논문 상세보기

대한원격탐사학회> 대한원격탐사학회지> 3차원 소음지도제작을 위한 도화원도와 수치지도를 이용한 도시공간모델 생성

KCI등재

3차원 소음지도제작을 위한 도화원도와 수치지도를 이용한 도시공간모델 생성

Generation of a City Spatial Model using a Digital Map and Draft Maps for a 3D Noise Map

오소정 ( So Jung Oh ) , 이임평 ( Im Pyeong Lee ) , 김성준 ( Seong Joon Kim ) , 최경아 ( Kyoung Ah Choi )
  • : 대한원격탐사학회
  • : 대한원격탐사학회지 24권2호
  • : 연속간행물
  • : 2008년 04월
  • : 179-188(10pages)
대한원격탐사학회지

DOI


목차


					

키워드 보기


초록 보기

본 연구는 3차원 소음지도 제작에 요구되는 도시공간모델을 생성하고자 한다. 이를 위해 센서데이터를 사용하지 않고 기 구축된 수치지도와 도화원도만을 이용하여 지면 및 건물의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제시하였다. 지면모델은 수치지도의 표고점과 등고선의 고도값을 격자로 내삽하여 생성한다. 건물모델은 수치지도에서 추출한 건물의 2차원 경계와 도화원도에 취득한 건물의 고도를 융합하여 생성한다. 제안된 방법은 영등포구 전역을 포함하는 수치지도와 서로 다른 시기에 생성된 3 set의 도화원도에 적용하였다. 생성된 도시공간모델은 소음분석 및 분석결과의 3차원 가시화에 성공적으로 활용되었다.
This study aims for generating a city spatial model required for the creation of a 3D noise map. In this study, we propose an efficient method to generate 3D models of the terrain and buildings using only a digital map and draft maps previously established without using any sensory data. The terrain model is generated by interpolating into a grid the elevation values derived from both the contour lines and the elevation point of the digital map. Building model is generated by combining the 2D building boundaries and the building elevations extracted from the digital map and the draft map, respectively. This method has been then applied to a digital map and three sets of draft maps created in the different times. covering the entire area of Yeongdeungpo-gu. The generated city spatial model has been successfully utilized for the noise analysis and the 3D visualization of the analysis results.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2012-340-000360936

간행물정보

  • : 자연과학분야  > 기타(자연과학)
  • : KCI등재
  • :
  • : 격월
  • : 1225-6161
  • : 2287-9307
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 1985-2022
  • : 1815


저작권 안내

한국학술정보㈜의 모든 학술 자료는 각 학회 및 기관과 저작권 계약을 통해 제공하고 있습니다.

이에 본 자료를 상업적 이용, 무단 배포 등 불법적으로 이용할 시에는 저작권법 및 관계법령에 따른 책임을 질 수 있습니다.

38권5호(2022년 10월) 수록논문
최근 권호 논문
| | | |

KCI등재

1습지대 변화 관측을 위한 ALOS-2 광대역 모드 적용 연구

저자 : 홍상훈 ( Sang-hoon Hong ) , Shimon Wdowinski

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 447-460 (14 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

인공위성 영상레이더 위상간섭기법은 널리 활용되고 있는 원격탐사 기술로서 지진, 화산, 지반침하 등으로부터 발생한 단단한 지각 표면의 변위를 매우 정밀하게 주기적으로 관측할 수 있는 연구 활용분야의 한 종류이다. 습지대 환경처럼 수상 표면에 식생이 존재하는 경우에는 지표면과 동일한 방법을 적용하여 넓은 지역에 대한 높은 공간해상도의 수위 변화 지도 제작이 가능하다. 현재 다양한 파장 대역의 인공위성 영상레이더 시스템이 운용 중에 있으며 여기에는 넓은 지역에 대한 영상을 효과적으로 획득할 수 있는 광역 관측 ScanSAR 모드를 제공하는 위성도 다수 포함되어 있다. 본 논문의 연구 지역인 콜롬비아 북부의 Ciénaga Grande de Santa Marta (CGSM) 습지대는 카리브 해안을 따라 고지대에 위치한 광대한 습지 지역이다. CGSM 습지대는 해수면 상승과 기후 변화와 같은 자연적인 원인 뿐만 아니라 20세기 후반부터 시작된 농업개발 및 도시확장 등의 다양한 인간 활동으로 인한 심각한 환경적 위협을 받고 있다. 최근 해당 습지 지역에 대한 생태학적 중요성이 대두되면서 해당 습지를 보호하고 복원하기 위한 다양한 계획이 진행 중에 있다. 주기적인 습지대 환경 모니터링에 있어 수위 변화 관측은 매우 중요한 자료를 제공하며 일반적으로 수위계와 같은 현장관측 자료 등에 의존하는 경우가 많다. 수위계의 경우 시간적으로 연속적인 자료 관측이 가능하지만 공간적 분포를 이해하기에는 어려운 경우가 많다. 본 연구에서는 현장 관측의 공간적 해상도의 부족함을 보완하기 위한 L-밴드 ALOS-2 PALSAR-2 ScanSAR 광역 관측 모드 자료의 영상레이더 위상간섭기법 습지대 수위 변화 관측 활용 가능성에 대해 평가하고자 한다. 광역 관측 모드의 공간해상도 및 위상간섭도 품질 비교를 위해 ALOS-2 PALSAR-2 stripmap 고해상 모드와 함께 분석하였다.


