• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.627-639
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• 2014

인공위성의 가시 영역 관측으로부터 에어로솔의 정량적인 정보를 산출하는데 있어, 지표면 반사도의 보정은 매우 중요한 역할을 한다. 이에 본 연구에서는 두 가지 방법을 이용하여 천리안위성의 기상탑재체로부터 관측된 가시채널의 반사도로부터 지표면 반사도를 산출하고, 상호 비교 하여 정확도를 검증하고자 하였다. 첫 번째 방법은 최소 반사도법으로, 동일한 화소에서 일정 기간 동안 관측된 반사도 중 최소값이 에어로솔에 의한 영향 없이 지표반사에 의한 영향만을 포함한다는 가정을 기반으로, 대기산란 효과를 보정하여 지표면 반사도를 산출하는 방법이다. 두 번째 방법은 미리 알고 있는 에어로솔 정보를 고려하여 대기-에어로솔 효과를 보정함으로써 지표면 반사도를 얻는 것으로 본 연구에서 대기 보정법 이라 칭한다. 두 번째 방법을 적용하기 위해서는 정확한 에어로솔 정보가 요구되므로, 에어로솔 광학두께의 오차범위가 0.01 (${\geq}440nm$) 이내인 것으로 알려진 AERONET의 산출물을 이용하였다. 본 연구의 주요 목적은 최소 반사도법을 통하여 산출되는 지표면 반사도가 어느 정도의 정확도를 가지는지를 파악하는데 있어, 대기 보정법을 통하여 산출되는 값을 기준 값으로 두고 비교 분석을 수행하였다. 또한, 대기 중 존재하는 배경광학두께가 최소 반사도법의 정확도에 미치는 영향을 분석해보고자 하였다. 서울 지역에서 2012년 봄철 기간(3월 ~ 5월)동안 AERONET 관측지점에서 산출된 결과를 분석 한 결과, 대기 보정법을 통해 산출된 지표면 반사도의 평균이 0.108로 나타났고, 배경광학두께에 대한 고려 없이 최소 반사도법을 통하여 산출된 지표면 반사도는 그에 비해 약 0.012 높은 값을 보였다. 한 편 배경광학두께를 고려하였을 경우 그 차이는 0.010으로 감소하여, 정확도 향상에 기여하였음을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.267-272
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• 2005

최근 항공레이저스캐닝(ALS)은 높은 정확도와 경제성을 이유로 지형정보를 획득하는 탁월한 수단으로 주목받고 있다. ALS에 의해 수집되는 고도자료는 DSM, DEM 제작에 유용하게 이용된다. ALS는 고도자료 이외에 지표면의 물질적 특성을 나타내는 반사강도를 획득한다. 그러나 반사강도는 노이즈로 인해 널리 이용되지 못하고 있으며, 노이즈의 주원인은 반사각으로 알려져 있다. 따라서 본 연구는 센서 위치정보와 ALS 고도자료를 이용하여 반사각을 이용하여 반사강도를 보정하는 방법을 제안하였다 여기에는 ${\theta}$의 각도로 입사한 레이저의 강도는 수직으로 입사한 레이저의 강도보다 $sin{\theta}$만큼 감소한다는 물리학적 원리가 이용되었다 반사각은 지표면과 레이저가 이루는 각으로, 센서와 측정점 사이의 각과 지표면의 경사각의 두 단계로 나누었다. 방법의 적합 여부를 확인하기 위해 적외선 영역에서 분리도가 잘 이루어지는 아스팔트, 휴경지(토양), 콘크리트, 수목의 네 가지 검증영역을 선정하여 보정된 반사강도와 보정 전의 반사강도를 비교하였다. 모든 영역에서 반사강도가 증가하였으며 특히 콘크리트와 수목에서의 증가가 두드러졌다. 보정을 통해 네 영역에서 반사강도의 분리도가 향상됨을 물론 그 크기가 '아스팔트<토양<콘크리트<수목'으로 나타나는 이론적인 경향과 유사함을 확인할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1497-1503
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• 2023

본 연구는 Near-UltraViolet (UV) 파장에서의 지표면 반사도 산출 시 발생하는 구름과 적설의 분류 한계를 극복하기 위해 Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS)와 Advanced Meteorological Imager (AMI) 위성의 구름 자료를 융합하여 적설역에서의 지표면 반사도 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. GEMS 구름 산출물과 AMI 구름탐지 자료를 기반으로 융합 구름자료를 생산하였으며, 이를 GEMS 지표면 반사도 산출에 적용하였다. 그 결과 적설역에서 GEMS 구름 산출물만 사용한 경우에 비해 미산출이 개선되었으며 이는 전체 관측 영역에서 약 17%의 개선 효과를 확인하였다. 본 연구 결과는 융합 구름자료를 활용하여 적설역에서 지속적으로 발생했던 지표면 반사도 미산출 문제를 개선할 수 있음을 입증하며, 이를 통해 산출된 고품질의 지표면 반사도를 기반으로 타 Level-2 산출물의 품질향상을 기대할 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.723-730
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• 2012

