본 연구에서는 경주시 내남면 일대를 대상으로 KOMPSAT MSC(Multi Spectral Camera) 영상(2007.06.12)을 이용하여 TCT(Tasseled-Cap Transformation), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 알고리즘을 적용하여 분포도를 작성 하였으며 TCT DN 값을 기초로 영상 강조 및 변환을 통한 임상분류에 적합한 밴드 추출과 NDVI 분포도에서의 DN값을 기초로 산림현장 조사 결과에서 취득된 결과와의 비교 분석을 통하여 알고리즘에 대한 임상분류에 있어서의 변별력 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여 KOMPSAT MSC 영상에서의 임상분류를 위한 식생 알고리즘 적용 가능성을 검토하고자 한다.

고해상도 위성영상을 이용한 DEM 제작의 경우 영상의 센서모델과 정합을 이용한 방식이 일반적으로 사용되어 왔다. 이 방식의 경우 영상에 존재하는 건물 및 도로, 그리고 지역 등에 따라 오류가 발생하게 되며 이는 DEM의 제작 시 공백(Hole)이나, 오류(Blunder)의 원인이 된다 이 방식을 보완하기 위하여, 본 실험에서는 1m 급의 공간해상도를 가지는 스테레오 위성 영상을 이용하여 제작된 고해상도 DEM을 제작해보았으며, 전 세계적으로 제작되어 있는 30m 정확도를 가지는 DTED를 이용하여 동일지역의 DEM의 갱신을 시도하였다. 고해상도 스테레오 위성영상에서 매칭 결과로 구해진 높이 값과 30m DTED와의 결과 비교를 통해 최상위 피라미드 단계에서의 DEM의 제작 시 발생할 수 있는 에러들을 걸러냄으로 정확한 DEM의 생성을 시도하였으며, 새롭게 구해진 DEM의 높이 값을 30m DTED의 높이 값에 근사시켜 기존의 방식보다 더 부드러운 고해상도 DEM의 제작이 가능함을 확인할 수 있었다.

고해상도 위성영상의 분류 기술은 최근 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나로 텍스쳐(texture), NDVI, PCA 영상 등 다양한 전처리 정보들을 추출하고 이를 멀티스펙트럴 밴드와 조합하여 분류 정확도를 높이는 기술을 개발하는 연구들이 주를 이루고 있다. 고해상도 위성영상에서 건물의 그림자와 옆벽면의 폐색 지역은 개체 추출 및 분류를 방해하는 주된 요인이 되며, 다양한 형태와 분광특성을 갖는 개개의 건물은 자동 분류 과정을 통해 제대로 식별되지 않는다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-2 단영상으로부터 효율적으로 건물 정보 및 토지피복을 분류하기 위하여, 추출된 건물 정보를 바탕으로 건물의 그림자와 폐색지역을 보정한 후 비건물 지역에 대한 분류를 수행하여 분류 정확도를 높이고자 하였다. 우선 삼각벡터구조 기반의 반자동 인터페이스를 이용하여 건물의 3차원 모델 및 그림자 영역을 추출하고 이로부터 추출된 그림자 영역을 효과적으로 보정하기 위해 반복 선형회귀 연산을 이용한 그림자 보정을 수행한 후 inpainting 기법을 건물 폐색영역 복원에 적용하여 영상의 품질을 향상시켰다. 이러한 과정을 통해 도심 지역의 영상 분석에 있어 가장 큰 오차를 일으키는 인공물의 그림자와 폐색에 의한 오차를 최소화한 후 분류에 적용하여 이를 보정 전 영상을 이용한 분류 결과와 비교하였다.

2006년 발사되어 현재 운영 중인 아리랑위성 2호의 활용도를 높이기 위해서는 촬영 지역의 radiance 값에 따라 아리랑위성 2호의 TDI와 Vp gain 값을 조절해야만, 10bit인 radiometric resolution을 넓게 사용할 수가 있다. 촬영하고자 하는 지역의 radiance 값을 미리 예측하기 위해서, 한 픽셀이 $250km\times250km$인 월별 전 세계 radiance 평균값을 기본으로 촬영 날짜, 촬영 시각, 촬영 지역의 기후 조건 및 아리랑위성 2호의 ON-to-Radiance 변화 계수 값들을 사용하여서 최종 At-sensor radiance 값을 계산하는 알고리즘을 개발하였다. 실제 아리랑위성 2호의 자료수집계획 작성 시에 참고 값으로 사용 중이고, 80%이상의 정확도가 있음을 확인하였다.

본 논문은 기 구축된 환경부의 중분류 토지피복도를 올해 KOMPSAT-2 화상으로 갱신하기 위한 예비연구에서 분류결과의 정확도 평가를 중점적으로 나타낸다. KOMPSAT-2 화상기반의 중분류 토지피복도는 객체지향의 분류기법을 이용하였고, 경계선 수정의 경우 반자동 기법에 의해 제작되었다. 계통표집과 임의표집에 의한 Kappa 분석에서 계통 표집의 KHAT값은 0.81, 임의표집의 KHAT값은 0.89를 각각 가지므로 거의 완벽의 일치성을 표시한다. 따라서 전술한 지도화 방법을 통해 제작된 KOMPSAT-2 화상의 중분류 토지피복도는 이용자에게 토지피복정보의 신뢰성도 함께 제공한다.

본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 열대해역에서의 생태환경 분포도를 작성함으로써 생태 환경의 변화를 효과적으로 모니터링 할 수 있도록 하는 데에 목적이 있다. 지구온난화 현상에 따라 산호 면적이 감소하고 있다. 이처럼 산호는 환경 변화가 민감하게 반응을 하기 때문에 열대해역에서 산호를 모니터링 하는 것은 주변 생태환경 변화 전체에 대한 관리 역할을 하기 때문에 중요하다. 본 연구에서는 이러한 열대해역의 환경을 효과적으로 모니터링 하기위하여 고해상도 위성영상인 IKONOS와 Kompsat-2 영상을 이용하여 생태환경 분포도를 작성하여보았다. 연구지역은 한남태평양연구센터가 위치한 마이크로네시아 연방국의 Weno 섬 북동쪽 연안이고, 이 지역에서 2007년과 2008년 2번의 현장관측을 실시하여 총 121개 정점에서 광관측 및 환경 자료를 얻었다. 기존의 감독분류와 무감독분류 방법, 그리고 객체지향 영상분류 방법 등을 이용하여 분포도를 작성하였고, 현장관측 자료를 이용하여 검증하였다. 고해상도 영상이기 때문에 기존 방법에서 나타나는 오분류 현상이 객차지향 영상분류 방법을 사용할 경우 적어지는 결과를 얻을 수 있었다.

본 연구에서는 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상을 이용하여 전처리 후 정밀 농업 주제정보를 추출하는 방법론을 제시하고자 하였다. 분석에 사용한 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상은 IKONOS (2001/5/25, 2001/12/25, 2003/10/23) 3개의 영상, QuickBird (2006/5/1, 2004/11/17) 2개의 영상, KOMPSAT-2 (2007/9/17) 1개의 영상 등 모두 6개의 영상을 확보 및 각각에 대한 현장 GCP자료 및 RPC, RPB 자료를 수집하여 정사보정을 실시하였다. RMSE는 약 $0.12\sim3.18$의 값으로 분포되었다. KOMPSAT근 급 영상자료로 부터 정밀농업물재배지도를 작성하기 위해 각 벤드별 Scatter기법을 이용하여 각 밴드간의 상간관계를 살펴보고, 3개의 최적의 밴드를 선정하였다. 또한 작물별 최적의 밴드 결정을 위해 각 밴드별 픽셀 값을 사용하여 Texture 분석을 실시하였다. 그 결과 논의 경우 모든 밴드에서 분석이 용이 한 것으로 분석되었으며, 4밴드의 경우 3개의 작물(고추, 옥수수, 벼)의 분석시 매우 적합한 밴드인 것으로 분석되었다. 각 영상별 필터링 기법과, ISODATA 방법을 이용한 정밀농업 토지이용도 작성하여 기존 스크린 디지타이징 기법으로 작성한 정밀토지이용도와 비교하였다. 다양한 식생정보를 추출하는 위하여 확보된 영상자료로부터 RVI, NDVI, ARVI, SAVI 식생지수 를 추출하였으며, 그 결과를 현장자료로부터 추출한 식생지수간의 결과 값과 비교분석하였다.

본 논문은 KOMPSAT-2, KOMPSAT-3 등과 같은 고해상도 위성영상의 정사보정 방법과 그에 따른 시험용 소프트웨어 개발을 목표로 한다. 정사보정은 위성 카메라의 자세나의 지표의 피복인위에 의하여 발생하는 인위를 제거하여 정사투영 된 특성을 갖는 영상을 구하는 과정을 말한다. 정사보정을 위해서는 위성 카메라의 기하학적인 특성과 지표면의 관계식을 나타내는 공선조건 식으로부터 지상기준점 및 수치표고모델을 통하여 구해진다. 본 논문에서는 고해상도 위성영상의 정사보정 방법을 구현하고, 실제 위성영상 데이터에 적용하여 구현된 소프트웨어의 성능을 평가한다.

본 연구에서는 기후 등의 영향을 받지 않고 레이더 산란 측정을 할 수 있는 X-band antenna 기반의 자동관측 시스템을 이용하여 벼 생육시기에 따른 후방산란계수와 벼 생육인자와의 관계를 분석하여 후방산란계수를 이용한 벼 생육인자를 추정한 것을 목적으로 하였다. 2008년도 국립농업과학원 시험포장 ($37^{\circ}$15'28.0"N, $126^{\circ}$59'21.5"E)에서 추청벼를 대상으로 생육시기별 후방산란계수를 관측하였는데 모든 편파별 후방산란계수가 벼 유수형성기 (7월 말경)까지 증가하다가 그 후 감소하다가 수확기가 가까워지는 9월 중순이후 다시 증가하는 dual-peak 현상을 보였고 특히 W-편파의 경우 9월 초순부터 후방산란계수 증가가 다른 polarization에 비해 크게 나타났다. 후방산란계수와 작물생육인자와의 관계를 분석한 결과 고주파수인 X-band는 상대적으로 바이오메스, 엽 면적지수와의 상관이 낮게 나타났지만 이삭 건물중은 VV-편파 후방산란계수와 상관관계를 보였다. 이삭 건물중과 상관관계가 높게 나타난 X-band의 W-편파 후방산란계수를 이용하여 수확기 이삭 건물중을 추정하였는데 VV-편파 후방산란계수와 이삭 건물중과는 결정계수 $(R^2)$가 0.85이었고, 이삭 건물중 실측값과 추정값을 비교해 본 결과 1:1 line에 근접하게 분포하였다 ($R^2$=0.85).

