이 연구는 새로운 광학원격탐사자료로 대두되고 있는 초분광영상의 기본적 특성과 용어에 관한 정의를 검토하고, 지금까지 초분광영상과 관련된 주요 처리기법 및 활용분야를 광범위하게 검토하여 국내에서 초분광영상 기술의 활용을 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 먼저 문헌자료와 인터넷 검색을 통하여 항공기 및 위성탑재 센서와 지상용 카메라 등 현존하는 초분광센서의 종류 및 특성을 제시하였다 초분광영상과 관련된 연구 현황을 분석하기 위하여 원격탐사와 관련된 주요 국제학술지와 초분광영상 관련 학술발표회에서 발표된 논문들을 선정하여 센서별, 영상처리기법별, 주요 활용분야별로 나누어 정리하였다. 현재 항공기 및 위성 탑재 초분광영상 센서의 종류가 증가하고 있는 추세지만, 지금까지 초분광영상과 관련된 연구의 주된 부분은 미국 항공우주국에서 개발된 AVIRIS영상자료를 토대로 하고 있다. 기존의 다중분광영상에 보다 많은 분광밴드를 가진 초분광영상의 특성을 최대한 이용할 수 있는 영상처리기법이 개발되고 있다. 대기보정, 분광혼합분석, 특징추출 등이 초분광영상처리와 관련된 중요한 분야로 대두되고 있으나, 아직까지 보편적인 초분광영상 처리기술로 자리 잡기까지는 보다 많은 연구가 필요한 실정이다. 초분광영상이 가지고 있는 분광특성 정보를 최대한 이용하기에 적합한 암석 및 광물탐사가 초기의 주된 활용분야였으나, 식물의 물리화학적 정보 추출, 수질, 군용목표물 탐지 등 초분광영상의 활용은 기존의 다중분광영상의 한계를 극복하는 측면에서 확대될 전망이다.
원격탐사와 지리정보시스템은 많은 분야에서 접목되어 활용되고 있다. 이러한 두 공간자 료처리시스템간에 자료의 이동방법에 관하여 두 가지 기법을 고찰하였다. 원격탐사자료를 이용하 여 자연자원을 정확하게 구분하는 데에는 어려움이 따른다. 그 정확도를 높이기 위해서는 보조자 료, 즉 디지타이즈된 지도 및 지형(고도)자료 등을 원격탐사자료와 결합하여 이용한다. 이러한 자 료를 이용하는 데에는 (1) 구분 전 층화와 (2)구분 후 정리 등의 두 가지 기법이 많이 쓰인다. 이 두 기법은 유용한 반면, 결정 규칙에 의존함으로써 다소 전문성이 결여된다.
국내외를 막론하고 현재 대부분의 위성영상 정보처리는 클라이언트 기반 소프트웨어나 관련 시스템을 기반으로 한다. 그러나 정보기술 분야에서는 이미 웹 기반 활용 시스템이 보편화되고 더 나아가 클라우드 시스템으로 급격히 발전하고 있다. 위성영상정보 분야에서도 이러한 환경 변화에 대한 대응이 필요한 시점이다. 특히 공간자료에서 도출되는 콘텐츠 서비스와 이를 위한 대용량 정보의 공유 및 배포가 웹으로 이루어지기 때문에 원격탐사 분야에서도 웹 기반 시스템을 적용하는 경우가 있지만 이를 보다 확장할 필요성이 있다. 본 연구에서는 SAR 자료에 대한 관심이 증가하고 있는 현 상황을 반영하여 웹 기반으로 이러한 자료와 관련 정보를 처리 할 수 있는 시스템을 연구하고자 한다. 우선적으로는 웹 환경에서 SAR 자료를 다루는 기존 사례를 조사하였다. 조사한 결과를 분석한 뒤 웹 기반 SAR 자료 처리 과정 중에서 다양한 활용 분야에 직접 적용할 수 있는 InSAR 정보처리에 주안점을 두고 이를 위한 세부 기술이나 모듈을 구현하였다. 웹 기반 SAR 정보 처리 시스템의 개발 가능성을 제시하면서 설계 과정에서는 확장성을 고려하여 HTML5를 적용하였다. 이러한 시도는 실제 위성영상정보의 웹 기반 정보 처리 가능성을 제시하고, 향후 웹 기반 위성영상정보 처리 분석 시스템의 기초 연구가 될 것으로 생각한다.
