영상이다. 정확도평가를 위한 지상실제데이터는 지형도 및 항공사진으로부터 취득되었으며, 연구대상영역 전체가 정확도평가 대상으로 사용되었다. 제안된 응용분류체계는 단일영상만을 사용하여 정준상관분류를 수행한 경우보다 분류정확도면에서 약 8.2% 상승되는 우수한 효과를 보여주었다. 특히, 복잡한 토지특성이 혼합되어 있는 도시역을 정확히 분류하는데 유효하였다. 결론적으로 Landsat TM 영상을 사용한 토지피복정보 추출시 분류정확도를 높이기 위해서, 다중시기영상을 사전에 주성분분석 후 정준상관분류기법을 적용하면 매우 효과적임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_3호
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• pp.1179-1185
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• 2017

KOMPSAT-3A 위성은 기존의 지구관측 위성에 비하여 고해상도의 MWIR 영상을 하루 2번 취득한다. 기존 SWIR 영상이나 TIR 영상과 다른 특성으로 인하여 새로운 지표면 방사 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3A MWIR 위성영상의 특성을 살펴보기 위하여 다시기 차이 영상을 생성하여 기존 적외 영상과 비교하였다. IR 영상의 전처리 과정으로 영상 상대보정을 수행하고, PIFs(Pseudo Invariant Features) 화소기반의 상대방사 보정을 수행하여 화소값의 차이를 최소화시켰다. Sentinel-2 SWIR 영상, Landsat 8 TIR 영상과 KOMPSAT-3A MWIR 영상을 실험한 결과, KOMPSAT-3A 차이 영상에서 인공지물의 구별이 두드러짐을 확인할 수 있었다. 이러한 IR영상의 특성을 이용하여 향후 KOMPSAT-3A MWIR 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 여겨진다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권5호
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• pp.535-546
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• 2020

환경부에서는 위성영상과 항공영상을 이용하여 토지피복지도를 1998년부터 제작하여 배포하고 있으나, 권역별 제작 주기가 달라 활용성이 저하된다. 이에, 본 연구에서는 항공정사영상과 Landsat 8 위성영상을 이용하여, 토지피복지도를 자동으로 생성하기 위한 연구를 수행하였다. 토지피복지도를 자동적으로 제작하기 위하여 딥러닝 기반 세그먼테이션 방법의 하나인 Residual U-Net을 활용하였다. 토지피복지도의 제작 시기와 가장 근접한 시기의 항공 및 위성영상을 신경망을 통하여 학습하고, 학습결과를 3가지 실험군으로 나누어 토지피복지도와 비교하여 정확도 평가를 수행하였다. 첫 번째 군으로 대분류 7개 전체를 활용한 결과의 경우, 선행연구에서 대분류 4개에만 적용된 결과보다도 향상된 86.6 %의 분류 정확도를 나타내었다. 중분류를 일부 포함한 2개의 실험군의 경우에는 71 %의 정확도를 나타내었다. 본 연구 결과를 바탕으로 신경망을 활용한 대분류 항목에 대한 자동 분류 가능성을 제시하였으며, 중분류 및 세분류에 대한 기초연구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제22권1호
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• pp.19-26
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• 2013

The propose of this study is to analyze the optimum spatial resolution of the urban spatial thermal environment structure and to evaluate of the possibility detection using aerial photographs and thermal satellite images. The proper techniques of the optimum spatial resolution for the urban spatial thermal environment structure were analyzed. Thermal infrared satellite image of Seoul city were used for the change rate of surface temperature variation and suggested to the spatial extent and effects of urban surface characteristics and spatial data was interpreted as regions. To extract the surface temperature, Landsat thermal infrared satellite image compared with an automatic weather station data and in the field of the measured temperature and surface temperature by thermal environment affects, the spatial domain has been verified. The surface temperature of the satellite images to extract after adjusting surface temperature isotherms were constructed. The changes in surface temperature from 2008 to 2012 the average surface temperature observation images of changing areas were divided into space. The results of this study are as follows: Through analysis of satellite imagery, Seoul city surface temperature change due to extraction comfort indices were classified into four grades. The comfort index indicative of the temperature of Gangnam-gu, $23.7{\sim}27.2(^{\circ}C)$ range and Songpagu, a $22.7{\sim}30.6(^{\circ}C)$ respectively, the surface temperature of Yeouido $25.8{\sim}32.6(^{\circ}C)$ were in the range.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권3호
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• pp.339-351
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• 2011