TerraSAR-X 자료를 이용하여 고해상 X-밴드 SAR 시스템을 이용한 조간대 적용 가능성을 시험하였다 연구대상지역은 강화도 남단과 영종도를 잇는 조간대이며, 단일편파자료와 이중편파자료를 이용하였다. 연구내용은 다음과 같은 세 가지로 분류된다. 첫째, X-밴드 영상에서의 연안의 레이더 반사도 특성 연구 및 waterline 추출 정밀도를 평가하였다. 연안지역의 wateline은 HH 편광자료의 레이더 반사도 특성을 통하여 추출하였을 때 가장 신뢰도가 높았으며, TerraSAR-X 시스템의 짧은 파장과 높은 제도정밀도로 인하여 정밀한 지리좌표로의 변환이 가능하였다 연구지역의 조간대 지형 경사도는 평균적으로 수평방향으로 60m당 20cm의 고도변화를 가지므로, TerraSAR-X HH 편광자료를 이용한 waterline 추출은 정밀한 조간대 DEM 추출로 응용될 수 있다. 둘째, 이중편파자료의 편파특성을 이용한 조간대 염생식물의 산란특성 관측하였다. 조간대에서 수륙의 경계부에서 잘 관측되는 칠면초와 같은 염생식물은 해수면변화에 따른 조간대의 육지화를 모니터링 하는데 좋은 표적이 된다. TerraSAR-X 이중편파자료의 산란특성을 이용한 염생식물 관측결과는 2007년에 현장에서 취득된 실측자료와 비교하여 3dB 이내의 정밀도로 일치하였다 셋째, 단일편파 자료의 레이더 간섭기법을 이용한 조간대 DEM 작성 시도하였다. 조간대 내에서 육지화가 진행된 지역은 표면에 염생식물이 발달하였음에도 불구하고 높은 간섭긴밀도를 나타내었다. 레이더 간섭기법을 통한 DEM의 제작은 일반적인 조간대에서는 적용이 제한적이며, TanDEN-X의 적용이 필요하다.

녹산국가산업단지는 부산광역시에서 서쪽의 연안매립지 형태의 공업단지이며, 이 지역은 1990년대 초반부터 약 10여년간에 걸쳐 산업단지가 조성되었다. 녹산국가산업단지는 연안 매립에 따른 연약지반으로 인하여 지반침하현상이 지속적으로 발생하고있으며, 이와 같은 이유로 2000년대 초반에는 침하계를 이용하여 지반침하현상을 관측하였다. 레이더 차분간섭도를 이용한 지표변위는 침하계 자료와의 비교 및 분석을 통하여 연구지역의 지반침하현상을 지속적으로 관측할 수 있으며, 실측 자료가 획득되지 못한 2000년대 중반과 후반의 지반침하현상도 측정할 수 있는 장점을 지니고 있다. 이번 연구는 2002년부터 2003년까지 획득된 RADARSAT-1 F4 fine-bem모드와 2004년부터 2007년까지 획득된 ENVISAT IS-2모드를 이용하여 2000년대 초반부터 후반까지의 녹산국가산업단지의 지반침하현상을 관측하고 이를 분석하는데 있으며, 관측결과 약 4년동안 최대 33 cm의 침하량을 보이는 곳도 있었다. 이 결과는 C-band 레이더 위성자료의 차분간섭도가 국가 주요시설물 지역의 지반침하 측정에 유용한 정보를 제공할 수 있는 중요한 사례가 될 것이다.

매년 재난/재해의 발생 빈도와 피해 규모가 증가하고 있다. 그 피해를 최소화하기 위해 주기적인 모니터링을 수행하여 위기 상황을 사전에 대비하고 긴급 대응 체계를 구축하여 상황 발생 시 피해 상황을 신속하게 파악할 수시스템에 있어야 한다. 모니터링의 용이성과 신속성을 확보하기 위해 UAV에 기반한 긴급 매핑 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템으로부터 획득된 센서 데이터가 Georeferencing되었을 때 이로부터 다양한 공간 정보를 도출할 수 있다 본 논문에서는 UAV 기반의 매핑 시스템으로부터 획득된 센서 데이터를 시뮬레이션 해보고 시뮬레이션 데이터에 대하여 Aerial Triangulation을 수행하여 영상을 Georeferncing하고 위치/자세 정보를 보정하고자 한다. 실험은 (1) 시뮬레이션 데이터 생성, (2) 초기값 생성, (3) AT 수행을 통한 위치/자세 조정의 3단계로 구성된다. 800m 길이의 1개 스트립, 500m 길이의 2개 스트립으로 나눠 비행경로를 정하고 200m, 400m, 600m의 비행고도에 대하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과 위치/자세의 초기값 RMSE에서 90% 이상 개선된 RMSE를 얻을 수 있었으며, 비행고도가 높아질수록 RMSE의 향상도는 반비례하였다. 향후에는 Sequential 알고리즘을 적용하여 연산 속도를 향상시킬 수 있고 궁극적으로 실시간 영상 Georeferencing을 가능하게 할 것으로 기대된다.

최근 가상도시, 위치기반시스템 등 여러 분야에서 도심지역의 고해상도 DSM의 수요가 증가하고 있다. 고해상도 DSM을 획득하는데 항공 라이다 측량은 가장 효율적이고 경제적인 방법으로 인정받고 있다. 그러나 레이저 펄스는 도시건물의 모서리와 코너보다는 주로 표면에서 반사되기 때문에 일반적으로 라이다 DSM은 명확한 수직 breakline을 포함하기 힘들다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터와 항공영상의 결합을 통해서 고품질의 도시지역 DSM을 생성하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 (1) 서로 다른 두 센서에서 획득된 라이다 데이터와 영상의 기하 정합, (2) 라이다 데이터를 이용한 영상정합, (3) 영상정합을 통해 획득된 지상점과 라이다 데이터를 이용한 DSM 생성순으로 이루어진다. 영상 정합을 위한 지상점의 초기값으로 대상지의 평균고도를 높이로 사용하는 것이 아니라 라이다 데이터로부터 얻어진 높이를 사용한다면 영상 정합이 아주 정밀하게 이루어 질 수 있다. 이와 함께 정합된 영상으로부터 얻어진 지상점은 라이다 데이터 보다 더 높은 밀도를 갖게 된다. 따라서 DSM 생성을 위한 격자에 라이다 데이터와 영상정합의 결과로 얻어진 지상점 모두를 내삽에 이용하여 DSM을 생성하고자 한다.

지상 SAR 시스템은 산사태, 지반침하, 댐이나 대규모 지상시설의 변위 등에 대한 정밀 모니터링을 위한 기술로 주목받고 있다. 본 연구에서는 원형레일 기반의 지상 SAR 시스템에 대한 Forward Modeling S/W를 개발하였다. 이는 기존의 선형 레일을 이용하는 지상 SAR 시스템의 응용성 확대를 위해 원형레일 기반의 지상 SAR 시스템을 개발하고자 하는 연구의 일환으로서, 안테나를 원형 레일을 따라 움직이며 얻어지는 경우의 지상 SAR 자료획득 체계 설계와 영상화 처리 알고리즘의 개발 및 검증에 활용하기 위한 것이다. 여러 개의 point scatters를 대상으로 선형 레일을 따라 움직이는 안테나에 대한 시뮬레이션을 통해 얻어진 SAR raw signal 자료에 대하여 기존의 SAR 영상화 처리 알고리즘을 적용한 결과, 정확한 영상이 얻어지고 있음을 확인하였다.

레일형 GB-SAR의 단점을 극복하고자 차량에 원형레일을 탑재하여 신속한 기동을 확보하고 합성구경의 길이를 늘리며 영상영역을 확장한 ArcSAR를 세계 최초로 설계하고 시작품을 제작하였다. ArcSAR의 핵심기술이라고 할 수 있는 원형레일은 알루미늄 프로파일로 제작한 회전디스크, 곡선가이드, 리니어 가이드로 구성되며, 서보모터를 이용하여 구동된다. 회전디스크의 지름은 2.1 m 이며, 회전 디스크 위에 장착된 곡선 가이드를 따라 안테나가 탑재된 리니어 가이드가 이동하며 정밀한 원형 운행을 하게 된다. 리니어 가이드는 슬라이드식으로 제작되어 최대 3 m 까지 확장이 가능하여 스폿 모드 측정시 6 m 길이의 레일에서의 자료 획득과 유사한 결과를 얻게 된다. SAR 측정 장비는 회전디스크 위에 장착되어 전원을 제외한 별도의 슬립링을 사용을 자제하였다. 레일의 구동과 자료의 획득은 LabVIEW 기반의 통합 제어측정 소프트웨어를 통해 구현하였으며, 실내 실험 및 현장적용 실험을 통해 가능성을 확인하였다.

원격탐사 근적외선(NIR)과 Red 밴드의 반사도로부터 계산되는 정규식생지수(NDVI)는 구름에 오염된 곳에서는 실제보다 낮은 값으로 계산된다. 식생지수에서 구름오염 문제를 극복하는 기존의 대표적인 방법에는 보름 정도 장기간 식생지수 값 중에서 최대인 값을 취하는 MVC(Maximum Value Composite) 방법이 있다. 하지만 MVC 방법으로는 식생지수의 단기간 변동을 파악할 수 없으며, 장기간 계속 구름으로 오염된 곳은 잘못된 식생지수 값으로 계산되는 문제점이 있다. 가시광 RGB 자료로부터 snapshot 영상자료의 구름을 마스크(mask)하는 새로운 방법인 CIM(Color Index Manipulation) 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 사용하면 snapshot 영상자료에서 구름에 오염된 곳은 제외하고 오염되지 않은 곳에 대한 식생지수를 계산할 수 있다. RGB 자료에 대한 정규색상지수 NCI (Normalized Color Index) 3개 성분을 $120^{\circ}$ 간격으로 벌어진 3개 축상의 좌표로 나타낸 후 이들 3개 값의 벡터합(vector sum) 정보를 이용하여 구름을 식별하는 CIM 방법으로 위성영상에서 두꺼운 구름과 않은 구름을 구분하여 식별할 수 있다. 이 구름식별 기법을 MODIS snapshot 위성영상 자료에 적용하여 한반도의 일별(daily) 식생지수 자료를 계산하였다. 그리고 수년간의 일별 식생지수 자료로부터 한반도 식생지수의 계절적 변동을 조사하였다.

