• Title/Summary/Keyword: SAR Satellite

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차세대중형위성 5호 활용 확대를 위한 영상레이더의 환경분야 활용 방안 연구 (A Study on the Environmental Application of Image Radar for Expanding the Use of Next Generation Medium Satellite 5)

  • 한현경;이명진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권6_3호
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    • pp.1251-1260
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    • 2019
  • 기존의 공간적 해상도 중심의 환경공간정보의 활용은 물리적, 화학적 특징파악이 동반되어야 하는 현실적인 환경 분야의 문제 해결에 한계 점이 있다. 이에 기상조건, 주야, 일조량에 관계 없이 대상의 물리적 특징 파악이 가능한 영상레이더의 환경분야 활용의 필요성이 대두되고 있다. 미국, 유럽 등 국가에서 발사한 영상레이더 위성은 고유목적 이외에도 다양한 환경 분야에 사용되고 있었다. 따라서 수자원 수재해 모니터링을 목표로 개발 중에 있는 우리나라의 차세대 중형 5호 위성도 기존 활용 목적에 충실하면서 다양한 활용 분야로 범위 확대 방안을 모색하였다. 이를 위해 영상레이더가 환경분야 활용된 국내외 논문 분석(100편)을 수행하였고 텍스트 마이닝 기법을 적용한 환경공간정보 활용 분석을 수행한 KEI 2016년 연구보고서, 국내논문, 국외논문 검토를 수행하였다. 이를 바탕으로 다양한 환경이슈를 정리하고 영상레이더가 활용됐을 때 효과 등을 분석해본 결과 토지피복을 환경이슈로 선정하였다. 향후 본 연구에서 선정된 환경이슈인 토지피복지도의 정확도 개선기술을 구체화하고 토지피복지도의 안정적 활용을 위한 기반 시스템을 구축하고자 한다.

일본의 자유공간에서 전자파를 이용한 미사일 탐지능력 (Japan's Missile Detection Capability using Electromagnetic Wave in free space)

  • 이용식
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.78-86
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    • 2017
  • 일본은 과거 2차 세계대전과 러시아와 북방4개 도서 영토분쟁, 중국과 센카쿠 열도 및 태평양 진출정책 등으로 인한 갈등문제로 주변 국가 무기체계에 대한 정보획득에 지속적인 관심을 갖고 정보자산 확충에 많은 투자를 해왔으며 1998년에 북한의 대포동 미사일 발사 계기로 고주파수대역을 활용한 탄도미사일 탐지 및 요격을 위한 정책수립, 탐지체계 개발, 요격무기체계 도입에 많은 예산을 사용해왔다. 1950~1960년대 미군에서 설치, 운용하던 SIGINT장비를 미국으로부터 이전받아 기술분석 후 성능이 우수한 SIGINT장비를 제작, 일본 전역 19개소에 설치하였고, 첨단 조기경보 레이더도 국내업체에서 제작, 28개소에 설치하여 일본영역으로 침입하는 항공기와 고속으로 비행하는 탄도미사일을 감시하고 있다. 해상도가 우수한 광학 및 SAR위성 6기의 위성정찰체계와 탄도미사일 탐지능력이 탁월한 이지스함 6척을 해상에 배치하여 미사일 발사 준비 활동과 엔진실험, 미사일 발사 순간을 언제든지 탐지가 가능하며 또한 미국과의 긴밀한 공조로 우주적외선 감시망인 SBIRS망에 접근하여 주변국의 탄도미사일 발사를 조기에 탐지가 가능하다. 향후에도 동북 동남아시아에서 미군에 대한 일본의 역할이 증가되기 때문에 일본의 미사일의 탐지능력은 더욱 확장되리라 예상된다.

Sentinel-1 레이더 식생지수와 AutoML을 이용한 Sentinel-2 NDVI 결측화소 복원 (Gap-Filling of Sentinel-2 NDVI Using Sentinel-1 Radar Vegetation Indices and AutoML)

  • 윤유정;강종구;김서연;정예민;최소연;임윤교;서영민;원명수;천정화;김경민;장근창;임중빈;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1341-1352
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    • 2023
  • 위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Sentinel 위성영상과 기계학습을 이용한 국내산불 피해강도 탐지 (Wildfire Severity Mapping Using Sentinel Satellite Data Based on Machine Learning Approaches)

  • 심성문;김우혁;이재세;강유진;임정호;권춘근;김성용
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_3호
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    • pp.1109-1123
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    • 2020
  • 국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.

