• 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.

• 대한지리학회지
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• 제41권3호
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• pp.331-345
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• 2006

본 연구는 두만강 하류 지역에 대규모로 발달한 사구 지형의 분포 및 지표 환경, 퇴적물의 특성, 기원 및 형성과정을 밝히고, 두만강 하류 일대의 하천 및 해안 환경변화를 고찰하고자 한다. 이를 위해, Landsat, Spot 영상을 이용하여 지표피복을 분석하고, 2회의 현지 야외조사를 실시하였으며, 입도분석 및 현미경 관찰을 통해 사구 퇴적물 시료를 분석하였다. 위성영상에서 파악된 사질퇴적지형 요소들은 삼각주, 사취, 이동사구, 정착사구, 사주, 사주피복 수변식생으로 구분되었다. 사구 퇴적물에 대한 입도 분석 결과, 조사 지역 중 가장 상류 쪽에 해당하는 DM3과 DM4에서 하성보다는 해성 모래와의 상관성이 높게 나타났다. 이는 현재 사구를 이루는 모래의 입도 특성이 두만강 하류 지역의 현재 자연환경을 반영하고 있지 않음을 의미하는 것이다. 현미경 분석 결과, 모든 시료에서 풍화에 가장 강한 석영의 비율이 $65{\sim}83%$로 가장 높았다. 그러나 $30{\sim}40%$를 차지하는 광물 입자의 표면은 화학적 풍화를 받아 황색의 물질로 표면이 코팅되어 있으며, 물리 화학적 풍화에 의한 바늘 및 그물 모양의 거친 표면 형태와 에칭 피트가 나타난다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1089-1098
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• 2020

본 연구에서는 적조 Cochlodinium Polykrikoide를 기계학습 방법과 정지궤도 해색위성 영상을 활용하여 탐지하는 방법을 제안한다. 기계학습 모형을 학습시키기 위해 GOCI Level2 자료를 활용하였으며, 국립수산과학원의 적조 속보 자료를 활용하였다. 기계학습 모델은 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무 모형, 랜덤포래스트 모형을 사용하였다. 성능 평가 결과 기계학습을 사용하지 않은 전통적인 GOCI 영상 기반 적조 탐지 알고리즘(Son et al.,2012) (75%)과 비교해보았을 때 약 13~22%p (88~98%)의 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 또한 기계학습 모형 간 탐지 성능을 비교 분석해본 결과 랜덤 포레스트 모형(98%)이 가장 높은 탐지 정확도를 보였다. 이러한 기계학습 기반 적조 탐지 알고리즘은 향후 적조를 조기에 탐지하고 그 이동과 확산을 추적 모니터링하는데 활용될 수 있을 것이라고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권8호
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• pp.497-508
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• 2023

수자원의 계절적 편중이 심한 한반도에서 농업용 저수지는 이를 효과적으로 유지 및 관리하기 위한 필수적인 구조물이다. 저수지 모니터링을 위한 수단으로 광학 및 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 위성영상이 활용되고 있으나, 광학영상은 기상현상에 의한 간섭이 심하다는 한계점이 존재하며, SAR 영상은 짙은 식생에서 일어나는 다중 산란 및 노이즈에 의한 오탐지 및 미탐지가 발생하기 쉽다. 이에 본 연구에서는 광학 영상과 SAR 영상의 융합을 통해 저수지 수체 탐지 정확도를 높이고 상호보완적 작용에 대해 정량적으로 분석하고자 하였다. 경기도 이동저수지, 충청남도 천태 저수지를 대상으로, 국내 고해상도 위성인 차세대중형위성 1호, 다목적실용위성 3호 및 3A호, 그리고 유럽우주국의 Sentinel-2 영상 기반 Normalized Difference Water Index (NDWI)와 SAR 탑재 위성인 Sentinel-1 단일 영상에 비지도학습 기법인 K-means 클러스터링 기법을 사용하여 수체를 탐지하고, NDWI-SAR 후방산란계수로 이루어진 2-D grid space에 동일 기법을 활용하여 정확도의 향상 정도를 파악하였다. 전반적인 정확도는 다목적실용위성이 가장 높은 것으로 나타났으며(두 저수지 모두 0.98), 이후 Sentinel-1(두 저수지 모두 0.93), Sentinel-2(이동: 0.83, 천태: 0.97), 차세대중형위성(이동: 0.69, 천태: 0.78) 순서로 감소하였다. 천태저수지에서 2-D K-means 클러스터링 기법을 적용한 결과 차세대중형위성의 수체탐지 정확도는 약 85%의 정밀도 향상과 14%의 재현율 감소와 함께 약 22% 향상되었으며(정확도 약 0.95), 다목적실용위성 및 Sentinel-2의 수체탐지 정밀도는 3-5% 향상되었고, 재현율은 4-7% 감소하였다. 추후 차세대중형위성 5호인 수자원위성 등 고해상도 SAR 위성과 이를 활용할 수 있는 고도화된 영상 융합기술, 수체 탐지 기술이 개발된다면 국내 수자원에 대한 매우 정확한 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권5호
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• pp.535-546
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• 2020

