• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.103-112
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• 2019

위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체 정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.82-98
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• 2019

정보화 사회로 진입하면서 공간정보의 중요성은 급격하게 부각되고 있다. 특히 스마트시티, 디지털트윈과 같은 Real World Object의 3차원 공간정보 구축 및 모델링은 중요한 핵심기술로 자리매김하고 있다. 구축된 3차원 공간정보는 국토관리, 경관분석, 환경 및 복지 서비스 등 다양한 분야에서 활용된다. 영상기반의 3차원 모델링은 객체 벽면에 대한 텍스처링을 생성하여 객체의 가시성과 현실성을 높이고 있다. 하지만 이러한 텍스처링은 영상 취득 당시의 가로수, 인접 객체, 차량, 현수막 등의 물리적 적치물에 의해 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이러한 폐색영역은 구축된 3차원 모델링의 현실성과 정확성 저하의 주요원인이다. 폐색영역 해결을 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 딥러닝을 이용한 폐색영역 검출 및 해결방안에 대한 연구가 수행되고 있다. 딥러닝 알고리즘 적용한 폐색영역 검출 및 해결을 위해서는 충분한 학습 데이터가 필요하며, 수집된 학습 데이터 품질은 딥러닝의 성능 및 결과에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 이러한 학습 데이터의 품질에 따라 딥러닝의 성능 및 결과를 확인하기 위하여 다양한 영상품질을 이용하여 영상의 폐색영역 검출 능력을 분석하였다. 폐색을 유발하는 객체가 포함된 영상을 인위적이고 정량화된 영상품질별로 생성하여 구현된 딥러닝 알고리즘에 적용하였다. 연구결과, 밝기값 조절 영상품질은 밝은 영상일수록 0.56 검출비율로 낮게 나타났고 픽셀크기와 인위적 노이즈 조절 영상품질은 원본영상에서 중간단계의 비율로 조절된 영상부터 결과 검출비율이 급격히 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. F-measure 성능평가 방법에서 노이즈 조절한 영상품질 변화가 0.53으로 가장 높게 나타났다. 연구결과로 획득된 영상품질별에 따른 폐색영역 검출 능력은 향후 딥러닝을 실제 적용을 위한 귀중한 기준으로 활용될 것이다. 영상 취득 단계에서 일정 수준의 영상 취득과 노이즈, 밝기값, 픽셀크기 등에 대한 기준을 마련함으로써 딥러닝을 실질적인 적용에 많은 기여가 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1383-1398
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• 2018

해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.3-10
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• 2014

수치지형도는 항공영상 및 현장조사 자료를 바탕으로 전문가의 숙련된 과정을 통해 제작되며 수치지형도는 2년 주기로 수정 갱신한다. 이러한 수치지형도 제작에는 많은 시간이 소모되어 급변하는 지형정보의 신속한 수정 갱신이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 간결하고 신속한 수치지형도의 갱신 방법을 위해 촬영시기가 다른 동일 대상 지역의 고해상도 항공정사영상을 이용하여 RGB 컬러모델에서 HSI 컬러변환을 실시한다. 이에 얻어진 채도값을 기준으로 영역확장기법 및 모폴로지를 적용하여 도로영역의 객체 분류를 수행하였으며 대상지역의 지형변화 탐측을 위해 CVA 기법을 적용하여 변화된 도로영역의 추출정확도를 비교 분석하여 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1211-1224
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• 2023

구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.847-859
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• 2021

최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.655-667
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• 2023

전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R²), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R²가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권6호
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• pp.429-440
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• 2017

