Mitnik, Leonid M.;Gade, Martin;Ermakov, Stanislav A.;Lavrova, Olga Yu.;Silva, Jose B.C. da;Woolf, David K.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.950-953
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2006
SIMP is an international project funded by INTAS aimed at improving the information content, which can be inferred from multi-sensor satellite imagery of marine coastal areas. Scientific teams from Germany, UK, Portugal, and Russia focus on the development of novel tools for marine remote sensing of the coastal zone. In particular, the project teams' benefit from the fact that surface films may enhance the signatures of hydrodynamic processes such as plumes, internal waves, eddies, etc., on microwave, optical, and infrared imagery. The project's objectives are to develop a robust methodology for identifying slick-related phenomena/processes through their surface signatures and thereby, to improve the discrimination capabilities between slicks and other oceanic and atmospheric phenomena by taking into account information gained from satellite imagery quasi-simultaneously recorded at microwave, visible and IR wavelengths. The results of the two project years are summarized. Examples are given for the project’s web presentation, laboratory and field experiments, and of the analyses of various satellite data.
Park, Jin-Woo;Shin, Gi-Eun;Lee, Suk-Hoon;Byun, Jong-Seok
응용통계연구
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제25권5호
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pp.733-741
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2012
The successful launch of Arirang satellites allow the acquisition of high resolution satellite imagery of Korean territory and enables the transition from the conventional cultivation area survey method to new image based methods adopted in advanced nations. In this study, we suggested reasonable sizes of the primary sampling unit and the secondary sampling unit for the satellite imagery based sampling design in 8 provinces preselected for this research. The PSU size was determined mainly in consideration of intracorrelation that shows the degree of homogeneity within each cluster and the efficiency of the image process. For the SSU size, we considered the relative standard error and the differences between the land cover maps produced by the Ministry of Environment and the satellite imagery processed by the National Statistical Office.
The objective methods estimating the radius of maximum wind (RMW) of tropical cyclones (TCs) are discussed using infraed (IR) imagery of geostationary satellite, and an alternative method is suggested that can estimate RMW in the TCs having eyes using IR imagery. The RMW-estimating methods are based on the characteristic structure of the eyewall of a tropical cyclone. RMW is dependent upon the radius of the eye and the distance from the center to the top of the most developed convective cloud. In order to test these methods, blackbody brightness temperature of Korean geostationary satellite, COMS (Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) IR imagery are utilized in this study. The estimated RMWs are compared with surface winds of ASCAT (Advanced Scatterometer) of a polar orbiting satellite.
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.
Traditional photogrammetry and satellite image rectification technique have been developed based on control-points for many decades. These techniques are driven from linked points in image space and the corresponding points in the object space in rigorous colinearity or coplanarity conditions. Recently, digital imagery facilitates the opportunity to use features as well as points for images rectification. These implementations were mainly based on rigorous models that incorporated geometric constraints into the bundle adjustment and could not be applied to the new high-resolution satellite imagery (HRSI) due to the absence of sensor calibration and satellite orbit information. This research is an attempt to establish a new Line Based Transformation Model (LBTM), which is based on linear features only or linear features with a number of ground control points instead of the traditional models that only use Ground Control Points (GCPs) for satellite imagery rectification. The new model does not require any further information about the sensor model or satellite ephemeris data. Synthetic as well as real data have been demonestrated to check the validity and fidelity of the new approach and the results showed that the LBTM can be used efficiently for rectifying HRSI.
Satellite imagery may contain large regions covered with atmospheric aerosol. A highresolution 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-l/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.
