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.
변화탐지를 위하여 기존에 사용하던 화소차 혹은 화소비 변화탐지 기법은 단밴드의 영상을 사용하므로 다중분광 자료를 활용하기 어렵고 변화지역의 유형을 추출하는데 적절하지 못하다는 단점이 있다. 후분류 변화탐지 기법은 다중분팡 영상의 활용이 가능하고 변화지역의 변화 유형을 파악할 수 있지만 변화탐지 성과가 분류 결과의 정확도에 의해 크게 영향을 받는다. 이에 반해 CVA(Change Vector Analysis) 변화탐지는 여러 밴드의 다중분광 영상을 이용하여 변화지역을 탐지할 뿐 아니라 피복 변화의 경향을 파악할 수 있어 보다 효율적인 기법으로 평가받고 있다. 기본적인 CVA 변화탐지는 일반적으로 다중분광 영상의 red 밴드와 infrared 밴드의 영상을 조합하여 변화탐지를 수행하여 식생 및 인공물의 변화를 탐지한다. 본 연구에서는 단순한 red/NIR 밴드간의 조합 외에 식생의 특성을 계수로 변환하는 PDA(Pattern Decomposition Analysis) 변환 및 Tasseled Cap 변환 결과를 이용한 CVA 변화탐지를 수행하고 각 결과의 정확도를 비교하여 보다 효율적인 식생 변화탐지 기법을 제안하고자 하였다.
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.
변화탐지 기법은 위성영상의 활용 및 국토 모니터링에 있어서 필수적인 알고리즘이다. 그러나, 변화탐지 기법을 고해상도 위성영상에 적용할 경우, 다시기 영상 간의 기하학적 차이 등에 의하여 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 본 연구에서는 효과적인 위성영상의 변화탐지를 위하여 기존의 융합 영상 평가지수를 활용하고자 한다. 또한, 기존의 다시기 위성영상을 활용한 일반적인 변화탐지 기법과 교차융합영상을 이용한 변화탐지 결과를 비교하여, 다시기 고해상도 위성영상에 적합한 변화탐지 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, 융합영상 평가 지수인 ERGAS, UIQI, SAM를 무감독 변화탐지 기법에 적용하고 기존의 CVA를 이용한 변화탐지 기법의 결과와 비교하였다. 또한, 영상융합 기법에 따른 고해상도 위성영상 변화탐지 정확도를 평가하여 고해상도 위성영상의 무감독 변화탐지에서 발생할 수 있는 기하학적 오차를 최소화할 수 있는 방법을 분석하였다. 실험결과, 교차융합영상과 ERGAS 지수를 활용한 변화탐지 기법이 기존 기법과 비교하여 상대적으로 높은 변화지역 탐지 가능성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
다시기 위성 영상을 이용한 변화탐지 분석은 인간 활동의 변화를 직접 반영하는 지표이다. 변화탐지는 크게 화소 기반 변화탐지(PBCD: Pixel-Based Change Detection)와 객체 기반 변화탐지(OBCD: Object-Based Change Detection)로 구분한다. 화소 기반 변화탐지는 알고리즘이 간단하고 비교적 쉽게 정량적 분석이 가능해 전통적으로 많이 쓰여온 기법이나 고해상도 영상에서의 화소 기반 변화탐지는 오탐지나 노이즈(noise)가 발생하기 때문에 고해상도 영상에서의 활용도가 떨어진다. 또한, 고해상도 다시기 영상은 취득 당시 센서의 자세나 지형적 특성으로 인해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 지형적 불일치가 발생한다. 등록오차(registration noise)라고 불리는 이 지형 불일치는 고해상도 다시기 영상 활용을 위한 공간정보 추출 시 정확도를 떨어뜨리는 방해요인으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 등록오차를 고려한 고해상도 영상의 객체 기반 변화탐지를 수행하였다. 이 때, 다양한 화소 기반 변화탐지 결과를 모두 고려한 객체 기반 변화탐지 결과를 도출하였으며 이 과정에서 분할 영상(segmentation image)과의 major voting을 적용하였다. 제안 기법과 화소 기반 변화탐지 결과, 그리고 화소 기반 변화탐지 결과를 객체 기반 변화탐지로 확장한 결과의 비교를 통해 제안 기법의 우수성을 평가하였다.
원격탐사 센서 기술의 발전으로 다양한 분광정보를 지니는 위성영상의 취득이 가능해졌다. 특히, 초분광 영상(hyperspectral image)은 연속적이고 좁은 분광파장대의 영역으로 구성되어 있기 때문에, 토지피복분류, 표적탐지, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 원격탐사자료를 활용한 변화탐지 기법은 일반적으로 동일한 차원을 지닌 자료들의 차분을 통해 수행되기 때문에, 차원이 다른 이종 센서에는 적용하기 어려운 단점을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 다른 차원을 지닌 초분광 영상과 고해상도 위성영상에 적용가능한 변화탐지 기법을 개발하고, 이종 영상 간의 변화탐지기법 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위하여, 변화탐지 기법의 적용을 위해 상관도분석, 주성분분석 등을 활용하여 초분광 영상의 차원을 축소시켜 변화탐지에 사용하였으며, 변화탐지 알고리즘은 CVA(Change Vector Analysis)을 사용하였다. 변화탐지 성능의 평가를 위해 참조자료를 사용하여 ROC(Receiver Operating Characteristics) 곡선과, AUC(Area Under Curve)을 계산하였다. 실험결과, 원 초분광 영상을 활용한 경우보다, 적합한 차원 감소 기법을 통해 제작한 영상을 사용하였을 때의 변화탐지 성능이 더 높은 것으로 나타났다. 이는 차원 감소 기법을 적용하여 초분광 영상이 지니고 있는 잡음을 제거하는 것이 변화탐지 성능에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 추후 연구로는 융합기법을 적용한 고해상도 다중분광 영상을 이용하여 공간 해상도의 차이에 따른 변화탐지 성능을 분석할 예정이다.
