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대한원격탐사학회> 대한원격탐사학회지> 시계열 지표변위 관측기법(TCPInSAR와 SBAS)을 이용한 미국 알라스카 어거스틴 화산활동 감시

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시계열 지표변위 관측기법(TCPInSAR와 SBAS)을 이용한 미국 알라스카 어거스틴 화산활동 감시

Monitoring of Volcanic Activity of Augustine Volcano, Alaska Using TCPInSAR and SBAS Time-series Techniques for Measuring Surface Deformation

조민지 ( Min Ji Cho ) , 장레이 ( Lei Zhang ) , 이창욱 ( Chang Wook Lee )
  • : 대한원격탐사학회
  • : 대한원격탐사학회지 29권1호
  • : 연속간행물
  • : 2013년 02월
  • : 21-34(14pages)
대한원격탐사학회지

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Permanent Scatterer InSAR (PSInSAR) 기법은 단일 주영상을 가지는 간섭도를 사용하여, 안정적인 신호를 보내는 고정산란체를 추출하고 시간에 따른 지표변위를 계산한다. 그러나 산악지역과 같이 고정산란체를 추출하기 어려운 지역에서는 적용되기 어렵다. 또 다른 다중시기 간섭기법인 Small BAseline Subset (SBAS)은 기선거리가 짧은 다중시기 주영상을 가지는 간섭도를 이용하기 때문에 산악지역에도 효과적으로 적용될 수 있으나, 사용되는 간섭도의 절대 위상 복원이 적절히 수행되지 못했을 경우 정확한 지표변위 계산이 어렵다. 본 연구에서는 앞서 언급된 다중시기 간섭기법들의 단점을 극복한 Temporarily Coherence Point InSAR (TCPInSAR) 기법을 소개한다. 이 기법은 간섭도의 절대 위상 복원이 필요 없고, 기선거리가 짧은 다중시기 주영상을 적용한다. 기존의 두 다중시기 간섭기법에 비해 산악지역에서도 충분한 고정산란체를 추출하여 공간적인 지표변위 양상을 관측하기에 충분하고, 절대 위상 복원으로 인한 오차가 없는 시계열 변위를 얻을 수 있다. 본 연구를 위해 미국 알라스카 어거스틴 화산의 ERS-1과 ERS-2 SAR 자료를 수집하여, SBAS와 TCPInSAR 기법을 통해 1992년부터 2005년까지 발생된 지표변위를 관측하고 시계열 지표변위 결과를 비교하였다.
Permanent Scatterer InSAR (PSInSAR) technique extracts permanent scatterers exhibiting high phase stability over the entire observation period and calculates precise time-series deformation at Permanent Scatterer (PS) points by using single master interferograms. This technique is not a good method to apply on nature environment such as forest area where permanent scatterers cannot be identified. Another muti-temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR), Small BAseline Subset (SBAS) technique using multi master interferograms with short baselines, can be effective to detect deformation in forest area. However, because of the error induced from phase unwrapping, the technique sometimes fails to estimate correct deformation from a stack of interferograms. To overcome those problems, we introduced new multi-temporal InSAR technique, called Temporarily Coherence Point InSAR (TCPInSAR), in this paper. This technique utilizes multi master interferograms with short baseline and without phase unwrapping. To compare with traditional multi-temporal InSAR techniques, we retrieved spatially changing deformation because PSs have been found enough in forest area with TCPInSAR technique and time-series deformation without phase unwrapping error. For this study, we acquired ERS-1 and ERS-2 SAR dataset on Augustine volcano, Alaska and detected deformation in study area for the period 1992-2005 with SBAS and TCPInSAR techniques.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2014-500-001869461

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


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38권5호(2022년 10월) 수록논문
최근 권호 논문
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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)

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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.

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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)

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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.

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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)

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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.

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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)

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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.

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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)

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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.

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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)

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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.

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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)

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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.

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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)

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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.

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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)

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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.

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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)

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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.

