• 제목/요약/키워드: 고해상도 위성

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딥러닝을 이용한 소규모 지역의 영상분류 적용성 분석 : UAV 영상을 이용한 농경지를 대상으로 (Applicability of Image Classification Using Deep Learning in Small Area : Case of Agricultural Lands Using UAV Image)

  • 최석근;이승기;강연빈;성선경;최도연;김광호
    • 한국측량학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.23-33
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    • 2020
  • 최근 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)를 이용하여 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있게 되면서 저비용으로 소규모 지역의 관측 및 공간정보 제작이 가능하게 되었다. 특히, 농업환경 모니터링을 위하여 작물생산 지역의 피복지도 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 랜덤 포레스트와 SVM (Support Vector Machine) 및 CNN(Convolutional Neural Network) 을 적용하여 분류 성능을 비교한 결과 영상분류에서 딥러닝 적용에 대하여 활용도가 높은 것으로 나타났다. 특히, 위성영상을 이용한 피복분류는 위성영상 데이터 셋과 선행 파라메터를 사용하여 피복분류의 정확도와 시간에 대한 장점을 가지고 있다. 하지만, 무인항공기 영상은 위성영상과 공간해상도와 같은 특성이 달라 이를 적용하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 위성영상 데이터 셋이 아닌 UAV를 이용한 데이터 셋과 국내의 소규모 복합 피복이 존재하는 농경지 분석에 활용이 가능한 딥러닝 알고리즘 적용 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 최신 딥러닝의 의미론적 영상분류인 DeepLab V3+, FC-DenseNet (Fully Convolutional DenseNets), FRRN-B (Full-Resolution Residual Networks) 를 UAV 데이터 셋에 적용하여 영상분류를 수행하였다. 분류 결과 DeepLab V3+와 FC-DenseNet의 적용 결과가 기존 감독분류보다 높은 전체 정확도 97%, Kappa 계수 0.92로 소규모 지역의 UAV 영상을 활용한 피복분류의 적용가능성을 보여주었다.

3차원 위성영상과 센서영상의 정합에 의한 가상표적 Overlay 기법 (Virtual Target Overlay Technique by Matching 3D Satellite Image and Sensor Image)

  • 차정희;장효종;박용운;김계영;최형일
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제11D권6호
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    • pp.1259-1268
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    • 2004
  • 제한된 훈련장안에서 실전에 대비한 훈련이 되려면, 다양한 전투상황이 부여된 현실감 있는 모의훈련이 필수적이다. 본 논문에서는 현실감 있는 모의훈련을 위해 가상영상이 아닌 지상기반 CCD 카메라영상에 지정된 시나리오대로 가상표적을 전시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 GeoTIFF(Geographic Tag Image File Format) 위성 영상과 DTED(Digital Terrain Elevation Data)를 이용하여 현실감 있는 3차원 모델을 생성(운용자용)하고, 입력된 CCD 영상(운용자, 훈련자용)으로부터 도로를 추출하였다. 위성영상과 지상기반 센서영상은 관측위치, 분해능, 스케일 등에 많은 차이가 있어 특징기반 정합이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 영상 워핑함수인 TPS(Thin-Plate Spline) 보간 함수를 일치하는 두개의 제어점 집합에 적용하여 3차원 모델에 표시된 이동경로를 따라 CCD 영상에서도 표적이 전시되는 이동 동기화 방법을 제안하였다. 실험환경은 Pentium4 1.8MHz(RAM 512M)의 PC 2대를 사용하였으며, 실험 영상은 대전지역의 위성영상과 CCD 영상을 이용, 제안한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.