현재 미국 NASA에서는 전 지구에서 일별 발생하는 산불 탐지 영상(MOD14 product)을 제작, 배포하고 있다. 그러나, 이러한 MOD14 영상은 MODIS 자체의 낮은 공간해상도로 인하여 우리나라와 같이 소규모 산불이 발생하는 지역에서는 산불 탐지 정확도가 매우 낮게 나타났다. 본 연구에서는 기존의 MODIS 산불 지도에서 탐지되지 못한 소규모 산불을 대상으로 혼합화소분석기법(spectral mixed analysis)을 적용한 새로운 산불 탐지 알고리즘을 제시하였다. 새로운 산불 탐지 알고리즘은 진행산불 탐지 알고리즘과 연소지 탐지 알고리즘으로 구성된다. 소규모 산불이 170건 이상 발생한 2004년과 2005년 4월 남한지역을 대상으로 적용한 결과 1ha 규모의 연소지 탐지가 가능하게 되었으며, 연구 결과 소규모 진행산불과 연소지에 대해 70%이상의 탐지율을 확보하였으며, 40% 이하의 오탐지율(false alarm ratio)을 산출하였다.

황사를 일으키는 원인인 사막화는 최근 50년간 중국 인구의 급격한 증가와 대규모 벌목, 개간으로 가속화 확대되고 있고 세계적으로 매우 중요한 문제이다. 따라서 원격탐사를 통해 중국 황사발원지들의 사막화 과정을 모니터링하는 것은 매우 중요하다. 2000년 이전에는 주로 고비사막과 황토고원에서 발생하던 황사가 2000년 이후에는 내몽골 고원과 만주부근에서 빈번하게 발원하고 있다. 본 연구에서는 변화하고 있는 지표를 파악하기 위하여 이전 황사발원지인 고비사막과 새로운 황사발원지로 주목받고 있는 만주에 대한 토지피복 비교 분석을 수행하였다. 이를 위해 1999년 (05.01-10.31)과 2007년 (05.01-10.31)의 SPOT/VEGETATION의 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 10-day 자료를 이용하여 NDVI패턴을 분석하였다. 또한 식생의 밀도에 따라 level로 분류하여 식생상태를 비교하였다. 그 결과 황사발원지들의 동진추세를 확인하였고, 최근 고비사막의 식생상태가 2000년 이전보다 호전되고, 만주는 이전보다 악화된 식생상태를 보였다. 또한 최근 우리나라에 영향을 주는 황사는 만주와 만주 주변 영향을 같이 받는 경향을 보였다.

육상의 지표면 파라미터는 기후와 주로 연관되어 있으므로 육상 관측 위성 영상에 나타나는 많은 물리적 과정은 계절 주기에 따른 시간적 변화를 보인다. 본 연구에서는 계절에 따라 변하는 물리적 과정을 포함하는 시계일 원격 탐사 영상 시리즈를 어댑티브 피드백 시스템에 의해 복원한다. 이 시스템에서는 계절적 변화를 추적하기 위하여 하모닉 모델을 사용하고 수치 영상 모형의 공간적 의존성을 나타내기 위해 깁슨 랜덤 필드를 사용한다. 복원과정을 통하여 구성된 하모닉 모델과 어댑티브 계수에 의해 지표면 연속적 변화를 감시할 수 있다. 본 연구에서는 1996년부터 2000년까지 한반도로부터 관측된 AVHRR 영상 시리즈를 일주일 간격으로 정적 합성하여 NOVI 시리즈를 구하고 하모닉 모델을 사용하는 어댑티브 복원 시스템을 이 NDVI 시리즈를 적용하여 한반도 지표면 변화를 추적하였다. 연구 결과는 하모닉 어댑티브 복원시스템이 거의 실시간으로 지표면 변화를 감시하는데 매우 효과적인 수단이 될 것이라는 잠재성을 보여준다.

기후 시스템에서 지구온난화는 세계적으로 매우 중요한 문제이고 이는 기후변화, 이상기온, 폭우, 가뭄 등의 문제를 초래한다. 특히 사막화는 전 세계적으로 10억 명 이상의 사람들에게 영향을 미치고 있다. 건조한 상태의 식생은 사막화되기 쉽기 때문에 식생의 수분상태는 사막화의 중요한 지표이다. 본 논문에서는 중국과 몽골 사막 주변영역에 대해 식생의 수분상태를 탐지하였다. 식생의 수분상태를 탐지하기 위해 1999년부터 2006년까지의 SPOT/VEGETATION 위성 이미지를 이용하여 정규화 수분지수(NDWI: Normalized Difference Water Index)를 산출하였다. 그 결과 1999년부터 2006년까지의 NDWI는 사막주변영역에서 감소하는 경향을 보였고, 그 영역은 몽골 고비사막 북동지역과 중국 타클라마칸 사막의 남동지역에 위치해 있었다.

현재 NASA에서 제공되는 MODIS 지표반사율자료(MOD09)는 MODIS영상을 이용한 각종 주제자료들의 중요한 입력 자료로 사용되고 있으며, MODIS 지표반사율 자료에 대한 객관적인 검증연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MOD09의 검증관련 초기 연구로서, 남한에 분포하는 불변성 타겟(invariant target)을 대상으로 2006년 일별 250m MODIS 지표반사율자료(MOD09GQK)자료의 객관적 검증을 시도하였다. 우선, MOD09 QA(Quality Assurance)자료를 이용하여 구름의 영향을 받은 화소를 제거한 후, 수치지도와 토지피복도를 이용하여 정의한 불변성 타겟에 해당되는 MOD09영상의 화소값을 추출하였다. 이와 같이 추출된 시계열 MOD09GHK영상의 화소값에 1차 회귀분석을 적용하여 이상 반사율 값을 탐지하고, 그 원인을 분석하였다. 검증 결과 나지지역에 대해서 0.0186의 RMSE값이 나타났으며, 인공물의 경우 0.2891의 RMSE값을 보였다. 발생된 이상 화소를 살펴보면, 구름, 그림자, 눈에 영향에 의해 발생한 것도 있으며, 원인을 알 수 없는 이상 화소들도 분포하였다. 향후 연구에서는 한반도 전역의 MODIS 시계열 반사율영상을 대상으로 MODIS 대기보정알고리즘과 입력인자의 적합성을 판단하기 위한 연구를 진행할 예정이다.

본 연구에서는 SWAT 모형에서 모의된 토양수분의 신뢰성을 판단하기 위해 MODIS NDVI의 활용성을 파악하고자 하였다 MODIS 위성영상을 이용하여 시간해상도 16일, 공간해상도 250m의 NDVI를 추출하였으며, 대상유역은 면적이 약 $6661.3km_2$ 이고 그 중 산림이 약 82.2%를 차지하고 있는 충주댐 유역으로 하였다. 보다 신뢰성 있는 자료를 얻기 위해 토양, 토지이용 등 유역의 특성이 다른 상류와 하류로 나누어 다지점 검보정을 수행하였으며, 2003년부터 2006년까지의 유출 자료를 이용하여 모형을 보정하고, 2000, 2001 그리고 2002년에 대하여 검증하였다. 검보정 결과 모형 효율성 계수는 상류와 하류에 대하여 각각 0.91, 0.87, 결정계수는 각각 0.90, 0.80으로 분석되었다. 분석 기간은 2000년부터 2006년까지이고, NDVI의 특성에 따라 봄기간과 가을기간으로 나누어 분석하였으며, 선형회귀 방적식과 결정계수를 이용하여 상관성을 판단하였다. 분석결과 SWAT에서 모의된 토양수분과 MODTS NDVI는 약 55%의 상관성을 나타내었고, 가뭄해인 2001년에 약 85%로 상관성이 매우 높고, 비가 많이 온 해인 2002년에 약 2%로 상관성이 매우 낮아 NDVI는 가뭄 기간 SWAT에서 모의된 토양수분의 신뢰성을 검증할 수 있는 자료로 사용될 수 있다고 판단되었다.

원격탐사 기술은 사람이 직접 방문하여 조사하기 힘든 극지라든가 농업환경에 대한 자료 요구도가 높으면서도 직접 수집이 어려운 비접근 지역에 대한 정보를 추출하는데 유용한 관측수단이다. 본 연구는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 제공 산출물 중 16일 단위로 작성되는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index, MOD13)를 이용하여 북한의 벼 수량을 추정하는 것을 목적으로 하였고, 그 가능성과 한계에 대하여 알아보았다. 2000년부터 2008년까지 촬영된 MODIS MOD13 자료를 미국 NASA로부터 제공받아 좌표체계를 우리나라에 맞게 투영하고 NDVI를 추출하여 자료분석에 사용하였다. 통계청에서 발표한 벼 수량 및 생산량 통계자료를 이용하였다. 농촌진흥청 국립농업과학원에서 작성한 북한의 토지피복분류도를 이용하여 서해안 평야지대에 위치한 논을 위도별로 네군데 정하여 관심지역(area of interest)으로 설정하였다. 이 관심지역에 대한 시계열 값을 추출하여 연중 연간 변화를 분석하고 2000년부터 2007년까지 수잉기의 NDVI 값을 이용하여 수량에 대한 상관계수(r)는 $0.77^*$로 5%에서 유의하여 NDVI 값에 따라 벼 수량에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 수잉기의 NDVI 값과 벼 수량에 대해 회귀분석한 결과($R^2=0.591^*$), NDVI에 따른 벼 수량의 변이를 59.1% 설명할 수 있었다. 이와 같이 회귀식을 이용하여 2008년 북한의 벼 수량은 약 2.80 ton/ha로 추정되었다.

농업과 환경분야에서 토양 상태를 신속하고 주기적으로 모니터링하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 토양의 특성을 측정하는 기존의 화학분석 방식은 분석의 정밀도, 시료의 수, 분석항목 등에 따라 시간, 인력, 비용적 소모가 커진다. 최근에는 식품, 농업, 환경 분야에서 신속하고 비파괴적 분석 방법으로 가시 근적외선 분광학을 도입하고 있다. 가시 근적외선 영역(VNIR, 400-2400 nm)에는 다양한 물질의 고유한 흡수분광형태가 존재한다는 이론적 토대로부터 물질의 정성 정량적 분석이 가능하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 VNIR 분광 스펙트럼으로부터 Al, organic carbon (OC), clay, silt, sand, CEC (Cation exchange capacity), CEC/clay 등의 토양 특성을 정량하고자 하였다. 농경지에서 채취한 94개 토양시료를 기존의 화학분석 방법으로 분석하고 실내에서 VNIR 스펙트럼을 측정하였다. 스펙트럼은 원시형태와, 1차, 2차 도함수로 변환된 형태 모두 partial least square regression (PLSR) 모델에 적용하였다. PLSR에 의한 토양특성 추정식은 RMSE, $R^2$, SDE, RPD 값을 이용하여 검증하였다. Al, OC, silt, sand 함량에 대해서는 통계적으로 유의한 수준의 추정값을 산출하였고, clay와 CEC/clay에 대해 추정한 값은 실측값과 약한 상관성을 나타내었다. 이러한 분광학적인 추정 기법은 영상을 이용한 정성 정량분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. SEBAL 모형은 1995년 Bastiaanssen에 의해 처음 제안되었고, 미국의 Idaho 주립대학과 Idaho Department of Water Resources에서 NASA와 기업의 지원을 받아 활발히 연구 되었으며, 25개의 sub model들을 이용하여 지표의 증발산량과 기타 여러 에너지 교환을 계산한다. 여기서, 열적외선 방사, 표시 및 근적외선 측정은 Landsat 또는 기타 여러 위성영상을 통해 얻을 수 있으며, SEBAL 모형은 이러한 자료를 활용한다. 모형에서의 증발산량(ET)은 에너지 균형원리를 통해 pixel-by-pixel을 기준으로 계산되며, 본 연구에서 SEBAL 모형은 한강 유역 내의 경안천 유역 증발산량 map 생성을 위해 6개년도 지점 Landsat 위성영상을 이용하어 추정되었다. 연구의 목적은 SEBAL 모형을 통해 생성 된 30m 해상도의 공간 증발산량 map의 활용성 평가와 검증이며, 검증을 위해 FAO Penman-Monteith 공식을 이용하여 추정된 증발산량 값을 이용하였다. 그 결과, 오차가 2.7% 이내로 나타났다.

