• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권5_1호
• /
• pp.507-519
• /
• 2017

정규식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index)는 생물량 및 $CO_2$ 흡수량 추정과 병충해 탐지 등 다양한 식생 모니터링 영역에서 활용되고 있다. 그러나, 생물량 탐지에 비해 상대적으로 식생의 생리적 상태 변화에 대한 민감도가 낮아 식생의 생리적 활성 및 스트레스를 파악에 한계가 있다. 최근 개발된 광학반사지수(PRI, Photochemical Reflectance Index)는 식생의 생리적 상태 탐지에 용이한 것으로 알려지고 있으며, 식생의 탄소 흡수량 조사를 위해 향후 발사될 해외의 지구관측위성들의 주요 산출물로 선정되는 등 활용도가 높아질 것으로 전망된다. 이에 다양한 이용에 앞서 광 스트레스에 민감한 PRI 특성을 고려하여 그림자 영향의 해석 방향을 제시하고, 현재 가용한 위성으로 PRI 산출이 가능한지 알아보기 위해 대체 밴드를 평가하였다. 항공 초분광 영상을 이용한 본 연구에서는 PRI값이 그림자 부분에서 광 스트레스의 감소로 인해 증가하였다. 그러나 그림자의 정도가 임계값(Shadow Index<25)을 넘어서면 PRI와 NDVI 모두의 자료 품질이 매우 낮아졌다. 또한, 문헌의 570.0 nm 대신 553.6 nm를 사용하여 산출한 PRI가 오리지널 PRI와 높은 상관관계를 보였으며, RED와 NIR 반사도를 이용하여 다중회귀분석을 수행하였을 때 더욱 향상된 결과를 보였다. 이러한 결과는 향후 식생탐지에서 활용도가 높아질 것으로 기대되는 PRI의 생리적인 의미를 이해하는데 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권6_2호
• /
• pp.1139-1149
• /
• 2017

수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권5_4호
• /
• pp.1245-1254
• /
• 2020

본 연구에서는 CCTV 영상을 이용한 기존 수위감지 알고리즘의 한계점을 보완하기 위하여 Region growing 기법을 적용하였다. 먼저 세 가지 기법(수평 투영 프로파일, Texture 분석, Optical flow)을 적용해 물 영역을 추정하고, 기법별 결과를 종합 분석하여 최초 수위를 설정하였다. 이후 최초 수위를 기준으로 Region growing을 통해 수위 변화를 지속적으로 감지하도록 하였다. 그 결과, 주변 환경요인에 영향 없이 수위를 올바르게 감지하였으며, 영상분석 결과에 대한 전반적인 오차 평균은 5% 미만인 것을 확인할 수 있었다. 또한, 본 알고리즘이 하천이 아닌 도심지 내 침수 도로 영상에서도 물 영역이 감지되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전국에 설치된 수많은 CCTV 영상을 통해 자동적으로 수위를 감지함으로써 제한된 인력으로 상시 모니터링이 어려웠던 점을 보완할 수 있으며, 집중호우, 태풍 등으로 인해 발생되는 사고발생 위험성을 사전에 인지하여 예방할 수 있는 기반을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제46권2호
• /
• pp.27-42
• /
• 2016

산림은 우리나라 토지피복 면적의 64%에 해당하는 넓은 면적을 차지한다. 이와 같이 넓은 면적의 산림을 조사, 모니터링, 관리하기 위해서는 원격탐사 및 지리정보시스템 기술이 필수적이다. 위성영상의 분광반사 특성을 이용하여 임상 및 수종분류가 가능하며, 이를 통해 임상도를 제작할 수 있다. 3차원 자료인 LiDAR를 이용하여 개체목의 위치와 수고 측정, 이를 통해 바이오매스와 탄소량 추정이 가능하다. 그 외에도 대상물의 반사특성을 이용해서 각종 지수들이 추출될 수 있는데, 예를 들어 식생지수와 표면토양지수 등을 통해 식생의 활력도와 산림 황폐화 정도를 파악 할 수 있다. 이러한 식생지수들의 변이를 파악하여 소나무 재선충병, 참나무 시들음병 등의 조기탐지 및 관리도 가능하다. 또한 A/R CDM, REDD+ 등 최근 기후변화 대응 사업에 있어서 원격탐사는 사업성 판단과 이산화탄소 흡수 및 저장량을 산정하는데 중요한 역할을 하고 있다. 기후변화 취약성 평가에서는 지리정보시스템의 시공간자료를 이용하여 국가 및 지자체 단위의 취약성이 시공간적으로 평가되고 있다. 또한, 시공간자료를 영향변수로 추가시킨 각종 모델을 통해 산림생장, 입목고사, 산사태 및 산불 등의 예측이 시공간적으로 이루어 질 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.129-143
• /
• 2012

