위성영상 자료는 도시의 물리적 확장을 분석하는데 있어 매우 유용하게 활용된다. 도시의 물리적 확장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며, 지속가능한 도시성장을 위해서는 토지이용을 중심으로 한 지속적인 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상 해상도 등에 따라서도 그 기준이 달라질 수 있다. 따라서 도시 확장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용의 분류를 시행하고, 시기별 토지이용의 변화와 영상을 분석함으로써 확장의 형태와 패턴을 파악하여, 이를 기반으로 향후의 도시 확장을 예측할 수 있는 모델 개발이 가능해진다. 그러므로 본 연구에서는 도시 확장 예측모델 개발의 전 단계로써 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 분류기준의 검토를 통해, 원격탐사 자료를 이용한 토지이용 분류기준을 도시확장 분석의 측면에서 설정하고자 한다.
Kim, Hyunji;Ryu, Jae-Hyun;Seo, Min Ji;Lee, Chang Suk;Han, Kyung-Soo
대한원격탐사학회지
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제30권3호
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pp.375-381
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2014
Soil moisture is an essential satellite-driven variable for understanding hydrologic, pedologic and geomorphic processes. The European Space Agency (ESA) has endorsed soil moisture as one of Climate Change Initiates (CCI) and had merged multi-satellites over 30 years. The $0.25^{\circ}$ coarse resolution soil moisture satellite data showed correlations with variables of a water stress index, Temperature-Vegetation Dryness Index (TVDI), from a stepwise regression analysis. The ancillary data from TVDI, Land Surface Temperature (LST) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS were inputted to a multi-regression analysis for estimating the surface soil moisture. The estimated soil moisture was validated with in-situ soil moisture data from April, 2012 to March, 2013 at Andong observation sites in South Korea. The soil moisture estimated using satellite-based LST and NDVI showed a good agreement with the observed ground data that this approach is plausible to define spatial distribution of surface soil moisture.
본 논문에서는 사람의 얼굴표정과 음성 속에 담긴 6개의 기본감정(기쁨, 슬픔, 화남, 놀람, 혐오, 공포)에 대한 특징을 추출하고 인식하고자 한다. 이를 위해 얼굴표정을 이용한 감정인식에서는 이산 웨이블렛 기반 다해상도 분석을 이용하여 선형판별분석기법으로 특징을 추출하고 최소 거리 분류 방법을 이용하여 감정을 인식한다. 음성에서의 감정인식은 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 독립적인 감정을 확인한 후 다중의사 결정 기법에 외해 감정인식을 한다. 최종적으로 얼굴 표정에서의 감정인식과 음성에서의 감정인식을 융합하는 단계로 퍼지 소속함수를 이용하며, 각 감정에 대하여 소속도로 표현된 매칭 감은 얼굴에서의 감정과 음성에서의 감정별로 더하고 그중 가장 큰 값을 인식 대상의 감정으로 선정한다.
본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.
수치표고모델(DEM)은 정사영상 제작을 위한 중요한 기초 자료이며, 품질은 대상 점 또는 선형요소의 기하학적 정확도에 의존하게 된다. 따라서 본 연구에서는 격자의 간격과 스캐닝 해상도를 달리하며 상관매칭에 의해 수치표고모델 생성을 시도하였다. 실험결과 추출점의 격자간격이 작을수록 표준편차가 가장 작게 나타났으며 스캐닝의 해상도는 큰 영향이 없는 것으로 나타났다. 또한 수치표고모델에 대한 편이량 분석결과 소축척에 비해 대축척의 항공사진에서 편이가 크게 발생되었으며 이는 폐쇄영역이 가장 큰 영향 요소임을 알 수 있었다. 이러한 패쇄영역을 줄이기 위하여 다축척 영상의 이용과 종 중복도를 증가시키며 실험한 결과 한 쌍의 입체영상보다 다중영상을 이용한 경우 음영 및 폐쇄영역의 크기를 대폭 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
In this study, an empirical relationship between the energy band gap of multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) and synthesis parameters in a chemical vapor deposition (CVD) reactor using factorial design of experiment was established. A bimetallic (Fe-Ni) catalyst supported on $CaCO_3$ was synthesized via wet impregnation technique and used for MWCNT growth. The effects of synthesis parameters such as temperature, time, acetylene flow rate, and argon carrier gas flow rate on the MWCNTs energy gap, yield, and aspect ratio were investigated. The as-prepared supported bimetallic catalyst and the MWCNTs were characterized for their morphologies, microstructures, elemental composition, thermal profiles and surface areas by high-resolution scanning electron microscope, high resolution transmission electron microscope, energy dispersive X-ray spectroscopy, thermal gravimetry analysis and Brunauer-Emmett-Teller. A regression model was developed to establish the relationship between band gap energy, MWCNTs yield and aspect ratio. The results revealed that the optimum conditions to obtain high yield and quality MWCNTs of 159.9% were: temperature ($700^{\circ}C$), time (55 min), argon flow rate ($230.37mL\;min^{-1}$) and acetylene flow rate ($150mL\;min^{-1}$) respectively. The developed regression models demonstrated that the estimated values for the three response variables; energy gap, yield and aspect ratio, were 0.246 eV, 557.64 and 0.82. The regression models showed that the energy band gap, yield, and aspect ratio of the MWCNTs were largely influenced by the synthesis parameters and can be controlled in a CVD reactor.