This study investigates the potentials of satellite, ground measurement data, and geo-spatial information within an urban area for the mapping of the Urban Environmental Quality (UEQ) parameters. The UEQ indicates a complex and various parameters resulting from both human and natural factors, which are greenness, climate, air pollution, the urban infrastructure, and etc. Multi-spectral remote sensing data from the Landsat ETM and TM sensors for the mapping of air pollution by the Haze Optimized Transform (HOT) technique, Urban Heat Island (UHO using the emissivity-fusion method in Seoul from 2000 to 2006 in fine resolution (30m) were analyzed for the estimation of UEQ index. Although the UHI values are similar ($8.4^{\circ}C{\sim}9.1^{\circ}C$) during these years, the spatial coverage of "hot" surface temperature (> $24^{\circ}C$) significantly increased from 2000 to 2006 due to the rapid urban development. Furthermore, high correlations between vegetation index and land surface temperature were achieved with a correlation coefficients of 0.85 (2000), 0.81 (2001), 0.84 (2002), and 0.89 (2006), respectively. It was found that the proposed method was successfully analyzed spatial structure of the UEQ and the scenarios of the best and worst areas within the city were also identified. Based on the quantifiable fine resolution satellite image parameters, UEQ can promote the understanding of the complex and dynamic factors controlling urban environment.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.1722-1732
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• 1997

In this paper, we propose a coding method of remotely sensed satellite image data using region classification and interband correlation. This method classifies each pixel vector consider spectral characteristics. Then we perform the classified intraband VQ to remove spatial (intraband redundancy for a reference band image. To remove interband redundancy effectively, we perform the classified interband prediction for the band images that the high correlation spectrally and perform the classified interband VQ for the remaining band images. Experiments on LANDSAT TM image show that the coding efficiency of the proposed method is better than that of the conventional Gupta's method. Especially, this method removes redundancies effectively for satellite iamge including various geographical objects and for and images that have low interband correlation.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.147-159
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• 1994

The performance of the improvement method of spatial resolution for satellite images based on the generalized inverse matrix is superior to the conventional methods. But, this method calculates the coefficient values for extracting the spatial information from the relation between a small pixel and large pixels. Accordingly it has the problem of remaining the blocky patterns at the result image. In this paper, a new generalized inverse matrix method is proposed which is different in the calculation method of coefficient values for extracting the spatial information. In this proposed metod, it calculates the coefficient values for extracting the spatial information from the relation between a small pixel and small pixels. Consequently it can improve the spatial resolution more efficiently without remaining the blocky patterns at the result image. The effectiveness of the proposed method is varified by simulation experiments with real TM image data.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.811-818
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• 2014

본 논문은 Landsat-7 ETM+ 영상의 열적외 밴드를 이용하여 제주도 주변 해역의 해수면 온도 분포 영상을 제작하여 해저 용출수를 탐지하고자 하였다. 해수면 온도 분포 영상을 제작하기 위해 온도변환 알고리즘을 이용하여 위성영상의 DN 값을 온도 값으로 변환하여 해수면 온도 분포를 분석하였다. 해저 용출수 예상 지역 추정은 해수면 온도 분포 영상에서 해저 용출수의 온도로 판단되는 $15{\sim}17^{\circ}C$ 범위를 추출하는 것인데, 계절적으로 해수면 평균 온도와 해저 용출수 온도의 차가 많이 발생하는 여름철 영상(2006년 7월 28일과 2006년 8월 29일, 2008년 9월 19일)을 이용하였다. 그 결과 제주도의 동북부 연안에서 해저 용출수로 추정되는 지역이 일부 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권1호
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• pp.1-8
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• 1999

위성자료를 이용한 표층수온 분포에 관한 연구는 AVHRR을 이용하여 해양이나 내륙의 거대 호수에 적용되어 왔다. 하지만, AVHRR은 공간적인 해상력이 낮아 (1.1 Km) 연안해역이나 시화호에 AVHRR을 적용하여 표층수온을 분석하기는 어렵다. 반면에 Landsat TM은 6번 밴드 (10.4-12.5 $\mu\textrm{m}$)를 이용하여 표층수온을 추출할 수 있으며, 120m 의 공간해상력을 가지고 있어서 시화호와 인근 해역의 표층수온 분포를 분석하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 Landsat TM의 공간해상력이 가지는 장점을 이용하여 연안해역과 시화호의 표층수온을 분석하였다. 또한, 표층수온을 파악하기 위해 영상에서 얻은 신호에 경험적 방법, NASA, RESTEC, Quadratic 방법을 적용하여 휘도온도(Brightness Temperature: $^{\circ}C$)를 구하고 이들을 실측치와 비교하였다. 각각의 방법을 적용하여 얻은 계산치는 실측치 보다 1-5$^{\circ}C$ 낮게 나타났으며, NASA방법은 $R^2$=0.9343, RMSE=3.5876$^{\circ}C$, RESTEC방법은 $R^2$=0.8937, RMSE=3.76$^{\circ}C$, Quadratic 방법은 $R^2$=0.8967, RMSE=2.949$^{\circ}C$의 결과를 보여주었다. Landsat TM은 단일밴드에 의해 표층수온을 추출하므로 대기중의 수증기에 따른 오차를 보정하기 어렵다. 따라서, TM 자료에 의한 표층수온 분포는 실측치보다 낮게 추정될 수 있다. 하지만, 연안해역과 시화호의 표층수온 분석에 있어서 공간해상력이 가지는 장점을 이용하기 위해서는 대기중의 수증기와 에어로졸에 의한 대기영향을 감소시킬 수 있는 방법이 제시되어야 할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.187-194
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• 2017

본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.