• 한국지리정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.21-35
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• 2020

식생정보는 도시계획, 조경, 수자원, 환경 등 다양한 분야에서 활용되는 매우 중요한 인자이다. 식생은 수관밀도 혹은 엽록소 함량에 따라 식생의 활력도에 차이가 발생하나 기존 연구에서는 식생지역을 분류시 식생 활력도를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 다양한 응용연구를 충족시키기 위해 식생 활력도를 고려한 식생지수 경계값을 설정하는 연구를 수행하였다. 먼저 eBee 고정익 드론에 다중분광 카메라를 탑재하여 광학 및 근적외선 정사영상을 구축하였으며, 그리고 각 정사영상에 대해 GIS 연산을 수행하여 NDVI, GNDVI, SAVI, MSAVI 식생지수를 계산하였다. 또한 대상지에 대한 식생위치를 VRS 측량을 통해 조사하였으며 이를 이용하여 식생 활력도를 고려한 식생지수별 정확도를 평가하였다. 그 결과 식생 활력도가 좋은 지점을 식생지역으로 선정한 시나리오가 식생 활력도가 다소 부족한 지점도 식생지역으로 선정한 시나리오에 비해 식생지수의 분류 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 현장 조사 지점과의 중첩을 통해 계산한 식생지수별 Kappa 계수를 통해 시나리오별로 식생을 분류하기에 가장 적합한 식생지수 경계값을 선정할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 식생 활력도를 고려한 식생지수 정확도 평가는 향후 도시계획 등 다양한 업무 분야에서 의사결정 지원을 위한 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.1033-1041
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• 2014

우리나라는 세계적으로 유례없이 도시화가 급속하게 이루어졌으며 그 결과, 국토 면적의 10%인 수도권에 인구의 50%가 밀집하여 국토 개발의 불균형 및 열섬현상을 비롯한 각종 도시 문제가 수도권을 중심으로 발생하고 있다. 이에 수도권의 과잉 밀집을 해소하고 국토의 균형개발을 위해 2012년 7월 세종특별자치시가 출범하였으며, 세종시는 2000년대 후반부터 실질적인 개발이 진행되어 급격한 도시화를 겪고 있는 곳으로 급격한 개발에 따른 도시 문제를 수반할 것으로 예상된다. 도시화로 인한 지표면 특성의 변화는 도시열섬의 주요인이며 도시열섬현상은 결과적으로 도시지역의 기후변화 및 자연환경에 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 급속한 도시화를 겪고 있는 세종시를 대상으로 도시화의 정도와 도시열섬효과를 파악하였고 도시화와 지표면온도와의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 LANDSAT 영상을 사용하였으며, 2001년부터 2013년까지의 LANDSAT의 $0.63{\mu}m-1.75{\mu}m$에 해당하는 적색, 근적외선, 중적외선 영역 영상으로 NDVI, NDBI, UI를 산출하였고, $10.4{\mu}m-12.5{\mu}m$에 해당하는 열적외선 영역대의 영상을 통하여 세종시의 지표온도를 추정하였다. 산출된 각 지수와 지표면 온도를 바탕으로 세종시의 NDVI의 변화, UI의 변화를 파악하였고, TVI를 통해 도시열섬을 분석하였다. TVI를 통해 새로 건설된 행정중심복합도시 지역 일대를 중심으로 도시열섬현상이 두드러지게 증가한 것을 확인할 수 있었고 각 지수와 지표온도와의 상관관계 분석 결과 NDVI가 높을수록 온도는 낮아지는 음의 상관 관계를, NDBI와 UI는 증가할수록 온도가 높아지는 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며 이 중에서도 UI는 지표면 온도와 가장 강한 양의 상관관계를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1669-1683
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• 2021

AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R²에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지형학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-19
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• 2020

