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Korean Journal of Remote Sensing

  • : 대한원격탐사학회
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  • : 1225-6161
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수록정보
수록범위 : 1권1호(1985)~36권6호(2020) |수록논문 수 : 1,578
대한원격탐사학회지
36권6호(2020년 12월) 수록논문
최근 권호 논문
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1GIS와 기계학습을 이용한 지하수 가능성도 작성 연구 현황

저자 : 이사로 ( Lee Saro ) , Rezaie Fetemeh

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 36권 6호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1277-1290 (14 pages)

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지표수와 지하수로 이루어진 수자원은 세계적으로 가장 중요한 천연자원 중 하나로 여겨진다. 지난 세기 이후 급속한 산업화와 급증하는 인구로 인해, 생활용, 산업용, 농업용수 수요가 급증하고 있으며, 이에 대한 지하수 수요도 급증하고 있다. 따라서 지하수에 대한 지속 가능한 개발과 관리를 위해서는 정확한 위치기반의 지하수 가능성도 작성이 필수적이다. 최근에는 기계학습과 지리정보시스템 통합이 지하수 가능성도 작성에 효과적인 방법이 되고 있다. 이러한 통합접근법의 현황 파악을 위해 6년(2015~2020년) 동안 94편의 직접 관련 논문에 대한 체계적 검토를 실시했다. 문헌 검토에 따르면, 매년 발간되는 연구의 수는 시간이 지남에 따라 급격히 증가했다. 전체 연구 분야는 15개국에 걸쳐 있으며, 85%의 연구가 이란, 인도, 중국, 한국, 이라크에 집중 되었다. 지하수 산출 가능성 조사에는 20개의 변수가 자주 사용된 것으로 조사되었으며, 이 중 지형고도, 경사, 경사방향, 지형습도지수, 지질, 토지 이용 피복, 하천 밀도, 강과의 거리, 강우량 등이 자주 사용되는 것으로 나타났다. 기계학습 모델에 있어 랜덤 포레스트, 서포트벡터머신, 부스트 회귀트리 등의 방법이 많이 사용되었다. 이러한 문헌 연구는 최적의 결과를 위해 지하수 가능성도를 저비용 대체물이 아닌 현장 작업을 보완하는 도구로 사용해야 한다는 것을 보여준다. 마지막으로, 향후, 지하수 가능성도 작성의 표준화 및 정확성을 개선하기 위해 더 많은 연구가 진행되어야 할 것이다.


Water resources which is formed of surface and groundwater, are considered as one of the pivotal natural resources worldwide. Since last century, the rapid population growth as well as accelerated industrialization and explosive urbanization lead to boost demand for groundwater for domestic, industrial and agricultural use. In fact, better management of groundwater can play crucial role in sustainable development; therefore, determining accurate location of groundwater based groundwater potential mapping is indispensable. In recent years, integration of machine learning techniques, Geographical Information System (GIS) and Remote Sensing (RS) are popular and effective methods employed for groundwater potential mapping. For determining the status of the integrated approach, a systematic review of 94 directly relevant papers were carried out over the six previous years (2015-2020). According to the literature review, the number of studies published annually increased rapidly over time. The total study area spanned 15 countries, and 85.1% of studies focused on Iran, India, China, South Korea, and Iraq. 20 variables were found to be frequently involved in groundwater potential investigations, of which 9 factors are almost always present namely slope, lithology (geology), land use/land cover (LU/LC), drainage/river density, altitude (elevation), topographic wetness index (TWI), distance from river, rainfall, and aspect. The data integration was carried random forest, support vector machine and boost regression tree among the machine learning techniques. Our study shows that for optimal results, groundwater mapping must be used as a tool to complement field work, rather than a low-cost substitute. Consequently, more study should be conducted to enhance the generalization and precision of groundwater potential map.