이 논문은 1986년에 발생한 체르노빌 원전 사고 사례연구를 통해 환경 모니터링과 영향 평가를 위한 고급 공간정보 모델링 기술의 유용성을 예시하였다. 사고지점 주변에서 1986년과 1992년에 촬영된 Landsat TM 영상자료를 대상으로 선분류 후비교법을 적용하여 변화가 크게 일어난 지역과 토지피복 변화 양상을 분석하였다. 그리고 이 사고의 가장 큰 피해지역으로 알려진 벨로루시 지역을 대상으로 다양한 크리깅 기법을 포함한 공간 모델링 기법을 적용하여 토양 내 세슘 농도와 갑상선 암 발병률 자료와의 상관성을 분석하였다. 변화 탐지 결과, 농경지 면적의 감소와 황무지 면적의 증가가 가장 뚜렷하게 나타났고, 방사능 오염의 확산을 막기 위한 콘크리트 구조물들이 새롭게 생겨난 것을 확인할 수 있었다. 벨로루시 지역의 영향평가 결과, 세슘 오염이 심한 원전 인근 지역에서 포아송 크리깅에 의해 추정된 위험도가 상대적으로 높게 나타났다. 세슘 농도와 사고지점과의 거리를 독립 변수로 사용하여 이 변수들의 공간 변화 양상을 반영할 수 있는 지리적 가중 회귀분석을 적용하였다. 적용 결과, 갑상선 암 위험도와 상관계수 0.98을 나타내는 갑상선 암 발병 위험도 추정이 가능하였으며, 이는 원전 사고가 갑상선 암 발병 위험도에 영향을 준 것을 의미한다. 결론적으로 이 연구에서 적용한 공간정보 모델링 기법들은 환경 영향 평가 및 환경 보건 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.495-506
• /
• 2018

전 지구적으로 기후 변화와 해수면상승에 대한 관심이 집중되면서 빙하의 변위 속도에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 빙하의 속도와 관련된 연구에서 현장관측 방법이 가장 정확한 데이터를 취득할 수 있으나 데이터 취득의 어려움으로 위성레이더를 활용한 오프셋 트래킹 기법이 활발하게 활용되고 있다. 오프셋 트래킹은 관측 정밀도가 위상 기반의 지표변위 관측 기법(위성레이더 간섭기법, 위성레이더 다중개구간섭기법)에 비하여 떨어지는 한계가 존재하였으나 최근 연구에 의하여 개선되었다. $Uv{\hat{e}}rsbreen$ 빙하 지역은 최근 연구에 의하여 1.5 m/year의 속도로 빙하의 고도가 저하된다는 사실이 밝혀졌다. 그 만큼 이 지역은 빙하 변위 속도는 기후변화에 큰 영향을 받고 있으며 장기적인 기후변화를 관측하고 예측하는 데에 중요하게 활용될 수 있다. 하지만 이 지역에 대한 구체적인 연구 사례는 거의 존재하지 않는다. 본 연구에서는 개선된 위성레이더 오프셋 트래킹 기법을 활용하여 $Uv{\hat{e}}rsbreen$ 지역의 2차원 변위 속도를 관측하였다. 그 결과 연간 최대 133.7 m/year의 속도로 빙하가 이동하는 것이 확인되었다. 관측 정밀도는 아지무스 방향과 레인지 방향에 대하여 각각 5.4 그리고 3.3 m/year이었다. 이 결과는 장기적인 빙하의 고도 변화에 관한 연구 그리고 기후 변화에 따른 환경 영향 평가 연구에 활용될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권5_1호
• /
• pp.775-784
• /
• 2020

최근 지구온난화 및 인간 활동 등에 의해 전지구적으로 산불발생이 빈번해지고 있으며, 산불의 규모가 대형화되고 지속기간이 길어지는 경향을 보이면서, 산불 피해 또한 급증하고 있다. MODIS는 20년 가까이 전지구 산불탐지 정보를 제공하고 있고, GK2A와 Himawari-8은 1일 144회의 빈도로 동아시아권의 산불감시를 수행하고 있지만, 1~2 km의 공간해상도는 중·소 규모 산불탐지에 있어서는 충분하지 않으므로 고해상도 위성영상을 이용한 산불탐지 연구가 반드시 필요하다. 그러나 타고있는 산불탐지(active fire detection)에 대한 고해상도 산출물은 현재 공식적으로 존재하지 않는다. 이에, 본연구에서는 Landsat 8 산불탐지 알고리듬을 구현하여 고해상도 산불탐지를 수행하였으며, 최근의 대표적인 산불사례인 2019년 12월 호주 대형산불에 대하여 Landsat 8 탐지 결과를 Himawari-8, MODIS 산출물과 비교하였다. 강한 산불의 경우에는 세 위성 모두 유사한 결과를 보였지만, 타기 시작하거나 진화되고 있는 약한 산불 및 좁은 지역에 발생한 산불은 30m 해상도의 Landsat 8에서만 탐지되었고, 1~2 km 해상도의 Himawari-8나 MODIS에서는 탐지되지 않는 경향이 있었다. 우리나라와 같이 소규모 산불이 대부분인 경우에는 Landsat 8, Sentinel-2, Kompsat-3A, 그리고 2021년 발사예정인 Kompsat-7과 같은 고해상도 위성을 이용한 산불탐지가 가능할 것이며, GK2A, Himawari-8, Fengyun-3 등 동아시아 정지궤도 위성의 탐지결과와 함께 종합적인 분석을 수행한다면, 시간해상도와 공간해상도를 현재보다 향상시키는 것이 가능할 것이다. 이러한 진보된 산불감시를 위해서는 우리나라의 복잡지형에 보다 적합한 한국형 고해상도 산불탐지 알고리듬의 개발이 무엇보다 선행되어야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권5_1호
• /
• pp.725-733
• /
• 2020

