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대한원격탐사학회> 대한원격탐사학회지> 춘천시 소양호 상류 부평지구의 퇴적환경에 대한 선행연구 - 현장조사와 위성영상자료를 중심으로 -

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춘천시 소양호 상류 부평지구의 퇴적환경에 대한 선행연구 - 현장조사와 위성영상자료를 중심으로 -

Preliminary Research of the Sedimentary Environment in Bupyeng Reservoir Region, Soyang Lake in Chuncheon - Focus on Sentinel-2 Satellite Images and in-situ data -

김건영 ( Geonyoung Kim ) , 김다인 ( Dain Kim ) , 김태훈 ( Taehun Kim ) , 이진호 ( Jinho Lee ) , 장요셉 ( Yosep Jang ) , 최현진 ( Hyunjin Choi ) , 심원재 ( Wonjae Shim ) , 박성재 ( Sungjae Park ) , 이창욱 ( Chang-wook Lee )
  • : 대한원격탐사학회
  • : 대한원격탐사학회지 34권6호
  • : 연속간행물
  • : 2018년 12월
  • : 1119-1130(12pages)
대한원격탐사학회지

DOI


목차

1. 서 론
2. 연구 지역
3. 연구 방법
4. 연구결과
5. 결론 및 토의
사 사
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수도권의 수해 피해를 막고 경제 성장에 기여해온 소양호는 2015년 가뭄 등으로 중상류의 수위가 크게 감소했다. 기존의 유량을 회복하기 위하여 인제군 신남면 부평리에 설치된 부평보는 부평지구 담수 지역의 퇴적환경에 인공적인 변화를 야기했다. 이에 본 연구에서는 부평보 건설 이후의 퇴적환경의 변화를 확인해보고자 하였다. 이 연구를 위하여 Sentinel-2 위성 영상 자료를 활용하여 부평지구 인근의 저수량에 따른 물의 면적을 시기별로 관측하였으며 현장 조사를 통하여 퇴적물의 입도와 함수율을 분석하였다. Sentnel-2 위성 영상을 이용하여 2017년 9월부터 2018년 10월까지 수계면적 변화는 2018년 6월에 촬영된 영상의 수계면적이 최소 면적을 나타냈으며, 반대로 2018년 1월에 촬영된 영상이 최대 면적으로 측정되었다. 또한 함수율과 입도 분석 결과, 입자 크기가 작을수록 높은 함수율로 측정된 결과로 미루어 보아 퇴적층의 입자사이즈와 수분 함량의 상관관계가 높음을 확인할 수 있었다. 향후 부평지구 담수 지역의 드론에 의한 촬영을 진행한다면 다른 두 시기에 따른 동일 지역의 퇴적물의 분포 변화를 측정할 수 있으며, 현장 조사를 통하여 다양한 퇴적물의 종류도 관측할 수 있을 것으로 판단된다.
Soyang Lake has been contributing to economic growth by preventing flood damage in the metropolitan area, the water level in the middle to upper flow of lake has been greatly decreased due to the drought in 2015. In order to restore the existing flow rate, Bupyungbo has been built in Bupyeongri, Shin Nam-myeon, Inje-gun to cause artificial changes on the sedimentary environment of Bupyeong freshwater region. Therefore, this study intends to confirm the changes of sedimentary environment since Bupyeongbo has been utilized. For this study, we used the Sentinel-2 satellite image data periodically to measure the dimension of water according to the volume of water kept near Bupyung district and analyzed the particle size and the percentage of water content of the sediments through field study. The Sentnel-2 satellite images showed us how the water surface has been changed and that during the period from September 2017 to October 2018, the minimum and maximum area of water surface was observed in June 2018 and in January 2018, respectively. In addition, we find that the smaller being the particle size, the higher having the water content and that there is higher the correlation between the water content and the grain size of the sediment layer. Hereafter, if we will acquire the drone images at Bupyung district, we expect that we will be able to measure the distribution of sediments in the same area according to different time periods and observe various kinds of sediment through field work.

