본 연구의 목적은 2011년 4월 22일부터 10월 22일까지 우리나라에서 강수가 있는 총 75일 동안 COMS 위성의 적외 채널 $10.8{\mu}m$ 휘도 온도(IR), 적외 채널 $10.8{\mu}m$와 수증기 채널 $6.7{\mu}m$의 휘도 온도차(IR-WV), 정규화 된 가시반사도(VIS)와 기상 레이더의 강우강도를 이용하여 2-D와 3-D 대류운의 강우강도 (CRR) 조견표를 향상시키는 것이다. 특별히 한국형 2-D와 3-D CRR 조견표를 검증하기 위해 2011년 강수가 있는 24일 동안의 기상 레이더 강우강도 자료가 사용된다. 2-D와 3-D CRR 조견표는 각 채널의 등급 범주별 강우 총수와 비강우 총수의 행렬을 이용하여 구한 강우 확률에 평균 누적강우강도와 최대 강우강도를 각각 곱함으로써 2-D (IR, IR-WV)와 3-D (IR, IR-WV, VIS) 조견표의 기본과 최대 행렬을 얻을 수 있다. 최종적으로 새로운 2-D와 3-D의 CRR 조견표는 경험적으로 기본과 최대 강우강도 행렬의 회귀 분석으로 얻어진다. 그 결과 새로운 CRR 조견표는 기존보다 낮은 IR 휘도 온도, 낮은 IR-WV 휘도 온도차일 때에도 비교적 많은 강우 현상을 나타내며, $10mm\;h^{-1}$ 이상의 강우강도 영역이 확대되어 나타난다. 정확도와 범주별 통계가 주어진 기간 동안 발생했던 CRR 자료에 대해 계산된다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표의 평균 오차, 평균절대 오차, 제곱근평균 오차가 기존 조견표보다 작게 나타나며, 예측 거짓경고비율은 감소하고, 탐지확률은 증가하며, 임계성공지수는 개선된다. 태풍과 뇌우와 같은 기상 이변에서의 강한 호우를 고려하기 위해서 습윤 보정 계수를 교정한다. 이 인자는 수치모델이나 COMS에서 복원한 지면에서 500 hPa까지 평균한 총가강수량과 상대습도의 곱 (PW RH)으로 정의된다. 이 연구에서는 PW RH에 근거하여 IR 운정 휘도 온도가 210 K 이하일 때, 상대습도가 40% 이상일 때 1에서 2사이를 경험적으로 정한다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표를 적용한 결과 평균 오차, 평균 절대 오차, 제곱근 평균 오차가 줄어든다.
Airborne MSS 자료는 수질오염을 효과적으로 감시하고 분석할 수 있는 자료이다. 본 연구에서는 다목적 실용위성(KOMPSAT)에 탑재될 저해상도카메라(LRC)의 다중분광 영상자료를 수질오염 분석에 활용할 목적으로 수질인자의 분광반사도를 측정하였으며, 고해상도 원격탐사 자료인 Airborne MSS 자료를 이용하여 수역에서의 수질인자 추출 가능성을 조사하였다. 특히 부영양화와 관련된 환경인자 추출을 시도하였다. 수질인자는 클로로필-a, 부유물질, 탁도 등을 선정하여 분광반사 특성 및 처리기법을 개발하였다. 그 결과는 다음과 같다 첫째, 수면에 도달하는 태양광 스펙트럼은 가시광 영역인 0.4~0.7$\mu\textrm{m}$에서 전체 복사량의 50% 정도가 반사되며, 0.50$\mu\textrm{m}$ 부근에서 가장 높다. 둘째, 클로로필-a는 녹색 파장대인 0.52$\mu\textrm{m}$, 부유물질의 반사도는 0.8$\mu\textrm{m}$, 탁도는 0.57$\mu\textrm{m}$에서 높은 반사율을 보였다. 셋째, Airborne MSS자료를 이용하여 수질인자 분석결과, 클로로필-a는 Band 3과 Band 7을 비연산처리를 하여 분포도를 작성하였다. 부유물질은 Band 7에서 분포도를 작성할 수 있었으며, PCA를 수행하였을 때 PC 1에서 유용함을 알 수 있었다. 탁도는 PCA 분석시 PC 4에서 현장자료와 유사한 분포패턴을 나타내었다. 이상의 결과들은 계절적, 시간적 변화에 따라 파장대역이 달라질 수 있으므로, LRC 자료를 이용하여 보다 정확한 수질환경 인자를 분석하기 위해서는 현장실측 자료 및 수역의 분광반사 특성 등을 지속적으로 조사할 필요가 있다. 추후 본 연구에서는 저해상도 위성영상 및 현장 분광반사도 측정을 통한 수역의 분광반사 특성을 지속적으로 분석하고, 수역의 수질분석자료 확보 및 수질오염 유형을 분석 할 것이다.
