구름의 영향을 크게 받는 광학위성영상의 활용에 있어 일정 주기 합성은 구름의 영향을 최소화할 수 있는 유용한 방법이다. 최근 주기 합성 시 구름과 구름 그림자 정보가 직접 입력되어 일정 주기 시 두 인자의 영향을 가장 덜 받는 최적의 화소를 선택하는 기법이 제시되었다. 최적의 합성 결과를 도출하기 위해서는 구름과 구름 그림자의 정확한 추출이 필수적이다. 또한 농작물과 같이 분광정보가 중요한 대상의 경우 주기 합성 시 분광정보의 손실이 최소화되어야 한다. 본 연구에서는 구름과 구름 그림자의 높은 탐지정확도를 유지하면서 분광정보의 손실이 적은 탐지 기법을 도출하기 위해, 강원도 고랭지 배추밭을 대상으로 두 분광척도(Haze Optimized Tranformation; HOT, MeanVis)를 이용한 방법과 Sentinel-2A/B에서 제공되는 구름 정보를 비교 분석하였다. 2019년~2021년까지 자료를 분석한 결과 Sentinel-2A/B위성의 구름 정보는 F1값이 0.91인 탐지 정확도를 보이나, 밝은 인공물이 구름으로 오탐지되었다. 이에 비해 HOT에 임계치(=0.05)를 적용해 획득한 구름 탐지 결과는 상대적으로 낮은 탐지 정확도(F1=0.72)를 보였으나, 오탐지가 적어 분광정보의 손실을 최소화하였다. 구름 그림자의 경우, Sentinel-2A/B 부가 레이어에서는 최소한의 그림자만이 탐지된 결과를 볼 수 있었으나, MeanVis에 임계치(= 0.015)를 적용했을 시 지형적으로 발생한 그림자와 구별 가능한 구름 그림자만을 탐지할 수 있었다. 분광척도 기반 구름 및 그림자 정보를 입력해 안정된 월별 합성된 식생지수결과를 획득하였으며, 향후 Sentinel-2A/B의 높은 정확도의 구름 정보를 주기 합성에 입력해 비교할 예정이다.
빙하 이동속도는 빙하역학 연구에 가장 기초가 되는 관측치로 기후 변화에 따른 해수면 상승 등을 예측하는데 매우 중요한 지시자이다. 본 연구에서는 SAR 오프셋트래킹 기법을 통해 동남극 테라노바 만에 위치한 Campbell Glacier에 대한 2차원 이동속도를 관측하였다. 이를 위하여 연구지역에 대하여 2021년 7월 9일과 2021년 8월 6일에 촬영한 국내 KOMPSAT-5 SAR 위성영상을 획득하였다. 선행 연구를 통하여 제안한 다중변위커널을 활용한 오프셋트래킹 기법은 해상도와 정밀도를 모두 만족하는 최적의 결과를 얻는 기법이다. 하지만 커널 크기에 따라 오프셋트래킹을 반복하여 수행하기 때문에 매우 집약적인 연산 능력과 시간이 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 전략적으로 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 방법을 고안하였다. coarse-to-fine 오프셋트래킹을 통하여 일반적인 오프셋트래킹 결과보다 해상도는 유지되고 정밀도는 향상(특히, 비행방향으로 약 4배)된 결과를 획득할 수 있다. 이 기법을 활용하여 Campbell Glacier에 대한 2차원 이동속도 영상을 생성하였다. 2차원 이동속도 영상을 분석한 결과 Campbell Glacier의 지반선(grounding line)은 대략 위도 -74.56N 부근에 존재하는 것으로 관측할 수 있었다. 이 연구에서 분석된 Campbell Glacier Tongue의 흐름속도(185-237 m/yr)는 1988-1989년의 흐름속도(140-240 m/yr)에 비하여 증가하였다. 그리고 2010-2012년의 흐름속도(181-268 m/yr)에 비하여 지반선 부근에서 이동속도는 유사하였지만 Campbell Glacier Tongue의 끝부분에서의 이동속도는 감소한 것을 확인할 수 있었다. 하지만 이는 본 연구의 연구 결과는 28일 동안 발생한 빙하의 이동속도를 연간 속도로 환산한 것이기 때문에 발생하는 오차일 가능성이 있다. 향후 정확한 비교를 위해서는 시계열적으로 자료를 확장하여 연간 속도를 정확하게 계산하는 과정이 필요할 것이다. 이 연구를 통해 최초로 국내 X-밴드 SAR 위성인 KOMPSAT-5 위성 영상을 활용하여 빙하의 2차원 이동속도를 관측하였으며, KOMPSAT-5 영상의 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 기법이 빙하의 2차원 이동속도 관측에 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.
