• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.143-149
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• 2018

최근 전 지구적인 기후변화에 따른 자연재해 피해의 대규모화로 인하여 재해 모니터링과 방재 등 재난재해 분야에서 원격탐사 기술을 적용한 시스템이 구축되고 있다. 다양한 원격탐사 플랫폼 중 드론은 기술의 확산 발전으로 민간분야에서도 활발하게 활용되고 있으며, 적시성, 경제성 등의 장점으로 재난재해 분야에서의 적용이 증대되고 있다. 본 논문은 이러한 드론 기반의 재난재해 모니터링 시스템 구축의 요소 기술인, 준 실시간으로 드론 영상자료를 매핑할 수 있는 전처리 시스템 개발에 관한 것이다. 연구를 위해 컴퓨터 비전 기술 중 SURF 알고리즘을 기반으로 레퍼런스 영상과 촬영 영상 간 특징점 매칭을 통해 보정하는 시스템을 구축하였다. 연구 대상 지역은 가화강 하류 지역과 대청댐 유역으로 선정하였으며, 두 지역은 매칭을 위한 특징점이 많고 적음의 차이가 뚜렷하여 다양한 환경에서 시스템 적용 가능성을 위한 실험에 적합하다. 연구결과 두 지역의 기하보정 정확도가 0.6m와 1.7m로 각각 나타났으며 처리시간 또한 1장당 30초 내외로 나타났다. 이는 적시성을 요하는 재난재해 분야에서 본 연구의 적용 가능성이 높음을 시사한다. 그러나 레퍼런스 영상이 없거나 정확도가 낮은 경우는 보정 결과가 떨어지는 한계점이 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_3호
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• pp.1223-1232
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• 2017

본 연구는 KOMPSAT 광학영상을 이용하여 광범위지역에 대한 도시개발 변화를 탐지하는 방법론을 제시한다. 다른 시기에 취득된 KOMPSAT 영상 간의 방사적인 불일치를 최소화하기 위해서, 본 연구에서는 광범위지역에 대한 변화탐지에 적합한 영역별 간이 방사보정을 전처리과정으로 적용하였다. 도시개발에 대한 변화탐지 결과정확도를 향상시키기 위해서, 환경부에서 제공하는 중분류 토지피복도를 이용하여 수계, 산림과 같은 비관심지역을 제거하였다. 대표적인 변화탐지 기법인 분광변화벡터분석(Change Vector Analysis, CVA) 기법을 적용하여 도시개발에 의해 발생한 변화를 탐지하였다. 제안 기법에 대한 적용을 위해 세종시를 연구지역으로 선정하였으며, 2007년 5월과 2016년 5월에 KOMPSAT-2호로 취득한 영상과 2014년 3월에 KOMPSAT-3호로 취득한 영상을 조합하여 총 세 실험지역을 구축하였다. 2007년 5월 KOMPSAT-2호 영상과 2014년 3월 KOMPSAT-3호 영상으로 구성된 실험지역에 대한 변화탐지 정확도 평가를 수행한 결과, 약 91.00%의 변화탐지 전체정확도를 보였다. 본 연구를 통해 넓은 지역에 대량으로 발생한 도시개발 변화를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_1호
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• pp.947-960
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• 2017

토양수분은 지구복사에너지평형과 물순환에 영향을 미치는 중요한 인자이므로, 수문학 연구에 있어서 토양수분의 함량을 파악하는 것은 매우 중요하다. 현재 수동형 마이크로파 위성의 토양수분 자료는 10~36 km의 저해상도로서 국지규모의 수문분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 또한 현장관측 토양수분자료는 지점 자료이므로 공간연속성을 보장하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-1의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 우리나라 농지에서 10 m 해상도의 토양수분 산출 가능성을 살펴보았다. 2015-2017년 4월부터 10월까지 5개의 토양수분 지상관측지점을 대상으로, Sentinel-1 후방산란을 이용하여 선형회귀와 SVR(support vector regression) 방법으로 토양수분 산출을 수행하였다. 편파에 따라 후방산란계수의 토양수분에 대한 민감도가 다르지만, 산출정확도는 VV 편파와 VH 편파가 유사하였다. 토양수분은 식물계절학(phenology)보다는 수문기상과 지면특성에 보다 더 영향을 받기 때문에 토양수분 산출에 있어 특별한 계절성은 발견되지 않았다. 대체로 입사각이 작을수록 후방산란과 토양수분간의 관계 패턴이 더 뚜렷하게 나타났으며, 또한 지면에 수분이 충분히 고르게 분포하는 경우 표면 간섭이 줄어들어(시간적으로는 강수시, 공간적으로는 논에서) 산출정확도가 상대적으로 높게 나타났다. 전체적으로 RMSE(root mean square error) 6.5% 정도의 오차를 보였으나, 향후 지면 거칠기, 지형, 토성 등 다양한 지면 변수의 영향을 반영한다면 보다 더 정확도 높은 토양수분을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1139-1149
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• 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
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• 제33권6_2호
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• pp.1061-1073
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• 2017