환경부에서는 위성영상과 항공영상을 이용하여 토지피복지도를 1998년부터 제작하여 배포하고 있으나, 권역별 제작 주기가 달라 활용성이 저하된다. 이에, 본 연구에서는 항공정사영상과 Landsat 8 위성영상을 이용하여, 토지피복지도를 자동으로 생성하기 위한 연구를 수행하였다. 토지피복지도를 자동적으로 제작하기 위하여 딥러닝 기반 세그먼테이션 방법의 하나인 Residual U-Net을 활용하였다. 토지피복지도의 제작 시기와 가장 근접한 시기의 항공 및 위성영상을 신경망을 통하여 학습하고, 학습결과를 3가지 실험군으로 나누어 토지피복지도와 비교하여 정확도 평가를 수행하였다. 첫 번째 군으로 대분류 7개 전체를 활용한 결과의 경우, 선행연구에서 대분류 4개에만 적용된 결과보다도 향상된 86.6 %의 분류 정확도를 나타내었다. 중분류를 일부 포함한 2개의 실험군의 경우에는 71 %의 정확도를 나타내었다. 본 연구 결과를 바탕으로 신경망을 활용한 대분류 항목에 대한 자동 분류 가능성을 제시하였으며, 중분류 및 세분류에 대한 기초연구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권1호
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• pp.43-49
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• 2011

지구온난화의 주범인 이산화탄소가 국제적으로 문제가 되고 있는 가운데, 이산화탄소의 농도 증가를 억제시키기 위해 이산화탄소를 포집하여 장기간 안정적으로 저장시킬 수 있는 탄소 포집 및 저장(Carbon Capture and Storage: CCS) 기술의 개발이 요구되고 있다. CCS 기술은 이산화탄소 저감 방안 중 가장 직접적이고 현실적인 방안으로 각광을 받고 있으나, 이산화탄소 최적 저장지의 선정 및 이산화탄소 지중저장이 야기할 수 있는 부수적인 영향에 대한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 경상분지를 대상으로 GIS 기법을 이용하여 CCS 설비를 위한 적지 분석을 수행하고, 현황분석 및 법적분석을 수행하였다. 적지분석에는 지질도, 수치표고모형, 경사도, 토지피복도를 이용한 경중률 분석이 사용되었으며, 현황분석에는 고해상도 위성영상을 활용하였다. 그 결과 연구대상지내 이산화탄소 저장시설 설치를 위한 최적후보지가 선정되었으며, 마지막으로 법적분석에서는 탄소 저장과 관련된 현행 규정 및 탄소 저장시설의 설비 시 문제가 될 수 있는 각종 법적 사항을 조사하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.401-410
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• 2020

최근 지구 온난화의 영향으로 변화하는 한반도 식물계절에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그러나 지리적인 특성상 봄철 식물계절에 비해 실측이 어려운 가을철 식물계절의 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 대표적인 가을철 식물계절인 단풍과 낙엽 등을 '마른 잎'으로 정의하고 Landsat-8 위성영상을 기반으로 마른 잎 탐지를 수행하였다. NDVI를 이용하여 마른 잎의 1차 경계 값을 산출하고, 건강한 잎과의 분광특성 차이 및 NDWI를 이용하여 마른 잎의 2차 경계 값을 산출하였다. 본 연구의 마른 잎 탐지 알고리즘의 정확도 검증을 위해 POD, FAR 값을 이용하였으며, 검증 결과 POD는 98.619, FAR은 1.203으로 높은 정확성을 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.41-50
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• 2002