A river bed which is submerged in water at high flow and becomes part of the river at low flow, serves as a bridge between the river and the land. The channel bar creates a unique ecosystem with vegetation adapted to the particular environment and the water pool forms a wetland that plays a very important role in the environment. To evaluate anthropogenic impacts on the river bed in the Middle Yeongsangang River, the fluvial landforms in the stream channel were analyzed using multi-temporal remotely-sensed images. In the aerial photograph of 2005 taken before the construction of the large weirs, oxbow lakes, mid-channel bars, point bars, and natural wetlands between the artificial levees were identified. Multiple bars divided the flow of stream water to cause the braided pattern in a particular section. After the construction of the Seungchon weir, aerial photographs of 2013 and 2015 revealed that most of the fluvial landforms disappeared due to the dredging of its riverbed and water level control(maintenance at 7.5El.m). Sentinel-2 images were analyzed to identify differences between before and after the opening of weir gate. Change detection was performed with the near infrared and shortwave infrared spectral bands to effectively distinguish water surfaces from land. As a result, water surface area of the main stream of the Yeongsangang River decreased by 40% from 1.144km² to 0.692km². A large mid-channel bar that has been deposited upstream of the weir was exposed during low water levels, which shows the obvious influence of weir on the river bed. Newly formed unvegetated point bars that were deposited on the inside of a meander bend were identified from the remotely sensed images. As the maintenance period of the weir gate opening was extended, various habitats were created by creating pools and riffles around the channel bars. Considering the ecological and hydrological functions of the river bed, it is expected that the increase in bar areas through weir gate opening will reduce the artificial interference effect of the weir.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.275-292
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• 2014

이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) 센서에 적용할 수 있는 고유의 Tasseled Cap Transformation(TCT) 계수를 제시하고 있다. TCT는 다중밴드 센서 자료로부터 지표의 특성을 분석하는 전통적인 영상변환 방법 중 하나로 새로운 다중밴드 광학센서가 관측을 시작하는 경우 센서의 특성 차이로 인하여 각각의 육상관측 위성센서에 적합한 TCT 계수들이 장기 분석을 통하여 수립되어야 한다. GOCI 센서는 해양관측이 주 목적으로 개발되었으나 영상의 상당 부분은 육지를 관측하고 있으며 밴드 구성은 육지관측에도 일반적으로 이용되는 Visible-Near InfraRed(VNIR) 영역의 정보를 포함하고 있다. 또한 GOCI 센서의 높은 시간 해상도는 지표의 일별 변화의 관측에도 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 장점을 이용하여 GOCI 센서에 대한 고유한 TCT가 제공된다면 GOCI 센서의 관측범위 내에서 준 실시간으로 지표변화에 대한 분석과 해석이 가능할 것이다. TCT는 일반적으로 "Brightness", "Greenness", "Wetness"의 세 가지 정보를 포함하지만, ShortWave InfraRed(SWIR) 파장대역이 없는 GOCI 센서의 경우에는 "Wetness"의 정보를 얻을 수 없다. GOCI 센서의 높은 시간 해상도의 활용을 극대화하기 위해서는 "Wetness"의 정보가 제공되어야 한다. "Wetness"의 정보를 얻기 위해 GOCI 주성분 분석(Principal Component Analysis: PCA) 공간을 MODIS TCT 공간에 선형 회귀하는 방법이 사용되었다. 이 연구에서 산출된 GOCI TCT 계수는 정지궤도의 특성에 의해 관측 시간대별로 다른 변환계수를 가질 수 있다. 이 차이를 알아보기 위하여 GOCI TCT 자료와 MODIS TCT 자료 사이의 상관관계가 비교되었다. 그 결과, "Brightness"와 "Greenness"는 4시 자료, "Wetness"는 2시 자료의 변환계수가 선택되었다. 최종적으로 산출된 변환계수의 적절성을 평가하기 위하여 GOCI TCT 자료는 MODIS TCT 영상 및 여러 육상 파라미터들과 비교되었다. GOCI TCT 영상은 MODIS TCT 영상보다 지표 피복의 분류가 더 세밀하게 표현되었으며, GOCI TCT 공간의 지표 피복 분포도 유의미한 결과를 보여줬다. 또한 GOCI TCT의 "Brightness", "Greenness", "Wetness" 자료는 Albedo($R^2$ = 0.75), Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) ($R^2$ = 0.97), Normalized Difference Moisture Index(NDMI) ($R^2$ = 0.77)와 각각 비교적 높은 상관관계가 나타났다. 이러한 결과들은 적절한 TCT 계수의 산출이 이루어졌다는 것을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.189-194
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• 2008

