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화성쇄설류 분출 지역의 감시를 위한 광학영상과 화성쇄설류 범람 예측 모델링 분석

Analysis of Optical Satellite Images and Pyroclastic Flow Inundation Model for Monitoring of Pyroclastic Flow Deposit Area

이창욱 ( Chang Wook Lee ) , 이사로 ( Sa Ro Lee ) , 조민지 ( Min Ji Cho )
  • : 대한원격탐사학회
  • : 대한원격탐사학회지 30권2호
  • : 연속간행물
  • : 2014년 04월
  • : 173-183(11pages)
대한원격탐사학회지

DOI


목차

1. 서 론
2. 연구지역 
3. 자료처리
4. 결 과
5. 결론 
사 사
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화산활동으로 인한 피해를 현장관측을 통해 조사할 경우, 비용과 인력, 안전 등의 문제로 인한 어려움이 많다. 인공위성 영상을 활용한 원격탐사는 이와 같은 문제를 극복하기에 매우 유용한 도구 중에 하나이다. 본 연구에서는 2009년 4월 17일과 2012년 7월 30일에 획득된 Landsat 7 ETM+ 위성 영상을 이용하여 인도네시아 수마트라 섬에 위치한 시나붕 화산의 2010년 화산활동을 관측하였다. 피복분류를 통해 2010년 분화 전·후의 화성쇄설류 범람 지역을 추출한 결과, 2010년 분화로 인해 화성쇄설류 범람 지역의 면적이 약 3배나 증가한 것을 확인하였다. 화성쇄설류 범람 지역 예측 모델링으로 얻어진 결과는 Landsat 영상에서 추출된 화성쇄설류 범람 지역과 비교되었다. 그 결과, 화성쇄설류 범람 지역 예측 모델링은 범람의 거리(길이)는 92%로 정확하게 계산되었지만 화산의 경사가 급격한 지역에서는 범람의 폭이 다소 부정확하게 계산되어 17%의 정확도를 나타내었다
Field survey research on damages caused by volcanic activities has plenty of difficulties due to human resources, safety and costs issues. Remote sensing application using satellite image is one of very useful tools to overcome those issues. In this study, we monitored the volcanic activities of Sinabung volcano in 2010, which is located in Sumatra island, Indonesia by using Landsat 7 ETM+ satellite images acquired on 17 April, 2009 and 30 July, 2012. We found that the area of pyroclastic flow inundation after 2010 has been tripled roughly, since extracting the pyroclastic flow inundation before and after 2010 eruption from classification. The result from modeling of pyroclastic flow inundation has been compared with the extracted pyroclastic flow inundation from Landsat 7 ETM+ images. As a result, we confirmed that the length of inundation area from the modeling was calculated to 92% accurate, but the width of inundation area was somewhat imprecisely estimated in the volcanic area having the sharp slope and only calculated to 17% accurate.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2015-400-000461551

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  • : 자연과학분야  > 기타(자연과학)
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  • : 1225-6161
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  • : 연속간행물
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  • : 1764


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38권3호(2022년 06월) 수록논문
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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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1C-밴드 다중시기 SAR 위성 영상을 이용한 녹산국가산업단지 일대의 지반침하 관측

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

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 2호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 161-172 (12 pages)

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녹산국가산업단지가 설립된 부산 낙동강 하류는 국내에서 연약지반이 가장 깊이 분포하고 있는 지역 중에 하나이다. 연약지반의 깊이가 깊은 해안 매립지의 경우, 장기간에 걸쳐 상당히 큰 잔류침하가 발생하게 된다. 본 연구는 RADARSAT-1과 Envisat의 다중시기 SAR 영상을 이용한 차분간섭기법과 SBAS 시계열 기법을 통해, 녹산산업국가단지에서 2002년 9월부터 2007년 4월 동안에 발생된 지반침하를 관측하였다. 그 결과 연구지역의 동쪽 중앙, 서쪽 중앙, 서쪽, 해안가와 닿아있는 남단에서 최대 10 cm/yr, 평균 6 cm/yr의 속도로 지반침하가 발생되고 있음을 확인하였다. 또한 RADARSAT-1 SAR 영상을 이용한 평균지표변위도는 2001년부터 2002년까지 침하계로 관측된 현장관측자료와 비교·분석되었다. 시간에 따른 지표변위 양상이 거의 선형에 가깝게 나타나므로, 연구지역의 지반침하가 안정권에 접어들 때까지 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 사료된다

