도시지역은 지구상에서 가장 변화가 활발히 일어나는 지역 중의 하나로써, 우리나라에서도 산림지나 녹지, 농경지가 주거지역, 공업지역 등의 주거지역으로 빠르게 변화하고 있다. 이러한 빠른 토지이용의 변화를 모니터링하기 위해서는 신속한 데이터의 취득을 필요로 하게 되고, 위성영상은 이러한 요구의 대안이 될 수 있다. 일반적으로 SAR 위성은 능동적 탐측체계로 영상을 취득하기 때문에 지표면의 거칠기에 따라 영상의 밝기값이 결정되며, 대표적으로 수계영역은 반사강도가 낮아 어둡게 나타나고, 인공구조물이 분포하고 있는 주거지역의 경우 반사강도가 높아 타 지역에 비해 밝기값이 높게 나타난다. 이러한 SAR 영상의 특성을 이용하면 주거지역을 효과적으로 추출할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X, 우리나라의 KOMPSAT-5를 이용하여 주거지역의 추출을 수행하였으며, 추출을 위해서 영상분할기법을 통한 객체기반 영상분류를 적용하였다. 영상분할의 정확도를 향상시키기 위해서 스페클 divergence를 먼저 계산하여 주거지역의 반사강도를 조정하였다. 두 위성영상의 정확도 평가를 위해서 추가로 픽셀기반의 K-means 영상분류법을 적용하여 주거지역을 분류하였다. 연구의 결과로써 TerraSAR-X의 객체기반 영상분류법은 약 88.5%, 픽셀기반영상분류법은 75.9%, KOMPSAT-5는 약 87.3%와 74.4%의 overall accuracy를 보였다.
본 연구에서는 지표면 온도 변화에 미치는 주요 지역특성인자를 도출하고 각각의 인자가 미치는 확률적 영향계수를 추정하였다. 연구대상지역은 충청북도 전역이며 패널 분석을 위해 시 군 행정 단위로 분할하였다. 지표면온도 및 지역특성 시계열자료들은 MODIS 영상과 통계청자료를 사용하여 각각 구축하였다. 그리고 지표면온도와 횡단면자료인 지역특성인자들을 다중회귀관계로 설정하고 패널 모형 분석을 통하여 회귀계수 추정치를 산정하였다. 지표면온도와 지역특성인자는 패널 모형 분석에서 종속변수와 설명변수로 각각 사용하였다. 패널 자료 분석은 상용 통계프로그램 STATA14를 사용하였으며, 일원 개체 고정효과모형이 본 연구의 지표면온도 변화 해석에 가장 적절한 모형으로 선정되었다. 지표면온도 변화에 미치는 설명변수의 영향수준을 나타내는 기여율은 회귀방정식의 추정회귀계수로부터 구했다. 설명변수별 기여율은 도시 공업지역이 3.746로 가장 컸으며, 다음으로 평균고도${\times}$대지면적비율이 2.856, 전력사용량 2.742, 평균풍속 0.553, 비도시관리지역 0.102, 농림지역과 자연 환경보전지역은 0.085와 0.071 그리고 시 군의 평균강우량 한 단위 변화가 지표면온도 변화에 미치는 기여율은 0.003으로 추정되었다.
고해상도 위성영상 모자이크는 두 장 이상의 위성영상을 공간적으로 합성하여 보다 넓은 단일 영상을 만드는 영상 처리 과정으로 원격탐사 분야에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 영상 모자이크 작업 시 요구되는 접합선 자동 추출기법과 이를 기반으로 한 모자이크 영상 제작 방법을 제시하였다. 대용량인 고해상도 위성영상에서 보다 빠르고 효율적인 접합선 추출하기 위해서, NDVI의 특성을 활용하여 빠르게 경계선을 추출하는 NDVI 기반 접합선 추출 알고리즘을 개발하였다. NDVI는 식생의 분포량 및 활동성을 나타내는 정규화 식생지수로 이를 활용하여 인공지역과 자연지역을 분리하여 초기 접합선을 추출하였다. Canny 에지 연산자를 적용하여 비용범위이미지를 생성하고, 초기 접합선을 기준으로 버퍼링 기법을 사용하여 범위 비용 이미지를 생성하였다. 다익스트라 알고리즘을 사용하여 접합선을 추출하고, 획득시기가 다른 인접영상간의 방사 왜곡을 줄이기 위하여 히스토그램 매칭을 수행하였다. KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용한 실험결과, 두 영상의 기하학적 차이로 인한 시각적 불연속 특징이 감소됨을 확인할 수 있었고, 접합선 추출시 소요되는 연산시간이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.
