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Landsat 위성 영상을 활용한 강원도 양양군 남대천 연안 하구사주 갯터짐 환경 모니터링

Monitoring of the Estuary Sand Bar Related with Tidal Inlet in Namdaecheon Stream using Landsat Imagery

장지원 ( Jiwon Jang ) , 엄진아 ( Jinah Eom ) , 정대교 ( Daekyo Cheong ) , 이창욱 ( Changwook Lee )
  • : 대한원격탐사학회
  • : 대한원격탐사학회지 33권5호
  • : 연속간행물
  • : 2017년 10월
  • : 481-493(13pages)
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강원도 양양에 위치한 남대천은 하구로 육상 환경과 해양 환경의 점이지대이다. 하구는 다양한 연안환경을 형성해 지구 생태계 중 생태적 가치가 높은 환경으로 남대천에 출연하는 종 중 일부 고유종은 우리나라에서 매우 희소하게 출현되어 보호가 필요하며, 모천 회귀어류인 연어는 우리나라에서 70% 이상이 남대천으로 회귀한다. 남대천과 같은 하구에서는 사주가 보편적으로 나타나며, 시간이 지남에 따라 그 모양이 변하는 것을 관찰할 수 있다. 하구 사주의 변화는 생태 환경의 변화를 야기하므로 지형 변화의 원인 분석과 지속적인 모니터링이 필요하다. 이에 본 연구에서는 남대천 하구 사주에서 일어나는 지형 변화인 ‘갯터짐’ 현상이 일어나는 조건과 그 위치 변화의 원인에 대해 알아보고자 한다. 남대천 하구 사주의 지형 분석을 위해 미국 지질 조사국(USGS)에서 제공하는 Landsat 위성영상으로 1984년부터 약 40년간의 하구 사주의 면적과 갯터짐의 위치 변화를 관찰하였으며, 이를 평균 해류 벡터, 강수량 그리고 조위와 비교하였다. 그 결과 사주는 시간의 흐름에 따라 그 위치와 형태가 계속 변화하는 것을 확인하였다. 계절이나 연대별 특징은 나타나지 않았으며, 연안류의 방향에 영향을 받는 것으로 생각된다. 강수량과 조위를 하구 사주의 면적과 비교한 결과 강수량과 조위가 증가할수록 사주 면적이 감소하는 것을 확인하였다.
Estuary sand bar of Namdaecheon Stream is located in Yangyang-gun, Gangwon-do in Korea. This unique place is situated between end of Namdaecheon Stream and East Sea. It is an important environment area of the global ecosystem from the transition zone of land and marine environments by forming a variety of coastal circumstance. Some endemic species should be protected which is appearing in the Namdaecheon Stream because of preservation for future generations. Especially, the salmon return to this stream as adults in order to breed which is more than 70 % of the salmon in Korea peninsular. The monitoring of estuary sand bar is need to analyze ecological environment and sustainable development with time. First of all we represents a different shape of estuary sand bar of Namdaecheon Stream from 1984 to 2015 using Landsat satellite imagery series. Particularly movement of the “tidal inlet” is most important factor to investigate the condition of the change for estuary sand bar. The location of tidal inlet is compared with precipitation, height of tide and oceanic current data according to time variation.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2018-400-000646089

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  • : 자연과학분야  > 기타(자연과학)
  • : KCI등재
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  • : 1225-6161
  • : 2287-9307
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 1985-2022
  • : 1891


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38권6호(2022년 12월) 수록논문
최근 권호 논문
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1핵 활동 탐지 및 감시를 위한 딥러닝 기반 의미론적 분할을 활용한 변화 탐지

저자 : 송아람 ( Ahram Song ) , 이창희 ( Changhui Lee ) , 이진민 ( Jinmin Lee ) , 한유경 ( Youkyung Han )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 6호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 991-1005 (15 pages)

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위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.


Satellite imaging is an effective supplementary data source for detecting and verifying nuclear activity. It is also highly beneficial in regions with limited access and information, such as nuclear installations. Time series analysis, in particular, can identify the process of preparing for the conduction of a nuclear experiment, such as relocating equipment or changing facilities. Differences in the semantic segmentation findings of time series photos were employed in this work to detect changes in meaningful items connected to nuclear activity. Building, road, and small object datasets made of KOMPSAT 3/3A photos given by AIHub were used to train deep learning models such as U-Net, PSPNet, and Attention U-Net. To pick relevant models for targets, many model parameters were adjusted. The final change detection was carried out by including object information into the first change detection, which was obtained as the difference in semantic segmentation findings. The experiment findings demonstrated that the suggested approach could effectively identify altered pixels. Although the suggested approach is dependent on the accuracy of semantic segmentation findings, it is envisaged that as the dataset for the region of interest grows in the future, so will the relevant scope of the proposed method.

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2훈련자료 내 재배지역의 비율에 따른 딥러닝 모델의 성능 평가

저자 : 성선경 ( Seonkyeong Seong ) , 최재완 ( Jaewan Choi )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 6호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1007-1014 (8 pages)

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차세대중형위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500)은 식생, 산림, 농업 등의 분야를 포함한 다양한 목적을 위하여 사용될 수 있으며, 다양한 영역에 대한 빠른 위성영상의 취득이 가능할 것으로 기대되고 있다. 차세대중형위성을 통하여 취득된 위성영상을 농업분야에서 활용하기 위해서는 위성영상 기반 작물재배지역추출 기법에 대한 개발이 필요하다. 특히, 최근 들어 딥러닝 분야에 대한 연구가 활발해짐에 따라서, 작물재배지역 추출을 위한 딥러닝 모델의 개발 및 훈련자료 생성에 관한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 PlanetScope 위성영상과 팜맵을 이용하여 합천군 지역의 양파 및 마늘 재배지역을 분류하고자 하였다. 특히, 효과적인 모델의 학습을 위하여 작물재배지역의 비율에 따른 모델 성능을 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 딥러닝 모델은 Fully Convolutional Densely Connected Convolutional Network (FC-DenseNet)을 작물재배지역 분류의 목적에 맞도록 재구성하여 활용하였다. 실험결과, 훈련자료 내 작물재배지역의 비율이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 것을 확인하였다.


