본 논문에서는 영상의 품질 지표인 GRD(Ground Resolved Distance) 측정에 있어서 인공표적만을 이용하던 기존의 측정방식과는 다르게 지표상에 분포하고 있는 자연표적만을 이용하여 신뢰성 있는 GRD 산출이 가능하도록 새로운 방식의 GRD 측정가법을 고안하였다. 자연표적에서 활용 가능한 Edge Profile 추출기법을 개발하여 추출 정확도 및 안정성을 분석하였으며 그 결과, 자연표적을 이용할 경우 본 논문의 추출방식이 가장 적합한 방식임을 확인 할 수 있었다. 이를 적용한 GRD 측정기법의 정확도와 자연 표적에서의 활용 가능성을 평가하기 위해 육안분석결과를 보유하고 있는 인공표적영상과 인공표적이 된 인공위성영상을 이용하여 GRD 측정 실험을 수행하였다. 인공표적영상에서의 GRD 측정결과는 육안분석 결과와 매우 유사하여 높은 정확도를 보여주었으며 인공위성영상에서의 GRD 측정결과, 자연표적과 인공표적에서의 GRD 측정값이 유사하게 나타났다. 이는 제안한 GRD 측정기법을 이용하여 자연표적만으로도 신뢰성 있는 GRD 측정이 가능함을 보여준다.
본 연구의 목적은 아시아-태평양 지역을 대상으로 위성영상 기반 고해상도의 신뢰성이 있고 쉽게 접근할 수 있는 강수 자료를 제공하는 데 있다. 본 연구에서 개발한 기후 관리 시스템은 총 3가지의 위성자료(원시위성자료, 편의보정한 위성자료, 공간상세화한 위성자료)를 제공한다. 위성자료의 공간해상도는 $0.1^{\circ}$, $0.05^{\circ}$이며, 시간해상도는 1 day이다. 비교적 신뢰성이 높은 기후 자료가 구축된 한반도를 대상으로 위성영상 편의보정, 공간상세화 기법을 검증하고, 개발한 기법을 아시아-태평양에 위치한 바누아투에 적용하여 기후 자료를 생산하였다. 원시위성자료는 TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission) 위성과 GPM (Global Precipitation Mission) 위성을 사용하여 구축하였다. 편의보정은 GRA-IDW (Geographical Ratio Analysis-Inverse Distance Weighted), GRA-Kriging, QM (Quantile Mapping) 기법을 검토하여 본 연구에 적합한 알고리즘을 개발하고 이 중 최적의 결과를 보여주는 GRA-IDW 기법을 최종적으로 선정하였다. 공간상세화는 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 선정하여 수행하였다. 원시위성자료를 검증한 결과를 살펴보면 상관계수는 1998년부터 2017년까지 0.775로 비교적 정확도가 높게 나왔다. bias 값은 원시위성자료 값이 지상관측자료보다 과대추정하는 것으로 나타났다. 최종적인 편의보정 기법으로 GRA-IDW 기법을 선정하여 편의보정한 위성자료를 생산하였다. 공간상세화한 위성자료를 검증한 결과를 앞서 분석한 원시위성자료, 편의보정한 위성자료와 비교하면, 공간상세화를 수행하기 전보다 상관계수는 다소 작아지고, RMSE는 커지는 것으로 나타나나 그 차이가 크지 않아 공간상세화한 위성자료를 응용분야에 직접 사용할 수 있을 것으로 분석된다. 본 연구를 통해 개발된 기법을 활용하면 아시아-태평양에 신뢰성 있는 기후 관측 자료를 제공할 수 있다. 향후 본 연구에서 선정한 대상지역 이외에 기상관측소의 수가 희박하고 불균등하게 분포하고 있는 아시아-태평양 지역에 본 과업에서 개발한 시스템을 적용하여 신뢰성 있는 기후 자료를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을 HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.
열적외선 영상은 육안으로 식별 할 수 없는 물체를 감지할 수 있는 특성을 가지고 있으며, 접근 불가지역의 정보를 쉽게 얻을 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 열적외선 영상은 상대적으로 낮은 공간 해상도를 지니는 한계점이 있다. 본 연구에서는 무인 항공기를 활용하여 취득한 영상에 대하여 위성영상에 적용되는 영상융합 알고리즘의 적용 가능성을 연구하였다. RGB 영상은 TIR (Thermal InfraRed) 영상보다 높은 공간 해상도를 가지고 있다. 본 연구에서는 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 TIR 영상에 영상융합 알고리즘을 적용하여 RGB 영상과 같은 공간 해상도를 가지며 온도정보를 가지는 융합영상을 생성하고자 한다. 실험결과, PC1 밴드와 RGB 밴드의 평균값을 이용하여 영상융합 알고리즘을 수행한 경우, 다른 밴드를 활용하여 연구를 수행한 경우보다 정량적 평가에 대해서 더 좋은 결과가 나타냈으며, ATWT (${\grave{A}}$ Trous Wavelet Transform) 기법에 의한 융합영상이 HPF (High-Pass Filter) 및 SFIM (Smoothing Filter-based Intensity Modulation) 기법에 의한 융합영상보다 더 뛰어난 분광해상도 및 공간 해상도를 나타냈다.
