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연구논문 : 미분을 이용한 단일채널 SAR SLC 영상 내 지상 이동물체의 탐지방법

Articles : A Quick-and-dirty Method for Detection of Ground Moving Targets in Single-Channel SAR Single-Look Complex (SLC) Images by Differentiation

원중선 ( Joong Sun Won )
  • : 대한원격탐사학회
  • : 대한원격탐사학회지 30권2호
  • : 연속간행물
  • : 2014년 04월
  • : 185-205(21pages)
대한원격탐사학회지

DOI


목차

1. 서 론
2. 이론적 배경
3. 적용결과 분석 및 예
4. 토의 사항
5. 결론 
사 사
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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.
SAR ground moving target indicator (GMTI) has long been an important issue for SAR advanced applications. As spatial resolution of space-borne SAR system has been significantly improved recently, the GMTI becomes a very useful tool. Various GMTI techniques have been developed particularly using multi-channel SAR systems. It is, however, still problematic to detect ground moving targets within single channel SAR images while it is not practical to access high resolution multi-channel space-borne SAR systems. Once a ground moving target is detected, it is possible to retrieve two-dimensional velocities of the target from single channel space-borne SAR with an accuracy of about 5 % if moving faster than 3 m/s. This paper presents a quick-and-dirty method for detecting ground moving targets from single channel SAR single-look complex (SLC) images by differentiation. Since the signal powers of derivatives present Doppler centroid and rate, it is very efficient and effective for detection of non-stationary targets. The derivatives correlate well with velocities retrieved by a precise method with a correlation coefficient R2 of 0.62, which is well enough to detect the ground moving targets. While the approach is theoretically straightforward, it is necessary to remove the effects of residual Doppler rate before finalizing the ground moving target candidates. The confidence level of results largely depends on the efficiency and effectiveness of the residual Doppler rate removal method. Application results using Terra SAR-X and truck-mounted corner reflectors validated the efficiency of the method. While the derivatives of moving targets remain easily detectable, the signal energy of stationary corner reflectors was suppressed by about 18.5 dB. It results in an easy detection of ground targets moving faster than 8.8 km/h. The proposed method is applicable to any high resolution single channel SAR systems including KOMPSAT-5.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2015-400-000461566

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  • : 자연과학분야  > 기타(자연과학)
  • : KCI등재
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  • : 격월
  • : 1225-6161
  • : 2287-9307
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 1985-2021
  • : 1692


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37권5호(2021년 10월) 수록논문
최근 권호 논문
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1기후변화 시나리오를 고려한 위성영상 기반 미래 탄소흡수량 분포 추정

저자 : 나상일 ( Sang-il Na ) , 안호용 ( Ho-yong Ahn ) , 류재현 ( Jae-hyun Ryu ) , 소규호 ( Kyu-ho So ) , 이경도 ( Kyung-do Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 833-845 (13 pages)

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탄소흡수량 산정 및 토지이용 변화에 대한 이해는 기후변화 연구에서 매우 중요하다. 기존의 연구에서는 토지이용 변화에 따른 탄소흡수량 산정에 원격탐사 기술이 사용되고 있으나 대부분 과거의 탄소흡수량 변화에 초점을 맞추고 있다. 따라서 미래 탄소흡수량 변화 예측 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서 CLUE-S 모형을 사용하여 토지이용 변화를 모의하고 기후변화 시나리오를 고려하여 미래 탄소흡수량의 변화를 예측하였다. 그 결과, RCP 4.5 및 8.5 시나리오에서 탄소흡수량은 각각 7.92, 13.02% 감소되는 것으로 예측되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법은 다른 기후변화 시나리오를 고려한 미래 탄소흡수량 변화에도 적용이 가능할 것으로 기대된다.


Quantification of carbon absorption and understanding the human induced land use changes forms one of the major study with respect to global climatic changes. An attempt study has been made to quantify the carbon absorption by land use changes through remote sensing technology. However, it focused on past carbon absorption changes. So prediction of future carbon absorption changes is insufficient. This study simulated land use change using the Conversion of Land Use and its Effects at Small regional extent (CLUE-S) model and predicted future changes in carbon absorption considering climate change scenarios 4.5 and 8.5 of the Representative Concentration Pathways (RCP). Results of this study, in the RCP 4.5 scenarios there predicted to be loss of 7.92% of carbon absorption, but in the RCP 8.5 scenarios was 13.02%. Therefore, the approach used in this study is expected to enable exploration of future carbon absorption change considering other climate change scenarios.

