• 대한원격탐사학회지
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• 제19권3호
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• pp.233-246
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• 2003

This paper presents a methodology to account for the partial or gradual changes of environmental phenomena in categorical map information for the fusion/integration of multiple spatial data. The fuzzy set based spatial data fusion scheme is applied in order to account for the fuzziness of boundaries in categorical information showing the partial or gradual environmental impacts. The fuzziness or uncertainty of boundary is represented as two kinds of fuzzy membership functions based on fuzzy object concept and the effects of them are quantitatively evaluated with the help of a cross validation procedure. A case study for landslide hazard assessment demonstrates the better performance of this scheme as compared to traditional crisp boundary representation.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.39-46
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• 2012

최근에 공간정보의 활용 분야가 도시계획, 시설물 관리, 교통서비스 등의 활용 서비스에서 환경오염, 자원확보, u-City 등의 새로운 분야로 확대되고 있다. 특히, 스마트폰을 기반으로 한 모바일 환경에서의 공간정보 활용의 중요성이 높아짐에 따라 모바일 공간정보 서비스를 제공하기 위한 모바일 공간정보기반 구축 및 관련 정책 개발의 필요성도 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 차세대 전략산업으로 육성할 필요성이 있는 모바일 공간정보분야에 대한 현황조사를 통해 문제점을 분석하고, 이에 대한 활성화 방안으로서 공공부문의 역할과, 모바일 공간정보 서비스 개발, 모바일 공간정보기반 구축방안 및 활성화를 위한 단계적 추진전략을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권4호
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• pp.587-607
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• 2020

Soil moisture is essential information for meteorological and hydrological analyses. To date, many efforts have been made to achieve the two goals for soil moisture data, i.e., the improvement of accuracy and resolution, which is very challenging. We presented an ensemble downscaling method for quality improvement of gridded soil moisture data in terms of the accuracy and the spatial resolution by the integration of BMA (Bayesian model averaging) and ATPRK (area-to-point regression kriging). In the experiments, the BMA ensemble showed a 22% better accuracy than the data sets from ESA CCI (European Space Agency-Climate Change Initiative), ERA5 (ECMWF Reanalysis 5), and GLDAS (Global Land Data Assimilation System) in terms of RMSE (root mean square error). Also, the ATPRK downscaling could enhance the spatial resolution from 0.25° to 0.05° while preserving the improved accuracy and the spatial pattern of the BMA ensemble, without under- or over-estimation. The quality-improved data sets can contribute to a variety of local and regional applications related to soil moisture, such as agriculture, forest, hydrology, and meteorology. Because the ensemble downscaling method can be applied to the other land surface variables such as temperature, humidity, precipitation, and evapotranspiration, it can be a viable option to complement the accuracy and the spatial resolution of satellite images and numerical models.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권4호
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• pp.503-516
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• 2019

We have estimated the vertical column density (VCD) of formaldehyde (HCHO) on a global scale using a multiple linear regression method (MRM) with Ozone Monitoring Instrument (OMI) and Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data. HCHO VCDs were estimated in regions of biogenic, pyrogenic, and anthropogenic emissions using independent variables, including $NO_2$ VCD, land surface temperature (LST), an enhanced vegetation index (EVI), and the mean fire radiative power (MFRP), which are strongly correlated with HCHO. To evaluate the HCHO estimates obtained using the MRM, we compared estimates of HCHO VCD data measured by OMI ($HCHO_{OMI}$) with those estimated by multiple linear regression equations (MRE) ($HCHO_{MRE}$). Good MRM performances were found, having the average statistical values (R = 0.91, slope = 1.03, mean bias = $-0.12{\times}10^{15}molecules\;cm^{-2}$, percent difference = 11.27%) between $HCHO_{MRE}$ and $HCHO_{OMI}$ in our study regions where high HCHO levels are present. Our results demonstrate that the MRM can be a useful tool for estimating atmospheric HCHO levels.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1623-1631
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• 2022

유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.153-159
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• 2012

최근 들어 일반인의 공간정보 활용에 대한 수요가 증대되고 있는 가운데, 토지피복지도를 비롯한 국가공간정보의 구축이 증대되고 있다. 그러나 일반인을 대상으로 한 공간정보서비스가 미비하여 일반인의 공간정보 활용 증대를 기대하기 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 교육용 지리부도를 통해 우리에게 익숙한 아틀라스의 개념을 적용하여 일반인의 토지피복지도 활용을 증진할 수 있는 공간정보서비스 방안을 제안하였다. 이를 위해서 국내 토지피복지도의 활용 현황 및 해외사례를 검토하여 콘텐츠, 사용자, 활용 시스템의 측면에서 토지피복지도를 활용한 공간정보서비스의 개선 방향을 설정하고, 이를 보완할 수 있도록 아틀라스 개념을 기반으로 하는 아틀라스정보시스템의 특성과 기능을 정의하였으며, 환경공간정보서비스 제공 방안을 제시하였다. 이는 토지피복지도 뿐만 아니라 다양한 국가공간정보에 적용 가능하므로 일반인의 국가공간정보 활용 증진에 기여할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.243-248
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• 2017

