한반도 전역과 같은 상대적으로 넓은 지역의 정확한 분류를 위해서는 단일 영상 분류 후 영상정합 방식보다는 영상 정합 후 분류방법이 보다 정확하다. 또한 다중시기 정보는 분류에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 한반도 전역을 대상으로 최적의 Landsat ETM+ 영상정합 방식을 제시하였다. 한반도 전역에 대해 2000년부터 2001년까지 획득된 총 65개의 Landsat ETM+영상을 이용하여 낙엽기, 이앙기, 개엽기 각각 정합 영상을 제작하였다. 이때 보다 정확한 영상정합을 위해 히스토그램 매칭, 중앙영상을 기준으로 한 1차 회귀식적용방법, Landsat 촬영 패스별로 적용한 1차 회귀식 적용방법, 총 세 가지 상대복사보정 방법을 적용하였다. 적용 결과, 패스별 상대복사보정한 결과가 그 보정 효과가 크면서, 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한 시기별 정합영상을 살펴보면, 개엽기의 정합영상이 타시기에 비해 상대적으로 인접한 영상 간 지표물의 변이가 다양하게 나타나는 것을 볼 수 있었다.
원격탐사 분야에서 물체의 특성을 정략적으로 추정할 수 있는 분광센서에 대한 관심이 늘어나고 있으며, 특히, 최근 드론에 탑재하여 운영할 수 있는 경량 다분광 카메라의 활용이 주목받고 있다. 정량적 원격탐사를 위해서는 카메라 또는 센서에서 획득된 복사량의 정확도가 중요하지만, 저가의 다분광 카메라의 경우 복사정확도에 대한 독립적인 검증이 충분히 수행되지 않았다. 본 연구에서는 최근 농작물 모니터링, 식생 분석, 수질 분석 등에 다양하게 활용되고 있는 MicaSense사의 RedEdge-MX 카메라에 대한 복사 정확도 분석을 수행하였다. 미국 NIST 표준에 따라 교정된 초분광 센서인 TriOS RAMSES를 이용하여, RedEdge-MX 센서의 복사휘도 및 복사조도에 대한 상대 보정계수를 산출하였다. 분석결과, RedEdge-MX의 복사휘도는 밴드별로 RAMSES보다 5~16% 가량 낮게 나타났고, 복사조도 역시 1~20% 가량 낮은 것이 확인되었다. 본 연구에서는 RedEdge-MX의 관측값을 RAMSES에 상응하는 값으로 변환시키기 위한 보정계수를 1차 그리고 3차 회귀분석을 통하여 제공한다.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.1370-1373
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2008
This paper introduces a novel display measuring instrument that allows accurate, spectro-radiometric measurement of the complete viewing cone while the measuring time is similar to that of a CCD camera with transform lens optics. Actually the new instrument, named POLYGONIOSCOPE, is orders of magnitude faster compared to a conventional spot spectrometer.
Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.
An evaluation of various radiometric methods to analyze $^{226}Ra$ in water has been employed on a set of 10 standard solutions of different concentrations in the range of $1-10Bq/L^{-1}$. The analysis was carried out using well-established procedures by means of gamma-ray, alpha-particle and liquid scintillation spectrometry. The feasibility of the various methods has been quantified in terms of relative standard error and percentage error. Correlations between the various methods have been presented and discussed. In general, good agreement was found in the results of various methodologies, which assures the accuracy of the methods and allows for the validation of instrumentation and procedures. Of the different methods adopted here, a combined procedure for the determination of $^{226}Ra$ along with $^{228}Ra$ using Quantulus 1220 ultra-low level background liquid scintillation counting gave the most accurate results.