[ $3{\sim}5{\mu}m$ ] 파장대의 중적외선 영상은 화산 활동이나 산불과 같이 고온 현상을 관측하는데 효과적이다. 그러나 중적외선 영역은 지표의 복사율과 대기의 영향으로 인한 변화가 매우 심하고, 특히 낮 영상의 경우 태양 복사량에 의한 영향도 고려해야 하는 어려움이 있다. 따라서 단일밴드인 중적외선 영상을 이용하여 표면온도를 얻기 위해서는 영상이 취득된 시간과 장소에서 관측된 태양 복사량 및 여러 가지 대기 변수가 필요하다. 이 연구는 기존의 다중밴드 기반의 중적외선 영상 활용방법과 달리 단일 밴드 중적외선 영상을 이용하여 표면온도 측정을 위한 기초연구에 그 목적이 있다. 이를 위하여 MODIS 영상을 대상으로 MODTRAN을 사용하여 중적외선 영역의 대기보정 기법을 적용 한 뒤 복사전달 모델을 이용하여 지표의 온도를 측정하였다. 획득된 온도 영상의 정밀도를 측정하기 위해 기존의 온도 알고리즘인 MODIS Sea Surface Temperature 알고리즘에 의해 얻어진 해수온도와 비교를 통하여 오차 원인에 대해 분석을 실시하였다. 두 결과의 온도차는 낮 영상의 경우 $0.89{\pm}0.54^{\circ}C$ 밤 영상의 경우 $1.25{\pm}0.41^{\circ}C$로 비교적 긍정적인 결과를 보였다. 그러나 낮 영상의 육지의 경우 대기에 의한 영향보다 태양빛의 반사가 주된 오차의 원인이 되며 이는 지표 복사율에 의한 영향이 매우 크게 작용하고 있음을 추정할 수 있다. 이 연구는 현재까지 해수에 대한 적용에 국한된 것으로 육상의 경우 복사율 변화가 매우 크기 때문에 중적외선 단일밴드에 의한 온도추정이 매우 어려울 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.449-461
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• 2021

광학 위성정보에 대한 분석대기자료(ARD)는 각 센서 별 분광특성과 촬영각 등을 적용하는 전처리 작업에 의한 성과물이다. 대기보정 처리과정은 통하여 얻을 수 있는 대기반사도와 지표반사도는 기본적이면서 복잡한 알고리즘을 요구한다. 대부분 위성 정보처리 소프트웨어에서는 Landsat 위성 대기보정 처리 알고리즘 및 기능을 제공하고 있다. 또한 사용자는 클라우드 환경에서 Google Earth Engine(GEE)을 통하여 USGS-ARD와 같은 Landsat 반사도 성과에 직접 접근할 수 있다. 이번 연구에서는 고해상도 위성정보 처리에 활용되고 있는 Orfeo ToolBox(OTB) 오픈 소스 소프트웨어의 대기보정 기능을 확장 구현하였다. 현재 OTB 도구는 어떠한 Landsat 센서도 지원하지 않기 때문에, 이 확장 도구는 최초로 개발된 사례이다. 이 도구를 이용하여 RadCalNet 사이트의 Railroad Valley, United States(RVUS) 반사율 자료 값을 이용한 결과 검증을 위하여 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상의 절대 대기보정에 의한 반사도 성과를 산출하였다. 산출된 결과는 RVUS 자료를 기준으로 반사도 값과의 차이가 5% 미만으로 나타났다. 한편 이 반사도 성과는 USGS-ARD 반사도 값뿐만 아니라 QGIS Semi-automatic Classification Plugin과 SAGA GIS와 같은 다른 오픈 소스 도구에서 산출된 성과를 이용한 비교 분석을 수행하였다. OTB 확장도구로부터 산출한 반사도 성과는 RadCalNet RVUS의 자료와 높은 일치도를 나타내는 USGS-ARD의 값과 가장 부합되는 것으로 나타났다. 이 연구에서 OTB 대기보정 처리의 다양한 위성센서 적용 가능성을 입증한 결과로 이 모듈을 다른 센서정보로 확장하여 구현하는 경우에도 정확도가 높은 반사도 산출이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 방법은 향후 차세대중형위성을 포함하는 다양한 광학위성에 대한 반사도 성과 산출 도구개발에도 활용할 수 있다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제10권2호
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• pp.108-116
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• 2006

