본 연구는 고해상도 위성영상과 항공영상을 이용하여 샘플영역의 크기 변화에 따른 수종분류 시 정확도와 신뢰도에 미치는 영향을 객관적으로 규명하고 그 경향성을 파악하는데 목적이 있다. 영상이 포함하고 있는 밴드들의 특성을 모두 고려하여 수종분류를 실시하기 위해 위성영상과 항공영상 각각에 대해 다중분광영상을 제작하였으며, 이를 기반으로 감독분류를 수행하였다. 그리고 정확도 검증단계에서 전체정확도를 산출하였으며, 그 결과 위성영상의 3*3에서 84.7%, 항공영상은 5*5에서 83%로 가장 높게 나타났으며 Kappa 계수는 각각 0.84, 0.82로 나타났다. 또한 두 영상의 샘플영역의 크기가 작아질수록 정확도가 높아지는 것으로 판단된다.
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.
다중분광 위성영상을 이용한 원격탐측 기술은 광범위한 지역의 열섬효과 분석에 있어 유용하게 활용될 수 있다. 하지만 우리나라와 같이 구름이 많은 기상조건은 위성영상을 활용한 주기적인 관측을 어렵게 한다. 이에 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상과 ATC 모델을 이용한 열섬현상 분석 방법을 제안하였다. 식생상태와 도시화정도를 분석하기 위하여 Landsat 영상으로부터 NDVI와 NDBI를 산출하였으며 ATC 모델의 파라미터 추정을 위하여 Landsat 열적외선 영상으로부터 지표온도를 산출하여 활용하였다. 또한 토지 피복 및 이용형태에 따른 열섬현상 분석을 위해 환경부에서 제공하는 토지피복도를 기반으로 ATC 모델의 파라미터를 비교하였다. 산출한 분광지수와 ATC 모델의 파라미터 간의 상관관계를 분석한 결과 ATC 모델의 MAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.76, 0.69 의 강한 상관관계를 보였으며, YAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.53, 0.42의 상관관계를 나타냈다. 토지 피복 및 이용형태에 따라 ATC 모델의 파라미터를 비교한 결과 도시 지역에서의 MAST와 YAST가 도시 주변의 농업지역, 초지 등에 비해 높게 나타나는 것을 확인하였다. 또한 도시 지역 내에서 주거지역, 산업지역, 상업지역, 교통지역이 문화 체육 휴양지역, 공공시설지역에 비해 높은 MAST를 나타나며 주거지역, 산업지역, 상업지역이 다른 도시 지역들보다 높은 YAST 값을 지님을 확인할 수 있었다.
KOMPSAT-2(KOrean MultiPurpose SATellite-2)위성은 GSD(Ground sample distance) 1m급 전정색(panchromatic) 영상과 GSD 4m급의 다중분광(multispectral)영상을 동시에 제공하는 세계 7번째 고해상도(High-Resolution) 위성으로 지도제작, 국토모니터링, 환경 등 여러 분야에서의 다양한 활용이 기대된다. 그러나, KOMPSAT-2영상은 다중분광센서(MSC : Multi Spectral Camera)의 복잡성과 보안성에 의해 위성궤도 및 자세정보 등 영상 취득 시 기하학적 정보 및 영상이 제한적으로 제공되고 있어 KOMPSAT-2 영상을 이용한 다양한 연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2의 스테레오 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상 제작실험을 수행하여 KOMPSAT-2 영상을 이용한 지형공간정보 생성 가능성을 타진하고자 하였다. KOMPSAT-2영상을 이용한 DEM(Digital Elevation Model) 및 정사영상을 제작하기 위해서는 먼저 표정해석(orientation)을 수행하여야 한다. DEM을 제작하여 정확도를 분석한 결과, 전반적으로 수치지도에 비해 표고가 높게 추출되었다. 평지부에서는 평균 1.8m, 구릉지에서는 평균 7.2m, 산지에서는 평균 11.9m의 표고오차를 나타냈다. 본 연구를 통해 생성된 정사영상의 수평위치오차 평균은 ${\pm}3.081m$로 1:5,000 수치지도 수평위치오차 허용범위인 ${\pm}3.5m$ 준하는 것으로 나타났다. KOMPSAT-2호 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상을 제작한 결과, 1:5,000급의 수치지도제작 및 지형공간정보 생성에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