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1다중주파수 SAR 영상을 이용한 북극해 그린란드 정착빙 분류

저자 : 황도현 ( Do Hyun Hwang ) , 황병준 ( Byong Jun Hwang ) , 윤홍주 ( Hong Joo Yoon )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 29권 1호 발행 연도 : 2013 페이지 : pp. 1-9 (9 pages)

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그린란드 북쪽 정착빙 부근 해빙을 분류하기 위하여 현장 자료, 다중 주파수 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상, 텍스쳐 영상을 사용하였다. 해빙의 유형은 first year ice, highly deformed ice, ridge, moderately deformed ice 총 4개로 분류하였다. K-means 알고리즘을 사용하여 텍스쳐 영상으로 분류한 경우 SAR 영상을 사용했을 때 보다 전체 정확도가 높게 나타났으나, 최대 우도법(maximum likelihood) 알고리즘을 사용하였을 때 텍스쳐 영상의 전체 정확도는 때에 따라서 높게 나타났다. 단일 영상 및 다중 영상을 사용했을 때 결과를 비교하면, K-means 알고리즘을 사용했을 때는 다중 영상을 이용하는 것이 전체 정확도가 높게 나타났다. 최대 우도법 알고리즘을 사용했을 경우, 단일 영상을 사용했을 때와 다중 영상을 사용했을 때 클래스 별 분류 정확도가 차이가 있어 단일 영상과 다중 영상을 적절하게 사용해야 한다고 판단된다.

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2Envisat ASAR 원시자료를 이용한 표층 해류 속도 추출

저자 : 강기묵 ( Ki Mook Kang ) , 김덕진 ( Duk Jin Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 29권 1호 발행 연도 : 2013 페이지 : pp. 11-20 (10 pages)

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인공위성 Synthetic Aperture Radar(SAR)는 물리해양학적 현상을 정량적으로 관측하는데 가장 유용한 도구 중의 하나이다. SAR의 도플러 편이(Doppler shift) 현상은 센서와 해양표면 유체와의 상대적인 움직임 차이로 인해 발생될 수 있다. 따라서, 단 채널 SAR 원시자료에 기록된 도플러 정보는 해양의 유체 이동속도를 추정하는데 유용하다. 유체의 이동속도는 측정된 도플러 중심주파수(estimated Doppler centroid)와 예측된 도플러 중심주파수(predicted Doppler centroid) 사이의 차이를 측정함으로써 계산될 수 있다. 예측된 도플러 중심주파수는 표적이 움직이지 않는다고 가정했을 때의 중심주파수로서 위성의 궤도, 시선 각, 자세 등과 같은 기하모델을 통해 계산될 수 있고, 측정된 도플러 중심주파수는 실제 SAR 촬영시 표적의 움직임에 해당하는 도플러 중심주파수로서 원시자료에 기록된 정보를 이용하고 평균상관계수법 (Average Cross Correlation Coefficient; ACCC)을 적용하여 추출될 수 있다. 이렇게 추출된 도플러 속도에서 브래그 공명을 일으키는 표면 장력파의 위상속도를 제거하여 좀더 정밀한 표층 해류의 속도를 추출하였다. 이러한 기법들을 동해를 촬영한 Envisat ASAR 원시자료에 적용하였으며, 추출된 해류속도를 HF-radar에서 관측한 해류속도와 비교하였다.

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3시계열 지표변위 관측기법(TCPInSAR와 SBAS)을 이용한 미국 알라스카 어거스틴 화산활동 감시

저자 : 조민지 ( Min Ji Cho ) , 장레이 ( Lei Zhang ) , 이창욱 ( Chang Wook Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 29권 1호 발행 연도 : 2013 페이지 : pp. 21-34 (14 pages)

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Permanent Scatterer InSAR (PSInSAR) 기법은 단일 주영상을 가지는 간섭도를 사용하여, 안정적인 신호를 보내는 고정산란체를 추출하고 시간에 따른 지표변위를 계산한다. 그러나 산악지역과 같이 고정산란체를 추출하기 어려운 지역에서는 적용되기 어렵다. 또 다른 다중시기 간섭기법인 Small BAseline Subset (SBAS)은 기선거리가 짧은 다중시기 주영상을 가지는 간섭도를 이용하기 때문에 산악지역에도 효과적으로 적용될 수 있으나, 사용되는 간섭도의 절대 위상 복원이 적절히 수행되지 못했을 경우 정확한 지표변위 계산이 어렵다. 본 연구에서는 앞서 언급된 다중시기 간섭기법들의 단점을 극복한 Temporarily Coherence Point InSAR (TCPInSAR) 기법을 소개한다. 이 기법은 간섭도의 절대 위상 복원이 필요 없고, 기선거리가 짧은 다중시기 주영상을 적용한다. 기존의 두 다중시기 간섭기법에 비해 산악지역에서도 충분한 고정산란체를 추출하여 공간적인 지표변위 양상을 관측하기에 충분하고, 절대 위상 복원으로 인한 오차가 없는 시계열 변위를 얻을 수 있다. 본 연구를 위해 미국 알라스카 어거스틴 화산의 ERS-1과 ERS-2 SAR 자료를 수집하여, SBAS와 TCPInSAR 기법을 통해 1992년부터 2005년까지 발생된 지표변위를 관측하고 시계열 지표변위 결과를 비교하였다.

