• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.335-346
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• 2010

Recently, ESA (European Space Agency) has launched CryoSAT-2 for polar ice observations. CryoSAT-2 is equipped with a SIRAL (SAR/interferometric radar altimeter), which is a high spatial resolution radar altimeter. Conventional altimeters cannot measure a precise three-dimensional ground position because of the large footprint diameter, while SIRAL altimeter system accomplishes a precise three-dimensional ground positioning by means of interferometric synthetic aperture radar technique. In this study, we developed an efficient SIRAL SARIn mode processing technique to measure a precise three-dimensional ground position. We first simulated SIRAL SARIn RAW data for the ideal target by assuming the flat Earth and linear flight track, and second accessed the precision of three-dimensional geopositioning achieved by the proposed algorithm. The proposed algorithm consists of 1) azimuth processing that determines the squint angle from Doppler centroid, and 2) range processing that estimates the look angle from interferometric phase. In the ideal case, the precisions of look and squint angles achieved by the proposed algorithm were about -2.0 ${\mu}deg$ and 98.0 ${\mu}deg$, respectively, and the three-dimensional geopositioning accuracy was about 1.23 m, -0.02 m, and -0.30 m in X, Y and Z directions, respectively. This means that the SIRAL SARIn mode processing technique enables to measure the three-dimensional ground position with the precision of several meters.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-33
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• 2008

To investigate the hydrologic impacts of climate changes on dam inflow for Soyanggangdam watershed $(2694.4km^2)$ of northeastern South Korea, SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Process) model and the climate change results of CCCma CGCM2 based on SRES A2 and B2 were adopted. By the CA-Markov technique, future land use changes were estimated using the three land cover maps (1985, 1990, 2000) classified by Landsat TM satellite images. NDVI values for 2050 and 2100 land uses were estimated from the relationship of NDVI-Temperature linear regression derived from the observed data (1998-2002). Before the assessment, the SLURP model was calibrated and verified using 4 years (1998-2001) dam inflow data with the Nash-Sutcliffe efficiencies of 0.61 to 0.77. In case of A2 scenario, the dam inflows of 2050 and 2100 decreased 49.7 % and 25.0 % comparing with the dam inflow of 2000, and in case of B2 scenario, the dam inflows of 2050 and 2100 decreased 45.3 % and 53.0 %, respectively. The results showed that the impact of land use change covered 2.3 % to 4.9 % for the dam inflow change.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.333-341
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• 2008

본 연구에서는 해안 디지털 비디오를 이용하여 쇄파지역에서의 파랑궤적을 원격으로 측정하는 기술을 제안한다. 쇄파에 의해 발생하는 거품은 비디오 이미지로부터 파랑속성을 측정하는데 큰 오차를 야기한다. 이러한 이유로, 본 연구는 이미지 상에서 파랑신호와는 다른 거품 노이즈를 제거하기 위한 고급 영상처리기술과 쇄파지역에서 파랑속성을 효과적으로 측정하는데 필요한 파랑궤적을 검출하는 방법에 초점을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구는 100 m 이상 거리범위의 쇄파지역에서 3 Hz 주파수로 촬영한 해안 비디오 자료를 이용한다. 비디오 원 영상으로부터 고주파수의 특성을 가지는 거품신호를 제거하기 위하여 이미지 프레임 후방차분과 방향성 로패스 이미지 필터를 통하여 비디오 이미지를 영상처리한다. 개별의 쇄파 파랑궤적은 레이돈 변환 선인식 알고리듬을 이용하여, 거품 노이즈가 제거된 해안선 수직방향 이미지 Timestack상에 적용하여 검출된다. 이 이미지 Timestack의 물리적 공간차원은 2차원 공간-시간 도메인으로 표현된다. 비디오 자료로부터 측정된 유효 파랑궤적의 개수는 실측자료로부터 얻어진 파랑개수의 약 2/3이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.57-68
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• 2013

20세기 후반부터 유부도 주위에서 하구언 축조 등 비교적 큰 규모의 간척사업들이 진행되었다. 이러한 간척사업의 시작으로 인공구조물들이 연안에 축조됨에 따라 주변 해역의 해류, 조위 및 조류의 변화를 야기하여 퇴적 및 침식으로 인한 연안지형의 변화가 예상된다. 따라서 이 연구에서는 유부도 조간대를 포함하는 Landsat TM/ETM+자료를 1998년부터 2012년까지 획득한 후 waterline 기법을 적용하여 인공구조물 축조에 의한 지형변화를 탐지하였다. 그 결과 유부도의 동쪽, 북동쪽, 서쪽 조간대에서 주로 퇴적이 일어났으며 그 면적이 약 4.5 $km^2$ 이상 되었다. 한편, RADARSAT-2의 완전편파 SAR자료에 Freeman-Durden decomposition을 적용하여 퇴적이 뚜렷이 일어난 지역에 대한 산란특성을 분석하였다. 그 결과 동쪽 퇴적지역은 서쪽 및 북동쪽의 퇴적지역과는 다른 산란특징이 관찰되었으며, 이는 퇴적환경의 차이로 인해 다른 종류의 퇴적물이 퇴적되어 발생한 것으로 여겨진다.

