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Korean Journal of Remote Sensing

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수록정보
38권2호(2022) |수록논문 수 : 8
간행물 제목
38권3호(2022년 06월) 수록논문
최근 권호 논문
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저자 : 이경일 ( Kyungil Lee ) , 임철희 ( Chul-hee Lim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 225-236 (12 pages)

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도시의 인구 증가와 이에 따른 개발로 인한 도시화는 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-8 Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor (OLI/TIRS) 위성영상을 활용하여 세종특별자치시 내 행정중심복합도시의 2013년부터 2020년 개발계획에 의한 토지피복 변화와 이에 따른 표면 열섬현상의 변화를 분석하였다. 이를 위해 위성영상에서 제공하는 열적외선 밴드값과 방사율을 고려하여 지표면온도를 산출하고, 이를 기반으로 표면 열섬현상 강도와 Urban Thermal Field Variance Index (UTFVI)의 변화분석을 수행하였다. 개발이 진행됨에 따른 토지피복 변화 및 피복별 열섬현상 강도의 차이 확인을 위해 환경부에서 제공하는 중분류 토지피복지도를 활용하였다. 분석 결과, 연구지역의 시가화 면적은 15% 증가하였고 자연식생은 28% 이상 줄어든 것이 확인되었다. 또한 이에 따른 열섬현상의 확장 및 강도 증가가 관측되었고, 열섬현상이 발생된 지역의 생태적 수준은 매우 낮은 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 급격한 도시화에 따른 열 환경의 정량적 변화 및 생태적 수준을 확인하고, 주거환경의 열 환경 개선을 위한 추가적인 정책의 필요성이 제시될 수 있다.


Urbanization due to population growth and regional development can cause various environmental problems, such as the urban heat island phenomenon. A planned city is considered an appropriate study site to analyze changes in urban climate caused by rapid urbanization in a short-term period. In this study, changes in land cover and surface heat island phenomenon were analyzed according to the development plan in Sejong City from 2013 to 2020 using Landsat-8 Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor (OLI/TIRS) satellite imagery. The surface temperature was calculated in consideration of the thermal infrared band value provided by the satellite image and the emissivity, and based on this the surface heat island effect intensity and Urban Thermal Field Variance Index (UTFVI) change analysis were performed. The level-2 land cover map provided by the Ministry of Environment was used to confirm the change in land cover as the development progressed and the difference in the surface heat island intensity by each land cover. As a result of the analysis, it was confirmed that the urbanized area increased by 15% and the vegetation decreased by more than 28%. Expansion and intensification of the heat island phenomenon due to urban development were observed, and it was confirmed that the ecological level of the area where the heat island phenomenon occurred was very low. Therefore, It can suggest the need for a policy to improve the residential environment according to the quantitative change of the thermal environment due to rapid urbanization.

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저자 : 박수호 ( Suho Bak ) , 김흥민 ( Heung-min Kim ) , 이희원 ( Heeone Lee ) , 한정익 ( Jeong-ik Han ) , 김탁영 ( Tak-young Kim ) , 임재영 ( Jae-young Lim ) , 장선웅 ( Seon Woong Jang )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 237-250 (14 pages)

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본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.


In this study, we propose a method to estimate the biomass of invertebrate grazers from the videos with underwater drones by using a multi-object tracking model based on deep learning. In order to detect invertebrate grazers by classes, we used YOLOv5 (You Only Look Once version 5). For biomass estimation we used DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking). The performance of each model was evaluated on a workstation with a GPU accelerator. YOLOv5 averaged 0.9 or more mean Average Precision (mAP), and we confirmed it shows about 59 fps at 4 k resolution when using YOLOv5s model and DeepSORT algorithm. Applying the proposed method in the field, there was a tendency to be overestimated by about 28%, but it was confirmed that the level of error was low compared to the biomass estimation using object detection model only. A follow-up study is needed to improve the accuracy for the cases where frame images go out of focus continuously or underwater drones turn rapidly. However, should these issues be improved, it can be utilized in the production of decision support data in the field of invertebrate grazers control and monitoring in the future.

