고해상도 위성영상은 높은 공간해상도의 이점으로 도심지역의 건물 및 도로망 분석, 경관 분석, 생태 환경 평가 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 도심지역의 건물, 교량, 기타 구조물 등 높이 변화를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자 문제를 필연적으로 야기한다. 본 연구에서는 다양한 토지 이용 요소를 포함하는 넓은 영역의 도심지에 그림자 추출 기법을 적용하고, 수동으로 추출된 참조 그림자 지도와 비교하여 정량적인 평가를 수행하였다. 이를 위해 Canny 연산자와 팽창 필터를 이용하여 건물 영역의 인접 정보에 대한 버퍼 영역을 생성하고, Gram-Schmitt 융합 영상에 객체분할기법을 적용하여 생성된 객체들의 분광, 공간 인자들을 계산하였다. 이후 계산된 분광 및 공간 인자 특성과 건물 버퍼 영역과의 중첩여부를 바탕으로 도심지역의 그림자 추출에 가장 적합한 인자와 임계 규칙을 생성하였으며 추출된 그림자 지역 중 이상 객체를 추가적으로 제거하였다. 다양한 정량적 평가지수를 통해 제안된 그림자 추출 기법을 평가한 결과80%~90%의 높은 정확도를 나타냈다.
본 연구에서는 변화탐지 기법을 통한 도심지 건축물의 판독가능성을 검토하기 위하여 항공사진 단영상 및 정사영상을 이용하여 영상정규화와 기하보정을 통한 image subtraction기법을 적용하여 변화 탐지를 실시하였다. 변화 탐지를 위한 임계값 설정에서 단영상 변화탐지는 임계값 90% 이상에서는 일정면적 이상의 변화지역이 뚜렷이 나타났으며 정사영상 변화탐지는 임계값 $70{\sim}80%$ 이상의 결과영상이 변화탐지에 적절한 것으로 나타났다. 단영상과 정사영상 변화탐지 결과를 필터링을 통해 일정면적 이하를 제거한 후 2002년 영상과 중첩하여 변화지역을 확인 하였다. 변화탐지 기법을 판독 작업에 활용한다면 판독 우선순위 결정에 많은 도움이 될 뿐만 아니라 영상의 종류와 필요에 따른 다양한 변화탐지 기법을 적용한다면 판독 작업에 많은 활용성을 기대할 수 있다.
건물이 밀집된 도심지역을 촬영한 두 시기 항공영상에 화소기반 변화탐지 기법인 영상대차(Image Differencing), 영상중첩 분석(Image Overlay)기법을 적용하여 넓은 대도심지역의 효율적인 변화탐지 가능성을 살펴보았다. 영상대차(Image Differencing) 기법은 알고리즘이 간단하고 정량적인 분석이 가능한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있으나 고층건물밀집지역을 보여주고 있는 고해상도 항공영상의 적용과정에서는 폐색영역, 그림자 등으로 인해 정확한 변화탐지 결과를 보여주지 못했다. 영상중첩 분석(Image Overlay)기법은 한 번에 두 개 또는 세 개의 영상을 비교 분석할 수 있다는 장점이 있으나 직관적인 분석만을 제공하고 정량적인 분석이 불가능하였다. 현재의 화소기반 영상변화탐지 기술수준으로는 고해상도 공간영상에 대한 신뢰도 높은 변화탐지 분석결과를 얻을 수 없다는 것을 확인하였다.
고해상도 위성영상은 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 도심지 모니터링에 효율적인 수단으로 사용되고 있다. 고해상도 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 기상상태와 태양고도의 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 가지기 때문에 최근 이들 데이터를 활용한 도심지 변화탐지 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)을 통한 텍스처 정보추출과 이들 특징 정보를 통합적으로 활용하는 새로운 텍스처 기반의 SAR 변화탐지 기술을 제안하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존의 SAR 영상 변화탐지를 위해 많이 사용된 Non-Coherent Change Detection (NCCD) 기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 제안기법이 보다 높은 변화탐지 정확도를 보였으며 시각적으로도 우수한 결과를 도출하였다. 결과적으로 제안된 변화탐지 방법은 고해상도 SAR 위성영상을 이용한 도심지 변화정보 추출에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
최근 고해상도의 영상의 출현과 더불어 도심지역의 지물ㆍ지모에 대한 상세한 묘사가 가능해지고 있다. 하지만 도심지역의 지물ㆍ지모의 복잡성으로 인하여 그 추출이 쉽지 않다, 특히, 건물에 의한 가림, 그림자에 의한 정보 왜곡 등의 발생으로 추출의 어려움을 겪고 있다. 건물에 의한 폐색은 다른 위치에서 촬영을 하므로서 보정을 할 수 있지만 그림자에 의한 영향은 촬영위치에 상관없이 항상 발생한다. 본 연구에서는 도심지역에서 촬영한 컬러항공사진에서 그림자에 의한 정보 왜곡을 보정하여 그 판독력을 증대하고자 한다.
