• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.2027-2034
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• 2021

다중 시기 KOMPSAT-3/3A 고해상도 위성영상을 이용하여 후쿠시마 제1 원자력 발전소 주변 지역에 대한 식생지수를 산출하고 식생 변화의 양상을 분석하였다. 식생지수 산출 시에는 KOMPSAT-3/3A 위성영상의 지표반사도를 사용하였다. 4개 연도의 위성영상을 사용하였으며 이 영상이 중첩되는 지역을 연구의 대상이 되는 관심영역으로 정하였다. 자료 분석 방법으로 주로 식생이 분포하는 지역을 지나가는 측선을 설정하여 연도별 변화 양상을 살펴보았다. 또한, 2차원 공간상의 식생지수의 변화를 정량적으로 나타내기 위하여 관심영역 내에서 랜덤 포인트를 추출하여 상자그림으로 나타내었다. 연구의 주요 결과는 원전 인근 지역에서 2014년 식생지수는 관심영역 내에서 낮은 값으로 나타났지만 이후 2021년까지 지속해서 식생이 발달하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 측선이나 상자그림으로 나타낸 변화 모니터링 결과에서도 확인할 수 있었다. 현장 자료를 수집하기 어려운 후쿠시마 원전 지역과 같이 접근이 제한되는 재난 지역에서는 위성영상을 이용하여 높은 정확도를 갖는 토지 피복 분류 산출물을 얻기가 어렵기 때문에 고해상도 위성영상 정보부터 얻는 식생지수와 같이 기본적인 산출물을 이용하여 분석하는 방식이 적절하다. 한편 국제적으로 공동 활용이 가능한 위성정보 자원의 활용 체계 구축과 함께 우리나라에 영향을 줄 수 있는 주변국의 환경 변화를 주기적으로 모니터링하기 위하여 고해상도 위성영상을 이용한 활용 모델과 시스템을 구축할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권5호
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• pp.509-520
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• 2012

본 연구에서는 농경지의 면적 산정과 다양한 작물의 생산량 추정을 위해 많이 활용되고 있는 MODIS 영상과 기상자료를 이용하여 우리나라의 벼 수량을 추정해보고자 하였다. Terra와 Aqua 위성으로부터 얻어진 시계열 MODIS NDVI 자료를 구축하고 수량과의 상관성이 높은 시기를 선택하여 기상자료와 함께 다중회귀 모형 기반으로 우리나라 벼 수량을 추정하였다. 2002년부터 2010년까지 MODIS 위성 식생지수 NDVI와 기상자료(일조시간 및 일사량)를 이용하여 우리나라 벼 수량 추정을 위한 다중 회귀모형을 작성하였다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 1을 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $494.6kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과는 $1.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. MODIS NDVI와 관측소 기상자료 2를 이용한 모형으로 2011년 쌀 수량 추정한 결과 $509.7kg\;10a^{-1}$로 통계청이 발표한 최종 수량과 $14.1kg\;10a^{-1}$ 차이가 나는 것으로 나타났다. 2002년부터 2011년까지의 우리나라 쌀 수량 분포도를 작성하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.11-17
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• 2013

사회 변화에 따라 산지이용 수요가 증가하고 다양화되면서 산림을 훼손하고, 타 용도로 활용하는 산지의 면적이 증가하고 있다. 이에 최근 훼손된 산지의 면적을 효과적으로 확인하기 위하여 두 시기의 항공사진을 활용한 훼손 산지 변화탐지 기법을 연구하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 객체기반 변화탐지 형식으로, 영상 혼합 - 객체 분할 - 객체 병합 - 노이즈 제거 - 훼손지 추출의 5가지 단계로 진행되었다. 훼손 산지에 적합한 객체생성 수준을 선정하고, 객체를 분할 병합하는 과정을 통해 객체 간의 관계와 각 객체가 지닌 분광 특성 및 정황적(Contextual) 정보를 활용하여 신규 훼손 산지를 추출하였다. 시범 영역 테스트 결과, 전체 판독범위의 12%에 해당하는 훼손 산지를 추출하였고 육안판독 훼손산지의 평균 96%를 포함함으로써, 육안판독 전 후의 보완 자료로서의 가치와 자동추출의 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.689-698
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• 2017

