본 연구의 목적은 Landsat과 SPOT 5 위성자료를 이용하여 부유사 알고리즘을 적용한 결과를 바탕으로 임하댐의 수질을 시-공간적으로 평가하는데 연구의 목적이 있다. 임하댐의 부유사 농도 분포를 동시에 관측하기 위해서 위성관측 자료가 분석되었다. 본 연구의 중요한 과정은 위성에서 관측된 반사도와 부유사 농도와의 관계를 파악하는데 있다. 하지만, 부유사 알고리즘은 위성자료에서 계산된 부유사와 동일시점의 현장관측 자료와 비교되어야만 한다는 제한점이 있다. 위성관측 반사도로부터 도출된 상관식을 기초로 한 부유사 알고리즘은 부유사 농도 추정을 위한 경험식으로 유도되고 검증되었다.
농업관측에서의 다중분광 드론은 식생구분 및 식생활력도 분석에 있어 복사량이나 반사도와 같은 물리량을 기반으로 한 정량적이고 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 작황분석 모니터링을 위한 원격탐사 자료의 경우 동일지역에 대해 여러 시기에 걸쳐 촬영된 영상이 요구되며, 특히 엽면적 지수 또는 엽록소와 같은 생물리자료의 경우 동일한 기준에서의 시계열 자료를 통해 분석되므로 직접적으로 비교 가능한 반사도 자료가 필요하다. 드론영상을 기반 정사영상(정합영상)은 전체 영상 화소값이 왜곡되거나 접합 경계면 화소값의 차이가 발생하여 정확한 물리량 산출에 한계를 가진다. 본 연구는 시계열 작황 모니터링을 위한 드론영상의 보정방법에 따른 지상 반사도와 드론영상 기반 식생지수를 산정하고 그 결과를 지상관측자료와 비교하여 전처리 방법에 따른 드론영상의 분광학적 특성을 구명하고자 수행하였다.
이 연구에서는 작물 모니터링을 위한 시계열 고해상도 영상 구축을 위해 기존 중저해상도 위성영상의 융합을 위해 개발된 대표적인 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 특히 시공간 융합 모델의 원리를 고려하여 입력 영상 pair의 특성 차이에 따른 모델의 예측 성능을 비교하였다. 농경지에서 획득된 시계열 Sentinel-2 영상과 RapidEye 영상의 시공간 융합 실험을 통해 시공간 융합 모델의 예측 성능을 평가하였다. 시공간 융합 모델로는 Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(STARFM), SParse-representation-based SpatioTemporal reflectance Fusion Model(SPSTFM)과 Flexible Spatiotemporal DAta Fusion(FSDAF) 모델을 적용하였다. 실험 결과, 세 시공간 융합 모델은 예측 오차와 공간 유사도 측면에서 서로 다른 예측 결과를 생성하였다. 그러나 모델 종류와 관계없이, 예측 시기와 영상 pair가 획득된 시기 사이의 시간 차이보다는 예측 시기의 저해상도 영상과 영상 pair의 상관성이 예측 능력 향상에 더 중요한 것으로 나타났다. 또한 작물 모니터링을 위해서는 오차 전파 문제를 완화할 수 있는 식생지수를 시공간 융합의 입력 자료로 사용해야 함을 확인하였다. 이러한 실험 결과는 작물 모니터링을 위한 시공간 융합에서 최적의 영상 pair 및 입력 자료 유형의 선택과 개선된 모델 개발의 기초정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 중 저해상도 위성영상을 이용하여 하천주변 습지를 판별해내는 보다 개선된 기법을 개발해 내는데 그 목적이 있다. 중 저해상도 위성영상의 하나의 화소는 일반적으로 하나의 동질한 물체의 분광반사값을 나타내기보다는 다양한 분광값을 가진 물체들의 대표값으로 나타나게 된다. 특히 본 연구에서는 식생, 수문 및 토양요소의 혼합체인 습지의 판별을 위해서, 하나의 화소가 하나의 물체를 대표함을 전제로 하는 기존의 분석방법 보다는, 혼합화소 (mixed pixel)를 대상지 의 토지 피복을 가장 잘 반영 하는 순수한 화소값(endmember)들로 분해함으로써 보다 정확한 판별 및 분류를 가능케 하고자 하였다. 