Sentinel-2 위성은 기존 Landsat 시리즈보다 높은 공간해상도, 시간해상도 및 13개의 가시광, Red-edge, 적외, 단파적외 영역을 포함하는 다중분광 영상을 제공하고 있다. 이는 Landsat 시리즈와의 비슷한 파장대역 구성으로 향후 Landsat 시리즈와 융합분석이 가능하다는 이점이 있다. 그 동안 Landsat 위성영상은 국내의 다양한 연구에 적용되고 있으나 Sentinel-2 광학 위성영상은 많은 활용 사례가 보고되지 않았다. Sentinel-2 광학 위성은 기존 Landsat 위성이 제공하는 Top-of-Atmosphere(TOA) 반사율 영상을 Level-1C(L1C)에서 제공하고 있으며, Level-2A(L2A)영상을 통해 Landsat 시리즈보다 한 단계 더 대기보정이 수행된 Bottom-of-Atmosphere(BOA) 반사율 영상을 제공할 예정에 있다. BOA 반사율 영상은 에어로졸 광학 두께(AOT: Aerosol optical thickness)와 대기 중 수증기(WV: Water Vapor) 자료를 Sentinel-2 영상으로부터 얻고 이를 보정하여 TOA 반사율 영상을 BOA 반사율 영상으로 변환을 가능하게 한다. 현재, 유럽 전역지역에서 L2A 자료를 무료로 다운로드 가능하며 이외 지역의 경우 L2A 자료의 실시간 제공이 예정되어 있다. 따라서, Sentinel-2 L2A 자료의 활용가능성이 국내에서 점점 커질 것으로 기대되는 바이며 농업지역에서 Sentinel-2 L2A 영상이 제공하는 BOA 반사율 자료의 활용가능성을 확인하기 위해 경상남도 합천군에서 촬영된 항공 초분광영상을 활용하여 Sentinel-2 L2A 자료를 모의해 보고 정량적인 분석을 통해 모의영상과 실제 촬영된 영상을 비교해보았다. 본 연구에서는 Sentinel-2 L2A 자료와 항공기 기반의 초분광 영상을 통해 모의된 Sentinel-2 영상에 대한 정량적인 비교를 수행하였으며, 가시광 영역대의 밴드와 식생지수에 대하여 참조 영상인 모의영상과 대기보정이 수행된 L2A 자료의 RMSE의 감소 및 상관관계의 증가 경향이 뚜렷하게 나타나는 것으로 확인되었다.
중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.
한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.
지표변수는 지면 근처의 기후변화에 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다 하지만 지표 반사도는 강한 이방성(non-Lambertian) 특징을 가지고 있기 때문에, 위성 천저각으로부터 멀어질수록 태양-지점-위성과의 기하학적 영향을 더욱 강하게 받는 효과를 가져온다. 또한 지표 각 영향을 포함하고 있는 지표 반사도는 노이즈를 가지게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한반도 지역의 MODIS 반사도 자료(250m)를 이용하여 각 영향이 제거된 보다 정확한 반사도 값에 대한 데이터베이스를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 매일 2회씩 제공하는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spoctroradiometer) 센서의 가시영역과 근적외영역의 반사도(250m)자료를 이용하였다. 먼저 구름화소를 제거하기 위해서 연속적인 물리과정을 통하여 각각의 구름 화소를 제거하였다. 그리고 지리보정은 MODIS 센서에서 제공하는 지리정보자료를 이용하여 2차 다항회귀식을 통한 최근접 내삽법을 사용하였다. 본 연구에서는 지표 이방성 효과를 보정하기 위해서 반 경험적 양방향성분포함수(BRDF) 모델을 사용하였다. 이 알고리즘은 위성으로부터 관측된 위성천정각, 태양천정각, 위성방위각, 태양방위각과 같은 각 성분을 이용하여 Kernel-deriven 모델의 역변환을 통하여 지표 반사도를 재생산한다. 먼저 우리는 BRDF 모델을 수행하기 위해 총 31일 모델 관측 실행기간을 고려하였다. 다음 단계로 각각의 화소 및 밴드에 대해서 BRDF 모델을 통하여 분리된 각 성분들을 변조함으로써 위성 직하점 반사도 정규화가 수행되었다. 모델을 이용하여 산출된 반사도 값은 실제 위성 반사도 값과 잘 일치하였고, RMSE(Root Mean Square Error)값은 전체적으로 약 0.01(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다.
