분광혼합은 위성영상에서 공간해상도의 한계로 인해 다른 분광 속성을 가진 물질들이 하나의 픽셀 내에 존재하게 될 때 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 분광분리 알고리즘을 통해 픽셀의 순수한 영역만을 선정하여 정확도 높은 탐지가 가능하도록 하는 분광혼합분석(Spectral Mixture Analysis, 이하 SMA)을 고해상도 영상에 적용하였다. 본 연구는 산림의 훼손이 심각한 강원도 정선군 임계지역의 QuickBird 다중분광 위성영상을 이용하였다. 주성분분석(Principal Component Analysis, 이하 PCA)으로 생성된 결과 영상의 1, 2, 3번 밴드를 추출한 후에 밴드간의 Scatter plots 내에서 끝지점에 위치하는 Endmember를 3개(나지, 산림, 초지) 선정하였다. 선정된 Endmember를 토대로 작성된 fraction 영상을 이용하여 강원도 임계지역의 산림훼손으로 초지와 나지로 변화된 지역을 탐지하여 보았다.
최근 GIS를 비롯한 공간정보기술의 눈부신 발전으로 국토전반에 대한 정보화와 과학적인 관리기법이 확산되고 있다. 이에 효율적인 산림관리를 위하여 위성영상과 지리정보시스템을 이용한 산림정보가 구축되고 있으나, 산림지역이라는 지리특성상 현장 출입이 제한적이고 위험하여 정보수집에 어려움이 있다. 본 연구에서는 효율적인 산림정보구축을 위하여 남제주군을 대상으로 고해상도 위성영상과 공간정보추출언어인 SML(Spatial Modeler Language)을 이용하여 다양한 모델별 산림지역의 임상정보를 추출, 임상분류를 위한 모델링 기법을 개발하였다. 또한 l/5,000도엽을 기준으로 표본점을 배치하고 임상, 하층식생, 입지 및 토양에 대한 현지조사를 수행하였으며, 추출자료와의 상관성 분석 및 검증을 통하여 공간정보 기술을 이용한 산림정보 구축의 기반을 마련하고자 하였다.
지구온난화의 문제가 다양한 분야에서 논의되고 있다. 특히 도시열성효과에 대한 문제는 도시기후변화의 측면에서 공간적인 특성을 반영하여 나타난다. 현장조사 자료와 위성자료에 의한 연구는 도시의 열 환경이 공간적으로 어떤 분포를 나타내는지 분석하고 평가하는데 중요한 요소로 연구가 이루어져왔다. 본 연구에서는 도시열성효과가 도시 내부공간의 열 환경에 대해 공간적으로 나타나는 요인을 평가하고 이의 상관성을 도시 공간분포의 범위에서 평가하였다. 연구지역인 전주시는 지난 20년 동안 도시환경의 공간 구조적 요인 보다는 도시 열 발생원에 의해 30% 이상의 영향을 받는 것으로 평가되었다. 이를 검증하기 위해 고해상도 위성자료를 활용하여 공간 요인 분석을 수행하였다.
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.
본 논문에서는 1998년 중반에 발사예정인 우리별 3호의 주 탑재물인 고해상도 지구관측 카메라시스템의 구성, 기능 및 운용방법등에 대하여 기술한다. 우리가 개발한 카메라시스템은 남아 프리카공화국의 Stellenbosch 대학교와 국제공동연구로 수행중이며 1996년말 현재 엔지니어링 모델을 완성하고 환경시험중이다. 본 CCD 카메라는 기술시험용 시스템이며 기술습득 및 운용 시험이 주목적이고 지 상해상도는 800 Km 고도에서 약 15m 정도이다.
고해상도 위성영상을 성공적으로 활용하기 위해서는 지상기준점 등을 활용한 좌표등록 및 보정 과정이 필수적이다. 작업자의 수작업을 통한 기준점 획득의 경우 작업 시간이 오래 걸리므로, 자동화된 좌표 등록 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 보정하고자 하는 위성 영상을 정확한 좌표를 가진 참조 데이터에 영상 매칭을 수행하는 기법이 많이 소개 되었는데, 참조 데이터 중 라이다 데이터의 경우 공간 해상도 및 정확도가 높고 무엇보다 3차원 데이터이기 때문에 기복 변위 등을 내포하고 있지 않는 등의 장점을 보인다. 최근 라이다 데이터와 고해상도 위성영상간의 매칭을 위한 기법이 연구, 발표되었으나, 라이다 데이터의 특성상 대용량이기 때문에 처리에 많은 시간이 소요되는 등의 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 일부의 공간만을 라이다 칩으로 추출 및 저장하여 위성영상의 좌표 등록에 활용하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 전체 라이다 포인트 데이터를 반사강도 정사영상 및 수치표고모델의 두 가지 형태로 변환하고 에지 추출을 통해 의미 있는 양의 에지 정보만을 포함하는 지역을 영상형태의 라이다 칩으로 추출, 저장하였으며, 용량이 현저히 줄어든 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 라이다 칩을 아리랑2호 및 아리랑3호 영상의 자동 좌표등록에 활용 해본 결과 평균 한 픽셀가량의 정확도 또한 확보할 수 있었다.