Compact Advanced Satellite 500 (CAS500) can be used for various purposes, including vegetation, forestry, and agriculture fields. It is expected that it will be possible to acquire satellite images of various areas quickly. In order to use satellite images acquired through CAS500 in the agricultural field, it is necessary to develop a satellite image-based extraction technique for crop-cultivated areas. In particular, as research in the field of deep learning has become active in recent years, research on developing a deep learning model for extracting crop cultivation areas and generating training data is necessary. This manuscript classified the onion and garlic cultivation areas in Hapcheon-gun using PlanetScope satellite images and farm maps. In particular, for effective model learning, the model performance was analyzed according to the proportion of crop-cultivated areas. For the deep learning model used in the experiment, Fully Convolutional Densely Connected Convolutional Network (FC-DenseNet) was reconstructed to fit the purpose of crop cultivation area classification and utilized. As a result of the experiment, the ratio of crop cultivation areas in the training data affected the performance of the deep learning model.

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3화성 지형상대항법을 위한 하강 데이터셋 생성과 랜드마크 추출 방법

저자 : 김재인 ( Jae-in Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 6호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1015-1023 (9 pages)

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착륙선의 진입-하강-착륙 과정에는 많은 환경적 및 기술적 어려움이 수반된다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로, 최근 착륙선에는 지형상대항법 기술이 필수적으로 고려되고 있다. 지형상대항법은 하강하는 착륙선에서 수집되는 Inertial Measurement Unit (IMU) 데이터 및 영상 데이터를 기 구축된 참조 데이터와 비교하여 착륙선의 위치 및 자세를 추정하는 기술이다. 본 논문에서는 화성에서 활용할 지형상대항법 기술을 개발하기 위해 그 핵심 기술 요소로서 하강 데이터셋 생성 및 랜드마크 추출 방법을 제시한다. 제안방법은 화성착륙 시뮬레이션 궤적정보를 이용하여 하강하는 착륙선의 IMU 데이터를 생성하며, 이에 맞추어 고해상도 정사영상지도 및 수치표고모델로부터 ray tracing 기법을 통해 하강영상을 생성한다. 랜드마크 추출은 텍스쳐 정보가 부족한 화성 표면의 특성을 고려하여 영역 기반 추출 방식으로 이루어지며, 정합 정확도와 속도 향상을 위해 탐색영역 축소가 수행된다. 하강영상 생성 방법의 성능분석 결과는 제안방법으로 촬영 기하학적 조건을 만족시키는 영상 생성이 가능함을 보여주었으며, 랜드마크 추출 방법의 성능분석 결과는 제안방법을 통해 수 미터 수준의 위치 추정 정확도를 담보하면서 동시에 특징점 기반 방식만큼의 처리속도 확보가 가능함을 보여주었다.


The Entry-Descent-Landing process of a lander involves many environmental and technical challenges. To solve these problems, recently, terrestrial relative navigation (TRN) technology has been essential for landers. TRN is a technology for estimating the position and attitude of a lander by comparing Inertial Measurement Unit (IMU) data and image data collected from a descending lander with pre-built reference data. In this paper, we present a method for generating descent dataset and extracting landmarks, which are key elements for developing TRN technologies to be used on Mars. The proposed method generates IMU data of a descending lander using a simulated Mars landing trajectory and generates descent images from high-resolution ortho-map and digital elevation map through a ray tracing technique. Landmark extraction is performed by an area-based extraction method due to the low-textured surfaces on Mars. In addition, search area reduction is carried out to improve matching accuracy and speed. The performance evaluation result for the descent dataset generation method showed that the proposed method can generate images that satisfy the imaging geometry. The performance evaluation result for the landmark extraction method showed that the proposed method ensures several meters of positioning accuracy while ensuring processing speed as fast as the feature-based methods.

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4무인항공기 영상을 위한 영상 매칭 기반 생성포인트 클라우드의 후처리 방안 연구

저자 : 이수암 ( Sooahm Rhee ) , 김한결 ( Han-gyeol Kim ) , 김태정 ( Taejung Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 6호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1025-1034 (10 pages)

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본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.


In this paper, we propose a post-processing method through interpolation of hole regions that occur when extracting point clouds. When image matching is performed on stereo image data, holes occur due to occlusion and building façade area. This area may become an obstacle to the creation of additional products based on the point cloud in the future, so an effective processing technique is required. First, an initial point cloud is extracted based on the disparity map generated by applying stereo image matching. We transform the point cloud into a grid. Then a hole area is extracted due to occlusion and building façade area. By repeating the process of creating Triangulated Irregular Network (TIN) triangle in the hall area and processing the inner value of the triangle as the minimum height value of the area, it is possible to perform interpolation without awkwardness between the building and the ground surface around the building. A new point cloud is created by adding the location information corresponding to the interpolated area from the grid data as a point. To minimize the addition of unnecessary points during the interpolation process, the interpolated data to an area outside the initial point cloud area was not processed. The RGB brightness value applied to the interpolated point cloud was processed by setting the image with the closest pixel distance to the shooting center among the stereo images used for matching. It was confirmed that the shielded area generated after generating the point cloud of the target area was effectively processed through the proposed technique.