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I410-ECN-0102-2019-400-001363663

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  • : 자연과학분야  > 기타(자연과학)
  • : KCI등재
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  • : 1225-6161
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  • : 연속간행물
  • : 1985-2022
  • : 1764


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38권3호(2022년 06월) 수록논문
최근 권호 논문
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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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1GMTI 2채널 원시데이터 처리 및 분석

저자 : 김소연 ( So-yeon Kim ) , 윤상호 ( Sang-ho Yoon ) , 신현익 ( Hyun-ik Shin ) , 윤재혁 ( Jae-hyuk Youn ) , 김진우 ( Jin-woo Kim ) , 유응노 ( Eung-noh You )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 847-855 (9 pages)

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GMTI는 항공기에 탑재되어 지상에 움직이는 표적을 탐지하는 레이다 기능으로 군사적으로 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 GMTI 신호처리 방법을 제시하고, 구축된 항공용 GMTI 시스템으로부터 획득한 GMTI용 2채널 합/차 원시데이터를 이용하여 GMTI 신호처리 결과를 검증하였다.

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2ECMWF/MACC와 OPAC자료를 이용한 시너지 에어로솔 모델 산출

저자 : 이권호 ( Kwon-ho Lee ) , 이규태 ( Kyu-tae Lee ) , 문관호 ( Gwan-ho Mun ) , 김정호 ( Jung-ho Kim ) , 정경진 ( Kyoung-jin Jung )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 857-868 (12 pages)

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특정 지점에서 대기 에어러솔의 미세물리적 특성과 시공간적 분포는 에어로솔 입자의 광학특성을 파악하기 위한 중요한 변수이다. 이러한 에어러솔의 광학특성값에 대한 정확한 산출은 복사전달 모의 과정에서 정확한 값을 제공함으로 중요한 역할을 가지게 된다. 따라서 본 연구는 사용자가 요구하는 시공간적 조건에서 정확한 에어로솔 모델을 산출하기 위한 방법으로서 재분석 자료와 광학 특성 데이터 베이스를 이용한 시너지 에어로솔 모델을 산출하는 방법을 제시하였다. 제안된 시너지 에어로솔 모델은 에어로솔의 주요 성분별 광학두께 (Aerosol Optical Depth; AOD)값에 의하여 가중치가 적용된 혼합 에어러솔 형태의 광학 모델을 산출하기 위함이며, 40 μm까지의 파장영역에서 광학특성값을 제공한다. 주요 에어로솔 이벤트 사례에 대하여, 시너지적 에어러솔 모델(Synergy Aerosol Model; SAM)은 기존의 복사전달 모델에서 사용되고 있는 표준 에어러솔 모델과는 차별적인 결과를 보여주었으며, 지상관측 Aerosol Robotic Network(AERONET) inversion 산출물과의 비교를 통하여 오차범위 내의 정량적인 결과를 가지고 있는 것을 보였다. 따라서, 복사전달 모의에 있어 시너지 에어로솔 모델의 사용은 실제 대기 중 에어러솔에 의한 영향을 정량적으로 평가하는데 도움을 줄 수 있을 것이며, 개선된 복사 모의 결과를 얻을 수 있을 것이다.

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3동아시아 사막 면적의 경년변화분석

저자 : 한현경 ( Hyeon-gyeong Han ) , 이은경 ( Eunkyung Lee ) , 손상훈 ( Sanghun Son ) , 최성원 ( Sungwon Choi ) , 이경상 ( Kyeong-sang Lee ) , 서민지 ( Minji Seo ) , 진동현 ( Donghyun Jin ) , 김홍희 ( Honghee Kim ) , 권채영 ( Chaeyoung Kwon ) , 이다래 ( Darae Lee ) , 한경수 ( Kyung-soo Han )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 869-877 (9 pages)

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사막면적은 매년 증가하는 추세이며, 이에 따라 막대한 사회적 피해 비용을 발생시키고 있다. 이러한 사막은 광범위하게 분포하고 사람의 접근이 어려워 인공위성을 이용한 모니터링이 많이 이루어지고 있지만 인공위성의 센서에 따라 산출되는 사막 면적 비교 연구는 미비한 편이다. 센서의 선택에 따라 산출되는 사막 면적은 상이할 수 있고 이에 따라 기후 예측이나 사막화 방지대책 등에 영향을 미칠 수 있어 센서별로 산출되는 사막면적 자료의 특성을 인지하는 것은 중요하다. 본 연구에서는Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)와 Vegetation을 이용해 2001-2013년 동북아시아 지역의 사막 면적을 산출하고 비교 분석하였다. 분석 결과, MODIS에서 산출한 사막 면적은 비교적 과소 탐지하는 경향과 20,911 km2/year로 감소하는 추세를 보였고 Vegetation에서 산출한 사막 면적은 3,020 km2/year로 증가하는 추세를 보였다. 또한 실측자료 확보가 힘든 사막지역에서 인공위성을 이용해 산출된 사막 면적의 간접검증을 위해 사막 면적 변화에 영향을 받는 황사 발생빈도와 상관관계 분석을 실시하였다. 그 결과, MODIS는 R=0.2071로 비교적 낮은 상관관계가 나타났고 Vegetation은 R=0.4837로 비교적 높은 상관관계가 나타났다. 이는 Vegetation이 동북아시아 사막 영역에서 보다 정확한 사막 면적 산출을 수행한 것으로 사료된다.