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4COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용한 밀 생육 모니터링

저자 : 김이현 ( Yi Hyun Kim ) , 홍석영 ( Suk Young Hong ) , 이경도 ( Kyung Do Lee ) , 장소영 ( So Yeong Jang ) , 이훈열 ( Hoon Yol Lee ) , 오이석 ( Yi Sok Oh )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 29권 1호 발행 연도 : 2013 페이지 : pp. 35-43 (9 pages)

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본 연구에서는 COSMO-SkyMed 영상을 이용하여 얻어진 후방산란계수의 밀 생육시기에 따른 변화를 분석하고 생육인자와의 관계를 통하여 밀 생육추정 가능성을 모색하고자 하였다. 2012년도 농촌진 흥청 국립식량과학원 시험포장에서 생육시기별로 COSMO-SkyMed 영상자료를 수집하여 후방산란계수를 산출하였고 해당시기에 생체중, 식생수분함량, 건물중, 토양수분등을 조사 및 분석하였다. 생육시기에 따라 HH-편파 후방산란계수가 증가하다가 DOY 129(5월 8일) 때 최대값을 보인 후 감소하였는데 생체중, 식생수분함량, 건물중 등도 동일한 변화 경향을 보였다. 후방산란계수와 밀 생육인자들과의 관계를 분석한 결과 생체중(r=0.88), 식생수분함량(r=0.87)과 각각 상관계수가 높게 나타났고, 건물중(r=0.80)과도 상관성을 보였지만 토양수분(r=0.18)과는 상관성이 나타나지 않았다. 후방산란계수를 이용하여 밀 생육을 추정을 위한 회귀식을 작성하였는데 생체중(R2=0.80), 식생수분함량(R2=0.80)에서 각각 결정계수가 높게 나타났다. 본 연구를 통해 COSMO-SkyMed 영상 이용 밀 생육을 추정할 수 있었고 향후 아리랑 5호 위성(KOMPSAT- 5)에 활용 가능함을 확인하였다.

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5COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용한 동남극 Campbell 빙하의 연간 면적변화 및 유속 추정

저자 : 한향선 ( Hyang Sun Han ) , 지영훈 ( Young Hun Ji ) , 이훈열 ( Hoon Yol Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 29권 1호 발행 연도 : 2013 페이지 : pp. 45-55 (11 pages)

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동남극의 Campbell 빙하는 테라노바 만으로 유출되는 주요한 빙하 중 하나이다. Campbell 빙하는 동남극 빙상의 질량 균형에 영향을 미치고 있기 때문에 정확한 면적 및 흐름속도의 분석이 필요하다. 그러나 Campbell 빙하에 대한 연구는 1990년 이후로 거의 수행되지 않았다. 이 연구에서는 2010년 6월부터 2012년 1월 사이에 Campbell 빙하가 촬영된 59장의 COSMO-SkyMed SAR 영상을 획득하였다. 디지타이징 방법과 영상정합에 의한 변위추적 기법을 적용하여 Campbell Glacier Tongue의 면적과 Campbell 빙하의 흐름속도를 추정하였다. Campbell Glacier Tongue의 면적은 여름철에 얼음의 붕괴로 인해 감소하고 겨울철에 증가하지만 증감의 폭이 크지 않았고, 평균 75.5 km2의 면적을 유지하였다. Campbell Glacier Tongue의 유출량은 0.58±0.12 km3/yr로 추정되었는데, 이는 1989년에 비해 증가한 것이다. Campbell Glacier Tongue의 흐름속도는 181-268 m/yr로서 1988-1989년의 흐름속도에 비해 빠르며, 이는 빙하의 유출량 증가에 영향을 준 것으로 해석되었다.

