일반적으로 위성 영상의 분류에 있어서 널리 사용되고 있는 기법은 특징 공간에서 화소 값들의 거리 유사성을 이용하여 인접한 화소들을 동일 클래스로 결정하는 분류기법을 적용하고 있다. 하지만 이러한 기법을 고해상도 위성 영상에 적용시킬 경우 다양한 분광 반사 값을 가지는 영상의 특성상 정확한 결과를 얻기 힘들다. 특히 도시 지역의 경우 분광 정보만을 이용할 경우 높은 이질성과 복잡성으로 영상이 가지는 다양한 정보를 제대로 반영하지 못한다. 본 연구에선 이러한 복잡한 토시지역에 대한 분류를 수행하기 위해 위성 영상과 LiDAR의 높이값 및 반사강도 정보를 이용하여 데이터 융합을 통해 단계적인 방법으로 분류를 수행하였다. 그에 앞서 영상 정보만을 이용하였을 경우와 LiDAR 자료를 보조적으로 활용하였을 경우의 MLC 및 ISODATA 분류를 수행하였고, 단계적 방법의 결과와 시각적 비교를 수행하였다. 전체 분류 결과에 있어서 단계적 방법이 가장 향상된 결과를 보였으며, MLC, ISODATA 분류에 있어서도 LiDAR 자료를 활용할 경우 더 향상된 분류 결과를 얻을 수 있었다.
고해상도 위성영상은 극지 내륙 지역과 같이 접근이 어려운 지역에 대해서도 공간 정보를 획득할 수 있는 탁월한 접근성을 가진다. 고해상도 위성영상으로부터 도출되는 공간정보의 위치 정확도를 향상시키기 위해서는 기준점을 활용하는데, 이러한 접근 불가 지역에 대해서는 기준점 획득이 쉽지 않기 때문에 여러 보조 데이터를 쓰기도 하나, 그러한 보조 데이터 마저 획득이 어려운 지역이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 완전한 무기준점 기반으로 위치 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 멀티 영상의 번들조정을 기반으로 정확도 향상의 정도를 평가하였다. 멀티 영상 조정을 위해 영상 간의 매칭점를 추출하여 활용하였고, 개별 영상 또는 스테레오 영상의 조정이 아닌 전체 영상의 통합 센서 모델링을 구현하여 정확도 향상 정도를 평가하였다. 실험으로 아리랑 3A 영상을 활용하였으며, 실험결과 RMSE (Root Mean Square Error) 오차의 현격한 향상은 도출하기 어려웠으나, 최대오차를 감소시키는 효과가 있었으며, 특히 표고 방향으로의 과대오차를 감소시키는데 효과적임을 알 수 있었다.
이 연구에서는 공간해상도 4m 급의 고해상도 위성인 IKONOS 및 Kompsat-2 영상자료와 현장조사 자료를 기반으로 지리정보시스템 분석기법을 적용하여 천수만 황도 갯벌의 표층 퇴적상 분포의 변화 양상을 파악하였다. 2001년 2월에 획득된 IKONOS 영상과 2008년 4월에 획득된 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 객체 기반 분류법 (object-based classification)에 의해 갯벌의 표층 퇴적상 분포도를 작성하였다. 두 시기에 얻어진 퇴적상 분포도로부터 각 퇴적상의 면적을 추출하고, 이를 통해 두 시기 동안 연구지역 갯벌의 표층 퇴적상 변화를 분석하였다. 분석 결과, 황도 갯벌에서는 2000년 대 초반에 비해 전반적으로 모래 성분이 증가하여 펄 퇴적상의 상당 부분이 혼합 퇴적상으로 변화한 것으로 나타났다. 펄 퇴적상은 2000년대 초에 비해 후반에 5.81% 증가하였으나, 혼합 퇴적상과 모래 퇴적상은 각각 4.46%와 2.14% 증가하였다. 2004년 4월과 2009년 5월 및 2010년 5월 현장조사 결과에 대한 비교분석을 통해 이를 확인할 수 있었다. 연구 결과, 고해상도 위성영상과 지리정보시스템 분석기법의 활용을 통해 갯벌 표층 퇴적상 분포의 변화 양상을 모니터링하는 것이 가능한 것으로 판단된다.
