• 제목/요약/키워드: 인공위성 영상

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딥러닝 기반 달 표면 모사 환경 실시간 객체 인식 및 매칭 시스템 개발 (Development of System for Real-Time Object Recognition and Matching using Deep Learning at Simulated Lunar Surface Environment)

  • 나종호;공준호;이수득;신휴성
    • 터널과지하공간
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    • 제33권4호
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    • pp.281-298
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    • 2023
  • 달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.

시계열 MODIS 영상자료를 이용한 산림의 연간 탄소 흡수량 지도 작성 (Mapping and estimating forest carbon absorption using time-series MODIS imagery in South Korea)

  • 차수영;피웅환;박종화
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제29권5호
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    • pp.517-525
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    • 2013
  • 매일 단위로 수신되는 MODIS 인공위성자료를 이용하여 계산한 시계열 식생지수 자료는 1년 주기의 생물계절 특성을 나타내는 복잡한 파형으로 표현될 수 있다. 이러한 복잡한 파형도 단순한 파형의 합성으로 이루어지는데 이산 퓨리에 변환 분석 기법은 이들을 각각의 하모닉들로 추출해 내어 다양한 주기별로 생육을 달리하는 식생의 특성을 설명할 수 있다. 특히 이산 퓨리에 분석을 통해 도출된 시계열 식생지수 자료의 1차 하모닉 값은 1년 동안 변화하는 총 잎의 생장량을 나타내는 것으로써 나무의 상대성장회귀식 추정에 의해 식생이 1년 동안 탄소를 흡수한 양을 나타내는 지상부 바이오매스양을 설명한다. 따라서 1차 하모닉 값의 변화량은 1년 동안 식생이 탄소를 흡수하는 양을 나타낸다고 할 수 있는데, 시계열 MODIS 자료에서 추출된 6220여개의 표본들의 1차 하모닉 10년 평균값과 산림청의 입목 축적량 데이터를 통해 추정된 연간 단위면적당 이산화탄소 흡수량을 이용하여 수종별 비례상수를 도출할 수 있었다. 남한 산림지역에 한하여 총 이산화탄소 흡수량은 2000년 이후 10년 평균 약 5천6백만톤으로 계산되었고 이것은 발표된 남한 산림의 연간 이산화탄소 흡수량에 근접하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 보편적 비례상수를 이용하여 식생의 연간 탄소 흡수량을 추정함으로써 시계열 위성영상 자료를 이용하여 매년 변화하는 산림의 이산화탄소 흡수량 지도를 반복하여 정량적으로 제작할 수 있는 환경공간정보를 제공한다.

초등학교 주변을 중심으로 본 서울시 도시녹지 현황 분석 및 고찰 - 원격탐사 방법을 이용한 식생분류 - (Study on the Current Status Analysis of Urban Green Spaces in Seoul Focusing on Elementary School Surroundings - Remote Sensing Based Vegetation Classification -)

  • 김현옥
    • 한국조경학회지
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    • 제40권5호
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    • pp.8-18
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    • 2012
  • 도시자연은 물리적 환경개선 기능은 물론 사회적, 정서적 측면에서도 중요한 역할을 한다. 특히, 학교에서 생활하는 시간이 많은 우리나라의 경우 학교 옥외공간을 비롯하여 인근에 조성된 녹지공간은 자연체험의 기회가 적은 도시 아이들이 가장 쉽게 자연을 접할 수 있는 일차적인 장소이다. 본 연구에서는 우리나라 대도시의 녹지현황을 학교 주변을 중심으로 살펴보고자 한다. 서울시 185개 초등학교를 선정하고, 학교 옥외공간을 포함한 반경 300m 이내(본 연구에서 '학교존'으로 정의) 주변 녹지 현황을 RapidEye 다중분광 인공위성 영상을 사용하여 분석하였다. 학교존 평균 녹지율은 약 21%이고, 최고 74%에서 최소 0.7%까지 편차가 매우 큰 것으로 나타났다. 그리고 과반수 이상의 학교존 녹지율이 20% 미만이다. 학교존 녹지율이 높은 학교 대부분이 산기슭에 위치하고 있어 산림면적이 학교존 녹지율을 높이는데 기여한 것으로 분석되며, 산림녹지의 경우 식생활력 또한 기타 도심지에 조성된 조경수목식재지보다 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 반면, 학교존 녹지율이 낮은 학교들 대부분은 고밀 주택지 인근에 위치하고 있으며, 녹지의 식생활력 또한 상대적으로 낮게 나타났다. 도시산림을 제외한 시가화지역에서 학교존 녹지의 많은 부분을 차지하는 것은 아파트단지내 조경녹지시설이며, 그 밖에 친환경적인 학교 옥외공간이나 가로공원 등 도시오픈스페이스가 차지하는 비중은 미미하다. 이러한 현실을 감안하여, 도시계획적인 맥락에서 학교존 녹지율이 낮은 지역을 우선 대상으로 학교숲 조성사업을 지원하거나 주변지역의 옥상녹화를 장려하고, 학교주변 아파트단지내 녹지공간을 학교옥외공간과 유기적으로 연계하여 쉽게 접근할 수 있는 도시오픈스페이스로 개방하는 등의 체계적인 대책 마련이 필요하다고 하겠다.

