• 대한원격탐사학회지
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• 제32권6호
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• pp.551-566
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• 2016

위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 특히 이러한 질 저하는 도시 지역과 같은 조밀한 구조를 가지는 scene으로부터 관측된 영상 자료의 분석에 더욱 영향을 끼친다. 본 연구는 고해상도 범색 영상 자료의 질 저하 현상을 개선시켜 영상이 포함하고 있는 복잡한 구조에 대한 자세한 분석의 정확성을 제고하기 위한 다중 단계 영상 복원 과정을 제안한다. 본 연구는 질 저하 현상을 모형화 하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성, 중심 화소와 이웃 화소 간의 거리에 비례하는 번짐을 가정하였다. 본 연구는 잡음 완화와 번짐 제거를 위해 Point-Jacobian Iteration Maximum A Posteriori (PJI-MAP) 추정 법을 제안한다. 그리고 화소 연결 후 지역 확장을 통한 영상 분할을 사용하였다. 본 연구는 지역 확장을 위하여 동질성과 대조성을 동시에 고려하는 비유사 계수를 제안하고 있다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 정량적 평가를 실시하였으며 2 개의 고해상도 범색 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1 m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat -2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역에서 수집된 KOMPSAT3 자료이다. 실험 결과는 제안된 다중 단계 복원 과정이 고해상 자료의 복잡한 구조의 자세한 분석에서 정확성 향상에 기여할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.743-754
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• 2023

기후변화와 극한기상으로 유발된 다양한 자연재해와 사고로 전세계적으로 수많은 인명과 재산 피해가 발생하고 있다. International Charter와 같은 국제기구간의 상시 공조체계를 구축하고, 이러한 대규모 재난관리와 신속한 복구를 위해 고해상 위성영상 및 공간정보를 제공하고 있다. 국내에서는 국토위성이 본격적으로 정상 운용되면서 국토정보 구축뿐만 아니라 국내·외 대형 재난에 대해 피해분석 정보를 제공하고 있다. 이번 국립재난안전연구원 특별호에서는 2023년 주요 재난사고 발생 현황과 정부의 국가재난안전시스템 개편 대책을 기술하였다. 또한, 연구원에서 재난 상황관리 및 분석을 위해 수행하고 있는 인공위성과 정보통신, 공간정보 활용기술과 관련된 최신 연구성과와 재난사고 원인·피해조사를 위한 자료 수집·처리·분석과 관련된 최신 연구성과를 담았다. 아울러, 드론매핑(drone mapping)과 라이다(LiDAR) 관측기술을 활용한 2023년 집중호우로 인한 산사태 피해 현장조사 사례를 기술하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.512-514
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• 2004

The Electro-Optical Camera (EOC) is a high spatial resolution, visible imaging sensor which collects visible image data of the earth's sunlit surface and is the primary payload on KOMPSAT-l. The purpose of the EOC payload is to provide high resolution visible imagery data to support cartography of the Korean Peninsula. The EOC is a push broom-scanned sensor which incorporates a single nadir looking telescope. At the nominal altitude of 685Km with the spacecraft in a nadir pointing attitude, the EOC collects data with a ground sample distance of approximately 6.6 meters and a swath width of around 17Km. The EOC is designed to operate with a duty cycle of up to 2 minutes (contiguous) per orbit over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/offset. The EOC has no pointing mechanism of its own. EOC pointing is accomplished by right and left rolling of the spacecraft, as needed. Under nominal operating conditions, the spacecraft can be rolled to an angle in the range from +/- 15 to 30 degrees to support the collection of stereo data. In this paper, the status of EOC such as temperature, dark calibration, cover operation and thermal control is checked and analyzed by continuously monitored state of health (SOH) data and image data during the mission life of 3 years. The aliveness of EOC and operation continuation beyond mission life is confirmed by the results of the analysis.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.257-268
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• 2024

Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.297-300
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• 2006

The knowledge of fuel load and composition is important for planning and managing the fire hazard and risk. However, fuel mapping is extremely difficult because fuel properties vary at spatial scales, change depending on the seasonal situations and are affected by the surrounding environment. Remote sensing has potential of reduction the uncertainty in mapping fuels and offers the best approach for improving our abilities. This paper compared the results of object-oriented classification to a pixel-based classification for fuel type map derived from Hyperion hyperspectral data that could be enable to provide this information and allow a differentiation of material due to their typical spectra. Our methodological approach for fuel type map is characterized by the result of the spectral mixture analysis (SMA) that can used to model the spectral variability in multi- or hyperspectral images and to relate the results to the physical abundance of surface constitutes represented by the spectral endmembers. Object-oriented approach was based on segment based endmember selection, while pixel-based method used standard SMA. To validate and compare, we used true-color high resolution orthoimagery

• 대한공간정보학회지
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• 제1권2호
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• pp.153-158
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• 1993

