드론에 탑재가 가능한 초분광 센서가 개발됨에 따라 높은 공간해상도와 분광해상도를 가지는 초분광 영상의 획득이 가능해졌다. 드론 초분광 영상은 저고도에서 획득되므로 대기보정의 중요성이 낮아졌으나, 초분광 영상의 활용하여 지표물의 농도 추정 등의 연구를 위해서는 원자료에서 정규화된 분광반사율로 변환 과정에 관한 연구는 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 드론 초분광 영상에 대리복사보정과 대기복사전달모델 기반의 대기보정 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석하였다. 대리복사보정에는 균일한 물질로 이루어진 타프의 분광반사율을 이용하여 경험적 선형보정 기법을 적용하였다. 대기보정 알고리즘은 항공 초분광 영상의 대기보정에 널리 사용되는 Modtran-5 기반의 ATCOR-4를 사용하였다. 기준 반사율과의 상관도와 차이의 RMSE를 분석한 결과, 단일 시기의 초분광 영상에서 타프를 이용한 대리보정이 가장 정확도가 높았지만, 초분광 영상의 활용 목적에 따라 대기보정 알고리즘의 활용이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후 다중 시기의 영상에 대해 추가적인 대리보정 실험을 통해 정규화된 분광반사율 변환 과정이 이루어진다면 드론 초분광 영상을 활용한 정밀한 분석이 가능할 것으로 사료된다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권2호
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pp.253-259
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2016
The typical method for performing an absolute radiometric calibration of a Synthetic Aperture Radar (SAR) System is to analyze its response, without interference, to a target with a known Radar Cross Section (RCS). To minimize interference, an error-free calibration site for a Corner Reflector (CR) is required on a wide and flat plain or on an area without disturbance sources (such as ground objects). However, in reality, due to expense and lack of availability for long periods, it is difficult to identify such a site. An alternative solution is the use of a Triangular Trihedral Corner Reflector (TTCR) site, with a surrounding protection wall consisting of berms and a hollow. It is possible in this scenario, to create the minimum criteria for an effectively error-free site involving a conventional object-tip reflection applied to all beams. Sidelobe interference by the berm is considered to be the major disturbance factor. Total interference, including an object-tip reflection and a sidelobe interference, is analyzed experimentally with SAR images. The results provide a new guideline for the minimum criteria of TTCR site design that require, at least, the removal of all ground objects within the fifth sidelobe.
GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 표준자료의 지속적인 품질관리를 위해서는 위성 운용기간 중 궤도상 복사보정, 대기보정 단계를 거쳐야 되며 해수환경 분석 알고리즘에 대한 검보정도 지속적으로 이루어져야 한다. GOCI의 복사, 대기, 해양환경 자료에 대한 검보정은 부이나 고정 플랫폼을 이용한 수온, 염분, 해수 광특성, 형광, 및 탁도 관측과, 주기적으로 해양환경 자료 수집을 통하여 실시한다. 이를 위하여 동중국해에 위치하고 있는 이어도 종합해양과학기지에 설치된 광학 관측 장비와 현장 관측의 복사자료를 상호 비교해 보았으며, GOCI 표준자료의 검정에 앞서 SeaWiFS 복사량과 비교하여 검정하였다. 해수출 광량은 현장관측에서 얻어진 광과 광량과는 약간의 차이를 보였지만, 흡광영역이 매우 잘 일치하고 있으며 스펙트럴 이동은 없는 것으로 판단된다. 이어도 종합해양과학기지의 분광측정기와 SeaWiFS의 전 밴드에서 얻어진 해수출 광량을 비교한 결과 평균 25% 정도의 에러가 발생했지만, 대기보정 밴드를 제외하면 절대오차가 11% 정도로 상당히 낮아진다. 이것은 SeaWiFS 표준 대기보정 방법의 문제점으로 GOCI 검보정 연구에서 고려되어 보완 되어야 할 것으로 판단된다. 이와 더불어 독도 지역의 표준 관측치(Reference Target Site) 구축을 통한 검보정 연구를 위하여, 독도 주변 해수의 광 특성과 해양환경 자료는 2009년 8월과 2009년 10월 2차례에 걸쳐서 현장관측을 실시하였다. 독도 주변 해역의 해양 광 특성은 원격반사도의 스펙트럼형태를 기준으로 Case-1 Water 성향이 강한 해수에서 나타나는 특성과 매우 유사하였다. 식물플랑크톤, 부유물질, 용존유기물의 흡광계수 스펙트럼의 형태들은 대체적으로 각 성분별 흡광 스펙트럼 특성을 잘 보여주었다. 또한 MODIS Aqua로부터 산출된 엽록소 농도와 현장관측을 통한 검증에서 위성자료 값들은 잘 일치한다. 위와 같이 현재 진행되고 있는 GOCI 검보정 연구를 통해서 복사, 대기, 해양환경 알고리즘에 대한 문제점이 도출되었고, 차후 검보정 계획에 반영하여 이 부분들에 대한 개선 및 보완이 이루어질 것으로 판단된다.
