• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.187-196
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• 2020

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.716-723
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• 2008

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제12권1호
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• pp.1-16
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• 1996

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제12권2호
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• pp.126-138
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• 1996

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1719-1729
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• 2021

엽면적지수는 효율적인 산림관리를 수행하기 위해 필요한 정보를 제공한다. 현재 국내 지역에 가용한 고해상도 엽면적지수 자료는 유럽우주국의 Sentinel-2 위성 기반 자료가 있으나 알고리즘 개발에 국내 산림특성이 고려되지 않았고, 국내 지역에 대해 평가가 부족한 상태이다. 본 연구에서는 LAI-2200C 장비를 이용하여 엽면적지수 현장관측을 실시한 뒤, 최근 다양한 연구에서 사용되는 기계학습 알고리즘 및 PROSAIL 복사전달 모델을 기반으로 Sentinel-2 위성의 다중분광 센서 자료를 이용해 엽면적지수를 추정하여 기존 Sentinel-2 기반 엽면적지수 자료와 비교·분석을 진행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 모델은 기존 Sentinel-2 엽면적지수 자료와 비교하였을 때, 평균 bias 및 평균 RMSE의 차이가 각각 0.97 및 0.81로 과소추정 경향을 개선하며 낮은 오류를 나타내었다. 본 연구에서 개발된 엽면적지수 추정 알고리즘은 추후 국토 산림에 대한 보다 개선된 자료를 제공할 가능성을 제시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.581-588
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• 2018

본 연구는 다시기 영상의 활용이 유리한 RapidEye 영상의 활용성을 증대시키기 위하여, 이들 간에 지역적으로 존재하는 기하오차를 최소화 하는 정밀 상호좌표등록 기법을 제안하였다. 이를 위해, RapidEye 영상과 함께 제공되는 RPCs (Rational Polynomial Coefficients)를 이용하여 다시기 정사영상을 생성하고, 정사영상 간의 정밀 상호 좌표등록을 수행하였다. 정사영상을 생성하기 위해서 수치지도에서 추출된 DEM (Digital Elevation Model)을 활용하였으며, 정밀 상호좌표등록을 수행하기 위하여 RNCC (Registration Noise Cross Correlation) 기법을 적용하였다. 영광지역에 대해 2015년 5월부터 2016년 11월까지 획득된 RapidEye 1B 영상 총 4장을 활용하여 실험을 진행하였으며, 밴드별(blue, green, red, red edge, near-infrared)로 적용된 정밀 상호좌표등록 결과 비교분석을 통해 각 밴드가 보이는 상호좌표등록 적용 가능성 여부를 판단하였다. 실험 결과, RapidEye 영상의 모든 밴드를 활용하여 상호좌표등록이 가능하였으며, 상호좌표등록을 하지 않았을 때보다 다시기 영상 간 정량적/정성적으로 향상된 기하 일치도를 보였다. 특히 red와 red edge 밴드를 이용할 경우 다시기 영상 촬영시기의 계절적 차이에 관계없이 안정적인 상호좌표등록 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.126-137
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• 2021

최근 자연재해로 인한 많은 피해가 발생하고 있으며, 특히 국내 지진 발생 추이를 보면 규모 3이상의 강도 높은 지진이 발생하는 빈도가 증가하고 있다. 2017년 발생한 규모 5.4의 포항 지진에서는 이례적으로 진앙지 인근에서 액상화 현상이 발견되었다. 토양 액상화에 따른 토양 수분지수의 증가를 간접적으로 파악하기 위해서 액상화가능성지수 자료와 다중시기 Landsat-8 위성영상을 활용하여 지진 전후의 토지피복별 원격탐사지수 변화를 분석하였다. 해당 기간의 위성영상을 취득해 정규식생지수(NDVI)와 지표면온도(LST)를 계산하고 액상화 가능 지역에 대해 토양수분지수(SMI)를 산출하여 각 영상을 구성하고 있는 픽셀의 평균값을 분석한 결과 지진 직후 토양 액상화 현상에 따른 토양 수분지수의 증가를 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.113-126
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• 2021

