연안 김 양식장의 효과적 관리를 위해서는 실제 시설량의 조사가 펼요하며 인공위성을 이용한 방법이 가장 효과적이다. 본 연구에서는 스펙트로미터에 의한 해수 및 김 양식장 시설에 대한 광 측정을 통하여 파장별 특성을 조사하였다 10m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5 다중분광영상을 사용하였으며,김 양식장의 자동탐지알고리듬의 개발을 위하여 경기도 화성시 제부도 남방해역에 대한 2005년도 영상을 사용하였다. 김 양식장을 추출하기 위하여 우선 3밴드 영상의 분광특성을 이용한 밴드차(Band difference) 영상을 작성하여,두 가지 방법(형태학적 처리기법 및 Canny 에지 탐지기법)으로 처리를 한 후,두 결과를 합성하여 라벨령함으로써 탐지율을 극대화하였다 양식장 시설 현황 조사 결과는,정부에서 전체 생산량을 조절할 수 있게 하며,양식업자가 좋은 수확을 달성하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
2010년 5월에 발사 예정인 KOMPSAT-5(KOrea Multi-Purpose SATellite-5)는 KOMPSAT-1, 2호에 탑재된 광학센서와는 달리 기상상태와 태양고도에 제약을 받지 않고 자료 획득이 가능한 SAR 시스템이 탑재된다. 본 연구에서는 KOMPSAT-5의 SAR 시스템으로부터 radargrammetry 기법을 적용하기 위해 위성의 궤도와 영상 모드를 분석하였다. Radargrammetry 적용을 위한 SAR 영상 pair의 parallax의 height sensitivity를 이론상으로 계산하였다. 그리고 STK 소프트웨어를 사용하여 대전과 남극 세종기지에서의 최적 조건을 각각 예시하였다. 입사각이 20$^{\cric}$-45$^{\cric}$가 되는 nominal mode의 descending pass만을 사용하여 height sensitivity가 0.5-0.75 사이의 영상 조합을 찾았다. 그 결과 Pass Number 쌍으로서, 대전은 5-4, 7-5, 8-5의 영상 조합을 하였을 때 radargrammetry 적용이 용이하고, 남극 세종기지는 8-6, 9-7, 10-7, 11-8, 12-8, 13-9, 14-9, 15-9, 15-10, 15-11의 영상 조합을 하였을 때 radargrammetry 적용이 가능한 것으로 예측되었다.
산불은 전세계적으로 발생하는 가장 주요한 재해현상 중 하나이다. 산불 감시나 산불에 의한 피해지역의 효과적인 관측은 피해 지역을 최소화하고, 효율적인 피해 복구 계획 수립에 매우 중요한 기초자료를 제공한다. 광학 위성 자료를 활용한 산불 피해지역 탐지가 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 산불에 의한 연기 또는 구름 분포에 의해 종종 사용상에 제약이 있다. 본 연구에서는 2000년 4월 강원도 고성, 강릉, 삼척, 물진 지역에서 발생한 대규모 산불을 연구 대상지역으로 하여, 1998년-2000년 동안 획득된 RADARSAT-1 SAR 영상을 이용하여 산불 피해 지역 감시의 활용성을 연구하였다. 산불에 의한 산림 피해지역 관측을 위해 RADARSAT-1 SAR 영상의 후방산란관의 변화를 통한 변환 탐지를 수행하였다. 산불 피해지역에서 산불 전에 비해 산불 후에 획득된 RADARSAT-1 SAR 영상의 후방산란값이 증가하는 것으로 관측되었다. RADARSAT-1 SAR 영상으로부터 관측된 산불 피해 지역은 Landsat-7 ETM 자료와 현장 조사 자료에 의한 산불 피해 지역과 매우 상관성이 높은 것으로 관측되었다.