수치표고모형 공간해상도에 따른 선구조 자동 추출 연구 (A Study on Automated Lineament Extraction with Respect to Spatial Resolution of Digital Elevation Model)

  • 박서우;김건일;신진호;홍상훈
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.439-450
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    • 2018
  • 선구조는 인접한 지형구조 사이의 구분이 명확한 직선 또는 만곡의 지형요소로서 일반지질, 광물탐사, 자연재해, 지구조 분석 등에 널리 활용된다. 과거에는 현장조사 혹은 지도를 이용하여 선구조를 추출하였으나, 현재는 원격탐사 기술의 발달로 인하여 넓은 지역에 대한 선구조를 효율적으로 추출할 수 있게 되었다. 선구조 추출을 위해서 항공기 혹은 인공위성 원격탐사 영상 혹은 지형표고모형의 육안판독 방법 이외에 보다 객관적인 결과 도출을 위한 자동화 방법이 개발되었다. 본 연구에서는 지형표고모형의 공간해상도 차이에 따라 자동 추출된 선구조의 특성을 분석, 평가하고자 한다. 연구 지역은 대한민국 경상도 언양, 모량 주변 지역으로 약 90 m (3초) 공간해상도를 갖는 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) Digital Elevation Model(DEM)과 12 m 공간해상도를 갖는 TerraSAR-X add-on for Global Digital Elevation Measurement(Global DEM) 자료를 사용하였다. 또한 Global DEM을 재배열(resampling)하여 30 m (1초) 간격의 공간해상도를 갖는 지형고도모형을 제작하였다. 다양한 각도의 태양고도와 태양방위각을 고려한 음영기복도를 제작하였으며, 선구조 자동 추출을 위해 PCI Geomatica 소프트웨어의 LINE 모듈을 이용하였다. 수치표고모형 공간해상도에 상관없이 선구조의 최빈값은 $N15-25^{\circ}E$로 북북동(NNE)의 방향성을 보였다. 그러나 공간해상도가 좋을수록 보다 많고 세밀한 선구조가 추출되었다. 본 연구 결과를 통해 선구조 밀도는 수치표고모형의 공간해상도에 비례함을 알 수 있었으며 연구 목적에 따라 적절한 공간해상도를 갖는 수치표고모형이 선택되어야 함을 알 수 있었다.

Sentinel-1 위성 영상을 활용한 침수 탐지 기법 방법론 비교 연구 (Comparative study of flood detection methodologies using Sentinel-1 satellite imagery)

  • 이성우;김완엽;이슬찬;정하규;박종수;최민하
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권3호
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    • pp.181-193
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    • 2024
  • 기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

인공위성 레이더 간섭기술을 이용한 조간대 지형도 작성에 관한 연구 (Intertidal DEM Generation Using Satellite Radar Interferometry)

  • 박정원;최정현;이윤경;원중선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.121-128
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    • 2012
  • 조간대 지역의 고해상 지형도는 해수 운동에 의한 퇴적 및 침식량의 변화와 같이 과학적인 연구의 기초자료로 쓰일 뿐만 아니라 연안 습지의 실제적인 관리 및 환경변화 모니터링의 도구로서도 그 활용의 가치가 높다. 그러나 조간대는 하상 퇴적물의 유입과 조석현상에 의해 빠르게 변화하고 있어 원격탐사와 같이 단기간에 넓은 지역을 조사할 수 있는 기술의 적용이 필요하다. 레이더 간섭기술은 가장 보편적이면서 성공적인 고해상 지형도 작성 기술로 알려져 있으나, 조간대에서는 지표노출시간의 제약 및 빠른 상태변화로 인해 일반적인 repeat-pass 간섭기술로는 충분한 긴밀도를 얻기 힘들다. 이 연구에서는 재방문주기가 짧은 Cosmo-SkyMed 1일 간격 관측자료와 ERS2-ENVISAT 30분 간격 관측자료를 이용하여 레이더 간섭기술을 이용한 조간대 지형도 작성을 실험하였다. 두 자료 모두 긴 수직기선으로 인한 높은 고도민감도와 짧은 관측주기로 인한 높은 긴밀도로 간섭위상을 구할 수 있었으나, Cosmo-SkyMed 관측자료에서는 대기에 의한 위상지연 효과와 조석에 의한 조간대 표층의 함수율 변화로 인하여 조간대와 같이 평평한 지역의 지형정보를 추출하는데에 어려움이 발생한다. 반면에 ERS2-ENVISAT 관측자료는 이종센서간의 관측중심주파수 차이를 상쇄하기 위해 설정된 긴 수직기선 덕분에 매우 높은 고도민감도를 가지며, 30분이라는 짧은 관측주기는 간섭쌍을 이루는 두 영상에 포함된 대기지연효과를 대부분 상쇄시키므로 조간대의 지형도 작성에 이상적인 자료로 판단된다.