이 논문에서는 비접근 지역의 작물 분류를 목적으로 준감독 학습에 인접 화소의 공간 유사성 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 적은 수의 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위해 준감독 학습 기반의 반복 분류를 적용하였으며, 새롭게 훈련 자료 추출시 인접한 화소의 분류 항목을 고려함으로써 불확실성이 낮은 훈련 자료를 추출하고자 하였다. 북한 대홍단에서 수집된 다중시기 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 밭작물 구분의 사례 연구를 통해 제안된 분류 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 작물과 산림의 오분류와 고립된 화소가 제안 분류 방법론에서 완화되었다. 또한 인접 화소의 분류 결과를 고려한 훈련 자료 추출을 통해 이러한 오분류 완화 효과가 더욱 두드러지게 나타났으며, 초기 분류 결과와 기존 준감독 학습에 비해 고립된 화소도 감소되었다. 따라서 비접근 지역으로 인해 훈련 자료의 확보가 어려울 경우 이 연구에서 제안된 방법론이 작물 분류에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.603-612
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• 2022

본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.260-265
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• 1999

멀티빔 음향측심기(Multibeam Echo Sounder)는 기존의 단빔 음향측심기(Singlebeam Echo Sounder)와 달리 탐사선 진행방향의 수직(Crosstrack)으로 해저면을 주사(Swath)하여, 한 번의 송수신(Ping)으로 다중의 빔 자료 - 수심, 후방산란된 음압(Backscattered Amplitude), 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar) 자료 - 를 취득하는 장비이다. 멀티빔 음향 측심기를 이용한 해저면 탐사의 경우, 수심이 변함에 따라 주사폭(Swath width)이 변화하고, 각 빔의 수평 해상도(Footprint)는 수심과 더불어 빔폭(Beam width)에 의하여 동적으로 변화한다. 멀티빔 음향 측심기는 해저면을 전역탐사 할 수 있을 뿐만 아니라, 연속된 음향 탐사를 통하여 이웃한 핑 사이에 발생하는 전방중첩영역(Endlap)과 이웃 측선(Trackline)을 따라 겹쳐지는 측방중첩영역(Sidelap)의 자료들을 이용하여 멀티 뎀 자료들의 전반적인 정확도 및 신뢰도를 평가할 수 있다. 본 논문은 수로 측량(Hydrographic Survey)에서 사용되는 멀티빔 음향 측심기를 운영하여 얻어진 측심 자료를 처리하는 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 논문에서는 L3사의 Sea Beam 2100 벌티빔 음향 측심기를 대상으로, 멀티빔의 측심 원리와 해저 지형에 대한 일반적 이해를 통하여 획득된 측심 자료의 통계적 특성을 파악하고, 오측심된 수심 자료를 제거하는 방법을 제안하며, 측심 구간의 대표격자 크기를 결정하는 기준을 제시한다. 또한, 항공원격탐사에서 고도 추정시 사용되고 있는, 평균보간법, 가중평균 보간법과, 본 논문에서 제안하는 격자 대표값 선정 알고리즘(Gridding Algorithms)의 결과를 비교하고, 최종적으로 얻어지는 해저 수치지형모델(DEM, Digital Elevation Model)과 후방산란 영상을 제시한다. 빠른 한지형잔디들이 지표면을 피복하도록 하고 여름의 고온기와 장마시기에는 뿌리전단력이 우수한 이러한 초종들로 지표면이 피복되도록 하는 것이 이상적이라 생각된다. 4. 혼파처리간의 토사유출량을 비교한 결과 토사 유출 억제효과는 한지형과 나지형잔디들의 혼합형(MixtureIII)과 자생처리구(MixtureV), Italian ryegrass와 자생식물의 혼합형(MixtureIV)등에서 비교적 낮은 수치를 토사유출량을 기록하였다. 이러한 결과는 자생식물들이 비록 초기생육속도는 외래도입초종에 떨어지지만 토사유출의 억제효과면에서는 이들 외래초종에 필적할 수 있음을 나타낸다고 할 수 있겠다.중량이 약 115kg/$m^2$정도로 나타났다.소 들(환경의 의미, 사람의 목적과 지식)보다 미학적 경험에 주는 영향이 큰 것으로 나타났으며, 모든 사람들에게 비슷한 미학적 경험을 발생시키는 것 이 밝혀졌다. 다시 말하면 모든 사람들은 그들의 문화적인 국적과 사회적 인 직업의 차이, 목적의 차이, 또한 환경의 의미의 차이에 상관없이 아름다 운 경관(High-beauty landscape)을 주거지나 나들이 장소로서 선호했으며, 아름답다고 평가했다. 반면에, 사람들이 갖고 있는 문화의 차이, 직업의 차 이, 목적의 차이, 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간상에서는 뚜렷하게 경계

