Kim, Duk-Jin;Lyzenga, David R.;Choi, Woo-Young;Kim, Youn-Soo
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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pp.61-64
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2007
Subsurface Internal Waves (IWs) can be detected in satellite images as periodic alternating brighter/darker stripes. It is known that there are two types of IWs - depression type and elevation type - depending on the water depth in stratified oceans. In this study, we have quantitatively verified the process of converting polarity from depression waves to elevation waves using ERS-2 SAR images acquired over the northern South China Sea. We simulated the evolution of IWs near a turning point with a numerical model for internal wave propagation. The simulation results near the turning point clearly showed us not only a conversion process of IWs from depression to elevation waves, but also a similar wave pattern with the observed SAR image. We also simulated SAR intensity variation near the turning point. The upper layer currents were computed at regular intervals using the numerical model, as the IWs were passing through the turning point. Then, an integrated hydrodynamic-electromagnetic model was used for simulating SAR intensity profiles from the upper layer currents at each position. The simulated SAR intensity profiles at each position were compared with the observed SAR intensities.
본 연구에서는 딥러닝을 통해 고해상도 광학 위성영상에 동종센서로 촬영한 영상을 참조하여 폐색 영역을 복원하는 방법을 제안하였다. 패치 단위로 분할된 영상에서 원본 영상의 화소 분포를 최대한 유지하며 폐색 영역을 모의한 영상과 주변 영상의 자연스러운 연속성을 위해 ConvNeXt 블록을 적용한 CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network) 방법을 사용하여 실험을 진행하였고 이를 3개의 실험지역에 대해 분석하였다. 또한, 학습패치 크기를 512*512화소로 하는 경우와 2배 확장한 1024*1024화소 크기의 적용 결과도 비교하였다. 서로 특징이 다른 3개의 지역에 대하여 실험한 결과, ConvNeXt CycleGAN 방법론이 기존의 CycleGAN을 적용한 영상, Histogram matching 영상과 비교하여 개선된 R2 값을 보여줌을 확인하였다. 학습에 사용되는 패치 크기별 실험의 경우 1024*1024화소의 패치를 사용한 결과, 약 0.98의 R2값이 산출되었으며 영상밴드별 화소 분포를 비교한 결과에서도 큰 패치 크기로 학습한 모의 결과가 원본 영상과 더 유사한 히스토그램 분포를 나타내었다. 이를 통해, 기존의 CycleGAN을 적용한 영상 및 Histogram matching 영상보다 발전된 ConvNeXt CycleGAN을 사용할 때 원본영상과 유사한 모의 결과를 도출할 수 있었고, 성공적인 모의를 수행할 수 있음을 확인하였다.
발사 이전에 OSMI 모의 복사량을 산출함은 실제로 관측할 자료를 추정하고, 자료처리를 위한 준비에 매우 유용하다. 1999년 발사예정인 다목적 실용위성의 탑재체 중의 하나인 OSMI 자료처리 시스템은 SeaWIFS 자료처리 시스템을 OSMI에 맞추어 재개발된 것이다. 모의 복사량 계산은 OSMI 센서의 파장대역 및 스캔방식, 다목적 실용위성의 궤도에 관한 정보가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 대양에서의 OSMI 모의 복사량을 산출하기 위해 CZCS에서 관측한 엽록소를 다목적 실용위성이 관측한다는 가정을 하게 되었다. 궤도 예측에는 수정된 Brouwer-Lyddane 모델이, water-leaving 복사량을 산출하기 위해 CZCS 엽록소 농도가, OSMI가 관측할 대기에 의한 복사량 계산에는 여러 가지 복사모델이 이용되었다. OSMI의 412, 443, 490, 555, 765, 865nm 6가시광선 파장대역에서 모의 복사량을 산출하였다. 예상대로, 총 복사량 중 water-leaving 복사량은 아주 작으며 (10% 미만), 태양해면반사에 의한 영향은 태양 적위 근처에서 관측된다. 그러므로 대기보정은 총 복사량으로부터 엽록소 농도를 계산하는데 매우 중요하다. 태양해면반사에 의해 영향을 받는 자료는 사용할 수 없으므로 OSMI 임무 기간내에 지속적인 전구 해양관측을 위해서는 체계적인 자료수집 계획이 요구된다.