It is well known that satellite synthetic aperture radar interferometry (InSAR) has been widely used for the observation of surface displacement owing to earthquakes, volcanoes, and subsidence very precisely. In wetlands where vegetation exists on the surface of the water, it is possible to create a water level change map with high spatial resolution over a wide area using the InSAR technique. Currently, a number of imaging radar satellites are in operation, and most of them support a ScanSAR mode observation to gather information over a large area at once. The Cienaga Grande de Santa Marta (CGSM) wetland, located in northern Colombia, is a vast wetland developed along the Caribbean coast. The CGSM wetlands face serious environmental threats from human activities such as reclamation for agricultural uses and residential purposes as well as natural causes such as sea level rise owing to climate change. Various restoration and protection plans have been conducted to conserve these invaluable environments in recognition of the ecological importance of the CGSM wetlands. Monitoring of water level changes in wetland is very important resources to understand the hydrologic characteristics and the in-situ water level gauge stations are usually utilized to measure the water level. Although it can provide very good temporal resolution of water level information, it is limited to fully understand flow pattern owing to its very coarse spatial resolution. In this study, we evaluate the L-band ALOS-2 PALSAR-2 ScanSAR mode to observe the water level change over the wide wetland area using the radar interferometric technique. In order to assess the quality of the interferometric product in the aspect of spatial resolution and coherence, we also utilized ALOS-2 PALSAR-2 stripmap high-resolution mode observations.

KCI등재

2시계열 토지피복도 제작을 위한 준감독학습 기반의 훈련자료 자동 추출

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

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 461-469 (9 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

이 연구에서는 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 분석자 개입 없이 준감독학습 기반 분류를 이용하는 새로운 훈련자료 추출 기법을 제안하였다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법은 먼저 분류 대상 영상과 유사한 토지피복 특성을 포함하는 과거 영상으로부터 획득한 초기 훈련자료를 이용하여 초기 분류를 수행한다. 이후, 분류의 불확실성 정보와 인접 화소의 분류 항목을 제약 조건으로 이용하는 준감독학습 기반 반복 분류를 이용하여 초기 분류 결과로부터 신뢰할 수 있는 훈련자료를 추출한다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법의 적용 가능성은 농경지에서 unmanned aerial vehicle 영상을 이용하는 분류 실험을 통해 평가되었다. 제안한 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법에 의해 자동으로 추출된 새로운 훈련자료를 이용하는 것은 초기 분류 결과에서 나타난 오분류를 두드러지게 완화할 수 있었다. 특히, 인접 화소의 공간 문맥 정보를 고려함으로써 고립된 화소가 크게 감소하였다. 결과적으로, 제안 기법의 분류 정확도는 수동으로 추출한 훈련자료를 이용하는 분류 정확도와 유사하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 제시한 준감독학습 기반 반복 분류가 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 신뢰할 수 있는 훈련자료를 자동으로 추출하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.


This paper presents a novel training data extraction approach using semi-supervised learning (SSL)-based classification without the analyst intervention for time-series land-cover mapping. The SSL-based approach first performs initial classification using initial training data obtained from past images including land-cover characteristics similar to the image to be classified. Reliable training data from the initial classification result are then extracted from SSL-based iterative classification using classification uncertainty information and class labels of neighboring pixels as constraints. The potential of the SSL-based training data extraction approach was evaluated from a classification experiment using unmanned aerial vehicle images in croplands. The use of new training data automatically extracted by the proposed SSL approach could significantly alleviate the misclassification in the initial classification result. In particular, isolated pixels were substantially reduced by considering spatial contextual information from adjacent pixels. Consequently, the classification accuracy of the proposed approach was similar to that of classification using manually extracted training data. These results indicate that the SSL-based iterative classification presented in this study could be effectively applied to automatically extract reliable training data for time-series land-cover mapping.

KCI등재

3전산유체역학 모델을 활용한 여름철 종관기상관측소의 기온과 바람 관측 환경 평가

저자 : 강정은 ( Jung-eun Kang ) , 노주환 ( Ju-hwan Rho ) , 김재진 ( Jae-jin Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 471-484 (14 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

본 연구는 전산유체역학 모델을 이용하여 기상청에서 운용하는 종관기상관측소(automated synoptic observing system, ASOS) 10개 지점을 대상으로 ASOS 주변 지형과 건물이 기온과 바람(풍속, 풍향) 관측 환경에 미치는 영향을 분석하였다. ASOS에서 최근 10년간 8월의 관측 자료를 기반으로 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델의 초기·경계 자료를 구축하였다. 실제 토지 피복을 고려한 경우와 모든 피복을 초지로 가정한 경우에 대해, 관측 고도에서 초기 기온 대비 기온 변화율을 비교함으로써 기온 관측 환경을 분석하였다. 기온 관측 환경은 관측 지점 주위의 토지 피복에 의한 영향을 많이 받았다. ASOS 주변에 지표면 온도가 높은 건물과 도로가 밀집한 경우에 기온 변화율이 크게 나타났다. 반면, 모든 토지 피복을 초지로 가정한 경우에는 초기 기온 대비 기온 변화율이 작았다. 실제 토지 피복을 고려하여 관측 고도의 유입류 대비 풍속 변화율과 풍향 변화를 비교함으로써 풍속과 풍향 관측 환경을 분석하였다. 풍속과 풍향은 ASOS 주변에 관측 고도보다 높거나 비슷한 높이의 지형과 건물 영향을 크게 받았으며, 원거리에 위치한 장애물에 의한 영향도 나타났다. 본 연구 결과는 종관기상관측소의 이전과 신설 단계에서 관측 환경 평가에 활용될 것이다.


This study examined the effects of topography and buildings around the automated synoptic observing system (ASOS) on the observation environment of air temperatures and wind speeds and directions using a computational fluid dynamics (CFD) model. For this, we selected 10 ASOSs operated by the Korea Meteorological Administration. Based on the data observed at the ASOSs in August during the recent ten years, we established the initial and boundary conditions of the CFD model. We analyzed the temperature observation environment by comparing the temperature change ratios in the case considering the actual land-cover types with those assuming all land-cover types as grassland. The land-cover types around the ASOSs significantly affected the air temperature observation environment. The temperature change ratios were large at the ASOSs around which buildings and roads were dense. On the other hand, when all land covers were assumed as grassland, the temperature change ratios were small. Wind speeds and directions at the ASOSs were also significantly influenced by topography and buildings when their heights were higher or similar to the observation heights. Obstacles even located at a long distance affected the wind observation environments. The results in this study would be utilized for evaluating ASOS observation environments in the relocating or newly organizing steps.