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저자 : 원중선 ( Joong-sun Won )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 251-263 (13 pages)

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이 논문은 ScanSAR 영상화에 대한 새로운 아이디어를 소개한다. 버스트(Burst) 모드로 신호를 획득하는 ScanSAR의 전통적인 영상화는 버스트 간 영상을 연결하는 Azimuth stitching이 필요하여, 이 과정은 방사왜곡 및 위상왜곡을 유발한다. 전통적인 SPECAN 방법 대신 이 논문에서는 시간영역 교차상관을 이용하여 Azimuth stitching 과정 없이 영상화가 가능한 새로운 방법을 소개한다. 이 방법의 핵심 아이디어는 기준함수 밴드폭을 적절히 확장하여 시간영역 교차상관을 수행하면 Azimuth stitching 없이도 영상화가 가능하다는 점이다. 이 방법을 실제 위성 원시신호에 적용하여 영상 전 구간에서 영상품질과 방사왜곡 관점에서 우수한 성능을 검증하였다. 버스트 모드를 기반으로 하는 ScanSAR는 영상품질(3 dB 해상도, peak-to-sidelobe ratio (PSLR), 압축률, Speckle 잡음 등)은 모든 품질지표에서 도플러 주파수 전 영역 신호를 이용하는 Stripmap에 비해 낮을 수밖에 없다. 그러나, 각 활용분야 및 기술에 따라 선정된 특정 영상 품질지표 만을 개선할 수 있는 방법은 다양하다. 따라서 ScanSAR 영상화는 모든 활용분야에 획일적인 방법에 의한 영상화보다는, 각 활용에 따라 요구되는 품질지표 우선순위에 따라 최적화할 수 있는 영상화 방법을 적용하는 차별화 전략이 요구된다.


This paper presents an idea of ScanSAR image formation. For image formation of ScanSAR that utilizes the burst mode for raw signal acquisition, most conventional single burst methods essentially require a step of azimuth stitching which contributes to radiometric and phase distortions to some extent. Time-domain cross correlation could replace SPECAN which is most popularly used for ScanSAR processing. The core idea of the proposed method is that it is possible to relieve the necessity of azimuth stitching by an extension of Doppler bandwidth of the reference function to the burst cycle period. Performance of the proposed method was evaluated by applying it to the raw signals acquired by a spaceborne SAR system, and results satisfied all image quality requirements including 3 dB width, peak-to-sidelobe ratio (PSLR), compression ratio, speckle noise, etc. Image quality of ScanSAR is inferior to that of Stripmap in all aspects. However, it is also possible to improve the quality of ScanSAR image competitive to that of Stripmap if focused on a certain parameter while reduced qualities of other parameters. Thus, it is necessary for a ScanSAR processor to offer a great degree of flexibility complying with different requirements for different applications and techniques.

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저자 : 최혜민 ( Hey Min Choi ) , 김민규 ( Min-kyu Kim ) , 양현 ( Hyun Yang )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 265-282 (18 pages)

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해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R2), 평균 제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R2=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R2=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소 추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소 추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.


