• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1049-1051
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• 2003

This study investigated the use of airborne image data to provide estimates of within -field variability in soil properties and crop growth as an alternative to extensive field data collection. Hyperspectral and multispectral images were acquired in 2000, 2001, and 2002 for central Missouri experimental fields. Data were converted to reflectance using chemically-treated reference tarps with known reflectance levels. Geometric distortion of the hyperspectral pushbroom sensor images was corrected with a rubber sheeting transformation. Statistical analyses were used to relate image data to field-measured soil properties and crop characteristics. Results showed that this approach has potential; however, it is important to address a number of implementation issues to insure quality data and accurate interpretations.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1470-1472
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• 2003

Hyperion, as hyperspectral data, is carried on NASA’s EO-1 satellite, can be used in more subtle discrimination on forest cover, with 224 band in 360 ?2580 nm (10nm interval). In this study, Hyperion image is used to investigate the effects of topography on the classification of forest cover, and to assess whether the topographic correction improves the discrimination of species units for practical forest mapping. A publicly available Digital Elevation Model (DEM), at a scale of 1:25,000, is used to model the radiance variation on forest, considering MSR(Mean Spectral Ratio) on antithesis aspects. Hyperion, as hyperspectral data, is corrected on a pixel-by-pixel basis to normalize the scene to a uniform solar illumination and viewing geometry. As a result, the approach on topographic effect normalization in hyperspectral data can effectively reduce the variation in detected radiance due to changes in forest illumination, progress the classification of forest cover.

• 항공우주기술
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• 제7권1호
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• pp.216-222
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• 2008

본 연구에서는 초분광 원격탐사 기법을 이용하여 선박의 접근이 어려운 연안지역의 수심을 산정하고자 한다. 연구에 사용된 영상은 초분광 위성영상인 EO-1 Hyperion 영상이며, 대기보정 및 기하보정을 실시하였다. 보정된 영상은 MNF 변환을 사용하여 밴드를 압축하였다. 또한 각 화소의 실제적인 수심을 산정하기 위하여 대상지역의 Diffuse Attenuation Coefficient를 영상내에서 결정하였다. 그리고 Linear Spectral Unmixing 기법을 사용하여 대상 화소의 Emdmember를 결정하고, 수심을 산정하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.1-11
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• 2019

원격탐사 센서 기술의 발전으로 다양한 분광정보를 지니는 위성영상의 취득이 가능해졌다. 특히, 초분광 영상(hyperspectral image)은 연속적이고 좁은 분광파장대의 영역으로 구성되어 있기 때문에, 토지피복분류, 표적탐지, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 원격탐사자료를 활용한 변화탐지 기법은 일반적으로 동일한 차원을 지닌 자료들의 차분을 통해 수행되기 때문에, 차원이 다른 이종 센서에는 적용하기 어려운 단점을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 다른 차원을 지닌 초분광 영상과 고해상도 위성영상에 적용가능한 변화탐지 기법을 개발하고, 이종 영상 간의 변화탐지기법 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위하여, 변화탐지 기법의 적용을 위해 상관도분석, 주성분분석 등을 활용하여 초분광 영상의 차원을 축소시켜 변화탐지에 사용하였으며, 변화탐지 알고리즘은 CVA(Change Vector Analysis)을 사용하였다. 변화탐지 성능의 평가를 위해 참조자료를 사용하여 ROC(Receiver Operating Characteristics) 곡선과, AUC(Area Under Curve)을 계산하였다. 실험결과, 원 초분광 영상을 활용한 경우보다, 적합한 차원 감소 기법을 통해 제작한 영상을 사용하였을 때의 변화탐지 성능이 더 높은 것으로 나타났다. 이는 차원 감소 기법을 적용하여 초분광 영상이 지니고 있는 잡음을 제거하는 것이 변화탐지 성능에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 추후 연구로는 융합기법을 적용한 고해상도 다중분광 영상을 이용하여 공간 해상도의 차이에 따른 변화탐지 성능을 분석할 예정이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.33-39
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• 2007

하이퍼스펙트럴 영상자료는 객체에 대한 많은 정보를 함유하고 있어 객체의 보다 정확한 분류가 가능하다. 본 논문에서는 하이퍼스펙트럴 영상분류를 위하여 SMI(Spectral Mutual Information)이라는 새로운 스펙트럼 유사도 측정기법을 제안하였다. 본 방법은 정보이론 분야에서 대두된 상호정보량의 개념을 차용하여 고안되었으며 스펙트럼간의 통계적 의존성을 측정할 수 있다. SMI는 영상의 각 화소스펙트럼을 확률변수로 간주하고 두 스펙트럼간의 유사 상호정보량을 통하여 유사도를 측정함으로써 영상을 분류한다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 기존에 개발된 SAM, SSV 분류기법을 이용하여 동일지역에 대해 분류를 수행하고 분류 정확도를 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 SMI 기법은 하이퍼스펙트럴 영상분류에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.