The importance of the classical theme of how the Top-of-Atmosphere (TOA) and Top-of-Canopy (TOC) reflectance of high-resolution satellite images match the actual atmospheric reflectance and surface reflectance has been emphasized. Based on the Radiometric Calibration Network (RadCalNet) BTCN and BSCN data, this study compared the accuracy of TOA and TOC reflectance products of the currently available optical satellites, including KOMPSAT-3, WorldView-2, and Pléiades-1A image sets calculated using the absolute atmospheric correction function of the Orfeo Toolbox (OTB) tool. The comparison experiment used data in 2018 and 2019, and the Landsat-8 image sets from the same period were applied together. The experiment results showed that the product of TOA and TOC reflectance obtained from the three sets of images were highly consistent with RadCalNet data. It implies that any imagery may be applied when high-resolution reflectance products are required for a certain application. Meanwhile, the processed results of the OTB tool and those by the Apparent Reflection method of another tool for WorldView-2 images were nearly identical. However, in some cases, the reflectance products of Landsat-8 images provided by USGS sometimes showed relatively low consistency than those computed by the OTB tool, with the reference of RadCalNet BTCN and BSCN data. Continuous experiments on active vegetation areas in addition to the RadCalNet sites are necessary to obtain generalized results.
전 세계적으로 기후변화의 영향으로 인해 수문·기상 등 다양한 분야에서 심각성이 야기되고 있으며, 가뭄, 집중호우, 태풍 등과 같은 자연재해의 발생빈도와 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 경우 봄철 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 발생지역이 확산되는 추세이다. 증발산량(evapotranspiration)은 기상학과 수문학에 주요한 농업기상 매개 변수로 다루어지며, 작물의 생육·성장에 필요한 물 수요 및 관개용수 산정에 필요한 인자로 가뭄 분석에 활용하는 중요 인자들 중 하나다. 증발산량 자료 구축에는 증발산계 (Lysimeter)를 이용하여 현장 데이터를 실측하는 방법과 구조화된 알고리즘을 통해 증발산량을 산출하는 방법으로 나누어진다. 우리나라의 경우 증발산계가 설치된 지역이 많지 않고 분포도 조밀하지 않으며, 기상, 식생, 토지 피복 등 다양한 요인들의 영향을 받는 증발산량의 특성상 실측 데이터를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 물수지 기법, 기상 변수 기반 추정 등 간접적인 방법을 통해 증발산량을 추정하는 연구가 일반적으로 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA) 제트 추진 연구소 (Jet Propulsion Laboratory, JPL)의 The ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station (ECOSTRESS)에서 제공하는 위성영상 중 증발산량 데이터를 구축하였다. 구축한 ECOSTRESS 증발산량 적합성 확인을 위해, 청미천·설마천에서 제공하는 증발산량과 비교 및 검증을 실시하였으며, 시공간적 변동성 분석을 위해 통계적 방법을 이용하였다. 본 연구에서 도출된 증발산량의 시공간 변동성 결과를 통해 지역별 가뭄 분석의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
위성영상정보는 센서의 종류, 취득, 분석, 재난과 위성영상 특성 매칭 등의 제약으로 재난 상황에서 제한적으로 사용되었다. 일반적으로 인공위성의 종류는 탑재한 센서의 정보제공 능력 범위에 따라 분류 가능하며 이에 따라 대상 범위가 결정된다. 본 연구에서는 재난의 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 취득과 활용을 위해 다양한 위성과 탑재된 센서의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 특성에 대하여 분석하고 재난유형별로 최적 위성영상을 선정하였다. 행정안전부에서는 재난과 재해의 유형을 자연재난(10종)과 사회재난(27종)으로 분류하였다. 위성영상 활용이 가능한 재난 유형은 가시적으로 확인이 가능한 자연재난에 해당하며 그 중 태풍, 홍수, 가뭄, 산불 등 총 4종의 재난유형별로 가용한 최적의 위성영상을 분석하였다. 재난관측에 사용 가능한 대표적인 탑재체의 종류는 극궤도 지구관측 위성에서 광학과 SAR로 구분할 수 있다. 각 기본 특성에 따라 제공되는 정보의 종류가 분류되며 광학 센서는 태양복사 및 지구복사에너지 파장 영역 중 가시광선-근적외선-단파적외선-열적외선 파장대 영역의 분광 정보를 제공할 수 있는 다중 밴드들로 구성된다. 지표의 특정 대상이나 물질을 탐지하고 변화를 감지·분석하는데 유용하여 홍수, 태풍, 지진 등 자연 및 사회 재난·재해 관측에 유용하게 이용된다. SAR 센서는 장파장의 전자기파를 방출한 후 돌아오는 신호를 활용하여 대상에 대한 정보를 획득한다. 대기의 효과 및 요소를 투과하는 주파수 대역별 장파장 밴드 정보를 활용하여 고해상도의 대상 표면, 위치, 형태 등의 정보를 측량 및 관측하므로 중·광역 지역에 제약 없이 영상정보를 획득할 수 있어 산사태, 홍수, 지진, 등의 재난 모니터링에 유용하다. 이러한 다종 위성별 센서들의 특징(공간 해상도, 파장대별 밴드 특성, 관측폭, 재방문 주기 등)들을 분석하여 재난유형별로 가용한 무료/상용 지구관측위성을 분류한 결과 태풍에는 광역관측, 정지궤도 위성, 홍수에는 광학 및 SAR 고해상도 위성, 가뭄은 광역관측, 다분광 광학 위성 그리고 산불에는 정지궤도, 광학, SAR 위성이 적합함을 알 수 있다.