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5MODIS 및 Landsat 위성영상의 다중 해상도 자료 융합 기반 토지 피복 분류의 사례 연구

저자 : 김예슬 ( Yeseul Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 6호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1035-1046 (12 pages)

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이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.


This study evaluated the applicability of multi-resolution data fusion for land-cover classification. In the applicability evaluation, a spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM) was applied as a multi-resolution data fusion model. The study area was selected as some agricultural lands in Iowa State, United States. As input data for multi-resolution data fusion, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Landsat satellite images were used considering the landscape of study area. Based on this, synthetic Landsat images were generated at the missing date of Landsat images by applying STGDFM. Then, land-cover classification was performed using both the acquired Landsat images and the STGDFM fusion results as input data. In particular, to evaluate the applicability of multi-resolution data fusion, two classification results using only Landsat images and using both Landsat images and fusion results were compared and evaluated. As a result, in the classification result using only Landsat images, the mixed patterns were prominent in the corn and soybean cultivation areas, which are the main land-cover type in study area. In addition, the mixed patterns between land-cover types of vegetation such as hay and grain areas and grass areas were presented to be large. On the other hand, in the classification result using both Landsat images and fusion results, these mixed patterns between land-cover types of vegetation as well as corn and soybean were greatly alleviated. Due to this, the classification accuracy was improved by about 20%p in the classification result using both Landsat images and fusion results. It was considered that the missing of the Landsat images could be compensated for by reflecting the time-series spectral information of the MODIS images in the fusion results through STGDFM. This study confirmed that multi-resolution data fusion can be effectively applied to land-cover classification.

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6Two-stream Convolutional Long- and Short-term Memory 모델의 2001-2021년 9월 북극 해빙 예측 성능 평가

저자 : 지준화 ( Junhwa Chi )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 6호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1047-1056 (10 pages)

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지구 온난화의 중요한 지시자인 북극의 바다 얼음인 해빙은 기후 시스템, 선박의 항로 안내, 어업 활동 등에서의 중요성으로 인해 다양한 학문 분야에서 관심을 받고 있다. 최근 자동화와 효율적인 미래 예측에 대한 요구가 커지면서 인공지능을 이용한 새로운 해빙 예측 모델들이 전통적인 수치 및 통계 예측 모델을 대체하기 위해 개발되고 있다. 본 연구에서는 북극 해빙의 전역적, 지역적 특징을 학습할 수 있는 two-stream convolutional long- and short-term memory (TS-ConvLSTM) 인공지능 모델의 북극 해빙 면적이 최저를 보이는 9월에 대해 2001년부터 2021년까지 장기적인 성능 검증을 통해 향후 운용 가능한 시스템으로써의 가능성을 살펴보고자 한다. 장기 자료를 통한 검증 결과 TS-ConvLSTM 모델이 훈련자료의 양이 증가하면서 향상된 예측 성능을 보여주고 있지만, 최근 지구 온난화로 인한 단년생 해빙의 감소로 인해 해빙 농도 5-50% 구간에서는 예측력이 저하되고 있음을 보여주었다. 반면 TS-ConvLSTM에 의해 예측된 해빙 면적과 달리 Sea Ice Prediction Network에 제출된 Sea Ice Outlook (SIO)들의 해빙 면적 중간값의 경우 훈련자료가 늘어나더라도 눈에 띄는 향상을 보이지 않았다. 본 연구를 통해 TS-ConvLSTM 모델의 향후 북극 해빙 예측 시스템의 운용 가능 잠재성을 확인하였으나, 향후 연구에서는 예측이 어려운 자연 환경에서 더욱 안정성 있는 예측 시스템 개발을 위해 더 많은 시공간 변화 패턴을 학습할 수 있는 방안을 고려해야 할 것이다.


Sea ice, frozen sea water, in the Artic is a primary indicator of global warming. Due to its importance to the climate system, shipping-route navigation, and fisheries, Arctic sea ice prediction has gained increased attention in various disciplines. Recent advances in artificial intelligence (AI), motivated by a desire to develop more autonomous and efficient future predictions, have led to the development of new sea ice prediction models as alternatives to conventional numerical and statistical prediction models. This study aims to evaluate the performance of the two-stream convolutional longand short-term memory (TS-ConvLSTM) AI model, which is designed for learning both global and local characteristics of the Arctic sea ice changes, for the minimum September Arctic sea ice from 2001 to 2021, and to show the possibility for an operational prediction system. Although the TSConvLSTM model generally increased the prediction performance as training data increased, predictability for the marginal ice zone, 5-50% concentration, showed a negative trend due to increasing first-year sea ice and warming. Additionally, a comparison of sea ice extent predicted by the TS-ConvLSTM with the median Sea Ice Outlooks (SIOs) submitted to the Sea Ice Prediction Network has been carried out. Unlike the TS-ConvLSTM, the median SIOs did not show notable improvements as time passed (i.e., the amount of training data increased). Although the TSConvLSTM model has shown the potential for the operational sea ice prediction system, learning more spatio-temporal patterns in the difficult-to-predict natural environment for the robust prediction system should be considered in future work.

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7가상 텍스쳐 영상과 실촬영 영상간 매칭을 위한 특징점 기반 알고리즘 성능 비교 연구

저자 : 이유진 ( Yoo Jin Lee ) , 이수암 ( Sooahm Rhee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 6호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1057-1068 (12 pages)

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본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직 · 수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.