최근 GIS 포털에 대한 수요자 요구 사항이 증가하고 있고 기존의 웹 GIS 응용 프로그램 개발 기법과의 연계와 통합이 중요한 연구 주제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 공개 소스인 PostgreSQL - PostGIS를 이용하여 GIS 포털 구축을 위한 응용 설계 연구를 수행하였다. PostgreSQL를 데이터베이스 시스템으로 하여 공간 질의 및 분석 기능 등 GIS 기능을 연동시키는 PostGIS는 서버 GIS 엔진으로 점점 활용 가치가 증가하고 있으나 GIS 포털에서 이를 적용한 사례는 현재까지 보고된 바가 거의 없다. 본 응용 설계는 전체 시스템 설계 보다는 주로 포털에서의 인터페이스 부분을 주로 다루고자 하며 시험 구현 프로그램의 라이브러리는 PostGIS의 C Language Interface(LIBPQ)와 OGC library를 이용하여 공간 데이터에 대한 기본 기능을 구현하였다. 본 연구를 통하여 구글, 다음, 네이버 등과 같은 일반 검색 엔진에서 경쟁적으로 제공하는 웹 맵핑 수준에서 위성영상정보와 지도정보 서비스가 보다 체계적으로 웹 GIS 기술과 연계될 수 있는 기반을 마련하고자 한다.

증강현신 기술은 지리정보 가시화 영역에 높은 잠재력을 갖고 있다. 특히, 실제 환경에 가상의 지리정보를 증강시킴으로써 사용자가 직관적으로 정보를 습득, 사용할 수 있다는 점이 장점으로 작용할 것이다. 하지만 기존의 실외환경 증강현실 시스템들은 GPS를 사용하거나 RFID 또는 마커를 사용하여 사용자의 위치를 트레킹 하고자 하였다. 이러한 연구들은 도심환경과 같은 복잡한 공간에서 정확도가 떨어지게 되고, 많은 양의 센서를 설치해야 하기 때문에 실용성에 의문이 든다. 이에 본 논문은 GPS의 장점을 살리면서 별도의 기반시설을 필요로 하지 않는 새로운 트래킹 방법을 제안하고자 한다.

다산기지 주변 해역인 스발바드섬은 북반구 해빙 분포지역의 가장자리에 위치해 있으며 해빙의 이동이 비교적 빠른 지역이다. 지구 온난화의 영향을 받는 대표적인 지역으로 이 지역의 해빙변화에 대한 연구는 지구온난화의 지표로서 중요성을 가진다. 스발바드섬 주변의 해빙에서 얻어진 다편파 SAR 데이터를 분석하여 해빙에 대한 후방산란계수의 특성을 분석하고자 한다. 데이터 획득에는 ENVISAT/ASAR (2002 년 발사 C-밴드, 다편파 사용)과 PALSAR (2006 년 발사, L-밴드, 다편파 사용)의 두 가지 SAR 가 이용되었으며 데이터 획득 시기는 해빙의 변화가 활발한 4 월경이다. 기본적으로 L-밴드와 C-밴드의 두 가지 밴드별 차이에 관한 특성을 알아보고 기타 후방산란계수에 영향을 주는 요소들에 대하여 알아보고자 한다.

본 논문에서는 해상 클러터를 고려하여 움직이는 물체의 SAR 원시 데이터를 생성하고, SAR 원시 데이터 중간 처리 결과인 range 압축 데이터의 azimuth 차분 신호로부터 물체의 속도를 측정하는 방법을 여러 가지 환경에 적용하여 그 정확도 및 적용 가능한 경우를 분석하였다. 움직이는 물체에 의한 도플러 중심 주파수의 변이가 azimuth 차분 신호에서 위상의 변화를 가져오므로, 이를 이용하여 움직이는 물체의 속도를 측정하는 알고리듬을 정리하였다. 이 알고리듬을 위에서 생성한 range 압축 데이터에 적용하여, 타깃이 되는 물체가 독립적으로 존재하는 경우, azimuth 상에 또 다른 속도를 가지는 산란체가 존재하는 경우, 그리고 높은 후방산란계수를 가지는 육지에 타깃이 되는 물체가 인접해 있는 경우를 가정하여 속도를 측정하였다. 그 결과, 타깃이 되는 물체가 SAR 영상에서 256 픽셀 범위 내에서 독립적으로 존재할 경우에는 높은 정확도로 물체의 속도를 측정할 수 있었으나, 128 픽셀 범위에 다른 움직이는 물체가 존재하거나, 높은 후방산란 계수를 갖는 육지와 인접해 있을 경우에는 최대 1m/s 의 오차를 나타냈다. 이는 주변 산란체의 영향에 의해 신호가 교란되어 목표물의 위치를 추정하는 과정에서 오차가 발생했기 때문이다.

MODIS Aqua에 의한 한반도 주변 해역의 관측은 엽록소의 변동을 관측하여 해양환경변화를 관측하는데 주로 연구되었다. 그러나 황해는 Case II 해역으로 해양의 엽록소 관측에 오차가 크기 때문에 동해와 남해, 동중국해역을 관측한 연구가 발표되어 왔다. 특히 적조와 같은 이상변동을 관측하는데 해색자료의 활용은 매우 활발한 연구가 이루어졌다. 하지만 K490(Diffuse attenuation coefficient for downwelling irradiance at 490nm)은 OCTS, SeaWiFS, MODIS, MERIS 등의 해색자료에 의해 많은 자료가 생산되고 있으나 이를 이용한 한반도 주변 해역의 해양환경변동에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 2008년 한반도 주변해역에서 관측된 MODIS 자료를 처리하여 K490에 의한 시-공간적 변화를 분석하였다. 특히 K490에 의한 월 변화(monthly)와 통계처리 결과를 분석하여 기후변화의 주요 분석인자인 해양의 일차생산력을 판단하는데 중요한 영향을 미치는 K490의 공간 특성을 제시하였다. 한반도 주변 해역의 K490에 의한 시-공간적 특성은 육상의 주요 하천에서 기인하는 부유사와 서남해역의 재부유 물질에 의한 영향이 시-공간적으로 뚜렷하게 나타나는 것을 파악할 수 있었다.

본 논문에서는 DLR(German Aerospace Center)에서 운영하는 TerraSAR-X를 이용하여 2009년 1월 19일 18:28 (Local time) 에 서해 대부도/제부도 및 대부도 남쪽 해안을 촬영한 stripmap mode (Dual-Pol: HH, VV) 화상을 취득하여 향후 고해상도 X-밴드 화상의 활용 방안 및 효용성에 대해 검토해 보았다. 함께 취득된 현장자료와의 비교를 통하여 2010 년에 발사될 예정인 아리랑 5 호의 활용방안을 찾고자 한다. 여기서는, 연안에 설치된 양식시설, 소형 선박 그리고 코너리플렉터에 대해서 해석을 수행하였다. 김 양식시설의 경우, 구조와 설치 각도에 따라 다른 후방산란특성을 보였으며, 같은 시설에 대해서도 HH 편파의 후방산란계수가 VV 보다 2.6 dB 높게 나타났다. 그 이유는 김 양식시설이 TeraSAR-X의 전파전파 방향과 수직하게 되어 후방 산란이 많이 일어나는 반면에, B 지역에 설치된 김 양식시설은 TeraSAR-X의 전파전파방향과 약 45 도 비스듬하게 설치되어 있어, 상대적으로 낮은 후방산란계수를 나타내기 때문이다. 또한 한 변의 길이가 각각 1 m, 0.6 m 인 사각면 삼각 수동 전파반사기 두 개를 제부도 북쪽의 갯벌에 설치하여 TerraSAR-X 의 화상에 나타난 후방산란특성을 분석하였다. TerraSAR-X 의 화상이 X-밴드를 사용하고, 높은 해상도로 인해 power spill이 넓게 분포하는 것을 볼 수 있다.

북극의 환경은 전 지구적으로 환경변화에 민감하다. 그중 해빙의 증가 및 감소는 지구의 온난화 진행의 지표로 작용을 한다. 따라서 향후 지구온난화의 진행 상황을 예측하기 위하여 북극 해빙 면적의 변화에 대한 지속적인 모니터링이 이루어 져야한다. 북극의 지역적, 환경적 특성상 인공위성을 이용한 원격 탐사가 가장 효과적이며 1970년대부터 수동 마이크로파 센서를 이용한 해빙관찰을 시작하였다. 현재 해빙원격탐사기술의 현황은 광학센서, 수동마이크로파센서, SAR 화상 등을 이용하고 있는데 이중 본 연구에서는 수동 마이크로파 센서인 AMSR-E를 이용하여 북극을 중심으로 북위 $60^{\circ}$ 이내의 지역에서 2002년$\sim$2009년 동안의 북극 해빙 면적에 관한 데이터를 획득하고 북극 해빙 전체 면적의 증가 및 감소에 관한 변화를 관측하였다.

2009년에 발사 예정인 통신해양기상위성은 우리나라 최초의 정지궤도 위성이며 해양기상관측위성이다. 해색관측에 있어서 정지제도 상에서 한반도와 주변해역을 관측하는 것은 시-공간해상력에서 향상된 해색위성자료를 제공해 줄 것이다. 이러한 정지궤도 해색위성 자료의 해양지리정보 활용은 적용의 범위와 GOCI 자료가 제공하는 정보의 해석적 내용에 있어서 기존의 극궤도 위성자료를 활용하는 것과는 다른 차원의 자료 구축 능력을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 정지궤도 해색위성에 탑재된 GOCI로부터 획득되는 영상정보를 통해 해양지리정보에 적용 가능한 분야를 해석하고 이를 적용하는 방안에 대해 제시하였다. 해양지리정보의 다양한 구축 자료와 개발된 해양공간정보시스템은 향후 해양위성자료의 실시간 분석결과를 반영하여 자료의 갱신과 추출 정보의 신속한 서비스를 구현할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 정보서비스의 효과는 지구온난화에 따른 기후변화와 기상이변 등의 해양기상재해에 보다 신속하게 대처하는 재해정보시스템의 구현에 기여할 것으로 판단된다.