Sea surface temperature (SST) is a factor that greatly influences ocean circulation and ecosystems in the Earth system. As global warming causes changes in the SST near the Korean Peninsula, abnormal water temperature phenomena (high water temperature, low water temperature) occurs, causing continuous damage to the marine ecosystem and the fishery industry. Therefore, this study proposes a methodology to predict the SST near the Korean Peninsula and prevent damage by predicting abnormal water temperature phenomena. The study area was set near the Korean Peninsula, and ERA5 data from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) was used to utilize SST data at the same time period. As a research method, Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm specialized for time series data prediction among deep learning models was used in consideration of the time series characteristics of SST data. The prediction model predicts the SST near the Korean Peninsula after 1- to 7-days and predicts the high water temperature or low water temperature phenomenon. To evaluate the accuracy of SST prediction, Coefficient of determination (R2), Root Mean Squared Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) indicators were used. The summer (JAS) 1-day prediction result of the prediction model, R2=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% and the winter (JFM) 1-day prediction result is R2=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646%. Using the predicted SST, the accuracy of abnormal sea surface temperature prediction was evaluated with an F1 Score (F1 Score=0.98 for high water temperature prediction in summer (2021/08/05), F1 Score=1.0 for low water temperature prediction in winter (2021/02/19)). As the prediction period increased, the prediction model showed a tendency to underestimate the SST, which also reduced the accuracy of the abnormal water temperature prediction. Therefore, it is judged that it is necessary to analyze the cause of underestimation of the predictive model in the future and study to improve the prediction accuracy.

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저자 : 이수미 ( Sumi Lee ) , 이윤경 ( Yun-kyung Lee ) , 김상완 ( Sang-wan Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 283-298 (16 pages)

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Synthetic Aperture Radar (SAR)영상은 날씨와 주야에 관계없이 취득될 수 있어 감시, 정찰 및 국토안보 등의 목적을 위한 자동표적인식(Automatic Target Recognition, ATR)에 활용 가능성이 높다. 그러나, 식별 시스템 개발을 위해 다양하고 방대한 양의 시험영상을 구축하는 것은 비용, 운용측면에서 한계가 있다. 최근 표적 모델을 이용하여 시뮬레이션된 SAR 영상에 기반한 표적 식별 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. SARATR 분야에서 대표적으로 이용되는 산란점 매칭과 템플릿 매칭 기반 알고리즘을 적용하여 표적식별을 수행하였다. 먼저 산란점 매칭 기반의 식별은 점을 World View Vector (WVV)로 재구성 후 Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM)을 수행하였고, 템플릿 매칭을 통한 식별은 서로 인접한 산란점으로 재구성한 두 영상간의 상관계수를 사용하였다. 개발한 두 알고리즘의 식별성능시험을 위해 최근 미국 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)에서 배포한 표적 시뮬레이션 영상인 Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) 자료를 사용하였다. 표준 환경, 표적의 부분 폐색, 랜덤 폐색 정도에 따른 알고리즘 성능을 분석하였다. 산란점 매칭 알고리즘의 식별 성능이 템플릿 매칭보다 전반적으로 우수하였다. 10개 표적을 대상으로 표준 환경에서의 산란점 매칭기반 평균 식별률은 85.1%, 템플릿 매칭기반은 74.4%이며, 표적별 식별성능 편차 또한 산란점 매칭기법이 템플릿 매칭기법보다 작았다. 표적의 부분 폐색정도에 따른 성능은 산란점 매칭기반 알고리즘이 템플릿 매칭보다 약 10% 높고, 표적의 랜덤 폐색 60% 발생에도 식별률이 73.4% 정도로 비교적 높은 식별성능을 보였다.


As Synthetic Aperture Radar (SAR) image can be acquired regardless of the weather and day or night, it is highly recommended to be used for Automatic Target Recognition (ATR) in the fields of surveillance, reconnaissance, and national security. However, there are some limitations in terms of cost and operation to build various and vast amounts of target images for the SAR-ATR system. Recently, interest in the development of an ATR system based on simulated SAR images using a target model is increasing. Attributed Scattering Center (ASC) matching and template matching mainly used in SAR-ATR are applied to target classification. The method based on ASC matching was developed by World View Vector (WVV) feature reconstruction and Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM). The template matching was carried out by calculating the correlation coefficient between two simulated images reconstructed with adjacent points to each other. For the performance analysis of the two proposed methods, the Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) dataset was used, which has been recently published by the U.S. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). We conducted experiments under standard operating conditions, partial target occlusion, and random occlusion. The performance of the ASC matching is generally superior to that of the template matching. Under the standard operating condition, the average recognition rate of the ASC matching is 85.1%, and the rate of the template matching is 74.4%. Also, the ASC matching has less performance variation across 10 targets. The ASC matching performed about 10% higher than the template matching according to the amount of target partial occlusion, and even with 60% random occlusion, the recognition rate was 73.4%.

