Land monitoring involves systematically understanding changes in land use, leveraging spatial information such as satellite imagery and aerial photographs. Recently, the integration of deep learning technologies, notably object detection and semantic segmentation, into land monitoring has spurred active research. This study developed a web service to facilitate such integrations, allowing users to analyze aerial and drone images using CNN models. The web service architecture comprises AI, WEB/WAS, and DB servers and employs three primary deep learning models: DeepLab V3, YOLO, and Rotated Mask R-CNN. Specifically, YOLO offers rapid detection capabilities, Rotated Mask R-CNN excels in detecting rotated objects, while DeepLab V3 provides pixel-wise image classification. The performance of these models fluctuates depending on the quantity and quality of the training data. Anticipated to be integrated into the LX Corporation's operational network and the Land-XI system, this service is expected to enhance the accuracy and efficiency of land monitoring.
Jun Ho Lee;Seok Gi Han;Do Hee Kim;Seokyoung Ju;Tae Kyung Lee;Chang Hoon Song;Myoungjoo Kang;Seonghui Kim;Seohyun Seong
Current Optics and Photonics
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제7권5호
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pp.545-556
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2023
This paper introduces volume-sharing multi-aperture imaging (VMAI), a potential approach proposed for volume reduction in space-borne imagers, with the aim of achieving high-resolution ground spatial imagery using deep learning methods, with reduced volume compared to conventional approaches. As an intermediate step in the VMAI payload development, we present a phase-1 design targeting a 1-meter ground sampling distance (GSD) at 500 km altitude. Although its optical imaging capability does not surpass conventional approaches, it remains attractive for specific applications on small satellite platforms, particularly surveillance missions. The design integrates one wide-field and three narrow-field cameras with volume sharing and no optical interference. Capturing independent images from the four cameras, the payload emulates a large circular aperture to address diffraction and synthesizes high-resolution images using deep learning. Computational simulations validated the VMAI approach, while addressing challenges like lower signal-to-noise (SNR) values resulting from aperture segmentation. Future work will focus on further reducing the volume and refining SNR management.
2018년 유엔 개발 계획(United Nations Development Programme; UNDP)의 보고서에 따르면 북한의 산림 황폐화는 매우 극단적이며, 지금까지도 진행되고 있다. 기후변화 측면에서 산림 황폐화는 단순히 한 국가만의 문제가 아닌 전 지구적인 스케일의 문제로 여겨지며, 이러한 북한 산림 황폐화의 원인은 만성적인 식량난과 개간 산지의 확대, 산림 병해충의 영향으로 알려져 있다. 산림 황폐화에 대응하기 위한 연구와 정책 사업들은 원격탐사와 산림 관련 국가 공간자료들을 이용하여 진행되지만, 북한의 경우 국가 공공 자료들의 접근이 제한적이며, 객관성이 보장되기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 Landsat 위성영상을 사용하여 통계적 확률밀도 추정 방법을 통해 한반도에서 유일하게 행정구역상으로 분단된 강원도에 대한 산림면적을 탐지 및 평가하고자 하였다. 남한의 산림 공간자료와 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI)를 이용하여, 산림 비산림의 NDVI 값에 대한 범주별 가우시안 확률밀도함수를 추정하고 산림 탐지를 위한 NDVI 임계점(0.6658)을 설정하였다. 설정된 임계점을 이용하여 남 북 강원도에 대한 다중시기 산림면적 탐지를 진행한 결과 남 북 모두 2000년대까지 산림 면적이 감소하였으나, 2010년대에는 면적이 증가하는 경향이 나타났다. 또한, 지역적 규모에서 산림 면적의 감소는 국가별 도시화, 산업화의 정책 방향과 일치함을 확인하였다. 검증을 위한 Kappa value의 경우 대부분 강적합(0.8)과 중적합(0.6) 수준을 나타내었으며, 탐지된 면적과 국가 통계와의 비교 결과도 약소한 차이를 나타내었다. 본 연구는 북한 산림 황폐화에 대응하는 기반 자료로 사용될 수 있으며, 탐지된 결과를 바탕으로 산림자원의 보호와 복구의 필요성이 제기된다.
