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굴 양식장에서의 SAR 영상 및 간섭위상 특성

Characteristics of the SAR Images and Interferometric Phase over Oyster Sea Farming Site

김상완 ( Sang Wan Kim ) , 이창욱 ( Chang Wook Lee ) , 원중선 ( Joong Sun Won )
  • : 대한원격탐사학회
  • : 대한원격탐사학회지 18권4호
  • : 연속간행물
  • : 2002년 08월
  • : 209-220(12pages)
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굴 양식장 및 주변해역에서 얻어진 SAR 자료의 반사강도 및 레이더 간섭위상에 대한 분석을 실시하였다. 진폭영상에서는 매우 강한 역산란 현상이 관측되었으며, 이는 수평막대에 의한 이차산란(double bounce) 신호에 의한 것으로 해석된다 굴 양식장 구조물은 IKONOS와 같은 고해상도 광학영상 외에는 관측 할 수 없으며. 이는 레이더 영상의 활용이 매우 유용하다는 것을 잘 보여준다. 연구지역에서 나타나는 SAR 진폭영상 화소값은 조위와는 상관관계가 거의 없으며, 이보다는 파장, 편광, 관측방향에 더 민감한 것으로 나타났다. L-밴드 HH-편광 신호가 수평막대에 수직의 관측방향을 가질 때 가장 큰 반사강도를 나타낸다. 또한 JERS-1 SAR 영상을 이용하여 해수면에서 최초로 매우 높은 긴밀도를 유지하는 21개의 간섭도를 생성하였다. 이들 간섭도의 fringe 변화율은 일차적으로 altitude of ambiguity와 매우 밀접한 관계를 갖는다. 이를 역함수를 이용하여 최적화된 모델로 위상을 제거한 후 얻어진 잔여간섭위상은 조위 변화와 선형의 관계를 보이며, 이는 SAR를 이용한 조위차 관측의 가능성을 제시한다. 그러나 직선 회귀식의 최소제곱근 오차는 11.7 cm로 정밀도가 아직 실제 활용 가능한 정도는 아니며, 정밀도를 높이기 위해 앞으로 다중편광 SAR 자료를 이용한 추가적인 연구가 필요하다.
We carried out studies on SAR image intensity and interferometric phase over oyster sea farms. Strong backscattering was observed in amplitude images, and that was considered as a radar signal double bouncing from horizontal bars. These sea farming structures are not visible in satellite optical images except IKONOS image, so that it demonstrates the value of radar remote sensing as an effective tool in support of sea farm detection. The intensity of the image is sensitive to system parameters including wavelength, polarization, and look direction, but does not correlate to tide height. We found that the strongest backscattering can be obtained by L-band HH-polarization with a look direction perpendicular to the horizontal bar. We also succeeded in generating 21 coherent JERS-1 SAR interferometric pairs over the oyster farms. The general trend of the fringe rate of the interferometric phases appeared to be governed by altitude of ambiguity. The general trend was modeled by an inverse function and removed to have a residual phase. The residual phase showed a linear relation with the tide height. The results demonstrate for the first time that SAR can possibly be used to estimate sea level. However, the r.m.s. error of a regression line is 11.7 cm, and that is so far too large to make reliable assessments of sea level in practical applications. Further studies is required to improve the accuracy specifically using multi-polarization SAR data.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2012-690-000207280

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38권3호(2022년 06월) 수록논문
최근 권호 논문
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1Landsat영상을 이용한 토지피복 변화에 따른 행정중심복합도시의 표면 열섬현상 변화분석

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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2딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용한 조식성 무척추동물 현존량 추정 기법 연구

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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3Azimuth Stitching 없는 ScanSAR 영상화: 시간영역 교차상관

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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4LSTM을 이용한 한반도 근해 이상수온 예측모델

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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5표적 SAR 시뮬레이션 영상을 이용한 식별 성능 분석

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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6해양관측부위 자료 기반 딥러닝 기술을 활용한 해양 혼합층 수온 예측

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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7농림위성 산림분야 식생지수 검보정 사이트 설계

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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1클로로필 α 추정시 OSMI 밴드의 광학 반응 특성

저자 : 서영상 ( Young Sang Suh ) , 이나경 ( Na Kyung Lee ) , 장이현 ( Lee Hyun Jang ) , 황재동 ( Jae Dong Hwang ) , 유신재 ( Sin Jae Yoo ) , 임효숙 ( Hyo Suk Lim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 18권 4호 발행 연도 : 2002 페이지 : pp. 187-199 (13 pages)