MODIS 기반의 열 분포도를 활용한 열 집중지역과 폭염 심화요인 간의 공간관계 특성 연구 (Study on the Characteristics of Spatial Relationship between Heat Concentration and Heat-deepening Factors Using MODIS Based Heat Distribution Map)

  • 김보은;이미희;이달근;김진영
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_4호
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    • pp.1153-1166
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    • 2020
  • 본 연구는 위성영상 기반의 열 분포도 및 폭염을 심화시키는 요인 간의 공간적 상관성을 분석하여 열 집중지역과 향후 폭염 위험이 증가할 수 있는 공간의 탐색을 목적으로 수행되었다. 열 집중지역과 폭염 심화요인의 인구, 토지이용, 건축물 각각의 전역적 Moran's I는 높게 나타나 특정 공간에 집중하는 것으로 나타났다. 국지적 Moran's I 분석 결과로, 열 집중지역은 수도권 및 광역시 등 대도시에서 주로 나타났고 상대적으로 온도가 낮은 지역은 산림지역이 우세한 강원도 및 경상북도, 소백산맥 지역에서 집중적으로 나타났다. 인구증가율이 높은 지역은 서울 주변의 경기도, 대전, 부산 인근지역에서 군집 분포하였으며 토지이용과 건축물은 수도권과 대도시에 집중하는 유사한 공간 패턴을 보였다. Bivariate Local Moran's I 분석결과는 열이 집중된 지역에서 인구증가율이 높고, 인공적·도시적 건축환경 및 토지이용이 이루어지는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 열 집중지역의 순위를 도출할 수 있으며 전국적으로 열이 집중되고 이를 심화시킬 수 있는 환경을 가진 지역을 탐색할 수 있으므로 궁극적으로 선제적 폭염 대응대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.

토지적성평가 평가방법 개선방안 연구 : 거리측정 및 임계치 설정방안을 중심으로 (A Study on the Improvement of Measuring Methods in Land Suitability Assessment: Focused on the Distance Measurement and Threshold Definition)

  • 정연우;이상준
    • 토지주택연구
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    • 제3권1호
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    • pp.69-78
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    • 2012
  • 본 연구에서는 토지적성평가 평가결과의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위해 지표값 측정 및 임계치 설정을 중심으로 현 제도에서 적용하고 있는 평가방법과 이를 개선할 수 있는 방안을 검토하고, 사례지역을 대상으로 두 가지 방법을 적용함으로써 기존의 방법에 비해 지니는 효과를 파악하였다. 구체적인 분석과정은 1) 공간적 입지특성에 대한 거리측정시 저항을 고려한 분석, 2) 보전적성값 산정시 물리적 특성지표에 적용되는 귀속도 함수의 임계치 설정에 따른 평가결과를 측정하였다. 평가결과 첫째, 저항을 고려한 측정방법이 단순한 직선거리에 의한 방법에 비해 하천이나 임야 등 접근성이 떨어지는 지역적 특성을 보다 잘 반영하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 대상지역의 최고값을 최대임계치로 설정하는 현재의 방법이 지표의 측정값 분포를 고려한 임계치 설정 때보다 상대적으로 평가절하된 점수값을 도출할 수 있음을 예측할 수 있었다. 마지막으로 인공위성영상자료를 평가결과에 중첩시켜 보았을 때 본 연구의 방법에 의한 적성등급이 현황과 보다 잘 부합하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 평가방법은 토지적성평가 결과의 정확성을 향상시켜 준다는 점에서 의의가 크다. 더불어 그간 제도의 시행과정에서 나타난 문제점--평가단위의 문제, 평가절차상의 문제, 기초자료 정비의 문제 등--이 보완된다면 국토 및 도시정책 수립시 이를 효과적으로 지원할 수 있는 공간의사결정지원체계(SDSS)로서도 활용될 수 있을 것이다.