고해상도 위성 영상 레이다(SAR)에서 획득한 대용량의 레이다 영상신호는 주어진 임무시간 내에 실시간으로 지상에 전송해 주어야 하기 때문에 위성탑재 영상 레이다의 고속 데이터 전송 능력이 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 소형 경량의 위성 SAR의 임무 요구 조건을 만족하고, 위성 영상 레이다의 운용모드에 따라 고해상도에서 광역모드에 이르기까지 광범위한 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 멀티 채널 데이터 전송모듈 설계에 관하여 논한다. 주어진 위성 데이터 링크 모델을 바탕으로 링크 버짓과 영상 모드별 데이터 전송률을 분석하고, 시스템의 요구 전송율과 오차율을 만족하는 온 보드 영상 자료 저장기, 자료 처리기, 송신기 및 전송 안테나의 설계 결과를 제시하고 성능을 분석하였다. 본 설계에 적용된 고속 채널 모듈은 고속자료 전송이 요구되는 위성 및 항공기 탑재 데이터 링크의 성능확장에 효과적으로 활용될 수 있다.
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.
Park, Jong-Euk;Kong, Jong-Pil;Heo, Haeng-Pal;Kim, Young-Sun;Chang, Young-Jun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.791-793
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2006
In the satellite camera, the incoming light source is converted to electronic analog signals by the electronic component for example CCD (Charge Coupled Device) detectors. The analog signals are amplified, biased and converted into digital signals (pixel data stream) in the video processor (A/Ds). The outputs of the A/Ds are digitally multiplexed and driven out using differential line drivers (two pairs of wires) for cross strap requirement. The MSC (Multi-Spectral Camera) in the KOMPSAT-2 which is a LEO spacecraft will be used to generate observation imagery data in two main channels. The MSC is to obtain data for high-resolution images by converting incoming light from the earth into digital stream of pixel data. The video data outputs are then MUXd, converted to 8 bit bytes, serialized and transmitted to the NUC (Non-Uniformity Correction) module by the Hotlink data transmitter. In this paper, the video data streams, the video data format, and the image data processing routine for satellite camera are described in terms of satellite camera control hardware. The advanced satellite with very high resolution requires faster and more complex image data chain than this algorithm. So, the effective change of the used image data chain and the fast video data transmission method are discussed in this paper
This article deals mainly with two objectives viz, 1) the potentiality of very high-resolution(VHR) multi-spectral and pan chromatic QuickBird satellite data in resources mapping over moderate resolution satellite data (IRS LISS III) and 2) the advantages of using object oriented classification method of eCognition software in land use and land cover analysis over the ISODATA classification method. These VHR data offers widely acceptable metric characteristics for cartographic updating and increase our ability to map land use in geometric detail and improve accuracy of local scale investigations. This study has been carried out in the Sukkalampatti mini-watershed, which is situated in the Eastern Ghats of Tamil Nadu, India. The eCognition object oriented classification method succeeded in most cases to achieve a high percentage of right land cover class assignment and it showed better results than the ISODATA pixel based one, as far as the discrimination of land cover classes and boundary depiction is concerned.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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