With precise sensor position, attitude element, and imaging resolution, a simulated geospatial image can be generated. In this study, a satellite image is simulated using SPOT ortho-image and global elevation data, and the geometric similarity between original and simulated images is analyzed. Using a SPOT panchromatic image and high-density elevation data from a 1/5K digital topographic map data an ortho-image with 10-meter resolution was produced. The simulated image was then generated by exterior orientation parameters and global elevation data (SRTM1, GDEM2). Experimental results showed that (1) the agreement of the image simulation between pixel location from the SRTM1/GDEM2 and high-resolution elevation data is above 99% within one pixel; (2) SRTM1 is closer than GDEM2 to high-resolution elevation data; (3) the location of error occurrence is caused by the elevation difference of topographical objects between high-density elevation data generated from the Digital Terrain Model (DTM) and Digital Surface Model (DSM)-based global elevation data. Error occurrences were typically found at river boundaries, in urban areas, and in forests. In conclusion, this study showed that global elevation data are of practical use in generating simulated images with 10-meter resolution.
본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 세분류 토지피복지도를 이용한 환경가치등급 분류를 수행하여 국토환경성평가지도의 주기적인 갱신 및 제작 가능성을 제시하였다. 환경성평가지도(ECVAM: Environmental Conservation Value Assessment Map)는 62개의 법제적 평가항목과 8개의 환경·생태적 평가항목을 기준으로 국토의 환경적 가치를 5단계의 등급으로 평가한 지도이며, 1:25000과 1:5000의 두 가지 축척으로 제공되고 있다. 하지만 1:5000 축척의 환경성평가지도는 참조자료의 부재 및 상이한 제작년도 등 다양한 제약조건으로 인해 1년 단위의 느린 갱신주기로 제작되고 있다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 광학지수(SI: Spectral Indices) 그리고 세분류 토지피복지도를 활용하여 딥러닝 기법 중 하나인 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반으로 정확하고 최신정보가 반영된 1:5000 환경성평가지도를 구축 가능성을 확인하고자 한다. 실험 결과, 본 연구에서 제시한 방법으로 제작한 환경성평가지도의 정확도는 각각 87.25%, 85.88%로 산출되었다. 연구의 결과를 통하여 위성영상, 광학지수 그리고 토지피복분류를 활용한 환경성평가지도의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.
지구관측 위성영상을 활용한 도시지역 매핑 작업은 도시지역의 팽창 및 도시발전의 관측을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 대구광역시를 촬영한 Landsat-8 위성영상의 분광밴드를 이용하여 제작한 두 원격탐사 지수 영상(정규 건축물 지수(NDBI) 영상 및 도시 지수 (UI) 영상) 으로부터 도시지역을 탐지하기 위한 임계점 평가에 관한 연구를 다음과 같이 진행하였다. 우선, Landsat-8 영상의 분광밴드를 이용하여 NDBI 영상과 UI 영상을 각각 제작한다. 그리고 다양한 임계점(-0.4, -0.2 및 0)을 NDBI 및 UI 영상에 적용하여 도시지역을 탐지하고, 탐지된 도시지역의 정확도를 산출한다. 본 연구를 통해 진행한 실험결과를 분석한 결과, NDBI 영상에서는 임계점으로 -0.2를 적용시켰을 때 탐지된 도시지역의 정확도(88%)가 가장 높았고, UI 영상에서는 임계점으로 -0.4를 적용시켰을 때 탐지된 도시지역의 정확도(88%)가 가장 높았다. 또한, 일부 지역에서는 나지가 도시지역으로 오분류 되었으며, 고층 아파트 지역이 비도시 지역으로 오분류 되었다. 추후 연구에서는 위성영상에서 오분류를 줄이고 다양한 도시지역 객체를 추출할 수 있는 개선된 방법을 제안하도록 한다. 또한 다중시기 위성영상에서 탐지된 도시지역을 이용하여 도시 팽창 패턴을 분석하는 추후 연구도 수행할 계획이다.
