탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
천리안 해양관측위성 2호기(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)는 한반도 주변을 포함한 동북아 해역과 전구 영역을 관측하는 해색 위성으로 지난 10년간 운용된 GOCI의 임무를 이어받아 2020년부터 현재까지 운용되고 있다. 본 연구에서는 해색 데이터 산출에 있어 필수 과정인 대기보정 알고리즘을 개선하기 위해 GOCI 영상을 이용한 GOCI-II 근적외 파장(near-infrared, NIR) 밴드의 대리교정을 수행하였다. 이를 위해 NIR 밴드의 대기상층(top-of-atmosphere, TOA) radiance에 대한 교차보정 연구를 수행하였으며, 그 결과로 대리교정 상수를 도출하였다. 본 연구에서 도출된 대리교정 상수를 이용하여 보정한 결과 두 센서의 offset이 감소하였으며, ratio는 745 nm, 865 nm에 대해 각 1.02, 1.04에서 1.0, 0.99로 개선되었다. 이는 두 센서의 일관성이 높아진 것으로 판단된다. 또한, 대기 분자 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance, 𝜌rc)는 각각 5.62, 9.52% 증가하였다. 이로 인해 745 nm와 865 nm 𝜌rc의 비율의 차이가 발생했으며, 이는 대기보정 알고리즘 내 에어로졸 광 산란 보정 과정을 통해 모든 밴드의 대기보정 결과에 영향을 줄 수 있다. GOCI, GOCI-II 두 위성의 중복되는 운용 기간이 짧아 2021년 3월의 자료만을 사용하였으나, 향후 타위성과의 지속적인 교차보정 연구를 통해 개선이 가능할 것으로 사료된다. 또한 본 연구에서 도출된 NIR 밴드의 대리교정 상수를 적용하여 가시 채널의 대리교정을 수행하고, 해색 산출물의 정확도에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다.
대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
Radiometric calibration is a prerequisite to quantitative remote sensing, and its accuracy has a direct impact on the reliability and accuracy of the quantitative application of remotely sensed data. This paper presents absolute radiometric calibration of the KOMPSAT-3 (KOrea Multi Purpose SATellite-3) and cross calibration using the Landsat-8 OLI (Operational Land Imager). Absolute radiometric calibration was performed using a reflectance-based method. Correlations between TOA (Top Of Atmosphere) radiances and the spectral band responses of the KOMPSAT-3 sensors in Goheung, South Korea, were significant for multispectral bands. A cross calibration method based on the Landsat-8 OLI was also used to assess the two sensors using near simultaneous image pairs over the Libya-4 PICS (Pseudo Invariant Calibration Sites). The spectral profile of the target was obtained from EO-1 (Earth Observing-1) Hyperion data over the Libya-4 PICS to derive the SBAF (Spectral Band Adjustment Factor). The results revealed that the TOA radiance of the KOMPSAT-3 agree with Landsat-8 within 5.14% for all bands after applying the SBAF. The radiometric coefficient presented here appears to be a good standard for maintaining the optical quality of the KOMPSAT-3.
In multi-dimensional image, ICA-based feature extraction algorithm, which is proposed in this paper, is for the purpose of detecting target feature about pixel assumed as a linear mixed spectrum sphere, which is consisted of each different type of material object (target feature and background feature) in spectrum sphere of reflectance of each pixel. Landsat ETM+ satellite image is consisted of multi-dimensional data structure and, there is target feature, which is purposed to extract and various background image is mixed. In this paper, in order to eliminate background features (tidal flat, seawater and etc) around target feature (laver farm) effectively, pixel spectrum sphere of target feature is projected onto the orthogonal spectrum sphere of background feature. The rest amount of spectrum sphere of target feature in the pixel can be presumed to remove spectrum sphere of background feature. In order to make sure the excellence of feature extraction method based on ICA, which is proposed in this paper, laver farm feature extraction from Landsat ETM+ satellite image is applied. Also, In the side of feature extraction accuracy and the noise level, which is still remaining not to remove after feature extraction, we have conducted a comparing test with traditionally most popular method, maximum-likelihood. As a consequence, the proposed method from this paper can effectively eliminate background features around mixed spectrum sphere to extract target feature. So, we found that it had excellent detection efficiency.
