• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1599-1610
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• 2021

자연환경이나 지역생태계는 다양한 요인에 의하여 변화가 일어나지만 그 중에서도 수온의 변화는 하천생태계에서 주변환경에 영향을 미치는 큰 요인 중 하나이다. 하지만 현재까지 수온 변화에 관한 연구는 수온이 하천환경에 미치는 영향력에 비해 활발히 진행되지 못하였다. 이에 본 연구에서는 2015년부터 2021년까지 홍천강의 겨울철 얼음의 면적 변화를 통해 수온의 변화를 연구하고자 한다. 현장조사 결과를 참고하여 광학 위성영상을 분류하였으며, SAR 위성 영상은 GLCM 텍스처 분석법을 이용하여 입력 자료의 한계를 극복하고자 하였다. 사용된 모든 영상의 정확도 검증을 수행한 뒤, 산출된 월 평균 얼음 면적과 인접한 기상대의 기온자료와 비교를 하였다. 수온과 얼음의 면적이 상관관계가 있음을 알 수 있었으며 본 연구결과는 접근이 힘들거나 시스템이 갖춰지지 않은 소규모 하천의 환경변화 연구에 활용할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1311-1317
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• 2018

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_4호
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• pp.1469-1478
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• 2018

지진과 화산은 막대한 인적 물적 피해를 발생시킬 수 있는 재해로서 광범위하게 영향을 미치기 때문에 이에 대한 효과적인 모니터링이 요구된다. 위성 자료가 많아지면서 효율적 지진 화산 모니터링을 위한 위성영상 기반의 연구가 많이 발전하고 있다. 위성영상의 종류는 크게 광학, 열적외선, 영상레이더로 구분할 수 있으며 각 위성영상 종류에 따라 서로 다른 특성을 가지고 있다. 여기서는 우선 각 종류별 장점과 단점을 정리하였다. 또한 국내 연구자들에 의해 수행된 위성 영상을 활용한 지진과 화산 관련 연구를 살펴보고 이를 토대로 지진과 화산 재해 대응을 위한 위성 영상의 종류별 활용 방안을 제시하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.447-455
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• 2019

기존의 식생정보는 대부분 5년 주기로 구축되어 최신성이 결여 되어있다. 식생의 조사는 사진측량과 사람의 현지조사로 이루어지며, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 식생의 정보 중 식생층위구조에 대한 정보는 산림의 다양성과 환경을 평가하는 중요한 요소이다. 식생의 내부구조인 층위구조는 필수적 정보이지만, 일반적인 사진측량과 사람의 조사로는 한계점이 존재하게 된다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3/3A/5 위성영상으로 부터 제작된 지수맵과 Texture맵, DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)의 차분으로 생성한 canopy정보를 Input layer로 층위자료를 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 이용하여 분류하였다. 단층과 다층의 산림의 층위 구조를 분류하여 최종분류결과 81.59% 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.683-693
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• 2023

본 연구에서는 1973년 완공된 소양호에 처음으로 발생한 녹조현상에 대하여 위성영상을 사용하여 분석하였다. 연구자료는 2023년 7월부터 약 2개월간의 광학영상 13장을 사용하였으며, 소양호에 발생한 녹조의 면적을 산출하였다. 정확한 녹조 발생 면적을 산출하기 위하여 support vector machine 알고리즘 기반으로 영상분류를 수행하였다. 그 결과 소양호의 녹조는 녹조 발생을 유발하게 한 불순물이 유입된 지점을 중심으로 발생하였다. 2023년 8월 태풍 카눈의 효과로 일시적으로 감소하는 듯 보였으나 지속된 더위로 인해 다시 녹조가 증가하였다. 본 연구결과는 소양호는 수도권 주요 수원지 중 하나로 반복적인 녹조 발생을 대비해야 하는 점을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.507-519
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• 2023

Multi-temporal optical images have been utilized for time-series monitoring of croplands. However, the presence of clouds imposes limitations on image availability, often requiring a cloud removal procedure. This study assesses the applicability of various machine learning algorithms for effective cloud removal in optical imagery. We conducted comparative experiments by focusing on two key variables that significantly influence the predictive performance of machine learning algorithms: (1) land-cover types of training data and (2) temporal variability of land-cover types. Three machine learning algorithms, including Gaussian process regression (GPR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were employed for the experiments using simulated cloudy images in paddy fields of Gunsan. GPR and SVM exhibited superior prediction accuracy when the training data had the same land-cover types as the cloud region, and GPR showed the best stability with respect to sampling fluctuations. In addition, RF was the least affected by the land-cover types and temporal variations of training data. These results indicate that GPR is recommended when the land-cover type and spectral characteristics of the training data are the same as those of the cloud region. On the other hand, RF should be applied when it is difficult to obtain training data with the same land-cover types as the cloud region. Therefore, the land-cover types in cloud areas should be taken into account for extracting informative training data along with selecting the optimal machine learning algorithm.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1791-1799
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• 2023