SPOT5영상과 GIS분석을 이용한 인제 지역의 산사태 특성 분석 (Analysis of Landslide Characteristics of Inje Area Using SPOT5 Images and GIS Analysis)

  • 오치영;김경탁;최철웅
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.445-454
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    • 2009
  • 최근 기후변화로 인해 국지적 기습 폭우와 집중 호우로 피해가속출하며, 인제 지역과 같은 산간 지방의 경우 폭우로 인한 산사태의 탐지와 예측에 어려움을 두고 있다. 본 연구는 인제 지역의 산사태 탐지와 예측을 위한 특성을 분석하고자 2006년 7월 태풍 에위니아로 인해 산사태 발생 후 촬영된 위성영상을 이용하였고, GIS 분석을 위해 위성영상(SPOT5)을 육안 판독하여 발달부, 유하부, 퇴적부로 디지타이징 하였다. 공간적 특성 분석을 위해 수치지도, 3 4차 임상도, 정밀토양도를 육안판독한 산사태 지역과 그리드 중첩 분석 하였다. 그 결과 인제 지역의 지형적 특성은 경사도 평균 $26.34^{\circ}$에서 발생하고, 경사 방향은 남향 남동 남서향이며 고도는 평균 627m에서 발생하였다. 수문학적 분석 결과 유하지, 퇴적지로 갈수록 유하 면적이 급격히 퍼짐을 나타내었고, 임상학적 분석결과 소나무림의 발생률이 크며 경급속성에 따라 흉고직경 6~16cm의 임목 수관정유 비율이 50% 이상인 소경목 에서 산사태가 발생함을 알 수 있었다. 토망통 분석 결과 사양질 이고 배수능력이 뛰어난 OdF(오대) 37.85%, SmF(삼각) 37.35% 로 나타났다. 본 연구를 통해 인제 지역 일대의 산사태 특성을 알 수 있었고, 2.5m 급의 SPOT5 영상의 활용이 가능했다. 하지만 고해상도 영상에 비해 시가지와 인접한 유하부 판단에 어려움이 있었다.

산불 발생 후 VHR 위성영상과 GIS 데이터를 이용한 산불 피해 지역 변화 탐지 (Wildfire-induced Change Detection Using Post-fire VHR Satellite Images and GIS Data)

  • 정민경;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_3호
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    • pp.1389-1403
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    • 2021
  • 고해상도(Very High Resolution; VHR) 위성영상을 이용한 재난 피해 평가는 신속한 피해 정보 추출과 함께 세부적인 피해 정보 획득이 가능하다. 하지만 일반적으로 VHR 위성의 낮은 영상 취득 주기로 인해 재난 발생 전 VHR 영상의 수급은 제한적이며, 재난 발생 후 영상만으로는 피해 지역과 미피해 지역의 정확한 식별에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 산불 발생 후 VHR 위성영상과 GIS (Geographic Information System) 데이터를 이용하여 국내 산불 피해 지역에 대한 변화 탐지를 수행하였다. 산불 발생 전 VHR 영상을 대체하기 위한 GIS 데이터로는 토지피복도가 사용되었으며, 산불 발생 전 토지피복 현황에 대한 공간정보를 이용하여 산불발생 전 NIR (near-infrared) 영상을 시뮬레이션하였다. 변화 탐지 과정에서는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 상관도 기반의 변화 탐지 기법을 적용하였으며, superpixel 기반의 영상 분석을 통해 영상 분석의 복잡도를 감소시키는 동시에 VHR 영상의 디테일을 보존하고자 하였다. 제안 기법은 2019년 발생한 강원도 산불 지역에 대해 검증되었으며, 두 연구 지역에 대해 모두 98% 이상의 높은 전체 정확도와 0.97 이상의 높은 F1-score 값을 제시하였다.

연속수치지형도를 활용한 격자기준 관심 지역 추출기법의 평가 (Evaluation of Grid-Based ROI Extraction Method Using a Seamless Digital Map)

  • 정종철
    • 지적과 국토정보
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    • 제49권1호
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    • pp.103-112
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    • 2019
  • 위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체 정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.

