본 연구는 비교적 높은 정확도가 요구되지 않거나 짧은 시간 안에 수치기본도의 수정이 필요한 경우에 활용할 수 있는 기법을 개발하고자 하였으며, 인공위성 영상과 항공사진 및 지상사진 등 다양한 형태의 영상자료를 이용하여 지형도와 준공도면에서 누락된 자료를 보완하여 수치지도를 편집 갱신할 수 있는 가능성을 제시하였다. 또한, 기존의 대학 시설물 관리에 관한 연구가 시설물 DB 설계에 치중되어 있던 반면, 본 연구에서는 다중영상을 활용한 현황도 작성을 바탕으로 안내 및 관리 시스템을 구축함으로써 보다 많은 활용 가능성을 제시하였다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.1
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pp.37-45
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2006
Damage of rivers construction is serious to natural disaster by concentration rainfall in summer. Specially, increase of soil erosion breeds flood calamity of river bed accumulation and pondage decline etc., and erosion increase in upper stream shows in rivers flood of earth and sand, farm land and form of urban district burying. Flood damage investigation through on-the-spot probe until present need effective and scientific modelling techniques because is not efficient. This research wished to examine practical use of monitoring data of high resolution satellite image through satellite image analysis of various space resolution. Research analyzed abstraction possibility of soil disaster information using high resolution satellite image. Also, studied soil disaster damage present condition interpretation practical use possibility through various resolution satellite image analysis, and studied practical use of KOMPSAT image for interpretation of river topography change analysis.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.118-118
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2021
최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.13
no.4
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pp.21-26
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2007
A study on analysis and application of ocean currents information extracted from SAR (Synthetic Aperture Radar) satellite image. The current information extracted from SAR satellite image is not real vector information but scalar information in normal direction of orbital path. To correct current information extracted from satellite image, observation of currents in the field is carried out at the same time and area as those of satellite image. In the analysis, current information extracted from satellite image is corrected by using observed ones. By this correction, the speed and the direction of current can be estimated. The extract current information seem to agree well with the observed ones.
It was investigated to develop the contents for the local government for the purpose of providing various and correct information. Especially it was focused to take advantage spatial information techniques, Geographic Information Systems and Remote Sensing. The research site for this study was Muan-gun located at the south-western part of Korea and this site has very high opportunities to became the central point for the economical and tourist industry. The regional information contents for Muan-gun was developed and composed of three elements; internet related, geographic information related and satellite image related elements. These contents will make a contribution for the local government to present the regional information effectively and efficiently.
Recently, the use of high-resolution satellites is increasing in many areas. In order to supply useful satellite images stably, it is necessary to establish automatic precision geometric correction technic. Geometric correction is the process that corrected geometric errors of satellite imagery based on the GCP (Ground Control Point), which is correspondence point between accurate ground coordinates and image coordinates. Therefore, in the automatic geometric correction process, it is the key to acquire high-quality GCPs automatically. In this paper, we proposed iterative precision geometry correction method. we constructed an image pyramid and repeatedly performed GCP chip matching, outlier detection, and precision sensor modeling in each layer of the image pyramid. Through this method, we were able to acquire high-quality GCPs automatically. we then improved the performance of geometric correction of high-resolution satellite images. To analyze the performance of the proposed method, we used KOMPSAT-3 and 3A Level 1R 8 scenes. As a result of the experiment, the proposed method showed the geometric correction accuracy of 1.5 pixels on average and a maximum of 2 pixels.
고해상도 카메라 혹은 영상레이더 안테나를 장착하여 지구를 관측하는 인공위성의 구조체는 발사하중 및 우주환경의 궤도 상에서 탑재된 장비를 보호하게끔 설계되고 제작된다. 구조체는 발사체와의 공진을 피할 수 있는 강성을 가져야 하며, 주 구조물의 강도는 발사체로부터의 하중을 견딜 수 있도록 설계된다. 또한, 극한 우주환경 하에서 구조체의 변형이 최소화 되도록 설계된다. 상기 설계 내용이 완벽하게 구조체에 반영되기 위해서는 우주용자재 및 공정의 적절한 선정이 이루어 져야 한다. 이 논문은 인공위성 구조체에 사용된 Metal, Non-metal 및 조립용 Hardware 자재 (규격 포함)와 측면패널/플랫폼 및 태양전지판 Substrate 등 주요 구조물의 제작공정에 대하여 기술한다. 그리고, 국산화가 이루어진 조립용 Hardware의 Dry Film Lubricant 공정에 대해서도 기술한다.
We carried out accuracy assessment for DEM extraction from the KOMPSAT-1 EOC stereo images over Daejeon and Nonsan in Korea. DEM generation divided into two parts. One is camera modeling and the other stereo matching. We used Orun & Natarajan's(1994) model and Gupta & Hartley's(1997) model in the camera modeling step and checked the possibility using Orun & Natarajan and Gupta & Hartley's models in EOC stereo pairs. For stereo matching, we used an algorithms developed in-house for SPOT images and showed that this algorithm could work with EOC images. Using these algorithms, DEMs were successfully generated from EOC images. The comparison of DEM from EOC Images with a DEM from SPOT Images showed that EOC could be used for high-accuracy DEM generation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.443-443
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2022
적설은 자주는 아니지만 가끔 비교적 넓은 범위에 피해를 발생시킨다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 한계적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 넓은 영역을 통계적으로 추정해야하는 한계로 인해 피해 유발 한계적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar) 기법은 이를 위해 적절한 방법일 수 있다. 영상의 간섭계는 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상차를 이용한 것으로 일반적으로 다른 조건들이 일치할 때 지형의 변화를 추적할 때 사용되곤 한다. 그런데 만약 두 시기 사이에 특별한 지형적인 변화를 일으키는 요인이 없고 단지 적설만이 존재한다면 두 영상의 위상차는 적설의 효과로 볼 수 있을 것이다. 적설이 전파의 전달경로를 다르게 만들어 위상차를 발생시키는 것으로 가정할 수 있다. 이때 발생하는 위상차는 적설심과 적설의 굴절률에 의해 다를 수 있다. 이에 본 연구에서는 적설 전후에 수집된 인공위성 합성개구레이더 자료의 위상차를 분석한 간섭영상을 이용해 적설심의 공간분포를 추정하여 비교해 보고자 한다. 이를 위해 적설에 대한 투과가 가능한 C밴드 레이더를 사용하는 Sentinel-1의 영상을 사용하였다. 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 실제 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.22
no.1
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pp.1-9
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2004
Until comparatively lately the use of vector data is the main current in GIS fields. Vector data have many advantages such as easy of scale change, small data volume and so on. But it also has some weak point that can't apply real world. The other hand the satellite images have strong point that can apply real world actually. Recently rapid progress of computer capacity and processing velocity is the current trend of the times. Therefore in this study I intend to develop GIS application based on satellite images with vector data and raster data altogether. This system is developed by using Visual C++ in the personal computer and MS Access's MDB far database management. The LANDSAT, KOMPSAT and IKONOS satellite image database were used in this study. Also, we are studied to set up scale for screen display according to spatial resolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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