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2지상라이다를 활용한 소나무 산불피해지의 임목 피해특성 분석

저자 : 강진택 ( Jin-taek Kang ) , 고치웅 ( Chi-ung Ko ) , 임종수 ( Jong-su Yim ) , 이선정 ( Sun-jeoung Lee ) , 문가현 ( Ga-hyun Moon ) , 이승현 ( Seung-hyun Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 36권 6호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1291-1302 (12 pages)

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지상라이다의 활용성 검증을 위하여 지상라이다를 이용하여 산불피해지의 임목 피해특성 조사 결과를 전문가에 의해 조사한 결과와 비교하였다. 조사구는 산록에서 산정으로 30 m×50 m(0.15 ha) 규모로 4 plots를 설정하였으며, 조사구내 피해임목의 흉고직경, 수고, 지하고, 지하고, 연소높이 및 수관길이를 조사하였다. 동시에 지상 레이저 스캐너를 이용하여 조사구내 피해임목의 피해특성 정보를 조사하여 전문가 조사결과와 비교분석 하였다. 전문가 조사와 라이다 조사의 비교 결과, 흉고직경은 30.8 cm, 29.7 cm, 수고 15.8 m, 17.5 m, 지하고 8.4 m, 8.4 m, 연소높이 4.0 m, 3.5 m, 수관길이 7.4 cm, 9.1 cm로 나타났다. 두 조사 방법 간에는 수고와 수관길이를 제외한 나머지 조사항목에서는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 또한 개체목의 안정성과 고사율에 영향을 미치는 H/D율과 CL/H율, BH/CL율을 분석한 결과, 전문가 조사 51.3%, 47.1%, 53.6%, 라이다 조사 58.8%, 52.0%, 38.7%로 나타났다.


To verify the field-effectiveness of Terrestrial Laser Scanner (TLS), a terrestrial LiDAR was deployed to examine the damage properties of woods in forest fire area, then the data was compared with the results surveyed by a forestry expert. Four sample plots (30 m × 50 m, 0.15 ha) were set from the foot to the top of the mountain, and DBH, height, clear length, burned height, and crown length were investigated. Next, TLS collected information on damage characteristics found in the sample plots. This information was then compared with that amassed by the expert. The expert and the TLS survey results showed 30.8 cm and 29.9 cm for DBH, 15.8 m and 17.5 m for tree height, 8.4 m and 8.4 m for clear length, 4.0 m, 3.5 m for burned height, and 7.4 cm and 9.1 cm for crown length. With the exceptions of height and clear length, no notable discrepancy was observed between two methods. H/D ratio, CL/H ratio, and BH/CL ratio, all of which contribute to stability and decay rate of the stand, from the two methods were also compared. The human survey rated each ratio (H/D, CL/H, BH/CL in order) 51.3%, 47.1%, and 53.6%, while the TLS presented the results of 58.8%, 52.0%, and 38.7%.

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3A Review on Remote Sensing and GIS Applications to Monitor Natural Disasters in Indonesia

저자 : Wahyu Luqmanul Hakim , Chang-wook Lee

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 36권 6호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1303-1322 (20 pages)

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Indonesia is more prone to natural disasters due to its geological condition under the three main plates, making Indonesia experience frequent seismic activity, causing earthquakes, volcanic eruption, and tsunami. Those disasters could lead to other disasters such as landslides, floods, land subsidence, and coastal inundation. Monitoring those disasters could be essential to predict and prevent damage to the environment. We reviewed the application of remote sensing and Geographic Information System (GIS) for detecting natural disasters in the case of Indonesia, based on 43 articles. The remote sensing and GIS method will be focused on InSAR techniques, image classification, and susceptibility mapping. InSAR method has been used to monitor natural disasters affecting the deformation of the earth's surface in Indonesia, such as earthquakes, volcanic activity, and land subsidence. Monitoring landslides in Indonesia using InSAR techniques has not been found in many studies; hence it is crucial to monitor the unstable slope that leads to a landslide. Image classification techniques have been used to monitor pre-and post-natural disasters in Indonesia, such as earthquakes, tsunami, forest fires, and volcano eruptions. It has a lack of studies about the classification of flood damage in Indonesia. However, flood mapping was found in susceptibility maps, as many studies about the landslide susceptibility map in Indonesia have been conducted. However, a land subsidence susceptibility map was the one subject to be studied more to decrease land subsidence damage, considering many reported cases found about land subsidence frequently occur in several cities in Indonesia.