QuickBird 위성영상을 이용한 수종분류에서 픽셀과 분할기반 분류방법의 정확도 비교 (A Comparison of Pixel- and Segment-based Classification for Tree Species Classification using QuickBird Imagery)

  • 정상영;임종수;신만용
    • 한국산림과학회지
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    • 제100권4호
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    • pp.540-547
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    • 2011
  • 본 연구는 고해상도 위성영상인 QuickBird 영상을 이용한 픽셀 및 분할기반의 분류방법의 정확도를 비교하여 적합한 수종 분류방법을 선정하기 위해 수행하였다. 이를 위해 연구대상지인 충청북도 옥천군과 영동군의 산림을 대상으로 현지조사를 실시하여 총 398개 토지피복정보를 수집하였다. 총 14개의 토지 피복 등급(4개의 침엽수종과 7개의 활엽수종, 그리고 3개의 비산림지)으로 구분된 현지조사 자료를 훈련자료로 이용하였다. 픽셀기반 분류에 있어서 위성영상이 가지고 있는 원 화소값, tasseled cap 분석에 의한 3개의 지수, 그리고 주성분 분석을 통한 3개의 성분값을 이용한 3가지의 밴드조합 영상을 생성하여 분류정확도를 비교한 결과, 위성영상의 원 화소값을 이용한 분류 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다. 분할기반 분류에서는 3개의 축척계수에 따른 정확도를 비교한 결과, 축척계수 50%을 적용하였을 때 전체 정확도는 76%, 그리고 ${\hat{k}}$ 값은 0.74로 다른 축척계수에 의한 정확도보다 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 QuickBird 영상의 원 화소값과 50%의 축척계수를 이용한 분할기반의 수종분류 결과가 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다.

기계학습모형을 이용한 다분광 위성 영상 기반 낙동강 부유 물질 농도 계측 기법 개발 (Development of suspended solid concentration measurement technique based on multi-spectral satellite imagery in Nakdong River using machine learning model)

  • 권시윤;서일원;백동해
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권2호
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    • pp.121-133
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    • 2021
  • 하천에서 발생하는 부유 물질은 주로 유역으로부터 유입되거나 하천 내에서 자생으로 발생하기도 하며, 퇴적되어 중장기적인 수질 오염을 초래할 수도 있는 중요한 수질 인자이다. 하지만, 부유물질의 재래식 계측방식은 점 단위 계측이기 때문에 노동 집약적이며 방대한 양의 자료를 취득하기는 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 고해상도 다분광 위성영상을 제공하는 Sentinel-2 위성 자료를 이용하여 낙동강 전역에 대한 원격탐사 기반 부유 물질 농도 계측 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 기존 원격탐사 기반 회귀식들의 한계점을 개선하고 낙동강 전체 영역의 지역적 특성을 반영하기 위해 기계학습 모형인 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression, SVR) 모형을 이용하여 다양한 파장대의 분광 밴드들과 밴드비(band ratios)를 고려하였으며, 이를 입력 변수들의 최적 조합으로 재귀적 특징 제거법(Recursive Feature Elimination, RFE)과 SVR의 각 변수별 가중계수를 활용하여 도출하였다. 가장 중요도가 높은 분광 밴드로는 Red-edge 파장대 영역에 속하는 705 nm 밴드가 산출되었으며, 최종적으로 구축된 SVR 모형을 선행 연구들에서 제시한 회귀식들과 비교한 결과, 가장 정확한 계측 결과를 제공하는 것으로 밝혀졌다. 본 연구에서 개발된 SVR 모형은 RFE를 통해 산출된 최적 분광 밴드 조합을 바탕으로 하기 때문에 기존 단일 분광 밴드 혹은 밴드비를 기반으로 구축된 회귀식들이 가지는 변수 의존도를 낮추는 동시에 더욱 정확한 부유물질 농도 공간분포를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

SAR 위성 영상을 이용한 도심지 지반 침하 모니터링 연구 (Ground Settlement Monitoring using SAR Satellite Images)

