수치지형모형을 시각적으로 분석하는데 있어 음영기복을 사용하고 있지만 지형의 음영 표현만을 생각하는 경우가 있어 정확한 그림자 범위를 확인하지 않고 있다. 본 연구는 GIS의 지형 표현에 사용되는 음영기복 기능을 렌더링과 비교하여 지형의 그림자 특성을 파악함으로써 각각 나타나는 수치지형모형상의 표현 차이를 분석하였다. 도로가 있는 지형으로 실험 대상지역을 선정하여 불규칙삼각망의 수치지형모형을 생성한 후 09시와 15시의 시간대별 태양의 방위각 및 고도에 따른 음영기복과 렌더링 기법을 적용하였다. 그 결과 음영기복은 태양의 광선을 받는 지형지물의 뒷부분만 어두운 상태로 나타났고, 렌더링을 통하여 투영된 그림자가 생성됨을 알 수 있었다. 이 상호 비교를 통해 음영기복을 이해할 수 있는 자료로 제시할 수 있으며, 렌더링 기법은 지형지물의 일조 분석 등에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.
전파가 미치지 않는 3차원 지형에서의 음영공간을 항공기가 안전하게 목적지까지 비행하는 최단 경로를 구하고자 하는 것이다. 여기서 비교적 넓은 음영공간을 다각형 형태의 볼록 다각형으로 분할하고, 분할된 볼록 다각형 내에서는 가중치 값에 따라 중간목적지까지의 경로를 찾고, 그 중간목적지를 시작점으로 하여 인접한 다각형에서 다시 목적지를 찾아가는 과정을 분할된 다각형 내에서 반복해서 최종 목적지까지의 최단 경로를 찾아가는 방법을 제안하였다. 구현은 3차원 실지형 상에서 전파가 미치지 않는 음영공간상에 Graph Growth 알고리즘의 임계값을 적용한 수정된 알고리즘을 이용하여 최단 경로를 탐색하였다. 실험에 의해 본 논문에서 제안한 방법이 효과적인 비행 궤적을 생성하였다.
The wind resource assessment for measured wind data over 1 year by using the meteorological mast should be a prerequisite for business feasibility of the wind farm development. Even though the direction of boom mounting the wind vane and anemometer is carefully engineered to escape the interference of wakes generated from the met-mast structures, the shadow effect is not completely avoided due to seasonal winds in the Korean Peninsula. The shadow effect should be properly calibrated because it is able to distort the wind resources. In this study a calibration method is introduced for the measured wind data at Julpo in Jeonbuk Province. Each sectoral terrain conditions along the selected wind direction nearby the met-mast is investigated, and the distorted wind data due to shadow effects can be calibrated effectively. The correction factor is adopted for quantitative calibration by carrying out the WindSim analysis.
Mark Southwick Robinson;Scott Michael Brylow;Michael Alan Caplinger;Lynn Marie Carter;Matthew John Clark;Brett Wilcox Denevi;Nicholas Michael Estes;David Carl Humm;Prasun Mahanti;Douglas Arden Peckham;Michael Andrew Ravine;Jacob Andrieu Schaffner;Emerson Jacob Speyerer;Robert Vernon Wagner
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제40권4호
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pp.149-171
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2023
ShadowCam is a National Aeronautics and Space Administration Advanced Exploration Systems funded instrument hosted onboard the Korea Aerospace Research Institute (KARI) Korea Pathfinder Lunar Orbiter (KPLO) satellite. By collecting high-resolution images of permanently shadowed regions (PSRs), ShadowCam will provide critical information about the distribution and accessibility of water ice and other volatiles at spatial scales (1.7 m/pixel) required to mitigate risks and maximize the results of future exploration activities. The PSRs never see direct sunlight and are illuminated only by light reflected from nearby topographic highs. Since secondary illumination is very dim, ShadowCam was designed to be over 200 times more sensitive than previous imagers like the Lunar Reconnaissance Orbiter Camera Narrow Angle Camera (LROC NAC). ShadowCam images thus allow for unprecedented views into the shadows, but saturate while imaging sunlit terrain.
3차원 시뮬레이션을 이용하여 조망, 일조, 일영, 직광 등 3차원 공간분석에 대한 분야가 발전함에 따라 3차원 시뮬레이션에 필요한 3차원 지형모델 제작에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 법선의 방정식을 이용하여 2차원 설계도면을 3차원 지형모델로 변환함으로써 개발후의 3차원 지형모델을 생성하는 방안을 제시하였다. 2차원 설계로부터 3차원 지형모델 생성을 위한 자동화 알고리즘을 개발하였으며, 향후 세부적인 연구가 필요할 것으로 예상된다.