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저자 : 고관섭 ( Kwan-seob Ko ) , 변성현 ( Seong-hyeon Byeon ) , 김영원 ( Young-won Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 299-309 (11 pages)

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최근 한반도 주역 해역의 수온이 꾸준히 증가하고 있다. 수온변화는 어업생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 해양에서의 군사작전과도 밀접히 연관되어 있다. 본 연구는 딥러닝 기술을 기반으로 하는 다양한 예측모델을 통해 단기간 수온예측을 시도함으로써 어떠한 모델이 수온예측분야에 더욱 적합한지를 제시하는 것에 목적을 두었다. 예측을 위해 사용한 데이터는 국립수산과학원에서 해양 관측부이를 통해 관측한 2016년부터 2020년까지 동해 지역(고성, 양양, 강릉, 영덕)의 수온 데이터이다. 또한 예측을 위한 모델로는 시계열 데이터 예측에 우수한 성능을 보이는 Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM 그리고 Gated Recurrent Unit (GRU) 기법을 사용하였다. 기존 연구가 LSTM만을 활용하였던데 반해 이번 연구에서는 LSTM 외에 다양한 기법을 적용함으로써 각 기법의 예측 정확도와 수행시간을 비교하였다. 연구결과, 1시간 예측을 기준으로 모든 관측지점에서 Bidirectional LSTM과 GRU 기법이 실제값과 예측값의 오차가 가장 적은 것으로 확인되었으며, 학습시간에 있어서는 GRU가 가장 빠른 것으로 확인되었다. 이를 통해, 예측 오차를 줄이면서 정확도를 향상하기 위한 수온예측에는 Bidirectional LSTM을 활용하고 대잠작전처럼 정확도 외에 실시간 예측이 필요한 분야에 있어서는 GRU 기법을 활용하는 방안이 더욱 적절할 것으로 판단된다.


Recently, The sea water temperature around Korean Peninsula is steadily increasing. Water temperature changes not only affect the fishing ecosystem, but also are closely related to military operations in the sea. The purpose of this study is to suggest which model is more suitable for the field of water temperature prediction by attempting short-term water temperature prediction through various prediction models based on deep learning technology. The data used for prediction are water temperature data from the East Sea (Goseong, Yangyang, Gangneung, and Yeongdeok) from 2016 to 2020, which were observed through marine observation by the National Fisheries Research Institute. In addition, we use Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional LSTM, and Gated Recurrent Unit (GRU) techniques that show excellent performance in predicting time series data as models for prediction. While the previous study used only LSTM, in this study, the prediction accuracy of each technique and the performance time were compared by applying various techniques in addition to LSTM. As a result of the study, it was confirmed that Bidirectional LSTM and GRU techniques had the least error between actual and predicted values at all observation points based on 1 hour prediction, and GRU was the fastest in learning time. Through this, it was confirmed that a method using Bidirectional LSTM wasrequired for water temperature prediction to improve accuracy while reducing prediction errors. In areas that require real-time prediction in addition to accuracy, such as anti-submarine operations, it is judged that the method of using the GRU technique will be more appropriate.