정지궤도에서는 세계 최초의 해양관측위성으로 개발된 정지궤도 해양위성(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager)은 통신해양기상위성(COMS, Communication, Ocean and Meterological Satellite)의 탑재체로서 2009년말 발사 예정이다. 정지궤도 해양위성의 복사보정은 센서의 전기적 특성에 의한 잡음을 제거하기 위한 암흑전류 교정(Dark Current Correction)을 먼저 수행한 다음, 주운영지상국인 해양위성센터(KOSC, Korea Ocean Satellite Center)에서 수신된 위성의 원시자료의 Digital Number(DN)를 실제 해양원격탐사에서 이용하는 물리량인 복사휘도(Radiance, $W/m^2/{\mu}m/sr$)로 변환하는 복사보정을 수행한다. 정확도 높은 복사보정을 수행하기 위해서는 기준광원의 복사휘도와 센서의 물리적 특성을 정확하게 알아야 한다. 정지궤도 해양위성 궤도상 복사보정(on-orbit radiometric calibration)에서는 태양이 기준광원이기 때문에, 기준 태양복사모델(Thuillier 2004 Solar Irradiance Model)에서 지구-태양간 거리 변화(1년 주기)를 보정한 태양의 방사도 (Irradiance)를 이용하고, 태양입사각에 대한 태양광 확산기의 감쇄 특성 변화를 고려하여 센서에 입력되는 복사휘도를 계산한다. 센서의 물리적 특성으로 인한 복사보정의 오차를 줄이기 위해 우주방사선 및 우주먼지(space debris)로 인해 위성 운용기간 중 그 특성이 저하되는 태양광 확산기(solar Diffuser)의 특성변화를 모니터링하기 위한 DAMD(Diffuser Aging Monitoring Device)를 이용한다. 정지궤도 해양위성 주관운영기관인 한국해양연구원의 해양위성센터에서는 정지궤도 해양위성 복사보정을 수행하기 위한 S/W를 통신해양기상위성 자료처리시스템 개발사업의 일환으로 개발하였으며, 관련 성능 시험을 수행하고 있다.

인공위성에 탑재될 영상 시스템에는 영상의 품질을 결정하는 여러 성능지표가 고려된다. 이러한 성능지표는 위성 서비스와 관련된 여러 응용분야의 지표들과 밀접한 상관관계를 가지고 있으며, 각 응용분야의 지표에 따라 그 중요도에 차이점을 두고 있다. 일반적으로, 위성 설계를 위한 성능지표로는 GSD(Ground Sample Distance), MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal to Noise Ratio)등과 같은 전자광학적 성능지표가 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 위성설계상의 성능지표와 응용분야 지표간의 상관관계 분석을 위해서 GSD, MTF, SNR과 같은 위성 설계용 성능지표가 반영된 가상영상을 생성한 후 이를 영상의 응용분야인 판독도 분야와 정밀지형정보 분야에 적용하여 위성설계용 성능지표가 응용분야의 성능지표에 미치는 영향에 대해서 분석을 하였다. 전체 실험에 대한 분석결과 판독도와 관련된 응용지표는 MTF, GSD, SNR에 영향을 받는 것으로 나타났고, 정밀지형정보 분야와 관련된 응용지표는 SNR과 MTF에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.

Web 2.0 패러다임이 공간정보 처리분야에서 정착되면서 국내외에서 웹 기반의 다양한 공간정보 콘텐츠 서비스가 개발되고 활용되고 있다. 또한 새로운 기술발전 추세에 따라 다양한 공간정보를 효과적으로 처리하기 위한 사용자 중심의 인터페이스 개발도 중요한 연구 주제로 간주되고 있다. 본 연구에서는 현재 KML과 같이 제한적인 웹 표준 공간정보 자료 구조를 주로 다루는 클라이언트 기반의 Web 2.0 웹 컴퓨팅 기법을 보다 확장하여 미들웨어와 연동시키는 계층적 웹 서비스 구조를 설계하고 이를 기반으로 시험구현을 하고자 한다. 본 연구에 적용된 미들웨어는 공개 소스로 제공되는 Deegree를 적용하였으며 클라이언트 모듈 처리는 Google Maps API에서 제공되는 기만 클래스를 채택하였다. 공개 소스 및 공개 API을 적용한 웹 GIS 개발은 시스템 확장성이나 추가 개발에 대한 접근이 용이하므로 수요자의 요구 사항에 즉시 대응할 수 있다는 주요 장점이 있고 본 연구 결과에서도 이러한 점을 강조하고자 한다. 또한 본 연구의 결과인 Geo-Browser는 OQC의 다양한 GIS 국제 표준을 바로 지원하므로 사용자가 기존에 사용하고 있는 GIS 엔진이나 응용 프로그램과도 연동이 가능한 구조로 설계하였다.

KOMPSAT-2 고해상도 위성영상이 제공됨에 따라, 국내에서도 고해상도 위성영상을 활용한 다양한 연구 및 활용 사례가 증대되고 있다. KOMPSAT-2는 높은 공간해상도의 흑백영상과 멀티스펙트럴 영상을 동시에 제공하고 있는데, 개체 추출 및 고해상도의 토지 피복도 생성, 영상의 시각화를 위한 고해상도 멀티스펙트럴 영상 취득이 주요한 실정이다. 따라서 서로 다른 공간, 분광해 상도를 가지는 센서 자료를 이용하여 두 개의 장점을 모두 가지는 영상으로 재구성하는 영상융합은 원격탐사분야에서 중요한 연구분야이다. 이를 위해 다양한 영상융합기법이 연구되었지만, 대부분의 알고리즘들이 융합 후에 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 영상 유도기법을 이용하여 융합영상의 분광정보를 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 멀티스펙트럴 영상과 해상도를 낮춘 융합영상과의 비교 분석을 통하여 융합영상의 공간해상도 왜곡은 최소한으로 줄이고 왜곡된 분광정보를 최대한 보정하였다. 다양한 알고리즘을 통해 얻은 KOMPSAT-2 융합 영상에 본 알고리즘을 적용한 결과, 분광정보 왜곡량이 기존의 융합결과에 비해 줄어든 것을 확인할 수 있었으며, 이러한 결과는 다양한 응용분야에 활용될 수 있을 것이다.

서남극 빙상의 감소 속도는 급격히 가속화되고 있으며, 전 지구적 해수면 상승과 기후변화 예측을 위해 이 지역에 대한 지속적인 관찰이 요구되고 있다. 본 연구에서는 서남극 Canisteo 반도와 주변 지역이 촬영된 2쌍의 ERS-1/2 tandem pair에 4-pass 위상차분간섭기법을 적용하여 위상차분간섭도를 생성하였고, 빙하와 해빙, 그리고 빙붕의 표면 변화를 관찰하였다. 위상차분간섭도에서 센서 방향으로의 변위를 추출한 결과 해안 빙하와 그에 인접한 정착빙은 같은 방향의 움직임을 나타냈다. 특히 빙하와 맞닿은 부분의 정착빙은 그 움직임이 다른 부분에 비해 컸는데, 이는 빙하의 하강 및 유실이 해빙에 영향을 끼치는 것으로 판단된다. 정착빙의 가장자리에 위치한 해빙은 해류의 영향에 기인하는 움직임을 보였으며, 이 해빙의 유형이 부빙 또는 유빙임을 알 수 있었다. 반도 양옆에 위치한 빙붕은 모두 센서 방향으로의 움직임을 보였으나 그 크기에서 차이를 나타냈다. 빙붕의 표면에서는 원형의 국부적 함몰이 다수 관찰되었는데, 이는 남극저층수의 적은 유입으로 인해 형성된 melt pond로 추정된다.

KOMPSAT-2 위성영상은 공간해상도가 우수한 1-m급 전정색 영상과, 상대적으로 분광해상도가 우수한 4-m급 다중분광 영상을 동시 취득하는 다중 센서이다. 영상융합기법의 적용을 통해 1-m급 고해상도 다중분광 영상의 취득이 가능하며, 이것은 1-m급에서 식별 가능한 객체들을 분류하고 변화 탐지하는데 활용될 수 있다. 본 연구는 IHS (Intensity-Hue-Saturation) 융합 기법의 I (Intensity) 와 $\delta$ 값을 조정함으로써 새로운 융합기법을 제안하였으며, 육안분석과 상관계수를 가지고 다른 융합기법들과 비교분석하였다. 실험 결과, 제안된 기법의 융합영상은 원본 다중분광영상과 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 상관계수가 유사한 웨이브릿 융합 또는 고대역 필터링과의 육안분석에서 확연히 우수한 공간 선명도를 나타내는 것으로 평가되었다.

본 논문에서는 X-band GB-SAR 시스템을 이용하여 지상을 모니터링 하였으며, 대기 중의 습도와 거리의 영향을 받는 대기보정 상수를 산출하였다. 시스템에서 X-band 안테나는 중심주파수 9.65 GHz, 밴드 폭 600 MHz이며, 신호의 증폭과 다편파 측정 및 분석을 위해 각각 마이크로파 앰프와 마이크로파 스위치를 이용하였다. Azimuth step과 length는 5 cm와 5 m로 최대 관측 거리는 약 200 m 이다. phase 분석에 쓰인 산란체는 총 5개의 trihedral corner reflector로서, 시스템으로부터의 거리를 각각 다르게 설정하였다. 실험은 3일간 연속적으로 수행되었으며, 실험간 상대습도는 최소 50 %에서 최대 90 %까지로 약 40 %의 변화를 보였다. 고정된 상태의 reflector는 마치 이동한 것과 같은 현상을 보였는데 이는 마이크로화의 전파과정에서 발생하는 거리와 습도에 따른 지연효과라고 판단하였으며, 이를 배제하기 위하여 대기보정식을 산출하였다. 산출과정에서 temporal coherence가 0.98 이하인 reflector의 신호는 제외하였는데 이 경우 시스템 및 reflector의 안정성에 문제가 있다고 판단하였기 때문이다. 산출된 대기보정식은 C-band 안테나를 사용한 실험과 비교하여 보았다.

고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.

