KOMPSAT Imagery Application Status

다목적실용위성 영상자료 활용 현황

Abstract

The ultimate goal of satellite development is to use information obtained from satellites. Therefore, national-levelsatellite development program should include not only hardware development, but also infrastructure establishment and application technology development for information utilization. Until now, Korea has developed various satellites and has been very useful in weather and maritime surveillance as well as various disasters. In particular, KOMPSAT (Korea Multi-purpose Satellite) images have been used extensively in agriculture, forestry and marine fields based on high spatial resolution, and has been widely used in research related to precision mapping and change detection. This special issue aims to introduce a variety of recent studies conducted using KOMPSAT optical and SAR (Synthetic Aperture Radar) images and to disseminate related satellite image application technologies to the public sector.

위성개발의 궁극적인 목적은 위성으로부터 획득되는 정보의 활용에 있다. 따라서 국가 차원의 위성개발 프로그램은 하드웨어 개발뿐만 아니라 정보 활용을 위한 인프라 구축 및 활용기술 개발도 포함하여야 한다. 지금까지 우리나라는 다양한 위성을 개발하여 기상 및 해양 감시를 비롯하여 각종 재해재난 등에 있어 매우 유용하게 활용해 왔다. 특히 다목적실용위성 영상은 높은 공간해상도를 바탕으로 농업, 산림분야를 비롯하여 해양 분야까지 폭 넓게 활용되어 왔으며, 최근에는 정밀 지도제작 및 변화탐지 등과 관련된 연구에 많이 이용되고 있다. 본 특별호는 최근 다목적실용위성 광학 및 레이더 영상을 활용하여 수행된 다양한 연구사례에 대해서 소개함과 동시에 관련 위성영상 활용기술을 공공부문으로 전파시키는데 목적이 있다.

과거 미·소 냉전시대에 경쟁적으로 시작한 우주개발은 오늘날 행성탐사, 심우주(deep space) 탐사에 이르기 까지 매우 다양한 형태로 발전해 왔다. 그러나 발사체 기술을 비롯하여 고도의 우주기술이 요구되는 행성탐사 등은 소수의 우주개발 선진국들만 수행하고 있는 것이 현실이다. 하지만 이에 반해 위성분야는 상대적으로 진입장벽이 낮아 개발도상국을 비롯하여 전 세계 많은 국가들이 지구관측위성 프로그램을 운영하고 있다. 과거 정찰 및 감시목적으로 개발되기 시작한 지구관측위성은 오늘날 자원탐사, 환경 및 기후변화 감시, 재해재난 대응 등과 같은 다양한 목적으로 활용되고 있으며 이를 위해 수많은 위성들이 개발되고 있다. 위성개발 초기에는 하드웨어 측면의 기술 확보를 위해 많은 투자가 이루어질 수밖에 없다. 그러나 위성개발의 궁극적인 목적이 획득되는 정보의 활용에 있다면 어떻게 정보를 체계적으로 획득하여 어디에 활용할 것인지에 대한 목표가 명확해야한다. 최소한 지구관측위성사업은 단순히 하드웨어 개발 관점에서만 접근하면 안 되고 정보의 활용이라는 소프트웨어적인 관점이 반드시 함께 포함되어야 한다. DigitalGlobe, AIRBUS, PLANET 등과 같은 민간산업체는 위성개발 차체에 의미를 두기 보다는 위성영상을 상업적으로 판매하여 수익을 창출하는데 목적이 있다. 특히 (초)소형위성의 경우 산업급(industrial) 의 상용부품을 이용하여 저비용(수억원 내외)으로 위성 군(constellation)을 형성함으로써 기존 중·대형위성이 가지지 못하는 빠른 촬영주기를 바탕으로 시장에서 각광받고 있다. 구글어스는 위성영상을 서비스함으로써 부가가치를 창출하고 있으며, Orbital Insight 및 SPACE_ KNOW 등은 위성영상을 이용하여 주차장 차량과 트럭 수를 분석하여 소매업체의 수익 및 산업체의 수익을 예측하여 서비스함으로써 이익을 창출하는 비즈니스 모델을 가지고 있다.