This paper compares the combination performance of feature point-based matching algorithms as a study to confirm the matching possibility between image taken by a user and a virtual texture image with the goal of developing mobile-based real-time image positioning technology. The feature based matching algorithm includes process of extracting features, calculating descriptors, matching features from both images, and finally eliminating mismatched features. At this time, for matching algorithm combination, we combined the process of extracting features and the process of calculating descriptors in the same or different matching algorithm respectively. V-World 3D desktop was used for the virtual indoor texture image. Currently, V-World 3D desktop is reinforced with details such as vertical and horizontal protrusions and dents. In addition, levels with real image textures. Using this, we constructed dataset with virtual indoor texture data as a reference image, and real image shooting at the same location as a target image. After constructing dataset, matching success rate and matching processing time were measured, and based on this, matching algorithm combination was determined for matching real image with virtual image. In this study, based on the characteristics of each matching technique, the matching algorithm was combined and applied to the constructed dataset to confirm the applicability, and performance comparison was also performed when the rotation was additionally considered. As a result of study, it was confirmed that the combination of Scale Invariant Feature Transform (SIFT)'s feature and descriptor detection had the highest matching success rate, but matching processing time was longest. And in the case of Features from Accelerated Segment Test (FAST)'s feature detector and Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)'s descriptor calculation, the matching success rate was similar to that of SIFT-SIFT combination, while matching processing time was short. Furthermore, in case of FAST-ORB, it was confirmed that the matching performance was superior even when 10° rotation was applied to the dataset. Therefore, it was confirmed that the matching algorithm of FAST-ORB combination could be suitable for matching between virtual texture image and real image.

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8정지궤도 위성 대류권 오존 관측 자료를 이용한 대류권 이동벡터 산출 가능성 연구

저자 : 신대근 ( Daegeun Shin ) , 김소명 ( Somyoung Kim ) , 박주선 ( Juseon Bak ) , 백강현 ( Kanghyun Baek ) , 홍성재 ( Sungjae Hong ) , 김재환 ( Jaehwan Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 6호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1069-1080 (12 pages)

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대류권 오존은 전 세계적으로 인간과 생태계에 막대한 피해를 입히는 오염 물질이다. 국지적인 오존 문제는 발생 지역에서 바람에 의해 풍하 측으로 이동함에 따라 지역적, 전 지구적 문제가 되고 있다. 보다 효율적인 오존 모니터링을 위해서 연속적인 일중 관측이 가능한 정지궤도 위성을 이용하려는 시도가 있어왔다. 이 연구에서는 정지궤도 위성에서 관측될 대류권 오존의 연속적인 관측을 이용하여 대류권 오존 이동벡터(Tropospheric Ozone Movement Vector, TOMV) 산출을 세계 최초로 시도했다. 현재 정지궤도 위성을 이용한 대류권오존 산출물이 존재하지 않기 때문에 대기화학모델인 GEOS-Chem에서 산출된 대류권 오존 자료를 이용하였다. 산출된 오존의 이동 속도는 화학모델에 비해 높은 값이 나왔지만 오염의 이동의 방향은 매우 높은 일치성을 보여주었다. 제시된 알고리즘을 이용하면 오존의 유입 플럭스를 오존의 움직이는 속도와 방향을 이용하여 산출할 수도 있다. 이와 같은 결과는 오염물질의 이동분석에 널리 사용되는 역방향 궤적 방법의 대안으로써 오염물질의 모니터링과 예보에 보다 유용하게 사용될 수 있다. 이와 반대로 오존분포의 경계선이 불분명하면 TOMV 산출에 오차를 발생시킬 수 있기 때문에 이동에 대한 잘못된 정보를 줄 수 있는 것이 이 방법의 한계이다. 그럼에도 불구하고 TOMV 방법은 앞으로 활동하게 될 정지궤도 위성을 이용한 오염 모니터링과 예보에 진일보한 방향을 제시해줄 수 있을 것이다.


The tropospheric ozone is a pollutant that causes a great deal of damage to humans and ecosystems worldwide. In the event that ozone moves downwind from its source, a localized problem becomes a regional and global problem. To enhance ozone monitoring efficiency, geostationary satellites with continuous diurnal observations have been developed. The objective of this study is to derive the Tropospheric Ozone Movement Vector (TOMV) by employing continuous observations of tropospheric ozone from geostationary satellites for the first time in the world. In the absence of Geostationary Environmental Monitoring Satellite (GEMS) tropospheric ozone observation data, the GEOS-Chem model calculated values were used as synthetic data. Comparing TOMV with GEOS-Chem, the TOMV algorithm overestimated wind speed, but it correctly calculated wind direction represented by pollution movement. The ozone influx can also be calculated using the calculated ozone movement speed and direction multiplied by the observed ozone concentration. As an alternative to a backward trajectory method, this approach will provide better forecasting and analysis by monitoring tropospheric ozone inflow characteristics on a continuous basis. However, if the boundary of the ozone distribution is unclear, motion detection may not be accurate. In spite of this, the TOMV method may prove useful for monitoring and forecasting pollution based on geostationary environmental satellites in the future.