하천에서 조류의 대량 번식은 녹조를 일으키고 수자원 안전에 대한 심각한 국가적 문제로 제기되고 있다. 따라서 깨끗한 용수를 확보하여 안정적인 수자원 공급을 위해 녹조로 인한 수질오염의 방재 기술 개발이 필요하다. 이에 본 연구는 무인항공기를 이용한 녹조 모니터링 기법을 적용하여 하천의 수질 관리 능력을 향상 시키고자 하였다. 녹조현상이 빈번하게 발생하는 낙동강 중류의 도동 나루터를 대상으로 무인항공영상을 취득하였다. 또한 녹조시료 채취 및 수질검사를 통해 식물성 플랑크톤의 현존량을 조사하였다. 무인항공영상에 녹조 탐지 지수식을 적용한 결과와 식물성 플랑크톤의 현존량 간의 상관관계가 강한 양의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안된 원격탐사 기술은 하천 수질 오염 초기 대응 능력을 향상시킬 것으로 기대된다.
UHI (Urban Heat Island) is an important environmental issue occurring in highly developed (or urbanized) area such as Seoul Metropolitan City of Korea due to modification of the land surface by man-made structures. With the advance of the remote sensing technique, land cover types and LST (Land Surface Temperature) influencing UHI were frequently investigated describing that they have a positive relationship. However, the concept of land cover considers material characteristics of the urban cover in a comprehensive way and does not provide information on how human activities influence on LST in detail. Instead, land use reflects ways of land use management and human life patterns and behaviors, and explains the relationship with human activities in more details. Using this concept, LST was segmented according to land use types from the Landsat imagery to identify the human-induced heat from the surface and interannual and seasonal variation of LST with GIS. The result showed that the LST intensity of Seoul was greatest in the industrial area and followed by the commercial and residential areas. In terms of size, the residential area could be defined as the major contributor among six urban land use types (i.e., residential, industrial, commercial, transportation, etc.) affecting UHI during daytime in Seoul. For temperature, the industrial area was highest and could be defined as a major contributor. It was found that land use type was more appropriate to understand the human-induced effect on LST rather than land cover. Also, there was no significant change in the interannual pattern of LST in Seoul but the seasonal difference provided a trigger that the human life pattern could be identified from the satellite-derived LST.
전 세계적인 기후의 변화로 기상 이변이 속출하면서 자연재해로 인한 재산피해와 인명 손실 또한 증가하고 있다. 특히 대부분의 지형이 산지로 이루어진 우리나라의 경우 자연 재해 중 산사태로 인한 피해가 심각한 상황이며, 풍화 깊이가 얕은 국내 자연 사면의 특성상 대규모 산사태보다는 중소규모의 산사태가 광범위하게 발생하고 있다. 그러나 이러한 규모의 산사태를 관측하기 위하여 지금까지 이루어져 왔던 직접측량 방식은 국지적인 결과를 취득하는데 주로 사용되고 많은 인력과 시간이 소모되므로 광범위한 지역의 해석에는 한계가 따른다. 넓은 지역의 산사태를 잘 감지하고 신속한 대처가 이루어질 수 있도록 하기 위해 최근 항공측량이나 인공위성을 활용한 원격탐측의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 높은 투과성을 지닌 JERS-1의 위성 영상을 이용, 2-pass differential interferometry 기술을 통해 대상 지역인 강원도 지역의 지형 변위도를 생성하여 산사태 피해 지역을 탐측하고, 산사태 지역의 탐지 및 분석을 위한 웹 시스템을 구축했다.
Spaceborne radar interferometry has been widely used to estimate the topography and deformation of the Earth. It is difficult to obtain coherent interferometric SAR pairs especially over coastal areas mainly because of variation of surface conditions. We carried out the experiment using a cross-interferometric pair with a perpendicular baseline of about 1.4 km, a 30 minutes temporal separation and the height sensitivity of about 6 meters. The temporal decorrelation can be reduced by the cross interferometric technique with a 30 minutes temporal separation. Accurate coregistration was performed through resampling of ENVISAT ASAR data to equivalent pixel spacing to the ERS SAR data, because of the differences of the pulse repetition frequency and range sampling rate between the two sensors. Then we estimated range and azimuth offset to a sub-pixel accuracy using image intensity cross correlation. A larger window chip size than a general case was used because it was difficult to distinguish typical features. As range bin increased, the difference of Doppler centroid also increased. It resulted in lower coherence in far range than in near range. Coherences over wetland in near and far range were about 0.8 and 0.5, respectively. The coherence was improved by applying azimuth and range common band filtering, but coherence gap still existed. ERS-ENVISAT cross-interferogram usually lost information in urban area. However, high coherence over a city in this pair was shown, because of less man-made structures than other major cities. Accuracy of the DEM constructed by the ERS-ENVISAT 30-minute pair in a coastal area is to be evaluated.