본 연구의 목적은 (1) MCD12Q1 자료를 이용하여 시계열 마스크 맵 작성하여 (2) 시계열 마스크 맵의 연차별 논벼 재배면적 변화를 추출하고, (3) MYD13Q1 NDVI와 단수와의 상관계수를 비교하여 (4) 적용성을 검토하는 것이다. 이를 위해 2002년부터 2019년까지의 연도별 MCD12Q1 PFT 자료를 수집하여 시계열 마스크 맵을 작성하고 고정형 마스크 맵과 비교하였다. 그 결과, 시계열 마스크 맵에 의한 논벼 재배면적이 실제 논벼 재배면적의 변동 특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났으며, 고정형 마스크 맵과 비교하여 NDVI와 논벼 단수와의 상관계수도 높게 나타나 시계열 마스크 맵이 논벼 고유의 식생지수 추출 및 작황 모니터링, 단수 추정의 정확도를 높이는 방법임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권5_1호
• /
• pp.823-833
• /
• 2020

안정적인 작물 생산을 위하여 국내 농업지역에 대한 효과적인 작황 모니터링 기법의 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 작물 재배지역 추출을 위하여 딥러닝 기법을 이용한 분류 모델을 개발하고, 이를 위성영상에 적용하고자 하였다. 이를 위하여, 식생분석에 유용한 blue, green, red, red-edge, NIR 밴드를 포함하고 있는 RapidEye 위성영상을 이용하여 작물 재배지역에 대한 훈련자료를 구축하고, 이를 활용하여 국내 양파 및 마늘 작물에 대한 재배면적을 추정하고자 하였다. 대기보정된 RapidEye 위성영상을 활용하여 훈련자료를 구축하였으며, 작물지역의 분류를 위하여 대표적인 의미론적 분할을 위한 딥러닝 모델인 FC-DenseNet을 이용하여 딥러닝 모델을 생성하였다. 최종적인 작물 재배지역은 지적도와의 결합을 통하여 객체 기반의 자료로 생성하였다. 실험결과, 대기보정된 훈련자료를 이용하여 학습된 FC-DenseNet 모델은 훈련에 사용되지 않은 타 지역의 작물 재배지역을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.521-534
• /
• 2011

최근 TerraSAR-X SAR, TanDEM-X 또는 COSMO-SkyMed와 같은 1 m 급의 고해상도 X-band SAR 센서를 탑재한 인공위성이 발사되어 운행되고 있다. 국내에서도 X-band를 탑재한 1m 급의 고해상도 위성 레이더인 KOMPSAT-5가 발사될 예정에 있다. 본 연구는 X-band SAR 영상을 이용한 PSInSAR 기법 적용에 보다 적합한 고정산란체 추출 및 네트워크 생성 기법을 개발하였다. 새로운 PSC 추출 알고리즘은 다음 두 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 진폭분산지수, 평균반사강도, 평균긴밀도를 복합적으로 이용하여 초기 PSC를 선출한다. 두 번째 초기 선출된 PSC의 네트워크 분석을 통해 추정된 각 PSC에서의 시계열 긴밀도를 직접 이용하여 최종 추출한다. 또한 PSC를 이용한 네트워크 분석의 안정성을 높이기 위한 multi-TIN 구성 기법과 비 도심지역에서 분석 신뢰도를 높이기 위한 복합 네트워크를 제안하였다. 개발된 알고리즘을 뉴올리언즈 지역에서 획득된 21개의 TerraSAR-X SAR 자료에 적용한 결과, 기존의 PSInSAR 기법으로는 관측되지 않았던 비 도심지역에서 다수의 PS가 추출되어 변위 속도 분석이 가능하였다. 이러한 결과는 주로 도심지역에서 널리 사용되어 왔던 PSInSAR 기법을 비 도심지역으로까지 확대하는 것으로, 향후 KOMPSAT-5를 활용한 한반도 지역 상시 모니터링에 기여할 것이다.