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저자 : 임중빈 ( Joongbin Lim ) , 차성은 ( Sungeun Cha ) , 원명수 ( Myoungsoo Won ) , 김준 ( Joon Kim ) , 박주한 ( Juhan Park ) , 류영렬 ( Youngryel Ryu ) , 이우균 ( Woo-kyun Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 3호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 311-326 (16 pages)

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우리나라 산림의 효율적인 관리와 산림 모니터링을 위해 산림청은 농림위성을 개발 중이며 2025년 발사 예정이다. 농림위성을 효율적으로 활용하기 위해 산림청 국립산림과학원은 36종의 농림위성 산림분야 활용산출물 개발을 진행 중이다. 원격탐사 기법을 활용하여 도출된 산출물들은 지상검증이 요구되며 해당 산출물들에 대한 품질 모니터링 결과를 지속적으로 보고해야 한다. 국내 최초로 산림분야 활용 위성이 개발되는 상황이라 국내에는 공식적인 산림분야 활용 산출물 검보정 사이트가 부재하다. 이에 저자들은 국제기준에 맞춰 농림위성 산림분야 활용산출물 검보정을 위한 검보정 사이트를 설계하였다. 또한 전국적으로 검보정 사이트를 설치하기 위해 적정 센서를 선택하여 해당 센서의 활용 가능성을 평가하였다. 평가 결과 지상 관측데이터와 Sentinel-2 영상과의 산림 산출물에 대한 오차가 ±5% 이내로 관측되어 해당 센서를 활용하여 전국적으로 확장이 가능함을 확인하였다.


The Compact Advanced Satellite 500-4 (CAS500-4) is under development to efficiently manage and monitor forests in Korea and is scheduled to launch in 2025. The National Institute of Forest Science is developing 36 types of forestry applications to utilize the CAS500-4 efficiently. The products derived using the remote sensing method require validation with ground reference data, and the quality monitoring results for the products must be continuously reported. Due to it being the first time developing the national forestry satellite, there is no official calibration and validation site for forestry products in Korea. Accordingly, the author designed a calibration and validation site for the forestry products following international standards. In addition, to install calibration and validation sites nationwide, the authors selected appropriate sensors and evaluated the applicability of the sensors. As a result, the difference between the ground observation data and the Sentinel-2 image was observed to be within ±5%, confirming that the sensor could be used for nationwide expansion.

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저자 : 김태욱 ( Taewook Kim ) , 한향선 ( Hyangsun Han )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 139-151 (13 pages)

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오일샌드 채굴에 널리 이용되고 있는 증기 주입식 중력 배수(Steam-Assisted Gravity Drainage, SAGD) 공법은 지표의 변형을 야기하며, 이는 오일샌드 플랜트의 안정성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 다양한 지질 재해의 원인이 되므로 지속적인 모니터링이 필요하다. 이 연구에서는 캐나다 앨버타의 Athabasca 오일샌드 지역에 대해 2016년부터 2021년까지 획득된 Sentinel-1 시계열 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 자료에 고정산란체 간섭기법(Permanent Scatterer Interferometric SAR, PSInSAR)을 적용하여 SAGD 운용에 의한 지표변위를 관측하였다. 그리고 SAGD의 건설 및 확장을 Landsat-7/8 시계열 영상으로부터 파악하고, 이를 통해 SAGD의 원유 생산성에 따른 지표변위의 특성을 분석하였다. Athabasca 오일샌드 지역의 SAGD 및 그 주변에서는 레이더 관측방향으로 0.3-2.5 cm/yr의 지반융기가 관측된 반면, SAGD에서 수 km 이상 떨어져 있고 오일샌드 채굴의 영향이 없는 지역에서는 -0.3--0.6 cm/yr의 침하가 관측되었다. Landsat-7/8 시계열 영상 분석을 통해 2012년 이후에 건설되어 높은 생산성을 보이는 SAGD는 증기의 주입으로 인해 1.6 cm/yr 이상의 지반융기를 야기하는 반면에 더 오랜 기간 동안 운용되어 생산성이 상대적으로 낮은 SAGD에서는 증기 주입에도 불구하고 지속적인 원유 회수에 따른 사암의 압축 때문에 연간 수 mm의 매우 작은 융기가 발생함을 추정할 수 있었다. SAGD 및 그 주변을 제외한 대부분의 지역에서 관측된 침하는 동토층의 융해에 의한 점진적 지반침하로 추정되었다. 동토층의 침하를 고려할 때 SAGD 운용에 기인하는 지반의 융기는 관측된 것보다 더 클 것이라고 예상되었다. 이 연구의 결과를 통해 PSInSAR 기법이 극한지 오일샌드 SAGD의 생산성과 안정성 평가에 유용한 수단으로 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