한국항공우주연구원은 위성정보활용협의체 소속기관을 대상으로 아리랑위성 시리즈 영상자료 보급 및 활용지원을 담당하고 있다. 협의체 소속기관 사용자들은 대부분 광학 영상 중심으로 위성영상을 활용하고 있으며, 상대적으로 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상에 대한 활용 방안은 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 SAR 영상자료 활용을 지원하기 위한 일환으로 향후 개발할 SAR 강도 기반 변화탐지 기술의 결정을 위해 현재까지 연구되어진 SAR 강도 기반 변화탐지 기술과 그 활용사례들을 조사했다. 조사 결과 많은 연구자로부터 강도 차분, 상관계수, 히스토그램(Histogram) 또는 편파 정보를 활용하여 변화 픽셀을 탐지하고 분석하기 위한 다양한 알고리즘들과 도시, 홍수, 산불, 식생과 같은 다양한 분야에서 변화탐지 알고리즘의 활용방안이 연구되었음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 위성정보활용협의체에 활용할 SAR 변화탐지 기술 개발에 활용할 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권1호
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• pp.11-19
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• 2012

대기중의 꽃가루는 생물학적으로 발생하는 자연현상이며, 꽃가루 입자 자체는 태양복사전달과정에 영향을 미치며, 시정을 악화시키는 등 대기환경을 저해하고, 건강문제에 부정적인 영향을 주기도 한다. 꽃가루에 대한 연구는 주로 꽃가루의 이동과 확산, 그리고 건강에 미치는 영향에 대해 이루어져 왔으나 대기 에어러솔로서 광학적 특성 및 기후변화에 미치는 영향에 대한 연구는 아직 미비하다. 본 연구의 목적은 대기 중에서 꽃가루의 시간적 및 수직적 분포를 분석하는 것과 꽃가루의 증가로 인한 대기 에어러솔 광학적 특성변화를 분석하는 것으로서, 광주지역에서 고농도의 꽃가루 현상이 발생한 2009년 5월 5일부터 5월 7일 까지 라이다(Lidar)와 Cimel 선포토미터(sunphotometer)를 이용한 집중 관측을 수행하였다. 꽃가루는 주로 일출 후 대기 중에서 관측되기 시작하여 정오경에 대기경계층 고도 이하 (<약 1.5 km)까지 분포하다 일몰 후 사라지는 일변화를 보였으며, 꽃가루의 일평균 광학적 두께는 5, 6, 그리고 7일에 각각 0.036, 0.021, 그리고 0.019로 전체 대기 에어러솔에서 꽃가루가 차지하는 비율은 1 - 16 %로 정오경에 가장 높은 비율을 보였다. 이러한 연구결과를 살펴볼 때, 봄 철의 높은 꽃가루 농도는 대기 에어러솔의 주요한 요소로 작용할 수 있으며, 위성, 선포토미터 등의 원격 탐사 장비를 이용한 대기 에어러솔 관측 시 영향을 고려해야 할 요소임을 증명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.421-434
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• 2012

동해에서 CDOM의 광학적 특성과 순환을 이해하기 위하여 MODIS의 원격탐사반사도($R_{rs}$)를 이용한 기존의 CDOM 흡광계수 추정 알고리즘들(Semi-Algorithms (3개), Empirical-Algorithms (3개))을 현장관측 자료와 비교 평가하였다. 2009년부터 2011년까지 총 7번의 현장 관측 자료는 연안 해역에서부터 외양의 다양한 해양환경을 포함하고 있다. 본 연구 결과, 동해에서 Quasi-Analytical Algorithm (QAA_v5) 이 현장 $a_{CDOM}$(412) 값을 가장 유사하게 추정하였다. Quasi-Analytical Algorithm (QAA_v5) 알고리즘을 기준으로 Semi-analytical 알고리즘은 과소추정하는 경향을 보였다. 그러나 Empirical 알고리즘은 과대추정하는 경향을 보였다. $a_{CDOM}$(412)의 값이 높은 곳에서 위성관측 엽록소-a (Chlorophyll-a)의 값도 높았다. 이 결과는 CDOM이 엽록소-a의 함량 추정에 영향을 줄 수 있다는 가능성을 제시한다. 본 연구 결과는 세계최초 정지궤도 해색위성인 GOCI의 CDOM 알고리즘을 개선하는데 기초자료로 활용될 것이다.