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4GIS 자료를 활용한 신축 건물 주변 지역의 흐름 변화 연구

저자 : 문다솜 ( Da-som Mun ) , 김재진 ( Jae-jin Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 879-891 (13 pages)

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본 연구에서는 GIS 자료와 CFD 모델을 이용하여, 도시 재개발 및 건물 신축이 부경대학교 주변의 상세 흐름 변화에 미치는 영향을 조사하였다. 건설 전·후에 대한 부경대학교 내부와 주변 지역의 상세 흐름을 분석하기 위해, 건설 전·후의 16방위 유입류에 대하여 수치 모의 실험을 수행하였다. 장애물에 의한 마찰이 반영되지 않은 관측 풍속을 유입 경계 조건으로 사용하기 위해, 광안 등표기상관측장비에서 관측한 풍속 자료를 사용하였다. 건물 신축에 의한 부경대학교 내부의 대기 흐름 변화를 분석하기 위해, 건물 신축 이후에 16방위 유입류에 따라 풍속이 변화한 영역을 분석하였다. 동남동풍과 남풍이 부는 경우에 풍속 변화 영역이 넓게 나타났는데, 이는 수치 영역의 동쪽에 건설된 고층 건물과 부경대학교 남쪽에 건설된 아파트 단지와 공학관에 의한 영향이 크게 나타났기 때문이다. 대연 AWS(AWS 942)에서 최대 관측 빈도로 나타난 동풍이 부는 경우, 건설 후에 풍속이 변화한 영역은 비교적 좁게 나타났다. 수치 모의 결과를 통해 도시 재개발 및 건물 신축이 건설 지역의 풍하측 방향으로 멀리 떨어진 지역에도 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, GIS 자료와 CFD 모델이 도시 재개발 및 건물 신축 계획 단계에서 건물 신축 이후의 상세 흐름을 분석하는데 유용함을 확인하였다.

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5KOMPSAT-3A 영상과 항공정사영상의 영상정합 성공률 향상 방법

저자 : 신정일 ( Jung-il Shin ) , 윤완상 ( Wan-sang Yoon ) , 박형준 ( Hyeong-jun Park ) , 오관영 ( Kwan-young Oh ) , 김태정 ( Tae-jung Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 893-903 (11 pages)

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고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 자동 정밀 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 정밀기하보정을 위한 지상기준점(ground control point, GCP)을 수집하는 방법 중 하나로 항공정사영상과 같은 영상지도의 일부를 추출한 칩(chip) 영상을 이용하는 것을 들 수 있고, 영상 정합 기법을 이용하여 자동화할 수 있다. 이때 통합기준점과 같이 기존에 측량이 이루어진 지상기준점을 대상으로 칩 영상을 제작하는 경우 개수의 제한으로 영상 정합 성공률의 중요성이 증가한다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3A 영상과 항공정사영상 기반 지상 기준점 칩 영상 간 정합 성공률을 향상시키기 위한 방법을 제시하는 것이다. 이를 위하여 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상, 다중분광(multispectral, MS) 영상, 융합(pansharpening, PS) 영상과 항공정사영상의 각 밴드 조합에 대해 영상 정합을 실시하고 성공률을 비교하였다. 그 결과 주로 사용되고 있는 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용할 때 약 10-30%의 영상 정합 성공률이 융합 영상을 이용할 때 약 40-50%로 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 KOMPSAT-3A 위성영상과 항공정사영상의 정합에 있어 융합 영상을 사용하는 것이 정합 성공률을 향상시키는데 도움이 되는 것으로 판단된다.