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저자 : 김완엽 ( Wanyub Kim ) , 정재환 ( Jaehwan Jeong ) , 최민하 ( Minha Choi )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 153-166 (14 pages)

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저수량은 가용한 수자원의 양을 가장 직접적으로 나타내는 인자중의 하나이다. 또한 가뭄의 영향을 보다 직관적으로 나타낼 수 있으므로, 가뭄 평가를 위한 연구에서도 다양하게 활용되고 있다. 최근에는 광학영상으로 저수면적을 관측하고, 또 이를 활용한 수문학적 가뭄지수인 RADI가 개발되기도 하였다. 인공위성을 통해 얻을 수 있는 광학영상은 관측주기가 뛰어나 많은 양의 자료를 획득할 수 있으나, 구름 등 기상과 대기환경에 의한 영향에 취약하여 실제 활용에서는 다소 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기상이나, 관측시간대와 상관없이 영상을 획득할 수 있는 SAR 영상을 활용한 가뭄지수 산정 연구를 수행하고자 하였다. Sentinel-1 위성의 SAR 영상을 활용하여 충북 진천군에 위치한 백곡, 초평저수지의 저수면적을 탐지하여, RADI를 산정하여 지역규모 가뭄 모니터링을 수행하였다. RADI는 실측 저수량을 기반으로 한 RSDI와 비교, 검증하였다. RADI는 RSDI와 상관계수 r=0.87, ROC의 밑면적 AUC=0.97로 매우 높은 상관 관계를 보여주었다. 이 결과는 SAR 기반 RADI의 지역규모 수문학적 가뭄 모니터링의 가능성을 보여주며, 추후 가용 SAR 영상의 종류가 늘어나고, 재방문주기가 단축될 것이므로 가뭄 모니터링에 대한 활용성이 증대될 것으로 기대된다.

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저자 : 김현호 ( Hyun-ho Kim ) , 서두천 ( Doochun Seo ) , 정재헌 ( Jaeheon Jung ) , 김용우 ( Yongwoo Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 167-177 (11 pages)

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위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.

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저자 : 이수진 ( Soo-jin Lee ) , 조재일 ( Jaeil Cho ) , 류재현 ( Jae-hyun Ryu ) , 김나리 ( Nari Kim ) , 김광진 ( Kwangjin Kim ) , 손은하 ( Eunha Sohn ) , 박기홍 ( Ki-hong Park ) , 장재철 ( Jae-cheol Jang ) , 이양원 ( Yangwon Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 180-189 (10 pages)

