• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.158-174
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• 2018

엽면적지수(LAI: Leaf Area Index)는 식생의 광합성, 증발산, 지표면과 대기사이의 에너지 교환 등을 설명하는 주요 인자로서, 정확하고 활용성 높은 LAI 추정 기법에 대한 연구들이 진행되었다. 본 연구에서는 UAV를 이용한 LAI 추정 방법을 모색하기 위하여 현장 실측된 LAI 자료와 UAV 영상기반의 식생지수, 수고 및 위성영상(Sentinel-2) LAI 간의 관계성을 파악하고 효과적인 UAV LAI 산정방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 연구에 활용된 6종의 식생지수 중 Red-edge band를 포함하고 있는 NDRE ($R^2=0.496$), CIRE ($R^2=0.443$)가 LAI 추정에 효과적인 식생지수로 나타났다. 수고(Canopy Height Model) 자료를 식생지수에 적용하였을 때 LAI에 대한 설명력이 향상되었으며, NDVI의 경우에 LAI와의 선형관계에서 발생되는 포화문제(saturation problem)를 보였던 구간(0.85)이 일부 해소됨을 확인하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.171-183
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• 2018

급속한 위성영상 공급확대에도 불구하고 자동화되지 못한 영상처리과정으로 인해 영상활용이 제약받는 경우가 많다. 본 연구에서는 감독영상분류를 위한 훈련지역 선택과정을 자동화함으로써 영상처리과정의 비용과 시간을 절감하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 기존의 토지피복 정보를 활용하여 훈련관심영역을 추출하는 방법을 최신영상에 적용하여 토지피복분류를 실행한 후 분류정확도를 평가하였다. 원주시 도심지역을 대상지로 하여 토지유형을 시가지역과 농지/초지, 숲, 나대지 및 수계로 나누고 유형별 훈련관심영역을 환경부 중분류 토지피복지도를 활용하여 선택하였다. 관심영역 선택을 위해 먼저 토지피복지도 폴리곤 경계를 기준으로 negative buffer (-15m)를 적용하여 새로 폴리곤을 만들었고 너무 작은 폴리곤(<$2,000m^3$)과 큰 폴리곤(>$200,000m^3$)을 제외하였다. 선택된 폴리곤들의 밴드별 반사율 표준편차와 평균값 및 NDVI의 평균값을 계산하였다. 이 정보를 이용하여 먼저 표준편차가 적은 폴리곤 (폴리곤 내 반사율 값의 편차가 크지 않은 폴리곤)을 선택한 후 이들 중 반사율 평균값이 각 유형의 특징적인 분광특성을 반영할 수 있는 폴리곤을 관심영역으로 선택하였다. 2017년 Sentinel-2영상을 활용하여 토지피복유형을 분류한 결과 86.9%의 분류정확도($\hat{K}=0.81$)가 도출되었다. 본 연구에서 시도된 자동 관심영역 선택방법 적용한 결과 수동 디지타이징 과정을 생략하고도 높은 분류정확도를 도출 할 수 있었으며 이와 같은 방법을 통해 영상처리에 필요한 시간과 비용을 절약하여 급속히 증가하고 있는 영상을 효율적으로 활용할 수 있게 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1343-1356
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• 2022