본 논문은 우리나라 민 군 겸용 비행장의 고도제한의 기준이 되는 군용항공기지법을 중심으로 비행안전구역을 분석하기 위한 방법을 연구하여 개발사업 시행시에 제한 지역을 분석할 수 있는 효과적인 방법을 제시하고 최근 대두되고 있는 비행장 주변지역의 고도제한에 따른 문제 해결에 도움을 주고자 한다. 이를 위해서 지리정보체계(GIS) 기법을 활용하여 항공기 지법에서 규정하고 있는 비행안전구역의 3차원 모형을 효과적으로 생성하기 위한 방법을 제시하고, 비행안전구역 내에서 자연지형 및 인공지물로 인한 장애지역과 대상을 자동으로 식별하기 위한 기법을 제시하였다. 제시한 방법을 실제적으로 적용해보기 위하여 실험지역으로 선정한 비행장에 대하여 상용의 수치지도 자료와 위성영상을 기반으로 지형공간정보를 생성하기 위한 단계적인 방법을 제시하였으며 실험지역 비행장의 비행안전구역 모형을 생성하고, 장애지역과 대상을 식별하여 비행장 비행안전구역 분석을 위한 통합 모형을 가시화함으로써 제시한 방법들의 활용성을 보였다.
도시 인구집중 및 도시확장에 의한 토지피복 변화는 도시 내 열섬현상과 같은 다양한 환경문제를 유발할 수 있다. 특히 계획적으로 구축되는 신도시의 경우 짧은 기간에 진행되는 급격한 도시화로 인한 도시 기후의 변화를 분석하기에 적절한 연구대상지로 여겨진다. 본 연구에서는 Landsat 위성영상을 활용하여 분당 및 판교 신도시를 대상으로 개발 전후 토지피복 변화와 이에 따른 표면 도시열섬(surface urban heat island, SUHI) 현상의 변화를 비교, 분석하였다. 또한 SUHI 강도에 영향을 끼칠 수 있는 도시구조적 특징들 간 상관분석을 수행하였다. 분석 결과, 신도시 개발이 진행됨에 따른 토지피복의 급격한 변화 및 이에 따른 SUHI 현상의 직접적인 심화를 확인하였다. 본 연구를 통해 각기 다른 도시계획에 의한 SUHI 현상의 차이를 확인하고 열 환경 개선을 위한 입체적인 도시계획의 필요성이 제시될 수 있다.
This study aims to compare supervised classification methods with phenology-based approaches, specifically pixel-based and segment-based methods, for accurate crop mapping in agricultural landscapes. We utilized Sentinel-2A imagery, which provides multispectral data for accurate crop mapping. 31 normalized difference vegetation index (NDVI) images were calculated from the Sentinel-2A data. Next, we employed phenology-based approaches to extract valuable information from the NDVI time series. A set of 10 phenology metrics was extracted from the NDVI data. For the supervised classification, we employed the maximum likelihood (MaxLike) algorithm. For the phenology-based approaches, we implemented both pixel-based and segment-based methods. The results indicate that phenology-based approaches outperformed the MaxLike algorithm in regions with frequent rainfall and cloudy conditions. The segment-based phenology approach demonstrated the highest kappa coefficient of 0.85, indicating a high level of agreement with the ground truth data. The pixel-based phenology approach also achieved a commendable kappa coefficient of 0.81, indicating its effectiveness in accurately classifying the crop types. On the other hand, the supervised classification method (MaxLike) yielded a lower kappa coefficient of 0.74. Our study suggests that segment-based phenology mapping is a suitable approach for regions like South Korea, where continuous cloud-free satellite images are scarce. However, establishing precise classification thresholds remains challenging due to the lack of adequately sampled NDVI data. Despite this limitation, the phenology-based approach demonstrates its potential in crop classification, particularly in regions with varying weather patterns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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