건물이 밀집된 도심지역을 촬영한 두 시기 항공영상에 화소기반 변화탐지 기법인 영상대차(Image Differencing), 영상중첩 분석(Image Overlay)기법을 적용하여 넓은 대도심지역의 효율적인 변화탐지 가능성을 살펴보았다. 영상대차(Image Differencing) 기법은 알고리즘이 간단하고 정량적인 분석이 가능한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있으나 고층건물밀집지역을 보여주고 있는 고해상도 항공영상의 적용과정에서는 폐색영역, 그림자 등으로 인해 정확한 변화탐지 결과를 보여주지 못했다. 영상중첩 분석(Image Overlay)기법은 한 번에 두 개 또는 세 개의 영상을 비교 분석할 수 있다는 장점이 있으나 직관적인 분석만을 제공하고 정량적인 분석이 불가능하였다. 현재의 화소기반 영상변화탐지 기술수준으로는 고해상도 공간영상에 대한 신뢰도 높은 변화탐지 분석결과를 얻을 수 없다는 것을 확인하였다.
다시기 위성 영상을 이용한 변화탐지 분석은 인간 활동의 변화를 직접 반영하는 지표이다. 변화탐지는 크게 화소 기반 변화탐지(PBCD: Pixel-Based Change Detection)와 객체 기반 변화탐지(OBCD: Object-Based Change Detection)로 구분한다. 화소 기반 변화탐지는 알고리즘이 간단하고 비교적 쉽게 정량적 분석이 가능해 전통적으로 많이 쓰여온 기법이나 고해상도 영상에서의 화소 기반 변화탐지는 오탐지나 노이즈(noise)가 발생하기 때문에 고해상도 영상에서의 활용도가 떨어진다. 또한, 고해상도 다시기 영상은 취득 당시 센서의 자세나 지형적 특성으로 인해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 지형적 불일치가 발생한다. 등록오차(registration noise)라고 불리는 이 지형 불일치는 고해상도 다시기 영상 활용을 위한 공간정보 추출 시 정확도를 떨어뜨리는 방해요인으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 등록오차를 고려한 고해상도 영상의 객체 기반 변화탐지를 수행하였다. 이 때, 다양한 화소 기반 변화탐지 결과를 모두 고려한 객체 기반 변화탐지 결과를 도출하였으며 이 과정에서 분할 영상(segmentation image)과의 major voting을 적용하였다. 제안 기법과 화소 기반 변화탐지 결과, 그리고 화소 기반 변화탐지 결과를 객체 기반 변화탐지로 확장한 결과의 비교를 통해 제안 기법의 우수성을 평가하였다.
본 논문은 필드 기반 영상 워핑을 위한 Pseudomedian 필터 기반 영상 보간법을 제안하고 주관적인 화질을 분석$\cdot$평가함에 그 목적이 있다. 대표적인 영상 워핑 기술 중 하나인 필드 기반 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어할 수 있는 것이 장점이다. 필드 기반 영상 워핑의 동작 특성상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽선 재현에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 필드 기반 영상 워핑을 수행할 시에 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 Pseudomedian 필터 보간과 양선형 보간을 효과적으로 결합하여 양자의 장점을 보간 결과에 반영함으로써 양선형 보간만을 이용하는 필드 기반 워핑 기술에 비해 자연스러운 워핑 결과를 제공할 수 있었다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 분포 특성을 갖는 영상을 대상으로 주간적인 화질 측면에서 그 성능을 분석$\cdot$평가하였다.