목적 : 3.0 Tesla 고 자장에서 고 해상도 나선주사영상을 수행하였다. 나선주사영상은 초고속 영상기법의 하나로서, Echo Planar Imaging(EPI)에 비하여 eddy current 가 작게 발생하고, 경사자계 파형의 기울기가 완만하여 상대적으로 낮은 slew rate 를 가진 경사자계시스템으로 구현이 가능한 장점이 있다. 또한 고 자장 영상에서 고속스핀에코(Fast Spin Echo: FSE) 등의 rf 에코 기반의 고속영상방법에서 심각하게 대두되는 SAR 문제가 근원적으로 발생하지 않는 장점이 있어 고 자장에서의 초고속영상방법으로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 3.0 Tesla 에서 나선주사방식으로 고 해상도 영상을 얻어 고 자장 MRI에서 나선주사영상기법의 다양한 응용 가능성을 살펴보고자 한다. 대상 및 방법 : 3 Tesla 전신 자기 공명 영상 시스템에서 다양한 해상도의 나선주사영상 방법을 개발하였다. 고차(higher-order) shimming 을 통하여 영상의 화질을 개선하였고, 해상도에 맞게 interleaves 수를 조절하였다. 스핀에코 와 gradient에코 기반 나선주사영상방법을 구현하였고, 에코 time 과 repetition time, rf 회전 각도를 조절하여 영상의 대조도(contrast)와 신호대잡음비를 조절하였다. 결과 : 3 Tesla 전신 자기 공명 영상 시스템에서 나선 주사 방법을 이용하여 다양한 해상도의 영상을 얻었다. 고 자장에서 주 자장의 불균일도(inhomogeneity) 의 절대 크기가 커지기 때문에 이를 줄이기 위한 shimming 이 더욱 중요해진다. 한번의 스캔으로 axial, sagittal, coronal 방향의 불균일도 map을 구하여 spherical harmonics 분석으로 고차 shimming을 하였다. 팬텀과 in-vivo 두부 영상에서 single shot 나선주사 영상으로 $100{\times}100$ 정도의 영상과 6-12 정도의 interleaves 를 적용하여 $256{\times}256$ 의 고 해상도 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 신호대잡음비의 향상과 스펙트럼의 분리, 뇌기능영상에서 BOLD 효과 향상 등으로 고자장 영상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 고 자장 영상에서의 rf field 에 의한 SAR 증가는 중요한 제한 요소로 부각되고 있다. 나선주사영상은 SAR 문제가 근원적으로 발생하지 않고, EPI에 비하여 하드웨어 요구 조건이 낮아 고 자장에서의 고속영상방법으로 적합하다. 본 논문에서는 고차 shimming 을 통하여 불균일도를 개선하고, single shot 과 interleaving 을 적용한 multi-shot 나선주사영상 기법으로 $100{\times}100$에서 $256{\times}256$의 고해상도 영상을 얻어 고 자장에서 초고속영상기법으로 다양한 적용 가능성을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1373-1387
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• 2021

산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.