원격탐사 자료를 활용한 변화탐지 기법은 재난/재해, 국토모니터링 등의 다양한 분야에서 활용가능하다. 그러나, 고해상도 위성영상을 활용하여 무감독 변화탐지를 수행할 경우에는, 기복변위 등에 의한 기하학적인 오차와 영상의 노이즈 정보에 의하여 미변화지역들이 변화지역으로 오탐지될 수 있는 문제점을 지닌다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 변화탐지 기법인 IR-MAD 기법을 활용하여 고해상도 위성영상에 대한 객체 기반의 변화탐지를 수행하였다. 특히, 교차융합기법으로 부가적인 자료를 생성하여 객체 기반의 변화탐지 정확도를 향상시키고자 하였다. KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 실험을 수행한 결과, 화소기반의 IR-MAD 기법과 비교하여 객체 기반의 IR-MAD 기법이 높은 변화탐지 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 또한, 교차융합영상을 활용하였을 경우가 원 다시기 영상만을 사용하였을 때보다 높은 변화탐지 정확도를 보였다. 이를 통해, 객체 기반의 IR-MAD 기법이 고해상도 위성영상을 활용한 국토의 변화탐지를 효과적으로 수행할 수 있음을 실험적으로 증명하였다.
이 연구의 목적은 고해상도 합성개구레이더 센서를 탑재한 관측위성의 운용요구사항에 맞춰 임무기간 동안 관측 목표지역을 주기적으로 반복하고 지상궤적을 $\pm2km$ 범위 내에서 안정성을 갖도록 유지 조정하는 궤도제어 알고리즘 연구를 수행하는데 있다. 기존에 수행되어 왔던 지상궤적에 대한 오차를 해석적으로 계산하여 궤도를 유지 조정하는 방법이 아닌 기준궤도에 대하여 상대좌표계에서 표현된 위성의 실제 접촉궤도를 기준궤도와 직접적으로 비교하여 목표궤적을 유지 조정하는 알고리즘을 연구하였다. 이를 위해 첫째, 고해상도 관측위성의 운용요구사항을 만족하는 계획된 목표궤도인 기준궤도를 설계하였다. 기본적으로 기준궤도는 임무 설계 시 완전한 주기성이 고려된 최대한 실제에 가까운 궤도이기 때문에 지구중력장 모델만을 고려하여 간략하게 설계하였다. 둘째, 실제의 인공위성의 궤도는 계획된 기준궤도를 유지해야 하지만 시간에 따라 섭동력의 영향을 받아 계획된 궤도로부터 벗어나게 된다. 기준궤도로부터 실제궤도가 얼마나 벗어나는지에 대한 정량적 분석을 위해 지구 중력장, 달-태양 중력, 대기저항력, 태양복사압, 조석력 등과 같은 다양한 섭동력의 영향에 대한 분석을 수행하였다. 셋째, 반경방향(radial), 진행방향(along-track), 교차방향(cross-track)의 세 방향의 성분으로 구성된 우주공간오차(Space Error) 개념을 적용하여, 투영된 지상궤적에 상응하는 오차를 계산하는 것 보다 안정적으로 오차를 계산하였다. 또한 운용요구사항에 따라 허용된 범위 내에서 궤도를 유지하기 위해 GVE(Gauss Variation Equation)을 이용한 궤도조정을 수행하였다. 섭동력의 분석 결과로부터 지구대기저항력, 달-태양 중력으로 인해 가장 두드러지는 장반경과 궤도이심률의 변화를 조정하기 위해, 임무에 사용되는 추력기의 연료 효율을 고려하여 동결궤도가 유지될 수 있는 최적의 위도이각에서 In-plane에 대한 궤도조정만을 수행하여 장반경과 이심률을 동시에 조정하였다. 지구대기와 태양활동의 영향으로 시간에 따른 장반경의 변화율에 따라 궤도조정 주기를 가지는 것을 알 수 있었고, 이 변화율 때문에 생기는 우주공간오차의 증가를 보정하여 위성의 지상궤적을 목표범위 안에서 유지할 수 있었다.