에너지 전달 과정과 밀접한 관계가 있는 증발산(Evapotranspiration)은 기후 변화나 육상 생태계 생산성에서 매우 중요한 요소이며, 수문학적 순환과 지역적 물 관리 측면에서 매우 중요하다. 최근 인공위성을 이용하여 증발산을 추정하기 위한 노력이 많이 진행되고 있으며, 특히 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)는 증발산을 추정하기 위한 좋은 정보를 제공하고 있다 하지만, 구름 등에 의한 증발산 입력 자료 결측은 전체 자료의 획득률을 낮추고, 연속적인 증발산 모니터 링을 제한한다. 따라서 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 입력 자료의 개선하여 서로 다른 식생과 지형 구조를 갖는 플럭스 연구지에 대한 증발산의 추정 및 평가하고, 남한에 대한 MODIS 기반의 증발산 지도 작성하였다. 또한 구름에 의해 결측된 날에 대해서는 MODIS-MM5 4차원 자료동화 기법을 이용한 증발산의 연속적인 모니터링 기법을 개발하였다. MODIS 기반의 증발산을 추정하기 위해 Revised RS-PM 알고리즘을 사용하였다. 증발산을 평가하기 위해 4 곳의 플럭스 연구지(광릉, 해남 이상 대한민국, 타카야마, 토마코아미 이상 일본) 자료와 비교하였고, 매우 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었다. MODIS 입력 자료의 개선으로 획득률은 2배 가량 증가하였다. 남한에 대한 연간 증발산은 평균적으로 약 35%의 획득률 (365일 중 약 120일)과 함께 산출되었고, 시 공간적인 분포를 잘 나타내었다. 구름 낀 날에 대한 MODIS-MM5 자료 동화 기법의 적용은 증발산의 연속적인 모니터링을 가능하게 하였다.

낙뢰 발생에 따른 휘도온도 특성을 분석하기 위하여 MTSAT-1R 수증기와 적외 1채널에서 추정된 휘도 온도를 사용하여 낙뢰 발생 유무에 따른 휘도온도 특성을 분석하였다. 비(非) 낙뢰시 두 채널간의 휘도온도 차이가 큰 반면, 낙뢰가 발생했을 때 두 채널의 휘도온도가 225 K과 205 K 부근에서 2번의 최대 극대가 나타나며 휘도온도 차이가 0에 수렴하였다. 또한 낙뢰가 발생할 시에 두 채널간의 휘도온도 차이를 이용하여 Machado et al., (2008)이 남미지역에 제시한 확률적인 낙뢰빈도 예보법이 남한지역에도 적용 가능함을 보였다. 낙뢰 발생 시에 나타나는 위성 휘도온도의 분포를 및 특성을 이용하여 최근 5년(2002-2006)간 낙뢰활동이 가장 왕성했던 2006년 06월 10일의 사례에 적용한 결과, 기본적인 종관장 분석 자료 및 다중 채널 (수증기, 적외)간의 휘도온도 및 그 차이를 종합적으로 활용할 때 낙뢰 예측성의 향상 가능성을 확인하였다. 이러한 위성 자료를 이용한 낙뢰 분석은 MTSAT-1R과 유사하고 2009년 말에 발사 예정인 통신해양기상 위성 (COMS)의 악기상 활용성을 증대시키는데 도움이 될 것이다.

Yangyang Gangwon-do has begun the clearing of upland forested areas for development. This process has caused great damage from natural hazards such as landslides and flooding for many years. Moreover, proper hazard prevention strategies have not Yet been prepared. To provide useful information for developing hazard prevention strategies this study attempted to detect areas vulnerable to flooding in Yangyang using data such as topology, meteorology, history, land use, soil, hydrology, and society. It was found that roughly 30% of the study area was vulnerable to flooding. Also it was discovered that where the vulnerability index was high, there was increased amounts of flooding. The most vulnerable areas were where forests were cut and near livers. In addition, areas where frequent hazard events were reported had a high index of vulnerability. The results of this study will provide useful information in developing hazard prevention strategies.

본 연구는 한반도 국토 전역을 모니터링 하기 위해 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상을 이용하는데 있어서 필요한 기본적 자료처리 및 모니터링 시스템 구축을 목표로 한다. 현재 MODIS관련 product는 대부분 NASA에서 제공하는 알고리즘을 구현하여 제작되며 이러한 product들은 여러 웹싸이트에 접근하여 획득하도록 되어있다. 이러한 방식은 장기적으로 국토를 모니터링 하는데 필요한 자료를 원활하게 공급하지 못하게 되는 단점을 가지고 있다. 그러므로 이 연구는 한반도의 국토환경을 모니터링 하는데 MODIS 자료를 원활히 공급하기 위한 처리 시스템을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 Windows환경을 기반으로 사용자 인터페이스를 제공하고 다양한 MODIS 관련 모듈을 내부적으로 자동화 처리하여 보다 쉽게 사용할 수 있도록 개선하였다. 특히 MODIS 원시영상(Production Data Set) Level0 취득부터 보정된 영상자료 Level1B까지의 자동화 처리에 중점을 두었고, Level2이후의 주로 육상(Land)부분에 해당하는 자료를 생성하는 부분을 구현한다. 이러한 MODIS 자료의 생성 이후에 국토 모니터링에 필요한 토지 피복 변화, 산불 탐지 등의 정보를 생성하는 알고리즘 구현 등으로 범위를 확장하려고 한다.

고해상도 컬러 위성 영상 촬영을 위한 다중분광 센서를 탑재한 위성의 영상은, 탑재체에 장착된 센서의 위치에 따라, 동일 지역에 대해 센서 간의 촬영시각의 차이가 발생한다. 만약 이동하는 구름이 촬영될 경우, 센서별 촬영 영상간에는 구름과 지상과의 상대적 위치가 달라진다. 고해상도 컬러 위성 영상을 생성하기 위해, 영상 정합(image registration) 기법이 사용되는 데, 일반적인 영상 정합 알고리즘은 촬영 영상에서의 특징점(feature point)이 움직이지 않는 것을 전제로 수행한다. 그 결과 이동하는 구름 경계부에서 정합점(matching point)이 추출될 경우, 지상 영역에서의 정합품질이 좋지 않다. 따라서, 본 연구에서는 구름 경계부에서 정합점이 추출되지 않는 알고리즘을 제안하였다. 실험 영상으로 구름이 존재하는 아리랑2호 영상을 사용하였고, 제안된 영상 정합 알고리즘은 지상 영역에서의 정합 품질이 높였음을 보였다.

In this study, Simplified Method for the Atmospheric Correction (SMAC) radiative transfer model (RTM) used to retrieve surface reflectance from MODIS Top Of Atmosphere (TOA) reflectance (MOD02). SMAC code provides coefficients which were previously yielded by Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S) for each satellite sensor. We conducted error analysis of SMAC RTM using MOD02 over comparison with MODIS surface reflectance (MOD09) which was provided from 6S. It showed that low accuracy values such as, $R^2$ : 0.6196, Root Means Square Error (RMSE) : 0.00031, bias : - 0.0859. Thus sensitivity analysis of input parameters and coefficients was conducted to searching error sources. Coefficients about $\tau_p$ (average AOD) are more influence than any other coefficients of $\tau_{a550}$ (Aerosol Optical Depth at 550nm) from sensitivity test. Calibrated coefficients of $\tau_p$ from regression analysis were used to surface reflectance which showed that improve accuracy of surface reflectance ($R^2$ : 0.827, RMSE : 0.00672, bias : - 0.000762).

최근 전 세계적으로 많이 활용되는 MODIS영상은 250m 밴드 2개, 500m 밴드 5개, 1km 해상도의 밴드 29개로 제공된다. 그러나, 국내의 경우 상대적으로 국토 면적이 작고, 그 구조가 복잡하여 MODIS영상의 1km, 500m의 낮은 공간해 상도는 제약점으로 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 공간해상도의 제약점을 해결하기 위해, MODIS 250m 2개 밴드와 500m 5개 밴드 영상을 합성하여 250m 공간해상도의 7개 밴드를 제작하였다. 이를 위해 Wavelet 합성방법을 비롯한 7개 합성방법을 적용하였으며, 6개의 통계적 합성 평가 척도를 적용하여 MODIS 합성 결과를 분석하였다. 연구 결과, 육안평가로는 LMVM 합성기법이 가장 선명한 합성영상을 제시하였으며, 합성평가 척도에서는 각 밴드별로 적합한 합성기법이 다르게 나왔으나, 전체적으로 PCA, LST, LMVM합성방법이 상대적으로 우수한 합성결과를 나타냈었다.

산지를 이용하기 위해서는 규제지역 정보, 임상, 지형 등 다양한 정보가 필요하다. 반면에 산주들은 산지 정보를 획득하기가 어렵다. 산지를 개발하고자 토지 매입 등을 거친후 인 허가 과정에서 개발 적지가 아닌 것으로 판명되면서 사회적 비용이 낭비될 우려가 있다. 산림청에서는 이러한 문제점을 해결하고자 대축척의 산지구분도를 구축하여 '09년부터 산지정보시스템으로 서비스하고 있다. 산지관리 업무를 기존의 단 방향적이며 정적인 C/S 기반에서 개방과 참여를 중시하는 웹 2.0 기반으로 개편한 것이다. 산림청에서는 서비스하는 산지 정보 변화 내역 모니터링 등 시스템 유지 관리를 통해 최신 산지 정보를 제공하는 한편 사용자 편의성도 지속적으로 강화할 계획이다.

한반도의 정밀관측을 목적으로 개발된 KOMPSAT-2위성의 영상을 활용하기 위해서는 촬영 시 발생하는 기하학적 왜곡의 보정이 필요하다. 본 연구에서는 지상기준점(Ground Control Point: GCP) 선택의 세 가지 특성을 각각 적용하여 기하보정을 하였다. 보정 영상의 정확도 검정을 위하여 수치지도(digital map)를 이용한 평균제곱근오차(Root Mean Square Error: RMSE)와 육안검사를 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과 영상의 중앙은 선형 교차점을 선택한 방법이 가장 정확하였고, 가장자리는 건물의 모서리 또는 건물의 중심을 선택한 방법이 우수하였다.

식생지수(Vegetation Index, 이하 VI)는 위성영상의 각 밴드가 식생에 대해 나타내는 특징적 반사치를 이용하여 지피의 식생 유무와 상태를 표현하고 정량화(Quantification)가 가능하다. 본 연구는 개엽(aestivation) 전 주사된 광릉시험림 지역의 QuickBird 위성영상과 임소반도를 이용하여 수목분류간 VI의 비교를 목적으로 삼는다. VI는 식생 및 토양의 특성에 따라 많은 영향을 받게 되며 이러한 영향의 최소화를 통해서만 정확한 평가자료를 얻을 수 있기 때문에 토양부분을 제외한 수목과 상관관계가 높은 VI를 연구에 사용하였다. 그 결과 침엽수로 조림된 단순림(單純林)간의 분류는 용이하지 않았지만 개엽 전 낙엽송과 활엽수간의 분류체계에는 효과적임을 입증할 수 있었다.