3차원 영상 모자이크 방법은 도심지의 도로를 따라 움직이는 카메라로부터 취득된 영상을 3차원 다중 투영평면에 투영하여 도심지를 입체적으로 가시화하기 위한 것이다. 카메라가 교차로와 같은 원거리 가시 지점을 통과할 때, 취득된 영상에 대해 3차원 영상 모자이크 방법을 적용 하면, 모자이크 된 영상에서 동일한 대상물의 영상이 반복하여 나타난다. 이 현상을 환영현상(ghost effect)이라고 하는데, 이 환영현상을 줄이기 위해서 원거리 대상물이 있는 곳의 영상 프레임을 찾고, 이 곳에 나타나는 환영현상을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 공간에서 계산된 가상의 초점과 영상 프레임의 초점을 지나는 벡터를 이용하여 영상 프레임들을 3차원 다중평면에 투영 하는 것이다. 이를 위한 가상 초점은 원거리 대상물이 보이기 시작하는 영상 프레임과 원거리 대상물이 사라지기 시작하는 영상 프레임을 이용하여 계산된다. 본 논문에서는 원거리 대상물 지역에 제안한 방법을 적용했을 때, 환영현상이 효과적으로 제거될 수 있음을 실험적으로 보였다
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.
고해상도(VHR, Very High Resolution) 영상은 활용에 따라 도심의 다양한 정보를 얻을 수 있는 잠재적 가치가 매우 큰 자료이다. 그러나 이러한 고해상도 영상자료는 매우 높은 공간해상력으로 인해 같은 용도의 객체 혹은 같은 객체(예, 건물)라 할지라도 다양한 분광 특성 및 형태로 표현된다. 그러므로 이러한 고해상도영상을 이용하여 효과적으로 주제도를 생성하기 위해서는 현재까지 영상분류 분야에서 주로 활용되고 있는 화소(pixel)단위 기반의 분석방법으로는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 방법으로 활발한 연구가 진행되고 있는 세그멘트(segment) 혹은 객체(object) 기반 분류기법을 고해상도 영상 및 라이다 자료에 적용하여 도심지역의 건물들을 추출해 보았으며, 그 활용 가능성에 대하여 판단해 보았다. 이러한 세그멘트 기법은 분류하고자 하는 객체들을 하나의 동일한 특성을 가지는 집단으로 모으는 방법을 말하는데, 이를 위해 본 연구에서는 multi-resolution image segmentation기법을 제공해주는 eCognition이라는 소프트웨어를 이용하였다.
도심화는 녹지의 제거로 인해 야기괴는 다양한 환경문제를 일으킨다. 이러한 도심화 현상은 종종 원격탐사영상을 이용하여 평가되는데, 대표적으로 정규식생지수와 지표온도를 통해 이루어진다. 그러나 식생지수는 두 개의 광학채널을 이용하기 때문에 식생이 아닌 도심지에서 식생과 같은 지수를 나타나는 오류가 발생한다. 이에 본 연구에서는 도심지에서 정규식생지수와 지표온도가 도심지 표면의 물질의 혼합에 따라 어떻게 변화하는지 관찰하였다.
도심지 모델링과 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 다른 시기나 다른 지역의 추가적인 고해상도 위성영상이 반드시 필요하다. 그러나 같은 지상 개체라 하더라도 서로 다른 영상에서 방사적인 불일치가 존재하며 이는 영상 처리와 분석의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 더욱이 도심지의 경우 건물, 수목, 교량, 기타 구조물 등 높이를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자를 발생시키며 이는 상대 방사 정규화의 질을 저하시킨다. 본 연구에서는 태양과 위성의 기하학적 위치 정보, 부가적인 수치 표고 모델이 없어도 적용이 가능한 단영상 기반의 그림자 추출기법을 적용하고 그림자의 영향을 배제한 선택적인 히스토그램 매칭 기법을 제안하였다. 건물의 에지 버퍼 영역에 대한 인접 정보와 분할을 통해 생성된 객체의 공간 및 분광인자를 이용하여 그림자를 추출한 후, 아스팔트 도로와 같이 그림자로 잘못 추출된 이상 객체를 제거하였다. 최종적으로 그림자 지역이 마스킹 된 Quickbird-2 다시기 영상을 이용하여 비그림자 지역만을 이용하여 선택적 히스토그램 매칭을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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