RFM은 OGC (Open GIS Consortium)에서 권고하는 지구관측영상에 대한 표준기하모델 중 하나이다. 또한 RFM은 1m의 공간해상도를 제공하는 상업목적의 위성 IKONOS의 최종 사용자를 위한 센서 모델로서 RPC를 RFM을 위한 매개변수로서 영상과 함께 제공하고 있다. 그러나 영상의 최종사용자가 더욱 정확한 공간정보의 획득을 위해 추가적인 노력을 시도하는 경우, IKONOS는 물리적 센서모델을 위한 보조적인 정보의 제공이 미흡하기 때문에 추상적인 센서모델이나 수학적인 센서모델을 도입하게 된다. Pushbroom DLT와 같은 추상적인 센서모델을 적용하기 위해서는 영상 전체에 고르게 분포하는 다수의 GCP를 관측해야 하며, RFM과 같은 수학적인 센서모델을 적용하기 위해서도 더욱 많은 수의 GCP가 필요하게 된다. 따라서 가장 효율적인 방법은 가장 적은 수의 기준점을 이용하여 영상과 함께 제공되는 RPC를 개선하는 방법이다. 본 논문에서는 소수의 추가적인 UP를 이용하여 IKONOS의 RPC를 개량하는 2가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 소수의 지상기준점과 normalized cubic 내에 설치된 가상의 기준점을 이용하여 RPC를 갱신하는 방법이고, 두 번째는 매개변수에 대한 관측을 도입하여 $1^{\sim}5$개의 소수 지상기준점 만으로 RPC를 갱신하는 방법이다. 본 연구에서 갱신된 RPC는 검사점을 통해 검증한 결과 갱신 전보다 RMSE가 50% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권3호
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• pp.365-373
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• 2012

본 연구는 원주시를 대상으로 중해상도 위성영상을 이용하여 산림전용지의 추출 및 정확도 분석을 목적으로 수행하였다. 2000년부터 2008년까지 산림에서 비산림으로 전용된 면적은 467 ha로 연평균 약 52 ha가 전용되었으며, 전용형태는 주거지로의 전용이 약 72% 차지하였으며, 전체발생면적의 약 97%가 2 ha 미만이였다. 또한, 산림전용지는 도로로부터 500 m이내와 산림 비산림 경계로부터 100 m이내 지역에서 약 79%가 발생하였다. 한편, 행정정보상의 산림전용지(GIS전용지)와 위성영상에 의하여 구축된 지수별(NDVI,NBR,NDWI) 산림전용지(RS전용지)와 비교한 결과, 추출정확도는 $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 평균$({\mu})$-표준편차$({\sigma}){\times}1.5$ 구간에서 일치율 35.47%, K-지수 0.20로 가장 안정적인 정확도를 나타냈다. 정확도 오차의 원인으로는 산림전용지의 토지이용변화와 토지피복변화의 불일치로서, 행정정보상의 산림전용지의 실제 토지피복변화율은 약 32%에 지나지 않았다. 또한, RS전용지에 의하여 산림경영활동지역의 약 7.52%가 산림전용지로 오류 추출되었다. 토지이용 및 토지피복상 변화된 산림전용지(GIS전용지2)를 대상으로 지수별 RS전용지와 정확도를 비교한 결과, $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 ${\mu}-{\sigma}{\times}2$ 구간에서 일치율 61.23%, K-지수 0.23으로 향상되었다.

• 한국측량학회지
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• 제26권1호
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• pp.27-39
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• 2008

산사태로 인한 피해는 막대한 경제적 손실과 인명피해를 초래한다. 특히 우리나라는 국토의 대부분이 산악지형으로 이루어져 있고 경사가 심하며, 산업 및 도시의 발달로 인해 도로개설 및 대규모 주택단지가 개발되어 산사태로 인한 피해 규모가 날로 증가되고 있다. 또한 여름철 국지성 집중호우 및 태풍으로 인해 산사태가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 재산 및 인명을 보호하기 위해서는 사전에 산사태 발생지를 예측하고 피해를 최소화하기 위한 대책이 요구된다. 지금까지의 산사태에 대한 연구는 주로 산사태가 발생한 지역에 대한 원인 규명과 연구지역을 중심으로 강우조건을 고려하지 않은 산사태 취약성 분석이 대부분이었다. 이로 인해 산사태로 인한 인간생활의 직접적인 위험성에 대한 평가는 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 인간 생활과 밀접한 농경지, 도로, 인공구조물 등의 직접적인 위험성을 평가하기 위해서 GIS를 이용하여 산사태 위험지역을 추출하고자 하였다. 이를 위해 강우조건을 고려한 산사태 가능성도를 제작하고, 위성영상과 수치지도를 이용하여 토지이용도를 작성하였으며, 두 자료를 이용하여 위험지역을 추출하였다.