영상의 물리적 센서모델을 이용한 RPC 모델 추출 (RPC Model Generation from the Physical Sensor Model)

  • 김혜진;이재빈;김용일
    • 대한공간정보학회지
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    • 제11권4호
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    • pp.21-27
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    • 2003
  • IKONOS 2호와 QuickBird 2호의 센서 모델로서 제공되는 RPC(rational polynomial coefficients) 모델은 물리적 센서 모델의 대체 모델로 다양한 센서에 적용 가능하다. 고해상도 위성들이 상용화되면서 각기 센서들의 복잡성과 보안성 문제로 인해 물리적 센서모델을 대체할 수 있는 센서 모델로서 RPC의 활용도가 높아지고 있다. 대표적인 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 2호는 물리적 센서 모델을 공개하지 않고 각영상에 대한 RPC만을 제공하며 QuckBird 영상은 센서의 기하 정보와 함께 RPC를 제공한다. 이에 본 연구에서는 물리적 센서모델로부터 RPC를 추출하는 원천 기술을 확보하고 RPC의 물리적 센서모델에 대한대체 적합성을 평가해보고자 하였다. 이를 위해 공간해상도가 높은 항공사진과 국내 위성인 KOMPSAT 1호의 기하 모델로부터 분모식과 차수를 달리하는 RPC모델들을 추출하는 실험을 수행하였다. 최소제곱법을 통해 RPC 초기값을 구하고 Levenberg Marquardt 기법을 이용하여 반복 조정한 RPC를 물리적 센서 모델과 비교 평가하여 최적의 RPC를 결정하였다. 그 결과 항공사진은 분모식이 동일한 1차 RPC가 KOMPSAT 1호는 분모식이 상이한 3차 RPC가 가장 정확도가 높았으며 각 오차(RMSE)는 $2{\times}10^{-5}$ 화소 이하로 나타났다.

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홍수매핑을 위한 레이더 영상 필터의 비교분석 (Comparative Analysis among Radar Image Filters for Flood Mapping)

  • 김대성;정형섭;백원경
    • 한국측량학회지
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    • 제34권1호
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    • pp.43-52
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    • 2016
  • 기상과 시간의 제약을 받지 않고 영상을 획득할 수 있는 레이더 위성 영상은 오랫동안 홍수 탐지 분야에서 이용되어 왔다. 많은 연구들이 홍수를 효율적으로 탐지하기 위하여 다양한 기법들을 적용하였고 그 결과 홍수 지역의 탐지율은 비약적으로 상승하였다. 홍수는 침수피해를 유발하는 특성상 침수지와 비침수지의 경계 부분이 뚜렷하게 구분돼야하고 아주 세밀한 탐지가 가능해야한다. 이를 위해서는 레이더 자체의 해상도가 좋아야 할 뿐만 아니라 필터링 과정에서 해상도 저하를 최소화해야 한다. 레이더 위성의 해상도는 기술이 발전함에 따라 고해상도의 위성이 증가하고 있지만 필터링 기법을 달리하여 홍수 탐지의 정확도 및 효율성을 비교하여 홍수탐지에 적합한 필터링을 찾는 연구는 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 Lee, Frost, NL-means(Non-Local means) 필터링을 위성레이더 영상에 적용하였고 필터링된 영상을 이용하여 홍수 지도를 생성한 뒤 각각의 결과를 비교하였다. Frost와 NL-means 필터는 Lee 필터에 비해 스펙클 노이즈를 저감하는데 효과적이었다. 하지만 Frost 필터의 경우에는 해상도의 저하가 심하다는 문제가 있었다. NL-means 필터는 다른 필터에 비해 shadow 현상을 효과적으로 제거하지 못하였고 이로 인해 잘못 탐지되는 픽셀이 존재한다는 문제가 있었다. 그럼에도 전체 영상의 픽셀 수에 비해 shadow 효과의 영향을 받아 오탐지되는 픽셀 수가 많지 않기 때문에 NL-means 필터를 이용한 경우가 가장 높은 홍수 탐지율을 보였다. 테스트 지역에서 필터링이 적용되지 않은 영상을 이용하여 홍수를 탐지한 경우 카파계수가 0.55로 나타났고 Lee, Frost, NL-means 필터를 적용한 경우 각각 0.64, 0.74, 0.81로 나타났다. 또한 NL-means 필터를 적용한 영상은 해상도의 변화가 거의 없는 상태에서 노이즈를 효과적으로 감소하였기 때문에 침수지와 비침수지의 경계를 가장 명확하게 구분할 수 있어 효과적으로 분석 결과를 도출하였다.