Kim, Seong-Joon;Lee, Mi-Seon;Kim, Sang-Ho;Park, Geun-Ae
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.432-435
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2006
Potential application topics of KOMPSAT-3 image in the field of precision agriculture are suggested. The topics can be categorized as fundamental and applied ones that have contents of static and dynamic characteristics respectively. As fundamental topics, precision information of agriculture that is related to farmland and its crop attributes, precision information of rural infrastructure that is related to rural village and its facilities, precision information of stream environment that is related to rural water resources and its facilities, and precision information of eco-environment that is especially related to riparian ecology and environmental status are included. As applied topics, precision rural water resources that has thematic contents of continuous and event-based runoff, spatial and temporal soil moisture and evapotranspiration, precision agricultural watershed environment that has the contents of spatial and temporal soil loss, sediment and pollutants transport, and precision temporal and spatial crop growth that has the contents of temporal crop texture, spectral reflectance, leaf area index, spatial crop protein information.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.598-601
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2006
Satellite imagery may contain large regions covered with atmospheric aerosol. A high-resolution satellite imagery affected by non-homogenous aerosol cover should be processed for land cover study and perform the radiometric calibration that will allow its future application for Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT) data. In this study, aerosol signal was separated from high resolution satellite data based on the reflectance separation method. Since aerosol removal has a good sensitivity over bright surface such as man-made targets, aerosol optical thickness (AOT) retrieval algorithm could be used. AOT retrieval using Look-up table (LUT) approach for utilizing the transformed image to radiometrically compensate visible band imagery is processed and tested in the correction of satellite scenery. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), EO-1/HYPERION data have been used for aerosol correction and AOT retrieval with different spatial resolution. Results show that an application of the aerosol detection for HYPERION data yields successive aerosol separation from imagery and AOT maps are consistent with MODIS AOT map.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.852-855
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2006
There is an increasing need to use data from different sensors in order to maximize the chances of obtaining a cloud-free image and to meet timely requirements for information. However, the use of data from multiple sensor systems is depending on comprehensive relationships between sensors of different types. Indeed, a study of inter-sensor relationships is well advanced in the effective use of remotely sensed data from multiple sensors. This paper was concerned with relationships between sensors of different types for vegetation indices (VI). The study was conducted using IKONOS and Landsat-7 ETM+ images. IKONOS and Landsat-7 ETM+ image of the same or about the same dates were acquired. The Landsat-7 ETM+ images were resampled in order to make them coincide with the pixel sizes of IKONOS. Inter-relationships of vegetation indices between images were performed using at-satellite reflectance obtained by converting image digital number (DN). All images were applied to topographic normalization method in order to reduce topographic effect in digital imagery. Also, Inter-sensor model equations between two sensors were developed and applied to other study region. In the result, the relational equations can be used to compute or interpret VI of one sensor using the VI of another sensor.
Space-borne remote sensing is an effective and inexpensive way to identify crop fields and detect the crop condition. We examined the multi-temporal spectral characteristics of rice fields in South Korea to detect their phenological development and condition. These rice fields are compact, small-scale parcels of land. For the analysis, moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) and RapidEye images acquired in 2011 were used. The annual spectral tendencies of different crop types could be detected using MODIS data because of its high temporal resolution, despite its relatively low spatial resolution. A comparison between MODIS and RapidEye showed that the spectral characteristics changed with the spatial resolution. The vegetation index (VI) derived from MODIS revealed more moderate values among different land-cover types than the index derived from RapidEye. Additionally, an analysis of various VIs using RapidEye satellite data showed that the VI adopting the red edge band reflected crop conditions better than the traditionally used normalized difference VI.
The accuracy of classifying pixels in HIRIS images is usually degraded by noisy bands since noisy bands may deform the typical shape of spectral reflectance. Proposed in this paper is a statistical method for noisy band removal which mainly makes use of the correlation coefficients between bands. Considering each band as a random variable, the correlation coefficient measures the strength and direction of a linear relationship between two random variables. While the correlation between two signal bands is high, existence of a noisy band will produce a low correlation due to ill-correlativeness and undirectedness. The application of the correlation coefficient as a measure for detecting noisy bands is under a two-pass screening scheme. This method is independent of the prior knowledge of the sensor or the cause resulted in the noise. The classification in this experiment uses the unsupervised k-nearest neighbor algorithm in accordance with the well-accepted Euclidean distance measure and the spectral angle mapper measure. This paper also proposes a hierarchical combination of these measures for spectral matching. Finally, a separability assessment based on the between-class and within-class scatter matrices is followed to evaluate the performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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