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9GACOS 모델 대기 위상 지연 보정을 활용한 SBAS-InSAR 기술 기반 울산광역시 지반 침하 탐지

저자 : 수레시크리쉬난 ( Suresh Krishnan Palanisamy Vadivel ) , 김덕진 ( Duk-jin Kim ) , 이정훈 ( Jung-hoon Lee ) , 송주영 ( Juyoung Song ) , 김준우 ( Junwoo Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 6호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1081-1089 (9 pages)

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본 연구는 시계열 Small Baseline Subset (SBAS)-InSAR 기법을 이용하여 울산시의 지반 침하를 조사하였으며, 79개의 Sentinel-1 SAR 영상과 385개의 간섭도 영상(interferogram)을 사용하여 2015년 5월부터 2021년 12월 울산광역시의 지상 변위(surface displacement)를 추정하였다. 지반 침하율은 북구와 남구 삼산동 2지역에서 연 3.44 cm, 1.68 cm로 계측되었다. 또한 Generic Atmospheric Correction Online Service (GACOS)로 생성한 Zenith Total Delay (ZTD) 지도를 활용하여 unwrapping된 간섭도 위상에서 대기 지연(tropospheric delay)의 영향을 제거할 수 있는 가능성을 평가하였으며, GACOS ZTD 보정 전후의 SBAS-InSAR 지상 변위 측정의 차이가 연 1 mm미만임을 발견하였다.


This study aims to investigate and monitor the ground subsidence in Ulsan city, South Korea using time-series Small Baseline Subset (SBAS)-InSAR analysis. We used 79 Sentinel-1 SAR scenes and 385 interferograms to estimate the ground displacements at Ulsan city from May 2015 and December 2021. Two subsiding regions Buk-gu and Nam-gu Samsan-dong were found with the subsidence rate of 3.44 cm/year and 1.68 cm/year. In addition, we evaluated the possibility of removing the effect of atmospheric (tropospheric delay) phase in unwrapped phase using the Zenith Total Delay (ZTD) maps from Generic Atmospheric Correction Online Service (GACOS). We found that the difference between the SBAS-InSAR ground displacements before and after GACOS ZTD correction is less than 1 mm/year in this study.

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10개선된 DeepResUNet과 컨볼루션 블록 어텐션 모듈의 결합을 이용한 의미론적 건물 분할

저자 : 예철수 ( Chul-soo Ye ) , 안영만 ( Young-man Ahn ) , 백태웅 ( Tae-woong Baek ) , 김경태 ( Kyung-tae Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 38권 6호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1091-1100 (10 pages)

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딥러닝 기술의 진보와 함께 다양한 국내외 고해상도 원격탐사 영상의 활용이 가능함에 따라 딥러닝 기술과 원격탐사 빅데이터를 활용하여 도심 지역 건물 검출과 변화탐지에 활용하고자 하는 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 고해상도 원격탐사 영상의 의미론적 건물 분할을 위해서 건물 분할에 우수한 성능을 보이는DeepResUNet 모델을 기본 구조로 하고 잔차 학습 단위를 개선하고 Convolutional Block Attention Module(CBAM)을 결합한 새로운 건물 분할 모델인 CBAM-DRUNet을 제안한다. 제안한 건물 분할 모델은 WHU 데이터셋과 INRIA 데이터셋을 이용한 성능 평가에서 UNet을 비롯하여 ResUNet, DeepResUNet 대비 F1 score, 정확도, 재현율 측면에서 모두 우수한 성능을 보였다.


As deep learning technology advances and various high-resolution remote sensing images are available, interest in using deep learning technology and remote sensing big data to detect buildings and change in urban areas is increasing significantly. In this paper, for semantic building segmentation of high-resolution remote sensing images, we propose a new building segmentation model, Convolutional Block Attention Module (CBAM)-DRUNet that uses the DeepResUNet model, which has excellent performance in building segmentation, as the basic structure, improves the residual learning unit and combines a CBAM with the basic structure. In the performance evaluation using WHU dataset and INRIA dataset, the proposed building segmentation model showed excellent performance in terms of F1 score, accuracy and recall compared to ResUNet and DeepResUNet including UNet.

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1초분광 표적 탐지를 위한 L2,1-norm Regression 기반 밴드 선택 기법

저자 : 김주창 ( Joochang Kim ) , 양유경 ( Yukyung Yang ) , 김준형 ( Jun-hyung Kim ) , 김준모 ( Junmo Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 455-467 (13 pages)

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초분광 영상을 이용한 표적 탐지를 수행할 때에는 인접한 분광 밴드의 중복성의 문제 및 고차원 데이터로 인해 발생하는 방대한 계산량의 문제점을 해결하기 위한 특징 추출 과정이 필수적이다. 본 연구는 기계 학습 분야의 특징 선택 기법을 초분광 밴드 선택에 적용하기 위해 L2,1-norm regression 모델을 이용한 새로운 밴드 선택 기법을 제안하였으며, 제안한 밴드 선택 기법의 성능 분석을 위해 표적이 존재하는 초분광 영상을 직접 촬영하고 이를 바탕으로 표적 탐지를 수행한 결과를 분석하였다. 350 nm~2500 nm 파장 대역에서 밴드 수를 164개에서 약 30~40개로 감소시켰을 때 Adaptive Cosine Estimator(ACE) 탐지 성능이 유지되거나 향상되는 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 밴드 선택 기법이 초분광 영상에서 탐지에 효율적인 밴드를 추출해 내며, 이를 통해 성능의 감소 없이 데이터의 차원 감소를 수행할 수 있어 향후 실시간 표적 탐지 시스템의 처리 속도 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

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2핫스팟 분석을 통한 거창지역의 선구조선과 진앙의 상관관계 분석

저자 : 조현우 ( Hyun-woo Jo ) , 지광훈 ( Kwang-hoon Chi ) , 차성은 ( Sungeun Cha ) , 김은지 ( Eunji Kim ) , 이우균 ( Woo-kyun Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 469-480 (12 pages)