KCI등재

4RapidEye 영상정보의 지표반사도 생성을 위한 OTB Extension 개발과 정확도 검증 실험

저자 : 김광섭 ( Kwangseob Kim ) , 이기원 ( Kiwon Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 485-496 (12 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

이 연구에서 RapidEye 위성영상 대기 및 지표반사도 산출물을 생성하는 소프트웨어를 구현하였다. 이 소프트웨어는 절대대기보정 알고리즘을 채택하고 있는 오픈소스 원격탐사 소프트웨어 Orfeo Toolbox (OTB) 기반 Extension이다. 소프트웨어 성능을 확인하기 위하여 구현 결과인 산출물 정확도는 Radiometric Calibration Network (RadCalNet) 사이트의 데이터와 해당 위치에 촬영된 RapidEye 영상을 사용하여 검증하고자 하였다. 또한 거의 같은 일자에 같은 지역을 촬영한 KOMPSAT-3A 영상으로부터 생성한 지표반사도와 Landsat Analysis Ready Data (ARD) 제품 중 하나인 지표반사도 자료도 함께 비교하였다. 이 외에도 같은 영상에 대하여 상업 도구에서 지원하는 QUick Atmospheric Correction (QUAC)와 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) 도구를 적용한 처리 결과와 직접 비교 연구를 수행하였다. RadCalNet 자료에 대비하여 KOMPSAT 지표반사도와 마찬가지로 이 Extension에서 얻은 결과는 5% 이내 일치 수준의 정확도를 나타내었고 QUAC와 FLAASH를 이용한 결과에 비하여 모든 밴드 영상에서 상대적으로 우수한 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 농업, 산림이나 환경 분야에서 Red-Edge 밴드의 중요성이 강조되고 있기 때문에 이 소프트웨어를 이용하여 산출되는 RapidEye 영상의 지표반사도 활용도 증가할 것으로 기대한다.


This study is for the software implementation to generate atmospheric and surface reflectance products from RapidEye satellite imagery. The software is an extension based on Orfeo Toolbox (OTB) and an open-source remote sensing software including calibration modules which use an absolute atmospheric correction algorithm. In order to verify the performance of the program, the accuracy of the product was validated by a test image on the Radiometric Calibration Network (RadCalNet) site. In addition, the accuracy of the surface reflectance product generated from the KOMPSAT-3A image, the surface reflectance of Landsat Analysis Ready Data (ARD) of the same site, and near acquisition date were compared with RapidEye-based one. At the same time, a comparative study was carried out with the processing results using QUick Atmospheric Correction (QUAC) and Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) tool supported by a commercial tool for the same image. Similar to the KOMPSAT-3A-based surface reflectance product, the results obtained from RapidEye Extension showed accuracy of agreement level within 5%, compared with RadCalNet data. They also showed better accuracy in all band images than the results using QUAC or FLAASH tool. As the importance of the Red-Edge band in agriculture, forests, and the environment applications is being emphasized, it is expected that the utilization of the surface reflectance products of RapidEye images produced using this program will also increase.

KCI등재

5농업용 저수지 모니터링을 위한 다해상도 SAR 영상의 활용

저자 : 이슬찬 ( Seulchan Lee ) , 정재환 ( Jaehwan Jeong ) , 오승철 ( Seungcheol Oh ) , 정하규 ( Hagyu Jeong ) , 최민하 ( Minha Choi )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 497-510 (14 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

농업용 저수지는 수자원이 계절적으로 편중된 한반도에서 갈수기 용수 공급을 위한 필수적인 구조물이다. 효율적인 물 관리를 위해서는 중소규모 저수지에 대한 체계적이고 효과적인 모니터링이 필요하며, 합성개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 전천후 관측이 가능하다는 특징과 함께 연속적인 저수지 모니터링을 위한 도구가 된다. 본 연구에서는 10 m급 해상도를 갖는 Sentinel-1 SAR 영상과 1 m급 해상도의 Capella XSAR 영상을 활용하여 울산광역시 차리, 갈전, 뒷골 저수지의 수체를 탐지하였으며, 이를 통해 국내 중소규모 저수지 모니터링에의 활용성을 평가하고자 하였다. Z fuzzy function 기반 임계값 산정을 통한 영상분할기법과 객체 탐지 기반 분할기법인 Chan-vese (CV) 기법을 통해 수체 영역을 산정하였으며, UAV 영상과의 비교를 통해 성능을 정량적으로 평가하였다. 임계값 기반 탐지 정확도는 Sentinel-1의 경우 약 0.87, 0.89, 0.77 (차리, 갈전, 뒷골), Capella의 경우 약 0.78, 0.72, 0.81로 나타났으며, CV 기법 적용 시 모든 저수지에서 정확도가 향상되는 것을 확인하였다(Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Capella는 모든 저수지/분할기법에 대해 수체와 비수체의 경계를 비교적 뚜렷하게 모의하였으나, 고해상도로 인한 speckle noise가 충분히 평활화되지 않아 오탐지 및 미탐지가 다소 발생하였다. 오탐지의 제거를 위해 광학 센서 기반 보조자료를 활용하여 마스킹한 결과, 정확도가 최대 13% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 SAR 위성 기반 더욱 정확한 저수지 탐지가 이루어진다면 소규모 저수지를 포함, 종합적인 가용수량에 대한 연속적인 모니터링이 가능할 것이며, 효과적인 수자원 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.