  • 유충식
    • 한국지반신소재학회논문집
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    • 제21권4호
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    • pp.55-67
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    • 2022
  • 본 본문에서는 합성개구레이더(synthetic aperture radar) 위성 영상 이미지 분석을 통해 지표 침하를 측정하는 기술, 즉 합성개구레이다 간섭기법(InSAR, interferometric synthetic aperture radar)의 기본 이론 및 도심지 지표 변위 측정에 대한 적용성 검토 연구 내용을 다루었다. 먼저 InSAR 기법에 대한 기본 이론과 함께 기존 연구 동향을 제시하였으며 아울러 다중시기 SAR 영상을 이용한 시계열 분석 기법 중 SBAS-InSAR(SBAS-InSAR, Small Baseline Subset Interferometric SAR) 및 PS(Persistent Scatterers)-InSAR 기법을 연구 대상 지역에 적용하고 2014년~2021년 사이에 발생한 지역적 지반 침하를 평가하여 InSAR 기법의 도심지 지반 침하 모니터링에 구체적인 적용 가능성 여부를 평가하였다. 검토 결과 InSAR 기법은 연구대상 지역에서 발생한 시계열 침하 및 광역대 침하발생 경향을 현실적으로 모니터링할 수 있는 것으로 검토되었다. 아울러 SAR 영상을 이용한 시계열 간섭기법은 SAR 위성이 지구를 공전하면서 일정한 시간간격으로 한반도의 영상을 제공하므로 장기간에 걸쳐 발생하는 지반침하 모니터링에 효율적으로 적용할 수 있는 것으로 검토되었다. 향후 재방문 주기가 짧은 SAR 위성에서 촬영된 고해상도 SAR 영상이 활성화될 경우 InSAR 기법은 기존의 계측 기법을 대체하는 4차 산업 기술 기반의 광역대도심지 지반침하 모니터링 기술로 발전될 수 있을 것으로 평가되었다.

고댐핑 요크 구조 적용 대형 태양전지판의 수동형 제진에 관한 연구 (A Study on the Passive Vibration Control of Large Scale Solar Array with High Damping Yoke Structure)

  • 박재현;박연혁;박성우;강수진;오현웅
    • 항공우주시스템공학회지
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    • 제16권5호
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    • pp.1-7
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    • 2022
  • 최근 인공위성 임무 고도화에 따라 고성능의 전장품이 탑재되어 시스템 소요전력이 증가되고 있다. 이에 따라 충분한 전력확보를 위하여 태양전지판 크기 또한 점차 증가하고 있다. 태양전지판의 크기 증가 및 중량화는 위성체 자세 기동 시 발생하는 진동과의 커플링 등에 의해 태양전지판 탄성 진동의 크기 증가를 유발한다. 상기 진동은 힌지 및 요크를 통해 위성체에 전달되어 지향성능이 요구되는 고정밀 관측위성의 지향성능과 직결되어 고해상도 영상 획득 임무 성능을 저하시킨다. 종래에는 태양전지판의 탄성 진동을 저감시키고자 고강도 설계에 집중 또는 별도의 보강재 및 댐퍼 시스템을 적용하였다. 그러나, 이는 부피 및 무게를 증가시키며 시스템 복잡성이 증가하는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 상기 한계점을 극복하고자 초탄성 형상기억합금(SMA: Shape Memory Alloy) 양면에 점탄성 테이프로 박막층을 적층함으로써 댐핑 특성을 극대화하였으며, 별도 시스템 적용없이 작은 부피 및 무게로 진동을 저감하여 시스템 경량화에 기여할 수 있는 설계기법을 제안하였다. 제안한 초탄성 SMA 적층형 태양전지판 요크를 태양전지판 더미에 적용시켜 자유감쇠시험 및 온도시험을 통해 설계 유효성을 입증하였다.

고해상도 위성자료를 활용한 마른 잎 탐지 (Detection of Decay Leaf Using High-Resolution Satellite Data)

  • 심수영;진동현;성노훈;이경상;서민지;최성원;정대성;한경수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.401-410
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    • 2020
  • 최근 지구 온난화의 영향으로 변화하는 한반도 식물계절에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그러나 지리적인 특성상 봄철 식물계절에 비해 실측이 어려운 가을철 식물계절의 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 대표적인 가을철 식물계절인 단풍과 낙엽 등을 '마른 잎'으로 정의하고 Landsat-8 위성영상을 기반으로 마른 잎 탐지를 수행하였다. NDVI를 이용하여 마른 잎의 1차 경계 값을 산출하고, 건강한 잎과의 분광특성 차이 및 NDWI를 이용하여 마른 잎의 2차 경계 값을 산출하였다. 본 연구의 마른 잎 탐지 알고리즘의 정확도 검증을 위해 POD, FAR 값을 이용하였으며, 검증 결과 POD는 98.619, FAR은 1.203으로 높은 정확성을 보였다.