본 연구에서는 동북아시아($15{\sim}55^{\circ}E$, $90{\sim}150^{\circ}N$) 영역에 대하여 극궤도 위성 Terra와 Aqua에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) 센서와 우리나라 정지궤도 위성인 통신해양기상위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS)에 탑재된 Meteorological Imager (MI) 센서에 의한 에어로졸 광학두께(AOT) 산출 결과와 지상의 Aerosol Robotic Network (AERONET) 관측 자료를 비교 분석하였다. 그 결과 MODIS와 MI에 의한 에어로졸 광학두께는 해양에서 비교적 잘 일치하였으나 구름 가장자리와 육지에서는 두 센서의 에어로졸 광학두께 차이가 크게 나타났다. 그 이유로서 MODIS는 가시 채널과 적외 채널을 혼용하는 반면 MI는 오직 가시채널 만 사용하기 때문에 구름 가장자리의 옅은 구름을 에어로졸로 인식할 수 있고 육지에서는 지표면 특성에 따라 MODIS와 MI에 의한 에어로졸 광학두께 산출 차이가 발생된다. 따라서 MI 에어로졸 광학두께는 구름 가장자리와 지표면 특성의 영향을 주는 지표면 반사도의 정확성 개선을 통해 에어로졸 광학두께 산출 결과를 개선할 수 있다고 사료된다.
드론을 이용하여 고도 100 m에서 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 천해 해저지형 측량을 시도하였다. 쇄파대 내의 수심측량은 해안침식의 원인분석 등 관련 연구를 위해 가장 중요한 입력자료 중의 하나이다. 특히 이동한계수심 이내의 천해 수심자료는 연안 침퇴적 수치모델링을 위한 가장 중요한 입력자료 임에도 불구하고 정확한 해저지형측량 자료를 얻을 수 없었다. 그 이유는 선박을 이용한 상세 수심측량이 흘수 등을 고려할 때 수심 2 m 이내에서는 거의 불가능하며, 또한 쇄파와 연안류로 인해 선박 또는 사람이 직접 충분한 해상도로 측량하기에 매우 어렵기 때문이다. 따라서 소형 드론과 고해상도 카메라 이미지를 이용한 광학원격탐사는 매우 효과적인 천해수심측량 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지의 적색, 녹색, 청색 그리고 회색 밴드 이미지를 다변수 선형회귀분석법으로 분석하여 천해 수심을 추정하고 실측한 수심자료와 비교하여 천해수심측량의 가능성과 정확도를 검토하였다. 드론에서 촬영한 이미지를 해저 지질, 바닷물의 색상, 부유사의 농도 등의 영향을 고려하지 않고 수심추정 알고리즘을 이용하여 분석한 결과 수심 5 m 이내에서 상관계수 0.99 이상, 절대오차 0.2 m 이하로 수심을 정확하게 추정할 수 있음을 확인하였다.