Agricultural reservoirs are essential structures for water supplies during dry period in the Korean peninsula, where water resources are temporally unequally distributed. For efficient water management, systematic and effective monitoring of medium-small reservoirs is required. Synthetic Aperture Radar (SAR) provides a way for continuous monitoring of those, with its capability of all-weather observation. This study aims to evaluate the applicability of SAR in monitoring medium-small reservoirs using Sentinel-1 (10 m resolution) and Capella X-SAR (1 m resolution), at Chari (CR), Galjeon (GJ), Dwitgol (DG) reservoirs located in Ulsan, Korea. Water detected results applying Z fuzzy function-based threshold (Z-thresh) and Chan-vese (CV), an object detection-based segmentation algorithm, are quantitatively evaluated using UAV-detected water boundary (UWB). Accuracy metrics from Z-thresh were 0.87, 0.89, 0.77 (at CR, GJ, DG, respectively) using Sentinel-1 and 0.78, 0.72, 0.81 using Capella, and improvements were observed when CV was applied (Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Boundaries of the waterbody detected from Capella agreed relatively well with UWB; however, false- and un-detections occurred from speckle noises, due to its high resolution. When masked with optical sensor-based supplementary images, improvements up to 13% were observed. More effective water resource management is expected to be possible with continuous monitoring of available water quantity, when more accurate and precise SAR-based water detection technique is developed.

KCI등재

6DeepLabV3+를 이용한 이종 센서의 구름탐지 기법 연구

저자 : 김미정 ( Mi-jeong Kim ) , 고윤호 ( Yun-ho Ko )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 511-521 (11 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

키워드 보기
초록보기

위성영상에서의 구름 탐지 및 제거는 지형관측과 분석을 위해 필수적인 과정이다. 임계값 기반의 구름 탐지 기법은 구름의 물리적인 특성을 이용하여 탐지하므로 안정적인 성능을 보여주지만, 긴 연산시간과 모든 채널의 영상 및 메타데이터가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝을 활용한 구름탐지 기법은 4개 이하의 채널(RGB, NIR) 영상만을 활용하고도 짧은 연산시간과 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 해상도가 다른 이종 데이터 셋을 활용하여 학습데이터 셋에 따른 딥러닝 네트워크 성능 의존도를 확인하였다. 이를 위해 DeepLabV3+ 네트워크를 구름탐지의 채널 별 특징이 추출되도록 개선하고 공개된 두 이종 데이터 셋과 혼합 데이터로 각각 학습하였다. 실험결과 테스트 영상과 다른 종류의 영상으로만 학습한 네트워크에서는 낮은 Jaccard 지표를 보여주었다. 그러나 테스트 데이터와 동종의 데이터를 일부 추가한 혼합 데이터로 학습한 네트워크는 높은 Jaccard 지표를 나타내었다. 구름은 사물과 달리 형태가 구조화 되어 있지 않아 공간적인 특성보다 채널 별 특성을 학습에 반영하는 것이 구름 탐지에 효과적이므로 위성 센서의 채널 별 특징을 학습하는 것이 필요하기 때문이다. 본 연구를 통해 해상도가 다른 이종 센서의 구름탐지는 학습 데이터 셋에 매우 의존적임을 확인하였다.


Cloud detection and removal from satellite images is an essential process for topographic observation and analysis. Threshold-based cloud detection techniques show stable performance because they detect using the physical characteristics of clouds, but they have the disadvantage of requiring all channels' images and long computational time. Cloud detection techniques using deep learning, which have been studied recently, show short computational time and excellent performance even using only four or less channel (RGB, NIR) images. In this paper, we confirm the performance dependence of the deep learning network according to the heterogeneous learning dataset with different resolutions. The DeepLabV3+ network was improved so that channel features of cloud detection were extracted and learned with two published heterogeneous datasets and mixed data respectively. As a result of the experiment, clouds' Jaccard index was low in a network that learned with different kind of images from test images. However, clouds' Jaccard index was high in a network learned with mixed data that added some of the same kind of test data. Clouds are not structured in a shape, so reflecting channel features in learning is more effective in cloud detection than spatial features. It is necessary to learn channel features of each satellite sensors for cloud detection. Therefore, cloud detection of heterogeneous sensors with different resolutions is very dependent on the learning dataset.

KCI등재

7영역-점 회귀 크리깅 기반 다중센서 위성영상의 공간-분광 융합: 고해상도 적색 경계 및 단파 적외선 밴드 생성 실험

저자 : 박소연 ( Soyeon Park ) , 강솔아 ( Sol A Kang ) , 박노욱 ( No-wook Park )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 523-533 (11 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.


This paper presents a two-stage spatio-spectral fusion method (2SSFM) based on area-to-point regression kriging (ATPRK) to enhance spatial and spectral resolutions using multi-sensor satellite images with complementary spatial and spectral resolutions. 2SSFM combines ATPRK and random forest regression to predict spectral bands at high spatial resolution from multi-sensor satellite images. In the first stage, ATPRK-based spatial downscaling is performed to reduce the differences in spatial resolution between multi-sensor satellite images. In the second stage, regression modeling using random forest is then applied to quantify the relationship of spectral bands between multi-sensor satellite images. The prediction performance of 2SSFM was evaluated through a case study of the generation of red-edge and short-wave infrared bands. The red-edge and short-wave infrared bands of PlanetScope images were predicted from Sentinel-2 images using 2SSFM. From the case study, 2SSFM could generate red-edge and short-wave infrared bands with improved spatial resolution and similar spectral patterns to the actual spectral bands, which confirms the feasibility of 2SSFM for the generation of spectral bands not provided in high spatial resolution satellite images. Thus, 2SSFM can be applied to generate various spectral indices using the predicted spectral bands that are actually unavailable but effective for environmental monitoring.

