• 대한공간정보학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.193-201
• /
• 1993

여러 분야에 있어서 원격탐사의 탐지 및 모니터링 기능과 지리정보시스템의 이성적 접근 및 분석기능을 접목함으로써 이에 의한 많은 효과를 얻고 있다. 원격탐사기술 및 지리정보시스템을 접목하는 데에 있어서 핵심적인 응용분야로는 변화를 분석하는 것이 있다. 이러한 변화가 그 자체로 관심의 대상이 되거나, 또는 이로 말미암아 우리는 (지도를 개정하는 등의) 행동을 취하게 되기 때문에 원격탐사는 변화를 탐지하는 데에 있어서 훌륭한 도구가 된다. 지리정보시스템 또한 변화의 과정을 정량화 하는 최상의 분석도구가 될 수 있다. 이러한 변화를 정량화 하는 데에는 두 가지 방법이 있다. 개념적으로 간단한 방법으로는 각 이미지의 적셀 값을 비판하는 것이 있다. 이 방법은 실질적인 반면 (적용이) 단순하여 복잡한 (자연) 환경에서의 다양한 변화를 분석할 수는 없다. 이에 대한 또 다른 방법으로는 기호변화탐지가 있다. 분석자는 먼저 판별하고자 하는 중요한 분류항목들을 결정한다 이 방법은 토지리용 및 피복도가 정확하게 구분이 된 다음에야 효과적일 수가 있다. 디지탈 변화탐지를 수행하고자 하는 사람은 조사대상지역의 환경, 데이타 세트의 질 그리고 변화탐지 알고리즘 등에 대해서 잘 알고 있어야 한다. 또한, 특정지역 및 (추진하고자하는) 과제에 적합한 변화탐지 알고리즘을 파악하는 작업을 수행해야 한다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제16권2호
• /
• pp.79-90
• /
• 2013

지반조사에서 비파괴 조사 기술은 시추조사보다 경제적으로 비용이 덜 들고 광역에 걸친 지반정보를 제공하는 장점이 있다. 하지만 지반설계정수로서 적용하기에는 어려운 한정된 정보만을 제공하게 된다. 이를 극복하기 위해, 비파괴 조사 방법 중 하나인 전기비저항 탐사를 모형토조실험에 적용하여, 토질상태에 따른 비저항 반응과 함수비에 따른 비저항 반응을 분석하여 비저항 거동 양상에 대한 연구를 수행하였다. 실험에 사용한 토질은 주문진 표준사, 마사토이며 각 토질의 입도 분포, 균등계수를 구하여 실험에 있어 실험재료의 균질한 상태를 유지하였다. 실험에 사용한 모형의 제원은 $160{\times}100{\times}50$ (cm)의 아크릴 재질 토조이며, 각 토질의 높이는 30 cm를 유지하였다. 5TE(함수비측정센서)센서를 7 ~ 8cm 간격으로 수직하게 꽂아 층별 함수비를 측정하였다. 모형실험 결과 주문진 표준사는 비저항 거동 양상이 함수비에 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었으며, 마사토는 함수비에 따라 비저항이 낮아진 후에도 시간경과에 따른 거동 양상에 큰 변화가 없는 것을 관찰하였다. 또한 토조 실험에 사용된 토양과 유사한 테스트 베드를 선정하여 그 반응을 비교 분석하였다. 이러한 실험을 통해 토질 상태와 함수비에 따른 다양한 비저항 거동 양상 자료를 수집하고, 비파괴 조사기술의 정확도를 향상 시켜 나간다면 지반설계정수를 산정하는데 있어 기초적인 연구가 될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제35권5_1호
• /
• pp.637-647
• /
• 2019

작물의 스트레스를 탐지하는 것은 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 광화학 반사 지수 (PRI)는 LUE의 원격 감지 지표로서 개발되었으며, 많은 연구자들에 의해 식생의 스트레스 탐지에 효과적으로 사용할 수 있음이 입증되었다. 그러나 원격탐사 영상에 기반한 PRI를 이용한 연구는 매우 드물다. 낮은 분광해상도로 인하여 드론 및 위성영상 기반의 PRI 모니터링이 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 다중분광 센서 기반의 PRI를 산정하기 위하여 인접한 밴드를 이용한 융합 방법을 제안하였다. 제안한 기법을 초분광 및 다중분광 영상에 적용한 결과 산출된 PRI는 79%의 설명력을 나타내었으며, 지상고정형 센서의 관측값과도 유사한 변동 특성을 나타내었다. 따라서 밴드 융합에 의한 PRI는 작물 스트레스 평가에 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_3호
• /
• pp.1951-1963
• /
• 2021