원격탐사와 GIS를 활용한 공간자료 분석은 재난 관리에 효율적인 기술로 이를 활용한 재난정보 제공을 위한 자료 분석 및 기술 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 군집위성의 발사와 다양한 원격탐사 플랫폼의 활용, 취득된 데이터 처리 및 저장 능력의 향상, 인공지능 기술의 발달 등으로 인해 재난 관리를 위한 원격탐사와 GIS 기술의 활용은 많은 발전의 여지를 가지고 있다. 이번 특별호에는 재난의 예측, 감시 그리고 대응 단계에서 선박탐지, 건축물 추출, 해양환경 감시, 홍수탐지, 산불탐지, 그리고 재난 발생시 의사결정지원에 적용 가능한 원격탐사와 GIS 기술의 개발과 활용한 관련한 10편의 논문이 게재되었다. 이번 특별호에 출판된 논문들은 재난 관리 기술의 발전과 연관 학문 분야의 학술적 발전에 밑거름이 될 것으로 판단된다.
해색 원격탐사 자료의 처리과정에서는 일반적으로 관측 영역의 확보를 위해 시공간적 합성을 수행하며, 이 때 Level-2 flag를 참조하여 합성 재료가 되는 영상의 유효성을 판단한다. NASA OBPG의 표준 알고리즘은 stray light에 의한 관측 오차를 최소화하기 위해서 필터링 윈도우를 채택하고 있으나, 이로 인한 관측 영역의 손실이 많다. 이 연구는 유효 관측 영역의 복원/확장을 통한 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 목적을 둔다. 이를 위해서 MODIS/Aqua의 필터링 윈도우의 크기 변화에 따른 관측 영역과 클로로필a 농도 측정값의 변화를 분석하였다. 그 결과 유효 관측 영역에 있어 Level-2 swath 자료, Level-3 일별 합성자료, 8일 합성자료, 월별 합성자료에서 각각 $13.2({\pm}5.2)%$, $30.8({\pm}16.3)%$, $15.8({\pm}9.2)%$, $6.0({\pm}5.6)%$의 복원 효과가 발생하였으며, 표준 자료와의 측정값 차이는 공통 관측 영역에서 평균 0.012% 이하로 매우 유의하였다. 또한 공간 영역 확장으로 인해 시계열 자료에서의 관측 밀도도 상승하였으며 그 이득은 8일 합성자료에서 가장 크게 나타났다. 제안 방법을 통한 유효 영역의 확장은 자료 생산의 효율성뿐만 아니라 자료 분석의 통계적 신뢰성 확보의 측면에서도 해색 원격탐사 자료의 품질 향상에 기여할 수 있다.
이 논문에서는 2002년 9월 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 유역을 대상으로 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적 지질환경 변화 정보를 추출하고 분석을 수행하였다. 다중 시기 자료에 대해 자동 임계치 설정 기반 무감독 변화 탐지 기법을 적용하여 여러 시기 및 센서별 변화 정보를 추출하였다. 변화탐지 결과, 제외지에서는 태풍 루사 직후 하천 탁도 변화, 습지의 수계 혹은 퇴적물로의 변화 및 계절적인 유량 차이에 의한 하도 노출 여부 등으로 변화지역이 나타났다. 주변 농경지에서는 홍수 및 산사태 등으로 인한 토사의 퇴적, 농지 개간 등으로 인한 변화가, 기타 지역에서는 제방 공사 등으로 인한 변화가 두드러지게 나타났다. 노한 야외 조사와 원격탐사 자료를 이용하여 미지형 분류도, 범람원 지역 지표 퇴적량 분포도 및 수해 지형 분류도를 작성하였다. 결론적으로 다중시기 고해상도 원격탐사 자료가 재해로 인한 변화 정보 추출에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 이를 위해 고해상도 자료에 적합한 자료처리 기법 개발이 병행되어야 할 것으로 판단된다.
