본 논문은 항공사진과 위성영상의 서로 다른 해상도를 지닌 이종센서 영상들에 대한 효율적인 특이점 자동 매칭 기법에 대한 알고리즘에 관한 연구이다. 본 연구의 자동 매칭 알고리즘은 매칭 정확도 및 속도를 향상시키기 위해 다양한 영상 처리 방법을 적용하였다. 특이점을 추출하기 위하여 전처리 과정, 필터링, 세선화, 특이점 추출 방법을 사용하였으며, 특이점에 대한 키서술자(Key-descriptor)를 비교하여 매칭의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제안된 이종센서간의 정확도 높은 자동 영상 매칭을 위해 센서마다 지닌 기하학적 및 방사학적인 영상의 특징을 활용하였다. 아울러 매칭 속도를 높이기 위해 센서 모델을 이용하여 탐색 영역을 최소화 하고 매칭이 잘못된 특이점을 제거할 수 있는 방법을 제시하고 있다.
이 논문에서는 통신해양기상위성 1호기의 영상위치유지를 위한 영상오차보상 알고리즘을 설계하였다. 영상오차보상 알고리즘은 관측영상의 위치결정 및 위치유지를 위한 INR시스템의 핵심요소이다. 궤도와 자세에 대한 다양한 섭동 때문에 위성체의 움직임에 변화가 생기고, 이로 인해 영상기의 포인팅 어긋남이 발생하며, 그 결과로 관측영상의 일그러짐이 유발된다. 포인팅 어긋남을 바로잡기 위하여 보정해 야할 스캔 거울의 각도를 GEOS 위성과 다른 방법으로 계산하였다. 새로 설계된 영상오차보상 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 미국의 기상위성 GOES의 INR시스템에 적용된 영상오차보상 알고리즘과 비교평가를 하였다. 설계된 영상오차보상 알고리즘은 영상기의 포인팅 어긋남을 효과적으로 보상함으로써 약 40% 이상의 지향정밀도를 향상시킬 수 있었다.
정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.
이 논문에서는 KOMPSAT-2 스테레오 영상의 PAN밴드에 존재하는 미세한 크기의 Y시차가 발생하는 원인을 규명하고 이를 개선하기 위한 일련의 실험 및 분석과정을 보고한다. 분석결과, Y시차가 발생하는 원인이 KOMPSAT-2 영상을 생성할 때 PAN밴드를 MS밴드와 일치하도록 Warping처리하는 과정에서 발생한 Resampling 오차 때문인 것으로 판단할 수 있었다. 또한 엄밀한 PAN밴드의 Warping 방식을 적용하여 Resampling 오차를 제거함으로써 Y 시차문제가 상당부분 개선될 수 있음을 확인하였다. 또한 KOMPSAT-2 영상 PAN밴드에서 관측된 밝기값 밀림현상도 엄밀한 Warping처리를 통해서 개선될 수 있음을 확인하였다. 따라서, 보다 엄밀한 Warping기법이 KOMPSAT-2 영상처리과정에 적용될 수 있다면 KOMPSAT-2 영상의 기하정확도 및 복사정확도가 많이 개선될 수 있을 것으로 기대한다.
This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.
Md Sazzadul Kabir;Md Ashrafuzzaman Gulandaz;Mohammod Ali;Md Nasim Reza;Md Shaha Nur Kabir;Sun-Ok Chung;Kwangmin Han
농업과학연구
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제51권1호
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pp.63-77
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2024
Yield monitoring systems have become integral to precision agriculture, providing insights into the spatial variability of crop yield and playing an important role in modern harvesting technology. This paper aims to review current research trends in yield monitoring systems, specifically designed for non-grain crops, including cabbages, radishes, potatoes, and tomatoes. A systematic literature survey was conducted to evaluate the performance of various monitoring methods for non-grain crop yields. This study also assesses both mass- and volume-based yield monitoring systems to provide precise evaluations of agricultural productivity. Integrating load cell technology enables precise mass flow rate measurements and cumulative weighing, offering an accurate representation of crop yields, and the incorporation of image-based analysis enhances the overall system accuracy by facilitating volumetric flow rate calculations and refined volume estimations. Mass flow methods, including weighing, force impact, and radiometric approaches, have demonstrated impressive results, with some measurement error levels below 5%. Volume flow methods, including paddle wheel and optical methodologies, yielded error levels below 3%. Signal processing and correction measures also play a crucial role in achieving accurate yield estimations. Moreover, the selection of sensing approach, sensor layout, and mounting significantly influence the performance of monitoring systems for specific crops.
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.