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.681-692
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• 2019

이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있는 딥러닝 모델 2D convolution with bidirectional long short-term memory(2DCBLSTM)을 제안하였다. 제안 모델은 우선 작물의 공간 특징을 추출하기 위해 2차원의 합성곱 연산자를 적용하고, 추출된 공간 특징을 시간 특징을 고려할 수 있는 양방향 LSTM 모델의 입력 자료로 이용한다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 안반덕에서 수집된 다중시기 무인기 영상을 이용한 밭작물 구분 사례 연구를 수행하였다. 비교를 목적으로 기존 딥러닝 모델인 2차원의 공간 특징을 이용하는 2D convolutional neural network(CNN), 시간 특징을 이용하는 LSTM과 3차원의 시공간 특징을 이용하는 3D CNN을 적용하였다. 하이퍼 파라미터의 영향 분석을 통해, 시공간 특징을 이용함으로써 작물의 오분류 양상을 현저히 줄일 수 있었으며, 제안 모델이 공간 특징이나 시간 특징만을 고려하는 기존 딥러닝 모델에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 따라서 이 연구에서 제안된 모델은 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있기 때문에 작물 분류에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1747-1761
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• 2023

습지는 일년 중 일정기간 물에 잠겨있거나 젖어있는 땅을 의미한다. 습지는 생물다양성 유지와 환경오염물질을 정화하는 역할을 수행하고 있다. 습지의 경계와 면적 변화에 대한 정량적인 자료를 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1 장기적인 수체 탐지 결과를 활용하여 습지의 시간에 따른 지형 변화를 매핑하고자 한다. 이를 위하여 운곡 습지와 연안 습지를 연결하는 인천강 하구 습지를 연구지역으로 설정하였다. 또한 2014년 10월 부터 2023년 3월 사이의 Sentinel-1 상향궤도 영상 196장을 수집하여 장기적인 면적 변화를 분석하였다. 픽셀-빈도기법을 적용하여 2020년을 기점으로 지형 변화를 산출하였을 때에 수위구간 2-3 m, 1-2 m, 0-1 m 그리고 0 m 이하 구간에서 각각 +0.0195, 0.0016, 0.0075 그리고 0.0163 km²의 면적 증가를 확인할 수 있었다. 이와 같은 사실에 따라 해당 지역에서의 습지 복원 사업은 유효한 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.649-663
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• 2019