조간대 지형의 발달과 변화에 대한 이해는 물순환 모델, 양식장 관리, 전자해도의 갱신, 연안개발 계획수립, 항로의 효율적 관리, 선박 안전항해, 상륙 작전 등에 있어서 매우 중요하다. 기존의 조간대 DEM 을 만드는 방법 중 위성영상을 이용한 waterline 방법과 선박을 이용한 음향측심(echo sounding) 방법이 있다. 이 연구의 목적은 위성 원격탐사 자료와 음향측심기 자료를 함께 사용하여 각각의 방법의 단점을 보완함으로서 조간대 DEM 의 정밀도를 향상시키는 것이다. 천수만 황도 조간대에 대해 음향측심에 의해 얻어진 자료를 관측소 조위와 단위를 일치시킨 후 광학위성으로부터 추출된 waterline 자료와 합성하여 DEM 을 제작하였다. 합성된 DEM 과 기존의 waterline 방법과 음향측심법으로 제작된 DEM 과 비교해 본 결과, 합성된 DEM 은 음향측심 자료에 의해 정밀도가 많이 향상되었으며 waterline 방법에 의해 지역적 특성이 잘 표현되었다. 따라서 개발된 방법은 음향측심 방법에 의해 만들어졌던 기존 해도의 정밀도를 업그레이드 하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
위성 시계열 데이터가 증가함에 따라 원격탐사 자료의 활용도가 높아지고 있다. 시계열 자료를 통한 분석에 있어 영상 간의 상대적인 위치 정확도는 결과에 큰 영향을 미치기 때문에 이를 보정하기 위한 영상 정합 과정은 필수적으로 선행되어야 한다. 최근에는 기존 알고리즘의 성능을 상회하는 딥러닝 기반 영상 정합 연구의 사례가 증가하고 있다. 딥러닝 기반 정합 모델을 학습하기 위해서는 수 많은 영상 쌍이 필요하다. 또한, 기존 딥러닝 모델의 데이터 간의 상관도 map을 제작하고, 이에 추가적인 연산을 적용하여 정합점을 추출는데 이는 비효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 영상 정합 모델 학습을 위한 데이터 증강 기법을 구축하여 데이터셋을 제작하였고, 이를 오프셋(offset) 양 자체를 예측하는 정합 모델인 OffsetNet에 적용하여 KOMSAT-2, -3, -3A 영상 정합을 수행하였다. 모델 학습 결과, OffsetNet은 평가 데이터에 대해 높은 정확도로 오프셋 양을 예측하였고, 이를 통해 주영상과 부영상을 효과적으로 정합하였다.
광학 위성영상은 레이더 영상에 비해 시각적으로 친숙한 영상을 제공한다. 하지만해빙종류에 대한 구분은 분광학적으로 쉽지 않아 기존 기계학습에서 주로 사용하는 분광정보를 이용한 분류기법을 이용했을 경우 광학영상에서 해빙종류의 구분은 매우 어렵다. 본 연구에서는 분광정보 기반의 분류모델이 아닌 딥러닝 기반 분류기법인 semantic segmentation을 이용하여 계층적, 공간적 패턴을 학습하여 해빙종류 분류를 수행하였다. 또한 주기적으로 획득되는 광학위성자료에 비해 감독분류에서 매우 중요한 양질의 레이블 자료는 수집하는데 있어 높은 시간 및 노동 비용이 소모된다. 본 연구에서는 부족한 레이블 자료로 인해 어려운 다중영상에 대한 감독분류 문제를 준지도학습과 능동학습의 결합을 통해 해결을 시도 하였다. 이를 통해 레이블 되지 않은 새로운 영상자료로부터 추가적인 레이블을 스스로 학습하여 분류모델을 강화할 수 있었으며, 이는 향후 광학영상 기반의 운영 가능한 해빙종류 산출물 개발에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
초음파는 일반적으로 물질의 내부결함을 측정하거나 결정입경과 같은 물질의 특성을 측정하는데 사용된다. 현재 초음파를 검지하는 방법으로는 탐촉자를 물질에 접촉시켜서 초음파를 측정하는 접촉식 방법이 널리 사용되고 있다. 따라서, 이러한 접촉식 초음파 검출방법은 원격탐사를 하는데에 어려움이 있다. 이런 문제점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 패브리-페로 간섭계(Fabry-Perot interferometer)를 이용하여 비접촉식으로 초음파를 검출하는 방법에 대하여 실험하였다. (중략)
SAR 영상은 기존의 전자광학적 센서가 갖고 있는 자료취득의 제한을 극복하고, 광학적 센서와 상호보완되는 정보를 제공한다. 하지만 SAR 센서와 지면의 기하학적 특성으로 인하여 영상에 내재되어 있는 다양한 기하학적 왜곡을 제거할 필요가 있다. SAR 영상의 기하보정 방법으로 여러 가지 다양한 기법이 소개되고 있지만, SAR 영상을 정확하게 기하보정하는 것은 쉽지 않다. 특히 Radarsat 위성에 채택되고 있는 "International" 타원체와 국내의 "Bessel" 타원체간의 변환관계가 확립되지 않아 기하보정에 어려움이 있다. 보편적으로 많이 이용되는 모의영상을 이용한 기하보정 방법과 공선조건식을 응용한 기하보정 방법에는 수치표고모형이 이용된다. 본 연구에서는 기하보정에 사용되는 방법간의 장점과 단점을 파악하고 국내에 적용될 수 있는 방법을 찾아냈다.