본 연구는 4차 산업의 핵심기술인 인공지능과 환경공간정보의 융합을 통한 정보생산 및 활용가능성을 제시하고자 대표적인 딥러닝(deep-learning) 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 영상분류를 수행하였다. CNN은 학습을 통해 스스로 분류기준에 따른 커널의 속성을 결정하며, 최적의 특징영상(feature map)을 추출하여 화소를 분류한다. 본 연구에서는 CNN network를 구성하여 기존의 영상처리 기법으로 해결이 어려웠던 분광특성이 유사한 물질간의 분류 및 GIS속성정보에 따른 분류를 수행하였으며, 항공초분광센서인 CASI(Compact Airborne Spectrographic imager)와 AISA(Airborne Imaging Spectrometer for Application)로 취득된 영상을 이용하였다. 실험대상지역은 총 3곳이며, Site 1과 Site 2는 감자, 양파, 벼 등의 다양한 농작물을 포함하며, Site 3는 단독주거시설, 공동주거시설 등 세분류 토지피복도의 분류 항목으로 구성된 건물을 포함한다. 실험결과, 분류 정확도 96%, 99%로 농작물을 종류에 따라분류하였으며, 96%의 정확도로 건물을 용도에 따라 분류하였다. 본 연구의 결과를 환경공간정보 서비스에 활용하기 위하여 계절별 농작물의 종류를 제공할 수 있는 환경주제도를 제안하였으며, 기존의 토지피복도와 최신 GIS자료를 이용한 세분류 토피지복도 제작 및 갱신 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_3호
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• pp.1215-1221
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• 2017

SNAP(SeNtinel's Application Platform)은 유럽우주국이 개발한 공개 소프트웨어로서, SAR(Synthetic Aperture Radar)와 광학위성을 포함한 Sentinel 위성 시리즈에서 얻은 자료를 처리하는 여러개의 Toolbox로 이루어져 있다. 이 중 S1TBX(Sentinel-1 ToolBoX)는 주로 Sentinel-1A/B 영상과 간섭기법을 처리하기 위한 프로그램으로, Graph Builder와 같은 흐름도 방식의 자료처리 기법을 제공하고 DEM(Digital Elevation Model) 자동다운로드 및 모자이크 등을 포함한 편리한 기능을 탑재하고 있다. 프로그램 업데이트가 매우 활발하여, 컴퓨터 메모리가 충분하다면 InSAR(Interferometric SAR)와 DInSAR(Differential InSAR)의 수행이 원활해 최근 전세계적으로 널리 이용되고 있다. S1TBX에는 또한 기존의 타 SAR 위성 자료 처리기능을 포함하고 있으며, 최근 버전 5 이후에는 KOMPSAT-5의 처리 기능도 추가되었다. 이 연구에서는 SNAP의 S1TBX를 이용하여 KOMPSAT-5 SAR 영상의 간섭기법을 처리한 예를 보여주고 있다. 몽골 Tavan Tolgoi 노천탄광에서는 2015년도에 KOMPSAT-5로 얻어진 DEM과 2000년에 얻어진 SRTM 1sec DEM의 차이를 분석한 결과, 15년 동안 최대 130미터 깊이를 채굴하였고 쌓아놓은 광석의 높이가 70미터를 넘는 것을 확인하였다. 남극 장보고기지 인근 빙하지역에서는 타 프로그램에서는 조석과 지형 InSAR 신호가 관찰 되었으나, 궤도오차 및 DEM 오차로 SNAP으로는 처리가 불가했다. 또한 이라크 사막지역에서 여러 장의 DInSAR 영상이 만들어졌으나 시스템 오차로 보이는 줄무늬가 coherence 영상에 다수 발견되었다. StaMPS 적용을 위한 Stack은 궤도 오차 혹은 프로그램 버그로 인하여 불가했다. 최근 SNAP의 사용자가 급증하고 있고 업그레이드가 매우 빠르기 때문에 조만간 해결될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1151-1157
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• 2017

가로수는 도시 환경 개선을 위한 중요한 개체이다. 특히 도시 협곡에서 가로수 높이는 대기 오염물질의 제거에 큰 영향을 미치는 요소로써 높이를 정확히 측정해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 수목의 높이 측정을 위해 대상지역의 무인항공기 영상을 정밀하게 보정하여 스테레오 영상 기반으로 수목의 높이를 추출하는 방식을 시도해보았다. 무인항공기의 영상 정렬은 공선방정식 기반의 SfM(Structure from motion) 방식을 적용하였으며 보정된 영상을 수치도화기에 적용하여 도시 협곡지역의 가로수 높이를 측정하였다. 가로수와 인접 건물의 높이를 함께 취득하였으며 정확한 지물의 높이 계산을 위해 도로면의 평균높이를 함께 산출하여 처리하였다. 그 결과로 수목의 높이 측정 및 건물과의 상대적인 높이값 차이 산출을 수치도화기를 이용한 육안 분석을 통해서 빠르게 할 수 있음을 확인하였다. 이는 무인항공기를 이용하여 별도의 3차원 포인트 클라우드를 제작하지 않고도 건물과 수목의 상대적인 높이 차이를 산출할 수 있음을 의미한다. 또한 비전문가도 활용할 수 있다는 장점이 있다. 향후 사용자가 영상 내 수목이나 건물의 한 지점을 선택하면 자동으로 해당 개체의 높이값을 추출하는 연구 및 영상에서 자동으로 수목을 추출한 뒤 수고가 함께 취득되는 연구가 수행되어야 하며, 이러한 기술의 개발 및 연구는 이후 도심지내 환경 정책 및 가로수 등의 현황파악에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권2호
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• pp.171-180
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• 2011