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본 연구는 기상청에서 지진의 계기관측이 시작된 1978년부터 2016년까지, 규모 2.0~2.5사이의 소규모 지진이 6회 발생한 경상남도 거창군 일원지역을 대상으로 수치표고모델을 이용한 3차원의 LANDSAT 8호 위성영상과 음영기복도로부터 선구조선을 추출하여 선구조선과 진앙(지진발생위치)간의 상관관계를 분석하였다. 선구조선의 통계분석 방법으로는 직각격자에 의한 단절현상 문제점을 완화하고 선구조선의 공간적 분포를 정확히 표현해줄 수 있는 육각격자 모양과, 격자크기에 따라 변화하는 밀도 값이 안정되는 지점의 격자크기를 사용하여 핫스팟 분석을 수행하였다. 핫스팟 분석방법은 선구조선이 집단화되어 나타나는 지역을 통계적으로 파악할 수 있기 때문에, 선구조선의 각 통계요소별(빈도, 교차점, 길이)로 도출되는 Z score를 통해 선구조선 밀집지역을 확인하였다. 또한 연산된 선구조선의 밀도와 진앙간의 상관성을 분석하기 위해 진앙에서의 Z score를 표준정규분포 상에 나타내어 선구조선의 밀도가 통계적으로 의미 있는 수준인지를 확인하였다. 그 결과, 6개의 진앙에서 3개 종류의 통계요소로 기록된 총 18개의 Z score 중 약 83%에 달하는 15개 값이 1.65 이상으로 나타났다. 이는 표준정규분포 상에서 95% 이상의 높은 밀도 값을 의미하여, 진앙이 선구조선 고밀도지역에 위치함을 알 수 있었다. 특히 선구조선 빈도는 모든 진앙에서, 교차점은 하나의 진앙을 제외한 나머지 진앙에서 밀도 값이 표준정규분포 상 95% 이상을 나타내어, 선구조선의 빈도와 교차점 밀도가 진앙과 높은 상관성이 있음을 확인하였다. 선구조선의 밀도 분포를 정확하게 표현하고, 진앙과의 상관관계를 분석한 본 연구는 잠재적인 지진발생 위험 지역을 추출하기 위한 기초연구로써 의미가 있다. 그러나 상기와 같은 결과를 조금 더 명확하게 하기 위해서는 지진의 발생빈도가 많고 더 광역적인 지역을 대상으로 한 추가적 연구의 필요성이 있다고 사료된다.

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3Landsat 위성 영상을 활용한 강원도 양양군 남대천 연안 하구사주 갯터짐 환경 모니터링

저자 : 장지원 ( Jiwon Jang ) , 엄진아 ( Jinah Eom ) , 정대교 ( Daekyo Cheong ) , 이창욱 ( Changwook Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 481-493 (13 pages)

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강원도 양양에 위치한 남대천은 하구로 육상 환경과 해양 환경의 점이지대이다. 하구는 다양한 연안환경을 형성해 지구 생태계 중 생태적 가치가 높은 환경으로 남대천에 출연하는 종 중 일부 고유종은 우리나라에서 매우 희소하게 출현되어 보호가 필요하며, 모천 회귀어류인 연어는 우리나라에서 70% 이상이 남대천으로 회귀한다. 남대천과 같은 하구에서는 사주가 보편적으로 나타나며, 시간이 지남에 따라 그 모양이 변하는 것을 관찰할 수 있다. 하구 사주의 변화는 생태 환경의 변화를 야기하므로 지형 변화의 원인 분석과 지속적인 모니터링이 필요하다. 이에 본 연구에서는 남대천 하구 사주에서 일어나는 지형 변화인 '갯터짐' 현상이 일어나는 조건과 그 위치 변화의 원인에 대해 알아보고자 한다. 남대천 하구 사주의 지형 분석을 위해 미국 지질 조사국(USGS)에서 제공하는 Landsat 위성영상으로 1984년부터 약 40년간의 하구 사주의 면적과 갯터짐의 위치 변화를 관찰하였으며, 이를 평균 해류 벡터, 강수량 그리고 조위와 비교하였다. 그 결과 사주는 시간의 흐름에 따라 그 위치와 형태가 계속 변화하는 것을 확인하였다. 계절이나 연대별 특징은 나타나지 않았으며, 연안류의 방향에 영향을 받는 것으로 생각된다. 강수량과 조위를 하구 사주의 면적과 비교한 결과 강수량과 조위가 증가할수록 사주 면적이 감소하는 것을 확인하였다.

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4항공정사영상의 상대적인 지상좌표 위치오차에 따른 색상보정

저자 : 박숭환 ( Sung-hwan Park ) , 정형섭 ( Hyung-sup Jung ) , 정경식 ( Kyungsik Jung ) , 김경휘 ( Kyong-hwi Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 495-506 (12 pages)

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본 연구는 동일 촬영시기 정사영상에 대한 색상보정을 효과적으로 수행하기 위하여 실시되었다. 이를 위하여, 인접 영상 간 상대적인 지상좌표 위치오차를 분석하였다. 위치오차를 저감시키기 위한 방법으로 block sum 방법을 제시하였다. 각각 block sum 크기에 따라 결정된 회귀계수를 이용하여 상대색상보정을 수행하였다. 그 결과 시각적으로 상대색상보정이 잘 수행되었음을 확인하였다. 정량적인 분석은 히스토그램 유사성 분석을 통해 수행되었다. 이로부터 block sum 방법이 상대색상보정에 유용함이 증명되었다. 특히 상대적인 지상좌표 위치오차의 양에 따라 block sum 크기의 선정이 매우 중요한 것으로 나타났다. 위치오차가 클수록 높은 크기에서의 block sum 적용이 유용한 것으로 확인되었다.

