산불 피해는 복구, 보상 및 2차 피해 예방을 위해 빠르고 정확히 조사되어야 한다. 원격탐사 기반의 산불 피해강도 조사 방법으로 주로 산불 전과 후의 반사율 및 분광지수의 차이를 비교하고 있다. 최근 고해상도 위성영상 및 무인기 영상의 활용이 증가하고 있으나, 언제 어디에서 발생할지 예측할 수 없는 산불에 대한 발생 전 영상을 획득하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 산불 피해강도 분류에 있어 고해상도 영상과 감독분류 기법의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 산불 후에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 무인기 다중분광영상에 반사율의 절대값을 이용하는 최대우도법과 반사율의 패턴을 이용하는 분광각매퍼의 두 가지 감독분류 기법을 적용하였다. 그 결과 분류 기법 측면에서 최대우도법이 분광각매퍼에 비해 높은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 피해강도 등급 간에 분광반사율의 절대값은 다르지만 패턴이 유사한 등급들이 존재하기 때문인 것으로 판단된다. 공간해상도 측면에서 상대적으로 해상도가 높은 무인기 영상의 분류정확도가 위성영상보다 높게 나타났다. 그러나 무인기와 위성 영상 모두 분류정확도가 매우 높게 나타나고 있어 피해강도 분류에 활용 가능성이 높다고 할 수 있다. 따라서, 피해강도 분류에 있어 산불 후에 촬영된 고해상도 영상들을 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
인공위성을 통해 획득되는 다양한 자구관측 원격탐사 자료는 중앙 정부, 공공기관 및 지방자치단체 등의 공공의 업무에 매우 유용한 정보를 제공하고 있으며, 이는 다양한 상업적 지구관측 자료의 판매 및 활용분야에서도 나타나고 있다. 우리나라에서도 국가의 수요를 충족하기 위해 중장기적인 관점에서 우주개발중장기 계획을 수립, 추진하고 있다. 이에 따라 1999년 KOMPSAT 1호가 발사되어 현재까지 성공적으로 운영되고 있으며, 2005년 하반기 KOMPSAT 2호의 발사를 목표로 연구개발이 진행되고 있다. 그러나 이와 같은 고해상도 원격탐사 자료의 활용은 결과의 신뢰도에 대한 검증이 이루어 진 후에만이 그 의미를 지닐 수 있으며, 이와 같은 활용 결과의 검증을 위해서는 매우 다양한 자료가 요구되고 있고 특정 지역에 대한 많은 자료와 현장 실측 자료 등을 확보할 필요가 있다. 이와 같이 특정 검증 사이트를 구축하고 이 지역에 대한 다양한 자료를 확보하기 위해서는 위성개발 및 활용 국가, 관련 기관, 국제기구 등과의 국제협력이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 위성 원격탐사 자료의 공공활용, KOMPSAT 자료의 해외 활용 증대, 그리고 원격탐사 자료의 결과물 검증 등을 위해 추진되고 있는 한국과 유럽의 협력현황에 대해 살펴보고자 한다.
위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.
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 연구에서는 이종센서로부터 취득된 입체영상에 대해서 RPC를 이용하여 수치고도모형을 생성하고, 생성된 수치고도모형의 정확도를 평가하였다. 이종센서 위성영상으로 공간해상도가 상이한 SPOT-5 흑백영상과 IKONOS 영상을 사용하였고, 정확도의 평가를 위해서 IKONOS 입체영상과 SPOT-5 입체영상으로부터 생성된 수치고도모형과 비교하였다. 정확도의 평가 결과, 공간 해상도가 상이한 입체영상일지라도 정확한 공액점에 대해서는 동종센서 입체영상과 유사한 3차원 위치결정의 정확도를 보였으나, 수치고도모형의 품질측면에서는 동종센서 수치고도모형보다 RMSE가 약 2배, LE90은 약 3배 정도의 차이를 보였다. 결론적으로, 이종센서 입체영상으로부터 수치고도모형의 생성이 가능하지만, 공간해상도가 상이한 입체영상의 경우에는 영상정합이 수치고도모형의 품질에 매우 중요한 요소임을 알 수 있었다.
토양의 포장은 도시의 기후나 홍수 그리고 수질오염 등에 영향을 미친다. 토양의 포장률이 높아질수록 건물과 도로의 열 저장능력이 커져 대기의 온도가 상승하며, 유출수가 증가하여 집중호우시 홍수를 유발한다. 아울러 비점오염의 부하량이 늘어나서 수질오염을 가중시킨다. 이와 같이 도시의 생태, 재해 그리고 오염에 영향을 미치는 토양의 포장현황을 파악하고 모니터링하는 것은 매우 중요하다. 그러나 도시지역의 토양포장 상태는 복잡하며, 이를 조사하는데 시간과 비용이 많이 소요되기 때문에 자료를 얻기가 매우 어려운 실정이다. 이와 같은 문제인식 하에서, 이 연구에서는 효과적으로 불투수지표면을 조사하는 방법의 하나로서 인공위성영상자료를 이용하는 방법을 모색하였다. 이 연구에서는 실제로 IKONOS 영상을 이용하여 안양시의 불투수지표면(不透水地表面)의 현황을 조사 분석하고, 이 방법의 유용성과 한계를 살펴보았다.