VIIRS-DNB 데이터는 기존의 DMSP-OLS 데이터에 비해 야간에 발생하는 빛의 밝기를 측정하는데 더 우수한 성능을 보여준다. 하지만 지금까지 우리나라에서 VIIRS-DNB 데이터를 이용해 야간 빛의 분포 변화를 분석한 연구는 상당히 드물다. 이 연구에서는 우리나라의 수도권을 대상으로 2013~2016년간의 야간 빛의 분포 및 변화 패턴을 파악하고, 공간회귀모델을 통해 그 요인을 분석하였다. 이를 위해 두 시점 간의 변화를 살펴봄은 물론 계절간 변화 양상 또한 함께 분석하였다. 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2013년과 2016년 두 시점 모두 야간 빛은 서울과, 인천, 그리고 서울과 인접한 경기도의 도시에 집중되어 인구밀도 및 주거지관련요인, 경제토지이용관련요인 등과의 연관성을 나타내었다. 둘째, 2013년과 2016년을 비교해보면 야간 빛의 강도는 특히 서울에서 약화되는 경향을 보이고 있는데, 이는 인구밀도의 변화 및 산업용 건물의 비중과 관련된 것으로 나타났다. 셋째, 서울, 그리고 인천과 경기도의 주변 지역들은 야간 빛의 계절 변동성이 높게 나타났는데, 겨울(12월, 1월, 2월) 및 가을(10월, 11월)에 빛의 강도가 가장 강하게 나타났다. 넷째, 야간 빛의 계절간 변동은 적설면적 변화와 유의미하게 양적 상관관계 나타났고, 알베도의 변화와 유의미하게 음적 상관관계 나타났다.
도심환경이나 좁은 골목길의 경우 건물 등의 장애물에 의해 GNSS 신호가 차폐되어 충분한 개수의 가시위성 확보가 어려운 난수신환경이기 때문에 측위가 불가능하거나 측위정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 이 연구에서는 골목길 환경에서의 위치정확도 향상 기술을 개발하고 그 성능을 검증하였다. 먼저 관측자료를 선별하고 이상점을 제거하는 알고리즘을 적용하였으며, GPS/GLONASS 복합측위를 구현하였다. 또한 위성신호의 신호강도를 나타내는 SNR을 기반으로 다중경로 신호의 영향을 최소화하는 다중경로오차 저감 기술을 적용하였다. 개발 기술의 성능검증을 위하여 인하대학교 후문에 위치한 도로폭 10m 이내의 좁은 골목길을 테스트베드로 선정하였으며, 테스트베드 내의 4개 측점들을 대상으로 정지측위 및 이동측위를 실시하고 측위 정확도를 분석하였다. 그 결과 정지측위의 경우 개활지에서는 저가 장비인 u-blox를 사용하는 경우보다 3차원 RMSE가 평균 45% 향상되는 것을 확인하였으며, 골목길에서는 3차원 정확도가 평균 37% 향상되었다. 특히 이동측위의 경우 개발 기술을 통해 편의 없이 안정적으로 위치결정이 가능함을 확인하였다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.65-65
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2002
In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.
굴 양식장 및 주변해역에서 얻어진 SAR 자료의 반사강도 및 레이더 간섭위상에 대한 분석을 실시하였다. 진폭영상에서는 매우 강한 역산란 현상이 관측되었으며, 이는 수평막대에 의한 이차산란(double bounce) 신호에 의한 것으로 해석된다. 굴 양식장 구조물은 IKONOS와 같은 고해상도 광학영상 외에는 관측 할 수 없으며, 이는 레이더 영상의 활용이 매우 유용하다는 것을 잘 보여준다. 연구지역에서 나타나는 SAR 진폭영상 화소값은 조위와는 상관관계가 거의 없으며, 이보다는 파장, 편광, 관측방향에 더 민감한 것으로 나타났다. L-밴드 HH-편광 신호가 수평막대에 수직의 관측방향을 가질 때 가장 큰 반사강도를 나타낸다. 또한 JERS-1 SAR 영상을 이용하여 해수면에서 최초로 매우 높은 긴밀도를 유지하는 21개의 간섭도를 생성하였다. 이들 간섭도의 fringe 변화율은 일차적으로 altitude of ambiguity와 매우 밀접한 관계를 갖는다. 이를 역함수를 이용하여 최적화된 모델로 위상을 제거한 후 얻어진 잔여간섭위상은 조위 변화와 선형의 관계를 보이며, 이는 SAR를 이용한 조위차 관측의 가능성을 제시한다. 그러나 직선 회귀식의 최소제곱근 오차는 11.7 cm로 정밀도가 아직 실제 활용 가능한 정도는 아니며, 정밀도를 높이기 위해 앞으로 다중편광 SAR 자료를 이용한 추가적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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