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5항공 초분광 영상을 이용한 광화학반사지수 이용 가능성 평가: 그림자 영향 및 대체 밴드를 중심으로

저자 : 류재현 ( Jae-hyun Ryu ) , 신정일 ( Jung Il Shin ) , 이창석 ( Chang Suk Lee ) , 홍성욱 ( Sungwook Hong ) , 이양원 ( Yang-won Lee ) , 조재일 ( Jaeil Cho )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 507-519 (13 pages)

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정규식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index)는 생물량 및 CO2 흡수량 추정과 병충해 탐지 등 다양한 식생 모니터링 영역에서 활용되고 있다. 그러나, 생물량 탐지에 비해 상대적으로 식생의 생리적 상태 변화에 대한 민감도가 낮아 식생의 생리적 활성 및 스트레스를 파악에 한계가 있다. 최근 개발된 광학반사지수(PRI, Photochemical Reflectance Index)는 식생의 생리적 상태 탐지에 용이한 것으로 알려지고 있으며, 식생의 탄소 흡수량 조사를 위해 향후 발사될 해외의 지구관측위성들의 주요 산출물로 선정되는 등 활용도가 높아질 것으로 전망된다. 이에 다양한 이용에 앞서 광 스트레스에 민감한 PRI 특성을 고려하여 그림자 영향의 해석 방향을 제시하고, 현재 가용한 위성으로 PRI 산출이 가능한지 알아보기 위해 대체 밴드를 평가하였다. 항공 초분광 영상을 이용한 본 연구에서는 PRI값이 그림자 부분에서 광 스트레스의 감소로 인해 증가하였다. 그러나 그림자의 정도가 임계값(Shadow Index<25)을 넘어서면 PRI와 NDVI 모두의 자료 품질이 매우 낮아졌다. 또한, 문헌의 570.0 nm 대신 553.6 nm를 사용하여 산출한 PRI가 오리지널 PRI와 높은 상관관계를 보였으며, RED와 NIR 반사도를 이용하여 다중회귀분석을 수행하였을 때 더욱 향상된 결과를 보였다. 이러한 결과는 향후 식생탐지에서 활용도가 높아질 것으로 기대되는 PRI의 생리적인 의미를 이해하는데 도움이 될 것이다.

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6고신뢰성 지상시험지원장비 조기 확보를 위한 시나리오 기반 위성 탑재체 패킷 분석방법

저자 : 이종태 ( Jong-tae Lee ) , 이기준 ( Ki-jun Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 521-535 (15 pages)

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탑재체를 포함한 위성은 발사 이후 문제 발생시 조치할 수 있는 방법이 한정적이므로, 지상시험지원장비를 이용하여 그 기능을 충분히 검증하여야 한다. 또한 위성의 개발기간이 단축되고 있는 추세와 지상시험지원장비의 개발 완료시점이 전장품 엔지니어링 모델 개발완료보다 앞서야 한다는 점을 고려하면, 지상시험지원장비의 조기 확보는 위성 전체의 개발일정 준수를 위해서 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지상시험지원장비의 일부인 탑재체 패킷 분석장치를 기능별 모듈화와 외부 파라메터화를 통해 시나리오 기반으로 동작할 수 있게 고안하여 고신뢰도의 지상시험지원장비 조기 확보방안을 제시하고, 구현한 장비를 실재 위성 개발사업에 적용한 결과를 보여준다.

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7무인항공기 및 다중분광센서를 이용한 하천부유쓰레기 탐지 기법 연구

저자 : 김흥민 ( Heung-min Kim ) , 윤홍주 ( Hongjoo Yoon ) , 장선웅 ( Seonwoong Jang ) , 정용현 ( Yonghyun Chung )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 537-546 (10 pages)

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본 연구는 무인항공기 및 다중분광센서를 이용한 부유쓰레기 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. 또한 알고리즘을 적용하여 하천의 부유쓰레기 발생 범위를 산정하였다. 부유쓰레기 탐지 구간을 대상으로 무인항공기를 이용한 항공촬영을 통해 면적 계산이 가능한 정사영상을 생성하였으며, 분광조사를 수행하여 하천수, 스티로폼, 초목류 등의 분광학적 특성을 이용한 부유쓰레기 탐지 지수식을 산출하였다. 그리고 산출된 지수식을 이용한 센서의 밴드 조합을 통해 스티로폼을 비롯한 부유쓰레기를 탐지하였다. 탐지 지수식 적용 결과 정사영상 내 총 3지점에서 대량의 부유쓰레기 집적 구간이 확인되었으며, 탐지 대상 면적 중 집적 구간을 포함한 3.6%에 해당하는 0.82 ha(8,200 ㎡)에서 스티로폼과 초목류를 포함한 대량의 부유쓰레기가 발생한 것으로 추정되었다.

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8Iterative Error Analysis 기반 분광혼합분석에 의한 초분광 영상의 표적물질 탐지 기법

저자 : 김광은 ( Kwang-eun Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 547-557 (11 pages)

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본 연구에서는 탐지하고자 하는 표적신호를 초기 엔드멤버로 하여 Iterative Error Analysis를 통해 배경물질들의 반사 스펙트럼을 순차적으로 엔드멤버로 추출하고, 추출된 엔드멤버들을 이용하여 분광 혼합분석함으로써 표적물질의 분포를 탐지하는 새로운 초분광 표적탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 표적물질에 대한 점유율의 변화가 주어진 문턱값보다 작아질 때 엔드멤버 추출을 위한 반복을 멈추게 된다. 이 기법은 Orthogonal Subspace Projection과 같은 모델 기반 표적 탐지기법들과 달리 사전에 엔드멤버들을 확보해야 할 필요가 없으며, Matched Filter와 같은 확률론적 표적 탐지 기법들과 달리 배경 전체를 하나의 신호로 특징화하지 않기 때문에 표적의 희소성 여부에 의한 영향을 받지 않는다는 장점을 가지고 있다. 실제 항공 초분광 영상자료 및 다양한 인공 표적물질들이 삽입된 모의 초분광 영상자료를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 희소 및 비 희소 표적의 탐지에 매우 효과적임이 확인되었다. 제안된 방법은 표적 물체 탐지뿐만 아니라 광물, 오염물질 등 자원 및 환경 분야에서 다양한 피복 물질을 탐지하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