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2화성쇄설류 분출 지역의 감시를 위한 광학영상과 화성쇄설류 범람 예측 모델링 분석

저자 : 이창욱 ( Chang Wook Lee ) , 이사로 ( Sa Ro Lee ) , 조민지 ( Min Ji Cho )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 2호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 173-183 (11 pages)

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화산활동으로 인한 피해를 현장관측을 통해 조사할 경우, 비용과 인력, 안전 등의 문제로 인한 어려움이 많다. 인공위성 영상을 활용한 원격탐사는 이와 같은 문제를 극복하기에 매우 유용한 도구 중에 하나이다. 본 연구에서는 2009년 4월 17일과 2012년 7월 30일에 획득된 Landsat 7 ETM+ 위성 영상을 이용하여 인도네시아 수마트라 섬에 위치한 시나붕 화산의 2010년 화산활동을 관측하였다. 피복분류를 통해 2010년 분화 전·후의 화성쇄설류 범람 지역을 추출한 결과, 2010년 분화로 인해 화성쇄설류 범람 지역의 면적이 약 3배나 증가한 것을 확인하였다. 화성쇄설류 범람 지역 예측 모델링으로 얻어진 결과는 Landsat 영상에서 추출된 화성쇄설류 범람 지역과 비교되었다. 그 결과, 화성쇄설류 범람 지역 예측 모델링은 범람의 거리(길이)는 92%로 정확하게 계산되었지만 화산의 경사가 급격한 지역에서는 범람의 폭이 다소 부정확하게 계산되어 17%의 정확도를 나타내었다

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3미분을 이용한 단일채널 SAR SLC 영상 내 지상 이동물체의 탐지방법

저자 : 원중선 ( Joong Sun Won )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 2호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 185-205 (21 pages)

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SAR를 이용한 지상이동물체탐지(GMTI)는 SAR의 주요 활용 기술 중 하나이다. 최근 위성 탑재 SAR 시스템의 해상도가 높아지면서 지상이동목표물 탐지의 유용성은 더욱 강조되고 있다. 현재까지 다양한 지상이동물체탐지 기법이 개발되었으나 대부분은 다중채널 SAR 시스템을 이용하는 기술에 집중되었다. 그러나, 아직도 단일채널 SAR 영상으로부터 지상 이동물체를 탐지하는 것은 매우 어려운 문제로 남아 있는 반면 다중채널 위성 탑재 SAR 시스템은 아직은 그 활용이 현실적으로 매우 제한적인 상황이다. 일단 지상의 목표물이 탐지되고 이동속도가 3 m/s(약 10.8 km/h) 이상인 경우 그 목표물의 이동속도는 단일채널 SAR 자료라도 오차범위 약 5%의 정밀도로 복원 가능하다. 따라서 단일채널 SAR 자료로부터 지상의 이동물체 자체를 탐지하는 것이 핵심이며, 이 논문에서는 SAR Single-Look Complex(SLC) 영상자료에 미분을 적용하여 쉽고 빠르게 탐지하는 방법을 제시한다. 이 논문에서는 SAR SLC 자료의 미분 값은 도플러 중심주파수를 나타냄을 유도하고, 따라서 미분 값은 지상이동물체 탐지에 매우 효과적임을 설명하고자 한다. 이 논문에서 제시하는 미분 방법의 결과와 정밀한 속도복원 방법의 상관계수 R2 는 0.62로 나타났으며, 이는 이동물체를 탐지하는 데는 충분함을 지시한다. 이 방법은 매우 단순한 미분으로 도플러 중심주파수 분석에 근거하고 있으나 최종 자료처리에 앞서 도플러 경사도를 제거해야 하며, 적용결과의 효율성과 신뢰도는 이 도플러 경사도 제거 과정에 크게 좌우된다. 지상에 모서리 산란체를 탑재하고 이동속도를 조절한 실험용 차량과 이를 관측한 TerraSAR-X SLC 자료를 이용하여 검증을 실시하였다. 검증결과 지상 이동물체를 매우 쉽게 탐지하면서도 정지된 상태의 강한 산란체는 약 18.5 dB의 신호파워를 줄여 효과적으로 제거 하는 것으로 나타났다. 현재 이 방법은 지상의 이동속도 8.8 km/h 이상인 경우 매우 효과적이며, 아리랑-5호를 비롯한 모든 단일채널 SAR 시스템에 적용 가능하다.