다목적 대형 댐의 건설로 수몰된 과거의 삶의 공간을 20년이 지나서 다시 복원한다는 것은 그곳에 살던 실향민에게는 참으로 반가운 소식이다. 본 연구에서는 1980년대 초에 완공된 충주댐으로 인하여 물 속에 잠긴 청풍지구를 수몰이전의 입체 지형 공간적으로 원형복원하기 위한 원격탐사 기법을 적용한 것이다. 비교적 해상도가 좋은 인공위성 사진자료와 원격탐지된 디지털 영상자료를 수집하고, 수몰 직전에 제작된 지형도를 이용하여 위성영상자료의 통합 적용하여 수몰이전의 지형공간정보를 현재시간으로 영상 복원하는 실험을 한 것이다. 이를 위하여 지형도에서 추출한 등고선과 현재의 등고선과의 접목을 통하여 청풍 주변지역을 중심으로 당시의 수치표고모형을 생성하였다. 또한 이를 입체적으로 보여주기 위한 투시조감도를 각 방향에서 생성함으로서 수몰이전의 아름다운 모습을 3차원적으로 영상복원 하였다. 좀 더 가깝게 수몰마을을 보기 위한 근접 비행 시뮬레이션 동영상을 제작하여 과거 기억 속의 고향을 찾아볼 수 있도록 한 것이다. 이러한 실험적인 연구 결과로 새로운 퓨젼 영상의 생성에 의한 3차원 투시조감도의 생성과 근접방문이 가능한 비행시뮬레이션에 의한 과거 수몰된 댐 유역의 지형에 대한 영상복원이 가능하도록 하였다.
고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 이점으로 도심지역의 건물 및 도로망 분석, 경관 분석, 생태 환경 평가 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 도심지역의 건물, 교량, 기타 구조물 등 높이 변화를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자 문제를 필연적으로 야기한다. 본 연구에서는 다양한 토지 이용 요소를 포함하는 넓은 영역의 도심지에 그림자 추출 기법을 적용하고, 수동으로 추출된 참조 그림자 지도와 비교하여 정량적인 평가를 수행하였다. 이를 위해 Canny 연산자와 팽창 필터를 이용하여 건물 영역의 인접 정보에 대한 버퍼 영역을 생성하고, Gram-Schmitt 융합 영상에 객체분할기법을 적용하여 생성된 객체들의 분광, 공간 인자들을 계산하였다. 이후 계산된 분광 및 공간 인자 특성과 건물 버퍼 영역과의 중첩여부를 바탕으로 도심지역의 그림자 추출에 가장 적합한 인자와 임계 규칙을 생성하였으며 추출된 그림자 지역 중 이상 객체를 추가적으로 제거하였다. 다양한 정량적 평가지수를 통해 제안된 그림자 추출 기법을 평가한 결과80%~90%의 높은 정확도를 나타냈다.
최근 디지털 사이니지는 다양한 변화와 매체간의 융복합 형태를 취하고 있다. 기존의 디스플레이 형태의 구성을 통해 정보 전달을 중심으로 전시 및 안내를 하는 것이 일반적이다. 이와 같은 방법은 변화하는 디지털 사이니지의 다양성을 표현하기엔 다소 부족함이 있다. 그러므로 제한적인 장소와 무대 등의 구조물을 이용하는 현장 상황에서 다른 방법을 도입하여 보완 및 보강을 해야 한다. 또한 공간상의 입체 사이니지 영상 콘텐츠 연동형 음향연출기법을 적용하여 영상시스템과 음향시스템 등의 통합적 연출이 필요하게 되었다. 이에 본 논문은 새로운 형태의 연출기법의 실험을 통해하여 시각적 표현방법에 청각적 보강방법을 추가하여 디지털 사이니지의 목적과 전달의도를 극대화 할 수 있도록 마이크를 활용한 음향연출기법을 제안한다.
