• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.251-263
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• 2019

Sentinel-2 위성은 기존 Landsat 시리즈보다 높은 공간해상도, 시간해상도 및 13개의 가시광, Red-edge, 적외, 단파적외 영역을 포함하는 다중분광 영상을 제공하고 있다. 이는 Landsat 시리즈와의 비슷한 파장대역 구성으로 향후 Landsat 시리즈와 융합분석이 가능하다는 이점이 있다. 그 동안 Landsat 위성영상은 국내의 다양한 연구에 적용되고 있으나 Sentinel-2 광학 위성영상은 많은 활용 사례가 보고되지 않았다. Sentinel-2 광학 위성은 기존 Landsat 위성이 제공하는 Top-of-Atmosphere(TOA) 반사율 영상을 Level-1C(L1C)에서 제공하고 있으며, Level-2A(L2A)영상을 통해 Landsat 시리즈보다 한 단계 더 대기보정이 수행된 Bottom-of-Atmosphere(BOA) 반사율 영상을 제공할 예정에 있다. BOA 반사율 영상은 에어로졸 광학 두께(AOT: Aerosol optical thickness)와 대기 중 수증기(WV: Water Vapor) 자료를 Sentinel-2 영상으로부터 얻고 이를 보정하여 TOA 반사율 영상을 BOA 반사율 영상으로 변환을 가능하게 한다. 현재, 유럽 전역지역에서 L2A 자료를 무료로 다운로드 가능하며 이외 지역의 경우 L2A 자료의 실시간 제공이 예정되어 있다. 따라서, Sentinel-2 L2A 자료의 활용가능성이 국내에서 점점 커질 것으로 기대되는 바이며 농업지역에서 Sentinel-2 L2A 영상이 제공하는 BOA 반사율 자료의 활용가능성을 확인하기 위해 경상남도 합천군에서 촬영된 항공 초분광영상을 활용하여 Sentinel-2 L2A 자료를 모의해 보고 정량적인 분석을 통해 모의영상과 실제 촬영된 영상을 비교해보았다. 본 연구에서는 Sentinel-2 L2A 자료와 항공기 기반의 초분광 영상을 통해 모의된 Sentinel-2 영상에 대한 정량적인 비교를 수행하였으며, 가시광 영역대의 밴드와 식생지수에 대하여 참조 영상인 모의영상과 대기보정이 수행된 L2A 자료의 RMSE의 감소 및 상관관계의 증가 경향이 뚜렷하게 나타나는 것으로 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.893-906
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• 2020

본 논문은 국토관측위성용으로 제작된 정밀영상생성시스템의 위치정확도 분석에 대해서 보고한다. 국토관측위성의 발사 예정 시기는 2021년으로, 아직 발사되지 않아 국토관측위성과 유사한 사양을 가지는 KOMPSAT-3A 위성영상을 활용하여 분석하였다. 본 논문에서는 한반도를 촬영한 30장의 영상을 이용하여 초기센서모델의 위치정확도, 정밀센서모델의 모델점 위치정확도, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도, 정밀정사영상의 위치정확도에 대한 측정을 수행하였다. 본 연구는 정확한 GCP 확보 시 2 pixel 이내의 RMSE를 갖는 것을 목표 위치정확도로 한다. 그 결과, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도는 남한에서 약 1.85 pixel, 북한에서 약 2.04 pixel의 위치정확도를 갖는 것을 확인하였으며, 정밀정사영상의 위치정확도는 남한에서 약 1.15 m, 북한에서 약 3.23 m의 위치정확도를 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 전반적으로 남한의 정확도에 비해 북한의 정확도가 낮은 것을 확인 할 수 있었으며, 이는 북한지역 영상의 GCP(Ground Control Point) 품질이 남한의 GCP 품질에 비해 좋지 않았기 때문에 측정된 정확도에 영향을 준 것으로 확인되었다. 또한, 특히 북한지역에서 정밀센서모델 대비 정밀정사영상의 정확도가 다소 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이는 북한 영상의 정사보정 시 사용한 DTM의 정확도가 남한에 비해 좋지 않아 발생한 것으로 판단하였다. 향후 본 연구진이 제시한 원인 외, 위치정확도에 영향을 줄 수 있는 요인들에 대한 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권6호
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• pp.507-520
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• 2007

인공위성 수동 마이크로파(passive microwave, PM) 센서는 1970년대부터 극지 해빙의 면적비(sea ice concentration, SIC)와 표면 온도(ice temperature), 적설 두께(snow depth) 등을 관찰하고 있다. 특히 SIC는 기후 및 환경 변화 관찰을 위한 1차 요소로 고려되는 등 다양한 연구 분야에서 중요한 역할을 하기 때문에 PM SIC의 지속적인 검증과 보정이 필요하다. 본 연구에서는 2005년 7-8월 북극해의 가장 자리를 촬영한 KOMPSAT-1 EOC 영상으로부터 SIC를 계산하였고, 이를 NASA Team(NT) 알고리즘으로 계산된 SSM/I SIC와 비교하였다. EOC와 SSM/I NT SIC는 서로 다른 해상도와 관측 시각을 가지며 북극의 여름철 해빙 분포지역의 가장자리에서 해빙의 시공간적인 변화가 크기 때문에, 해빙의 유형을 고려하지 않았을 경우 0.574의 낮은 상관성을 보였다. 해빙의 유형에 따른 SSM/I NT SIC를 검증하기 위하여 EOC 영상으로부터 정착빙, 부빙, 유빙으로 해빙 형태를 분류하였고, 각 유형 별로 EOC와 SSM/I NT SIC를 비교하였다. 정착빙의 면적비는 EOC와 SSM/I NT SIC 사이에서 평균 오차가 0.38%로 매우 유사한 값을 나타냈다. 이는 정착빙의 시공간적인 변화가 작기 때문이며, 표면에 쌓인 눈은 건조한 상태일 것으로 추정되었다. 부빙의 경우 NT 알고리즘에서 면적비가 과소평가되는 빙맥(ice ridge)과 new ice가 많이 관찰되었으며, 이로 인해 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 19.63%작은 값을 나타냈다. 유빙 지역에서 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 20.17% 큰 값을 가진다. 유빙은 부빙의 가장자리와 가까운 지역에 위치하기 때문에 SSM/I의 넓은 IFOV 내에 비교적 높은 SIC를 가지는 부빙이 포함되어 오차를 일으킬 수 있다. 또한 유빙표면에 쌓인 수분 함량이 높은 눈의 영향으로 SSM/I NT SIC가 과대 측정되었을 것으로 사료된다.