화산재는 화산쇄설물 중 2 mm 이하의 크기를 가지는 작은 미세 암편으로 화산 분화 이후 낙하에 의해 여러 가지 피해를 가져온다. 화산재 피해는 운송업과 생산업 그리고 동 식물 및 인간의 호흡기 활동에 영향을 줄 수 있다. 따라서 이러한 화산재의 피해를 예방하기 위해서는 화산재 확산 정보가 중요하며 광범위하게 확산되는 화산재 관측은 위성을 활용하는 것이 효과적이다. 본 연구에서는 일본 사쿠라지마 화산의 두 번의 분화 사례를 연구하였으며 정지궤도 위성인 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite: COMS)의 기상 탑재체(Meteorological Imager: MI) 영상과 극궤도 위성인 Landsat-8의 Operational Land Imager (OLI), Thermal InfraRed Sensor (TIRS) 영상을 활용하여 화산재 확산 정보를 산출하였다. COMSMI 영상으로부터 화산재 화소를 추출하여 화산재의 확산 방향과 속도를 분석하였으며, Landsat-8 영상에 대하여 그림자 측정법을 적용하여 화산재 높이를 산출하였다. 또한 본 연구에서 산출된 결과를 도쿄 화산재 주의보센터(Volcanic Ash Advisories center: VAAC)와 비교하였다. 비교 결과, 화산재 확산의 방향은 두 연구에서 모두 유사한 방향으로 산출되었으나 화산재 속도는 화산재주의보센터에서 제공되는 속도에 비해 약 4배 느리게 산출되었다. 또한, 화산재 높이는 화산재 주의보센터 정보에서는 단일 값으로 제공되지만 본 연구에서는 화산재 확산위치에 따라 다르게 관측됨을 확인하였다. VAAC의 경우 화산 분화의 빠른 대응을 위해 분화구 주변 지역에 대해 대략적 값을 산정하지만 본 연구에서는 화산재 확산이 중요하기 때문에 실제 화산재 확산이 관측된 다양한 영상으로부터 화산재가 확산된 전체 지역에 대한 정보를 산출하였기 때문에 차이가 발생하였을 것으로 판단된다. 대규모 분화가 발생할 경우 한반도에 미치는 영향을 확인하기 위해서는 화산재 확산 관측이 중요하다. 본 연구를 통해 서로 다른 특성을 지니는 위성영상을 활용하여 화산재가 확산된 전체 영역에 대해 다양한 정보를 산출하는데 활용될 수 있을 것이다.
부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.
본 연구는 미집행 도시계획시설의 체계적이고 효율적인 관리를 위한 방안을 마련하기 위하여 지리정보시스템(GIS)을 이용한 미집행 도시계획시설의 분류를 위한 분석을 수행하고, 분류된 미집행 도시계획시설의 공간정보를 데이터베이스화하여 지속적인 관리와 운영을 위한 국토정보를 구축하는 방안을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위해 밀양시를 대상으로 도시관리계획 현황, 한국토지정보시스템(KLIS)의 주제도와 지적도, 위성사진 등의 자료를 수집하고, 주제도의 도시계획시설 레이어와 위성사진, 지적도의 연속지적 레이어와 분류·가공된 소유자 속성정보를 결합하여 도시계획 시설의 집행 및 미집행에 대한 정성적인 분석을 수행하였다. 분석 결과 미집행된 시설은 위성사진상 현황도로 또는 조성된 시설이 없고, 사유지가 대부분으로서 미집행 시설로 도출하였다. 또한, 현황도로가 개설되어 있으나, 사유지가 일부 포함된 시설은 일반공중의 교통에 공용함으로써 지자체가 사실상 지배주체로서 인정되어 집행된 시설로 도출하였다. 도출된 미집행 도시계획시설은 도형데이터의 레이어로 구분하고, 미집행 관련 속성데이터를 구성함으로써 미집행 현황과 통계적 내용을 신속하고 정확하게 파악 가능하였다. 본 연구에서는 미집행 도시계획시설의 과학적이고 합리적인 분석과 신뢰성 있는 공간정보 구축을 위해 GIS 기법을 도입한 분석 방안을 제시하였고, 기운영중인 시스템과의 연계 및 정보의 이용을 위한 데이터베이스 구축 방안을 제안하고자 하였다.
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.