최근, 다양한 위성센서가 개발되면서 다시기 위성영상의 취득이 용이해지고 있다. 이에 따라, 재난/재해, 국토모니터링 등과 같은 활용분야에 다시기 위성영상을 적용하기 위한 변화탐지 기법에 대한 연구들이 수행되고 있다. 특히, 빠른 시간 내에 변화지역의 추출이 가능한 무감독 변화탐지 기법의 개발과 관련된 연구들이 수행되고 있지만, 계절적 변화 등과 같은 방사적 차이로 인해 오탐지가 발생하는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 무감독 변화탐지 기법 중의 하나인 $S^2CVA$ 기법을 적용하여 생성한 변화방향 벡터를 이용하여 계절적 영향으로 인한 오탐지를 감소시키고자 하였다. 이를 위하여, 동일한 계절을 가지는 RapidEye 위성영상과 다른 계절에 촬영된 RapidEye 위성 영상에 $S^2CVA$ 기법을 적용하였으며, $S^2CVA$의 변화방향벡터가 계절적 영향에 따른 오탐지를 제거할 수 있는지를 분석하였다. 정량적 평가를 위해 변화탐지 결과의 ROC 곡선과 AUC 분석을 통해 기존의 방법에 비해 변화탐지 성능이 향상된 것을 확인하였다.
KOMPSAT-2(KOrean MultiPurpose SATellite-2)위성은 GSD(Ground sample distance) 1m급 전정색(panchromatic) 영상과 GSD 4m급의 다중분광(multispectral)영상을 동시에 제공하는 세계 7번째 고해상도(High-Resolution) 위성으로 지도제작, 국토모니터링, 환경 등 여러 분야에서의 다양한 활용이 기대된다. 그러나, KOMPSAT-2영상은 다중분광센서(MSC : Multi Spectral Camera)의 복잡성과 보안성에 의해 위성궤도 및 자세정보 등 영상 취득 시 기하학적 정보 및 영상이 제한적으로 제공되고 있어 KOMPSAT-2 영상을 이용한 다양한 연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2의 스테레오 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상 제작실험을 수행하여 KOMPSAT-2 영상을 이용한 지형공간정보 생성 가능성을 타진하고자 하였다. KOMPSAT-2영상을 이용한 DEM(Digital Elevation Model) 및 정사영상을 제작하기 위해서는 먼저 표정해석(orientation)을 수행하여야 한다. DEM을 제작하여 정확도를 분석한 결과, 전반적으로 수치지도에 비해 표고가 높게 추출되었다. 평지부에서는 평균 1.8m, 구릉지에서는 평균 7.2m, 산지에서는 평균 11.9m의 표고오차를 나타냈다. 본 연구를 통해 생성된 정사영상의 수평위치오차 평균은 ${\pm}3.081m$로 1:5,000 수치지도 수평위치오차 허용범위인 ${\pm}3.5m$ 준하는 것으로 나타났다. KOMPSAT-2호 영상을 이용하여 DEM 및 정사영상을 제작한 결과, 1:5,000급의 수치지도제작 및 지형공간정보 생성에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
정밀한 홍수 범람도는 홍수의 공간적 특성에 대한 정보를 의사 결정자나 설계자들에게 전달할 수 있다. 수리모형을 이용하여 홍수 범람도를 구축하는 과정에서 확실하게 정의되거나 측정되지 않은 조도계수와 수위유량관계식으로부터 얻은 유량은 불확실성을 일으키는 핵심 요인들이다. 또한, 홍수 범람도에 대한 불확실성 해석을 위해서는 관측 자료가 필요한데, 홍수 범람의 관측 자료는 인공위성영상을 이용하여 확보할 수가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수리모형과 인공위성자료를 이용하여 조도계수와 유량이 홍수범람도 제작에서 일으키는 불확실성을 정량적으로 산정하는 것이다. 미국 Illinois주 Metropolis시 주위의 Ohio 강에 대하여 HEC-RAS과 지형분석을 이용하여 홍수 범람를 모의하고 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis)분류 방법으로 Landsat 5TM 위성 영상으로부터 수체를 추출하였다. 추출된 수체는 GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)에서 우도측정(F-통계량)을 계산하는데 관측 자료로 이용되었다. GLUE는 누적확률 5 %와 95 %에 각각 해당하는 74.59 $km^2$와 151.95 $km^2$의 홍수범람면적을 산정했다. 홍수 범람도 구축과정에서 발생하는 불확실성을 정량적으로 산정하는 것은 효율적인 홍수방어 계획을 실현화하는데 중요한 역할을 할 거라 사료된다.
본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.