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2SAR 영상 정합 정확도 평가를 위한 FSIM 인자 활용 가능성

저자 : 김상완 ( Sang-wan Kim ) , 이동준 ( Dongjun Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 847-859 (13 pages)

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최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.


Recently, as the number of high-resolution satellite SAR images increases, the demand for precise matching of SAR images in change detection and image fusion is consistently increasing. RMSE (Root Mean Square Error) values using GCPs (Ground Control Points) selected by analysts have been widely used for quantitative evaluation of image registration results, while it is difficult to find an approach for automatically measuring the registration accuracy. In this study, a feasibility analysis was conducted on using the FSIM (Feature Similarity) index as a measure to evaluate the registration accuracy. TerraSAR-X (TSX) staring spotlight data collected from various incidence angles and orbit directions were used for the analysis. FSIM was almost independent on the spatial resolution of the SAR image. Using a single SAR image, the FSIM with respect to registration errors was analyzed, then use it to compare with the value estimated from TSX data with different imaging geometry. FSIM index slightly decreased due to the differences in imaging geometry such as different look angles, different orbit tracks. As the result of analyzing the FSIM value by land cover type, the change in the FSIM index according to the co-registration error was most evident in the urban area. Therefore, the FSIM index calculated in the urban was most suitable for determining the accuracy of image registration. It is likely that the FSIM index has sufficient potential to be used as an index for the co-registration accuracy of SAR image.

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3GOCI와 AHI 자료를 활용한 에어로졸 광학두께 합성장 산출 연구

저자 : 강형우 ( Hyeongwoo Kang ) , 최원이 ( Wonei Choi ) , 박정현 ( Jeonghyun Park ) , 김세린 ( Serin Kim ) , 이한림 ( Hanlim Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 861-870 (10 pages)

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본 연구에서는 COMS (Communication, Oceanography and Meteorology Satellite) 위성의GOCI (Geostationary Ocean Color Imager) 센서와 Himawari-8 위성의 AHI (Advanced Himawari Imager) 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께 (Aerosol Optical Depth; AOD)를 활용하여 단일화된 AOD 합성장을 생산하였다. 위성 간의 공간해상도와 위치좌표계가 다르기 때문에 이를 맞춰주는 전처리 작업을 선행하였다. 이후 지상관측 기반인 AERONET (AErosol RObotic NETwork)의 레벨 1.5 AOD 자료를 사용하여 각 위성과 AERONET과의 상관관계 분석 및 추세를 보간하여 기존 위성 AOD 보다 정확한 위성 AOD 자료를 생산하였다. 이후 합성과정을 진행하며 최종적으로 시공간적으로 더 완벽하고 정확한 AOD 합성장을 생산하였다. 생산된 AOD 합성장의 제곱근 평균 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 0.13, 평균 편향(mean bias)는 0.05로, 기존의 GOCI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.11)와 AHI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.05) 보다 나은 성능을 보였다. 또한 합성된 AOD는 단일위성에서 구름으로 인하여 관측되지 못한 지역에서 시공간적으로 보다 완벽하게 생산되었음을 확인하였다.


In this study, fused Aerosol Optical Depth (AOD) data were produced using AOD products from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) onboard Communication, Oceanography and Meteorology Satellite (COMS) satellite and the Advanced Himawari Imager (AHI) onboard Himawari-8. Since the spatial resolution and the coordinate system between the satellite sensors are different, a preprocessing was first preceded. After that, using the level 1.5 AOD dataset of AErosol RObotic NETwork (AERONET), which is ground-based observation, correlations and trends between each satellite AOD and AERONET AOD were utilized to produce more accurate satellite AOD data than the original satellite AODs. The fused AOD were found to be more accurate than the original satellite AODs. Root Mean Square Error (RMSE) and mean bias of the fused AODs were calculated to be 0.13 and 0.05, respectively. We also compared errors of the fused AODs against those of the original GOCI AOD (RMSE: 0.15, mean bias: 0.11) and the original AHI AOD (RMSE: 0.15, mean bias: 0.05). It was confirmed that the fused AODs have better spatial coverage than the original AODs in areas where there are no observations due to the presence of cloud from a single satellite.