KOMPSAT-3(또는 다목적 실용위성 3호)는 한국항공우주연구원의 고해상도 광학 관측임무를 가지고 2012년 5월 18일에 발사되었으며, 지상좌표 획득을 위해 RPC를 제공하고 있다. 그러나 제공 RPC는 내 외부표정요소 오차의 영향을 가지고 있으므로 이에 대한 조정이 필요하다. 본 연구는 KOMPSAT-3 위성영상 제공 RPC의 적합한 조정모델을 찾기 위하여 6가지 유형의 조정모델을 적용하였다. 그 결과, 조정계수 2개와 6개의 결과오차 차이가 0.1m 내외로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3 위성영상의 RPC 조정방법은 기준점 개수가 가장 적게 소요되는 2개 조정계수로 제안하였다. 이 방법으로 기준점 개수 증가에 따른 조정 RPC의 정확도 분석결과, 한 개 기준점만을 사용하더라도 최대오차 3m를 넘지 않았다. 결과적으로 본 연구에 사용된 KOMPSAT-3 입체영상의 제공 RPC는 2개 조정계수를 적용할 수 있을 것으로 판단한다.
최근 전세계적으로 지구 온난화로 인한 이상 기후 현상이 발생되고 있다. 미국 북동부 지역의 한파, 중국 베이징, 인도 남부, 파키스탄의 폭염, 칠레, 카자흐스탄, 베트남의 홍수 등 세계 각지에서 이상 기후가 발생되고, 피해도 속출하고 있다. 특히, 중국의 경우 2013년 이후 매년 남부지역을 중심으로 전국적인 폭염이 지속되고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 이상 고온 현상의 특성을 분석하기 위해 중국 츠시시의 4시기 Landsat 8 OLI TIRS 센서 영상을 활용하였다. 위성영상의 10개 밴드를 활용하여 토지피복 분류를 수행하고, 10번 열밴드를 이용하여 지표면 온도를 추출하였다. 4시기의 토지피복 분류 결과를 통해 시계열적인 변화 추이를 정량적으로 파악할 수 있었으며, 지표 온도 산출 결과를 통해 각 시기의 평균 온도뿐만 아니라 각 항목별 평균온도까지 확인할 수 있었다. 특히, 항목별 평균온도 산출 결과를 통해 동일 시기에서는 건물, 나지, 산림, 농경지, 수계, 갯벌의 순서로 온도가 높게 나타나는 것뿐만 아니라, 대상지 전체의 평균온도에 비해 건물, 나지, 산림, 농경지 지역의 온도는 높고 수계와 갯벌 지역은 온도가 낮게 나타나는 것을 확인 가능하였다.
토지이용의 전환에 따른 기후의 변화와 토지가격의 변화를 파악하는 것은 도시민의 후생수준과 지속가능한 개발을 위해 매우 중요한 과제이다. 그러나 도시특성에 관한 정보가 부족하여 활발하게 연구되지 못하였다. 이제 원격탐사를 통한 위성영상의 구득이 쉬워졌고 또 통계청이 기초단위구 자료를 구축함에 따라 이 분야의 연구가 가능하게 되었다. 본 연구는 도시지역의 비도시용 토지가 도시적 용도로 전환됨에 따라 표면온도와 토지가격의 측면에서 어떠한 변화를 유발하는가를 분석하였다. 분석결과 녹지 및 농경지로 사용되던 토지가 공업용토지로 전환된 경우 가장 큰 표면온도의 상승을 초래하였고 상업용지와 단독주택지가 그 뒤를 이었다. 식생지수의 변화도 표면온도의 변화와 비슷한 변화를 보였다. 토지가격의 전환측면에서는 상업용토지로 전환될 경우 가장 큰 가격상승을 초래하였고 그 뒤를 이어 주거지 공업용지의 순으로 나타났다. 이처럼 도시지역의 토지이용의 전환은 표면온도를 상승시킬 뿐 아니라 토지가격도 상승시켜 사회적 부담을 주지만 그 혜택은 사회구성원 중 극히 일부에 한정되는 문제가 있다. 도시정책과 관련된 정책결정권자 및 계획가는 이 문제의 해결을 위해 도시성장관리 정책의 확립 등 보다 효과적인 정책수단을 강구하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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