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6에지 타겟 분석을 통한 무인기 영상의 선명도 지표 추출

저자 : 임평채 ( Pyung-chae Lim ) , 서정훈 ( Junghoon Seo ) , 김태정 ( Taejung Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 905-923 (19 pages)

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무인기 영상을 활용한 고해상도의 산출물을 생성하기 위해서 영상 분석을 통해 측정되는 영상자체의 선명도 분석이 필요하다. 무인기의 선명도가 명확하지 않는 영상을 현업에서 사용할 경우 무인기를 이용한 정확한 3차원 정보의 획득이나 매핑 등의 작업에 큰 영향을 미칠 수 있다. 영상 선명도를 설명할 수 있는 지표로 식별해상도(Ground Resolved Distance, GRD)가 사용되어 왔다. GRD는 영상에서 식별 가능한 두 물체간의 최소거리로 정의되며 공간적 샘플간격인 GSD(Ground Sampling Distance)와 대비되는 개념으로 사용된다. 본 연구에서는 GRD를 육안판독에 의하지 않고 영상에 촬영된 에지 타겟을 분석하여 추출하고자 한다. 특히 GRD대 GSD의 비율(GRD/GSD), 또는 픽셀단위로 표현된 GRD를 영상의 상대적 선명성을 평가할 수 있는 지표로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 회전익을 사용하여 여러 촬영환경에서 고도별로 촬영된 에지타겟의 분석을 통해서 GRD를 산출하였다. GRD/GSD를 사용하여 선명도가 현저히 떨어지는 영상을 판별할 수 있었고 이를 통해서 영상의 선명도 지표로서의 적정성을 확인할 수 있었다.

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7위성 자료를 이용한 지표면 흡수단파복사 산출 알고리즘들의 비교 분석

저자 : 박혜인 ( Hye-in Park ) , 이규태 ( Kyu-tae Lee ) , 조일성 ( Il-sung Zo ) , 김부요 ( Bu-yo Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 925-939 (15 pages)

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지표면 흡수단파복사(Absorbed Shortwave Radiation, ASR)는 대기와 육지 및 해양 사이의 에너지 수지 분석을 위한 필수 요소이다. 이 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A; GK-2A)에 적용하기 위하여 복사 모델과 지표면 알베도 자료를 이용하여 지표면 흡수단파복사를 산출(GWNU 방법)하였고, 그 결과는 기준 자료로 선정한 CERES (Clouds and the Earth's Radiant Energy System) 위성 센서 및 지상 관측 자료와 비교하였다. 또한 이 연구 결과(GWNU 방법)는 미국 정지궤도위성 GOES-R의 ABI (Advanced Baseline Imager)에 의한 물리적 및 통계적 방법 그리고 Li et al.(1993) 및 Kim and Jeong (2016)의 회귀 방정식 방법들과 비교하였으며, 그 결과 GWNU 방법에 의하여 계산된 지표면 흡수단파복사는 다른 방법들에 의한 값보다 정확 하였다. 그러나 GWNU 방법을 활용하여 지표면 흡수단파복사를 산출할 때 계산 시간과 지표면 알베도 자료의 정확성 문제가 발생될 경우 위에 제시된 경험적 방법들이 GWNU 방법과 함께 사용되어야 할 것이다.

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8Incremental Bundle Adjustment와 스테레오 영상 정합 기법을 적용한 무인항공기 영상에서의 포인트 클라우드 생성방안 연구

저자 : 이수암 ( Sooahm Rhee ) , 황윤혁 ( Yunhyuk Hwang ) , 김수현 ( Soohyeon Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 941-951 (11 pages)

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3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.

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9동중국해에서 하계 표층수온의 변화 분석

저자 : 박광섭 ( Gwangseob Park ) , 이태희 ( Taehee Lee ) , 손영백 ( Young Baek Son )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 953-968 (16 pages)