우리나라는 국가 차원의 우주개발 프로그램을 운영하고 있으며 우주개발 초기에는 다른 나라와 마찬가지로 하드웨어 중심의 개발기술 확보에 집중하였다. 그러나 독자적인 위성설계 및 개발이 가능한 지금 위성으로 부터 획득되는 정보를 활용하기 위한 다양한 정책을 수립하고 있다. 2018년에 수립된 제3차 우주개발 진흥 기본계획에서는 인공위성 활용서비스 및 개발 고도화 추진을 통해 재해재난 등 국가 위기 대응 서비스 제공을 비롯한 각종 공공활용과 민간 활용을 촉진하기 위한 방안을 제시하고 있다. 또한 제1차 위성정보 활용 종합계획(2014~2018)의 후속으로 제2차 종합계획을 수립 중에 있으며, 이를 통해 국민생활·안전과 혁신성장을 견인하고자 한다.

위성영상을 각종 현업에 적용하여 활용하기 위해서는 목적에 부합하는 자료처리 및 분석기술에 대한 연구가 반드시 필요하다. 1999년 12월 21일 발사된 다목적실용위성 1호를 시작으로 약 20년 동안 총 5기의 다목적실용위성이 발사되었으며, 현재 3기의 위성(3호, 3A, 5)이 운영 중에 있다. 다목적실용위성과 관련된 연구 논문은 1990년대 중반부터 1호 탑재체 설계 등과 관련 하여 발표되기 시작하였는데, 최근에는 다목적실용위성 5호 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 등 다양한 영상을 처리, 분석 및 활용하기 위한 연구가 많이 이루어지고 있다(Lee, 2017; Hwang et al., 2017; Park, 2016).

본 특별호에서는 최근 수행되고 있는 다목적실용위성 영상자료 기반의 각종 자료처리 및 분석기술 연구사례에 대해서 소개하고자 하며 이를 통해 관련 학계뿐만 아니라 중앙행정부처 등 공공부문에서의 다목적실용위성 영상자료 활성화 및 저변확대도 함께 도모하고자 한다.

과거 중·저해상도 위성영상과 달리 고해상도 위성영상은 대축척 지도제작 분야에 있어 활용가치가 높기 때문에 관련연구가 활발히 진행되어 왔다. 특히 센서모델 기술은 SPOT 위성의 등장과 함께 빠르게 발전하기 시작하였으며(Kruck, 1988), IKONOS-2 영상부터 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 기반의 각종 보정모델이 연구되기 시작하였다. 국내에서도 2000년대 초반부터 센서모델 기반의 위성영상 정확도 향상 연구가 진행되었으며, 다목적실용위성 1호 EOC(Electro-Optical Camera) 입체영상을 이용한 3차원 위치정확도 분석, 수치지형도 제작 가능성 분석, 수치고도모델(Digital Elevation Model; DEM) 생성 연구가 다수 수행되었다(Jeong and Kim, 2000; Jeong et al., 2002; Im et al., 2002). 또한 공간해상도가 향상된 2호, 3호, 3A호 입체영상을 이용한 센서모델 연구와 기하정확도 향상 연구 등도 이루어졌다(Lee et al., 2010; Oh et al., 2016). 한편 다목적실용 위성 2호까지는 서로 다른 궤도(cross-track)를 이용한 입체영상 획득만이 가능하였지만 3호부터는 동일 궤도(in-track)상에서 입체영상 촬영이 가능하다.Oh et al.(2018) 는 다목적실용위성 3호 in-track과 cross-track 입체영상을 이용하여 DEM을 생성 후 각 입체영상별 DEM 품질에 대해서 논하였는데 입체영상의 기하학적 조건만 안정적이라면 영상촬영 형태(cross-track 또는 in-track)와는 상관없이 생성된 DEM 정확도는 유사한 것으로 나타났다. 다만 cross-track 영상을 통해 생성된 DEM의 경우 좌·우 영상간의 촬영시기 차이로 인해 매칭상관성이 다소 떨어지는 것으로 나타났는데, 이는 입체쌍을 선택할 때에 비슷한 촬영 일을 기준으로 영상을 선별한다면 어느 정도 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상된다.