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해수광 특성이 시공간적으로 심하게 변동하는 동중국해 북부해역에서 현장 클로로필 α와 OSMI 밴드(412, 443, 490, 555nm) 및 해수 다중 광측정기(PRR-800) 밴드(412, 443, 490, 510, 555, 670, 765nm)간의 관계성을 구한 결과, 클로로필 α에 대한 각 밴드별 remote sensing reflectance (Rrs) 값이 맑은 해수(미국 캘리포니아 근해)에서 보다 동중국해 북부해역에서 크게 나타났다. 또한 440nm와 670nm 영역에서 현장 관측 클로로펼 a에 대한 입자 물질들의 광흡수 값이 맑은 해수의 경우보다 큰 값을 보였다. 그러므로, OSMI밴드에서 클로로필로 인해 최대 흡수가 일어나는 밴드가 443nm임을 추정할 수 있었다. 동중국해를 관측한 OSMI 위성의 각 band (412, 443, 490, 555 nm)로부터 nLw (normalized water-leaving radiance)와 현장 클로로필 α(Chl a)값의 관계성(Chl α=f(nLw)을 구하였다. OSMI 밴드에서 클로로필 α 값과 각 밴드별 nLw 값과의 상관성은 412nm에서 최저 상관성을, 555nm에서 최고 상관성을 나타내었다. 클로로필 α 현장 관측 값 및 OSMI 복합밴드 비 값(nLw412/nLw555, nLw443/nLw555, nLw490/nLw555)을 비교 분석한 결과, nLw490/nLw555 비 값과 현장 클로로필 α 값간에 최고 높은 상관성을 나타내었다. 다음으로 nLw443/nLw555 순으로 안정된 값을 보였으나, nLw412/nLw555와 클로로필 α 값간의 상관성이 가장 낮게 나타났다. 3시간이내 현장 측정 클로로필 α 값을 기준으로 OSMI 및 SeaWiFS 위성 자료를 OC2 알고리즘을 이용하여 추정한 클로로필 값간의 차이는 해양의 수평 공간 변동에 관계없이 OSMI 추정 값이 약 0.3mg/m3 정도 일정하게 낮게 나타났다. 향후 OSMI 위성 밴드를 이용한 클로로필 α 추정시에는 SeaWiFS 위성과 관련된 global algorithms 중에서 490nm와 555nm의 복합밴드를 포함하는 OC2 알고리즘(ocean color chlorophyll 2 algorithm)을 사용하는 것이 OC2 series 및 OC4 알고리즘보다 좋은 추정 값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

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2KOMPSAT OSMI 자료를 이용한 황사탐지

저자 : 김영섭 ( Young Seup Kim ) , 박경원 ( Kyung Won Park ) , 서애숙 ( Ae Sook Suh )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 18권 4호 발행 연도 : 2002 페이지 : pp. 201-207 (7 pages)

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복사전달모델과 KOMPSAT-1/OSMI 자료를 이용하여 황사탐지 가능성을 조사하였다. 그리고, 황사탐지를 위한 OSMI의 특성을 파악하기 위하여 OSMI와 SeaWiFS의 자료를 이용하여 공간 분광분석과 채널별 스펙트럼 분석을 실시하고, 또한 에어로솔 광학두께를 상호 비교하였다. OSMI와 SeaWiFS 자료를 이용한 x축 방향의 분광분석 결과, 865nm에서 분광특성이 비슷함을 알 수 있었고, 채널별 스펙트럼 분석에서는 765nm과 865nm에서 SeaWiFS의 결과와 비슷하여 이 밴드에서의 OSMI 자료의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 이들 밴드를 이용하여 산출한 OSMI의 황사탐지 화상은 MODIS에서 얻어진 화상과 비슷함을 알 수 있었다. 황사 때의 광학두께는 약 0.8~1.0으로 나타났다.

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3굴 양식장에서의 SAR 영상 및 간섭위상 특성

저자 : 김상완 ( Sang Wan Kim ) , 이창욱 ( Chang Wook Lee ) , 원중선 ( Joong Sun Won )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 18권 4호 발행 연도 : 2002 페이지 : pp. 209-220 (12 pages)