Atmospheric correction is an essential part in time-series analysis on biophysical parameters of surface features. In this study, we tried to examine possible problems in atmospheric correction of multitemporal High Spatial Resolution (HSR) images obtained from two different sensor systems. Three KOMPSAT-2 and two IKONOS-2 multispectral images were used. Three atmospheric correction methods were applied to derive surface reflectance: (1) Radiative Transfer (RT) - based absolute atmospheric correction method, (2) the Dark Object Subtraction (DOS) method, and (3) the Cosine Of the Uun zeniTh angle (COST) method. Atmospheric correction results were evaluated by comparing spectral reflectance values extracted from invariant targets and vegetation cover types. In overall, multi-temporal reflectance from five images obtained from January to December did not show consistent pattern in invariant targets and did not follow a typical profile of vegetation growth in forests and rice field. The multi-temporal reflectance values were different by sensor type and atmospheric correction methods. The inconsistent atmospheric correction results from these multi-temporal HSR images may be explained by several factors including unstable radiometric calibration coefficients for each sensor and wide range of sun and sensor geometry with the off-nadir viewing HSR images.
이 연구에서 RapidEye 위성영상 대기 및 지표반사도 산출물을 생성하는 소프트웨어를 구현하였다. 이 소프트웨어는 절대대기보정 알고리즘을 채택하고 있는 오픈소스 원격탐사 소프트웨어 Orfeo Toolbox (OTB)기반 Extension이다. 소프트웨어 성능을 확인하기 위하여 구현 결과인 산출물 정확도는 Radiometric Calibration Network (RadCalNet) 사이트의 데이터와 해당 위치에 촬영된 RapidEye 영상을 사용하여 검증하고자 하였다. 또한 거의 같은 일자에 같은 지역을 촬영한 KOMPSAT-3A 영상으로부터 생성한 지표반사도와 Landsat Analysis Ready Data (ARD) 제품 중 하나인 지표반사도 자료도 함께 비교하였다. 이 외에도 같은 영상에 대하여 상업 도구에서 지원하는 QUick Atmospheric Correction (QUAC)와 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) 도구를 적용한 처리 결과와 직접 비교 연구를 수행하였다. RadCalNet 자료에 대비하여 KOMPSAT 지표반사도와 마찬가지로 이 Extension에서 얻은 결과는 5% 이내 일치 수준의 정확도를 나타내었고 QUAC와 FLAASH를 이용한 결과에 비하여 모든 밴드 영상에서 상대적으로 우수한 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 농업, 산림이나 환경 분야에서 Red-Edge 밴드의 중요성이 강조되고 있기 때문에 이 소프트웨어를 이용하여 산출되는 RapidEye 영상의 지표반사도 활용도 증가할 것으로 기대한다.