주사기(scanner)에 의해 수치영상자료를 취득하는 과정에 있어서 기존 사진이나 도면의 좌표체계는 수치영상의 좌표체계로서 변환되므로 이들 좌표체계 간의 변환관계를 설정하는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 주사기의 주사운동에 따라 왜곡이 발생할 수 있으므로 이를 보정하기 위한 연구도 이루어져야 한다. 본 연구에서는 항공사진을 주사기에 의해 수치화하는 과정에서의 좌표계의 변환관계를 설정하고 주사기의 왜곡을 검정하기 위한 최적검정모형식을 결정하는 과정을 수행하였다. 그 결과 본 연구에 이용된 주사기에 대한 최적검정모형식이 결정되었다. 또한, 본 연구의 수행과정은 기하학적인 해석을 통하여 검정을 수행하였으므로 타 기종의 주사기를 검정하는 데 있어서도 적용이 가능하다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.209-214
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• 2004

국지적으로 단시간 내에 많은 양의 강한 비가 내리는 현상인 집중호우는 발생부터 성장, 쇠퇴까지의 과정이 단기간에 이루어지고, 그 변동성이 아주 크다. 그러므로 정확한 예보를 위해서는 단시간예보(nowcasting) 기법이 필요한데, 이를 위해서는 연속적이고, 정확한 관측이 필요하다. 집중호우의 관측에는 우량계, 레이다, 위성 관측 등이 사용되는데 이 연구에서는 GOES-9호 위성영상자료를 이용하였고, 2003년 여름의 8개 강수사례에 대해 분석하였다. 집중호우시의 강수량을 산출하기 위해 Power-law Curve를 사용하였고, NOAA/NESDIS에서 개발하여 현업에 사용 중인 Auto-Estimator의 무강수 픽셀 보정방법을 이용하여 산출된 강수량을 보정하였으며, 이를 기상청의 자동기상관측자료 (Automatic Weather Station: AWS)와 비교하였다. 위성영상자료의 시간 대표성을 분석하기 위해 위성의 관측 시간에 대해 전, 후, 중심을 기준으로 각각 15분, 30분, 60분 누적강수량과 비교하였고, AWS의 공간 대표성을 분석하기 위해 위성영상자료의 3×3, 5×5, 9×9 픽셀을 면적 평균하여 각각 비교하였다. 분석 결과 대부분의 사례에서 위성의 관측시간을 시작으로 60분 동안 누적한 강수량과 상관성이 가장 크게 나왔고, 면적에 대해서는 거의 차이가 없었다. 또한, 무강수 픽셀 보정방법의 하나로 구름의 성장률을 보정해 주었다. 그 결과 구름의 성장률을 보정해 주었을 때 상관계수가 0.05 이상 상승하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.667-669
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• 2003

A bio-optical model was developed specific for turbid and shallow waters. Special studies were carried out to estimate absorption and scattering properties as well as backscattering probability of suspended matter. The inversion of bio-optical model allows for direct retrieval of turbidity and chlorophyll- a from the visible-near infrared (VNIR) range sensor. Time-series satellite imagery from ASTER AM-1 sensor, were used to monitor the Laguna de Bay water quality condition. Spatial distribution of temperature for the lake was extracted from the thermal infrared (TIR) sensor. Corresponding field surveys were conducted to parameterize the bio -optical model. In-situ measurements include suspended particle and chlorophyll-a concentrations profiles from nephelometric devices and processing of water samples. Hyperspectral measurements were used to validate results of the bio -optical model and satellite- based estimation. This study provides a theoretical basis and a practical illustration of applying space- based measurements on an operational basis.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권3호
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• pp.211-219
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• 2007

Building extraction is one of the essential issues for 3D city modelling. In recent years, high-resolution satellite imagery has become widely available and it brings new methodology for urban mapping. In this paper, we have developed a semi-automatic algorithm to determine building heights from monoscopic high-resolution satellite data. The algorithm is based on the analysis of the projected shadow and actual shadow of a building. Once two roof comer points are measured manually, the algorithm detects (rectangular) roof boundary automatically. Then it estimates a building height automatically by projecting building shadow onto the image for a given building height, counting overlapping pixels between the projected shadow and actual shadow, and finding the height that maximizes the number of overlapping pixels. Once the height and roof boundary are available, the footprint and a 3D wireframe model of a building can be determined. The proposed algorithm is tested with IKONOS images over Deajeon city and the result is compared with the building height determined by stereo analysis. The accuracy of building height extraction is examined using standard error of estimate.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.29-35
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• 2013

산림지역에서 이산화탄소흡수량 산출을 위해서는 현지산림조사와 영상정보 등의 원격탐사 자료를 이용함으로써 흉고직경이나 수고와 같은 산림 탄소흡수량 추정에 필요한 기본자료를 정량적으로 수집하여 활용한다. 그러나 여전히 현장조사의 비중이 높고 혼효림이 많은 국내 산림 여건상 취득된 산림정보의 정확도가 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 자료를 이용하여 경사기반 영역확장법을 적용하여 수목의 수직적 구조를 파악하고 수목 정점추출 알고리즘을 통한 개체목의 수고 및 개체수를 파악하여 이를 현장조사를 통한 자료로부터 도출된 수고-흉고직경 관계식에 대입하여 정량적인 이산화탄소흡수량 산출에 필요한 기본데이터를 산출 할 수 있었다. 또한 총 3종류의 수목에 대한 이산화탄소흡수량을 계산하고 단위면적당 이산화탄소흡수량을 추정할 수 있었다.