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굴 양식장 및 주변해역에서 얻어진 SAR 자료의 반사강도 및 레이더 간섭위상에 대한 분석을 실시하였다. 진폭영상에서는 매우 강한 역산란 현상이 관측되었으며, 이는 수평막대에 의한 이차산란(double bounce) 신호에 의한 것으로 해석된다 굴 양식장 구조물은 IKONOS와 같은 고해상도 광학영상 외에는 관측 할 수 없으며. 이는 레이더 영상의 활용이 매우 유용하다는 것을 잘 보여준다. 연구지역에서 나타나는 SAR 진폭영상 화소값은 조위와는 상관관계가 거의 없으며, 이보다는 파장, 편광, 관측방향에 더 민감한 것으로 나타났다. L-밴드 HH-편광 신호가 수평막대에 수직의 관측방향을 가질 때 가장 큰 반사강도를 나타낸다. 또한 JERS-1 SAR 영상을 이용하여 해수면에서 최초로 매우 높은 긴밀도를 유지하는 21개의 간섭도를 생성하였다. 이들 간섭도의 fringe 변화율은 일차적으로 altitude of ambiguity와 매우 밀접한 관계를 갖는다. 이를 역함수를 이용하여 최적화된 모델로 위상을 제거한 후 얻어진 잔여간섭위상은 조위 변화와 선형의 관계를 보이며, 이는 SAR를 이용한 조위차 관측의 가능성을 제시한다. 그러나 직선 회귀식의 최소제곱근 오차는 11.7 cm로 정밀도가 아직 실제 활용 가능한 정도는 아니며, 정밀도를 높이기 위해 앞으로 다중편광 SAR 자료를 이용한 추가적인 연구가 필요하다.

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4SPOT, EOC, IKONOS 스테레오 영상으로부터 생성된 도심지역 DEM의 정확도 및 성능 비교분석

저자 : 임용조 ( Yong Jo Im ) , 김태정 ( Tae Jung Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 18권 4호 발행 연도 : 2002 페이지 : pp. 221-231 (11 pages)

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본 연구에서는 한국과학기술원 인공위성연구센터에서 개발한 DEM생성 알고리즘을 다양한 해상도의 위성영상에 적용하여 도심지역의 DEM생성결과를 살펴보고자 한다. 실험에 사용한 위성영상은 10m해상도의 SPOT영상과, 6.6m해상도를 가지는 EOC영상, 1m해상도를 가지는 IKONOS위성영상이며 모든 위성영상에는 대전광역시의 도심지역이 포함되어 있다. 모든 위성영상에 대해 궤도정보 없이도 카메라 모텔이 수립되는 Gupta와 Harteley(1997)가 제안한 DLT모델을 사용하였다. EOC DEM과 SPOT DEM정확도 검증은 USGS DTED를 사용하였으며, IKONOS DEM의 정확도는 DGPS측량을 수행한 23개의 검증점(check points)를 사용하여 정확도를 비교하였다. 그 결과 SPOT 위성영상으로부터 얻은 DEM은 약 38m RMS오차를 갖고 EOC DEM은 약 12m RMS오차를 보였다. 이 수치는 위성영상의 해상도를 고려하면 약 2~4픽셀에 해당하는 오차이다. IKONOS DEM의 정확도는 약 6.5m RMS오차를 보였으며 해상도를 고려하면 약 6~7픽셀의 오차를 가지고 있다. 이는 SPOT DEM과 EOC DEM보다 다소 높은 수치나 IKONOS DEM은 SPOT, EOC DEM과 달리 도심지역의 건물을 육안으로 구분할 수 있을 정도의 DEM을 생성하고 있다. 그러나 높이 불연속과 건물의 그림자 등에 의해 오정합이 발생하고 있어 향후 높이 불연속과 그림자의 영향을 최소화 하는 알고리즘 개발이 필요하다.

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5위성 궤도 정보를 사용하지 않는 Gupta와 Hartley 센서모델의 에피폴라 기하모델

저자 : 이해연 ( Hae Yeoun Lee ) , 박원규 ( Won Kyu Park )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 18권 4호 발행 연도 : 2002 페이지 : pp. 233-242 (10 pages)

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본 논문에서는 위성 궤도 정보를 사용하지 않는 새로운 에피폴라 기하모델을 제안하고, 선형 Pushbroom 영상의 에피폴라 기하모델을 위한 방법들과 정량적으로 비교 분석을 한다. 정량적 분석에 사용된 에피폴라 기하모델은 항공영상에 적용되는 중심투영(Perspective) 센서의 에피폴라 기하 모델, Gupta와 Hartley의 에피폴라 기하모델, 궤도정보를 사용하는 Orun과 Natarajan 센서모델의 에피폴라 기하모델이다. 대전과 보령의 SPOT 영상과 대전과 논산의 KOMPSAT 영상에 대해 지상기준점, 지상기준점에서 생성한 모델링데이터, 위성 궤도정보 및 숙련된 운영자가 추출한 독립검사점을 사용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면 중심투영 센서의 에피폴라 기하모델과 Gupta와 Hartley의 에피폴라 기하모델은 평균적으로 1픽셀 이내의 정확도를 보였으나 일부 검사점에서 높은 오차를 보였다. 제안한 에피폴라 기하모델은 중심투영 센서나 Gupta와 Hartley의 에피폴라 기하모델보다 정확도가 높고, 궤도 정보를 사용하는 Orun과 Natarajan 센서 모델의 에피폴라 기하모델과 유사한 정확도를 보였다.

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자료제공: 네이버학술정보
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