농업환경 모니터링에서 지구관측위성을 활용한 원격탐사 자료는 시·공간적 그리고 효율성 측면에서 다른 방법에 비해 많은 이점을 가진다. 위성에 탑재된 센서는 태양광이 지표면에 반사되어 들어오는 에너지를 측정하므로, 지구의 대기에 의해 산란·흡수·반사되는 과정에서 잡음이 발생한다. 따라서 지표면에 반사되는 에너지(복사휘도)를 정확히 측정하기 위해서는 대기의 효과에 의한 잡음을 제거해야하는 대기보정이 선행되어야 한다. 본 연구는 KOMPSAT-3 위성의 대기보정 적용 및 농업분야 활용성 평가를 위해 대기보정 민감도 분석, 위성 상호간 교차 분석, 지상관측자료와 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 모든 경우에서 대기보정 후 표면 반사율이 대기보정 전 TOA 반사율 보다 상호 일치율이 높게 나타났으며 동일한 기준의 시계열 식생지수 생산이 가능할 것으로 판단된다. 하지만 대기입력 파라미터의 민감도 및 위성촬영각(Tilt)에 대한 정량적인 분석을 위한 추가 연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권2호
• /
• pp.291-304
• /
• 2021

기후변화나 여러 환경문제들로부터 지속 가능한 산림자원 관리 및 모니터링을 위해 임상도의 지속적인 갱신은 필수적이다. 따라서 효율적이고 광역적인 산림 원격탐사의 필요성에 따라 차세대 중형위성 4호의 사업이 확정되어 2023년 발사 예정에 있다. 농림위성(차세대 중형위성 4호)는 5 m급 공간해상도와 Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infra Red 총 5개 밴드를 가진다. 본 연구는 농림위성의 발사 및 활용에 앞서 농림위성과 유사한 사양을 가지는 RapidEye를 이용하여 위성 기반 수종분류의 가능성을 모의 평가하기 수행되었다. 본 연구는 춘천 선도산림경영단지를 연구 대상지로 하였으며, RapidEye 위성 영상기반 모의 수종분류는 생육기 영상으로부터 추출한 분광정보와 생육기와 비생육기의 NIR 밴드로부터 추출한 GLCM 질감특성 정보가 활용되었고, 이를 입력데이터로 하여 랜덤 포레스트(Random Forest) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 침엽수종 3종(소나무, 잣나무, 낙엽송), 활엽수종 5종(신갈나무, 굴참나무, 자작나무, 밤나무, 기타활엽수), 침활혼효림 총 9종으로 임상을 분류하였다. 분류 정확도는 임상도와 분류 결과를 대조하여 산출하였으며, 분류 정확도는 분광정보만 사용한 경우 39.41%, 분광정보과 질감정보를 모두 사용한 경우 69.29%의 정확도를 보였으며, 다중시기 분광정보 및 질감정보의 활용을 통해 5 m 해상도의 위성영상으로부터 수종분류의 가능성이 있음을 확인하였다. 향후 식생의 생태적 특성을 더욱 효과적으로 반영한 추가 변수를 대입하여 농림위성 활용 가능성을 제고하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.559-566
• /
• 2021

최근 증가된 해상 교통량의 영향으로 지속적으로 발생하는 선박사고에 대한 신속한 탐지 및 대처가 필요하다. 이를 위해, 광역 범위로 실시간 모니터링이 가능한 위성영상을 기반으로 선박탐지 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나, 분광특성을 활용하여 선박탐지를 수행한 선행연구에서는 후류(Wake) 제거를 수행하지 않아 후류가 선박으로 오탐지될 가능성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 Ship Detection Index (SDI)를 이용하여 Sentinel-2A/Multispectral Instrument (MSI) 위성영상에서 선박탐지를 수행하고 선박과 후류의 분광특성 차이를 기반으로 하는 Wake Detection Index (WDI)를 활용하여 후류를 제거하였다. 본 연구의 선박탐지 알고리즘의 정확도 검증을 위해 Probability of detection (POD), False alarm rate (FAR) 지수를 활용하였으며, 검증 결과 SDI만 적용한 결과에 비해 POD는 유사하게 나타나고 FAR는 6.4% 개선되었다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권2호
• /
• pp.121-133
• /
• 2021