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6원격탐사자료를 이용한 인공구조물 건설에 의한 군산 유부도 조간대의 지형변화 및 표면특성에 관한 연구

저자 : Zhen Xu , 김덕진 ( Duk Jin Kim ) , 김승희 ( Seung Hee Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 29권 1호 발행 연도 : 2013 페이지 : pp. 57-68 (12 pages)

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20세기 후반부터 유부도 주위에서 하구언 축조 등 비교적 큰 규모의 간척사업들이 진행되었다. 이러한 간척사업의 시작으로 인공구조물들이 연안에 축조됨에 따라 주변 해역의 해류, 조위 및 조류의 변화를 야기하여 퇴적 및 침식으로 인한 연안지형의 변화가 예상된다. 따라서 이 연구에서는 유부도 조간대를 포함하는 Landsat TM/ETM+자료를 1998년부터 2012년까지 획득한 후 waterline 기법을 적용하여 인공구조물 축조에 의한 지형변화를 탐지하였다. 그 결과 유부도의 동쪽, 북동쪽, 서쪽 조간대에서 주로 퇴적이 일어났으며 그 면적이 약 4.5 km2 이상 되었다. 한편, RADARSAT-2의 완전편파 SAR자료에 Freeman-Durden decomposition을 적용하여 퇴적이 뚜렷이 일어난 지역에 대한 산란특성을 분석하였다. 그 결과 동쪽 퇴적지역은 서쪽 및 북동쪽의 퇴적지역과는 다른 산란특징이 관찰되었으며, 이는 퇴적환경의 차이로 인해 다른 종류의 퇴적물이 퇴적되어 발생한 것으로 여겨진다.

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7고해상도 주제 정보 생성을 위한 저해상도 원격탐사 자료의 지구통계학 기반 상세화 및 정밀 관측 자료와의 통합

저자 : 박노욱 ( No Wook Park )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 29권 1호 발행 연도 : 2013 페이지 : pp. 69-79 (11 pages)

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이 논문에서는 저해상도 원격탐사 자료 기반 주제도의 상세화를 목적으로 2단계로 구성된 지구통계학적 통합 기법을 제안하였다. 우선 영역-점 변환 크리깅을 이용하여 저해상도 부가 자료의 상세화를 수행하고, 이 정보는 이후 통합 과정에서 경향 성분으로 이용된다. 그리고 상세화된 부가 자료와 소수의 정밀 관측자료와의 통합에 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅을 적용한다. 제안 기법은 저해상도 부가 자료의 상세화를 통해 해상도 차이에 따른 정밀 관측 자료와 부가 자료와의 통계적 연관성을 반영할 수 있으며, 정밀 조사자료와의 통합을 통해 부가 자료의 오류를 보정할 수 있는 장점이 있다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해, 지상 관측 강수 자료와 TRMM 자료와의 통합을 이용한 고해상도 강수 주제도 제작 연구를 수행하였다. 실험 결과, 영역-점 변환 크리깅을 통해 원 자료 스케일의 TRMM 강수값을 재생산할 수 있는 다양한 목표 고해상도에서의 상세 정보 추출이 가능하였다. 그리고 이 자료를 정밀 관측 자료와 통합함으로써 정밀 관측 자료만을 이용하는 단변량 공간 예측 기법에 비해 향상된 예측 정확도를 보였다. 따라서 제안 기법은 서로 다른 해상도를 가지는 자료를 대상으로 저해상도 부가 자료의 상세화에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

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8비행 시험을 통한 레이더 전파고도계 특성 분석

저자 : 윤정숙 ( Jong Suk Yoon ) , 곽희준 ( Hee Jun Kwak ) , 김윤형 ( Yoon Hyoung Kim ) , 신영종 ( Young Jong Shin ) , 유기정 ( Ki Jeong Yoo ) , 유명종 ( Myeong Jong Yu )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 29권 1호 발행 연도 : 2013 페이지 : pp. 81-94 (14 pages)

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레이더 전파고도계는 레이더 신호를 지표면으로 송신하여 반사되어 돌아오는 신호로 항공기에서 지표면까지의 거리를 측정하는 센서이다. 이러한 레이더 전파고도계의 특성 분석을 위하여 비행 시험을 통해 레이더 전파고도계와 LiDAR를 동시에 획득하여 LiDAR DSM을 레이더 전파고도계 분석을 위한 참조자료로 사용하였다. LiDAR로 획득한 지표면의 점 자료들은 격자로 보간하여 DSM을 제작하였다. 비행 시험은 2012년 6월에 수행하였으며, 레이더 전파고도계 자료에 대하여 레이더 방정식에서 거리(range) 및 RCS와 관련된 반사되는 지표면의 면적에 따른 특성 측면에서 해석하였다. 결과적으로 빔폭이 넓은 항공기용 레이더 전파고도계는 가까운 거리에 있는 최근점의 영향보다는 RCS와 관련이 있는 지표면의 면적이나 반사도에 더 많은 영향을 받고 있다는 것을 알 수 있다.