1998년 8월부터 2005년 6월까지 한반도 주변 해역에서 현장관측한 해수의 고유 광특성(IOPs)과 외형적 광특성(AOPs) 자료들을 이용하여 원격반사도$(R_{rs}(\lambda))$와 성분별 흡광계수의 총 합 $(\alpha(\lambda)=\alpha_w(\lambda)+\alpha_{ph}(\lambda)+\alpha_{ss}(\lambda)+\alpha_{dom}(\lambda))$의 상관관계를 분석하고, $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비를 이용하여 흡광계수 산출 알고리즘을 개발하였다. 파장에 따른 $R_{rs}(\lambda)$와 총합 $\alpha(\lambda)$의 상관관계는 반비례적인 관계를 보였고, 파장 443 nm일 때 상관도$(R^2)$는 0.717이다. $\alpha_{ph}(\lambda)$ 산출알고리즘은 엽록소의 흡광과 관련된 파장 490 nm와 부유물의 산란과 관련된 파장 555 nm의 $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비의 함수 형태로 구성하였고, 파장 443 nm일 때 RMS 값은 0.223이다. $\alpha_{ss}(\lambda)$과 $\alpha_{dom}(\lambda)$ 산출 알고리즘은 용존유기물의 흡광과 관련된 파장 412 nm와 부유물의 산란과 관련된 파장 555 nm의 $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비의 함수 형태로 구성하였고, 파장 412 nm일 때 RMS 값은 각각 0.324와 0.230이다. $\alpha_{ph}(\lambda),\;\alpha_{ss}(\lambda),\;\alpha_{dom}(\lambda)$ 산출 알고리즘들은 대체적으로 현장값보다 높게 추정하였고 스펙트럼들은 잘 재현해냈다. 추후 이에 대한 개선과 알고리즘의 검보정이 요구된다.

In recent years, LiDAR technology has been becoming more popular and important. Its applications are completely replacing the traditional remote sensing technique. One of these applications is creating Digital City Models in urban areas, which is essential for many others such as disaster management, cartographic mapping, simulation of new buildings, updating and keeping cadastral data. In most of these cases the building outlines is the primary feature of interest. In this paper, a method of extracting building outlines from LiDAR data will be performed.

최근 기후변화로 인한 여름철 집중호우의 빈발로 산지하천 유역 관리의 필요성이 대두되고 있다. 산지하천은 급경사지가 주를 이루어 붕괴 위험지역이 존재하는 경우가 많고 집중호우 발생시에는 산사태, 토석류 등의 2차적인 재해 발생 위험성도 큰 편이다. 산지 하천유역의 효과적인 관리를 위해서는 유출현상을 강우 및 기타 수문기상자료에 근거하여 추정하는 유출해석과 더불어 호우에 따른 토사유출량의 산정, 하천유역의 지형학적 분석 등이 종합적으로 필요하며 재해발생 위험지역에는 초기단계의 적절한 대응을 위해 센서기술을 기반으로 한 감시체계의 구축이 요구되기도 한다. 본 연구에서는 2006년 7월 대규모 홍수피해가 발생한 강원도 인제의 내린천 유역을 대상으로 기상청 기상레이더와 분포형 수문모형을 이용한 유출해석을 수행하였으며 기상레이더 자료의 수문학적 활용성과 유역관리를 위한 분포형 모형의 활용성을 평가하였다.

가상현실이나 인터넷 웹지도 서비스와 같이 3차원의 실세계를 시스템 상에 그대로 재현(reconstruction)하기 위해서는 정교하고 세밀한 3차원 도시모델이 필수적이다. 이러한 3차원 도시모델의 자동생성은 원격탐사 및 사진측량 분야에서 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 연구들은 다양한 센서 데이터와 기 구축되어 있는 GIS자료를 이용하여 건물, 도로, 지형 등의 도시모델을 자동으로 생성하고자 한다. 그러나 대부분의 연구에서 추출한 각 기본요소(primitives)-평면패치(planar patches), 에지(edges), 모서리(corners)에 대한 국부적인 정제(refinement)는 수행하였으나, 생성한 건물 모델에 대한 광역적인 조정을 통한 정규화에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 연구에서는 다양한 데이터로부터 생성된 B-rep (boundary representation) 형태의 건물 모델에 대하여 기하학적인 제약요소(constraints)를 이용한 정규화(regularization) 방법론을 제시하고자 한다. 제안하는 방법은 건물의 Domain Knowledge에 기반하여 도출한 건물을 구성하는 기본요소(primitives)간의 인접성, 직교성, 평행성, 교차성 등의 다양한 제약조건을 이용하여 광역적으로 조정한다. 시뮬레이션 데이터에 적용한 결과의 분석을 통해 제안된 정규화 방법을 통해 오차가 포함된 건물모델이 보다 정형화된 형태로 조정되었음을 확인하였다.

3차원 가시화는 3차원 공간정보를 효율적으로 제공하기 위하여 중요하다. 그러나 기존의 3차원 가시화 소프트웨어는 복잡한 다면체 모델들을 삼각면으로 분할하여 저장하여 불필요한 기하정보들을 포함한다. 따라서 본 연구는 불필요한 기하정보가 제거된 건물 모델을 생성하기 위하여 동일한 삼각면들을 병합하여 다각면으로 정의하는 기하학적 단순화를 수행한다. 이를 위하여, 3차원 모델에 포함된 기하학적 오류와 위상학적 오류들이 제거된 삼각면의 속성을 정의한다. 그리고 이웃면 정보를 생성하여 동일면을 병합하고 병합된 면의 경계점들을 정리함으로써 단순화를 수행한다. 제안된 방법의 수행 결과, 삼각면으로 정의된 복잡한 다면체 모델은 다각면으로 정의된 보다 단순한 다면체 모델로 단순화될 수 있었고 동일한 기하학적 정보를 포함하고 있으나 데이터의 크기가 매우 작아 신속하게 가시화를 수행할 수 있었다. 따라서 제안한 방법론은 3차원 건물모델의 가시화 시간을 크게 줄일 것이다.

최근 카메라와 같은 센서가 장착된 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)를 이용하는 분야는 방재, 농업, 군사 분야 등 매우 다양해지고 있다. 그러나 고품질의 영상데이터를 취득하기 위해서는 가벼우면서도 우수한 성능을 지닌 고가의 MEMS 센서 그리고 센서가 안정적으로 데이터를 획득할 수 있도록 안정적인 비행이 가능한 대형 UAV플랫폼으로 구성된 시스템이 필요하기 때문에 시스템 구축비용이 클 수밖에 없다. 본 연구에서는 저비용으로 영상 데이터를 취득할 수 있는 UAV시스템을 구축하여 취득된 영상데이터의 처리를 통해 얻어지는 영상의 품질을 살펴보고 그 효용성을 시험해보았다. 이를 위해서 고가인 UAV를 대신해 비교적 가격이 저렴한 R/C헬기(Remote Control, 원격조종 헬기)를 플랫폼으로 선정하고, 영상데이터를 수집하는 카메라센서를 탑재하였다. 그리고 탑재된 센서가 안정적으로 데이터를 취득할 수 있도록, 센서와 플랫폼 사이에 Gimbal을 장착하였다. 이렇게 구축된 시스템을 이용하여 시험비행을 해보았으며, 그 결과 플랫폼에 탑재된 센서로부터 비교적 안정적이고 양질의 이미지를 획득할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 R/C 헬리콥터 시스템을 통하여 저비용/고효율의 영상데이터를 취득할 수 있음을 확인하였다. 구축된 시스템은 근접한 거리에서 대상물의 영상을 취득하기 때문에 고품질의 3차원 모델데이터 생성에 매우 도움이 될 것으로 생각한다.

산불은 전세계적으로 발생하는 가장 주요한 재해현상 중 하나이다. 산불 감시나 산불에 의한 피해지역의 효과적인 관측은 피해 지역을 최소화하고, 효율적인 피해 복구 계획 수립에 매우 중요한 기초자료를 제공한다. 광학 위성 자료를 활용한 산불 피해지역 탐지가 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 산불에 의한 연기 또는 구름 분포에 의해 종종 사용상에 제약이 있다. 본 연구에서는 2000년 4월 강원도 고성, 강릉, 삼척, 물진 지역에서 발생한 대규모 산불을 연구 대상지역으로 하여, 1998년-2000년 동안 획득된 RADARSAT-1 SAR 영상을 이용하여 산불 피해 지역 감시의 활용성을 연구하였다. 산불에 의한 산림 피해지역 관측을 위해 RADARSAT-1 SAR 영상의 후방산란관의 변화를 통한 변환 탐지를 수행하였다. 산불 피해지역에서 산불 전에 비해 산불 후에 획득된 RADARSAT-1 SAR 영상의 후방산란값이 증가하는 것으로 관측되었다. RADARSAT-1 SAR 영상으로부터 관측된 산불 피해 지역은 Landsat-7 ETM 자료와 현장 조사 자료에 의한 산불 피해 지역과 매우 상관성이 높은 것으로 관측되었다.

고해상도 위성자료를 이용하여 갯벌의 다양한 퇴적환경을 공간자료화하거나 표층 생물상 분포를 파악하기 위한 연구는 여러 연구자들에 의해 수행되어졌다. 그러나 갯벌 속에 존재하는 저서생물에 대한 양을 추정하는 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 태안 근소만에 대하여 위성자료를 이용하여 갯벌의 DEM과 퇴적상 등의 분포를 공간자료화하고 이들로부터 생물상과 관련이 있는 노출시간 등의 2차 주제도를 제작하였다. 또한, 현장조사에 의해 얻어진 갯벌 생물 종/개체수와 갯벌의 퇴적환경 공간자료를 비교분석하여 갯벌 저서생물의 공간적 연관성을 파악하였다. 노출시간은 4개의 등급으로 구분하였으며 퇴적상 현장조사와 연계하여 우점종을 분석한 결과, 노출시간이 가장 긴 노출시간 I 등급 지역은 두토막눈썹참갯지렁이와, 칠게와 가재붙이가 대표종으로 분석되었다. II 지역의 모래 우세지역에는 쏙이 그리고 펄 우세지역에는 세가시육질꼬리옆새우가 우점종으로 나타났다. III과 IV 지역은 조하대쪽으로 모래 성분이 전체적으로 우세하게 나타났는데 펄털콩게와 바지락이 우정하고 있는 것으로 분석되었다.

