• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.15 no.1
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• pp.31-38
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• 1999

In this paper, we introduce an algorithm for the ortho-rectification of high resolution pushbroom-type satellite images. The generation of ortho-images in the ultimate level of the satellite image preprocessing which also includes systematic geocoding and precision geocoding. It is also essential for the mapping of satellite images because topotraphic maps are based on the orthographic projection. The newly developed ortho-image generation algorithm introduced in this paper is on the line of the algorithms previously developed (Shin and Lee, 1997; Shin e 1998). Various experimental results are shown in this paper. The results show that the algorithm completely eliminates the disparities in the perspectively viewed images which were caused by the terrain height. The absolute accuracy of the developed algorithm depends on the accuracy of the camera model and the digital elevation model used.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.5
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• pp.472-479
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• 1999

In this paper, we propose a land cover pattern classifier for remote sensing image by using neuro-fuzzy algorithm. The proposed pattem classifier has a 3-layer feed-forward architecture that is derived from generic fuzzy perceptrons, and the weights are con~posed of h u y sets. We also implement a neuro-fuzzy pattern classification system in the Visual C++ environment. To measure the performance of this, we compare it with the conventional neural networks with back-propagation learning and the Maximum-likelihood algorithms. We classified the remote sensing image into the eight classes covered the majority of land cover feature, selected the same training sites. Experimental results show that the proposed classifier performs well especially in the mixed composition area having many classes rather than the conventional systems.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.203-203
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• 2023

총일차생산량(GPP, Gross Primary Productivity)은 생태계의 유기물 생산량을 나타내는 지표로써 생태계 생산성과 안정성을 파악할 수 있는 중요한 지표로 알려져 있다. GPP를 산출하는 대표적인 방법에는 다중 센서를 탑재한 원격 탐사 자료를 활용하는 방법과 플럭스타워를 통해 관측한 에디공분산을 분석하는 방법이 있다. 본 연구에서는 Landsat과 MODIS와 같이 시공간 해상도가 다른 원격 탐사 자료들을 기반으로 초고해상도 GPP 자료를 산출하기 위한 공간자료 융합 연구를 수행하였다. 이를 위해 GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 머신러닝 알고리즘을 활용하였으며 최종적으로 산정된 GPP 정보는 설마천과 청미천 등에 설치된 플럭스타워로부터 획득한 자료와의 비교·검증을 통해 평가되었다. 본 연구의 성과는 향후 증발산 자료, 생태계 호흡량 자료 등과의 조합을 통해 얻을 수 있는 물이용효율(WUE, Water Use Efficiency), 탄소이용효율(CUE, Carbon Uptake Efficiency)과 같은 지표 산정 시 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_3
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• pp.1763-1770
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• 2023

The availability of high-resolution satellite image time series data has led to an increase in change detection research. Various methods are being studied, such as satellite image pixel and object-level change detection algorithms, as well as algorithms that apply deep learning technology. In this paper, we propose a QGIS plugin-based system to enhance the utilization of these useful results and present an actual implementation case. The proposed system is a system for intensive change detection and monitoring of areas of interest, and we propose a convenient system expansion method for algorithms to be developed in the future. Furthermore, it is expected to contribute to the construction of satellite image utilization systems by presenting the basic structure of commercialization of change detection research.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.61-64
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• 2007

SAR 영상에 존재하는 군사표적은 광학 영상에 있는 군사표적에 비하여 쉽게 구별하기 힘들다. 이는 전체 영상에서 군사표적을 구성하는 픽셀의 수가 매우 적기 때문이다. 이러한 문제 때문에 SAR 영상 분석가들은 영상을 분석하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해서는 자동화된 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 연구된 SAR 영상을 이용한 자동표적추출 시스템을 분석하고 구현하였다. 구현된 자동표적추출 시스템을 MSTAR 데이터 셋을 이용하여 실험하여 결과를 도출하고， 그 결과를 분석하여 자동표적추출 시스템 각 단계의 성능을 분석하였다. 분석 결과 각 단계별로 최적의 성능을 보여주는 임계값을 알아낼 수 있었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.22 no.4
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• pp.295-304
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• 2006

Image fusion is defined as making new image by merging two or more images using special algorithms. In case of remote sensing, it means fusing multispectral low-resolution remotely sensed image with panchromatic high-resolution image. Generally, hyperspectral image fusion is accomplished by utilizing fusion technique of multispectral imagery or spectral unmixing model. But, the former may distort spectral information and the latter needs endmember data or additional data, and has a problem with not preserving spatial information well. This study proposes a new algorithm based on two stage spectral unmixing model for preserving hyperspectral image's spectral information. The proposed fusion technique is implemented and tested using Hyperion and ALI images. it is shown to work well on maintaining more spatial/spectral information than the PCA/GS fusion algorithms.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.72-77
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• 2009