• Current Optics and Photonics
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• 제6권3호
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• pp.313-322
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• 2022

Remote-sensing optical payloads, especially hyperspectral imagers, have particular issues with stray light because they often encounter high-contrast target/background conditions, such as sun glint. While developing an optical payload, we usually apply several stray-light analysis methods, including forward and backward analyses, separately or in combination, to support lens design and optomechanical design. In addition, we often characterize the stray-light response over a full field to support calibration, or when developing an algorithm to correct stray-light errors. For this purpose, we usually use forward analysis across the entire field, but this requires a tremendous amount of computational time. In this paper, we propose a sequence of forward-backward-forward analyses to more effectively investigate the through-field response of stray light, utilizing the combined advantages of the individual methods. The application is an airborne hyperspectral imager for creating hyperspectral maps from 900 to 1700 nm in a 5-nm-continuous band. With the proposed method, we have investigated the through-field response of stray light to an effective accuracy of 0.1°, while reducing computation time to 1/17^th of that for a conventional, forward-only stray-light analysis.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.509-516
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• 2013

초분광 영상에 내재된 비선형 현상을 다루기 위해서는 과거에 주로 사용되었던 선형 피처 추출 방법은 적합하지 않았다. 따라서 최근 Manifold learning이라 불리우는 비선형 피처 추출 방법이 초분광 원격탐사 분야를 비롯 여러 분야에서 관심이 증가되고 있다. Manifold learning 방법 중 널리 이용되는 Isomap은 분류와 분광 혼합 분석 등의 분야에서 좋은 결과를 보여주지만, 지나치게 복잡하고 높은 계산량은, 특히 원격탐사 자료와 같이 자료의 크기가 큰 경우 문제가 된다. 따라서 자료의 일부분을 이용하는 랜드마크 기법이 해결책으로 제안 되었다. 본 연구에서는 좀 더 통제가 가능한 랜드마크 추출을 위해 자료를 구성하는 최대 부피를 지닌 Simplex를 이용하여 랜드마크를 선택하는 방법을 제안한다. 초분광 영상을 이용하여 랜드마크의 개수, 선택 방법에 따른 분류 정확도와 편차, 그리고 처리 시간을 비교하였고, 그 결과 제안된 랜드마크 선택 기법은 분류 정확도, 처리시간 모두에서 효율적인 결과를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.369-392
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• 2012

현재까지 초분광영상을 위한 다양한 표적탐지 알고리즘이 개발 및 사용되고 있다. 그러나 표적탐지 알고리즘의 비교 및 검증 기준으로 1~2가지 영상에 적용한 탐지정확도 만을 사용하고 있어, 사용자 입장에서 그 적용성을 평가하는 데에는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 초분광영상에 대한 표적탐지 알고리즘의 적용성을 체계적으로 분석하는 것이다. 이를 위하여 표적, 배경, 영상의 분광적 또는 복사적 특성에 관련된 5가지 기준 인자들을 정의하였고, 각 인자의 변이에 따른 6가지 기존 표적탐지 알고리즘의 탐지정확도 변화를 비교하였다. 이와 더불어 영상 크기에 따른 각 알고리즘의 처리시간을 비교하였다. 그 결과 탐지정확도 측면에서는 기준인자에 따라 적용성이 높은 알고리즘의 종류가 다르게 나타났다. 처리시간은 2차 통계값 기반 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 매우 크게 나타났다. 탐지정확도와 처리시간을 종합적으로 고려한 결과 사용하는 영상과 표적 그리고 배경의 특성에 따라 적용성이 높은 알고리즘의 종류가 다른 것으로 나타났다. 따라서 초분광영상에 대한 기존 표적탐지 알고리즘의 적용성은 자료의 특성 및 배경과 표적의 공간적 분광적 관계에 따라 다르게 나타나므로, 사용하는 자료의 특성과 목적에 따라 적용하는 표적탐지 알고리즘의 종류가 달라질 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.527-535
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• 2013

분광혼합분석을 효과적으로 수행하기 위한 정확한 endmember의 추출은 반드시 선행되어야할 조건이며, 이를 위한 다양한 endmember 추출 알고리즘들이 개발되었다. 이러한 endmember 추출 알고리즘의 개발 및 적용성을 평가하기 위한 기존의 연구는 대부분 모의 초분광 영상 또는 AVIRIS 영상을 대상으로 진행되었다. 그러나 이러한 영상 자료는 실제 국내에서 획득되고 활용할 수 있는 초분광 영상과 차이를 보일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 취득된 AISA 초분광 영상에 대하여 대표적인 endmember추출 알고리즘을 사용하고, 그 적용성을 평가하였다. 물질의 종류 및 크기에 따른 차이를 분석하기 위하여 인공적으로 설계한 테스트베드를 구축하고, AISA 초분광 영상을 취득하여 실험 자료로 이용하였다. 실험결과, 테스트베드 내 물질과 초기 입력값에 따라 알고리즘별로 endmember 추출결과가 다르게 나타났다. 따라서 효과적인 endmember 추출 알고리즘을 적용하기 위해서는 영상을 구성하는 테스트베드 내 물질의 특성 및 최적의 endmember의 개수를 고려해야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.547-557
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• 2017

본 연구에서는 탐지하고자 하는 표적신호를 초기 엔드멤버로 하여 Iterative Error Analysis를 통해 배경물질들의 반사 스펙트럼을 순차적으로 엔드멤버로 추출하고, 추출된 엔드멤버들을 이용하여 분광 혼합분석함으로써 표적물질의 분포를 탐지하는 새로운 초분광 표적탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 표적물질에 대한 점유율의 변화가 주어진 문턱값보다 작아질 때 엔드멤버 추출을 위한 반복을 멈추게 된다. 이 기법은 Orthogonal Subspace Projection과 같은 모델 기반 표적 탐지기법들과 달리 사전에 엔드멤버들을 확보해야 할 필요가 없으며, Matched Filter와 같은 확률론적 표적 탐지 기법들과 달리 배경 전체를 하나의 신호로 특징화하지 않기 때문에 표적의 희소성 여부에 의한 영향을 받지 않는다는 장점을 가지고 있다. 실제 항공 초분광 영상자료 및 다양한 인공 표적물질들이 삽입된 모의 초분광 영상자료를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 희소 및 비 희소 표적의 탐지에 매우 효과적임이 확인되었다. 제안된 방법은 표적 물체 탐지뿐만 아니라 광물, 오염물질 등 자원 및 환경 분야에서 다양한 피복 물질을 탐지하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.