2018년 유엔 개발 계획(United Nations Development Programme; UNDP)의 보고서에 따르면 북한의 산림 황폐화는 매우 극단적이며, 지금까지도 진행되고 있다. 기후변화 측면에서 산림 황폐화는 단순히 한 국가만의 문제가 아닌 전 지구적인 스케일의 문제로 여겨지며, 이러한 북한 산림 황폐화의 원인은 만성적인 식량난과 개간 산지의 확대, 산림 병해충의 영향으로 알려져 있다. 산림 황폐화에 대응하기 위한 연구와 정책 사업들은 원격탐사와 산림 관련 국가 공간자료들을 이용하여 진행되지만, 북한의 경우 국가 공공 자료들의 접근이 제한적이며, 객관성이 보장되기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 Landsat 위성영상을 사용하여 통계적 확률밀도 추정 방법을 통해 한반도에서 유일하게 행정구역상으로 분단된 강원도에 대한 산림면적을 탐지 및 평가하고자 하였다. 남한의 산림 공간자료와 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI)를 이용하여, 산림 비산림의 NDVI 값에 대한 범주별 가우시안 확률밀도함수를 추정하고 산림 탐지를 위한 NDVI 임계점(0.6658)을 설정하였다. 설정된 임계점을 이용하여 남 북 강원도에 대한 다중시기 산림면적 탐지를 진행한 결과 남 북 모두 2000년대까지 산림 면적이 감소하였으나, 2010년대에는 면적이 증가하는 경향이 나타났다. 또한, 지역적 규모에서 산림 면적의 감소는 국가별 도시화, 산업화의 정책 방향과 일치함을 확인하였다. 검증을 위한 Kappa value의 경우 대부분 강적합(0.8)과 중적합(0.6) 수준을 나타내었으며, 탐지된 면적과 국가 통계와의 비교 결과도 약소한 차이를 나타내었다. 본 연구는 북한 산림 황폐화에 대응하는 기반 자료로 사용될 수 있으며, 탐지된 결과를 바탕으로 산림자원의 보호와 복구의 필요성이 제기된다.

• 생태와환경
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• 제48권3호
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• pp.176-187
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• 2015

본 연구에서는 기후요인에 의하여 두루미류의 월동개체군 규모가 달라질 것으로 가설을 세웠다. 그중 가장 추운 시기인 1월의 기후변수에 의하여 월동개체수가 달라질 것이라고 가정하였다. 특히, 재두루미의 경우 두루미와는 달리 철원지역 이외에 눈 덮임의 영향이 적은 대체 월동지(일본의 이즈미)가 있다. 따라서 철원지역 눈 덮임의 정도에 따라 연도별로 개체군의 증감이 발생할 것으로 예측하였다. 이에 일반적으로 분석되는 기상청의 기후자료와 함께 MODIS 위성영상을 이용한 눈 덮임 범위 자료를 활용하여 요인을 분석하였다. 철원지역 두루미류의 개체수 자료는 2002년부터 2014년까지의 1월 개체수를 활용하였다. 철원지역의 기온은 2002년부터 2007~2008년도 월동기까지 증가하다가 감소하며 2011~2012년도 월동기에 가장 낮은 온도를 보였다. 이와 함께 온량지수도 유사한 증감의 경향을 보였다. 신적설량은 2002년 이후 낮게 유지되었으나 2010~2011, 2011~2012년 크게 증가한 형태를 보였다. 눈 덮임의 범위는 2002년부터 2005~2006년까지 급속히 감소하였다가, 2009~ 2010, 2010~2011년 월동기에 급격히 증가한 양상을 보였다. 재두루미의 월동개체수는 다른 기후요인에 비하여 1월의 눈 덮임 범위가 넓을수록 감소하였으며 가장 높은 상관관계를 보였다. 하지만 두루미의 개체수는 일반적 기후요인뿐만 아니라 눈 덮임 관련 요인에 대해서도 상관관계를 나타내지 않았다. 따라서 두루미의 개체군 변동은 기후요인에 변화하지 않고 다른 서식지 선택요인 (안정적 잠자리, 취식지 넓이 등)에 의해 결정되기 때문이라 판단된다. 재두루미의 월동개체수는 다중 회기분석에서 눈 덮임 범위 및 기간의 로그값과 유의미한 회귀관계가 성립하였다. 따라서 재두루미의 월동개체수는 월동기 눈 덮임의 범위에 영향을 받으며 이는 눈 덮임에 의해 먹이원인 낙곡을 찾기 힘들어지기 때문인 것으로 판단된다. 재두루미의 개체수 변화는 다른 월동지로 이동한 것으로 보이며, 눈 덮임의 영향이 적은 월동지인 일본의 이즈미시로 이동한 것으로 나타났다. 이즈미 월동지의 재두루미 개체수와 철원의 개체수는 음의 상관관계를 가져 서로 연관된 것으로 파악되었다.