이를 위하여 일반적으로 극세분광 위성영상의 분석에 활용되는 기법인 분광혼합화소분석(Spectral Mixture Analysis)을 이용하였는데, 습지 각 화소의 식생, 수문 및 토양요소의 흔합정도를 분해한 후, 이들의 분할영상 (fraction images)을 추출해내고 이를 분석에 이용하였다. 팔당상수원보호구역의 소택형 습지를 대상으로 봄 가을의 Landsat 영상에 대한 분석을 수행하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 봄 가을 각각의 영상에 대하여 4개씩 endmember를 선정하였으며, 분할영상과 원자료 각각에 대하여 습지판별을 수행한 결과, 가을영상에 대하여 분할영상을 이용한 방법의 소택 형 습지 판별 정확도가 가장 높은 값을 보여주었다(생산자 정확도 : 83.3%, 사용자 정확도 : 86.5%). 둘째, 소택형 습지로 판별된 지역만을 대상으로 보다 세분화된 분류가 가능한 지 알아보기 위하여 소택형 습지로 판별된 지역의 영상에 대해 ISODATA 무감독분류를 수행한 결과 2개의 클러스터로 대별되었다. 현장조사, 기존 연구의 수심자료 및 식생에 대한 조사를 바탕으로 위의 2개의 클러스터를 조사한 결과, 수문조건에 따른 분류인 아계(subsystem) 단계의 '영구적 침수형 소택형 습지'와 '계절적 침수형 소택형 습지'로 분류할 수 있었다.
최근 자연재해로 인한 많은 피해가 발생하고 있으며, 특히 국내 지진 발생 추이를 보면 규모 3이상의 강도 높은 지진이 발생하는 빈도가 증가하고 있다. 2017년 발생한 규모 5.4의 포항 지진에서는 이례적으로 진앙지 인근에서 액상화 현상이 발견되었다. 토양 액상화에 따른 토양 수분지수의 증가를 간접적으로 파악하기 위해서 액상화가능성지수 자료와 다중시기 Landsat-8 위성영상을 활용하여 지진 전후의 토지피복별 원격탐사지수 변화를 분석하였다. 해당 기간의 위성영상을 취득해 정규식생지수(NDVI)와 지표면온도(LST)를 계산하고 액상화 가능 지역에 대해 토양수분지수(SMI)를 산출하여 각 영상을 구성하고 있는 픽셀의 평균값을 분석한 결과 지진 직후 토양 액상화 현상에 따른 토양 수분지수의 증가를 확인할 수 있었다.
Monitoring the land cover changes in Nakdong River Basins using the multi-temporal remote sensing datasets is necessary for preserving properties in the river basins and monitoring the environmental changes in the river basins after the 4 major river restoration project. This research aims to monitor the land cover changes using the multi-temporal Landsat imageries and the airborne topographic LiDAR data. Firstly, the river basin boundaries are determined by using the LiDAR data, and the multiple river basin imageries are generated from the multi-temporal Landsat imageries by using the river basin boundaries. Next the classification method is employed to identify the multiple land covers in the generated river basin imageries. Finally, monitoring the land cover changes is implemented by comparing the differences of the same clusters in the multi-temporal river basin imageries.