광물탐사 과정 중에 원격탐사 기법을 도입하면 지표 광역조사를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 위성영상에서 특정 광물의 분포 위치와 분포량에 대한 분석을 수행하기 위해서는 대상 광물의 분광반사특성을 분류 기준으로 선정하여야 한다. 본 연구에서는 국내 광산 및 채석장에서 채취한 광물과 암석 시료를 이용하여 구성 광물을 분석하고 분광반사특성을 측정하였다. 다양한 위성영상들의 구성 밴드들에 대한 파장영역을 추출하고 측정된 분광반사특성 자료를 추출된 파장영역으로 재구성하여 광물 및 암석들의 고유한 분광특성들의 보존 유무에 대해 분석을 수행하였다.

최근 국내외적으로 고소득 및 친환경농산물 시장이 농업인과 소비자들의 관심이 커지면서 지속적으로 성장하고 있다. 특히 최근 '미국산 소고기' '멜라민' '식품첨가물' 등의 파동을 계기로 안전한 먹을거리에 대한 소비자들의 욕구가 그 어느 때보다 높아진 상황이다. 이러한 현실에서 보다 체계적이고 과학적인 농업행정관리와 우수작물을 대량생산하기 위해서는 농업기반 정보와 기법에 대한 기술개발이 수행되어야 한다. 본 연구는 고소득 작물 및 안전한 농산물 생산과 관리를 위한 의사결정자료 제공을 목적으로 하며, 그 기반으로 고해상 위성영상 및 세부정밀토양도와 농작물 생산정보를 GIS로 데이터베이스화 및 Web기반 농업정보 통합관리 시스템을 구축하고자 한다.

해양위성센터는 2009년 발사예정인 통신해양기상위성(COMS)의 해양위성관측자료의 원활한 수신 및 분석자료의 생산, 관리, 분배를 담당하고 있다. 정지궤도해양위성 위성자료수신시스템을 비롯하여, 위성자료전처리시스템, 해양위성자료처리시스템, 자료관리시스템, 통합감시시스템등을 통해서 수신/처리하는 다양한 위성자료를 해양 연구자들이 쉽게 찾아 사용할 수 있도록 위성자료분배시스템을 구축하고 있다. 위성자료의 활용성 증대 및 확산 유도를 위한 위성자료 DB 및 온라인 배포 사이트를 구축하며, 위성자료배포현황 관리를 위한 관리자 페이지도 운영할 계획이다.

영상 복원은 다양한 영상 처리의 분야의 기반기술로 사용되는 기술로서, 복원 과정에서의 번짐현상(블러링)으로 인한 화질 저하가 발생하는 문제점이 있다. 위성 영상과 같이 영상이 의미하는 내용의 중요도가 높은 분야에서는 화질 저하를 최소화하는 영상 복원 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 하위 레벨 해상도 보간과 손실 정보 추정을 이용한 위성 영상 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 해상도 보간을 통해서 복원 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 복원된 영상에 적용하여 최종적으로 영상 복원 결과를 향상시킨다. 동일한 위성 영상을 이용한 비교 실험에서 기존의 방법들보다 주관적 화질 개선이 뚜렷함을 알 수 있었고, 객관적 화질 비교인 PSNR에서도 $2.68\sim4.22dB$의 향상된 결과를 나타내었다. 제안하는 방법은 위성 영상 분석을 비롯하여 영상 복원을 이용하는 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.

1997년 9월부터 2007년 12월까지 인공위성 해색센서 SeaWiFS의 클로로필-$\alpha$ 농도가 가지는 오차 특성을 분석하고 그 원인을 조사하였다. 동해의 클로로필-$\alpha$ 월별 분포에는 비정상적으로 높은 농도값이 스펙클(speckle) 형태로 출현하였다. 스펙클들은 시공간적으로 연계성이 없이 산발적으로 분포하였으며 주변 평균에 대해 $10mg/m^3$ 이상의 편차를 보였다. 스펙클들은 주로 겨울철에 나타났으며 구름 분포와 관련이 있었다. 10년간 월별 운량 분석 결과 겨울철 운량은 다른 계절과 달리 남동해상에 집중적으로 분포하였으며, 운량이 클수록 스펙클의 농도가 크게 나타나는 통계적 특성을 보였다. 특히 스펙클이 나타나는 화소의 각 밴드별 정규화된 수출광량을 분석해 본 결과 짧은 파장 영역(443, 490, 510 nm)은 전체적으로 수출광량이 낮게 나타난 반면 550 nm 밴드는 정상 화소와 유사한 분포를 보였다. 짧은 파장 영역의 낮은 수출광량은 555 nm 밴드에 대한 비율로 구해지는 클로로필-$\alpha$ 농도값을 비정상적으로 증폭시켰으며 SeaWiFS 자료에 스펙클을 유발하였다. 본 연구는 동해의 SeaWiFS 클로로필-$\alpha$ 농도자료가 지니는 스펙클 오차에 대한 문제점을 제기하고 오차 특성 분석을 통해 좀 더 신뢰도 있는 자료를 해양 응용 연구에 사용해야 함을 제시한다.

동해의 SeaWiFS 클로로필-$\alpha$에서 나타나는 스펙클(speckle) 오차를 제거하고 Level-2에서 Level-3로의 자료합성을 실시하였다. 1998년부터 2007년까지 10년간 클로로필-$\alpha$의 시공간 변동성을 고려하여, 월 평균값으로 표준화된 공간적 표준 편차가 $7mg/m^3$ 이상 될 때를 경계 값으로 스펙클 제거기준을 설정하였다. 농도경사가 큰 전선지역과 연안으로부터 10-50 km 이내 지역은 제거 기준을 $12mg/m^3$ 이상으로 알고리즘을 구성하였다. 스펙클 제거 결과, 자료는 그대로 보존되고 스펙클이 존재하는 화소의 값만 줄어들었다. 특히 스펙클이 자주 발생하는 겨울철 클로로필 자료의 농도변화가 크게 나타났으며 스펙클이 많이 나타나는 시기에는 $5^{\circ}\times5^{\circ}$영역의 평균값이 10%이상 감소하는 결과를 보였다.

본 논문에서는 국토모니터링 기술의 한 부분으로서 도로 지역에 대한 효율적인 실시간 교통모니터링을 위해 도로상의 차량 정보를 LiDAR 데이터로부터 취득하는 과정을 실험하였다. 도로영역의 데이터를 추출하기 위해서 좌표 변환된 수치지도와 LiDAR 데이터를 이용하였고, 국지적 임계치 필터링을 사용하여 추출된 도로영역의 데이터를 차량과 도로의 자료로 분리시키는 작업을 수행하였으며, 추출된 차량의 포인트들을 이용하여 차량을 표현할 수 있는 기본 속성값을 추출하였다. 마지막으로, 분리된 차량의 포인트에 대해서 MDC(Minimum Distance Classification) 클러스터링를 이용하여 차량의 종류를 분류하였다. 결과적으로 본 연구를 통하여 차량인식과 차량의 종류에 대한 분류를 수행할 수 있음을 확인하였다.

Land cover types of Hustai National Park (HNP) in Mongolia, a hotspot area with rare species, were classified and their temporal changes were evaluated using Landsat MSS TM/ETM data between 1994 and 2000. Maximum likelihood classification analysis showed an overall accuracy of 88.0% and 85.0% for the 1994 and 2000 images, respectively. Kappa coefficients associated with the classification were resulted to 0.85 for 1994 and 0.82 for 2000 image. Land cover types revealed significant temporal changes in the classification maps between 1994 and 2000. The area has increased considerably by $166.5km^2$ for mountain steppe. By contrast, agricultural areas and degraded areas affected by human being activity were decreased by $46.1km^2$ and $194.8km^2$ over the six year span, respectively. These areas were replaced by mountain steppe area. Specifically, forest area was noticeably fragmented, accompanied by the decrease of $\sim400$ ha. The forest area revealed a pattern with systematic gain and loss associated with the specific phenomenon called as forest free-south slope. We discussed the potential environmental conditions responsible for the systematic pattern and addressed other biological impacts by outbreaks of forest pests and ungulates.

AQUA/AMSR-E 인공위성 자료를 활용하여 3차원 최적내삽 해수면온도 합성장을 생산하였고 시간평균장과 비교하여 문제점과 한계점을 기술하였다. 3-D SST 합성장은 북태평양 중앙부에서 전체적으로 $0.05^{\circ}C$ 이하의 작은 오차를 보였으나, 위성 결측이 있는 연안에서는 $0.4^{\circ}C$ 이상의 비교적 큰 오차를 유발하였다. 강한 강수나 구름으로 인한 결측이 있는 부분에서는 $0.1\sim0.15^{\circ}C$에 달하는 오차를 보였다. 시간평균장과 비교한 결과, 구름 부근의 화소에서는 해수면온도를 낮게 계산하는 경향이 있었으며, 해수면온도의 공간적 구배를 감소시키는 평활화가 전체적으로 나타났다. 저위도에서 OI SST는 실제 해수면온도에는 없는 불연속성을 만드는 경향이 있었고, 이는 OI 과정에서 사용한 윈도우의 크기와 해양 현상의 수평 규모가 위도에 따라 변화하는데서 기인하였다. 현상의 공간 규모의 척도인 로스비 내부 변형 반경은 북태평양에서 O(1) 정도로 위도에 따른 공간적 변화가 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 SST 합성장 생산 과정에 위도와 해수의 수직적 밀도 구조와 밀접한 관련이 있는 해양 현상의 수평적 규모의 시공간적 변동 특성을 고려해야 함을 제시한다.

한국해양연구원에서는 2009년 발사 예정인 통신해양기상위성(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)의 해색센서인 정지궤도 해양위성(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 데이터의 수신, 처리, 배포를 위한 해양위성센터(KOSC: Korea Ocean Satellite Center)를 구축하고 있다. 2005년 "해양위성센터 구축사업"의 시작으로, 전파 수신 환경 등의 조건을 고려하여, 안산에 위치한 한국해양연구원 본원으로 해양위성센터의 위치를 최종 확정하여 구축을 진행하고 있다. 2009년 3월 현재 수신시스템(GDAS: GOCI Data Aquisition System), 자료전처리시스템(IMPS: Image Pre-processing System), 자료처리시스템(GDPS: GOCI Data Processing System), 자료관리 시스템(DMS: Data Management System), 통합감시제어시스템(TMC: Total Management & Controlling System), 기관간 자료교환시스템(EDES: External Data Exchange System) 등이 구축 완료되었고, 위성자료 배포시스템(DDS: Data Distribution System)을 구축하고 있다. 고용량 데이터의 원활한 전송을 위한 데이터센터를 비롯하여 사용자관점에서의 시스템 구축을 추진하고 있으며, 위성 발사 후 사용자 등록을 시작할 계획이다.