고해상도 위성자료를 이용하여 갯벌의 다양한 퇴적환경을 공간자료화하거나 표층 생물상 분포를 파악하기 위한 연구는 여러 연구자들에 의해 수행되어졌다. 그러나 갯벌 속에 존재하는 저서생물에 대한 양을 추정하는 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 태안 근소만에 대하여 위성자료를 이용하여 갯벌의 DEM과 퇴적상 등의 분포를 공간자료화하고 이들로부터 생물상과 관련이 있는 노출시간 등의 2차 주제도를 제작하였다. 또한, 현장조사에 의해 얻어진 갯벌 생물 종/개체수와 갯벌의 퇴적환경 공간자료를 비교분석하여 갯벌 저서생물의 공간적 연관성을 파악하였다. 노출시간은 4개의 등급으로 구분하였으며 퇴적상 현장조사와 연계하여 우점종을 분석한 결과, 노출시간이 가장 긴 노출시간 I 등급 지역은 두토막눈썹참갯지렁이와, 칠게와 가재붙이가 대표종으로 분석되었다. II 지역의 모래 우세지역에는 쏙이 그리고 펄 우세지역에는 세가시육질꼬리옆새우가 우점종으로 나타났다. III과 IV 지역은 조하대쪽으로 모래 성분이 전체적으로 우세하게 나타났는데 펄털콩게와 바지락이 우정하고 있는 것으로 분석되었다.
인공위성에 탑재될 영상 시스템에는 영상의 품질을 결정하는 여러 성능지표가 고려된다. 이러한 성능지표는 위성 서비스와 관련된 여러 응용분야의 지표들과 밀접한 상관관계를 가지고 있으며, 각 응용분야의 지표에 따라 그 중요도에 차이점을 두고 있다. 일반적으로, 위성 설계를 위한 성능지표로는 GSD(Ground Sample Distance), MTF(Modulation Transfer Function), SNR(Signal to Noise Ratio)등과 같은 전자광학적 성능지표가 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 위성설계상의 성능지표와 응용분야 지표간의 상관관계 분석을 위해서 GSD, MTF, SNR과 같은 위성 설계용 성능지표가 반영된 가상영상을 생성한 후 이를 영상의 응용분야인 판독도 분야와 정밀지형정보 분야에 적용하여 위성설계용 성능지표가 응용분야의 성능지표에 미치는 영향에 대해서 분석을 하였다. 전체 실험에 대한 분석결과 판독도와 관련된 응용지표는 MTF, GSD, SNR에 영향을 받는 것으로 나타났고, 정밀지형정보 분야와 관련된 응용지표는 SNR과 MTF에 민감하게 반응하는 것으로 나타났다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.1-1
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2000
아리랑위성 1호는 1999년 12월 21일 미국 캘리포니아 반덴버그 공군기지에서 성공적으로 발사되어 초기 고도 702.5km, 궤도경사각 98.26도의 궤도 진입에 성공하였다. 발사 후 2 개월간의 초기 운용기간 (Launch Early Operation Phase) 동안 위성체의 점검 및 기본 기능시험이 완료되었고 현재 위성은 정상 임무궤도에서 운용되고 있다. 초기 운용기간에 위성에 탑재된 관측센서의 기능분석 및 시험 영상 촬영도 이루어졌다. 본 발표에서는 초기 운용기간에 전자광학카메라 (EOC)와 해석관측센서 (OSMI)로부터 획득한 영상자료의 일부를 공개한다. 이를 통해 향후 국토이용관리, 해양 및 기상 등 다 방면에 활용될 EOC 및 OSMI 자료의 현재 수신상황을 설명하고 영상자료에 대한 이해를 도모하고자 한다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.91-95
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2000