• 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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.119-124
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• 2007

융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권11호
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• pp.941-946
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• 2019

산불은 면적과 산불 강도에 따라 지역 수문환경을 중대하게 변화시킬 수 있는 중대한 요소이며, 따라서 측정자료와 모형모의를 통한 산불의 영향과 피드백을 이해하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 2019년 4월 4-5일에 대한민국 강원도에서 발생한 산불을 원격탐사자료(8-일 500-m MODIS 지표면 반사율 자료)를 사용하여 계산한 정규탄화지수의 차이(dNBR)를 이용하여 탐지하였다. 그 결과, 산불피해 총면적은 5개의 표준유역에 걸쳐 $29.50km^2$에 달하였고, 유역 면적의 1.00-6.19%를 차지하는 것으로 나타났다. 또한, 원격탐사자료(8-일 500-m MODIS 증발산량 추산자료)를 사용하여 분석한 결과, 산불 이전(2004-2018년)과 비교하여 2019년의 연간 증발산량이 해당 5개 유역에서 0.05-1.56% 감소할 것이라고 추산하였다. 본 연구는 산불의 지역 수문 순환에 미치는 영향을 이해하는 데 중요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1071-1081
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• 2021

무인기 원격탐사는 기존의 항공 및 위성 원격탐사보다 사용자가 원하는 시간에 높은 공간해상도의 영상을 취득하여 처리할 수 있다. 무인기 영상은 낮은 고도로 촬영되어 영상 한 장이 포괄하는 영역이 상대적으로 좁기 때문에 넓은 영역을 모니터링 하기 위해서는 다수의 영상을 병합하여 한 장의 영상으로 만드는 과정이 필요하다. 그러나 다수의 무인기 영상은 각각 다른 노출 조건에 의해 촬영되기 때문에 인접 영상 간에 밝기 값 차이가 존재하여 영상 병합시에 영상 접합선 부분에서 밝기 값이 대비되는 부자연스러운 병합영상을 생성하게 된다. 따라서 자연스러운 병합 영상 생성을 위해서는 영상간 밝기 값 차이를 보정해주고 접합선에 의한 효과를 제거하는 처리 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 상대방사보정을 통해 인접 영상간 밝기 값이 대비되는 현상을 해결하고, 영상 블렌딩 기법을 적용하여 밝기 접합선을 제거할 수 있는 방안을 제시하였다. 제안된 방안의 성능 분석을 위해 두개의 데이터셋에 대한 병합영상을 생성하여 원본 병합영상과 비교하였다. 비교결과 중첩영역에서의 밝기 값 차이가 5, 제곱근에러가 7 부근의 차이를 보여 기존 방식 대비 우수한 제안 방법의 성능을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.214-222
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• 2022

Convolutional Neural networks (CNNs) are a category of deep learning networks that have proven very effective in computer vision tasks such as image classification. Notwithstanding, not much has been seen in its use for remote sensing image classification in developing countries. This is majorly due to the scarcity of training data. Recently, transfer learning technique has successfully been used to develop state-of-the art models for remote sensing (RS) image classification tasks using training and testing data from well-known RS data repositories. However, the ability of such model to classify RS test data from a different dataset has not been sufficiently investigated. In this paper, we propose a deep CNN model that can classify RS test data from a dataset different from the training dataset. To achieve our objective, we first, re-trained a ResNet-50 model using EuroSAT, a large-scale RS dataset to develop a base model then we integrated Augmentation and Ensemble learning to improve its generalization ability. We further experimented on the ability of this model to classify a novel dataset (Nig_Images). The final classification results shows that our model achieves a 96% and 80% accuracy on EuroSAT and Nig_Images test data respectively. Adequate knowledge and usage of this framework is expected to encourage research and the usage of deep CNNs for land cover mapping in cases of lack of training data as obtainable in developing countries.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.141-151
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• 2006

태양광을 광원으로 하고 천정방향을 포함한 다양한 고도각을 이용하는 자외선/가시광선영역에서의 흡수분광학이 최근에 지상용 대기원격 측정에 개발되어오고 있다. 이를 이용하여 지표부근에 존재하는 대기 미량 물질의 공간적 분포가 유추될 수 있다. 대기질 측정기술 중 하나인 MAX-DOAS (Multi-axis Differential Optical Absorption Spectroscopy) 기술은 광원으로서 태양산란광을 이용하고, 다양한 고도각에서 태양산란광을 기록하고 분석을 통하여 대기 중 미량 물질을 측정한다. 광주과학기술원 환경모니터링 신기술 연구센터에서 개발된 MAX-DOAS 시스템은 9004년 1월, 5월, 10월에 각각 도시대기, 화산플룸, 화력발전소 플룸의 측정에 적용되었다. 각각의 경우에 $SO_2,\;NO_2,\;BrO,\;O_4$를 정량분석하기 위하여 기록된 MAX-DOAS 스펙트럼은 자외선/가시광선 영역에서의 고유 흡수스펙트럼을 이용한 DOAS 기술을 이용하여 분석 되었다. 그 결과는 Slant Column Density (SCD)로 표현되었다. 플룸 측정의 경우에서는 플룸 속에 포함된 $NO_2,\;SO_2$의 공간적 분포를 파악하기 위하여 플룸의 진행방향과 수직적인 방향에서 MAX-DOAS 스캔이 이루어졌다. 이를 통하여 얻은 단면적을 토대로 $SO_2,\;NO_2$ 농도가 계산되었다. 화산플룸에서 $SO_2$는 580ppbv, 화력발전소 플룸에서 $NO_2$는 337ppbv, $SO_2$는 227ppbv 로 계산되었다.