KCI등재

8드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 이용한 배추 객체 탐지 알고리즘 개발

저자 : 류재현 ( Jae-hyun Ryu ) , 한중곤 ( Jung-gon Han ) , 안호용 ( Ho-yong Ahn ) , 나상일 ( Sang-il Na ) , 이병모 ( Byungmo Lee ) , 이경도 ( Kyung-do Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 535-543 (9 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

농업분야에서 드론을 활용하여 작물의 생육을 진단하고 정보를 영상으로 제공하고 있다. 들녘 단위에 대한 고해상도 드론 영상을 활용하는 경우 객체별 생육정보를 생산할 수 있으나 정확하게 작물을 탐지하고 인접한 객체를 효율적으로 구분하기 위한 작업이 요구된다. 본 연구에서는 작물 객체를 탐지하고 위치 정보를 추출하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적이다. 드론 다중분광영상과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 객체 탐지를 위한 알고리즘을 개발하였으며, 대상 작물은 가을배추로 선정하였다. 2018년~2020년까지 가을배추를 대상으로 정식 후 7일~15일 사이의 드론 영상을 취득하였으며, 2019년 영상 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 개발한 뒤 2018년, 2020년 영상을 기반으로 알고리즘 평가를 수행하였다. 분광반사도 기반 지수와 식생의 분광 반사도 특성을 고려하여 식생 지역을 추출하였다. 이후 추출된 식생 지역에서 객체의 크기를 고려하여 팽창(Dilatation), 침식(Erosion), 이미지 분할 등과 같은 모폴로지(Morphology) 기법을 통해 객체 탐지 정확도를 향상시켰다. 개발된 객체 탐지 알고리즘의 정밀도는 95.19% 이상이었으며, 재현율과 정확도는 각각 95.4%, 93.68% 이상이었다. 객체 탐지 알고리즘의 F1-Score는 0.967 이상으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 알고리즘을 이용하여 추출된 배추 객체 중심에 대한 위치 정보는 작물의 재배시기에 따라 영농단계별 의사결정 정보를 제공하기 위한 자료로써 활용될 것이다.


A drone is used to diagnose crop growth and to provide information through images in the agriculture field. In the case of using high spatial resolution drone images, growth information for each object can be produced. However, accurate object detection is required and adjacent objects should be efficiently classified. The purpose of this study is to develop a Chinese cabbage object detection algorithm using multispectral reflectance images observed from drone and computer vision techniques. Drone images were captured between 7 and 15 days after planting a Chinese cabbage from 2018 to 2020 years. The thresholds of object detection algorithm were set based on 2019 year, and the algorithm was evaluated based on images in 2018 and 2019 years. The vegetation area was classified using the characteristics of spectral reflectance. Then, morphology techniques such as dilatation, erosion, and image segmentation by considering the size of the object were applied to improve the object detection accuracy in the vegetation area. The precision of the developed object detection algorithm was over 95.19%, and the recall and accuracy were over 95.4% and 93.68%, respectively. The F1-Score of the algorithm was over 0.967 for 2 years. The location information about the center of the Chinese cabbage object extracted using the developed algorithm will be used as data to provide decision-making information during the growing season of crops.

KCI등재

9Sentinel-2 위성영상을 이용한 DMZ 산불 피해 면적 관측 기법 연구

저자 : 이슬기 ( Seulki Lee ) , 송종성 ( Jong-sung Song ) , 이창욱 ( Chang-wook Lee ) , 고보균 ( Bokyun Ko )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 545-557 (13 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

키워드 보기
초록보기

본 연구는 직접적인 접근이 어려운 demilitarized zone (DMZ)의 산불 피해 지역을 파악하기 위하여, 고해상도 위성영상 및 머신러닝 기반의 감독 분류 기법을 이용하였다. 고해상도 위성 영상은 Sentinel-2 A/B를 이용하였으며, SVM 감독분류 기법을 기반으로 토지피복도를 산출하였다. DMZ 산불 피해 지역을 분류하기 위한 최적의 조합을 찾기 위하여 SVM 내에 다양한 커널과 밴드 조합에 따른 감독 분류를 진행하고 오차 행렬을 통해 정확도를 평가하였다. 또한, 2020년, 2021년은 위성영상 자료 기반의 산불 탐지 결과와 산불 연보의 피해 지역 면적 간의 비교를 통한 검증을 수행하였다. 이후, 현재 피해 면적 자료가 없는 2022년의 산불 피해 지역을 탐지함으로써 신뢰할 만한 수준의 결과를 신속적으로 파악하고자 하였다.


This study used high-resolution satellite images and supervised classification technique based on machine learning method in order to detect the areas affected by wildfires in the demilitarized zone (DMZ) where direct access is difficult. Sentinel-2 A/B was used for high-resolution satellite images. Land cover map was calculated based on the SVM supervised classification technique. In order to find the optimal combination to classify the DMZ wildfire damage area, supervised classification according to various kernel and band combinations in the SVM was performed and the accuracy was evaluated through the error matrix. Verification was performed by comparing the results of the wildfire detection based on satellite image and data by the wildfire statistical annual report in 2020 and 2021. Also, wildfire damage areas was detected for which there is no current data in 2022. This is to quickly determine reliable results.

KCI등재

10광학 위성 영상 기반 선박탐지의 정확도 개선을 위한 딥러닝 초해상화 기술의 영향 분석

저자 : 박성욱 ( Seongwook Park ) , 김영호 ( Yeongho Kim ) , 김민식 ( Minsik Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 5호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 559-570 (12 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

광학 위성 영상의 공간해상도가 낮게 되면 크기가 작은 객체들의 경우 객체 탐지의 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 위성 영상의 공간해상도를 향상시키는 초해상화(Super-resolution) 기술이 객체 탐지 정확도 향상에 대한 영향이 유의미한지 알아보고자 하였다. 쌍을 이루지 않는(unpaired) 초해상화 알고리즘을 이용하여 Sentinel-2 영상의 공간해상도를 3.2 m로 향상시켰으며, 객체 탐지 모델인 Faster-RCNN, RetinaNet, FCOS, S2ANet을 활용하여 초해상화 적용 유무에 따른 선박 탐지 정확도 변화를 확인했다. 그 결과 선박 탐지 모델의 성능 평가에서 초해상화가 적용된 영상으로 학습된 선박 탐지 모델들에서 Average Precision (AP)가 최소 12.3%, 최대 33.3% 향상됨을 확인하였고, 초해상화가 적용되지 않은 모델에 비해 미탐지 및 과탐지가 줄어듦을 보였다. 이는 초해상화 기술이 객체 탐지에서 중요한 전처리 단계가 될 수 있다는 것을 의미하고, 객체 탐지와 더불어 영상 기반의 다른 딥러닝 기술의 정확도 향상에도 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.