지형도 제작, 환경, 산림, 시설물 탐지 등의 분야에서 위성영상이나 항공사진을 이용하여 변화탐지가 수행되어 왔다. Landsat이나NOAA 위성의 저해상 영상은 자동 변화탐지에 사용되어 왔으며, 항공사진과 같은 고해상 영상은 판독에 의한 변화탐지에 사용되었다. 고해상 위성영상을 이용하여 이러한 자동 변화탐지와 수동 변화탐지를 통합하려는 시도가 있지만, 그림자, 중심 투영 영상으로 인한 건물의 왜곡, 정밀한 기하보정 등의 문제점이 발견되고 있다. 본 논문에서는 IKONOS 위성영상을 이용하여 변화 탐지를 수행하고, 이에 따른 문제점을 살펴보도록 하겠다.
환경오염과 자연재해의 증가추세에 대비한 하천과 해양 수자원의 통합관리시스템에 대한 요구가 증가하고 있으나 기존의 하천수자원관리시스템만으로는 이러한 요구에 부응하지 못하는 실정이다. 위성영상은 관심지역에 대한 광역적 조사와 시계열적 관찰에 효율적인 수단을 제공하므로 하천과 해양수자원의 동시병행 관찰에 유리하다. 본 연구는 위성영상을 이용한 하천 하구변화탐지 모니터링 원격탐사 시스템 구축을 위한 효과적인 영상획득과 영상보간법을 활용할 시스템 모델을 설계하고 구현한다. 이 위성영상을 이용한 하천 하구 변화탐지 모니터링 시스템을 위한 효과적인 영상획득과 영상보간법의 활용 시스템 모델을 전북과 충남 금강하구에서의 해수, 담수 혼합수역의 변화와 이동, 그리고 바다면적과 육지면적의 변화와 이동의 관찰에 적용하고 검증한 결과 제안한 하천 하구 변화탐지 모니터링 시스템을 위한 위성영상기반 모델이 기존 그리드정점관측방법에 비해 효과적이라는 결과를 얻었다.
원격탐사 자료를 활용한 변화탐지 기법은 재난/재해, 국토모니터링 등의 다양한 분야에서 활용가능하다. 그러나, 고해상도 위성영상을 활용하여 무감독 변화탐지를 수행할 경우에는, 기복변위 등에 의한 기하학적인 오차와 영상의 노이즈 정보에 의하여 미변화지역들이 변화지역으로 오탐지될 수 있는 문제점을 지닌다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 변화탐지 기법인 IR-MAD 기법을 활용하여 고해상도 위성영상에 대한 객체 기반의 변화탐지를 수행하였다. 특히, 교차융합기법으로 부가적인 자료를 생성하여 객체 기반의 변화탐지 정확도를 향상시키고자 하였다. KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 실험을 수행한 결과, 화소기반의 IR-MAD 기법과 비교하여 객체 기반의 IR-MAD 기법이 높은 변화탐지 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 또한, 교차융합영상을 활용하였을 경우가 원 다시기 영상만을 사용하였을 때보다 높은 변화탐지 정확도를 보였다. 이를 통해, 객체 기반의 IR-MAD 기법이 고해상도 위성영상을 활용한 국토의 변화탐지를 효과적으로 수행할 수 있음을 실험적으로 증명하였다.
현재 인공위성 영상은 지구에서 일어나는 변화를 탐지하기 위한 매우 효율적 수단으로 활용되고 있다. 지표에 대한 변화탐지는 원격탐사영상으로부터 지표변화를 찾아내 정량화하는 과정이 필요한데 이러한 정보를 추출하기 위해 본 연구에서는 웨이블렛을 이용한 텍스쳐 분석의 효율성이 연구되었다. 분석된 영상은 0.6m급 고해상도 위성영상으로 지진 전후로 하여 지진피해 지역을 탐지하기 위해 영상에서 관찰되는 풍부한 텍스쳐 정보를 활용하는 방법에 관한 연구가 이루어 졌다. 텍스쳐 특징을 추출하기 위해 GLCM이 이용되었는데 직접적인 GLCM의 적용보다는 웨이블렛변환 후 GLCM의 적용이 텍스쳐 특징을 보다 효과적으로 분리할 수 있는 방법임이 검사되었다. 이러한 웨이블렛 텍스쳐 특징 추출 후 상관관계에 기반한 변화탐지 기법을 적용하면 피해지역을 매핑할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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