위성개발의 궁극적인 목적은 위성으로부터 획득되는 정보의 활용에 있다. 따라서 국가 차원의 위성개발 프로그램은 하드웨어 개발뿐만 아니라 정보 활용을 위한 인프라 구축 및 활용기술 개발도 포함하여야 한다. 지금까지 우리나라는 다양한 위성을 개발하여 기상 및 해양 감시를 비롯하여 각종 재해재난 등에 있어 매우 유용하게 활용해 왔다. 특히 다목적실용위성 영상은 높은 공간해상도를 바탕으로 농업, 산림분야를 비롯하여 해양 분야까지 폭 넓게 활용되어 왔으며, 최근에는 정밀 지도제작 및 변화탐지 등과 관련된 연구에 많이 이용되고 있다. 본 특별호는 최근 다목적실용위성 광학 및 레이더 영상을 활용하여 수행된 다양한 연구사례에 대해서 소개함과 동시에 관련 위성영상 활용기술을 공공부문으로 전파시키는데 목적이 있다.
최근 고해상도 위성영상은 자연자원이나 환경 관리에 필요로 하는 토지 피복 및 이용 현황자료 분석 등에 유용하게 사용되고 있다. 영상처리 알고리즘 중 SVM 알고리즘은 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 그러나 SVM 알고리즘은 다양한 커널 함수 및 매개변수에 의해 그 정확도가 달라진다. 따라서 본 논문에서는 SVM 알고리즘의 대표적 커널 함수를 KOMPSAT-2의 영상자료에 적용하고 토지피복결과를 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였다. 또한 대상지의 토지피복분류에 적합한 SVM의 커널 함수 선정하기 위해 분석을 실시하였다. 그 결과 전체 분류 정확도에는 Polynomial 커널 함수가 가장 높은 정확도를 보였으며 분류 항목별 정확도에서의 가장 적절한 커널 함수는 Polynomial, RBF 커널 함수임을 알 수 있었다.
오늘날 생태계가 인간에게 제공하는 기능과 서비스의 가치를 측정하고자 하는 노력이 지속적으로 이어지고 있으나, 지금까지 수행된 연구들의 대다수는 Landsat이나 MODIS와 같은 중저해상도의 위성영상을 활용해 왔다. 최근 들어 가용할 수 있는 고해상도 위성영상이 많아지는 데 비해 고해상도 영상을 활용한 생태계서비스 가치 추정 연구는 많이 이루어지지 않은 것이다. 이에 본 연구에서는 생태계서비스 가치를 좀 더 정밀하게 분석하고자 최근 들어 가장 많은 변화가 발생하였던 세종시 지역에 대한 고해상도 KOMPSAT-3 영상을 활용하여 화소 및 객체기반 분류를 수행한 후, 생태계서비스 가치 추정 결과를 비교하였다. 화소 및 객체기반 토지피복분류 결과, 화소기반 분류에서 산림과 초지는 상대적으로 과소평가되고 농경지와 시가지는 과대평가되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 나지의 경우에는 화소기반 분류 결과에서는 증가하였고 객체기반 분류 결과에서는 감소하여 상반된 결과를 보였다. 이러한 토지피복 분류 결과를 토대로 연구지역 전체의 생태계서비스 가치를 추정한 결과, 2014년 기준 연간 약 818만(화소기반 결과) 달러와 863만(객체기반 결과) 달러에서 2016년에는 약 780만(화소기반 결과) 달러와 862만(객체기반 결과) 달러로 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 지역적 차원에서의 지속가능한 도시 개발 및 삶의 질 향상을 위한 정책 등을 수립하는 데 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
변화탐지 기법은 위성영상의 활용 및 국토 모니터링에 있어서 필수적인 알고리즘이다. 그러나, 변화탐지 기법을 고해상도 위성영상에 적용할 경우, 다시기 영상 간의 기하학적 차이 등에 의하여 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 위성영상의 변화탐지를 위하여 기존의 융합 영상 평가지수를 활용하고자 한다. 또한, 기존의 다시기 위성영상을 활용한 일반적인 변화탐지 기법과 교차융합영상을 이용한 변화탐지 결과를 비교하여, 다시기 고해상도 위성영상에 적합한 변화탐지 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, 융합영상 평가 지수인 ERGAS, UIQI, SAM를 무감독 변화탐지 기법에 적용하고 기존의 CVA를 이용한 변화탐지 기법의 결과와 비교하였다. 또한, 영상융합 기법에 따른 고해상도 위성영상 변화탐지 정확도를 평가하여 고해상도 위성영상의 무감독 변화탐지에서 발생할 수 있는 기하학적 오차를 최소화할 수 있는 방법을 분석하였다. 실험결과, 교차융합영상과 ERGAS 지수를 활용한 변화탐지 기법이 기존 기법과 비교하여 상대적으로 높은 변화지역 탐지 가능성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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