다목적 실용위성 3호, 5호, 3-A호 등 다양한 고해상도 센서를 탑재한 국산 위성이 곧 발사될 예정에 있을 뿐 아니라, 기후변화에 의한 재난재해 빈발 등 각종 범지구적 문제 발생에 따른 세계 각국의 지구 관측 활동이 활성화되면서 우리나라도 침체되어 있는 위성영상정보 활용의 범위와 깊이를 확대하기 위한 노력을 시작하고 있다. 본 연구에서는 이를 위한 첫 번째 단계로 국외의 위성영상정보 활용 관련 기술개발 현황 및 시장전망에 대한 분석과 함께 국내 위성영상정보 활용자들을 대상으로 위성영상정보 수요 및 활용 제약 요인들에 대한 온라인 설문조사와 인터뷰를 수행하였다. 조사결과 전처리과정의 표준화와 함께 각종 관련 기술 자료들의 공개, 신속하고 체계화된 자료 배급체계의 구축이 매우 시급한 것으로 나타났으며, 이러한 분석 결과는 향후 수립될 예정으로 있는 위성영상정보 활용 확대 방안의 기초 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
고해상도 위성영상은 기상관측, 지형관측, 원격탐사, 군사시설감시, 문화재보호 등 많은 분야에서 이용된다. 위성영상은 동일한 위성영상 시스템에서 획득한 영상이라 할지라도 하드웨어(광학장치, 위성의 운용고도, 영상 센서 등)의 조건에 따라서 해상도가 저하된 영상들이 발생한다. 따라서 위성이 발사된 이후에는 이러한 해상도가 저하된 영상들의 해상도 향상을 위해서 영상시스템의 하드웨어를 변경하는 것은 불가능하므로 위성영상 자체를 이용하여 해상도를 향상시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 저해상도 위성영상을 이용하여 해상도를 향상시키는 방법으로 SR(Super Resolution) 알고리즘을 사용하였다. SR 알고리즘은 다수의 저해상도 영상들의 정합을 통해 영상의 해상도를 향상시키는 알고리즘이다. 하지만 위성영상에서는 동일 지역에 대한 여러 장의 영상을 획득하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 특징점 자동추출과 투영 변환(Projection Transform)을 적용 후 영상에 대한 기하학적 변화를 보정하여 SR 알고리즘을 수행하였다. 그 결과 수동으로 특징점을 구한 SR 결과와 같이 에지 부분이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인 할 수 있다.
비점오염원의 유출량을 파악하기 위하여 대상지의 토지피복 현황을 잘 파악할 수 있는 위성영상자료를 사용하려는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 수문 유출모형에 사용되는 인자와 부합되는 토지피복 분류항목이 되지 못한 채 단순한 분류항목으로만 사용되거나, 육안 해석용으로만 적용되는 한계가 있다. 이 같은 상황에서 위성영상으로부터 수문유출 모형에 실질적으로 적용할 수 있는 토지피복 분류항목을 설정하여, 위성영상을 통한 효과적인 비점오염원 관리가 이루어질 수 있도록 하였다. 수문유출 모형에서 사용하고 있는 토지피복 항목을 파악하기 위하여 비점오염원 유출모델의 주요 인자, 선행연구에서 사용된 토지피복 항목, 그리고 국내외 각 기관에서 제시하고 있는 토지피복 분류체계에 대한 내용을 조사하였다. 이를 통해 비점오염원에 의한 원단위, 유출곡선지수의 토지피복 계수, 토양유실량 예측공식의 식생인자, Manning의 조도계수 등의 인자들이 위성영상으로부터 추출하여 적용할 수 있는 토지피복 정보임을 파악할 수 있었다. 이러한 과정을 거쳐 위성영상으로부터 수문유출모형에 적용할 수 있는 토지피복 분류항목을 설정하였다. 또한 이 결과가 우리나라의 환경에 적절한 것인지를 검증하기 위하여 국내 수문유출모형 관련 기관의 전문가로부터 토지피복 분류항목의 적정성에 대한 자문 과정을 거쳐 결정하였다. 연구대상지는 우리나라의 대표적인 습지로 비점오염원 관리체계가 필요한 우포늪의 토평천 유역을 대상지로 하였다. 토지피복 분류항목을 적용할 위성영상으로는 분광 해상도가 높은 Landsat ETM Plus 영상과 공간 해상도가 높은 SPOT-5 영상을 사용하였다.
원격탐사 자료 기반 비닐하우스 탐지 기술 개발은 불법 농경 시설물의 현황 파악과 비닐하우스에서 재배되는 농작물 수량 예측을 위해 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 김제시 지역을 촬영한 Planetscope 위성영상들로부터 비닐하우스를 탐지하기 위한 방법을 제안하였다. 우선, 5장의 Planetscope 위성영상을 기반으로 비닐하우스 객체를 포함한 훈련 영상들을 제작하였다. 그리고, 훈련 영상들을 이용하여 YOLO(You Only Look Once) 모델을 학습시킨다. 학습시킨 YOLO 모델을 테스트 Planetscope 위성영상에 적용하여 비닐하우스 객체들을 탐지한다. 본 연구에서 제안한 방법을 적용한 결과, 주어진 Planetscope 위성영상으로부터 총 76.4%의 비닐하우스가 탐지되었다. 추후 연구에서는 공간해상도 1m 이하의 고해상도 위성영상에서 더 많은 비닐하우스 객체를 탐지하기 위한 기술을 개발할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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