본 논문은 화소 대 화소 매핑 기반 컴퓨터 집적 영상에서 발생하는 그래눌라 잡음에 대한 해석을 제시한다. 화소 매핑 기반 집적 영상 복원 방식은 고해상도의 영상을 제공할 뿐 아니라 이전의 역투사 방식보다 연산량이 작다. 본 논문에서는 화소 매핑 방식에 대한 신호 모델이 소개되고, 이를 통하여 그래눌라 잡음을 정의하고 해석한다. 제시된 신호 모델을 기반으로 잡음에 대한 특성을 분석한 컴퓨터 실험이 제공된다. 실험 결과는 기존의 역투사 방식의 그래눌라 잡음 발생 형태와 상이함을 보여주며 이는 또한 화소 매핑 방식에서 활용될 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 2002년 4월에 획득된 Hyperion 초분광 원격탐사 자료를 이용하여 산불연료지도 제작을 위한 객체기반 분류 기법을 제시하였으며, 또한 객체기반 분석결과와 화소기반 분석결과를 비교해 보았다. 이를 위해 우선적으로 Hyperion 위성영상에 있는 잡음 화소 보정과 잡음 밴드를 제거하였으며, 또한 정확한 자료 처리를 위해 대기보정을 수행하였다. 산불 연료 지도 제작을 위한 방법은 분광혼합분석(SMA) 처리 결과를 재구성하여 얻었다. 객체 기반 접근 방법은 세그먼트 기반의 endmember 선택방법을 활용하였으며, 화소기반 분석은 표준 분광혼합분석기법을 적용하였다. 검증 및 비교를 위해서는 고해상도 칼라 항공정사영상이 활용되었다.
다양한 지구관측위성으로부터 획득된 윈격탐사 자료들은 맴핑 환경모니터링, 재난 관리,도심 모니터링등과 같은 다양한 분야의 정보를 생성하고 분석하는데 많은 잠재력을 가지고 있다. 특별히 고해상도 위성영상의 경우 도심 지역의 다양한 정보를 손쉽게 파악이 가능하며, 이를 기반으로 효과적인 도심 관리 및 시설 투자가 이루어 질 수 있다 그러나 이러한 고해상도 위성영상의 경우 공간 해상력은 매우 좋으나분광해상력 측면에서는 많은 한계를 보이고 있는 단점을 가지고 있다 이를 보완하기 위한 방법으로 고해상도 흑백모드영상과 중${\cdot}$ 저해상도 다중분광영상 혹은 초분광영상간 영상 합성기법을 통해 분광 능력의 향상을 도모하는 기법들이 연구되어져 왔으며보다 최적의 결과를 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다 본 연구에서는 이러한 영상융합결과의 향상을 위한 방법으로 객체기반 단위의 영상합성 방법을 제시하였으벽이 결과와 화소기반 영상융합 결과와의 비교${\cdot}$ 분석도 수행해 보았다. 이를 위해 Landsat-7 ETM+ 혹백영상과 Hyperion 초분광영상을 실험대상으로 선정하여 분석하였으벽 대표적인 영상융합방법인 PCA 융합기법을 활용하였다.
수치표고모델, 정사영상과 같은 공간영상정보를 구축하기 위해서는 입체영상을 이동한 영상정합(image matching)의 과정이 필수적이며, 단영상 또는 스테레오 영상을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 재구성하고 복원하는 기술은 사진측량 및 컴퓨터 비전 분야의 주요 연구 중의 하나이다. 본 연구에서는 화소값의 유사성과 상호관계성을 고려하는 MRF 모델을 이용하여 영상정합을 수행하였다. MRF 모델은 공간분석이나 물리적 현상의 전후관계(contextural dependencies)의 분석을 위한 확률이론의 한 분야로 다양한 공간정보를 통합할 수 있는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 기준영상의 화소에 시차를 할당하는 접근 방법으로 확률모델의 일종인 마르코프 랜덤필드(MRF)모델에 기반한 영상정합기법을 제안하였고, 공간내 화소의 상호관계를 고려해주므로 대상물의 경계부분에서의 매칭 정확도를 향상시켰다. 영상정합문제에서의 MRF 기본가정은 영상 내 특정화소의 시차는 그 주위화소의 시차에 의한 부분정보에 따라 결정이 가능하다는 것이다. 깁스분포(gibbs distribution)를 사용하여 사후(posteriori) 확률값을 유도해내고, 이를 최대사후확률(MAP: Maximum a Posteriori)추정법을 이용하여 에너지함수를 생성하였다. 생성된 에너지함수의 최적화(Optimization)를 위하여 본 연구에서는 전역최적화기법인 multiway cut 기법을 사용하여 영상정합에 있어 에너지함수를 최소로 하는 이미지화소에 대한 시차레이블을 구하여 영상정합을 수행하였다.