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4항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터 구축 및 알고리즘 적용 연구

저자 : 이성혁 ( Seong-hyeok Lee ) , 이명진 ( Moung-jin Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 871-884 (14 pages)

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본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.


The purpose of this study was to determine ways to increase efficiency in constructing and verifying artificial intelligence learning data on land cover using aerial and satellite images, and in applying the data to AI learning algorithms. To this end, multi-resolution datasets of 0.51 m and 10 m each for 8 categories of land cover were constructed using high-resolution aerial images and satellite images obtained from Sentinel-2 satellites. Furthermore, fine data (a total of 17,000 pieces) and coarse data (a total of 33,000 pieces) were simultaneously constructed to achieve the following two goals: precise detection of land cover changes and the establishment of large-scale learning datasets. To secure the accuracy of the learning data, the verification was performed in three steps, which included data refining, annotation, and sampling. The learning data that was finally verified was applied to the semantic segmentation algorithms U-Net and DeeplabV3+, and the results were analyzed. Based on the analysis, the average accuracy for land cover based on aerial imagery was 77.8% for U-Net and 76.3% for Deeplab V3+, while for land cover based on satellite imagery it was 91.4% for U-Net and 85.8% for Deeplab V3+. The artificial intelligence learning datasets on land cover constructed using high-resolution aerial and satellite images in this study can be used as reference data to help classify land cover and identify relevant changes. Therefore, it is expected that this study's findings can be used in the future in various fields of artificial intelligence studying land cover in constructing an artificial intelligence learning dataset on land cover of the whole of Korea.

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5천리안위성 2A호 고속 관측 영상의 시·공간 해상도가 중규모 대기운동벡터 산출에 미치는 영향 분석

저자 : 김희애 ( Hee-ae Kim ) , 정성래 ( Sung-rae Chung ) , 오수민 ( Soo Min Oh ) , 이병일 ( Byung-il Lee ) , 신인철 ( In-chul Shin )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 885-901 (17 pages)

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천리안위성 2A호의 2분 주기 고속 관측(rapid-scan) 자료를 이용하여, 가시·수증기·적외 채널의 시간 해상도와 표적의 크기가 해당 채널의 중규모 대기운동벡터 생산에 미치는 영향을 분석하였다. 중규모 대기운동벡터 산출을 위하여 2-10분의 영상 시간 간격 변화 하에서 표적의 크기를 8×8에서 40×40 화소 크기로 변환시키며, 시·공간적인 조건 변화에 따른 벡터 생산량과 평균 속력, 오차 특성의 변화 양상을 비교하였다. 그 결과, 표적의 크기가 작을수록 위성의 시간 간격 변화에 따른 벡터 개수의 변화와, 표준화된 평균 제곱근 편차(Normalized Root Mean Squared Vector Difference; NRMSVD) 값의 변화가 더욱 뚜렷해졌다. 또한 고도별 오차 특성 분석 결과에서는 평균 속력이 낮고 대기 현상의 시·공간 규모가 작은 하층(700-1000 hPa)의 경우, 짧은 시간 간격의 영상 자료와 작은 표적을 이용하는 것이 벡터 산출에 더욱 유리하게 작용하는 것을 확인할 수 있었다. 위성의 시간 간격과 표적의 크기는 대기 순환의 시·공간 규모와 밀접한 연관이 있는 요소이다. 따라서, 대기운동벡터 활용 목적에 맞게 표적 크기와 위성 시간 간격을 최적화하는 과정이 필요하며, 중규모 기상현상의 실황 분석을 위한 대기운동벡터 산출 알고리즘에서는 표적 크기와 영상 시간 간격을 각각 16×16, 4분으로 설정해주는 것이 가장 적합하다고 판단된다.