Feature enhancement combined with some pattern recognition techiques were applied to the Remote Sensing Data for geological mapping with particular emphasis on non-me-tallic ore deposits and their related geologies. The area chosen is north of Ulsan, the size of which is about 400km$^2$. The geology of the area consists mainly of volcanics, volcanic sediments and clastic sediments of Miocene age, underlain by the Kyungsang sediments of Cretaceous age. The mineralization occurs in tuffs or along the bedding plane of tuffaceous sediments, the main products of which are Kaolinite and Bentonite. The outcrops or mine dumps in the study area were most effectively extracted on the histrogram normalized image of TM Band 1 and 2, due to their high reflectivity. These may be confused with some artificial features, like slate roof complex of the poultry farm or cement ground, which should be classified by field checking. Detailed examination of enhancment image combined with pattern recognition techniques made enable to classify different rocks and thereby extract volcanic products which are mainly related to non-metallic ore deposits in the study area.
인공위성을 이용한 원격탐사 기술의 비약적인 발전과 함께 지리, 해양 정보 등 사회전반에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 원격탐사 영상의 해석을 위해서는 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 본 연구에서는 인공위성 원격탐사 영상의 적조영역에 대해 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 질감 정보를 취득하고, 이 데이터로부터 주성분 분석을 통해 적조영역을 자동으로 검출하는 방법에 대해 제안하였다. 기존의 적조영역 검출은 원격탐사 영상의 해색(sea color) 한 가지 특징에 의한 방법이 대부분이었으나 본 연구에서 GLCM의 질감 정보 8가지를 이용해서 2개의 주성분 누적 영상으로 변환시켰다. 연구결과 2개의 주성분 누적 영상의 백분율 분산 값은 90.4%였으며, 이를 해색 한 가지만을 이용한 적조영역 검출방법과 비교했을 때 보다 나은 결과를 나타내었다.
여러 가지 다양한 분야에서 원격탐사 자료가 가지는 중요성은 세계 각 국이 우주개발을 매우 적극적으로 추진하고 있는 현실에서 나타나고 있다. 우리나라도 이와 같은 경향에 따라 국가적 차원에서 우주개발 중장기 계획을 수립, 우주개발을 추진하고 있으며 특히 1999년 12월 다목적 실용위성 1호를 성공적으로 발사하여 2004년 5월 현재 계속 운영중에 있다. 다목적 실용위성 EOC는 공간해상도 6.6m의 전정색 영상을 제공하며 도시분석, 특히 토지피복/이용 현황의 변화 분석에 매우 유용한 자료를 제공하고 있다. 그러나 고공간해상도 원격탐사 자료가 상대적으로 최근에 공급되기 시작하여 그 효용성에 비해 활용이 부진하다고 할 수 있으며, 따라서 본 논문에서는 원격탐사 자료를 도시확산 분석에 활용할 수 있는 방법론을 제시하는 차원에서 원격탐사 자료를 사용하여 다중시기 토지피복/이용현황도를 작성하는 과정을 살펴보기로 한다.
지표면에 대한 다양한 정보를 제공해 주는 원격탐사기법은 수 십년 동안 우리의 환경을 관찰하고 이해하는데 중요한 역할을 해왔다. 이러한 원격탐사 자료를 이용하는데 다양한 디지털 영상처리기법이 도입되어 자료에서 관찰되는 여러 가지 특성을 모형화하고 처리하는데 매우 유용하게 활용되어져 왔다. 화소들 간의 공간적 관계를 고려하는 Markov Random Field (MRF) 모형은 텍스처 모델링이나 영상분할 및 분류와 같은 여러 분야에서 많이 이용되는 모형으로 이것에 기초한 다양한 알고리즘이 발표되었다. 보통 원격탐사 자료는 그 크기가 매우 크고 시간적 간격을 두고 변화를 관측해 가는 경우에는 분석해야할 자료의 양이 매우 방대하다. 이러한 자료를 처리하는데 걸리는 시간은 처리해야할 자료의 양과는 비선형적 관계에 있다. 본 논문에서는 MRF를 이용하여 원격탐사 자료를 처리할 때 걸리는 시간을 단축하기 위한 방법론이 연구되었다. 이를 위해 논리적 구조로 영상을 피라미드형태로 감소하는 크기로 분석하는 multiresolution 구조가 고려되었는데 이는 연상의 거시적 특징과 미세한 특징을 효율적으로 분석할 수 있는 방법을 제공해 준다. 영상의 크기가 커질수록 파라미터 추정 또한 복잡하고 많은 시간을 요하게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 Bayesian 방법을 이용하여 원격탐사 영상과 같은 크기가 큰 영상의 MRF 모형의 파라미터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법에 제안되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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