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4고해상도 수치항공정사영상기반 하천토지피복지도 제작을 위한 분류기법 연구

저자 : 김영진 ( Young Jin Kim ) , 차수영 ( Su Young Cha ) , 조용현 ( Young Hyeon Cho )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 2호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 207-218 (12 pages)

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하천을 복원하거나 정비하는데 있어서 중요한 하천의 실태를 파악하는데, 하천 피복상태 정보는 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 하천의 피복상태 정보를 효율적이고 경제적으로 획득하기 위해 고해상도 항공정사영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 방법을 시험하고 하천토지피복지도 작성을 위한 최적 분류 방법을 검증하였다. 항공 정사영상의 CIR 영상과 RGB 영상을 이용한 하천토지피복 분석과정은 하천토지피복분류 항목 선정, 감독분류, 정확도 평가 및 분류지도 작성의 순서로 수행하였다. 분류 항목은 수역, 도로, 건물, 초지, 산림, 나지, 밭의 7가지 항목을 선정하였다. 감독 분류 알고리즘으로는 최대우도분류, 최소거리분류, 평행육면체분류, 마하라노비스거리분류 기법을 적용하였다. 감독분류의 분류정확도를 개선하기 위해 필터링과 훈련지역의 왜도 검증을 수행한 결과 CIR 영상을 이용한 최대우도분류 기법이 가장 높은 정확도를 보였다.

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5수정된 IEA 기반의 분광혼합분석 기법을 이용한 임상분류

저자 : 한유경 ( You Kyung Han ) , 김용일 ( Yong Il Kim ) , 김용현 ( Young Hyun Kim ) , 송아람 ( Ah Ram Song )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 2호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 219-226 (8 pages)

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분광혼합분석 결과로 얻어지는 각 물체의 점유비율을 활용하면 보다 세밀한 분류가 가능하다. 이는 복잡한 도심지역의 피복분류 뿐만 아니라 혼효림이 많은 한반도 임상분류에 적합한 분류기법이 될 수 있다. 효과적인 임상분류를 위해서는 무엇보다 적절한 endmember의 추출이 선행되어야 하는데, 기존에 주로 사용되었던 기하학적 방법(geometric endmember selection)은 분광특성이 유사한 산림지역에 적합하지 않다. 본 연구에서는 영상에서 직접 순수한 화소를 추출하는 기법 중의 하나인 IEA(Iterative Error Analysis)와 침엽수와 활엽수의 분광특성을 이용하여 실험지역을 대표할 수 있는 각각의 endmember를 자동으로 추출하였다. CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager) 영상의 두 지역에 대하여 분광혼합분석을 이용한 분류를 수행한 결과, 분류 정확도는 각각 86%와 90%로, 제안한 기법이 실험대상지역을 대표하는 침엽수와 활엽수의 endmember를 적절하게 추출한 것으로 나타났다. 분광혼합분석 기법을 이용한 보다 효과적인 분류를 위해서 분류항목 외 기타물질을 endmember로 고려하는 연구가 필요할 것으로 보인다.

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6고해상 광학센서의 스펙트럼 응답에 따른 영상융합 기법 비교분석

저자 : 이하성 ( Ha Seong Lee ) , 오관영 ( Kwan Young Oh ) , 정형섭 ( Hyung Sup Jung )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 2호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 227-239 (13 pages)

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본 연구는 서로 다른 센서 특성을 지닌 KOMPSAT-2, QuickBird 및 WorldView-2 고해상도 위성영상에 영상융합기법을 적용하여 그 결과를 비교평가 하는 것이다. 사용된 기법은 대표적인 CS 기반 융합기법인 GIHS, GIHSA, GS1 및 Adaptive IHS를 사용하였다. 영상융합 기법의 품질평가는 시각적 분석과 정량적 분석을 수행하였으며, 정량적 분석에는 SAM, Spectral ERGAS 및 Q4을 사용하였다. KOMPSAT-2 영상은 GHISA 기법의 경우 상대적으로 우수한 성능을 나타내는 반면, QuickBird와 WorldView-2영상은 GS1기법의 경우에 우수한 성능을 나타낸다.