In the last decade, artificial intelligence's dramatic advancement with the development of various deep learning techniques has significantly contributed to remote sensing fields and satellite image applications. Among many prominent areas, super-resolution research has seen substantial growth with the release of several benchmark datasets and the rise of generative adversarial network-based studies. However, most previously published remote sensing benchmark datasets represent spatial resolution within approximately 10 meters, imposing limitations when directly applying for super-resolution of small objects with cm unit spatial resolution. Furthermore, if the dataset lacks a global spatial distribution and is specialized in particular land covers, the consequent lack of feature diversity can directly impact the quantitative performance and prevent the formation of robust foundation models. To overcome these issues, this paper proposes a method to generate benchmark datasets by simulating the modulation transfer functions of the sensor. The proposed approach leverages the simulation method with a solid theoretical foundation, notably recognized in image fusion. Additionally, the generated benchmark dataset is applied to state-of-the-art super-resolution base models for quantitative and visual analysis and discusses the shortcomings of the existing datasets. Through these efforts, we anticipate that the proposed benchmark dataset will facilitate various super-resolution research shortly in Korea.
KOMPSAT-3A는 2015년 한국항공우주연구원(KARI)이 발사한 고해상 광학위성으로 0.55 m 급 전정색영상(PAN), 2.2 m 급 다중 분광 영상(MS) 그리고 5.5 m 급 중적외선 영상(MIROR)을 제공한다. 그러나 보안 또는 군사적인 문제로 인해 공간 해상도 5.5 m MIROR 영상은 33 m 공간해상도로 down-sampling된 MIRrd 영상으로 제공된다. 본 연구에서는 가상의 고주파(HP) 영상과 최적 융합 계수를 이용하여 MIRrd 영상의 공간해상도를 복원하는 방법을 제안하였다. MS 영상과 MIRrd 영상을 이용하여 가상의 MIRORfus 영상을 제작하였으며, 이를 실제 MIROR 영상과 비교 분석하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 MS 영상의 공간해상도와 MIRrd 영상의 분광정보를 효과적으로 조합 하였다는 것을 보여주었다.
상업위성에서 공급되는 고해상도영상의 활용을 증대하기 위한 영상합성에 대한 관심이 증가하고 있다. 합성에 사용된 고해상도 흑백영상과 저해상도 다중분광영상은 항공기탑재 다중분광 주사기에 의해 촬영된 네 밴드의 영상을 이용하여 모의 제작하였다. 모의 합성된 2rl 해상도의 흑백 영상과 Bnl 해상도의 네 밴드 영상에 대하여 다섯 가지 합성방법(MWD, ItIS, PCA, HPF, CN, PCA) 을 적용하였다. 합성된 영상에 대해서 원래 영상들이 가지고 있던 공간해상도와 분광정보 측면의 특성을 분석하고자, 육안판독, 통계치비교, semivariogram, 분광반사특성 등을 비교하였다. MWD 변환방법에 의하여 합성된 영상이 공간해상도 및 분광정보 측면에서 모두 합성에 사용된 원래 영상과 근접한 결과를 보였다.
원격탐사 영상의 변화탐지는 카메라의 광학적 요인, 계절적 요인, 토지피복 특성에 의해 오류가 발생한다. 본 연구에서는 CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network) 방법을 사용하여 촬영 각도에 따른 영상 내 건물 기울기를 모의 조정하였고, 이렇게 모의한 영상을 변화탐지에 활용하여 탐지 정확도 향상에 기여하도록 하였다. CycleGAN 기반으로 두 개 시기 영상 중 한 시기 영상을 기준으로 건물의 기울기를 다른 한 영상 내 건물에 유사하게 모의하였고 원 영상과 건물 기울기에 대한 오류를 비교 분석하였다. 실험자료로는 서로 다른 시기에 다른 각도로 촬영되었고, 건물이 밀집한 도시지역을 포함한 Kompsat-3A 고해상도 위성영상을 사용하였다. 실험 결과, 영상 내 건물 영역에 대하여 두 영상의 건물에 의한 오탐지 화소 수가 원 영상에서는 12,632개, CycleGAN 기반 모의 영상에서는 1,730개로 약 7배 감소하는 것으로 나타났다. 따라서, 제안 방법이 건물 기울기로 인한 탐지오류를 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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