This paper illustrates the impact of the temporal gap between satellite images and target size in mesoscale atmospheric motion vector (AMV) algorithm. A test has been performed using GEO-KOMPSAT-2A (GK2A) rapid-scan data sets with a temporal gap varying between 2 and 10 minutes and a target size between 8×8 and 40×40. Results show the variation of the number of AMVs produced, mean AMV speed, and validation scores as a function of temporal gap and target size. As a results, it was confirmed that the change in the number of vectors and the normalized root-mean squared vector difference (NRMSVD) became more pronounced when smaller targets are used. In addition, it was advantageous to use shorter temporal gap and smaller target size for the AMV calculation in the lower layer, where the average speed is low and the spatio-temporal scale of atmospheric phenomena is small. The temporal gap and the target size are closely related to the spatial and temporal scale of the atmospheric circulation to be observed with AMVs. Thus, selecting the target size and temporal gap for an optimum calculation of AMVs requires considering them. This paper recommends that the optimized configuration to be used operationally for the near-real time analysis of mesoscale meteorological phenomena is 4-min temporal gap and 16×16 pixel target size, respectively.

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6오픈소스 GIS 프로그램의 지형인자 계산 비교: 도서지역 경사도와 지형습윤지수 중심으로

저자 : 이보라 ( Bora Lee ) , 이호상 ( Ho-sang Lee ) , 이광수 ( Gwang-soo Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 903-916 (14 pages)

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지형은 고도, 경사, 측면으로 설명되는 지표면의 물리적인 모양을 나타내는 것으로 지형적 조건에 따라 에너지의 이동이 결정된다. 이것은 태양 에너지를 얼마나 많이 받을지, 바람이나 비가 얼마나 많은 영향을 미칠지 등에 대한 중요한 결정 요인들로 지표면 상에 존재하는 모든 생물, 특히 산림 식생의 입지 환경에 큰 영향을 준다. 도서지역 산림과 같이 자연적으로 형성된 지형 인자가 산림 식생의 생태환경을 결정하는 요인이 될 때 보다 정확한 지형 인자들의 계산은 도서산림의 입지환경을 이해하는데 매우 중요하다. 최근에는 연구자, 학교, 산업 및 정부를 위해 수많은 무료오픈소스 소프트웨어 지리정보시스템 프로그램(Free Open Source Software Geographic Information Systems, FOSS GIS)들이 이러한 지형인자들을 보다 정확하게 계산하기 위해 다양한 알고리즘을 적용하고 있다. FOSS GIS 프로그램은 사용자 요구에 맞게 수정이 가능한 유연한 알고리즘을 제공한다. 이와 같은 수요에 맞춰 이 연구에서는 지형 분석이 특히 중요한 도서지역 산림을 대상으로 하여 FOSS GIS 프로그램들의 지형인자 계산 결과값을 비교해 보고 향후 지역 생태 연구에 있어 지형 인자 계산 방법을 결정할 때 그 기준을 마련하고자 한다. 연구 지역은 전라남도 도서 지역을 대상으로 하였고 FOSS GIS 프로그램 중 가장 널리 사용되는 GRASS GIS와 SAGA GIS로 처리하였다. 입지환경에 있어 가장 널리 사용되는 설명인자인 경사도와 TWI(Topographical Wetness Index) 지도를 각 FOSS GIS 프로그램으로 생성하고 그 차이를 분석하여 각 FOSS GIS 프로그램의 장단점을 토의하였다.