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7다파장 라만 라이다 시스템을 이용한발원지 및 이동 경로에 따른 황사의 광학적 특성 변화 연구

저자 : 신동호 ( Dong Ho Shin ) , 이권호 ( Kwon Ho Lee ) , 김영준 ( Young J. Kim ) , 신성균 ( Sung Kyun Shin ) , 노영민 ( Young Min Noh ) , 김관철 ( Kwan Chul Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 2호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 241-249 (9 pages)

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본 연구에서는 광주과학기술원의 다파장 라만 라이다 시스템을 이용하여 2009년부터 2011년, 3년동안 광주에서 대기 에어로졸의 관측을 실시하였다. 관측된 라이다 신호의 분석으로부터 산출된 편광소멸도를 이용하여 황사의 층을 구분해 내었다. 구분 된 황사의 층의 고도에 따른 정보들은 Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) 모델을 이용한 황사 층의 역궤적 분석에 이용되었고, 그 정보들을 통하여, 황사 층의 발원지 및 유입경로를 규명할 수 있었다. 한반도로 유입되는 황사는 고비사막을 기원으로 하는 경우가 가장 많은 것으로 나타났으며, 또한, 황사의 이동경로에 따른 광학적 특성 변화를 규명하기 위해, 중국 공업지역을 통과하여 유입된 황사 층과 발원지로부터 한반도로 직접적으로 유입된 황사의 구분하여 경로에 따른 입자 편광소멸도의 통계 분석을 실시하였다. 중국 공업지역을 통과하여 한반도로 유입된 황사의 편광소멸도는 0.07-0.1의 값을 보인 반면, 발원지로부터 공업지역을 경유하지 않고 직접 유입된 황사의 편광소멸도는 0.11-0.15로 상대적으로 높은 값을 보였다. 이는 발원지에서 발생한 순수 황사 입자가 이동 중에 공업지역에서 발생한 오염입자와 혼합하여 황사층의 편광소멸도를 감소시킨 것으로 사료된다.

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8라이다 측정 거리 향상을 위한 통합 수신 시스템 개발(아날로그방식과 광자계수방식 신호 접합)

저자 : 신동호 ( Dong Ho Shin ) , 김영준 ( Young J. Kim ) , 신성균 ( Sung Kyun Shin ) , 노영민 ( Young Min Noh )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 2호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 251-258 (8 pages)

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본 연구는 에어로졸의 광학적 특성 분석을 위한 라이다 시스템의 정확성 향상을 위해 새롭게 개발한 신호 수신 시스템을 설명하고자 한다. 광주과학기술원의 라이다에 아날로그 방식과 광자계수 방식을 통합한 시스템을 활용하여 에어로졸 후방산란 신호를 동시에 관측 가능한 수신단을 개발하였다. 관측된 두 신호 결합을 위해 접합 알고리즘을 고안하였고, 신호 결합에 앞서 광자계수 방식 신호의 Pile up효과를 보정하기 위해 부동시간(Dead time)을 계산하여 보정하였다. 관측 신호 분석을 통해 아날로그 방식 신호, 광자계수 방식 신호, 접합신호 그리고 부동시간 보정에 따른 차이점을 설명하고, 최종적으로 에어로졸 후방산란계수를 산출하여 상호 비교 및 정확성 향상을 확인하였다.

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9천리안 위성영상에 감지된 사쿠라지마 화산분화와 지자기 변동 분석 연구 -2013년 8월 18일 분화를 중심으로-

저자 : 이윤경 ( Yoon Kyung Lee ) , 이창욱 ( Chang Wook Lee ) , 황의홍 ( Eui Hong Hwang ) , 김기연 ( Ki Yeon Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 2호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 259-274 (16 pages)