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4분석툴을 이용한 천리안2A 기상탑재체 복사 보정 파라미터 검증

저자 : 진경욱 ( Kyoungwook Jin ) , 박진형 ( Jin-hyung Park )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 36권 6호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1323-1337 (15 pages)

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천리안2A호 AMI(Advanced Meteorological Imager) 복사 보정에 대한 검증은 탑재체의 기능 및 성능 점검뿐만 아니라, 탑재체 자료의 품질을 결정 짓는 중요한 요소이다. AMI 탑재체는 여섯 개의 가시 및 근적외 채널과 10개의 열적외 채널로 구성되어 있다. 가시/근적외 채널의 복사 성능을 대표하는 핵심적인 파라미터로는 SNR(Signal-to-Noise Ratio), 열적외채널의 경우는 NEdT(Noise Equivalent delta Temperature)를 들 수 있다. 다이나믹 레인지와 검출기의 반응도와 관련된 Gain 값 또한 복사 보정 성능과 관련된 중요한 파라미터이다. AMI탑재체의 주요 복사 보정 성능 검증을 위해, 실시간 AMI자료 처리 시스템과는 별도의 오프라인 복사 성능 분석 툴을 개발하였다. 개발된 분석 툴을 이용하여 천리안2A호 발사 후 궤도상 시험 기간 동안 검증 작업을 수행하였다. 분석 툴을 통한 계산 결과는 탑재체 개발업체인 HARRIS사의 분석 값과 비교 검증하였다. AMI 복사 성능 검증 작업은 총 세차례로 나누어 AMI탑재체 양쪽 면인 Side1과 Side2에 대해 이루어졌다. 복사 성능 검증 결과 주요 복사 보정 파라미터들의 성능은 요구조건 값들을 크게 상회하는 우수한 성능을 보여 주었으며, AMI 복사 성능 분석 툴의 유효성이 입증되었다.


GEO-KOMPSAT-2A AMI (Advanced Meteorological Imager) radiometric calibration evaluation is an essential element not only for functional and performance verification of the payload but for the quality of the sensor data. AMI instrument consists of six reflective channels and ten thermal infrared ones. One of the key parameters representing radiometric properties of the sensor is a SNR (Signal-to-Noise Ratio) for the reflective channels and a NEdT (Noise Equivalent delta Temperature) for the IR ones respectively. Other important radiometric calibration parameters are a dynamic range and a gain value related with the responsivity of detectors. To verify major radiometric calibration performance of AMI, an offline radiometric evaluation tool was developed separately with a real-time AMI data processing system. Using the evaluation tool, validation activities were carried out during the GEO-KOMPSAT-2A In-Orbit Test period. The results from the evaluation tool were cross checked with those of the HARRIS, which is the AMI payload vendor. AMI radiometric evaluation activities were conducted through three phases for both sides (Side 1 and Side 2) of AMI payload. Results showed that performances of the key radiometric properties were outstanding with respect to the radiometric requirements of the payload. The effectiveness of the evaluation tool was verified as well.

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5동해에서 식물플랑크톤 군집 분포 분석을 위한 GOCI 활용 연구

저자 : 최종국 ( Jong-kuk Choi ) , 노재훈 ( Jae Hoon Noh ) , Robert J. W. Brewin , Xuerong Sun , 이미진 ( Charity M. Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 36권 6호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1339-1348 (10 pages)

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식물성플랑크톤은 영양염, 광합성, 탄소순환 등의 측면에서 해양의 생태계를 제어하는데, 해양 환경에 미치는 영향의 정도는 식물성플랑크톤의 크기에 좌우된다. 원격탐사 기술을 기반으로 해양의 식물성플랑크톤 크기 별 생체량을 식별하려는 많은 연구가 있었으며, 그 중 가장 성공적인 접근법 중 하나는 식물성플랑크톤의 크기를 세 등급(micro-plankton;> 20 μm, nano-; 2-20 μm 및 pico-; <2 μm)으로 구분하여 각 그룹별 엽록소 농도를 추정하는 삼성분 모델(three-component model)이다. 이 연구에서는 동해에서 식물성플랑크톤의 크기 별 생체량 분포를 추정하기 위한 GOCI 자료의 활용 가능성에 대해 검토하였다. 각 크기 별 엽록소 농도(CHL)를 도출하기 위해, 연구지역에서 수 년 동안 수집된 식물성플랑크톤 색소자료를 기반으로 회귀분석을 통해 삼성분 모델의 계수를 산출하였다. 새롭게 산출된 삼성분 모델을 시간 별 GOCI 기반 엽록소 농도 이미지에 적용하여, 전체 엽록소 농도 중 각 식물성플랑크톤 크기 별 생체량이 차지하는 비율을 산출하였다. 또한, 이 결과를 이용하여 동해에서 2013년 여름 대규모 적조가 발생한 시기의 크기 별 엽록소-a 농도 분포를 분석하였다.