일반적으로 영상은 공간, 분광 및 시간 해상력을 바탕으로 고해상과 저해상 영상으로 구분된다. 최근 IKONOS 와 QuickBird 등 공간해상력이 1m 이하인 위성 영상들이 국내에 공급되어 바야흐로 고해상 위성영상을 이용한 다양한 활용분야들이 연구되고 있다. 이에 반하여 고분광해상력을 갖는 하이퍼스펙트럴 영상에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 국제적으로는 항공기탑재 센서들을 이용한 다양하고 광범위한 조사분석 연구가 이루어지고 있으나, 국내에서는 장비와 관심의 부재로 인하여 초기적인 연구 단계에 있는 실정이다 하이퍼스펙트럴 센서는 환경, 지질, 목표물 인식 분야에 있어 많은 관심을 받고 있으며 위성탑재 초다중분광센서가 운용되기 시작하면서 연구의 활성화가 더욱 기대되고 있다. 본 연구에서는 EO-1 위성의 Hyperion 센서 데이터를 이용하여 노이즈 제거를 위한 영상 전처리 과정을 실시하고 분광특성에 따른 무감독 분류를 통한 인덱싱 기법과 널리 알려진 분광 라이브러리를 활용한 대상물, 특히 인공지물 추출 기법을 실험하였다. 이를 위하여 MNF(Maximum/Minimum Noise Filtering) 변환 및 분광 매칭(Spectral Matching) 기법, 분광 라이브러리 처리 등을 수행하였다. 결과의 비교를 위하여 동일 지역의 Landsat ETM+ 데이터를 이용하여 상호비교를 통한 검증작업으로서 그 성과를 판단하였다.
전라남도 국민참여형 위성영상 블로그 시스템은 2006년도 행정자치부 자치단체정보화지원사업의 일환으로 구축된 것으로서, 사용자가 고해상도 위성영상 위에 직접 자신의 글, 사진, 동영상을 올리고, 이를 다른 사용자나 시스템과 공유할 수 있도록 구축된 시스템이다. 본 시스템이 궁극적으로 구현하고자 했던 과제는 다음과 같다. (1)지리정보 혹은 기타 정보의 고정성을 탈피하고, (2)지리정보와 멀티미디어 자료의 효율적 통합을 통해 geoUCC를 구축하며, (3)사용자의 참여를 통한 지리정보 제공 방식의 쌍방향성을 구현하여, (4) 사용자를 일방적 자료 활용자에서 자료 생성자로 발전시키고 궁극적으로는 자치단체와 국민 간 새로운 방식의 소통 방식을 생성하는 것이다. 본 시스템 구축의 결과로서 본 시스템에서 일반 국민에게 서비스되는 내용은 다음과 같다. (1) 전라남도 전역의 1m급 고해상도 위성영상의 대국민 서비스, (2)전라남도 전역에 대한 지번 단위까지의 주소 검색 서비스, (3)웹 상에서의 실시간 3차원 GIS 서비스, (4)Web2.0의 철학을 반영한 RSS, Trackback 기능 및 Tag 검색 기능, (5)사용자가 직접 고해상도 위성영상 위에 자신의 글, 사진, 동영상, 홈페이지 등을 올릴 수 있는 "위성영상 블로그 쓰기 기능", (6)국내 거의 모든 포털 사이트의 블로그와 홈페이지를 지원하는 시스템 연계(퍼가기) 기능 등이다. 결론적으로 본 시스템의 사용자는 고해상도 위성영상 기반의 지도 위에 자신의 여행기, 사진, 동영상을 올림으로써 자신만의 사용자제작콘텐츠(UCC)를 생성할 수 있을 뿐만 아니라, 이를 다른 사용자와 공유, 활용함으로써 실질적인 쌍방향, 참여형 지리정보시스템을 이용하게 된 것이다.