바다의 색을 관측하여 해양환경을 관측하는 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)의 자료는 지상국 시스템에서 다양한 보정과정을 거쳐 Raw~Level 2 (L2)로 생산되는데, 각 처리 단계에서 발생하는 품질 정확도는 단계별로 누적되어 위성자료의 오차가 점차 증폭된다. 이에 GOCI-II의 Level-1A/B (L1A/B) 자료에서 발생할 수 있는 광학적 품질 및 위치보정 성능 오차를 측정할 수 있도록 GOCI-II 지상국 시스템을 개선하였다. 신규로 구축된 광학적 품질 및 위치보정 성능 평가 모듈(Radiometric and Geometric Performance Assessment Module, RGPAM)은 시험 운영을 통해 성능 측정, 측정 결과의 표출 및 저장 등 기능들이 정상 운영됨을 확인하였다. RGPAM을 통해 측정된 성능들은 향후 GOCI-II 검출기의 감도 저하에 따른 실시간 복사보정 모델 개선, 위성 L1A/B 자료의 품질 일관성 확인 및 이슈사항에 대한 재보정 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
레이더 영상의 품질은 영상레이더 탑재체 뿐만 아니라 위성 본체의 성능에 크게 좌우되기 때문에, 영상레이더 위성의 영상형성구조분석(Image Chain Analysis)은 위성체 설계단계에서 가장 중요한 해석들 중 하나이다. 특히, 위성체 지향 및 안정화 오차는 탑재체 고유 설계에서 유도되는 영상 품질에 가장 나쁜 영향을 끼친다. 이 연구에서는 위성체 지향 및 안정화 오차로 인한 레이더 영상 품질 저하를 분석하기 위한 영상형성구조분석 알고리즘이 개발되었다. 개발된 소프트웨어는 궤도 모델, 자세제어 모델, 영상레이더 탑재체 모델, 클러터 모델, 영상처리 모델로 구성된다. 이 해석을 위해, $5km{\times}5km$의 관측폭을 가지는 1m고해상도 모드 레이더 영상의 원시 데이터를 시뮬레이션하고, 영상처리를 수행하였다 영상 품질을 분석하기 위해 영상 내에 총 25개 점표적들을 생성하였다. 이 연구의 결과, 레이더 영상의 방사 정밀도는 위성체 지향오차에 가장 많은 영향을 받는 것으로 해석되었으며, 최고의 영상 품질을 만족시키기 위해서는 위성체 자세제어 시스템의 성공적인 설계가 가장 중요하다.
In this study, acquired time series Landsat TM/ETM+ image to extract land surface temperature for wide-area region and executed geometric correction and radiometric correction. And extracted land surface temperature using NASA Model, and I achieved the first correction by perform land coverage category for study region and applies characteristic emission rate. Land surface temperature that acquire by the first correction analyzed correlation with Meteorological Administration's temperature data by regression analysis, and established correction formula. And I wished to improve accuracy of land surface temperature extraction using satellite image by second correcting deviations between two datas using establishing correction formula. As a result, land surface temperature that acquire by 1,2th correction could correct in mean deviation of about ${\pm}3.0^{\circ}C$ with Meteorological Administration data. Also, could acquire land surface temperature about study region by relative high accuracy by applying to other Landsat image for re-verification of study result.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상은 경사촬영을 수행하므로 지형의 기복에 따른 영향을 많이 받는다. 따라서 SAR영상을 이용하여 여러 가지 정보들을 추출하여 이용하기 위해서는 전처리 과정으로서 지형의 기복에 따른 여러 가지 왜곡들을 보정해야 한다. 이에 본 연구에서는 RADARSAT SAR 영상을 이용하여 궤도모델링, 정사보정을 수행하고 역산란계수, 국부입사각 계산 등을 통해 지형기복에 따른 방사왜곡보정을 수행하였다.
SAR 영상은 기상이나 일조량에 관계없이 자료를 취득할 수 있으므로 종래의 전자광학적 감지기가 갖는 제약을 극복할 수 있다. 또한, SAR 영상으로 취득할 수 있는 정보는 종래의 광학적 감지기에 의한 것과는 다른 형태이므로 영상에 의한 정보취득의 범위를 확대시킬 수 있다. 그러나, SAR 영상에는 레이다의 특성과 대상물의 기하학적 특성에 따라 다양한 왜곡이 포함되므로, SAR 영상으로부터 정보를 취득하는 데 있어서 소요 정확도가 확보되기 위해서는 SAR 자료에 포함되어 있는 왜곡을 보정하여야 한다. 본 연구에서는 SAR 영상 취득시 대상물과 안테나의 기하학적 구성에 따른 반사파의 변화를 모형화하여 SAR 영상을 모의제작하고, 이를 이용해 대상물의 경사에 따른 밝기값의 왜곡을 실제 영상에서 제거하므로서 SAR 영상의 기하학적 복사 왜곡을 보정하고자 하였다. 그 결과, SAR 영상으로부터 대상물의 반사특성에 따른 정상적 정보를 취득함에 있어서 기하학적 복사왜곡에 의한 영향을 최소화하여 지형공간정보 관련 분야에서 SAR 영상을 원활히 활용할 수 있도록 기여하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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