When a satellite image has low spatial resolution, it is difficult to detect small objects. In this research, we aim to check the effect of super resolution on object detection. Super resolution is a software method that increases the resolution of an image. Unpaired super resolution network is used to improve Sentinel-2's spatial resolution from 10 m to 3.2 m. Faster-RCNN, RetinaNet, FCOS, and S2ANet were used to detect vessels in the Sentinel-2 images. We experimented the change in vessel detection performance when super resolution is applied. As a result, the Average Precision (AP) improved by at least 12.3% and up to 33.3% in the ship detection models trained with the super-resolution image. False positive and false negative cases also decreased. This implies that super resolution can be an important pre-processing step in object detection, and it is expected to greatly contribute to improving the accuracy of other image-based deep learning technologies along with object detection.

권호별 보기
같은 권호 다른 논문
| | | | 다운로드

KCI등재

1SAR 영상의 Azimuth 차분을 이용한 움직이는 물체의 속도측정방법

저자 : 박정원 ( Jeong Won Park ) , 정형섭 ( Hyung Sup Jung ) , 원중선 ( Joong Sun Won )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 24권 2호 발행 연도 : 2008 페이지 : pp. 91-98 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

SAR에서 마이크로파의 진행방향으로의 속도성분을 가지고 움직이는 물체는 영상에서 azimuth 방향으로 이동된 위치에 상이 맺힌다는 현상은 이미 잘 알려져 있다. 대부분의 속도측정 알고리즘들은 실제물체의 위치와 상이 맺힌 위치 사이의 거리를 측정함으로써 속도를 유추하였다. 그러나 움직이는 물체의 실제의 위치를 나타내는 지시자인 도로나 배의 물결모양은 일반적으로 SAR 영상에서의 식별도가 높지 않기 때문에 이러한 방법은 영상취득시의 조건이나 물체의 움직임 정도에 따라 적용이 제한적이다. 이에 본 연구에서는 SAR 원시자료 처리단계의 중간 산물인 range-compressed 영상의 azimuth 차분신호로부터 물체의 속도를 측정하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 움직이는 물체에 의한 도플러 중심주파수의 변이가 azimuth 차분신호에서의 위상변화를 일으킨다는 점에 기초한다. 일반적으로 SAR에서 감지하는 지표물의 위상은 SAR의 기하에 의하여 발생하는 도플러 변화율에 따라서 선형적으로 변한다. 이 선형변화위상과 몇 가지 상수 값을 갖는 위상들을 제거하고 남은 신호는 물체의 움직임과 직접적인 관련이 있으므로, 이로부터 속도를 구해낼 수 있다. 이 방법을 실제 ENVISAT ASAR영상을 이용하여 배의 속도를 구하는 데에 적용해 보았으며, 그 결과는 목표물의 위치에 따라 다른 양상을 보였다. 해상에 단독적으로 존재하는 배에 적용하였을 때는 0.1m/s 정도의 차이로 기존의 속도측정 알고리즘의 결과와 잘 일치하였으나, 육지에 인접한 연안의 배는 선호의 교란에 의해서 1m/s 이상의 오차를 보였다.

KCI등재

2실제 클러터 배경에서 SAR 영상 임펄스 응답 특성 분석

저자 : 정철호 ( Chul Ho Jung ) , 정재훈 ( Jae Hoon Jung ) , 오태봉 ( Tae Bong Oh ) , 곽영길 ( Young Kil Kwag )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 24권 2호 발행 연도 : 2008 페이지 : pp. 99-106 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

영상 레이다(SAR)는 주야간, 일조량에 관계없이 전천후로 영상획득이 가능하여 군사용으로는 물론 과학 민수용으로 광범위하게 활용된다. SAR 시스템에서는 고도, 운용 주파수, PRF 등의 다양한 시스템 설계 파라미터로부터 생성된 임펄스 응답 함수(impulse response function)를 분석하여 공간해상도, PSLR, ISLR 등 영상품질 성능 파라미터의 추정이 가능하다. 그러나 모델링된 임펄스 응답 특성은 주변 클러터 환경이 고려되지 않은 이상적인 경우이므로 실제 주변 클러터 환경을 고려한 SAR 영상품질 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주요 SAR 시스템 파라미터를 기반으로 SAR 점표적 원시 데이터를 생성하고, 거리-도플러 알고리듬(range-Doppler algorithm)을 이용하여 임펄스 응답 데이터를 형성한다. 그리고 실제 SAR 영상의 일부분을 추출하여 주변 배경 클러터 환경 데이터를 형성한 후, 임펄스 응답 데이터를 삽입한다. 형성된 응답 데이터는 영상품질의 정확도를 향상시키고자 확장보간법을 도입하여 분석하고, 이에 대한 효과를 주요 도플러 파라미터인 방위 FM율 오차에 따른 성능분석을 수행함으로써 확인한다.

KCI등재

3도시원격탐사에서 베리오그램을 이용한 최적의 분석범위 구역화

저자 : 류희영 ( Hee Young Yoo ) , 이기원 ( Ki Won Lee ) , 권병두 ( Byung Doo Kwon )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 24권 2호 발행 연도 : 2008 페이지 : pp. 107-115 (9 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

최근에 개체의 경계가 분명하게 나타나는 고해상도 위성영상을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 고해상도 영상을 이용해 도시지역을 세분화하여 연구하려고 할 때 분석의 범위는 임의로 결정되는 경우가 많다. 연구지역에 대한 사전정보가 충분하다면 임의로 결정하는 것이 가능하지만 그렇지 않을 경우 영상만을 이용해 연구 지역의 최적 분석범위를 결정하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 실제 위성영상에 적용하기에 앞서 간단한 가상 모델의 베리오그램을 분석하였다. 모델 테스트 결과, 문턱값은 개체들의 밀도에 영향을 주고 개체의 크기와 간격은 상관거리에 영향을 준다. 이 모델 테스트의 결과를 도시지역을 촬영한 실제 위성영상의 베리오그램에 반영하여 분석하고 이론적 베리오그램의 상관거리를 이용해 최적의 분석 단위를 결정하였다. 이 연구는 베리오그램이 연구지역에 대한 사전자료가 없는 경우 효과적으로 기본 분석단위를 결정하는데 도움을 줄 수 있을 것이라는 것을 보여주었다. 또한 베리오그램은 기존의 전통적인 크리깅이나 시뮬레이션뿐만 아니라 도시 영상의 특성을 정의하는 정보로 활용 가능할 것으로 기대된다.