대한민국 서해안의 4개 갯벌에 대한 변화 탐지를 위해 다중분광 고해상도 다목적 위성인 KOMPSAT 시리즈 영상 자료를 분석하였다. 무감독 분류법을 이용하여 고해상도 위성 이미지에서 생성된 토지이용 및 토피피복 지도의 활용성과 연안 습지 변화의 경향을 결정할 때 시간 궤적 분석과 통합된 변화 탐지 방법론을 평가했다. 자연 현상과 인위적 활동에 대한 토지이용 및 토지피복 변화 분석을 통해 갯벌면적을 추출하고, 양질의 주제지도를 제공하기 위한 고해상도 KOMPSAT 데이터의 실질적인 적용 가능성을 확인하였다. 경기도와 전라북도의 갯벌 지역은 조석 차에 영향으로 면적 변화가 나타난 것으로 추정되었으며, 새만금 지역의 갯벌지역은 대규모 매립 및 도시화로 인한 인위적 활동에 따른 것으로 나타났다. 또한 전라남도 증도 갯벌지역의 경우 연안습지보호지역으로 지정되어 연안 갯벌 보전에 대한 사회적, 환경적 정책의 효과를 확인하였다. 따라서 고해상도 KOMPSAT를 이용한 습지변화 모니터링은 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 유용할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.329-335
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• 2010

디지털 방사선시스템에서의 의료영상 획득의 방법은 X선을 조사하고, 반도체 디텍터(Detector)를 이용하여 직접 및 간접으로 변환하여 기존 업체마다 여러 가지 알고리즘을 적용하여 적절한 이미지 프로세싱을 거쳐서 임상의 적정한 영상을 획득한다. 방사선과에서 적절한 의료 영상 형성을 위하여 적용하는 이미지 프로세싱 파라미터(Image Processing Parameters)는 Edge, Frequency, Contrast, Latitude, LUT, Noise 등의 영상 증강의 과정은 기술력 및 업체 알고리즘에 따라 다르게 적용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 방사선 환경에서의 최종의 임상 영상을 위한 이미지 증강의 파라미터들의 적정 세팅 값의 기준을 제시하고자 한다. 그리고 각 병원들의 의료 영상을 바탕으로 이미지 프로세싱 파라미터들을 변화하여 각 파라미터들의 세부적인 기준 세팅값을 연구하며, 실제적인 파라미터 변화에 대한 적합한 의료 영상을 디지털방사선시스템의 영상 평가 방법을 도식화하여 결과를 제시하고, 향후 임상에서 적응 및 활용 가능한 객관적인 영상 파라미터에 대한 특성 평가의 응용을 정립하고자 한다. 또한 다양한 표본 병원의 디지털 방사선 환경에서 적정 파라미터 값들을 조사하여 임상에서 영상의 화질에 미치는 영향으로 특성 평가의 객관적인 기준의 변조전달함수(MTF)의 공간해상력을 제시하고 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권3호
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• pp.82-92
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• 2006

국내 해빈지대는 인위적 개발과 기상학적 현상, 특히 태풍의 영향으로 다량의 모래가 유실되고 있어, 장기적 측면에서 침식이 지속적으로 발생하는 해빈지대의 모니터링이 요구되며, 해빈침식 방지를 위한 종합대책 수립 및 시행 작업이 필요하다. 그러나 현재까지 정확한 측량이 이루어지지 않은 채, 모래 유실에 관한 문제 제기나 일시적 대책 마련에 급급하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 해운대 사빈지역을 대상으로, GPS 기법을 이용하여 해안지대의 정확한 공간자료 구축 방법을 제시하고, GIS 기법을 활용하여 태풍 Nabi로 인한 사빈지형 변화를 정량 정성적으로 탐지하고 분석하였다. 연구결과, 태풍 후, 사빈 평균고도는 1.95 m, 총면적은 53,441 $m^2$, 총체적은 104,639 $m^3$로, 호안벽의 영향으로 사빈고도는 0.06m 가량 증가하였으나, 강풍과 북북동의 정온입사파 영향으로 해빈면적은 3,096 $m^2$, 체적은 2,320 $m^3$ 가량 침식하였다. GPS GIS 기법을 통합하여 해안지대의 정확한 공간 DB를 구축하고 해안지형 변화를 정량 정성적으로 분석한다면, 국내 해안침식에 대한 체계적이고 효과적인 대책을 고안할 수 있을 것으로 사료된다.