토양수분은 지표와 대기에서 물과 에너지를 교환하는 중요한 수문기상 인자임에도 불구하고 토양수분에 대한 중요성이 부족한 실정이다. 최근에는 위성기술의 발달로 Aqua위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E)를 이용하여 토양수분을 측정하고 있다. 이는 토양수분을 측정하고 있는 가장 유용한 기기로서 25km의 낮은 공간 해상도를 가지고 있어 토양수분의 변화를 나타내는데 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 AMSR-E의 공간 해상도를 높이고자 비교적 높은 해상도를 (1km) 가지고 있는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)를 연동하였으며, MODIS의 산출물 중 Albedo, LST, NDVI 인자를 이용하였다. 이를 바탕으로 1km의 고해상도 일 별 토양수분 지도를 작성하였으며, 이 지도를 각각 관측 토양수분과 비교 검증하였다. 향후 일별 고해상도 토양수분 지도를 작성하면 우리나라에 대한 토양수분 데이터베이스를 구축해 나갈 수 있을 것이다.
본 논문은 KOMPSAT-2호 및 3호의 화상활용 일환으로 고해상도 위성화상을 이용한 정량화 기반의 산불피해등급 분류도에 관한 시범연구이다. 무엇보다 중적외선 밴드가 없는 IKONOS화상에서 NBR산법개발과 NBR에 기초한 산불피해림의 등급분류도를 작성하였다. 본연구의 결과물인 삼척산불지역의 피해등급분류도는 -1과 1사이의 NBR 지수값을 갖는 8bit 회색조 영상을 심 중 경 구분의 산불피해등급별에 따라 각각 적 황 청색으로 나타낸 유색밀도편분 화상이다. 현지 실측의 CBI에 의한 검정에서 정밀 정확으로 평가될 경유, 고해상도 화상을 이용한 NBR기반의 산불피해등급 분류도는 산불 후 피해복구 선택, 즉 자연복원과 인공식재복원에 결정정보가 될 것이다.
현재 전 세계적으로 많은 위성관제 및 위성영상데이터 수신처리 지상국에서 저궤도 위성의 추적 및 위성과의 통신을 위하여 NORAD 궤도데이터를 사용하고 있다. 공신력있는 북미우주방위사령부(NORAD)에서는 거의 매일 주기로 수천개의 지구 주회 물체를 관측하여 그 궤도데이터를 인터넷을 통해 전 세계로 공개하고 있으며, 이 데이터를 사용한 위성 궤도 예측은 지상국에서 위성과 통신하기에 충분한 추적정확도를 제공한다. 하지만 고해상도 지구관측 위성의 임무수행을 위해서는 위성의 위치결정 정확도의 중요성 때문에 평균 궤도정보인 NORAD 데이터를 사용하는 대신 자체 위성 관측 및 추적시스템을 운영한다. 우리별 3호의 지상국인 경우 자체 위성 추적시스템이 없는 관계로 위성과의 통신 뿐 아니라 영상촬영 및 처리를 위한 궤도정보를 NORAD 데이터에 의존하고 있다. 본 논문에서는 이러한 NORAD 데이터를 이용하여 위성의 위치를 예측 또는 결정함으로써 고해상도 지구관측 위성이 원하는 지역을 얼마나 정확히 촬영할 수 있는지, 그리고 생성되는 영상 카탈로그의 위치는 실제 촬영된 위치와 얼마나 달라질 수 있는지를 실험, 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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