최근 GOCI-II 위성이 발사되면서 우리나라는 세계 최초로 약 20년 동안 정지궤도상에 있는 천리안 해양위성 시리즈(GOCI, GOCI-II)를 운용하게 되었다. 본 연구에서는 GOCI-II 주요 해색산출물인 엽록소-a 농도(Chl-a), 유색용존유기물(CDOM), 원격반사도(Rrs)를 GOCI 자료와 비교 분석하여, 위성 임무초기 산출물의 현황을 파악하고 향후 천리안 해양위성 시리즈 데이터 구축을 위한 알고리즘 개선 방향을 논의한다. 2020년 황해, 남해, 울릉분지에서 GOCI-II의 엽록소-a 농도의 공간적인 분포는 GOCI 뿐 아니라 MODIS와도 잘 일치한다(상관계수: 0.83 이상). 특히, 여름철 울릉 분지 영역에서는 GOCI와 GOCI-II 자료의 엽록소-a 농도는 RMSE도 낮으며(~0.08), 편향성(Systematic Bias)도 거의 없었다. 선택된 모든 영역에서 490 nm와 555 nm 원격반사도는 GOCI와 GOCI-II 간 불확도가 낮고, 유사한 경향성이 나타났다. 그러나, 남해와 황해의 443 nm 원격반사도의 경우 GOCI-II가 GOCI에 비해 과소추정하여, 엽록소-a 농도와 유색용존유기물의 과다추정을 유도한다. 또한, 660 nm 원격반사도의 경우에도 systematic bias가 나타나 총부유입자 산출물에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 현재 GOCI-II 자료는 기본적으로 GOCI나 MODIS와 잘 일치하고 있어, 해양환경 관측을 위한 기본적인 신뢰도는 확보되었음을 의미한다. 그러나, 향후 GOCI-II 복사보정, 산출물 검보정, 알고리즘 개선으로 자료의 정량적인 정확도를 개선하는 연구가 반드시 필요하며, 이를 기반으로 20년간 천리안 해양위성자료의 일괄적 재처리로 GOCI, GOCI-II 연속성이 보장된 자료를 제공할 수 있다.
해수표층온도(sea surface temperature; SST)는 해양환경 변화와 해양생물의 생태활동의 특성을 파악하는데 매우 중요한 환경요소 중 하나이다. 인공위성 열적외선 영상으로는 전 세계의 해수표층온도 변화를 파악하는 데는 유용하지만, 섬들이 많고, 해안선이 복잡한 한반도 연안 해역에서는 고해상도의 해수표층온도 자료를 획득하기에는 어려운 실정이다. 하지만 인간생활에 밀접한 영향을 주고받으며 대부분의 양식장이 분포하고 있는 곳이 연안 해역이므로 상세한 해수표층온도의 변화를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이를 위하여 본 연구는 저비용의 지상용 열적외선카메라(FLIR)를 항공기용으로 구축하여 연안 표층수온 추출 가능성을 확인하고자 하였다. 2012년 5월 23일부터 2013년 12월 7일까지 최소 8회 이상 서해 연안에 대하여 항공기 관측실험을 실시하였으며, 이때 구축된 열적외선 센서를 탑재하여 해수표층온도 추출 연구를 수행하였다. 항공기에 탑재된 열적외선 센서로부터 획득된 자료는 대기모델 및 온/습도계 센서를 이용하여 방사보정(radiometric correction)을 수행하였고, Global Positioning System (GPS) 및 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서를 이용하여 기하보정(geometric correction)을 자동으로 수행한 후 해수 표층온도 자료를 추출하였다. 그 중 2013년 6월 25일에 관측된 항공기 해수표층온도에 대해 인공위성 및 선박 열적외선 센서를 통해 획득된 해수표층온도 자료와 비교하였으며, 선박 현장 관측 자료와는 $1^{\circ}C$ 이내 오차 범위의 해수표층온도를 획득하였다.
지형 정규화 기법은 영상 촬영 시의 광원, 센서 및 지표면 특성에 따라 발생하는 밝기값 상의 지형적인 영향을 제거하는 방법으로, 지형 조건으로 인해 동일 피복의 픽셀들이 서로 다른 밝기값을 지닐 때 그 차이를 감소시킴으로써 평면 상의 밝기값과 같아 보이도록 보정한다. 이러한 지형적인 영향은 일반적으로 산악 지형에서 크게 나타나며, 이에 따라 산불 피해 지역 추정과 같은 산악 지형에 대한 영상 활용에서는 지형 정규화 기법이 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 대부분의 선행연구에서는 중저해상도의 위성영상에 대한 지형 보정 성능 및 분류 정확도 영향 분석을 수행함으로써, 고해상도 다시기 영상을 이용한 지형 정규화 기법 분석은 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 PlanetScope 영상을 이용하여 신속하고 정확한 국내 산불 피해 지역 탐지를 위한 각 밴드별 최적의 지형 정규화 기법 평가 및 선별을 수행하였다. PlanetScope 영상은 3 m 공간 해상도의 전세계 일일 위성영상을 제공한다는 점에서 신속한 영상 수급 및 영상 처리가 요구되는 재난 피해 평가 분야에 높은 활용 가능성을 지닌다. 지형 정규화 기법 비교를 위해 보편적으로 이용되고 있는 7가지 기법을 구현하였으며, 토지 피복 구성이 상이한 산불 전후 영상에 모두 적용, 분석함으로써 종합적인 피해 평가에 활용될 수 있는 밴드 별 최적 기법 조합을 제안하였다. 제안된 방법을 통해 계산된 식생 지수를 이용하여 화재 피해 지역 변화 탐지를 수행하였으며, 객체 기반 및 픽셀 기반 방법 모두에서 향상된 탐지 정확도를 나타내었다. 또한, 화재 피해 심각도(burn severity) 매핑을 통해 지형 정규화 기법이 연속적인 밝기값 분포에 미치는 효과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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