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9지상용 초분광 스캐너를 활용한 사과의 당도예측 모델의 성능향상을 위한 연구

저자 : 송아람 ( Ahram Song ) , 전우현 ( Woohyun Jeon ) , 김용일 ( Yongil Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 559-570 (12 pages)

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본 연구에서는 야외에서 자료 취득이 가능하며 한 번에 다량의 사과를 촬영할 수 있는 지상용 초분광 스캐너를 활용하여 사과의 분광정보와 당도와의 부분최소제곱회귀분석(PLSR, Partial Least Square Regression)을 수행하였으며, 최적의 예측모델을 구축하기 위한 다양한 전처리기법의 적용가능성을 평가하고 VIP(Variable Importance in Projection)점수를 통한 최적밴드를 산출하였다. 이를 위하여 360-1019 nm영역에서 촬영된 515밴드의 초분광 영상에서 70개의 분광곡선을 취득하였으며, 디지털광도계를 이용하여 당도(°Brix)를 측정하였다. 사과의 분광특성과 당도사이의 회귀모델을 구축하였으며, 최적의 예측모델은 모델 예측치와 실측치간의 결정계수(rp2, coefficient of determination of prediction)와 RMSECV(Root Mean Square Error of Cross Validation), RMSEP(Root Mean Square Error of Prediction)등을 고려하여 선정하였다. 그 결과 산란보정 기법의 대표적인 MSC(Multiplicative Scatter Correction)의 기반의 전 처리기법이 가장 효과적이었으며, MSC와 SNV(Standard Normal Variate)를 조합한 경우 RMSECV와 RMSEP가 각각 0.8551과 0.8561로 가장 낮았고, rc2와 rp2 은 각각 0.8533과 0.6546으로 가장 높았다, 또한 360-380, 546-690, 760, 915, 931-939, 942, 953, 971, 978, 981, 988, 992-1019 nm 등이 당도 측정을 위한 가장 영향력 있는 파장영역으로 나타났다. 해당 영역의 분광값을 가지고 PLSR을 수행한 결과, 전파장대를 사용할 때보다 RMSEP가 0.6841로 감소하고 rp2 는 0.7795로 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 사과의 당도측정에 있어 야외에서 취득한 초분광 영상자료의 활용 가능성을 확인하였으며, 이는 필드자료 및 센서 활용분야의 확장가능성을 보여준다.

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10울폐산림의 엽면적지수 추정을 위한 적색경계 밴드의 효과

저자 : 이화선 ( Hwa-seon Lee ) , 이규성 ( Kyu-sung Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 571-585 (15 pages)

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적색경계밴드(red-edge band)가 식물의 생물리적 특성과 밀접한 관계를 가지고 있다고 알려지고 있으며, 이에 따라 최근 적색경계밴드를 포함한 위성영상센서가 증가하고 있다. 본 연구는 향후 농림업중형 위성에 적색경계밴드 탑재를 계획하고 있는 점을 감안하여, 적색경계밴드와 관련된 연구 현황과 활용 가치를 분석하고자 한다. 수관울폐도가 높은 우리나라 산림의 엽면적지수(Leaf Area Index, LAI) 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 분석하였고, 더 나아가 LAI 추정을 위한 최적의 파장폭과 파장영역을 도출하고자 하였다. LAI가 5 이상인 갈참나무와 리기다소나무를 대상으로 4월부터 10월까지 시계열 분광반사 측정자료를 이용하여 LAI와의 상관관계를 분석하였다. 분광반사측정자료에서 5개의 파장폭(10 nm, 20 nm, 30 nm, 40 nm, 50 nm)과 71개의 중심파장(680 nm부터 750 nm까지 1 nm 간격)을 달리하여 모두 355개의 적색경계밴드를 모의 생성했다. 적색경계밴드를 기반으로 하는 두 개의 분광지수 NDRE(normalized difference red-edge index)와 CIRE(chlorophyll index red-edge)를 산출하여 LAI와 상관관계를 분석하였다. 적색경계밴드 기반의 분광지수인 NDRE 및 CIRE는 수관울폐도가 높은 갈참나무와 리기다소나무의 LAI와 높은 상관관계를 얻을 수 있었다. 이는 수관울폐도가 높은 국내 산림에서 일반적으로 사용되는 NDVI가 LAI와의 상관관계가 낮게 나타났던 한계를 해결할 수 있는 가능성을 보여주었다. 10 nm부터 50 nm까지 적색경계밴드의 파장폭 효과는 산림의 LAI와 관계에서 큰 차이를 보이지 않았다. LAI와 최대 상관관계를 보이는 적색경계밴드의 중심파장은 갈참나무에서는 720 nm 부근, 그리고 리기다소나무에서는 710 nm 주변으로 나타났다. 우리나라 농작물 및 산림의 식생정보 획득과 모니터링을 위한 최적의 적색경계밴드의 파장폭과 파장영역을 결정하기 위해서는 다른 생물리적인자(엽록소, 질소, 수분함량, 생체량 등)와의 관계도 충분히 고려하여야 한다.

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