최근 비행방향으로의 지표변위 관측정밀도를 향상시키는 MAI(multiple aperture SAR interferometry)기법이 개발되었다. 이 MAI기법은 split-beam InSAR 처리를 통하여 forward-looking 간섭도와 backward-looking 간섭도를 제작하고, 이 두 개의 다른 두 간섭도로부터 MAI 간섭도를 생성하여 비행방향 지표변위를 관측하는 것으로 비행방향 지표변위를 0.6의 긴밀도(coherence)에서 약 8 cm의 정밀도로 관측을 가능하게 한다. 현재까지 이러한 MAI 간섭도에서 지형위상은 무시 가능한 것으로 알려져 있었다. 그러나 본 연구에서 2010년 아이티에서 발생한 지진 발생 전과 후의 ALOS PALSAR 간섭쌍을 이용하여 MAl 간섭도를 제작하였고, 이 MAI 간섭도에서 지형위상이 $3.45{\times}10^{-4}$ rad./m로 왜곡되고 있는 것을 보였다. 이러한 지형위상왜곡은 약 98 cm의 비행방향 지표변위에 해당된다. 또한 MAI 간섭도의 지형위상왜곡을효과적으로 보정하는 방법을 제안하였으며, 지형위상왜곡을 약 $7.82{\times}10^{-6}$ rad./m까지 저감시켰다. 이는 제안한 방법이 지형위상왜곡을 효과적으로 제거함을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_1호
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• pp.179-190
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• 2018

본 연구는 하천 유역의 정비사업 전 후의 토양유실위험도를 비교하기 위하여 GIS 및 디지타이징 자료를 토대로 수정범용토양유실공식(RUSLE)을 활용하여 분석하였다. 토양유실량을 파악하기 위하여 토지피복지도, 지형도, 토양도, 강수량 등의 자료들을 이용하였으며, 금호강 유역의 수변지역을 범위로 디지타이징한 후, 유역을 행정구역 단위로 분할하여 분석하였다. 하천 정비 전('8)과 후('16)로 토양유실이 전혀 일어나지 않는 지역(클래스 1)에서 심하게 일어나는 지역(클래스 5) 등 총 5단계로 구분하여 분석한 결과, 사업('16) 후 전체지역에 대하여 1, 5 클래스는 감소, 2~4 클래스는 증가한 것으로 나타났다. 대구와 영천은 5 클래스의 면적이 감소하였고, 경산은 5 클래스의 지역이 존재하지 않았다. 이러한 원인은 공원조성과 인공시설물 확대, 농경지 감소 등으로 인하여 5 클래스의 지역이 감소한 것으로 판단되며, 수변지역의 준설 및 공원조성을 위한 하안선 단순화는 하천 유량 및 유속에 의한 토양유실량 증가가 일어난 것으로 추정된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_1호
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• pp.191-201
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• 2018

본 연구에서는 한반도 서울의 연세대학교에서 Multi-Axis Differential Optical Absorption Spectroscopy(MAX-DOAS)장비로부터 산출된 원시자료를 이용하여 처음으로 최적추정(Optimal Estimation; OE)을 사용하여 오존전량 및 오존의 대류권 프로파일을 산출하였다. 오존전량 및 오존의 대류권 프로파일을 산출하기 위하여 최적추정을 통하여 MAX-DOAS자료의 광학두께 피팅을 수행하였다. 광학두께 피팅은 MAX-DOAS 장비로부터 각각의 기기 고도각별로 관측된 값을 천정각에서 관측된 값으로 나누어 계산된 자료를 통하여 수행하였다. 오존전량은 2017년 5월 23일 오전(08:13)과 오후(17:55)에 각각 375.4와 412.6 DU로 산출되었다. 오존의 대류권 프로파일(<10 km)은참값 오존존데와 비교하여 약 5% 이내의 오차로 산출되었다. 하지만 10 km 이상의 높은 고도에서는 산출 에러가 커져 10% 이상 과대추정 하는 것으로 산출되었다. MAX-DOAS 자료의 스펙트럼 피팅에 의한 오차는 오전과 오후에 각각 16.8%와 19.1%로 계산되었다. 본 연구에서 제시한 방법은 지상관측 기반의 초분광 UV 센서를 이용하여 오존전량과 대류권 오존 프로파일을 산출하는데 유용하게 사용될 수 있다.