MSC (Multi-Spectral Camera) system is an electro-optical camera system which is being developed to be installed on KOMPSAT-2 satellite. High resolution image data from MSC system will be transmitted to the ground-station through x-band antenna called APS (Antenna Pointing System). APS is a directional antenna which will point to the receiving antenna at ground station while the satellite is passing over it. The APS needs to be controlled accurately to provide the reliable communication with big RF link margin. The APS is controlled by ATS (Antenna Tracking Software) which is included in the MSC software. ATS uses the closed loop control algorithm which will use TPF (Tracking Parameter File) as an input for antenna position, and will use two resolve readings from APS as a feedback. ATS has been developed and verified using APS QM (Qualification Model) and all the control parameters for ATS have been tested and verified. Various kinds of maximum, nominal and realistic dynamics for the APS movement have been simulated and verified. In this paper, closed loop servo control algorithm and obtained APS position error from the verification test with APS QM will be presented in detail
한국 남서해역 조석전선의 대소조기별 변화를 이해하기 위하여 수치실험을 실시하였다. 기존의 연구들에서 전선역으로 제시된 성층계수(log H/U$^3$) 1.5-2.0인 지역의 위치는 대조기 때가 소조기 때보다 약 30-50km 외해 쪽이다. 인공위성 자료로부터 얻어진 표층수온 분포에서 나타난 전선의 이동거리는 약 20-60km로 모델결과와 비교적 일치한다. 서해 쪽의 경우 관측된 전선의 위치가 모델로 추정된 위치보다 약 10-30km 외해 쪽이고, 제주해협 쪽에서는 오히려 연안 쪽이다. 조류에 의한 수직혼합 외에 용승작용과 여름철 제주해협을 지나는 저염에 의한 성층화 등이 조석전선의 위치에 영향을 미칠 것으로 생각된다.
Analyzing the observational data of volcanic activities around the northern part of Korean peninsula, the odds of volcano eruption increases continuously. For example, the cumulative seismic moment and frequence observed near Mt. Baekdu show a sudden increased values. In this study, predicting the diffusion of volcanic ash for two cases were carried out by using interactive realtime simulator, which was developed during last 2 years as a research and development project. The first case is Sakurajima volcano (VEI=3) erupted in August 2013. The second case is assumed as the volcanic eruption at Mt. Baekdu (VEI=7) under landing circumstance of typhoon Maemi (August 2003) in Korean peninsula. The synoptic condition and ash diffusion for the two cases were simulated by WRF(Weather Research and Forecast) model and Lagrangian dispersion model, respectively. Comparing the simulated result of the first case (i.e., Sakurajima volcano) with satellite image, the diffusion pattern show acceptable result. The interactive realtime simulator can be available to support decision making under volcanic disaster around East Asia by predicting several days of ash dispersion within several minutes with ordinary desktop personal computer.
Accurate knowledge of land use/land cover (LULC) features and their relative changes over upon the time are essential for sustainable urban management. Urban sprawl growth has been always also a worldwide concern that needs to carefully monitor particularly in a developing country where unplanned building constriction has been expanding at a high rate. Recently, remotely sensed imageries with a very high spatial/spectral resolution and state of the art machine learning approaches sent the urban classification and growth monitoring to a higher level. In this research, we classified the Quickbird satellite imagery by object-based image analysis of Dempster-Shafer (OBIA-DS) for the years of 2002 and 2015 at Karbala-Iraq. The real LULC changes including, residential sprawl expansion, amongst these years, were identified via change detection procedure. In accordance with extracted features of LULC and detected trend of urban pattern, the future LULC dynamic was simulated by using land transformation model (LTM) in geospatial information system (GIS) platform. Both classification and prediction stages were successfully validated using ground control points (GCPs) through accuracy assessment metric of Kappa coefficient that indicated 0.87 and 0.91 for 2002 and 2015 classification as well as 0.79 for prediction part. Detail results revealed a substantial growth in building over fifteen years that mostly replaced by agriculture and orchard field. The prediction scenario of LULC sprawl development for 2030 revealed a substantial decline in green and agriculture land as well as an extensive increment in build-up area especially at the countryside of the city without following the residential pattern standard. The proposed method helps urban decision-makers to identify the detail temporal-spatial growth pattern of highly populated cities like Karbala. Additionally, the results of this study can be considered as a probable future map in order to design enough future social services and amenities for the local inhabitants.