위성 SAR(Synthetic Aperture Radar)를 정확하게 보정하기 위해서는 검보정에 사용되는 삼각 전파 반사기(Trihedral Corner Reflector: TCR)의 RCS(Radar Cross Section)를 정확하게 계산해야 한다. 본 연구에서는 TCR이 설치된 지표면이 TCR의 RCS 값에 얼마나 영향을 미치는지를 알아보기 위해서 지표면에서의 반사파와 TCR 모서리에서의 회절파를 이론적으로 계산하여 검보정 사이트의 지표면 상태에 따른 RCS 변화를 분석하였다. 지표면 반사파를 구하기 위해 지표면에 대한 PO 반사 계수를 이용하였으며, PO 반사 계수는 지표면 상태 변수인 거칠기와 유전율에 대한 함수이다. 중심 주파수 9.65 GHz에서 지표면 위에 설치된 $10{\lambda}$ 크기 TCR의 RCS 값은 공기 중의 TCR에 비해 0.46 dB 변화가 발생하였고, 이 변화는 지표면의 상태 및 TCR 크기에 따라 크게는 1.55 dB정도의 차이가 날 수 있다. 지표면 영향에 따른 TCR의 RCS 값은 지표면의 거칠기가 작고 유전율이 클수록 크며, 중심 주파수가 낮고 TCR의 크기가 작을수록 크게 발생하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1327-1339
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• 2019

지구 관측 위성에 의한 광학 영상정보를 육상 분야에 활용하는 경우 지표면 반사도를 나타내는 영상은 중요한 기초 정보가 된다. 지표면 반사도는 광학 영상정보에 대하여 절대 대기 보정 처리 과정을 수행하여 얻어지는 성과물이다. Landsat이나 Sentinel-2의 경우 여러 가지 단계의 대기 보정 처리 방법이 개발되어 있고, 이미 많은 상업적 소프트웨어나 오픈소스 들이 이러한 처리 알고리즘을 지원한다. 그러나 현재 KOMPSAT 3/3A호 고해상도 분광 영상정보를 이용하여 지표면 반사도 영상 제작 기능을 제공하는 도구는 거의 없고 이러한 기능을 제공하는 오픈소스가 개발되거나 발표된 경우도 없다. 이 연구에서 우분투(Ubuntu) 운영체제에서 Orfeo ToolBox(OTB) 원격탐사 오픈소스에 포함된 광학 보정(Optical Calibration) 모듈과 알고리즘을 기반으로 하여 KOMPSAT 3A호 영상에 대한 절대 대기 보정을 처리할 수 있는 모듈을 새로 구현하였다. 이 모듈은 KOMPSAT 영상의 센서 모델 변수와 분광 자료들을 포함하기 때문에 대기 보정 작업에 필요한 입력 변수의 자동 입력과 일괄처리가 가능하다. 이 모듈을 이용하여 상층대기(Top of Atmosphere: TOA)반사도와 지표면(Top of Canopy: TOC) 반사도를 구할 수 있다. 한편 TOC 반사도 산출과정에서는 AERONET 자료와 같은 대기 에어로졸 정보가 이용될 수 있다. 또한 이 연구에서 구현된 오픈소스 성과를 이용하여 KOMPSAT 영상을 적용한 실험을 수행하였다. 앞으로 이 오픈소스 모듈의 적용성과 무결성 검사를 수행하게 되면, 그동안 축적된 KOMPSAT 영상정보를 대상으로 하는 분석 대기 자료(Analysis Ready Data) 데이터베이스 구축에 직접 적용될 수 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권7호
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• pp.738-748
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• 2010

도심지 빌딩에 의한 그림자가 대기경계층에 미치는 영향을 파악하기위하여 위성자료 분석과 수치실험을 실시하였다. 연구에 사용된 위성은 한국다목적위성(KOMSAT-2)의 가시자료이며, 수치모형은 다중반사도 계산을 위한 반사도 계산모형과 지표면 열수지를 계산하기 위한 오레건주립대학교 경계층 모형의 2가지이다. 위성자료 분석에서 고층빌딩이 밀집한 지역은 그렇지 못한 지역에 비하여 반사도가 최대 17% 낮게 산정되었다. 이는 건물의 그림자가 원인으로 작용한다. 그리고 반사도의 일변화는 태양고도에 따라 다르며, 정오에 가장 작은 값을 나타낸다. 건물 밀도가 높은 경우 지표면 온도가 $43.5^{\circ}C$까지 상승하는데 비하여 건물 밀도가 낮은 지역의 경우 지표면 온도는 $37.4^{\circ}C$까지 상승한다. 그러나 높은 빌딩에 따른 기계적 난류에 의하여 반사도에 의한 온도상승이 직접적으로 대기온도상승과 연결되지는 않는다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권1호
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• pp.81-94
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• 2013