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지구온난화는 기후변화를 야기하며 전지구적으로 이상기상 현상을 유발하고 있다. 우리나라에서도 폭염, 가뭄과 같은 이상기상 현상이 증가하고 있는 상황이다. 이상기상 감시를 위하여 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 온도상태지수(Temperature Condition Index, TCI), 식생활력지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 식생상태지수(Vegetation Condition Index, VCI), 식생건강지수(Vegetation Health Index, VHI) 등의 위성자료가 활용되고 있다. TCI와 VCI를 이용하여 계산되는 VHI는 온도, 강수와 같은 기상 요인에 의한 식생 스트레스를 나타내며, 기후변화 상황에서 가뭄 평가에 주로 활용되고 있다. TCI, VCI는 날짜 및 장소에 따른 LST, NDVI의 과거 평년치를 참조해서 산출되기 때문에, 아직 2년여의 자료밖에 없는 천리안위성 2A호(GK2A) AMI (Advanced Meteorological Imager) 자료로부터 TCI, VCI, VHI를 산출하는 것은 현재로서는 쉽지 않은 일이다. 본 연구에서는 대안적인 방법으로 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) 센서의 LST, NDVI를 이용하여 GK2A의 VHI 산출 가능성을 모색하였다. GK2A와 VIIRS의 LST, NDVI는 상당히 높은 상관성을 보이기 때문에, GK2A에 존재하지 않는 과거 평년치를 VIIRS 자료로 대체하는 방식을 택하였다. 8일 간격으로 GK2A 격자에 해당하는 LST, NDVI의 최소·최대값 조견표를 구축하여 TCI, VCI, VHI를 산출하였고, 최근 우리나라 이상기상 현상에 대한 해석을 수행하였다. GK2A VHI는 2020년 3월과 6월의 폭염, 4월과 7월의 저온, 8월의 폭우 등으로 인한 식생 스트레스의 변화를 잘 표현하는 것으로 나타났지만, 미국 해양대기청(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 VHI 산출물은 그렇지 않았다. 본 연구에서 제시한 GK2A VHI는 향후 LST, NDVI의 과거 평년치에 대한 통계적으로 엄밀한 보완을 거친다면 폭염, 가뭄으로 인한 식생 스트레스 감시에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

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저자 : 박정현 ( Jeonghyeon Park ) , 양지원 ( Jiwon Yang ) , 최원이 ( Wonei Choi ) , 김세린 ( Serin Kim ) , 이한림 ( Hanlim Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 189-198 (10 pages)

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본 연구에서는 지난 2020년 2월에 발사된 정지궤도환경위성탑재체(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer; GEMS)의 이산화황 산출 현업 알고리즘에서 오프셋 보정 계수 산정 방법이 이산화황 칼럼 농도 산출 결과에 미치는 영향을 확인하였다. GEMS의 현업 이산화황 산출 알고리즘은 차등흡수분광법(Differential Optical Absorption Spectroscopy; DOAS)과 주성분분석방법(Principal component analysis; PCA)이 융합된 하이브리드 알고리즘이다. 하이브리드 알고리즘에서는 차등흡수분광법을 이용하여 스펙트럴 피팅 후 나오는 이산화황 경사층적분농도 값에 나타나는 오존에 의한 흡수 영향을 보정하기 위하여 편차 보정 과정을 필수적으로 거치게 되며, 오프셋 보정 계수를 산정하는 조건에 따라 이산화황 칼럼농도 산출결과가 달라질 수 있기 때문에 적절한 오프셋 보정 계수 값의 적용이 필요하다. 본 연구에서는 구름 화소가 많이 존재하는 날짜와 적게 존재하는 날짜에 대해 오존 보정 계수를 각각 계산하고, 각각의 오존 보정 계수를 GEMS 현업 이산화황 산출 알고리즘에 적용하여 산출한 이산화황 칼럼농도의 비교를 수행하였다. 구름 화소가 많이 존재하는 날의 GEMS 복사휘도 자료를 이용하여 계산된 오존 보정 계수를 사용한 경우, GEMS 관측 영역의 가장자리에 해당하는 인도 부근에서의 이산화황 칼럼농도의 표준편차가 1.27 DU, 한반도 부근에서 0.58 DU, 주변에 구름 화소가 많았던 홍콩 부근에서 0.77 DU로 나타났다. 한편, 구름 화소가 적은 날의 GEMS 자료를 이용하여 계산된 오존 보정 계수를 사용하였을 경우의 이산화황 칼럼농도의 표준편차는 인도주변에서 0.72 DU, 한반도 주변에서 0.38 DU, 홍콩 부근에서 0.44 DU로 다소 감소하였음을 확인하였으며, 구름 화소가 많은 날의 오존 보정 계수를 사용하여 이산화황을 산출한 경우 대비 비교적 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 이에 따라, GEMS 이산화황 산출 알고리즘의 불확실성 최소화 및 안정적인 산출을 위해서 적절한 조건에서의 오존 보정 계수 산정이 이루어져야 할 필요가 있다.