항공영상을 이용하여 수치표면자료와 같은 3차원 자료를 자동으로 제작하기 위해서는 영상정합이 반드시 필요하다. 최근 사용되고 있는 항공 디지털 프레임 영상은 과거의 아날로그 영상에 비해 폐색지역이 적은 고중복도 다중 스트립 영상으로 촬영되기에 용이하다. 최근 다중 스트립 영상을 이용한 다중영상정합 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며, 특히 각 영상에서 추출된 점(point feature)이나 형상(linear feature)의 유사성 측정 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 수직궤적 기반 다중영상정합을 대상으로 영역기반 유사성 측정 방법으로 SNCC(Sum of Normalized Cross-Correlation)와 SSD(Sum of Squared-Difference) 방법을 비교 분석하였다. 또한 영역기반 유사성 측정에 필요한 요소로 영상의 화소값, 화소값 기울기 강도, 화소값과 화소값 기울기 강도 평균을 각각 사용하여 결과를 비교하였다. 이 외에도 영역기반 유사성 측정에서 중요한 요소인 기준 윈도우의 크기를 비정규 적응형 기준 윈도우 방법과 정규 적응형 윈도우 방법을 적용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 위하여 사용된 항공영상은 ZI Imaging 사의 DMC (Digital Modular Camera)에 의해 종중복도는 80%, 횡중복도는 60%로 촬영되었으며, 3개의 스트립으로 구성되었다. 다양한 방법으로 실험을 수행한 결과에 따르면 유사성 측정 방법으로는 SNCC, 유사성 측정 요소로는 화소값과 화소값 기울기 강도 평균, 그리고 비정규 적응형 기준 윈도우가 수직궤적 기반 다중영상정합의 영역기반 유사성 측정에 가장 적합하다는 것을 확인하였다.
본 연구는 해안지역의 지속 가능한 개발과 보존을 위하여 고해상도 위성영상의 활용을 극대화하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 다목적 실용위성 2호 영상 자료를 이용하여 빌딩추출에 가장 적합한 영상 융합기법을 제시하고 분석하였으며, 이와 함께 기존에 널리 사용되어오던 화소 기반한 영상분석과 최근 고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 관심을 받고 있는 지리객체 기반한 영상분석을 비교하여 고해상도 영상에 적합한 지리정보추출 기법을 탐색 하였다. 본 연구에서 제안된 분석방법과 평가 방법들은, 향후 발사 예정인 다목적 실용위성 3호와 그 외 고해상도 위성영상을 이용한 해안지역의 지리정보 추출에 효과적으로 사용될 것이다.
오늘날 생태계가 인간에게 제공하는 기능과 서비스의 가치를 측정하고자 하는 노력이 지속적으로 이어지고 있으나, 지금까지 수행된 연구들의 대다수는 Landsat이나 MODIS와 같은 중저해상도의 위성영상을 활용해 왔다. 최근 들어 가용할 수 있는 고해상도 위성영상이 많아지는 데 비해 고해상도 영상을 활용한 생태계서비스 가치 추정 연구는 많이 이루어지지 않은 것이다. 이에 본 연구에서는 생태계서비스 가치를 좀 더 정밀하게 분석하고자 최근 들어 가장 많은 변화가 발생하였던 세종시 지역에 대한 고해상도 KOMPSAT-3 영상을 활용하여 화소 및 객체기반 분류를 수행한 후, 생태계서비스 가치 추정 결과를 비교하였다. 화소 및 객체기반 토지피복분류 결과, 화소기반 분류에서 산림과 초지는 상대적으로 과소평가되고 농경지와 시가지는 과대평가되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 나지의 경우에는 화소기반 분류 결과에서는 증가하였고 객체기반 분류 결과에서는 감소하여 상반된 결과를 보였다. 이러한 토지피복 분류 결과를 토대로 연구지역 전체의 생태계서비스 가치를 추정한 결과, 2014년 기준 연간 약 818만(화소기반 결과) 달러와 863만(객체기반 결과) 달러에서 2016년에는 약 780만(화소기반 결과) 달러와 862만(객체기반 결과) 달러로 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 지역적 차원에서의 지속가능한 도시 개발 및 삶의 질 향상을 위한 정책 등을 수립하는 데 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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