Phytoplankton controls marine ecosystems in terms of nutrients, photosynthetic rate, carbon cycle, etc. and the degree of its influence on the marine environment depends on their physical size. Many studies have been attempted to identify marine phytoplankton size classes using the remote sensing techniques. One of successful approach was the three-component model which estimates the chlorophyll concentrations of three phytoplankton size classes (micro-phytoplankton; >20 μm, nano-; 2-20 μm and pico-; <2 μm) as a function of total chlorophyll. Here, we examined the applicability of Geostationary Ocean Colour Imager (GOCI) to the mapping of the phytoplankton size class distribution in the East Sea. A fit of the three-component model to a biomarker pigment dataset collected in the study area for some years including a large harmful algal bloom period has been carried out to derive size-fractioned chlorophyll concentration (CHL). The tuned three-component model was applied to the hourly GOCI images to identify the fractions of each phytoplankton size class for the entire CHL. Then, we investigated the distribution of phytoplankton community in terms of the size structure in the East Sea during the harmful Cochlodinium polykrikoides blooms in the summer of 2013.

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6포인트 클라우드 데이터 기반 군집형 솔리드 건물 모델 자동 생성 기법

저자 : 김한결 ( Han-gyeol Kim ) , 황윤혁 ( Yunhyuk Hwang ) , 이수암 ( Sooahm Rhee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 36권 6호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1349-1365 (17 pages)

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최근 스마트 시티, 디지털 트윈 등에 실제 3차원 좌표를 취득할 수 있는 이점에 따라 포인트 클라우드를 이용한 모델 생성에 관한 연구가 늘어나고 있으며, 건물 형상 및 텍스처의 수정이 용이한 솔리드 모델에 대한 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯단계로 구성된다. 첫 단계에서는 포인트 클라우드의 평면성 분석을 통해 지면을 제거하였다. 두 번째 단계에서는 지면이 제거된 포인트 클라우드에서 건물 영역을 추출 하였다. 세 번째 단계에서는 건물의 세부 구조물 영역을 추출하였다. 네 번째 단계에서는 추출된 영역에 3차원 좌표정보가 부여된 3차원 건물 모델의 형상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 건물 모델 형상에 텍스처를 부여하여 3차원 건물 솔리드 모델을 생성하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 소프트웨어를 이용해 무인항공기 영상으로부터 포인트 클라우드를 추출하여 실험하였다. 그 결과, 포인트 클라우드 내에 존재하는 일정 높이 이상의 모든 건물에 대하여 포인트 클라우드 대비 위치오차 1 m 내외의 3차원 건물 형상을 생성하고, 원본영상 해상도 대비 2배 이내의 해상도를 갖는 텍스처링이 수행된 3차원 모델이 생성되는 것을 확인하였다.


In recent years, in the fields of smart cities and digital twins, research on model generation is increasing due to the advantage of acquiring actual 3D coordinates by using point clouds. In addition, there is an increasing demand for a solid model that can easily modify the shape and texture of the building. In this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. Accordingly, in this paper, we propose a method to create a clustered solid building model based on point cloud data. The proposed method consists of five steps. In the first step, the ground points were removed through the planarity analysis of the point cloud. In the second step, building area was extracted from the ground removed point cloud. In the third step, detailed structural area of the buildings was extracted. In the fourth step, the shape of 3D building models with 3D coordinate information added to the extracted area was created. In the last step, a 3D building solid model was created by giving texture to the building model shape. In order to verify the proposed method, we experimented using point clouds extracted from unmanned aerial vehicle images using commercial software. As a result, 3D building shapes with a position error of about 1m compared to the point cloud was created for all buildings with a certain height or higher. In addition, it was confirmed that 3D models on which texturing was performed having a resolution of less than twice the resolution of the original image was generated.

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7기계학습을 이용한 지진 취약성 평가 및 매핑: 9.12 경주지진을 대상으로

저자 : 한지혜 ( Jihye Han ) , 김진수 ( Jinsoo Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 36권 6호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1367-1377 (11 pages)