광학위성영상을 이용해 농작물을 모니터링 할 때 가장 문제가 되는 것은 구름이나 그림자이다. 구름과 그림자의 영향을 줄이기 위해 일정 주기동안 최대 정규식생지수를 선택하는 합성기법이 사용되었다. 그러나, 본 방법은 구름의 영향을 줄이기는 하나, 일정 주기 동안 최대 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)값만을 사용하기 때문에 NDVI가 감소하는 현상을 신속히 보여주기 어렵다. 이에 따라, 구름의 영향을 최소화하면서 식생의 분광정보를 최대한 유지하기 위한 방안으로 합성 시 여러 환경인자를 정의하고, 이에 대한 점수를 부여하여 합성 시 가장 적합한 화소를 선택하는 방법인 점수 기반 합성기법이 제시되었다. 본 연구에서는 Sentinel-2A/B Level2A 반사율 영상과, 부가정보로 제공되는 구름, 그림자, Aerosol Optical Thickness(AOT), 촬영날짜, 센서천정각 등을 이용한 점수 기반 식생지수 합성기법을 개발하였다. 2021년동안 당진 논지역과 태백 고랭지 배추밭을 대상으로 15일 주기와 한달 주기로 점수기반 합성기법을 적용한 결과, 구름의 영향을 받은 우기만을 제외하고 15일 주기 합성 시 한달 주기에 비해 보다 빠르고 자세한 NDVI값의 변화를 볼 수 있었다. 특정 영상에서는 합성 NDVI영상에서 부분적으로 날짜별 차이가 나타나 공간적으로 이질적인 부분이 보이기도 하는데, 이는 사용한 구름, 그림자 정보의 부정확성으로 인한 것으로 사려된다. 향후 입력정보의 정확도를 향상시키고, Maximum NDVI Composite (MNC) 기반 합성기법과 정량적 비교를 수행할 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.311-326
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• 2022

우리나라 산림의 효율적인 관리와 산림 모니터링을 위해 산림청은 농림위성을 개발 중이며 2025년 발사 예정이다. 농림위성을 효율적으로 활용하기 위해 산림청 국립산림과학원은 36종의 농림위성 산림분야 활용산출물 개발을 진행 중이다. 원격탐사 기법을 활용하여 도출된 산출물들은 지상검증이 요구되며 해당 산출물들에 대한 품질 모니터링 결과를 지속적으로 보고해야 한다. 국내 최초로 산림분야 활용 위성이 개발되는 상황이라 국내에는 공식적인 산림분야 활용 산출물 검보정 사이트가 부재하다. 이에 저자들은 국제기준에 맞춰 농림위성 산림분야 활용산출물 검보정을 위한 검보정 사이트를 설계하였다. 또한 전국적으로 검보정 사이트를 설치하기 위해 적정 센서를 선택하여 해당 센서의 활용 가능성을 평가하였다. 평가 결과 지상 관측데이터와 Sentinel-2 영상과의 산림 산출물에 대한 오차가 ±5% 이내로 관측되어 해당 센서를 활용하여 전국적으로 확장이 가능함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1341-1350
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• 2019

본 연구는 산불 전후 KOMPSAT-3A 영상을 사용하여 산불피해지역을 분석하는 것을 목적으로 한다. KOMPSAT 시리즈 중 KOMPSAT-3A는 적외선 및 고해상도의 멀티 스펙트럼 밴드를 가진 VHR위성이다. 하지만, KOMPSAT-3A를 활용하여 산불피해강도를 분류하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-3A의 산불 피해강도를 분류하기 위한 새로운 알고리즘을 제시하는 것을 목표로 한다. 또한, 본 연구에서는 산불 피해지역에 대한 참조자료로 Sentinel-2로 생성한 dNBR을 사용하였다. 본 연구의 연구 지역은 2019년 4월 4일 강릉에서 발생한 산불 피해지역으로 선정하였다. 본 연구에서는 산불피해구간을 산정하기 위한 알고리즘으로 오픈 소스 통계 프로그램인 R software의 확률분포함수를 사용하였다. KOMPSAT-3A에서 산불 피해지역은 산불 전, 후 NDVI의 변화에 따라 생성되었다. 산불피해강도는 분포 함수의 표준 편차를 사용하여 각 등급 크기를 산정하였다. 총 5개 구간에 따른 산불 피해 강도가 효과적으로 분류되었다.

• 현장농수산연구지
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• 제24권3호
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• pp.33-43
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• 2022

This study was conducted to monitor the vegetation recovery in the areas damaged by the forest fires on the east coast that occurred in April 2000. The study site was a forest fire-damaged area in Samcheok-si, Gangwon-do, and 21 monitoring areas (12 natural restoration sites, 9 artificial restoration sites) were selected to analyze the vegetation recovery trend since 1998. The vegetation recovery trend was compared by calculating the values according to the year using the difference Normalized Burn Ratio (dNBR) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) based on satellite images (Landsat TM/ETM+ and Sentinel-2A). As the result of this study, all 21 sites, vegetation was recovered, and both groups showed the greatest recovery in summer. In the case of the dNBR, the artificial restored sites showed higher values than the natural restored sites, and in the case of the NDVI, the natural restored sites were higher than the artificially restored sites in summer and autumn. However, the difference between the two groups of natural and artificial restoration sites was not significant. Therefore, the direction of forest restoration after forest fire damage can be effectively restored if properly implemented for the purpose of restoration of the target site.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권5호
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• pp.558-568
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• 2021