위성영상을 이용한 해안선의 추출은 연안 지형의 변화감지의 조간대의 DEM 생성 등 지구과학적인 활용 외에도 지형도와 해도의 수정에도 활용될 수 있다. 바람이 세거나 파랑이 높을 때 돌아오는 레이다의 신호는 육지와 구별이 어렵고 또한 speckle 잡음으로 인하여 SAR를 이용한 해안선 추출은 광학자료에서 사용하는 thresholding 방법이나 간단한 edge detector 등의 방법을 적용하여 좋은 결과를 얻는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 SAR 자료를 이용하여 빠르고 정확하게 해안선을 추출할 수 있는 ratio에 기초한 해안선 추출 방법인 MSP-PoA(Maximum Stregth Edged Pruning Ratio of Average)을 경남 낙동강 하구지역의 인공해안선에 대해 적용하여 결과를 분석하였다. 그 결과는 매우 만족할 만 하나, 육지와 해수의 점이적인 특성을 나타내는 조간대가 분포하는 전남 곰소만 지역에서는 SAR intensity의 변화가 크지 않아서 만족할 만한 결과를 얻을 수 없었다. 이러한 지역에 대해서는 SAR의 위상정보를 이용하는 interferogram의 정확도를 정량적으로 평가하는데 사용되는 coherence map을 구하여 해안선을 추출하고자 한다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.131-136
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2000
Ocean Scanning Multi-spectral Imager (OSMI)는 다목적 실용위성 (KOMPSAT) 1호기 아리라위성에 탑재되어 1999년 12월 21일 발사된 해양 관측 기기이다. OSMI는 발사후 3년 이상 생물학적 해양지리학 연구를 위해 전세계 바다색을 관측하는 임무를 수행할 것이다. OSMI는 센서 성능의 궤도상 보정을 위해 태양광 보정과 암흑 보정을 수행한당. 태양광 보정은 궤도상에서 장기간에 걸친 해양 결상계의 노화에 따른 성능 변화 감지 및 보정에 있다. 발사 직후의 초기 태양과 보정 측정 자료는 추후 성능 변화 감지에 대한 기준이 될 뿐만아니라 발사 직후 OSMI 센서 성능 파악 및 점검에도 사용될 수 있으므로 매우 중요하다. 태양광 보정의 구조 및 광학적 특성을 분석하고 OSMI 주요 관측파 장대역별로 태양광 보정계의 출력신호량을 예측하였다. 초기 운영 기간동안 얻은 OSMI 태양광 보정계의 발사후 최초 측정 자료를 분석하고 발사전 예측 성능과 비교하였다. 이 연구는 OSMI 센서 보정 및 영상 품질 이해에 유용할 것이다.
해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구에서는 상용 디지털 카메라를 이용하여 야간에 촬영된 월면 영상을 분석하여 야간의 대기 광학두께와 에어로솔 광학두께를 추정하였다. 기본적으로 랑리회귀법을 이용하였으며 구름이 없고 대기의 광학적 특성이 비교적 안정한 날에 관측을 수행하였다. 카메라의 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 채널의 파장별 반응함수를 이용하여 월광관측에 대한 유효 중심파장 및 레일리 광학두께를 추정하였으며, 랑리 회귀법에서 유도된 대기광학두께로부터 레일리 광학두께를 제하여 에어로솔 광학 두께를 산출하였다. 야간에는 독립적인 방법으로 산출된 검증자료나 다른 에어로솔 광학두께 자료가 거의 없으므로 월면 관측이 이루어지기 수 시간 전의 주간에 정밀한 태양분광광도계로 측정된 에어로솔 광학두께 자료와 MODIS 위성센서 관측으로부터 산출된 에어로솔 광학두께 자료를 본 연구에서 월면 관측을 통해 산출된 자료와 비교하였다. 비교 결과 R, G, B 채널에서 대략 0.1정도의 오차 범위에서 월면 영상분석을 통해 에어로솔 광학두께의 추정이 가능함을 알 수 있었다. 단, 대기 중의 에어로솔 입자들의 크기를 나타내는 모수인 앙스트롬지수(${\AA}$ngstr$\ddot{o}$m Exponent)는 파장별 광학두께의 작은 오차에도 큰 오차를 가질 수 있기 때문에 에어로솔 광학두께의 오차에 비해 비교적 큰 오차를 보일 수 있음이 나타났다. 그럼에도 불구하고, 야간의 에어로솔 광학두께 자료가 많지 않은 현실에서 저비용으로 월면 관측을 통하여 에어로솔 광학두께를 산출할 수 있는 가능성을 찾았다는 점에서 본 연구의 의의가 있으며 앞으로 보다 많은 관측과 분석을 통해 보다 향상된 야간 에어로솔 광학두께 추정이 가능할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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