본 연구는 Google Earth Engine을 활용하여 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar 영상을 통해 남극 Campbell Glacier Tongue (CGT)와 Drygalski Ice Tongue (DIT)의 면적 변화를 2016년부터 2024년까지 모니터링하였다. Otsu 기법과 Simple Non-Iterative Clustering (SNIC) 클러스터링 기법을 사용하여 빙설과 해양을 구분하고 월평균 영상을 통해 빙설 탐지 오류를 줄였다. 분석 결과 CGT는 주기적인 붕괴로 인하여 약 26% 감소하였고 DIT는 전반적으로 증가하다가 최근 급격한 감소를 보였다. Sentinel-2 광학 영상과 비교한 결과 높은 탐지 정확성을 보여 제안된 방법의 신뢰성을 입증하였으며, 본 연구는 남극 빙설과 빙붕의 장기 모니터링에 기여할 것으로 기대된다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.9-14
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2001
오랜 기간동안 진행되는 사회간접자본 건설의 진행 상황을 관측하는 것은 대규모 공사의 종합적인 관리를 위해 필수불가결한 요소이다. 동북아 지역의 중추 공항 기능을 담당할 영종도 국제공항의 공사진행 과정을 관측하기 위하여 인공위성 영상 자료가 활용되었다. 바다위에 건설되는 공항의 특성으로 인하여 방조제 건설과 매립공사가 수행되었다. 활주로, 유도로, 여객터미널과 복합교통센터 등이 건설되었으며, 공항의 건설로 산림이 훼손되고 양식장과 염전이 매립되는 것이 관측되었다. 이러한 공항공사의 진척상태를 분석하기 위해서 시계열 Landsat TM 영상을 사용하였으며, 타 위성영상에서는 공항의 공사현황이 어느정도 분석가능한지를 가늠하기 위해서 KOMPSAT EOC, IRS-1C PAN, RADARSAT SAR 영상이 활용되었다. 시계열 Landsat TM 영상에서는 공항 부지의 매립 진척 현황과 산림의 벌채 등을 잘 분석할 수 있었다. KOMPSAT EOC 과 IRS-1C PAN 영상은 높은 공간해상력으로 건설에 사용된 가건물과 같은 세부적인 시설물을 관측할 수 있었다. 15m PAN 영상을 제공하는 Landsat ETM은 IHS 합성 후 분석하였는데, 기존의 TM 영상에서 분류하지 못했던 방조제의 도로와 성토를 구분할 수 있었다. RADARSAT SAR 영상에서는 광학영상에서 볼 수 없었던 독특한 정부 를 얻을 수 있었다.
최근 들어 전 세계적으로 자연재해가 급격하게 증가하고 있으며,국내의 경우에 있어서도 홍수,산불,지진 등과 같은 자연재해의 발생빈도, 피해규모 및 피해양상이 매우 다양해지고 었다. 따라서 이러한 다양한 피해양상에 적극적으로 대처할 수 있는 멀티 센서 피해조사 시스템의 개발 및 이를 활용한 신속하고 객관적언 피해 분석 방안이 요구되고 있다. 고해상도 위성 및 다양한 탐측센서의 개발,유비쿼터스 관련 인프라 기술의 확대,그리고 인터넷 및 데이터베이스 관련 기술의 발달은 피해지역의 공간정보의 취득 기회를 획기적으로 증가시켰으며,이러한 다양한 정보들은 멸티 센서기반의 피해정보 분석 시스템의 기반기술들로 활용이 가능하다. 본 연구는 위성영상을 이용한 풍수해 피해조사 기법에 있어서 SAR 영상의 그림자영역 제거와 기하보정 기법을 연구 개선하였으며 광학영상은 객체기반분류 기법을 적용하여 재해조사에 활용할 수 있는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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