KCI등재

4공간패턴을 이용한 자동 비닐하우스 추출방법

저자 : 이종열 ( Jong Yeol Lee ) , 김병선 ( Byoung Sun Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 24권 2호 발행 연도 : 2008 페이지 : pp. 117-124 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있다. 이 특징적 요인들은, 공간해상도에 따라 정도의 차이가 있겠지만, 수집된 위성영상에도 반영된다. 이러한 요인들 중에서는 영상분류에 활용될 경우 영상 분류의 정확도를 높혀 주고, 때로는 이것이 거의 물체인식의 수준까지 기여할 수 있는 것들이 있다. 이 연구에서는 텍스춰 및 지형지물의 배열에 있어서 특징적 현상을 보이는 비닐하우스를 대상으로 spatial auto-corelation 개념을 기반으로 자동적으로 이를 인지하는 방법을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 디지타이징과 같은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 비닐하우스의 특정한 패턴이 반복적으로 나타나는 것을 감지할 수 있도록 개발되었다. 패턴의 인식에 더하여 비닐하우스의 기하학적 모양을 고려하는 방법도 도입하였다. 그럼으로써 비닐하우스의 추출에 단순히 화소 단위의 분석이 아닌 보다 객체지향적인 방법으로 비닐하우스를 추출하도록 하였다. 개발된 방법을 제주지역의 IKONOS에 적용시켜 본 결과, 연구대상지역 내의 비닐하우스가 매우 정확하게 적출되었다.

KCI등재

5프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 이용한 Hyperion 영상의 노이즈 밴드 제거

저자 : 장안진 ( An Jin Chang ) , 김용일 ( Yong Il Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 24권 2호 발행 연도 : 2008 페이지 : pp. 125-131 (7 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

Hyperion, AVIRIS 등의 초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 넓은 파장대의 영상을 좁은 폭의 많은 밴드로 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아 계산량이 증가하며, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 발생하는 한계가 존재한다. 이런 한계로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는 경우도 발생한다. 따라서 초분광 영상을 사용할 경우, 노이즈가 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 정확하고 효율적이다. 본 연구에서는 초분광 영상(Hyperspectral Image)의 전처리 과정 중 노이즈 밴드 제거에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 프랙탈 차원을 이용하였다. 프랙탈 차원 측정방법 중 대표적인 곡면차원 측정 방법인 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 각 밴드별 프랙탈 차원을 측정하고, 이를 정규화 하기 위해 Continuum Removal 기법을 적용한 뒤 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 35개 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다.

KCI등재

6기준점 위치와 미지수 조합에 따른 궤도모델링의 정확도 분석

저자 : 김동욱 ( Dong Wook Kim ) , 김현숙 ( Hyun Suk Kim ) , 김태정 ( Tae Jung Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 24권 2호 발행 연도 : 2008 페이지 : pp. 133-140 (8 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

본 논문에서는 다양한 기준점 배치와 미지수 조합 모델을 이용하여 궤도모델링의 정확도를 검증하고자 하였다. 실험에 사용된 기준점의 개수는 총 152개로 전체 영상 스트립에 포함되는 지역에 대해 GPS 측량을 통해 획득하였다. 전체 스트립 영상의 길이는 춘천지역에서부터 나주지역까지 약 420km 길이에 해당한다. 궤도모델을 위해 적용된 미지수 조합은 위성의 위치와 속도, 자세를 표현하는 방정식의 계수를 미지수로 선택하여 일곱 가지 방식으로 조합하였다. 실험은 우선 모델점의 배치를 일곱 가지 경우로 결정한 후에 각 경우의 배치에 대해 일정한 개수의 모델점을 선택하였다. 그리고 각 모델점의 배치에 따라 미지수 조합모델을 각각 다르게 적용해 본 후 그 결과를 분석해 보았다. 실험 결과 모델점의 위치에 관계없이 지리적, 시간적, 경제적 효율성을 갖는 최적의 미지수 조합을 찾을 수가 있었다.

KCI등재

7항공 LiDAR 데이터를 이용한 3차원 건물모델링

저자 : 조홍범 ( Hong Beom Cho ) , 조우석 ( Woo Sug Cho ) , 박준구 ( Jun Ku Park ) , 송낙현 ( Nak Hyun Song )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 24권 2호 발행 연도 : 2008 페이지 : pp. 141-152 (12 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 항공사진측량기술을 이용하여 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방안으로 최근에는 항공라이다(LiDAR) 데이터를 이용한 건물모델링 방법에 대한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 항공라이다 데이터를 이용한 대부분의 3차원 건물모델링 연구는 보간과정을 통하여 격자구조로 변환하거나 수치지도 또는 항공영상 등의 이종 데이터간의 융합을 통하여 건물을 모델링하는 방안 등을 제시하였다. 본 논문에서는 점 데이터의 격자구조로의 변환 및 이종 데이터간의 융합 등의 방법을 배제하고 항공라이다 데이터만을 이용한 건물의 자동 모델링 방법을 제안하였다. 건물로 분류된 항공라이다 데이터를 옥트리 분할을 기반으로 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 건물의 구성요소를 추출한다. 추출되어진 건물의 구성요소를 대표하는 모델을 생성하여 전체적인 건물의 3차원 모델을 구성한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 다양한 형태의 건물 모델을 자동으로 구성할 수 있었다.