An area's topography refers to the shape of the earth's surface, described by its elevation, slope, and aspect, among other features. The topographical conditions determine energy flows that move water and energy from higher to lower elevations, such as how much solar energy will be received and how much wind or rain will affect it. Another common factor, the topographic wetness index (TWI), is a calculation in digital elevation models of the tendency to accumulate water per slope and unit area, and is one of the most widely referenced hydrologic topographic factors, which helps explain the location of forest vegetation. Analyses of topographical factors can be calculated using a geographic information system (GIS) program based on digital elevation model (DEM) data. Recently, a large number of free open source software (FOSS) GIS programs are available and developed for researchers, industries, and governments. FOSS GIS programs provide opportunities for flexible algorithms customized for specific user needs. The majority of biodiversity in island areas exists at about 20% higher elevations than in land ecosystems, playing an important role in ecological processes and therefore of high ecological value. However, island areas are vulnerable to disturbances and damage, such as through climate change, environmental pollution, development, and human intervention, and lacks systematic investigation due to geographical limitations (e.g. remoteness; difficulty to access). More than 4,000 of Korea's islands are within a few hours of its coast, and 88% are uninhabited, with 52% of them forested. The forest ecosystems of islands have fewer encounters with human interaction than on land, and therefore most of the topographical conditions are formed naturally and affected more directly by weather conditions or the environment. Therefore, the analysis of forest topography in island areas can be done more precisely than on its land counterparts, and therefore has become a major focus of attention in Korea. This study is focused on calculating the performance of different topographical factors using FOSS GIS programs. The test area is the island forests in Korea's south and the DEM of the target area was processed with GRASS GIS and SAGA GIS. The final slopes and TWI maps were produced as comparisons of the differences between topographic factor calculations of each respective FOSS GIS program. Finally, the merits of each FOSS GIS program used to calculate the topographic factors is discussed.

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7무인기 기반 다중분광 영상을 이용한 벼 쓰러짐 영역의 특성 분석

저자 : 문현동 ( Hyun-dong Moon ) , 류재현 ( Jae-hyun Ryu ) , 나상일 ( Sang-il Na ) , 장선웅 ( Seon Woong Jang ) , 신서호 ( Seo-ho Sin ) , 조재일 ( Jaeil Cho )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 917-926 (10 pages)

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벼 쓰러짐은 벼농사의 대표적인 기상재해 피해로써 강한 바람과 강우로 발생한다. 원격탐사 기법은 넓은 지역의 벼 쓰러짐을 효과적으로 탐지하기에 적절한 방법이다. 실제로 벼 쓰러짐은 벼 키가 최대인 생육 시기에 주로 발생하여 군락의 큰 구조적 변화를 불러오기 때문에 분광 반사도 차이를 야기한다. 따라서, 본고에서는 나주에 위치한 전남농업기술원의 2020년 태풍에 의한 논벼 피해를 444 nm부터 842 nm까지 10개 밴드로 구성된 카메라 영상으로 분석하였다. 드론 영상마다 벼 쓰러짐 피해를 받은 영역과 벼 쓰러짐 피해가 없는 영역으로 구분하여 벼 쓰러짐 영역의 분광 반사도 특성 차이와 식생 탐지에 주로 사용되는 식생지수인 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge), CCI (Chlorophyll Carotenoid Index)의 변화를 살펴보았다. 반사도 값의 변화는 밴드6(668 nm)에서 가장 적었으며, 이를 중심으로 밴드 파장이 감소와 증가할수록 일반 논벼 보다 쓰러짐 영역 반사도가 커졌다. 또한, 쓰러진 벼를 묶어 세운 복구 지역은 대부분의 밴드에 걸쳐 반사도가 크게 감소함을 볼 수 있었다. NDVI와 NDRE는 벼 쓰러짐 영역에 대해 민감하게 반응하였으나, 그 반응 대상 및 정도는 서로 달랐다. 본 연구의 결과는 향후 드론과 위성을 이용한 벼 쓰러짐 피해 조사 알고리즘에 기여될 것으로 기대한다.


Lodging rice is one of critical agro-meteorological disasters. In this study, the UAV-based multispectral imageries before and after rice lodging in rice paddy field of Jeollanamdo agricultural research and extension services in 2020 was analyzed. The UAV imagery on 14th Aug. includes the paddy rice without any damage. However, 4th and 19th Sep. showed the area of rice lodging. Multispectral camera of 10 bands from 444 nm to 842 nm was used. At the area of restoration work against lodging rice, the reflectance from 531 nm to 842 nm were decreased in comparison to un-lodging rice. At the area of lodging rice, the reflectance of around 668 nm had small increases. Further, the blue and NIR (Near-Infrared) wavelength had larger. However, according to the types of lodging, the change of reflectance was different. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NDRE (Normalized Difference Red Edge) shows dome sensitivities to lodging rice, but they were different to types of lodging. These results will be useful to make algorithm to detect the area of lodging rice using a UAV.