다중 시기에 수집된 고해상도 위성영상은 효과적인 도심지 분석과 모니터링을 위한 필수적인 자료이다. 그러나 같은 지역에 대해 다른 센서에서 수집된 영상은 물론, 동일 센서 영상이라 하더라도 두 영상간의 기하학적 위치정보가 서로 일치하지 않는 문제가 존재한다. 따라서 다중 영상의 효과적인 활용을 위해서는 영상 정합을 위해 매칭 포인트를 추출하는 일이 필수적이다. 그러나 도심지의 경우 건물, 교량, 나무, 기타 인공 구조물 등의 영향으로 넓은 영역에 그림자가 분포하며 그림자의 방향과 강도는 영상 수집 시기에 따라 달라지기 때문에 정확한 매칭 포인트를 추출하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 대표적인 매칭점 추출 기법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법과 자동 그림자 추출 기법을 적용하여 도심지역의 그림자가 영상 정합에 미치는 영향을 분석하였다. 영상 분할을 통해 생성된 세그먼트의 분광 및 공간인자를 이용하여 그림자 객체를 추출하였으며 이 때 건물 버퍼 영역을 그림자의 인접정보로서 활용하였다. SIFT 기법을 통해 추출된 매칭점이 그림자에 위치하는 경우 이를 제거하고 영상 정합을 수행하였다. 최종적으로 고해상도 위성영상의 정합에 대한 그림자의 영향을 분석하기 위해 추출된 매칭점과 정합 결과의 정확도를 정량적, 시각적으로 평가하였다.
농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.
원격탐사는 각종 상업용 위성과 항공사진을 바탕으로 이루어진다. 그러나 이러한 자료는 연구자들이 원하는 시기와 장소에 따라 촬영되는데 자료 획득시, 기상조건 및 경제적 이유로 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 소형비행기 및 초경량 비행기에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU2)을 개발하였다. PKNU2호는 연구실 자체 보유한 고해상도 가시대역, 적외선대역 카메라를 이용하여 칼라영상 및 적외 영상을 획득하였다. 환경감시 등의 목적으로 칼라 적외 합성영상을 생성, 분석하였으나 그리 만족스러운 결과를 획득하지 못하였다. 또한 PKNU2호가 대용량 촬영은 가능하였지만 데이터 저장시간이 12초로 횡중복률 60%를 만족시키지 못하였다. 현재 우리는 PKNU2호의 단점을 극복하고자 가시대역과 적외선 대역의 자료를 한번에 획득할 수 있 칼라 적외선 분광카메라, 열적외 카메라, 그리고 영상의 실시간 저장이 가능한 MPEG board를 도입하여 헬리콥터에 탈부착이 가능한 소형 다중분광 자동 항공촬영시스템(PKNU3)을 개발하고 있다. 본 연구에서는 본격적인 촬영에 앞서 가치 있는 영상 획득을 위해 센서의 특성 평가를 실시, 센서의 분광 특성 보정 및 렌즈의 기하학적 왜곡 보정을 작업을 실시하였다.
육상 원격탐사에서 정량적 활용이 확대됨에 따라 대기보정의 중요성이 날로 증가하고 있다. 그러나 대기보정 처리의 난이도와 효과의 불확실성을 감안한다면, 대기보정은 필요한 활용 분야에 적용되어야 한다. 광학영상의 대기보정이 반드시 필요한 분야로 지표물의 생물리적 변수의 정량적 정보를 추출하는 경우와 시계열 자료 분석을 꼽을 수 있다. 지표물의 정확한 표면반사율을 도출하는 대기보정에서 가장 큰 영향을 미치는 요소는 시공간적으로 매우 가변적인 에어로졸 및 수증기량이다. 특히 고·중해상도의 다중분광영상 대기보정에서 시기와 공간해상도가 부합되는 에어로졸 및 수증기 자료를 얻는 데 어려움이 많다. 광학영상의 육상 대기보정에서는 대기자료의 획득 방법에 따른 적절한 기법의 적용이 필요하다. 육상 대기보정은 렘버시안 표면 가정으로 표면반사율이 산출되지만, 대부분의 지표면은 이방성 반사특성을 가지고 있기 때문에 BRDF보정이 추가적으로 적용되어야 하는 숙제를 가지고 있다. 육상지역의 광학영상 대기보정 방법은 지속적인 개선이 전망되며, 센서도 대기보정을 위한 추가적인 파장밴드 포함이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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