Tidal flats develop along the south coast ofthe Korean peninsula. These areas are famous for sea farming. Specially, strong and coherent radar backscattering signals are observed over oyster sea farms that consist of artificial structures. Tide height in oyster farm is possible to measure by using interferometric phase and intensity of SAR data. It is assumed that the radar signals from oyster farm could be considered as double-bouncing returns by vertical and horizontal bars. But, detailed backscattering mechanism and polarimetric characteristics in oyster farm had not been well studied. We could not demonstrate whether the assumption is correct or not and exactly understand what the properties of back scattering were in oyster farm without full polarimetric data. The results of AIRSAR L-band POLSAR data, experiments in laboratory and JERS-l images are discussed. We carried out an experiment simulating a target structure using vector network analyser (Y.N.A.) in an anechoic chamber at Niigata University. Radar returns from vertical poles are stronger than those from horizontal poles by 10.5 dB. Single bounce components were as strong as double bounce components and more sensitive to antenna look direction. Double bounce components show quasi-linear relation with height of vertical poles. As black absorber replaced AI-plate in bottom surface, double bounce in vertical pole decreased. It is observed that not all oyster farms are characterized by double bounced scattering in AIRSAR data. The image intensity of the double bounce dominant oyster farm was investigated with respect to that of oyster farm dominated by single bounce in JERS-l SAR data. The image intensity model results in a correlation coefficient (R2 ) of 0.78 in double bounce dominant area while that of 0.54 in single bouncing dominant area. This shows that double bounce dominant area should be selected for water height measurement using In8AR technique.
전 세계적으로 지구관측 위성의 수요가 증가함에 따라 위성영상을 활용한 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 국내에서 추진 중인 차세대 중형위성 개발 사업에서는 지상관측, 기상 기후, 환경감시 등 다양한 임무를 수행하기 위해 국내 독자기술로 위성을 개발할 예정이며, 개발된 위성들은 농촌진흥청, 기상청, 환경부, 국토교통부 등에서 공동으로 활용할 계획에 있다. 특히 공공수요 중 국토의 상당 부분을 차지하는 농림업분야에서 중형위성의 활용이 커질 것으로 예상된다. 본 논문에서는 국내 농림업 관련 수요기관에서 위성영상이 활용될 수 있는 방안을 정립하고, 농림업에 특화된 위성 탑재체를 확보하기 위한 전략을 수립하였다. 차세대 중형위성 기술요소의 경우 활용범위와 가치가 높은 반면 효율성을 고려하여 국내에서 독자적으로 개발될 예정이다. 본 논문에서 다루는 농림업 중형위성 개발 정책수립은 향후 국내 차세대 중형위성 개발 사업 계획 수립 및 농림업 위성관측 체계 구축에 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
원격탐사 기법은 식생 및 토지이용과 같은 지형 조건과 관련된 광역 증발산량을 산정하기 위한 하나의 수단으로 이용될 수 있다. 지면으로부터의 증발산량을 지배하는 인자로는 기온, 습도, 바람, 일사량, 토양조건 등 매우 복잡하게 구성된다. 식생은 그 지점의 증발산량에 영향을 주고 있으며, 증발산량을 지배하는 인자는 식생에 강한 영향을 받고 있다. 따라서 증발산량과 식생조건 사이에는 강한 상관관계가 성립함을 예상할 수 있다. 어느 임의의 지점에서의 식생조건을 파악하기 위하여 NOAA/AVHRR data로부터 얻을 수 있는 NDVI를 이용함으로서 증발산량과 NDVI사이의 강한 상관관계를 생각할 수 있다. 여기서, 증발산량과 NDVI의 관계를 이용하여 직접 실제 증발산량을 산정할 수 있는 방법을 개발한다. 이 방법을 이용하여 지상의 자료가 충분하게 얻어지지 않는 북한 지역을 포함한 한반도 전역에 대한 증발산량의 분포를 파악할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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