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9단일밴드 중적외선 영상으로부터 표면온도 추정을 위한 상대온도추정알고리즘의 연구

저자 : 박욱 ( Wook Park ) , 원중선 ( Joong Sun Won ) , 정형섭 ( Hyung Sup Jung )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 29권 1호 발행 연도 : 2013 페이지 : pp. 95-104 (10 pages)

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3-5 mm 파장대의 중적외선 영상으로부터 정밀한 절대온도를 추정하기 위해서는 지표 복사율, 대기효과, 낮 영상의 경우 반사되는 태양빛에 대한 정보를 필요로 하며, 이는 온도 추정 시 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 이 연구는 이를 해결하기 위해 상대적인 온도 차이를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘의 기본 방향은 온도 추정을 위한 입력자료를 최소화 시키는 것이다. 이를 위해 인접한 지역에 위치한 두 대상물체가 받는 대기효과는 동일하다고 가정하였으며 MODTRAN 및 ASTER spectral library로부터 입력자료를 단순화 시키는 연구가 수행되었다. 시뮬레이션 연구 결과 제안된 상대온도추정알고리즘의 정밀도는 300 K의 온도에서 0.1의 지표 복사율 오차에 대해 2 K 이내의 비교적 높은 정밀도를 나타냈다. 그러나 낮 영상에서 저온인 경우에는 정밀도가 크게 감소하였다. 알고리즘의 검증을 위해 MODIS band 23 중적외선 낮 영상에 적용하였으며, 이를 MODIS LST 자료와 비교를 수행한 결과 0.485 ±1.552 K의 오차를 나타내었다. 이 결과로부터 제안된 알고리즘이 외부 입력자료를 필요로 하지 않고 단지 영상 만으로부터 비교적 높은 정밀도로 온도 추정이 가능함을 보였다. 그러나 제안된 알고리즘은 상대온도만을 알 수 있으며, 절대온도를 추정하기 위해서는 기준온도에 대한 정보가 필요하다는 한계점도 있다.

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10식생 자료를 이용한 동아시아 사막 주변의 토지피복 변화 분석

저자 : 류재현 ( Jae Hyun Ryu ) , 한경수 ( Kyung Soo Han ) , 피경진 ( Kyoung Jin Pi ) , 이민지 ( Min Ji Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 29권 1호 발행 연도 : 2013 페이지 : pp. 105-114 (10 pages)

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지구온난화와 인간의 무분별한 활동과 같은 인위적인 요인과 아열대고압대라는 자연적인 요인으로 인해 동아시아 지역의 사막화가 확산되고 있다. 사막화의 확산으로 인하여 우리나라에 영향을 주는 황사의 발원지가 변화하고 있다. 본 연구에서는 황폐한 지역의 토지 피복을 연구하기 위한 유용한 식생지수로 알려진 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 이용하여 동아시아 사막 주변의 토지 피복 변화를 관측하여 사막화의 시계열 변화와 패턴을 알아보고자 한다. SPOT위성의 VEGETATION 센서를 통해 동아시아 S10-DAY NDVI 데이터를 1999년부터 2011년까지 취득하였다. 데이터에 포함되어 있는 노이즈값을 제거하기 위해 NDVI Correction, WaterMask를 수행한 후 ISODATA 방법으로 무감독분류를 하였다. 무감독분류 된 클러스터에 대한 분석을 수행한 결과 사막 경계 부분에서 식생의 밀도가 활발하게 변화하고 있는 것을 확인하였으며 특히 고비 사막과 내몽골 고원 그리고 만주 지역을 중심으로 변화가 큰 것을 확인하였다. 2000년대 후반에 들어서 사막의 전체적인 크기는 감소하는 것으로 나타났지만 동쪽으로 사막화가 진행되는 것을 확인하였다.

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