국내 섬 지역은 감독 부실과 관광 등으로 인해 산림 훼손이 심각한 상황이다. 한반도 서남해안 지역의 난온대 기후대원식생은 상록활엽수림이라서, 이곳을 원식생으로 복원이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 전남의 섬 지역 산지를 대상으로, 현존 상록활엽수림의 환경 요인을 분석하여 상록활엽수림 북원 적합지를 도출하였다. 이를 위해 딥러닝(deep learning) 알고리즘을 이용하여 Sentinel-2 위성영상에서 연구 대상지의 식생 유형을 6가지로 분류하였고, 분류된 식생유형의 위치 및 지형, 기후 속성을 측정하여 상록활엽수림의 내성 범위(tolerance range)를 분석하였다. 분석 결과, 현존 상록활엽수림은 인간의 간섭이 적은, 고도가 높고 경사가 급한 지역에 상대적으로 높은 비율로 분포하였다. 이와 같은 인위적인 간섭으로 현존 상록활엽수림은 타 식생 유형보다 오히려 연평균기온이 낮은 곳에 분포하는 경향을 보였는데, 이는 고도가 높을수록 기온은 낮아지기 때문이다. 여러 환경 요인 중 인간의 간섭에 따른 영향을 배제하고, 상록활엽수림의 복원 적합지를 파악할 수 있는 환경 요인에는 위도와 최한월 평균기온(1월)이 있었다. 상록활엽수림 내성 범위 분석 결과, 위도 34.7° 이남, 최한월평균기온 1.7℃ 이상인 지역에 주로 생육하는 것으로 나타나, 이 조건에 맞는 지역을 상록활엽수림 복원 적합지로 예측하였다. 전남 섬 지역의 산지 중 상록활엽수림 복원 적합지 면적은 614.5km²로 전체 연구 대상지의 59.0%, 연구 대상지 중 농경지 등을 제외한 산림 식생 지역의 73.4%를 차지하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 구체적인 섬 지역 산림복원계획과 예산을 수립해야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.637-654
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• 2023

최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.179-193
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• 2021

본 연구에서는 하천환경 평가체계에서 가장 우선적으로 이루어지는 하천 유형화 및 세구간 설정 작업을 위해 위성영상의 활용방안을 검토하였다. 국내 하천 환경 평가체계의 경우 하천 유형화 결과에 따라 저수로 폭의 10배 또는 20배를 기준으로 평가 세구간을 설정하기를 제안한다. 연구수행을 위해 청미천 본류를 대상으로 하천 관련 기본자료들을 이용하여 하천 유형화 작업을 수행하였으며, 이후 위성영상에 최적분류법을 적용하여 토지피복분류를 수행하였다. 위성영상의 경우 10 m 해상도의 개방형 자료인 Sentiel-2를 이용하였으며, 다양한 유량 조건을 고려하기위해 총 4개의 위성영상자료를 이용하였다: 2018년 2월 2일 (일유량 = 2.39 m³/s), 5월 23일 (일유량 = 15.51 m³/s), 6월 2일 (일유량 = 3.88 m³/s), 7월 7일 (일유량 = 33.61 m³/s). 토지피복분류 결과로부터 저수로 폭을 획득하였으며, 결과를 통해 하천환경평가를 위한 세구간을 설정하였다. 세구간 설정 결과는 하천 환경 물리적 지표 중 소의 다양성, 사행도, 하천횡단 형상, 하천횡단구조물에 대한 평가를 통해 검토되었다. 본 연구를 통해 하천환경 평가시스템을 위한 세구간 설정에 위성영상을 활용하는 경우 유량 조건에 대한 충분한 고려가 필요할 것으로 판단된다.