본 연구의 목적은 위성강우와 글로벌 지형자료를 이용하여 미계측 지역에 있는 홍수터에서의 홍수를 정량적으로 분석하기 위한 방법을 제시하는 것이다. 이를 위해서 두만강의 도문/남양 지역 홍수터에 대한 범람을 모의하고 대상 지역의 침수 상황을 정량적으로 분석하였다. 강우는 위성영상으로부터 유도된 강우 자료인 IMERG 자료를 이용하였다. 유출모의는 GRM 모델을 적용하였으며, 도문/남양 지역의 범람해석은 G2D 모델을 이용하였다. 홍수사상은 2016년 8월 태풍 라이언록으로 인해 발생된 홍수를 대상으로 하였다. 유출모의 결과의 검증은 도문/남양 지역의 첨두유량 기록을 사용하였으며, 범람해석 결과의 검증은 현지답사를 통해 수집된 홍수상황과 홍수 전후의 위성영상 자료를 이용하였다. 연구결과 유출모의 첨두유량은 7,639㎥/s로 기록된 첨두유량 7,630㎥/s와 약 0.1%의 상대오차를 나타내었다. 범람모의에서는 홍수발생 당시에 대한 상황 조사 자료 및 위성영상에서 확인된 침수 범위와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 또한 도문/남양 지역의 홍수터에서 침수심의 변화와 침수시간을 평가할 수 있었다. 본 연구에서 적용한 방법과 연구결과는 향후 미계측 지역에서의 홍수를 정량적으로 평가할 때 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 도시 비점오염물질의 퇴적과 배출특성의 파악, 우수저류/침투 시설의 계획과 효율평가, 건전한 도시의 물환경관리 등의 관점에서, 고해상도 인공위성과 GIS를 병용한 도시내 상세 토지이용분류 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 적용하여 도시유역을 네 종류의 지표면으로 분류하였으며, 기존의 실내조사방법이나 GIS만을 이용한 방법으로는 불투수면으로 파악되었던 전체 유역면적의 3%에 달하는 건물옥상이나 도로의 중앙분리대에 조성된 화단 등을 투수면으로 분류하였다. 강우유출모의의 정확도 향상에 있어서 토양피복별 분포 및 면적의 차이가 미치는 영향을 파악하기 위해, 추출된 각 토양피복에 강우손실 파라미터를 설정하여, 총강우량 7.1~15.0 mm의 강우사상에 대한 강우유출해석을 실시하였다. 기존의 10m 격자의 세밀토지이용 정보에 의한 토양피복 분류결과를 이용한 강우유출 해석에서는 관측유량과의 오차가 31~71%이었던 것이, 제안된 토양피복 분류기법을 이용한 강우유출 해석에서는 그 오차가 4~29%로 향상되었으며, 특히 강우규모가 적을 때의 유출수문곡선의 첨두유량과 유량증감부 등의 유출특성에 대한 재현성에 있어서 향상된 결과를 나타내었다.
정밀한 홍수 범람도는 홍수의 공간적 특성에 대한 정보를 의사 결정자나 설계자들에게 전달할 수 있다. 수리모형을 이용하여 홍수 범람도를 구축하는 과정에서 확실하게 정의되거나 측정되지 않은 조도계수와 수위유량관계식으로부터 얻은 유량은 불확실성을 일으키는 핵심 요인들이다. 또한, 홍수 범람도에 대한 불확실성 해석을 위해서는 관측 자료가 필요한데, 홍수 범람의 관측 자료는 인공위성영상을 이용하여 확보할 수가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수리모형과 인공위성자료를 이용하여 조도계수와 유량이 홍수범람도 제작에서 일으키는 불확실성을 정량적으로 산정하는 것이다. 미국 Illinois주 Metropolis시 주위의 Ohio 강에 대하여 HEC-RAS과 지형분석을 이용하여 홍수 범람를 모의하고 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis)분류 방법으로 Landsat 5TM 위성 영상으로부터 수체를 추출하였다. 추출된 수체는 GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)에서 우도측정(F-통계량)을 계산하는데 관측 자료로 이용되었다. GLUE는 누적확률 5 %와 95 %에 각각 해당하는 74.59 $km^2$와 151.95 $km^2$의 홍수범람면적을 산정했다. 홍수 범람도 구축과정에서 발생하는 불확실성을 정량적으로 산정하는 것은 효율적인 홍수방어 계획을 실현화하는데 중요한 역할을 할 거라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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