본 연구는 위성영상을 바탕으로 북한 DMZ의 산림현황을 분석하고 산림황폐지의 변화를 분석하기 위해 수행되었다. 생육기·비생육기 RapidEye 위성영상을 활용하여 북한 DMZ의 토지피복을 분류하였다. 토지피복을 입목지(침엽수림, 활엽수림, 혼효림), 산림황폐지(산간나지, 개간산지, 무립목지), 비산림지로 분류하고 산림 및 산림황폐지 면적을 생태지리구획에 따라 집계하였다. 연안-배천지구, 법동-평강지구, 회양-금강지구, 통천-고성지구의 산림황폐율은 14.24%, 16.75%, 5.98%, 16.63%로 각각 산출되었으며, 북한 DMZ 내 산림황폐화 주요 원인은 산불과 산지전용으로 판단되었다. 또한, 구글 어스 영상을 통해 산림황폐지 변화를 분석하였으며, 산림황폐지 면적은 감소하고 있는 것으로 확인되었다. 향후 본 연구 결과는 북한 DMZ의 산림공간정보를 제공함으로 써 남북접경지역의 산림협력 전략 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권4호
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• pp.218-227
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• 2022

본 연구는 효율적인 하천 관리를 위해 중요한 데이터 중 하나인 하천 공간의 토지피복 분류를 위해 딥 러닝 기반의 이미지 트레이닝 방법의 활용가능성을 검토하였다. 이를 위해 대상 구간의 RGB 이미지를 활용하여 라벨링 작업 후 학습시킨 결과를 활용하여 기존 대분류 지표를 기준으로 토지피복 분류를 시도하였다. 또한 개방형으로 제공되는 Sentinel-2 위성 영상으로부터 무감독 분류 및 감독 분류에 의한 하천 공간의 토지피복 분류를 수행하였으며, 딥 러닝 기반 이미지 분류 결과와 비교하였다. 분석 결과의 경우 무감독 분류 결과와 비교하여 매우 향상된 예측 결과를 보여주었으며, 고해상도 이미지의 경우 더욱 정확한 분류 결과를 제시하였다. 단순한 이미지 라벨링을 통해 분류된 피복 분류 결과는 하천 공간 내 수역과 습지의 분류 가능성을 보여주었으며, 향후 추가적인 연구 수행이 이루어진다면 하천 관리를 위해 딥 러닝 기반 이미지 트레이닝 기법을 이용한 하천 공간내 피복 분류 결과의 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.223-232
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• 2023

고해상도의 위성 영상을 이용하여 지표를 모니터링하기 위한 방법으로 분석 대상 객체의 색상을 이용하여 영상을 분류하는 방법이 널리 사용된다. 고해상도 위성영상에서는 도심 지역의 경우 건물, 도로 등과 같은 주요 객체들 이외에도 수목 등과 같은 식생 객체들도 빈번하게 나타난다. 도심 지역에 나타나는 식생 객체들의 색상은 건물, 도로, 그림자 등의 객체와 유사한 경우가 많으며, 이는 색상 정보에 기초하여 객체를 분류할 경우에 분류 성능이 저하되는 요인이 된다. 본 연구에서는 건물 등과 같은 다양한 색상을 가지는 객체뿐만 아니라 식생 객체도 정확하게 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 식생 객체 검출에 유용한 정규식생지수 영상을 RGB 영상과 함께 사용하고 객체 클래스를 서브 클래스로 세분화하여 분류한다. 서브 클래스 분류 결과를 융합한 후에 영상 분할 결과와 결합하여 최종 분류 결과를 생성한다. 차세대중형위성1호 영상을 이용한 실험에서 정규식생지수를 사용하지 않은 서브채널 분류 기법과 서브클래스 분류 기법의 overall accuracy가 각각 73.18%, 81.79%의 결과를 보인 반면, 정규식생지수와 서브클래스 분류를 함께 적용하여 제안한 방법은 overall accuracy가 87.42%의 우수한 성능을 보였다.