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2013년 8월 18일 일본의 사쿠라지마 화산에서 비교적 큰 규모의 분화가 발생하였다. 이에 본 연구에서는 천리안 위성 자료를 이용하여 화산분화 다음날 주변 지역의 화산재를 감지하였으며, 기상청 청양 지자기 관측소 자료와 함께 일본 지자기 관측소 자료를 이용하여 지자기 변동에 대해 분석하였다. 먼저, 지자기 관측 자료를 이용하여 주성분 분석을 수행하고 관측 자료의 재구성 자료를 구축하였다. 재구성된 자료는 웨이블릿 기반 셈블런스 분석을 수행하였다. 다음으로는 지자기 관측 자료의 고유값 분석을 수행하고 Kp 지수와의 웨이블릿 기반 셈블런스 필터링을 통해서 태양의 영향을 최소화하였다. 분석결과에서는 전체적으로 화산 발생 시점에서 이벤트가 발생하는 것을 확인 할 수 있었다. 다만, 일부 지자기 관측소의 경우 화산이 아닌 다른 영향을 받았을 가능성을 배제 할 수 없다. 이 연구에서는 국내 연구로는 드물게 화산 분화에 의한 지자기 영향을 분석하였으며 향후 지진·화산 연구에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

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10정지궤도 천리안위성 해양관측센서GOCI의 Tasseled Cap 변환계수 산출연구

저자 : 원중선 ( Joong Sun Won ) , 박욱 ( Wook Park ) , 신지선 ( Ji Sun Shin )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 30권 2호 발행 연도 : 2014 페이지 : pp. 275-292 (18 pages)

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이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) 센서에 적용할 수 있는 고유의 Tasseled Cap Transformation(TCT) 계수를 제시하고 있다. TCT는 다중밴드 센서 자료로부터 지표의 특성을 분석하는 전통적인 영상변환 방법 중 하나로 새로운 다중밴드 광학센서가 관측을 시작하는 경우 센서의 특성 차이로 인하여 각각의 육상관측 위성센서에 적합한 TCT 계수들이 장기 분석을 통하여 수립되어야 한다. GOCI 센서는 해양관측이 주 목적으로 개발되었으나 영상의 상당 부분은 육지를 관측하고 있으며 밴드 구성은 육지관측에도 일반적으로 이용되는 Visible-Near InfraRed(VNIR) 영역의 정보를 포함하고 있다. 또한 GOCI 센서의 높은 시간 해상도는 지표의 일별 변화의 관측에도 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 장점을 이용하여 GOCI 센서에 대한 고유한 TCT가 제공된다면 GOCI 센서의 관측범위 내에서 준 실시간으로 지표변화에 대한 분석과 해석이 가능할 것이다. TCT는 일반적으로 ”Brightness”, ”Greenness”, “Wetness”의 세 가지 정보를 포함하지만, ShortWave InfraRed(SWIR) 파장대역이 없는 GOCI 센서의 경우에는 ”Wetness”의 정보를 얻을 수 없다. GOCI 센서의 높은 시간 해상도의 활용을 극대화하기 위해서는 “Wetness”의 정보가 제공되어야 한다. “Wetness”의 정보를 얻기 위해 GOCI 주성분 분석(Principal Component Analysis: PCA) 공간을 MODIS TCT 공간에 선형 회귀하는 방법이 사용되었다. 이 연구에서 산출된 GOCI TCT 계수는 정지궤도의 특성에 의해 관측 시간대별로 다른 변환계수를 가질 수 있다. 이 차이를 알아보기 위하여 GOCI TCT 자료와 MODIS TCT 자료 사이의 상관관계가 비교되었다. 그 결과, “Brightness”와 “Greenness”는 4시 자료, “Wetness”는 2시 자료의 변환계수가 선택되었다. 최종적으로 산출된 변환계수의 적절성을 평가하기 위하여 GOCI TCT 자료는 MODIS TCT 영상 및 여러 육상 파라미터들과 비교되었다. GOCI TCT 영상은 MODIS TCT 영상보다 지표 피복의 분류가 더 세밀하게 표현되었으며, GOCI TCT 공간의 지표 피복 분포도 유의미한 결과를 보여줬다. 또한 GOCI TCT의 “Brightness”, “Greenness”, “Wetness” 자료는 Albedo(R2 = 0.75), Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) (R2 = 0.97), Normalized Difference Moisture Index(NDMI) (R2 = 0.77)와 각각 비교적 높은 상관관계가 나타났다. 이러한 결과들은 적절한 TCT 계수의 산출이 이루어졌다는 것을 보여준다.

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