This study proposes an inversion algorithm to extract the surface parameters, such as surface roughness and soil moisture contents, using multi-frequency SAR data. The study areas include the tidal flats of Jebu Island and the reclaimed lands of Hwaong district on the western coasts of the Korean peninsula. SAR data of three frequencies were accordingly calibrated to provide precise backscattering coefficients through absolute radiometric calibration. The root mean square (RMS) height and the correlation length, which can describe the surface roughness, were extracted from the backscattering coefficients using the inversion of the Integral Equation Method (IEM). The IEM model was appropriately modified to accommodate the environmental conditions of tidal flats. Volumetric soil moisture was also simultaneously extracted from the dielectric constant using the empirical model, which define the relations between volumetric soil moistures and dielectric constants. The results obtained from the proposed algorithm were verified with the in-situ measurements, and we confirmed that multi-frequency SAR observations combined with the surface scattering model for tidal flats can be used to quantitatively retrieve the geophysical surface parameters in tidal flats.
지구 관측 위성에 의한 광학 영상정보를 육상 분야에 활용하는 경우 지표면 반사도를 나타내는 영상은 중요한 기초 정보가 된다. 지표면 반사도는 광학 영상정보에 대하여 절대 대기 보정 처리 과정을 수행하여 얻어지는 성과물이다. Landsat이나 Sentinel-2의 경우 여러 가지 단계의 대기 보정 처리 방법이 개발되어 있고, 이미 많은 상업적 소프트웨어나 오픈소스 들이 이러한 처리 알고리즘을 지원한다. 그러나 현재 KOMPSAT 3/3A호 고해상도 분광 영상정보를 이용하여 지표면 반사도 영상 제작 기능을 제공하는 도구는 거의 없고 이러한 기능을 제공하는 오픈소스가 개발되거나 발표된 경우도 없다. 이 연구에서 우분투(Ubuntu) 운영체제에서 Orfeo ToolBox(OTB) 원격탐사 오픈소스에 포함된 광학 보정(Optical Calibration) 모듈과 알고리즘을 기반으로 하여 KOMPSAT 3A호 영상에 대한 절대 대기 보정을 처리할 수 있는 모듈을 새로 구현하였다. 이 모듈은 KOMPSAT 영상의 센서 모델 변수와 분광 자료들을 포함하기 때문에 대기 보정 작업에 필요한 입력 변수의 자동 입력과 일괄처리가 가능하다. 이 모듈을 이용하여 상층대기(Top of Atmosphere: TOA)반사도와 지표면(Top of Canopy: TOC) 반사도를 구할 수 있다. 한편 TOC 반사도 산출과정에서는 AERONET 자료와 같은 대기 에어로졸 정보가 이용될 수 있다. 또한 이 연구에서 구현된 오픈소스 성과를 이용하여 KOMPSAT 영상을 적용한 실험을 수행하였다. 앞으로 이 오픈소스 모듈의 적용성과 무결성 검사를 수행하게 되면, 그동안 축적된 KOMPSAT 영상정보를 대상으로 하는 분석 대기 자료(Analysis Ready Data) 데이터베이스 구축에 직접 적용될 수 있다.
The importance of the classical theme of how the Top-of-Atmosphere (TOA) and Top-of-Canopy (TOC) reflectance of high-resolution satellite images match the actual atmospheric reflectance and surface reflectance has been emphasized. Based on the Radiometric Calibration Network (RadCalNet) BTCN and BSCN data, this study compared the accuracy of TOA and TOC reflectance products of the currently available optical satellites, including KOMPSAT-3, WorldView-2, and Pléiades-1A image sets calculated using the absolute atmospheric correction function of the Orfeo Toolbox (OTB) tool. The comparison experiment used data in 2018 and 2019, and the Landsat-8 image sets from the same period were applied together. The experiment results showed that the product of TOA and TOC reflectance obtained from the three sets of images were highly consistent with RadCalNet data. It implies that any imagery may be applied when high-resolution reflectance products are required for a certain application. Meanwhile, the processed results of the OTB tool and those by the Apparent Reflection method of another tool for WorldView-2 images were nearly identical. However, in some cases, the reflectance products of Landsat-8 images provided by USGS sometimes showed relatively low consistency than those computed by the OTB tool, with the reference of RadCalNet BTCN and BSCN data. Continuous experiments on active vegetation areas in addition to the RadCalNet sites are necessary to obtain generalized results.