일반적으로 위성 SAR 시스템은 전천후 영상촬영이 가능하기 때문에 태풍, 홍수 등 각종 재해재난 분야에서 많이 활용되고 있으며 정밀지표변위 분석을 통한 지반침하, 지진탐지 등에도 이용되고있다. 과거와 달리 위성 SAR 시스템의 성능 향상으로 인해 SAR 영상의 공간해상도 및 위치정확도가 많이 향상되었으며 이를 바탕으로 광학영상과의 자동 기하보정 연구도 다수 수행되었다(Han et al., 2011; Suri and Reinartz, 2010). 그러나 SAR 영상은 전처리 절차가 복잡하고 광학영상 비해 공간해상도가 높지 않아 지도제작과 관련된 연구에는 거의 활용되지 않았다. Lee and Jung(2018)는 KOMPSAT-5의 입체영상을 이용하여 RPC 센서모델링과 보정 모델링의 정확도를 확인하고 수치지도 제작을 위한 수치 도화 가능성을 연구하였는데 GCP를 이용하여 RPC 보정 모델링을 수행할 경우 축척 1:25,000 수치지도에서 요구 하는 위치정확도는 만족하는 것으로 나타났다. 비록 SAR 영상의 특성으로 인해 광학영상에 비해 수치 도화 시에 지형·지물 판독이 용이하지는 않았지만, 향후 지속적인 연구가 수행된다면 기상상태가 좋지 않은 극지방이나 악기상시에 긴급한 지도제작 등에 있어서는 충분히 활용 가능할 것으로 기대된다.

위성영상은 항공사진에 비해 다중시기 영상을 획득 하기 용이하다는 장점이 있다. 따라서 시계열적인 영상 획득이 가능한 위성영상은 지표에 대한 다양한 변화상을 탐지하고 분석하는데 효과적으로 활용되고 있다. 과거 다목적실용위성의 경우 토지피복/이용 변화(Ha et al., 2002), 해안선(Yun et al., 2015), 산림(Choi et al., 2017) 및 도심변화(Han et al., 2017) 등과 관련된 연구에 많이 활용되었다. 분광특성이 유사한 픽셀들을 결합해 작은 영상단위로 과분할하는 superpixel은 영상의 경계 정보를 잘 보존하고 복잡도를 감소시키는 장점을 가지고 있는데, Chung et al.(2018)는 다목적실용위성 2호와 3A호 영상을 이용하여 변화탐지 연구를 위한 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering) 계열 superpixel 기법의 최적 파라미터 분석을 통해 변화탐지 성능 비교를 수행하였다. Superpixel 크기를 달리하여 superpixel 분할영상을 생성하고 참조영상에 대한 재현율을 분석한 결과 영상의 과분할 정도가 낮더라도 규칙적인 크기와 형태의 superpixel을 통해 효과적으로 변화탐지를 수행할 수 있음을 보여주었다.

이와 같은 변화탐지 기술은 홍수, 산불, 지진 등 각종 재해재난에 따른 피해범위 탐지에 매우 유용하게 활용될 수 있다. 최근 위성영상 처리 및 분석에서 각종 머신 러닝 기법이 많이 응용되고 있는데, Park and Lee(2018) 는 가뭄 모니터링을 위해 다목적실용위성 2호와 3호 영상을 이용하여 수계면적을 산출하고 가뭄지수와 비교 분석을 실시하였다. 수계면적 산출을 위한 영상분류는 ANN(Artificial Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)를 이용한 감독분류와 ISODATA 무감독분류 방식을 적용하였으며, 그 과 ANN과 SVN의 수계분류결과가 유사함을 확인하였다. 또한 가뭄 전/후의 수계면적 변화와 가뭄지수의 경향성이 매우 유사하게 나타남에 따라 위성영상을 이용한 가뭄 모니터링의 가능성을 확인할 수 있었다. 향후 지속적인 연구가 수행된다면 가뭄을 판단하는데 있어 위성영상이 보다 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