지구 기후시스템의 중요구성인자인 해빙은 극지방과 고위도에 분포하는 특성상 위성을 통한 탐지가 활발히 수행되고 있다. 위성자료를 이용한 해빙탐지기법은 반사도와 휘도온도자료를 이용하며, 많은 연구에서 휘도온도자료를 통해 산출된 Ice Surface Temperature (IST)를 활용한 기법인 Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 해빙탐지기법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 IST 산출과정이 생략된 단순하고 효율적인 동적임계값 기법을 활용한 해빙탐지기법을 제시하고자 한다. 동적임계값을 지정하기 위하여 해수의 어는점 이하의 화소를 대상으로 MODIS IST와 MODIS $11{\mu}m$ 채널의 휘도온도, Brightness Temperature Difference ($BTD:T_{11{\mu}m}-T_{12{\mu}m}$)의 상호관계를 분석하였다. 분석 결과, 세수치의 관계가 선형의 특징을 나타내었으며 이를 활용하여 임계값을 지정하였다. 청천역에서 지정한 임계값을 MODIS $11{\mu}m$ 채널에 적용하여 해빙을 탐지하였다. 또한, 본 연구의 해빙탐지기법의 성능을 검증하기 위해 MODIS Sea ice extent를 이용하여 정확도를 분석하였으며 그 결과, Producer Accuracy (PA) 99% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1829-1836
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• 2021

구름탐지란 위성영상내의 픽셀 혹은 화소에서의 구름 유무를 결정하는 것을 의미하며 해당 위성영상의 활용성과 정확도에 영향을 미치는 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 구름탐지 자료를 제공해주는 여러 선진기관들의 위성 중에서, GK-2A(GeoKompsat-2A)/AMI(Advanced Meteorological Imager)와 Terra(Earth Observation System-Terra)/MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer), Suomi-NPP(The Suomi National Polar-orbiting Partnership)/VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)의 구름탐지 자료의 차이에 대해서 정량적 및 정성적으로 비교 분석을 수행하고자 한다. 정량적으로 비교한 결과 1월의 Proportion Correct(PC)지수 값이 GK-2A & MODIS가 74.16%, GK-2A & VIIRS가 75.39%를 나타냈으며 4월의 GK-2A & MODIS는 87.35%, GK-2A & VIIRS는 87.71%로 4월이 1월보다 위성별로 큰 차이 없이 구름을 탐지한 것으로 나타났다. 정성적 비교 결과는 RGB영상과 비교하였을 때, 앞선 정량적 결과들의 경향과 동일하게 1월보다 4월에 해당하는 결과들이 구름을 잘 탐지한 것을 확인할 수 있었으나 얇은 구름이나 적설이 존재하는 경우에는 위성별로 구름탐지 결과에 다소 차이가 존재하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1767-1772
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• 2021

장기간에 걸친 전 지구적인 위성관측 지표면 알베도 자료는 전 지구 기후 및 환경의 변화 감시에 활발히 이용되고 있으며 그 활용도와 중요성이 크다. 우리나라의 경우 정지궤도위성 천리안위성 1호(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) MI(Meteorological Imager) 센서와 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK-2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 센서의 세대교체를 통해 지속적인 지표면 알베도 산출물의 확보가 가능하다. 그러나 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 산출물은 센서 및 알고리즘의 차이로 인해 산출물 간의 차이가 존재한다. 따라서 COMS/MI와 GK-2A/AMI 지표면 알베도 산출 기간을 확장하고 지속적인 기후변화 감시 연계성 확보를 위해 두 위성 산출물 간의 오차 분석이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 COMS/MI 및 GK-2A/AMI 지표면 알베도 자료의 중복기간을 대상으로 지상관측자료 AERONET (Aerosol Robotic Network)와 타 위성자료 GLASS (Global Land Surface Satellite)와 함께 비교 분석하였다. 오차 분석 결과 AERONET과의 검증에서 COMS/MI의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 0.043로 GK-2A/AMI의 RMSE인 0.015보다 높게 나타났다. 또한 GLASS와 비교하였을 때 COMS/MI의 RMSE는 0.029로 GK-2A/AMI의 0.038보다 낮게 나타났다. 이러한 오차특성을 이해하고 COMS/MI 및 GK-2A/AMI의 지표면 알베도 자료를 사용할 때 장기간 기후변화 감시에 적극적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.493-502
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• 2021

최근 기온변화 및 오염원 증가에 따른 수온 상승으로 수계 내에 부영양화가 진행되어 녹조가 다수 발생하고 있으며, 이러한 녹조의 발생과 감시를 위하여 위성영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 선행연구에서는 단일 지수만을 활용한 녹조탐지로 지역 수계의 광학적 특성을 고려하기 어려운 문제점 및 중·저해상도 위성영상을 활용하여 대규모의 녹조탐지를 수행함에 따라, 좁은 폭인 강에서의 녹조탐지에는 정확도가 떨어진다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-2 위성의 고해상도 영상을 활용하여 NDVI, SEI, FGAI 단일지수 및 본 연구에서 개발한 두 개의 혼합지수들을 녹조탐지에 활용하였다. 본 연구에서는 녹조탐지 알고리즘의 정확도 평가를 위해 POD, FAR, PC 값을 활용하였으며, FGAI와 SEI를 혼합한 지수가 전체 정확도 PC에서 98.29%로 제일 높은 정확도를 보였다.