후방산란계수(${\sigma}^0$) 방정식은 지상표적 탐지, 토지피복 분류, 해상풍 산출, 토양 수분함량 예측 등 Synthetic Aperture Radar(SAR) 영상의 활용을 위해 영상으로부터 지구물리적인 특성을 예측하는 과정에서 요구되는 필수 요소이다. 본 논문에서는 최종 업데이트된 SAR 프로세서와 절대방사보정의 특성을 반영하는 Kompsat-5 (K5)의 Radar Cross Section(RCS) 및 ${\sigma}^0$ 방정식을 제시하고 이를 검증하여 K5 SAR 영상의 활용도를 높이고자 한다. 우선, K5 RCS 방정식을 산출하고 이의 정밀도를 몽골의 검보정 사이트에 설치되어 있는 삼면판 반사기를 이용하여 검증하였다. K5 Spotlight 및 Stripmap 모드의 다양한 빔 영상에 대해서 RCS 방정식을 이용하여 측정한 RCS 값과 K5 SAR 프로세서를 이용하여 관측한 표준 RCS 값을 비교하였을 때 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 차이를 보였다. 레이더 방정식과 K5 RCS 방정식을 이용하여 유도한 K5 ${\sigma}^0$ 방정식에 대한 검증은 계절에 따른 후방 산란 특성의 변화가 적은 아마존 열대 우림의 TerraSAR-X(TSX) 및 Sentinel-1A(S-1A) SAR 영상에서 얻은 ${\sigma}^0$과 비교하여 수행하였다. TSX/S-1A 대비 K5 ${\sigma}^0$ 값의 차이는 최대 0.6 dB 이하였다. K5의 절대방사보정에 대한 요구 값이 2.0 dB($1{\sigma}$)을 감안하면 K5 RCS 방정식의 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 오차와 K5 ${\sigma}^0$ 방정식의 최대 0.6 dB 이하의 오차는 제시한 방정식들의 정밀도 및 유효성이 높음을 입증하여 준다. 향후, 본 논문에서 제시한 K5 RCS 방정식과 K5 ${\sigma}^0$ 방정식을 이용하여 해상풍 산출 등 정량적인 분석이 가능한 활용을 통한 검증이 추가적으로 이루어져야 할 것으로 생각된다.
위성영상을 활용한 변화탐지 기법은 다중시기의 영상을 이용하여 토지의 이용현황에 대한 자연적, 인위적 변화를 효율적으로 탐지할 수 있다. 변화탐지의 경우 위성영상의 보정 방법, 입력데이터 종류, 변화분석 기법에 따라 상이한 결과가 나타난다. 즉, 변화탐지를 위해 동일한 위성과 동일한 영상을 사용하여도 다양한 조건에 따라 다른 결과가 나타나기에 연구 목적에 맞는 적합한 분석기법을 적용해야 한다. 본 연구는 영상의 보정방법에 따른 절대방사보정과 상대방사보정한 위성영상을 기하보정 후 정규식생지수(NDVI)와 주성분분석(PCA)을 하고, 이를 차연산기법(ID:Image Difference)과 비연산기법(IR:Image Rationing)을 이용해 변화탐지 분석을 했다. 그 결과 ID-NDVI의 경우 식생 관련 변화탐지에 매우 우수한 정확도를 나타냈고, ID-PCA는 전 영역에서 90%의 정확도를 보였다. IR-NDVI는 90%의 정확도를 보였으나 전답${\rightarrow}$초지의 경우 70%이하로 나타났고, IR-PCA 역시 전 영역에 대해 우수한 변화탐지능력을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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