위험 경사면의 변위 검출을 위한 지상 라이다의 활용 (Application of Terrestrial LiDAR for Displacement Detecting on Risk Slope)

  • 이근왕;박준규
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.323-328
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    • 2019
  • 기존에는 지형에 대한 3차원 공간정보 구축을 위해 주로 토털스테이션을 이용한 현황측량, 원격탐사, GNSS(Global Navigation Satellite System) 등의 방법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 토털스테이션이나 GNSS는 대상지에 접근과 많은 관측을 요구하기 때문에 작업효율과 경제성이 떨어지며, 항공사진이나 인공위성영상은 지형의 3차원 형상을 취득하기 어렵다는 단점이 있다. 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 측정 대상물에 무수히 많은 레이저를 주사하여 X, Y, Z 좌표와 형상에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 자료처리의 자동화가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 이용하여 사면의 변위를 검출하고자 하였다. 연구대상 사면 3개소를 선정하고, 2016년과 2017년에 대상 사면에 대한 자료를 취득하였으며, 자료 처리를 통해 경사면의 형상과 단면에 대한 데이터를 생성할 수 있었다. 또한 생성된 데이터의 중첩분석을 통해 효과적으로 사면의 변위가 0.1m 이내임을 파악함으로써, 위험사면의 관리를 위한 지상 LiDAR의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 주기적인 데이터 취득 및 분석이 이루어진다면 지상 LiDAR를 이용한 방법은 효과적인 위험사면 관리에 기여할 것이다.

기계학습 기반 고해상도 토양수분 복원을 위한 Sentinel-1 SAR의 자립형 활용성 평가 (Assessment of Stand-alone Utilization of Sentinel-1 SAR for High Resolution Soil Moisture Retrieval Using Machine Learning)

  • 정재환;조성근;전현호;이슬찬;최민하
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_1호
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    • pp.571-585
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    • 2022
  • 기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 산불, 산사태 등 자연재해의 위협이 증가함에 따라, 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)와 같이 고해상도 토양수분 복원에 대한 사회적 수요도 증가하고 있다. 하지만 국내 환경은 산림 지형의 비율이 높아, 식생과 지형의 영향을 크게 받는 SAR 자료에서 토양수분을 복원하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습의 일종인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 기법을 활용하여, Sentinel-1 SAR 영상의 자립형 활용성을 평가하였다. Sentinel-1에서 얻을 수 있는 이중편파 산란계수는 토양수분 거동과 유의미한 상관성을 가지고 있음을 확인할 수 있었으며, 다른 위성이나 지점에서 관측된 보조자료를 사용하지 않고도 식생의 효과 등을 보정할 수 있는 자립형 활용 가능성도 확인할 수 있었다. 하지만 각 지점별, 지형 그룹별 특성에 의한 차이가 크게 나타났으며, 특히 산지와 평지에서 학습된 모형을 교차적용하였을 때 토양수분을 제대로 모의할 수 없는 현상이 발생하였다. 또한 이러한 문제를 해결하고자 학습 지점의 수를 늘리는 경우에는 토양수분 복원 모형이 평활화되어 상관계수는 증가하였으나, 지점에서의 오차는 점점 증가하였다. 따라서 고해상도 SAR 토양수분 자료를 광범위하게 적용하기 위해서는 체계적 연구 수행이 선행되어야 하며, 목적에 따른 학습 지점의 선정, 적용 지역의 범위 등을 구체적으로 제한하여 활용한다면 다양한 분야에서 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

기구축 공간정보를 활용한 건물객체 변화 탐지 연구 - 도로명주소건물DB 중심으로 - (A Study on Building Object Change Detection using Spatial Information - Building DB based on Road Name Address -)

  • 이인수;연성현;정호현
    • 지적과 국토정보
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    • 제52권1호
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    • pp.105-118
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    • 2022
  • 최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.