안테나의 고속 정밀 지향성 확보를 위해 동작되는 모터의 구동에 의한 외란의 크기는 극히 미소함에도 불구하고, 정밀 지향 성능이 요구되는 관측 위성의 영상 품질을 저해하는 주요 원인으로 작용하게 된다. 고해상도 관측위성의 지향 성능 향상을 통한 고해상도 영상정보 획득을 위해서는 지향성 안테나의 모터 구동시 발생하는 미소진동(Jitter)이 주요 임무 장비에 전달되지 않도록 적절한 진동절연 및 저감 설계가 요구된다. 본 논문에서는 실제 위성에 적용된 지향성 안테나 진동저감 장치에 대해 개발과정과 적용 전후의 미소 진동 저감 효과에 대해 살펴보고자 한다. 이 장치는 별다른 인터페이스 추가 장비 없이, 지향성 안테나 구동부 내에 있는 기어 하나만을 스프링 댐퍼 기어 형태로 교체함으로서, 발생되는 지터문제를 획기적으로 개선할 수 있는 방법으로 고안되었으며, 이 방식은 2015년에 발사된 서브미터급 고해상도 지구관측 위성에 처음으로 적용되어 발사되었으며, 현재까지 성공적으로 운용 중에 있다.
고해상도 위성영상 시계열 데이터 확보가 쉬워져 이를 활용한 변화탐지 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 위성영상 화소 및 객체 단위 변화탐지 알고리즘 뿐만 아니라, 최근 딥러닝 기술을 적용한 알고리즘 등 다양한 방안이 연구되고 있다. 이런 유용한 결과의 활용도를 높이기 위한 QGIS 플러그인 기반 시스템 구축 방안을 제시하고 실 구축 사례를 제시한다. 제안한 시스템은 관심지역에 대한 집중적인 변화탐지 모니터링을 위한 시스템이며, 향후 개발할 알고리즘의 편리한 시스템 확장 방안을 제시한다. 더 나아가 변화탐지 연구결과 현업화의 기본 구조를 제시하여 위성영상 활용 시스템 구축에 기여할 것으로 기대한다.
저궤도 위성영상 정보의 절대 대기 보정 처리에 의하여 산출되는 지표 반사도는 정확한 식생 분석에 필요한 기본 자료이다. Committee on Earth Observation Satellites (CEOS)는 사용자가 바로 활용할 수 있도록 하는 지표 반사도의 분석 대기 자료(Analysis Ready Data: ARD) 구축과 관련한 연구와 지침 개발이 수행되고 있다. 그러나 이러한 동향은 중저해상도 위성영상을 대상으로 하고 있어서 KOMPSAT-3A나 CAS-500과 같은 고해상도 분광 영상의 ARD를 다루는 연구는 아직 초기 단계이다. 이 연구는 우선 기존 사례를 바탕으로 하여 ARD 자료의 배포 방식을 정리하였다. 그리고 클라우드 환경에서 운영되는 위성 정보 응용 플랫폼 중의 하나인 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)와 ARD 자료와의 연계성을 설명하였다. 연구의 결과로 고해상도 위성영상의 실무적인 ARD 구축 단계와 ODC와 클라우드 환경에서 배포되는 고해상도 위성영상의 ARD 구축 모델과 몇 가지 유형의 개념적 수준의 응용 모델을 제시하였다. 한편 제시한 구축과 응용 모델에 대하여 데이터 가격 정책, 정확도 품질 문제, 플랫폼 적용성 문제, 클라우드 환경 문제, 국제 교류 이슈 등을 토의 사항에서 정리하였다. 지구관측 위성과 관계된 주요 국제기구인 Group on Earth Observations (GEO)와 CEOS등에서 ARD와 ODC의 확산을 위한 시스템 기술과 표준 개발을 지속하고 있으며 이러한 성과는 민간부문으로 확대되고 있다. 따라서 우리나라도 이러한 국제 추세에 대한 대응 전략을 마련할 필요가 있다.
최근 많은 영역에서 고해상도 인공위성의 활용이 증가하고 있다. 안정적으로 유용한 위성영상을 공급하기 위해서는 자동 정밀 기하보정 기술이 필요하다. 일반적으로 위성영상의 기하보정은 정확한 지상좌표와 영상좌표와의 대응점으로 설정된 지상기준점을 이용하여 기하학적인 왜곡을 보정한다. 따라서 자동으로 정밀 기하보정을 수행하기 위해서는 높은 품질의 지상기준점을 자동으로 획득하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 처리할 고해상도 위성영상과 지상기준점 칩의 영상 피라미드를 구축하고 영상 피라미드의 각 층에서 위성영상과 지상기준점 칩 간 영상정합, 오정합점 탐지, 정밀 센서모델링을 반복적으로 수행하는 반복 정밀 기하보정 방안을 제시하였다. 해당 알고리즘을 통해 자동으로 높은 품질의 지상 기준점을 자동으로 획득하고 이를 바탕으로 고해상도 위성영상의 기하보정 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 KOMPSAT-3 및 3A Level 1R 영상 8 Scene을 사용하였으며, 수동으로 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 수행한 결과 평균 1.5 pixel, 최대 2 pixel의 정확도의 기하보정 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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