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저자 : 곽근호 ( Geun-ho Kwak ) , 박노욱 ( No-wook Park )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 199-213 (15 pages)

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비지도 도메인 적응은 연단위 작물 분류를 위해 매년 반복적으로 양질의 훈련자료를 수집해야 하는 비실용적인 문제를 해결할 수 있다. 이 연구에서는 작물 분류를 위한 딥러닝 기반 비지도 도메인 적응 모델의 적용성을 평가하였다. 우리나라 마늘, 양파 주산지인 합천군과 창녕군을 대상으로 무인기 영상을 이용한 작물 분류 실험을 통해 deep adaptation network (DAN), deep reconstruction-classification network, domain adversarial neural network (DANN)의 3개의 비지도 도메인 적응 모델을 정량적으로 비교하였다. 비지도 도메인 적응 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 소스 베이스라인 및 대상 베이스라인 모델로 convolutional neural networks (CNNs)을 추가로 적용하였다. 3개의 비지도 도메인 적응 모델은 소스 베이스라인 CNN보다 우수한 성능을 보였으나, 소스 도메인 영상과 대상 도메인 영상의 자료 분포 간 불일치 정도에 따라 서로 다른 분류 성능을 보였다. DAN의 분류 성능은 두 도메인 영상 간 불일치가 작을 때 다른 두 모델에 비해 분류 성능이 높은 반면에 DANN은 두 도메인 영상 간 불일치가 클 때 가장 우수한 분류 성능을 보였다. 따라서 신뢰할 수 있는 분류 결과를 생성하기 위해 두 도메인 영상의 분포가 일치하는 정도를 고려해서 최상의 비지도 도메인 적응 모델을 선택해야 한다.

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저자 : 김세린 ( Serin Kim ) , 김대원 ( Daewon Kim ) , 이한림 ( Hanlim Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 215-222 (8 pages)

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본 연구에서는 pandora 직달광 원시자료로부터 차등흡수분광법(DOAS, Differential Optical Absorption Spectroscopy)을 이용하여 이산화질소 연직칼럼농도(VCD, Vertical column density) 산출 시 파장구간과 흡수단 면적이 미치는 영향을 비교 분석하였다. GEMS Map of the Air Pollution (GMAP) 2020 캠페인 기간 동안 서산에서 Pandora 장비로 관측된 자료를 사용하였으며, 차등흡수분광법을 이용하여 CINDI-2 캠페인과 PGN의 산출 방법에 따라 4가지 조건으로 이산화질소 연직칼럼농도를 산출하였다. 4가지 조건으로 산출된 이산화질소 평균 연직칼럼농도는 1.22×1016~1.38×1016 molec. cm-2으로, 각 조건 간 최대 0.16×1016 molec. cm-2의 차이를 보였다. 피팅 에러는 평균 3.19~9.59%로 모든 조건에서 10% 이내였으며, RMS는 5.11×10-3~7.16×10-3 molec. cm-2으로 나타났다. 4가지 방법으로 산출된 이산화질소 연직칼럼농도와 Pandonia Global Network (PGN)에서 제공하는 이산화질소 연직칼럼농도와 기울기는 0.98~1.09이었으며, 0.96~0.98의 상관관계를 보여주었다.

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저자 : 강유진 ( Yoojin Kang ) , 조동진 ( Dongjin Cho ) , 한대현 ( Daehyeon Han ) , 임정호 ( Jungho Im ) , 임중빈 ( Joongbin Lim ) , 오금희 ( Kum-hui Oh ) , 권언혜 ( Eonhye Kwon )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 223-223 (1 pages)

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