일반적으로 위성영상은 다양한 밴드로 구성되어 있기 때문에 이들 밴드조합을 통해 자연식생과 인공식생은 쉽게 구분 가능하다. 또한 산림과 비산림 구분에 있어서도 위성영상은 효율적으로 사용될 수 있다. 그러나 산림에서 인공림(조림)과 자연림을 구분하기에는 쉽지 않으며 관련연구도 거의 존재하지 않는다. Lee et al.(2018) 는 다목적실용위성 다중센서 영상자료를 이용하여 자연림과 인공림 분류 가능성을 실험하였다. 우선 지형보정을 수행한 다목적실용위성 3호, 3A호, 5호 영상을 이용하여 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), NDWI(Normalized Difference Water Index), NDVI texture, NDWI texture, IR(Infra-Red) map, texture map를 제작한 후 임상도의 자연림과 인공림 경계정보 등을 이용하여 기계학습 자료로 사용하였다. ANN 적용을 통해 분류된 자연림과 인공림에 대한 전체 정확도는 약 77% 수준으로 나타났다. 조림시기가 오래된 지역 등에서는 제약이 따를 것으로 예상되지만 산림의 군락정보 등을 이용 하여 보다 체계화된 기계학습을 수행한다면 산림자원 조사 등에 있어 적용 가능할 것으로 기대된다.

위성영상을 구성하고 있는 밴드들 간의 조합과 연산을 통해서 지표에 대한 정량적인 정보를 추정할 수 있다. 그러나 다중위성 및 다중센서 영상을 사용할 경우 센서의 특성 차이로 인해 서로 다른 정보가 산출될 수 있다는 문제점이 존재한다. 최근 다중센서 영상자료 간의 자료일치(data harmonized)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데(Han et al., 2017), 가장 대표적인 것인 Landsat-8과 Sentinel-2 영상간의 융합 활용을 위한 연구이다(Claverie et al., 2018). Ahn et al.(2018)는 다중센서 위성영상을 농업 분야에 활용하기 위하여 위성영상별 상대분광응답반응(Relative Spectral Response; RSR) 차이에 따른 분광밴드조절계수(Spectral Band Adjustment Factor; SBAF)를 산정하고 비교함으로써 다중센서 영상간의 융합 활용 가능성을 분석하였다. Chander et al.(2013)이 제안한 SBAF는 두 영상간의 RSR 차이에 대한 보정을 초분광 영상을 이용하여 분광정보(spectral profile)를 활용하여 보정하는 방법이다. 연구에서 Ahn et al.(2018)는 다목적실용위성 3호, Landsat-8, Sentinel-2 영상과 EO-1 초분광영상의 분광정보를 활용하여 SBAF를 산정하고 실제영상에 적용하여 모든 밴드에서 위성의 반사도 차이가 감소하는 것을 확인하였다. 향후 보다 다양한 영상과 대기보정 문제 등을 해결하기 위한 지속적인 연구가 수행된다면 농업분야뿐만 아니라 산림분야 등 다양한 분야에 있어 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

한편 다중시기 다중센서 영상을 이용한 변화탐지 및 시계열 분석 등을 위해서는 영상 간의 분광학적 차이 보정뿐만 아니라 영상정합(image registration) 과정도 반드시 요구된다. 최근 영상정합 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform; SIFT) 계열의 방법들이 많이 사용되고 있는데(Lowe, 2004; Gong et al., 2014), Ye(2018)는 다중 공간해상도 영상 간의 상대적인 스케일, 회전각도 차이, 특징점 위치를 동시에 검출할 수 있는 가변원형 템플릿을 이용한 영상정합 기법을 제안하였으며, 서로 다른 공간해상도를 가지는 다목적실용위성 2호, 3호, 3A호 영상에 적용한 결과 높은 정합 성능을 확인할 수 있었다. 따라서 이와 같은 연구 결과는 다중시기 다목적실용위성 시리즈 영상자료를 시계열적으로 분석 활용하는데 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