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본 연구는 2016년 발생한 9.12 경주지진을 중심으로 경주시 건축물의 지진 취약성을 평가하고 지도를 제작하는데 목적이 있다. 지진 취약성을 평가하기위해 지질공학, 물리, 구조적 요인과 관련된 11개의 영향인자를 선정하였으며, 이는 독립변수로 적용되었다. 종속변수로는 9.12 경주지진 당시 실제 피해 입은 건축물의 위치 자료가 사용되었다. 평가 모델은 기계학습 방법의 RF와 SVM을 기반으로 구축하였으며, 훈련 및 검증 데이터 셋은 70:30 비율로 무작위 선별되었다. 정확도 검증은 ROC 곡선을 사용하여 최적 모델을 선별하였으며, 각 모델의 정확도는 RF(1.000), SVM(0.998), 예측 정확도는 RF(0.947), SVM(0.926) 로 나타났다. RF 모델을 기반으로 경주시 전체 건축물의 예측 값을 도출하였으며, 이를 등급화 하여 지진 취약성 지도를 작성하였다. 행정동 별건물 등급 분포를 살펴본 결과, 황남동, 월성동, 선도동, 내남면이 취약성이 높은 지역으로, 양북면, 강동면, 양남면, 감포읍이 상대적으로 안전한 지역으로 나타났다.


The purpose of this study is to assess the seismic vulnerability of buildings in Gyeongju city starting with the earthquake that occurred in the city on September 12, 2016, and produce a seismic vulnerability map. 11 influence factors related to geotechnical, physical, and structural indicators were selected to assess the seismic vulnerability, and these were applied as independent variables. For a dependent variable, location data of the buildings that were actually damaged in the 9.12 Gyeongju Earthquake was used. The assessment model was constructed based on random forest (RF) as a mechanic study method and support vector machine (SVM), and the training and test dataset were randomly selected with a ratio of 70:30. For accuracy verification, the receiver operating characteristic (ROC) curve was used to select an optimum model, and the accuracy of each model appeared to be 1.000 for RF and 0.998 for SVM, respectively. In addition, the prediction accuracy was shown as 0.947 and 0.926 for RF and SVM, respectively. The prediction values of the entire buildings in Gyeongju were derived on the basis of the RF model, and these were graded and used to produce the seismic vulnerability map. As a result of reviewing the distribution of building classes as an administrative unit, Hwangnam, Wolseong, Seondo, and Naenam turned out to be highly vulnerable regions, and Yangbuk, Gangdong, Yangnam, and Gampo turned out to be relatively safer regions.

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8농업관측을 위한 다중분광 무인기 반사율 변동성 분석

저자 : 안호용 ( Ho-yong Ahn ) , 나상일 ( Sang-il Na ) , 박찬원 ( Chan-won Park ) , 홍석영 ( Suk-young Hong ) , 소규호 ( Kyu-ho So ) , 이경도 ( Kyung-do Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 36권 6호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1379-1391 (13 pages)

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농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.


UAV in the agricultural application are capable of collecting ultra-high resolution image. It is possible to obtain timeliness images for phenological phases of the crop. However, the UAV uses a variety of sensors and multi-temporal images according to the environment. Therefore, it is essential to use normalized image data for time series image application for crop monitoring. This study analyzed the variability of UAV reflectance and vegetation index according to Aviation Image Making Environment to utilize the UAV multispectral image for agricultural monitoring time series. The variability of the reflectance according to environmental factors such as altitude, direction, time, and cloud was very large, ranging from 8% to 11%, but the vegetation index variability was stable, ranging from 1% to 5%. This phenomenon is believed to have various causes such as the characteristics of the UAV multispectral sensor and the normalization of the post-processing program. In order to utilize the time series of unmanned aerial vehicles, it is recommended to use the same ratio function as the vegetation index, and it is recommended to minimize the variability of time series images by setting the same time, altitude and direction as possible.

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9무인항공기 정밀 센서모델링을 통한 대축척 수치도화 가능성 평가

저자 : 임평채 ( Pyung-chae Lim ) , 김한결 ( Han-gyeol Kim ) , 박지민 ( Jimin Park ) , 이수암 ( Sooahm Rhee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 36권 6호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1393-1405 (13 pages)