수치표고모형 공간해상도에 따른 선구조 자동 추출 연구 (A Study on Automated Lineament Extraction with Respect to Spatial Resolution of Digital Elevation Model)

  • 박서우;김건일;신진호;홍상훈
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.439-450
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    • 2018
  • 선구조는 인접한 지형구조 사이의 구분이 명확한 직선 또는 만곡의 지형요소로서 일반지질, 광물탐사, 자연재해, 지구조 분석 등에 널리 활용된다. 과거에는 현장조사 혹은 지도를 이용하여 선구조를 추출하였으나, 현재는 원격탐사 기술의 발달로 인하여 넓은 지역에 대한 선구조를 효율적으로 추출할 수 있게 되었다. 선구조 추출을 위해서 항공기 혹은 인공위성 원격탐사 영상 혹은 지형표고모형의 육안판독 방법 이외에 보다 객관적인 결과 도출을 위한 자동화 방법이 개발되었다. 본 연구에서는 지형표고모형의 공간해상도 차이에 따라 자동 추출된 선구조의 특성을 분석, 평가하고자 한다. 연구 지역은 대한민국 경상도 언양, 모량 주변 지역으로 약 90 m (3초) 공간해상도를 갖는 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) Digital Elevation Model(DEM)과 12 m 공간해상도를 갖는 TerraSAR-X add-on for Global Digital Elevation Measurement(Global DEM) 자료를 사용하였다. 또한 Global DEM을 재배열(resampling)하여 30 m (1초) 간격의 공간해상도를 갖는 지형고도모형을 제작하였다. 다양한 각도의 태양고도와 태양방위각을 고려한 음영기복도를 제작하였으며, 선구조 자동 추출을 위해 PCI Geomatica 소프트웨어의 LINE 모듈을 이용하였다. 수치표고모형 공간해상도에 상관없이 선구조의 최빈값은 $N15-25^{\circ}E$로 북북동(NNE)의 방향성을 보였다. 그러나 공간해상도가 좋을수록 보다 많고 세밀한 선구조가 추출되었다. 본 연구 결과를 통해 선구조 밀도는 수치표고모형의 공간해상도에 비례함을 알 수 있었으며 연구 목적에 따라 적절한 공간해상도를 갖는 수치표고모형이 선택되어야 함을 알 수 있었다.

포텐셜 자료해석을 통한 화산칼데라 구조 해석 (Analysis of the Geological Structure of the Hwasan Caldera Using Potential Data)

  • 박계순;류희영;양준모;이희순;권병두;엄주영;김동오;박찬홍
    • 한국지구과학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.1-12
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    • 2008
  • 본 연구에서는 한반도 남동부의 의성분지 내에 위치하는 화산칼데라 지역을 대상으로 지구물리학적 연구를 수행하였다. 기존 연구들의 한계를 극복하기 위해 원격탐사를 통한 전체적인 구조 특성을 분석한 후에 정밀한 3차원 포텐셜 해석을 수행하는 기법을 적용하였다. 첫 번째 단계로, 수치지질도 및 DEM 자료와 인공위성 영상을 이용하여 대상 지역의 선구조를 분석하였다. 선구조 분석 결과는 선행 연구결과와 상당히 잘 부합되었고, 남-북 방향과 남동-북서방향이 가장 우세함을 보여주었다. 두 번째 단계로, 선구조 분석 결과를 고려하여 의성분지 전체 지역에서 조밀한 중력탐사 자료를 획득하였고 항공자력탐사 자료와의 복합 해석을 통해 광역적인 칼데라의 구조를 조사하였다. 파워 스펙트럼 기법을 이용한 분석 결과, 의성 분지 하부는 개략적으로 2개의 밀도 불연속면 이 존재하는 것으로 해석되었다. 첫 번째 불연속면의 심도는 약 1 km로 칼데라 지역 내에 존재하는 화산쇄설성 퇴적암의 심도나 화산칼데라의 ring vent 위치에서 관입하고 있는 관입암의 심도로 판단되며, 두 번째 심도는 약 3-5 km로 분지기반암의 심도와 관련 있는 것으로 추정된다. 또한 3차원 중력역산을 실시한 결과 남서쪽의 백악기 팔공산 화강암과 북동쪽의 불국사 관입암류에 의한 저밀도체가 나타나고, 화산칼데라 중앙부 부근에는 화산쇄설성 퇴적암류 또는 칼데라 형성 과정에서 침강된 상부의 퇴적층으로 해석된 퇴적층이 주변보다 낮은 밀도를 가지며 하부로 약 1.5 km까지 연장되어 있는 것으로 분석되었다. 그러나 포텐셜 자료는 그 특성상 수직 분해능이 양호하지 못하므로, 수직적인 발달 특성을 갖는 칼데라의 구조를 정확히 파악하기는 어렵다. 본 연구에서는 이런 한계점을 극복하기 위해서 동일 지역에서 이루어졌던 자기지전류 탐사 결과와 비교 분석하여 효과적인 해석을 수행하였다.