레이더 전파고도계는 레이더 신호를 지표면으로 송신하여 반사되어 돌아오는 신호로 항공기에서 지표면까지의 거리를 측정하는 센서이다. 이러한 레이더 전파고도계의 특성 분석을 위하여 비행 시험을 통해 레이더 전파고도계와 LiDAR를 동시에 획득하여 LiDAR DSM을 레이더 전파고도계 분석을 위한 참조자료로 사용하였다. LiDAR로 획득한 지표면의 점 자료들은 격자로 보간하여 DSM을 제작하였다. 비행 시험은 2012년 6월에 수행하였으며, 레이더 전파고도계 자료에 대하여 레이더 방정식에서 거리(range) 및 RCS와 관련된 반사되는 지표면의 면적에 따른 특성 측면에서 해석하였다. 결과적으로 빔폭이 넓은 항공기용 레이더 전파고도계는 가까운 거리에 있는 최근점의 영향보다는 RCS와 관련이 있는 지표면의 면적이나 반사도에 더 많은 영향을 받고 있다는 것을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제11권3호
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• pp.117-127
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• 1995

본 논문에서는 지표면의 유효 토양 수분함유량의 적정한 값을 추출하는 몇가지 방법을 소개하고 그 방법들을 서로 비교하였다. 지표면의 꼭대기 층은 비교적 말라 있고, 밑바닥 층은 젖 어 있어서 종단면으로 봤을 때 토양은 대개 균일하지 않은 수분함유량 분포를 갖는다. 이러한 비 균일적인 토양의 수분함유량을 봤을 때 토양은 대개 균일하지 않은 수분함유량 분포를 갖는다. 이러한 비균일적인 토양의 수분함유량을 어떤 평균적인 값으로 나타낸 것이 유효 수분함유량이 다. 이 유효 수분함유량을 구하는 간단한 방법 중의 하나는 층층이 측정한 수분함유량의 산술 평 균을 취하는 것이다. 다른 방법으로는 균일한 지표면과 비균일한 지표면의 침투 두께를 각각 계 산하고 비교하여 유효 수분함유량을 얻는 방법이 있다. 또 다른 방법은 균일 지표면과 비균일 지 표면에서 각각 반사율을 계산하고 비교하여 유효 수분함유량을 구한다. 이러한 방법들이 서로 비 교되었고, 특히 반사율 적용법이 좀 더 자세하게 연구되었는데 그 이유는 실제 레이다 산란은 전 파의 침투보다는 반사에 의해 좌우되기 때문이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.311-314
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• 2007

다목적실용위성2호 영상자료의 절대복사 보정계수 산출을 위하여 위성 통과시각에 맞추어 2007년 2월 3일 현장실험을 수행하였다. 측정기기로는 Spectroradiometer GER-3700을 사용하였으며, 관측 Target은 아스팔트, 흙, 콘크리트, 잔디, Tarp 53%로 각 Target의 복사량을 측정한 후 지표면 반사도로 변환하였다. 현장에서 관측된 지표면 반사도를 복사전달모델 MODTRAN의 압력 자료로 사용하여 대기권 밖에서 관측될 복사량을 모의할 수 있었다. 마지막으로, 모의된 각 Target의 복사량과 실제 위성 센서가 관측한 DN(Digital Number) 값의 관계식을 이용하여 절대복사 보정계수를 산출하였다. 본 연구 결과는 센서의 반옹도가 반영되지 않은 임시 결과이며, 추후 보다 많은 현장실험 결과를 추가하여 정확한 절대복사 보정계수를 산출할 계획이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.187-194
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• 2008

LiDAR는 일반 항공사진 및 위성영상과는 달리 사물의 높이를 측정할 수 있어 산림의 3차원 모델링을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 특성을 이용하여 산불이 발생한 강원도 양양지역 산림의 물리적 피해를 분석하였으며, 디지털 항공사진으로부터 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 추출하여 산림의 생물학적 피해를 분석하였다. 산림의 물리적 피해는 임관의 피해정도에 따라 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수의 비율로서 추정을 하였다. 피해정도의 고저(高低)를 구분하는 기준은 통계적 방법 (Jenk's Natural Break) 으로부터 추정된 0.3594을 사용하였으며, 지표면 반사비율이 0.3594 이상인 경우 물리적 피해정도를 고(高, Serious Physical Damage; SPD), 지표면 반사비율이 0.3594 이하인 경우 물리적 피해정도를 저(低, Light Physical Damage; LPD)로 나타내었다. 또한 생물학적 피해는 일반적인 NDVI 값의 범위(-1