KCI등재

8효율적인 도로 시설물 유지관리를 위한 모바일 매핑 시스템 활용에 관한 연구

저자 : 김문기 ( Moon Gie Kim ) , 성정곤 ( Jung Gon Sung )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 24권 2호 발행 연도 : 2008 페이지 : pp. 153-164 (12 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

사회가 발전함에 따라서 보다 높은 수준의 삶을 추구하고자 하는 욕구가 증대되고 있으며 이에 따라 많은 주요한 시설물이 구축되고 있다. 그 중 도로 및 노변에 존재하는 시설물은 사고예방, 재해방지, 운전자의 편의성 제공 등 다양한 목적으로 사용되므로 적절한 유지관리가 요구된다. 현재 이 시간에도 많은 지역에서 도로 및 노변에 존재하는 시설물 공사가 진행중이거나 유지보수중인 상태에 있다. 도로 시설물 유지관리를 위해서 인력을 이용한 현장조사도면과 관리대장작성의 업무가 수작업에 의존하고 있어 자료의 구축에 많은 시간이 걸리는 실정이다. 본 연구에서는 인력을 이용하여 현장을 조사하는 기존 방법과는 달리 멀티 센서(multi sensor)를 장착한 모바일 매핑 차량 시스템을 한국건설기술연구원에서 개발하였다. 본 연구에서는 연구목적에 적합한 센서의 선정 및 차량 시스템을 설계하였으며, 그에 따른 전체적인 데이터의 처리절차를 설명하였다. 처리된 데이터를 DB화하여 사용자가 쉽게 접근이 용이하게 할 수 있도록 하여 공무원 및 유관기관 담당자가 현장에 갈 필요 없이 찾고자 하는 도로구간의 위치에 해당하는 도로 및 노변 영상과 그에 따른 속성 정보를 확인하여 해당 시설물에 대한 정보를 확인 할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 구축된 시스템의 데이터를 사용하여 도로 시설물관리 업무의 효율성이 향상될 수 있을 것으로 판단된다.

KCI등재

9차분 간섭도로부터 지표변위의 시계열 관측을 위한 개선된 Small Baseline Subset (SBAS) 알고리즘

저자 : 정형섭 ( Hyung Sup Jung ) , 이창욱 ( Chang Wook Lee ) , 박정원 ( Jung Won Park ) , 김기동 ( Ki Dong Kim ) , 원중선 ( Joong Sun Won )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 24권 2호 발행 연도 : 2008 페이지 : pp. 165-177 (13 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

최근 spatial decorrelation을 극복하기 위하여 비교적 짧은 기선(baseline)을 지니는 여러 시기의 차분간섭도(differential interferogram)로부터 시계열 지표변위(time-series surface deformation)를 관측할 수 있는 small baseline subset(SBAS) 알고리즘이 개발되었다. 이 SBAS 알고리즘은 singluar value decomposition(SVD)을 이용하여 시간별로 완벽하게 연결되지 않는 차분간섭도로부터 시계열 지표변위를 관측하였을 뿐 아니라 공간적으로 저주파 필터와 시간적으로 고주파 필터를 이용하여 대기효과를 보정하였다. 그러나 이 알고리즘은 초기 관측시 시계열 지표변위를 선형으로 가정하였기 때문에 각 차분간섭도의 phase unwrapping 오차를 정확하게 보정하기 어려웠을 뿐 아니라 시계열의 지표변위에 존재하는 노이즈 성분을 완화시키지 못했다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 이 연구에서는 기존의 SBAS 알고리즘을 개선하였다. 이 개선된 SBAS 알고리즘은 각 차분간섭도의 phase unwrapping 오차를 최소화하기 위하여 반복적으로 시계열 지표면 변위를 개선하였고, 시계열 지표변위의 노이즈를 제거하기 위하여 유한차분 근사법(finite difference approximation)을 이용하였다. 서로 다른 지역의 26개의 ERS-1/2자료와 21개의 RADARSAT-1 fine beam (F5) 자료를 이용하여 개선된 SBAS 알고리즘을 실험하고 분석하였다. ERS-1/2자료에서는 LOS(line-of-sight) 지표변위가 약 13년 동안 최대 -40cm가 관측되었고, RADARSAT-1 fine beam 자료에서는 약 2년 동안 최대 -3cm의 LOS 지표변위가 관측되었다.

KCI등재

103차원 소음지도제작을 위한 도화원도와 수치지도를 이용한 도시공간모델 생성

저자 : 오소정 ( So Jung Oh ) , 이임평 ( Im Pyeong Lee ) , 김성준 ( Seong Joon Kim ) , 최경아 ( Kyoung Ah Choi )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 24권 2호 발행 연도 : 2008 페이지 : pp. 179-188 (10 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

본 연구는 3차원 소음지도 제작에 요구되는 도시공간모델을 생성하고자 한다. 이를 위해 센서데이터를 사용하지 않고 기 구축된 수치지도와 도화원도만을 이용하여 지면 및 건물의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제시하였다. 지면모델은 수치지도의 표고점과 등고선의 고도값을 격자로 내삽하여 생성한다. 건물모델은 수치지도에서 추출한 건물의 2차원 경계와 도화원도에 취득한 건물의 고도를 융합하여 생성한다. 제안된 방법은 영등포구 전역을 포함하는 수치지도와 서로 다른 시기에 생성된 3 set의 도화원도에 적용하였다. 생성된 도시공간모델은 소음분석 및 분석결과의 3차원 가시화에 성공적으로 활용되었다.

12
발행기관 최신논문
자료제공: 네이버학술정보
발행기관 최신논문
자료제공: 네이버학술정보

내가 찾은 최근 검색어

최근 열람 자료

맞춤 논문

보관함

내 보관함
공유한 보관함

1:1문의

닫기