최근 과학기술의 급속한 발달과 더불어 인간의 활동 영역이 넓어짐으로써 연안해역 개발과 환경 등의 문제가 전세계적으로 대두되고 있으며, 보다 광범위한 분석을 위해 위성영상을 활용이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구는 보다 효율적인 연안해역의 수심 결정에 있어 하이퍼스펙트럴 위성영상을 활용하는데 그 목적을 둔다. 이를 위해 먼저 EO-1 Hyperion 위성영상에서 연구대상지에 해당하는 부분영상을 추출하고, 대기보정과 기하보정을 실시하였다. 그리고 MNF 변환을 통해 밴드를 압축하고, 수체의 특성을 분석하는데 적합한 밴드를 선정하였다. 선정된 밴드내에서 수심 산정을 위한 계수인 Kd를 결정하였으며, 순수한 분광 특성을 가진 화소의 endmember의 결정과 선형분광순수화 기법을 이용한 매핑을 통해 대상 연안의 수심을 최종적으로 결정하였다. 연구 결과, 산정 된 수심은 수치해도상의 수심과 평균 1.2m 정도의 차이를 보였고, 산정 하고자 하는 수심이 깊을수록 오차는 크게 나타났다. 향후 대기보정, endmember 결정, Kd 산정 등의 정확도를 높인다면 보다 경제적이고 효율적인 수심 결정이 가능할 것으로 판단된다.
한국항공우주연구소 총괄주관하에 개발 중인 다목적 실용위성(KOMPSAT) 1호기는 지도 제작, 해양관측, 우주과학실험에 활용할 지구저궤도용 실용위성으로서 고해상도 전자광학 카메라 (Electro-Optical Camera: ECO), 해양관측카메라(Ocean Color Images: OCI), 과학실험 탑재체 (Space Physics Sensor: SPS)를 탑재한다. 다목적 실용위성 1호기는 무게 약 500kg의 위성으로 고도 685km의 태양동기궤도에서 궤도주기 98분과 재방문 주기 28일을 갖는다. 본 위성은 1999년 8-9월 발사 예정이며 최소 3년의 궤도 수명을 갖는다. EOC는 한반도 표준 지도 제작을 위한 위 성영상정보 획득의 임무를 가지며, 가시광선 영역의 관측 파장 대역 510-730nm으로 주어지는 흑 백 단일 채널을 통해 수직촬영시 지상해상도 6.6m와 최소 15km 이상의 지상관측폭을 갖고 push-broom방식으로 한 궤도당 800km의 지상 길이를 촬영한다. OCI의 임무는 생물학적 해양지 리학 연구를 위한 전세계 해표면 색깔 관측이다. OCI는 다중 스펙트랄 영상 카메라로서 whisk-broom방식을 사용하여 지상관측폭 800km이내에서 1km 이하의 지상해상도를 갖는 6가지 색의 해표면 영상을 만들어낸다. OCI는 중심 파장이 443, 490, 510, 555, 670, 865nm인 6개의 관측 파장대역을 수시로 선정할 수 있다. SPS는 고에너지 입자 검출기(High Energy Particle Detector: HEPD)와 이온 측정기 (Ionosphere Measurement Sensor: IMS)로 구성된다. HEPD는 저고도 우 주 공간의 방사선입자 측정을 수행하며 이를 통해 우주방사선이 전자회로에 미치는 영향을 연구 할 수 있으며, IMS는 지구 이온층의 전자 밀도와 전자 온도 측정을 통해 KOMPSAT 궤도상의 이온층의 전지구적 특성 조사에 이용된다.
1995년 늦가을인 11월 6일에서 8일 사이에 우리나라로부터 동해상으로 이동하면서 폭발적으로 발달한 저기압을 종관자료와 위성영상자료를 사용하여 분석하였다. 이 저기압은 중국북부에서 이동하여 한반도 국경 부근에서 경압성 구름(Baroclinic Leaf Cloud)으로 형태를 띠었고 동해상에서 컴마형(Comma) 구름으로 발달하였으며, 다시 저기압 최성기에 동반되는 Lambda형 구름으로 발달하였다. 여러 과학자들이 동해선풍에 대한 이동과 발달에 대한 수치모사에 따른 예보를 할 때 이런 저기압의 큰 경압성, 수증기의 지속적인 유입, 그리고 따뜻한 해양상으로 한파의 내습이 보편적으로 고려되는 것 들이다. 저기압의 중심기압이 24시간 내에 40hPa 이상 하강하는 이런 저기압은 겨울철에는 종종 강한 바람과 폭우나 폭설을 동반하곤 한다. 위의기간 중 12시간 연속적인 위성영상과 기상변수의 분석에 의하면 이 저기압과 관련하여 해면기압과 500hPa 기압고도의 중심은 기상위성의 합성된 강조적의영상을 사용하여 동쪽으로 이동한 전형적인 모습을 잘 묘사하고 있다. 열대성저기압의 강도와 중심기압을 가진 이런 저기압에 동반된 강풍은 60놋트로 북아메리카의 저기압폭탄이나 대서양 폭풍과 유사하게 하루에 44hpa나 중심기압이 떨어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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