가시광선 위성자료는 해색 연구에 성공적으로 응용되어 왔다. 또 하나의 해색관측 센서인 OSMI 가 다목적 실용위성에 탑재되어 1999년 발사될 예정이다. 향후 OSMI 영상특성을 이해하기 위해서 우선 모의 실험 절차를 자세히 논하고 복사전달 모델을 이용하여 전형적인 경우의 가시대역 복사패턴을 모의 생성시켰다. 각 성분의 복사량 (에오로졸 산란, Rayleigh 산란, 태양복사, 해수 상향 복사량 및 총 복사량) 분포를 설명하기 위해 계절별, 해수형태 및 위성의 적도 통과 시각에 대한 위성의 전체 통과 경로와 한국 근해지역의 여러 가지 모의 영상들이 소개된다. 그리고 영상의 품질 및 가용도를 평가하기 위한 방법은 복합신호잡음비 (CSNR)로 정의된 영상특성을 이용해 개발된다. 한편 다목적 실용위성이 궤도에 진입 되기 전에 OSMI 영상자료의 질과 가용도를 평가할 수 있도록 일련의 CSNR영상이 서로 다른 경우에 대한 모의 복사량 성분들로부터 생성된다. 최종적으로 OSMI 영상의 질과 가용도가 CSNR모의 영상을 이용해 정량적으로 분석된다. 본 연구결과가 OSMI 임무를 책임지고 있는 모든 과학자들과 OSMI 자료활용을 계획하고 있는 사람들에게 유용하게 되기를 기대한다.
본 연구에서는 Landsat 8/9 OLI와 Sentinel-2 MSI 위성 영상을 활용한 다시기 영상 데이터를 이용하여 다양한 분광 지수를 기반으로 국내 산불 피해 면적 탐지 정확도를 분석하였다. 2022년 3월 경상북도 울진에서 발생하였던 산불을 대상으로 Difference Normalized Burn Ratio (dNBR), Relative Difference Normalized Burn Ratio (RdNBR), Burned Area Index (BAI) 등의 지수를 활용하여 산불피해 면적 탐지에 활용하였다. 비교적 높은 공간 해상도를 가진 Sentinel-2 영상을 기반으로 참조 자료를 제작하였다. 총 6개의 지수 산출물을 기반으로 Sentinel-2, Landsat 8/9으로 총 4개 위성에 대해 산불 피해 정확도를 각각 분석하였다. Landsat 8/9과 Sentinel-2는 각각 16일, 10일 주기로 영상을 제공하고 있지만 구름으로 인해 영상 취득에 어려움이 많은 편이며, 우리나라는 4월부터 식생의 생장이 시작되어 봄철 산불 피해 분석 시 산불발생 전후 영상을 활용하는 경우 식생의 생장으로 인한 변화가 커서 정확도 높은 탐지에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구는 2월에서 5월까지의 다시기 Landsat 8/9과 Sentinel-2 영상 중 같은 날짜를 기반의 영상을 서로 사용하여 시간해상도의 한계를 극복하고 탐지 정확도가 상대적으로 높은 지수를 비교 분석했다. 본 연구 결과는 한국형 산불피해 탐지 지수/모델 개발을 위한 입력 자료 등으로 활용되어 최적화된 산불 지수를 기반으로 정확도 높은 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R2=0.74, RMSE=246 g/m2, RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m2, RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m2, RE=26% 및 RMSE=381 g/m2, RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 KOMPSAT-3 및 3A호 영상 간 상호좌표등록을 수행할 당시에 두 영상이 보이는 수렴각(convergence angle)의 크기에 따라서 상호좌표등록의 정확도가 어떻게 달라지는지에 대한 분석을 수행하였다. 고해상도 위성영상의 메타데이터에서 제공하는 영상의 좌표정보를 이용하여 영상 정합을 수행하기 위한 탐색영역을 줄일 수 있으므로, 본 연구에서는 좁은 탐색영역에서 정합 신뢰도가 높은 영역기반 정합쌍 추출 기법 중 하나인 상호정보(mutual information) 기법을 활용하였다. 상대적으로 해상도가 낮은 다중분광 영상을 이용하여 초기 상호좌표등록을 수행하여 초기 위치관계를 파악하고, 보다 정밀한 상호좌표등록을 위해 전정색 영상의 관심대상지역을 중심으로 정밀 상호좌표등록을 수행하였다. 대전지역에서 촬영된 16장의 KOMPSAT-3 및 3A호 영상으로 120개의 조합을 구성하여 실험을 수행하였다. 실험결과, 영상 간 수렴각 크기와 상호좌표등록 정확도 사이의 상관계수 값은 0.59를 보였고, 영상 간의 수렴각 크기가 클수록 상호좌표등록 정확도가 떨어지는 경향을 보이는 것을 확인하였다.