SAR 영상을 이용한 토양수분 및 작황 분석 등을 위해서는 절대방사보정을 통해 산출되는 후방산란계수(σ₀)가 반드시 필요하다. 다목적실용위성 5호의 경우 2016년에 4개의 확장모드(Enhanced High-resolution; EH), Ultra High-resolution; UH, Enhance Wide-swath; EW), Enhansed Standard; ES)가 추가됨에 따라 SAR 프로세서 업데이트와 함께 새로운 후방산란계수 산출이 필요하게 되었다. Yang and Jeong(2018)는 업데이트된 SAR 프로세서의 특성을 반영하고 몽골 CR(Corner Reflector)의 RCS(Radar Cross Section)와 아마존 열대 우림을 촬영한 Terra SAR-X 영상의 후방산란계수를 이용하여 다목적실용위성 5호 RCS 방정식과 후방산란계수 변환식을 산출하고 비교하여 유효성을 입증하였다.

한편 후방산란계수는 해상풍 연구에 있어서 반드시 요구되는 정보이다. 해상풍은 적조(Bak et al., 2016), 해류(Kim et al., 2016), 냉수대(Yoon and Yang, 2016), 수온(Kim et al., 2017) 등 해양에서 발생하는 각종 현상을 이해하는데 있어 반드시 필요한 기초 자료이다. 과거에는 산란계를 이용한 바람장 정보를 생성하였지만, 낮은 해상도와 비용문제 등으로 인해 사용에 제약이 따름에 따라 최근에는 각종 SAR 영상자료를 이용한 해상풍 연구가 활발히 이루어지고 있다(Li and Lehner, 2014; Zhang et al., 2012, Yang et al., 2011). Jang et al.(2018)는 다목적실용위성 5호 영상자료와 XMOD 알고리즘을 이용하여 해상풍을 산출하고 해양부이 자료를 이용하여 정확도 검증을 수행하는 한편 SAR 프로세서 버전에 따른 두 가지의 후방 산란계수 변환식을 모두 사용하여 변환식에 대한 검증도 수행하였다. 향후 해양기상 환경정보 등이 적용되어 해상풍 산출 정확도를 향상 시킬 수 있다면 해상 풍력단지 조성 등을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다. 한편 최근에는 위성기반으로 일사량 추정을 통해 태양광 발전가능량 산출 등을 위한 연구도 활발히 수행되고 있다(Han and Kim, 2016; Kim et al., 2016).

일반적으로 SAR 영상에는 색상정보가 존재하지 않는데, Ku and Chung(2018)는 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝모델인 CycleGAN(Generative Adversarial Network)을 활용하여 SAR 영상에 색상정보를 대입하는 실험을 수행하여 지표물의 특성에 부합하는 색상 구현가능성을 제시하였다.

본 특별호에서는 다목적실용위성 광학영상과 SAR 영상을 이용한 다양한 영상처리 및 분석 사례에 대해서 살펴보았다. 비록 해외 선진국에 비해 짧은 우주개발 역사를 가지고 있지만 그 동안의 지속적인 투자와 연구를 바탕으로 독자적인 위성개발이 가능하게 된 만큼 국내개발 위성의 영상자료를 공공 및 민간분야에서 효율적으로 활용하기 위한 전문분야별 다양한 자료처리, 분석 및 활용기술 개발이 지속적으로 이루어져야 된다. 또한 후속위성으로 다목적실용위성 6호(SAR)와 7호(광학+중적외선)가 개발 중에 있기 때문에 향후 이들 위성영상을 각종 전문분야에 적용하여 활용하기 위해서는 보다 체계적인 연구 개발이 뒤따라야 할 것으로 판단된다.