David Carl Humm;Mallory Janet Kinczyk;Scott Michael Brylow;Robert Vernon Wagner;Emerson Jacob Speyerer;Nicholas Michael Estes;Prasun Mahanti;Aaron Kyle Boyd;Mark Southwick Robinson
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제40권4호
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pp.173-197
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2023
ShadowCam is a high-sensitivity, high-resolution imager provided by NASA for the Danuri (KPLO) lunar mission. ShadowCam calibration shows that it is well suited for its purpose, to image permanently shadowed regions (PSRs) that occur near the lunar poles. It is 205 times as sensitive as the Lunar Reconnaissance Orbiter Camera (LROC) Narrow Angle Camera (NAC). The signal to noise ratio (SNR) is greater than 100 over a large part of the dynamic range, and the top of the dynamic range is high enough to accommodate most brighter PSR pixels. The optical performance is good enough to take full advantage of the 1.7 meter/pixel image scale, and calibrated images have uniform response. We describe some instrument artifacts that are amenable to future corrections, making it possible to improve performance further. Stray light control is very challenging for this mission. In many cases, ShadowCam can image shadowed areas with directly illuminated terrain in or near the field of view (FOV). We include thorough qualitative descriptions of circumstances under which lunar brightness levels far higher than the top of the dynamic range cause detector or stray light artifacts and the size and extent of the artifact signal under those circumstances.
In mountainous area with high relief, topography may cause cast shadows due to the blocking of direct solar radiation. Remote sensing images of these landscapes display reduced values of reflectance for shadowed areas compared to non-shadowed areas with similar surface cover characteristics. A variety of approaches are possible, though a common step in various active approaches is first to delineate the shadows using automated algorithm and digital surface model (or digital elevation model). This articles demonstrates a common confusion caused by cast shadows
SEAMCAT(Spectrum Engineering Advanced Monte Carlo Analysis Tool)은 통신 시스템 간에 발생할 수 있는 간섭 영향을 분석하는 도구로서 현재 널리 사용되고 있다. 이전 논문 [9]에 따르면 기존의 SEAMCAT에 ITU-R P.526 경로 손실 모델을 추가하여 지표 고도 정보를 반영한 간섭 분석 연구를 수행한 바가 있다. 이때 간섭 분석 대상 지역을 보여주기 위하여 구글 맵에 기반한 지형 디스플레이 기능도 함께 추가하였다. 하지만 구글 맵은 2차원 지도 형태로 실제 지형의 형태를 보여주지 않기 때문에 사용자가 해당 지역의 지표 고도 변화 등의 지형 특성을 파악하는데 효과적이지 않았다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 3차원으로 지형을 보여주는 구글 어스(Google Earth)의 API 기능을 활용하여 입체적으로 지형을 보여주면서 부가적으로 분석 대상 통신 시스템의 위치 표시, 위치에 따른 전계 강도나 간섭 강도의 변화, 음영 지역 표시, 가시 분석을 함께 표시할 수 있는 기능을 SEAMCAT에 추가하였으며, 이를 사용한 간섭 분석 사례를 제시하였다.
Accurate classification of water area is an preliminary step to accurately analyze the flooded area and damages caused by flood. This step is especially useful for monitoring the region where annually repeating flood is a problem. The accurate estimation of flooded area can ultimately be utilized as a primary source of information for the policy decision. Although SAR (Synthetic Aperture Radar) imagery with its own energy source is sensitive to the water area, its shadow effect similar to the reflectance signature of the water area should be carefully checked before accurate classification. Especially when we want to identify small flood area with mountainous environment, the step for removing shadow effect turns out to be essential in order to accurately classify the water area from the SAR imagery. In this paper, the flood area was classified and monitored using multi-temporal RADARSAT SAR images of Ok-Chun and Bo-Eun located in Chung-Book Province taken in 12th (during the flood) and 19th (after the flood) of August, 1998. We applied several steps of geometric and radiometric calculations to the SAR imagery. First we reduced the speckle noise of two SAR images and then calculated the radar backscattering coefficient $(\sigma^0)$. After that we performed the ortho-rectification via satellite orbit modeling developed in this study using the ephemeris information of the satellite images and ground control points. We also corrected radiometric distortion caused by the terrain relief. Finally, the water area was identified from two images and the flood area is calculated accordingly. The identified flood area is analyzed by overlapping with the existing land use map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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