본 연구는 UAV 영상의 식생지수를 활용한 소나무재선충병 피해목 조기 탐지를 그 목적으로 하며, NDVI를 비롯한 대표적인 식생지수들을 선정하고 각각의 분류 정확도 비교분석을 통해 최적의 식생지수를 분석해보았다. 현장답사를 통하여 193개체의 소나무재선충병 피해목 위치데이터를 구축하고 동시에 다중분광 UAV 영상을 이용하여 4가지 식생지수 분석을 수행하였다. 무감독분류(K-Means)를 통하여 피해목을 분류하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)를 이용하여 식생지수별 분류정확도를 비교·분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 분류의 전체정확도는 NDVI (88.04%, Kappa계수 0.76) > GNDVI (86.01%, Kappa계수 0.72) > NDRE (77.35%, Kappa계수 0.55) > SAVI (76.84%, Kappa계수 0.54)순으로 분석되어 NDVI가 가장 높은 정확도를 보였으며, GNDVI가 거의 비슷한 수준의 분류정확도를 보였다. 둘째, NDVI 및 GNDVI 식생지수를 이용한 K-Means 무감독 분류방법으로 피해목의 판별이 어느 정도 가능한 것으로 판단된다. 특히 위 기법은 연산이 집약적이고 사용자의 개입이 적고 분석과정이 상대적으로 간단하여 피해목의 조기 탐지에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 시계열영상의 활용 또는 딥러닝기법의 추가 응용으로 분류정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
직접 조사가 힘든 비접근 지역인 북한 전역을 대상으로 DEM을 이용하여 표고 및 경사별 분포 현황을 분석하였고, Landsat TM 위성영상을 이용하여 논, 밭, 산림, 나지, 초지, 물, 간척지, 염전, 건물. 주거지, 기타10개의 분류 항목에 대한 토지피복도를 작성하였다. DEM을 이용한 지형분석 결과 개마고원이 위치한 량강도를 중심으로 동쪽 지역의 표고가 1,000 m 이상으로 높게 나타났고, 평안남도와 황해남도 지역이 낮게 나타났다. 산악지로 구분되는 심한 경사인 E 등급이 전체 면적 대비 38.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 편평한 A 경사는 주로 북한 서해안 지역에 넓게 분포하고 E 경사는 동북부 산악지형에서 높은 비율을 보이고 있어 북한의 전형적인 동고서저의 지형특성을 잘 반영하였다. 위성영상을 이용하여 분류한 북한의 토지피복 항목을 살펴보면 전체 면적 중 산림이 69.6%로 가장 넓게 분포하고 있고, 밭이 15.7%, 나지가 6.6%, 논이 4.2%, 하천과 저수지 등을 포함한 물이 1.6%, 초지가 1.1%, 도시와 주거지가 0.9%인 것으로 나타났다. 행정구역별 지표면 피복을 살펴보면 황해남도와 평안남도 등 서쪽에 위치한 해안가 저위평탄지에 주로 논이 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 밭의 분포는 논과 같이 서쪽 지역에 많이 분포하는 경향이었으나 북동쪽에 위치한 함경도와 자강도 및 량강도에도 비교적 고르게 분포하는 것으로 나타났다. 경사등급별로 농경지의 분포를 살펴보면, $0{\sim}2%$인 A 경사에 약 80% 이상 논이 분포하고 있고, 반면 밭은 A, B, C, D, E 등급에 비교적 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났다. 농업기후지대별 토지피복 현황을 살펴보면, 논과 밭은 북부 평야지대와 북부 서해안지대에 전체의 약 79%와 45%가 분포하였고 산림은 비교적 모든 농업기후지대별로 고르게 분포하였다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 힘든 지역에 대한 농업기반 및 농경지 정보를 주기적으로 파악할 수 있고, 넓은 지역에 대한 정보 수집이 가능한 장점이 있어, 3년$\sim$5년 주기로 영상분류를 통한 토지피복도를 작성하여 토지이용 및 분류에 대한 시간적 공간적인 변화를 분석한다면 농경지와 산림에 대한 이용 현황 자료를 제공할 수 있고 앞으로의 이용계획 수립에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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