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8신경망 모델을 사용한 편대비행 저궤도위성 가속도계 데이터 예측 기법

저자 : 김민규 ( Mingyu Kim ) , 김정래 ( Jeongrae Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 927-938 (12 pages)

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편대 비행하는 저궤도위성에는 비슷한 크기의 비중력 섭동이 일정한 시간 차이를 두고 가해진다. 이러한 시간상관관계를 이용하면 한 개 위성의 가속도계에서 측정된 가속도 값으로 다른 편대비행 저궤도위성의 비중력가속도를 추정할 수 있다. 편대비행 저궤도위성인 GRACE 및 GRACE-FO 위성에서 한 개 위성의 가속도계 데이터를 사용할 수 없는 기간이 존재하는데, 앞서 기술된 시간 이식 기법이 JPL (Jet Propulsion Laboratory)에서 공식적으로 가속도계 데이터 복원 시 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 시간 이식 기법의 가속도계 추정 정확도를 개선하기 위하여 신경망 (neural network; NN) 모델 기반 편대비행 저궤도위성 가속도계 데이터 추정 방법을 제안하였다. 시간 이식 기법은 위성의 위치 및 우주환경요소 등을 반영할 수 없지만, NN 모델은 이를 모델 입력으로 사용할 수 있으므로 예측 정확도를 높일 수 있다. 1개월간 NN 모델을 사용하여 가속도계 예측 시험을 수행하고 시간 이식 기법과 예측 정확도를 비교하였다. 그 결과 along-track 및 radial 방향에서 NN 모델의 가속도계 데이터의 예측 오차는 시간 이식 기법에 비해 각각 55.0%, 40.1% 감소하였다.


A similar magnitude of non-gravitational perturbations are act on the formation flying low earth orbit satellites with a certain time difference. Using this temporal correlation, the non-gravity acceleration of the low earth orbiting satellites can be transferred for the other satellites. There is a period in which the accelerometer data of one satellite is unavailable for GRACE and GRACE-FO satellites. In this case, the accelerometer data transplant method described above is officially used to recover the accelerometer data at the Jet Propulsion Laboratory (JPL). In this paper, we proposed a model for predicting accelerometer data of formation flying low earth orbit satellites using a neural network (NN) model to improve the estimation accuracy of the transplant method. Although the transplant method cannot reflect the satellite's position and space environmental factors, the NN model can use them as model inputs to increase the prediction accuracy. A prediction test of an accelerometer data using NN model was performed for one month, and the prediction accuracy was compared with the transplant method. The NN model outperforms the transplant method with 55.0% and 40.1% error reduction in the along-track and radial directions, respectively.

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9산불 후 식생 회복 모니터링을 위한 Sentinel-2 위성영상의 RGB 합성기술

저자 : 김상일 ( Sang-il Kim ) , 안도섭 ( Do-seob Ahn ) , 김승철 ( Seung-chul Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 939-946 (8 pages)

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산불로 인한 피해지역의 산림 변화를 모니터링하는 것은 식생복원에 중요한 정보를 제공하며, 자연 재해를 완화하고 복구하기 위해 공간정보를 가지는 원격탐사 자료는 모니터링에 필요한 유용한 정보를 제공하는 것으로 알려져 있다. 하지만 원격탐사자료를 활용한 복구 측면에 초점 두어 연구된 사례가 미비한 상황이다. 본 연구는 화재 후 식생회복을 모니터링하기 위한 것으로, Sentinel-2 위성 데이터를 사용하여 산불 피해 지역을 모니터링하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 산불피해지역의 식생회복 모니터링을 위해 Tasseled Cap 선형회귀 추세를 기반으로 RGB 합성기술을 제안하였다. 이러한 위성영상을 활용한 원격탐사 시각화 기법을 통해 효과적인 모니터링 가능성을 확인할 수 있었다.


Monitoring of post wildfire provides important information for vegetation restoration. In particular, remote sensing data are known to provide useful information necessary for monitoring. However, there are insufficient research results which is monitoring the vegetation recovery using remote sensing data. This study is directed to monitoring post-wildfire vegetation restoration. It proposes a method for monitoring vegetation restoration using Sentinel-2 satellite data by compositing Tasseled Cap linear regression trend in a post wildfire study sites. Although it is a simple visualization technique using satellite images, it was able to confirm the possibility of effective monitoring.