지상 SAR 시스템은 산사태, 지반침하, 댐이나 대규모 지상시설의 변위 등에 대한 정밀 모니터링을 위한 기술로 주목받고 있다. 본 연구에서는 원형레일 기반의 지상 SAR 시스템에 대한 Forward Modeling S/W를 개발하였다. 이는 기존의 선형 레일을 이용하는 지상 SAR 시스템의 응용성 확대를 위해 원형레일 기반의 지상 SAR 시스템을 개발하고자 하는 연구의 일환으로서, 안테나를 원형 레일을 따라 움직이며 얻어지는 경우의 지상 SAR 자료획득 체계 설계와 영상화 처리 알고리즘의 개발 및 검증에 활용하기 위한 것이다. 여러 개의 point scatters를 대상으로 선형 레일을 따라 움직이는 안테나에 대한 시뮬레이션을 통해 얻어진 SAR raw signal 자료에 대하여 기존의 SAR 영상화 처리 알고리즘을 적용한 결과, 정확한 영상이 얻어지고 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.242-245
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• 2009

본 연구는 한반도 국토 전역을 모니터링 하기 위해 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상을 이용하는데 있어서 필요한 기본적 자료처리 및 모니터링 시스템 구축을 목표로 한다. 현재 MODIS관련 product는 대부분 NASA에서 제공하는 알고리즘을 구현하여 제작되며 이러한 product들은 여러 웹싸이트에 접근하여 획득하도록 되어있다. 이러한 방식은 장기적으로 국토를 모니터링 하는데 필요한 자료를 원활하게 공급하지 못하게 되는 단점을 가지고 있다. 그러므로 이 연구는 한반도의 국토환경을 모니터링 하는데 MODIS 자료를 원활히 공급하기 위한 처리 시스템을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 Windows환경을 기반으로 사용자 인터페이스를 제공하고 다양한 MODIS 관련 모듈을 내부적으로 자동화 처리하여 보다 쉽게 사용할 수 있도록 개선하였다. 특히 MODIS 원시영상(Production Data Set) Level0 취득부터 보정된 영상자료 Level1B까지의 자동화 처리에 중점을 두었고, Level2이후의 주로 육상(Land)부분에 해당하는 자료를 생성하는 부분을 구현한다. 이러한 MODIS 자료의 생성 이후에 국토 모니터링에 필요한 토지 피복 변화, 산불 탐지 등의 정보를 생성하는 알고리즘 구현 등으로 범위를 확장하려고 한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2000.04a
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• pp.137-142
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• 2000

본 논문에서는 풀밭으로 덮힌 지역의 초고주파 대역 편파별 후방 산란을 분석하는데 있어서 Radiative Transfer 이론의 첫 번째 해를 이용하였다. 풀밭지역에서의 잎은 사각형 형태의 resistive sheet 으로 모델화 시키고, 잎의 크기와 방향성은 불규칙적으로 흩어져 있다고 가정하였다. 땅에서의 흙의 수분 함유량과 표면 거칠기도 고려하였다. 이러한 지역에서의 후방 산란 계수는 풀밭 지역과 레이더 요소들에 따라 각각 다른 계산 결과를 나타낸다. 측정은 15 GHz 대역의 레이더 시스템을 사용하여 풀 층에서의 산란 계수를 측정하고 풀 층에서의 산란 모델을 이용하여 계산 결과와 측정값을 비교하였고 이 모델을 이용하여 Visual-Basic을 이용한 사용자 프로그램인 TSM(Total Scattering Model)을 제작하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.150-150
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• 2011

최근 수자원분야에서 원격탐사(RS) 및 지형정보시스템(GIS)의 비중이 높아짐에 따라 이를 이용하여 1,2 차원 수리분석 향상을 위한 활용이 증가하고 있다. 그러나 현재 사용하고 있는 일반적인 DEM은 하천부분에 대한 고도의 불일치로 인해 수리분석시 정밀한 분석을 하기에는 어려움이 따르므로 이에 대한 개선이 필요하다. 본 연구에서는 현재 사용하고 있는 USGS DEM과 낙동강 측량 자료를 이용하여 낙동강 유역 정밀 DEM 제작 방안을 제시하고자 한다. 측량자료를 이용하여 하천의 DEM을 생성한 후, 자체적으로 개발한 알고리즘을 이용하여 하천 DEM과 USGS DEM을 접합하여 낙동강 유역의 정밀 DEM을 제작한다. 이는 1,2차원 수리모델을 이용하여 분석할 때 결과를 더욱 향상시킬 것으로 기대한다.