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본 연구는 동중국해에서 표층수온의 변화를 이해하기 위해 2003년부터 2017년까지 15년 동안의 위성 및 모델 재분석 자료를 사용하여 수온, 기온, 그리고 열속의 관계를 분석하였다. 동중국해의 표층수온은 3월에 최저(평균 13.72°C)를 보이고, 8월에 최고(평균 28.12°C)를 나타내는 계절적 변화를 보였다. 기온은 표층수온의 계절적 변화와 높은 상관관계를 가지고 있으며 유사한 변화를 나타낸다. 표층수온이 가장 높아지는 8월의 경우 표층수온과 기온의 차이가 줄어들고 표층수온이 상대적으로 기온보다 높아지며 이후 동계까지 지속된다. 동중국해의 하계에서 나타나는 표층수온 변화를 분석하기 위해 8월 표층수온의 이상값을 이용하여 양(04′, 06′, 07′, 13′, 16′, 17′)과 음(03′, 05′, 08′, 09′, 10′, 11′, 12′, 14′, 15′)의 이상값을 가지는 해를 분류하였다. 두 시기의 공통점은 공간적으로 표층수온이 연구해역의 남쪽보다는 북쪽에서, 동쪽보다는 서쪽에서 상대적으로 더 큰 변화를 보이고, 기온과 순열속도 이와 유사한 변화를 나타냈다. 그러나 동중국해의 8월 표층수온 변화에서 양의 이상 값을 보이는 시기는 음의 이상값을 보이는 시기보다 표층수온과 기온의 상승률이 상대적으로 높고, 열속의 값도 상대적으로 증가되었다.
전체 연구기간 중에서 하계 표층수온의 변화는 일반적으로 기온과 높은 상관관계를 나타내지만, 표층수온과 기온의 상호관계에서 일반적인 경향과 차이를 나타내는 시기도 있었다(10′, 12′, 15′, 16′). 2010년과 2012년의 8월 표층수온은 기온보다 평균 0.5°C 이상 감소되어 나타나는데, 연구해역을 관통한 태풍에 의한 것으로 여겨진다. 2015년의 경우는 표층수온보다 기온의 감소(< 0.5°C)가 상대적으로 크게 나타났으며 이는 동아시아 하계 몬순의 약화로 인한 것으로 사료된다. 2016년은 연구기간 동안 표층수온과 기온이 가장 높게 나타났고, 표층수온이 기온보다도 상대적으로 더 높은 온도 상승( >1°C)을 보였다. 위성과 열속 자료에서 표층수온의 변화는 중국 기원 장강희석수가 이동하는 해역에서 상대적으로 증가되어 나타났고, 이런 원인의 분석을 위해 더 많은 연구가 필요하지만 기온 상승에 의한 효과 이외에도 중국 기원 장강희석수의 확장과 같은 외적 요인에 의해서 수온이 이상 상승된 것으로 사료된다.

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10아마존 지역 PALSAR 다중편파 자료의 반사대칭성 특성

저자 : 김재헌 ( Jae-hun Kim ) , 윤선용 ( Sun Yong Yoon ) , 원중선 ( Joong-sun Won )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 34권 6호 발행 연도 : 2018 페이지 : pp. 969-979 (11 pages)

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이 연구는 아마존 열대우림 지역에서 획득된 ALOS PALSAR 자료로부터 HH-편파 와 HV-편파 및 VV-편파와 VH-편파 간의 상관계수를 구하였으며, 이로부터 다중편파 SAR의 반사대칭(Reflection Symmetry) 가정에 대한 분석결과를 보고한다. 반사대칭 가정은 다중편파 SAR의 균질한 자연 산란체에서 HH-편파와 HV-편파 및 VV-편파와 VH-편파는 서로 완전 독립적이며 0의 상관계수를 갖는다는 것으로, 이는 다중편파 SAR의 필수적인 cross-talk 보정 계수 획득과정뿐만 아니라 다중편파 SAR 신호의 3-성분 분석법 등의 활용과정에서 흔히 적용되는 가정이다. 특히 아마존 열대우림 지역은 다중편파 SAR의 반사대칭성 보정에 대표적으로 활용되고 있는 국제적 기준분석 지역이다. 분석결과 가정과는 달리 반사대칭 쌍들 간의 상관계수는 0.018에서 0.097의 범위를 나타냈으며, 이는 동종편파와 이종편파 신호 간에 완전 독립적이지 못하며 무시할 수 없을 정도의 상관관계가 존재한다는 것을 지시하였다. 따라서 이와 같은 0이 아닌 상관계수는 향후 국내 다중편파 SAR 검·보정 계수 결정 및 SAR 다중편파 활용과정에서 오차로 작용할 수 있다는 점이 고려되어야 한다.

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자료제공: 네이버학술정보
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