하천에서 발생하는 부유 물질은 주로 유역으로부터 유입되거나 하천 내에서 자생으로 발생하기도 하며, 퇴적되어 중장기적인 수질 오염을 초래할 수도 있는 중요한 수질 인자이다. 하지만, 부유물질의 재래식 계측방식은 점 단위 계측이기 때문에 노동 집약적이며 방대한 양의 자료를 취득하기는 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 고해상도 다분광 위성영상을 제공하는 Sentinel-2 위성 자료를 이용하여 낙동강 전역에 대한 원격탐사 기반 부유 물질 농도 계측 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 기존 원격탐사 기반 회귀식들의 한계점을 개선하고 낙동강 전체 영역의 지역적 특성을 반영하기 위해 기계학습 모형인 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression, SVR) 모형을 이용하여 다양한 파장대의 분광 밴드들과 밴드비(band ratios)를 고려하였으며, 이를 입력 변수들의 최적 조합으로 재귀적 특징 제거법(Recursive Feature Elimination, RFE)과 SVR의 각 변수별 가중계수를 활용하여 도출하였다. 가장 중요도가 높은 분광 밴드로는 Red-edge 파장대 영역에 속하는 705 nm 밴드가 산출되었으며, 최종적으로 구축된 SVR 모형을 선행 연구들에서 제시한 회귀식들과 비교한 결과, 가장 정확한 계측 결과를 제공하는 것으로 밝혀졌다. 본 연구에서 개발된 SVR 모형은 RFE를 통해 산출된 최적 분광 밴드 조합을 바탕으로 하기 때문에 기존 단일 분광 밴드 혹은 밴드비를 기반으로 구축된 회귀식들이 가지는 변수 의존도를 낮추는 동시에 더욱 정확한 부유물질 농도 공간분포를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권6_2호
• /
• pp.1523-1535
• /
• 2020

원격탐사를 이용한 작황정보 생산은 작물의 생물계절을 이용하여 작물 분류, 생육 모니터링, 생산량 추정 분석이 선행되어야 한다. 생물계절에 추정을 위한 시계열 영상 자료가 필요하지만 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)만으로 획득하는 것은 물리적 제한이 있으므로 타 지구관측위성과의 융합 활용이 필요하다. 위성자료의 융합 활용을 위해서는 각 위성이 가지는 고유의 방사학적 센서 특성 차이를 극복해야 한다. 본 연구는 위성자료의 융·복합 활용을 위한 첫 단계로서 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성의 교차검보정을 수행하였다. Libya-4 PICS(Pseudo Invariant Calibration Sites)에서 2년간 수집된 위성자료에 대해 초분광위성을 이용하여 산정된 SBAF(Spectral Band Adjustment Factor)를 적용하여 대기상단 반사도를 비교하였다. 교차검보정 결과 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성은 Blue, Green, Red 밴드에서 약 4%, NIR밴드에서 6%의 반사율 차이를 보였다. 온보드 켈리브레이터가 없는 KOMPSAT-3는 Ladnsat-8에 비해 Radiometric Stability가 낮은 것으로 나타났다. 향후 교차검보정의 정확도를 높이기 위해 BRDF(Bidirectional reflectance distribution function) 보정 및 지형보정을 통하여 정규화 된 반사율 자료를 생산하기 위한 노력이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.237-250
• /
• 2022

본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1273-1283
• /
• 2022

최근 기후변화로 인해 중대형 산불이 빈번하게 발생하여 매년 인명 및 재산피해로 이어지고 있다. 원격탐사를 활용한 산불 피해지 모니터링 기법은 신속한 정보와 대규모 피해지의 객관적인 결과를 취득할 수 있다. 본 연구에서는 산불 피해지를 분류하기 위해 Sentinel-2의 분광대역, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI), 정규수역지수(normalized difference water index, NDWI)를 활용하여 2022년 3월 발생한 강릉·동해 산불 피해지를 대상으로 U-net 기반 convolutional neural networks (CNNs) 딥러닝 모형을 모의하였다. 산불 피해지 분류 결과 강릉·동해 산불 피해지의 경우 97.3% (f₁=0.486, IoU=0.946)로 분류 정확도가 높았으나, 과적합(overfitting)의 가능성을 배제하기 어려워 울진·삼척 지역으로 동일한 모형을 적용하였다. 그 결과, 국립산림과학원에서 보고한 산불 피해 면적과의 중첩도가 74.4%로 확인되어 모형의 불확도를 고려하더라도 높은 수준의 정확도를 확인하였다. 본 연구는 농림위성과 유사한 분광대역을 선택적으로 사용하였으며, Sentinel-2 영상을 활용한 산불 피해지 분류가 정량적으로 가능함을 시사한다.