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10무인비행체 탑재 다중분광 센서별 반사율 및 식생지수 변화 비교

저자 : 이경도 ( Kyung-do Lee ) , 안호용 ( Ho-yong Ahn ) , 류재현 ( Jae-hyun Ryu ) , 소규호 ( Kyu-ho So ) , 나상일 ( Sang-il Na )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 5호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 947-958 (12 pages)

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본 연구는 무인비행체에 탑재해서 활용되고 있는 다중분광 센서의 센서별 반사율 및 식생지수를 산정하여 시계열 작황분석을 위한 센서별, 센서간 활용 가능성을 평가하기 위해 수행하였다. RedEdge-MX, S110 NIR, Sequioa, P4M 등 4종의 무인비행체 탑재 다중분광센서에 대하여 2020년 9월 14일과 9월 15일에 걸쳐 오전, 오후 각 1회, 총 4회씩 항공영상을 촬영하고 반사율 및NDVI를 산정하여 비교하였다. 반사율의 경우 모든 센서에서 시계열 변동계수가 평균 약 10% 이상의 값을 보여 활용에는 한계가 있는 것으로 나타났다. 작물 시험구에 대한 센서별NDVI 변동계수는 식생이 우거져 활력도가 높은 시험구에서 평균 1.2~3.6%의 값을 보여 5% 이내의 변동성을 보였다. 그러나 이는 청천일의 변동계수에 비해서는 높은 값을 보인 것으로서 실험 기간 동안 오전, 오후에 구름 등 기상환경이 달랐기 때문으로 판단되며 시계열 작황 분석을 위한 정밀NDVI 산정 시에는 일정한 광 환경을 유지할 수 있는 촬영 계획 수립과 이행이 필요할 것으로 판단된다. 무인비행체 다중분광센서 간NDVI를 상호 비교한 결과 본 실험에서는 RedEdeg-MX 센서의 경우 안정적인 광 환경 내에서 동종의 센서를 여러 대 사용하더라도NDVI 값의 특별한 보정 없이 함께 활용할 수 있을 것으로 판단된다. RedEdge-MX, P4M, Sequioa 센서는 상호 선형적인 관계를 보였으나NDVI 간의 off-set 보정을 통한 공동 활용 가능성 평가를 위해서는 보완 실험이 필요할 것으로 생각된다.


This study was conducted to provide basic data for crop monitoring by comparing and analyzing changes in reflectance and vegetation index by sensor of multi-spectral sensors mounted on unmanned aerial vehicles. For four types of unmanned aerial vehicle-mounted multispectral sensors, such as RedEdge-MX, S110 NIR, Sequioa, and P4M, on September 14 and September 15, 2020, aerial images were taken, once in the morning and in the afternoon, a total of 4 times, and reflectance and vegetation index were calculated and compared. In the case of reflectance, the time-series coefficient of variation of all sensors showed an average value of about 10% or more, indicating that there is a limit to its use. The coefficient of variation of the vegetation index by sensor for the crop test group showed an average value of 1.2 to 3.6% in the crop experimental sites with high vitality due to thick vegetation, showing variability within 5%. However, this was a higher value than the coefficient of variation on a clear day, and it is estimated that the weather conditions such as clouds were different in the morning and afternoon during the experiment period. It is thought that it is necessary to establish and implement a UAV flight plan. As a result of comparing the NDVI between the multi-spectral sensors of the unmanned aerial vehicle, in this experiment, it is thought that the RedEdeg-MX sensor can be used together without special correction of the NDVI value even if several sensors of the same type are used in a stable light environment. RedEdge-MX, P4M, and Sequioa sensors showed a linear relationship with each other, but supplementary experiments are needed to evaluate joint utilization through off-set correction between vegetation indices.

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1연구논문 : C-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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2연구논문 : 화성쇄설류 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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3연구논문 : 미분을 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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4연구논문 : 고해상도 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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5연구논문 : 수정된 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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6연구논문 : 고해상 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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7연구논문 : 다파장 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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8연구논문 : 라이다 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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9연구논문 : 천리안 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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10연구논문 : 정지궤도 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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