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무인항공기(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)는 저고도 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있으며, 수시촬영이 가능하여 지도제작에 있어 수시갱신이 가능하다. 이러한 이점으로 인해 무인항공기 영상을 이용한 대축척 수치지도 제작 가능성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀한 수치지도는 디지털트윈이나 스마트시티의 기반 데이터로 활용될 수 있다. 정밀한 수치지도를 제작하기 위해서는 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링이 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는, 자체 개발한 정밀 센서모델링 알고리즘을 통해 무인항공기 영상의 기하모델을 수립하였다. 그리고 수치지도를 제작하여 대축척 수치도화 가능성을 평가하였다. 연구 데이터는 인천 간석동과 서울 여의도를 대상으로 영상 및 지상기준점을 취득하였다. 정밀 센서모델링 정확도 분석 결과, 두 지역에 대해서 체크 점 평균오차 3 픽셀 이내, RMSE 4 픽셀 이내의 높은 정확도를 확인하였다. 수치도화 정확도 분석 결과, 국토지리정보원에서 고시한 1:1,000 세부도화 수평오차(0.4 m) 및 표고오차(0.4 m)를 만족하는 범위의 정확도를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 자체개발한 정밀 센서모델링 기술은 무인항공기 영상의 1:1,000 대축척 수치도화 제작 가능성을 시사한다.


UAV (Unmanned Aerial Vehicle) can acquire high-resolution images due to low-altitude flight, and it can be photographed at any time. Therefore, the UAV images can be updated at any time in map production. Due to these advantages, studies on the possibility of producing large-scale digital maps using UAV images are actively being conducted. Precise digital maps can be used as base data for digital twins or smart cites. For producing a precise digital map, precise sensor modeling using GCPs (Ground Control Points) must be preceded. In this study, geometric models of UAV images were established through a precision sensor modeling algorithm developed in house. Then, a digital map by stereo plotting was produced to evaluate the possibility of large-scale digital map. For this study, images and GCPs were acquired for Ganseok-dong, Incheon and Yeouido, Seoul. As a result of precision sensor modeling accuracy analysis, high accuracy was confirmed within 3 pixels of the average error of the checkpoints and 4 pixels of the RMSE was confirmed for the two study regions. As a result of the mapping accuracy analysis, it satisfied the 1:1,000 mapping accuracy announced by the NGII (National Geographic information Institute). Therefore, the precision sensor modeling technology suggested the possibility of producing a 1:1,000 large-scale digital map by UAV images.

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10격자자료 결측복원을 위한 DCT-PLS 기법의 활용성 평가

저자 : 윤유정 ( Youjeong Youn ) , 김서연 ( Seoyeon Kim ) , 정예민 ( Yemin Jeong ) , 조수빈 ( Subin Cho ) , 이양원 ( Yangwon Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 36권 6호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 1407-1419 (13 pages)

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지구환경 변화를 파악하는 데 있어서는 장기 시계열의 격자자료가 필수적이며, 기후 재분석장과 위성 자료는 대기 및 지표면 변수에 대하여 전 지구 규모에서 주기적이고 정량적인 정보로 활용되고 있다. 본 연구에서는 위성자료의 결측 문제를 해결하기 위한 방안으로 DCT-PLS (penalized least square regression based on discrete cosine transform) 기반의 결측복원 기법을 서로 다른 특성을 가진 복수의 격자자료에 적용하고, 정량적인 검증을 통하여 그 활용성을 평가하였다. 원본 자료와의 객관적인 비교를 위하여 결측이 없는 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 모델로부터 상대습도, 풍속 일자료를 추출하고, MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 월간 합성 LST (land surface temperature), NDVI (normalized difference vegetation index) 영상을 사용하여, 임의로 생성된 결측 블록이 원본에 매우 가깝게 복원됨을 확인하였고, 4가지 변수 모두에서 상관계수 0.95 이상의 일치도를 나타내었다. DCT-PLS 기반 결측복원 기법은 별도의 보조자료를 필요로 하지 않고, 필요시 시간 및 공간 정보를 모두 활용할 수 있으며, 처리속도가 비교적 빠르기 때문에 현업시스템에 사용될 수 있을 것으로 사료된다.


Long time-series gridded data is crucial for the analyses of Earth environmental changes. Climate reanalysis and satellite images are now used as global-scale periodical and quantitative information for the atmosphere and land surface. This paper examines the feasibility of DCT-PLS (penalized least square regression based on discrete cosine transform) for the spatial gap filling of gridded data through the experiments for multiple variables. Because gap-free data is required for an objective comparison of original with gap-filled data, we used LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) daily data and MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) monthly products. In the experiments for relative humidity, wind speed, LST (land surface temperature), and NDVI (normalized difference vegetation index), we made sure that randomly generated gaps were retrieved very similar to the original data. The correlation coefficients were over 0.95 for the four variables. Because the DCT-PLS method does not require ancillary data and can refer to both spatial and temporal information with a fast computation, it can be applied to operative systems for satellite data processing.

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