Satellite and airborne hyperspectral sensor images are suitable for investigating the vegetation state in agricultural land. However, image data obtained by an optical sensor inevitably includes mixels caused by high altitude observation. Therefore, mixel analysis method, which estimates both the pure spectra and the coverage of endmembers simultaneously, is required in order to distinguish the qualitative spectral changes due to the chlorophyll quantity or crop variety, from the quantitative coverage change. In this paper, we apply our agricultural independent component analysis (ICA) model to an airborne hyperspectral sensor image, which includes noise and fluctuation of coverage, and estimate pure spectra and the mixture ratio of crop and soil in agricultural land simultaneously.
This study investigated the use of airborne image data to provide estimates of within -field variability in soil properties and crop growth as an alternative to extensive field data collection. Hyperspectral and multispectral images were acquired in 2000, 2001, and 2002 for central Missouri experimental fields. Data were converted to reflectance using chemically-treated reference tarps with known reflectance levels. Geometric distortion of the hyperspectral pushbroom sensor images was corrected with a rubber sheeting transformation. Statistical analyses were used to relate image data to field-measured soil properties and crop characteristics. Results showed that this approach has potential; however, it is important to address a number of implementation issues to insure quality data and accurate interpretations.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.388-393
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2002
Remote sensing data is collected and analyzed to enhance understanding of the terrestrial surface. Since Landsat satellite was launched in 1972, many researches using multispectral data has been achieved. Recently, with the availability of airborne and satellite hyperspectral data, the study on hyperspectral data are being increased. It is known that as the number of spectral bands of high-spectral resolution data increases, the ability to detect more detailed cases should also increase, and the classification accuracy should increase as well. In this paper, we classified the hyperspectral and multispectral data and tested the classification accuracy. The MASTER(MODIS/ASTER Airborne Simulator, 50channels, 0.4~13$\mu$m) and Landsat TM(7channels) imagery including Yeong-Gwang area were used and we adjusted the classification items in several cases and tested their classification accuracy through statistical comparison. As a result of this study, it is shown that hyperspectral data offer more information than multispectral data.
The analysis of remote sensing data depends on sensor specifications that provide accurate and consistent measurements. However, it is not easy to establish confidence and consistency in data that are analyzed by different sensors using various radiometric scales. For this reason, the cross-calibration method is used to calibrate remote sensing data with reference image data. In this study, we used an airborne hyperspectral image in order to calibrate a multispectral image. We presented an automatic cross-calibration method to calibrate a multispectral image using hyperspectral data and spectral mixture analysis. The spectral characteristics of the multispectral image were adjusted by linear regression analysis. Optimal endmember sets between two images were estimated by spectral mixture analysis for the linear regression analysis, and bands of hyperspectral image were aggregated based on the spectral response function of the two images. The results were evaluated by comparing the Root Mean Square Error (RMSE), the Spectral Angle Mapper (SAM), and average percentage differences. The results of this study showed that the proposed method corrected the spectral information in the multispectral data by using hyperspectral data, and its performance was similar to the manual cross-calibration. The proposed method demonstrated the possibility of automatic cross-calibration based on spectral mixture analysis.
분광 영상의 효과적인 테스트베드 구축은 초분광 영상의 다양한 활용을 위하여 선행되어야한다. 본 연구에서는 다양한 연구 분야에 적용할 수 있는 테스트베드의 구축 방법 및 효용성에 대한 기초 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 기존의 국내 외 테스트베드 생성 방법을 분석하고, 이를 바탕으로 하여 항공기 기반 초분광 센서의 촬영을 위한 테스트베드를 설계하였다. 구축된 테스트베드를 촬영한 영상에서 기준자료를 생성시키기 위하여, 본 연구에서는 대리보정에 의한 전처리 기법을 적용하고, 이에 대한 효용성을 분석하였다. 실험결과, 대리보정은 타프를 이용하는 것이 가장 이상적이지만, 상황에 따라서 분광반사율이 일정하거나, 변화폭이 상대적으로 적은 물질을 이용하는 것이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 연구에서 촬영한 테스트베드 자료는 국내 외의 초분광 영상 처리 연구에 참조자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
한반도 주변 해상사고가 증가함에 따라 원격탐사 자료를 활용한 선박탐지 연구의 중요성이 점점 더 강조되고 있다. 이 연구는 고해상도 광학영상에 의존하는 기존 선박탐지 분야에 수백 개 채널의 분광정보를 포함하는 초분광영상을 활용하여 새로운 선박탐지 알고리즘 제시하였다. 두 차례의 현장관측을 통해 측정한 선박 선체의 반사 스펙트럼과 AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) 초분광센서 영상의 선박 및 해수 반사 스펙트럼 간의 분광정합 기법을 적용하였다. 총 다섯 개의 탐지 알고리즘 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity(SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM), spectral information divergence (SID)를 사용하였다. SDS는 선박 일부가 해수로 탐지되는 오차를 나타내었고, SAM은 선박과 해수 사이에 약 1.8배의 차이를 나타내어 명확한 분류 결과를 보여주었다. 이와 더불어 본 연구에서는 각 기법의 최적 임계값을 제시하여 초분광 영상에 포함되어 있는 선박을 분류하였으며 그 결과 SAM, SID가 다른 탐지 알고리즘에 비해 우수한 선박탐지 능력을 보여주었다.
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.
항공기 탑재용 초분광 카메라시스템에 의해 얻어진 영상데이터는 수십 내지 수백의 연속된 초분광 해상도로부터 동시에 각 화소별 완전한 분광 및 공간정보를 포함하고 있으므로 복잡한 연안지역에 대한 해안선 매핑, 특정재료로 이루어진 시설물 탐지, 연안지역의 토지이용 상세분석 및 변화 모니터링 등에 그 활용잠재성이 대단히 크다. 육역과 해역을 포함하는 연안지역을 대상으로 항공기 탑재 초분광센서인 CASI-1500으로부터 취득된 초분광 항공영상을 이용하여 분광각매퍼(SAM;Spectral Angle Mapper) 감독분류방법으로 토지피복분류를 행하였다. 첫번째, 대기보정영상에 대하여 육역과 해역이 포함된 지역에 대한 통합분류, 두번째, 육 해역의 통합분류결과로부터 육역과 해역의 분리 후 재분류, 그리고 세번째로 육역만을 대상으로 한 분류를 각각 수행하여 결과 및 정확도를 비교하였다. 또한 초분광 항공영상 48개 밴드로부터 IKONOS, QuickBird, KOMPSAT, GeoEye 등 고해상도 위성영상과 동일한 파장대의 4개 밴드영상, 그리고 WorldView-2 위성영상과 동일한 파장대의 8개 밴드영상만을 선택하여 각각 토지피복분류를 수행하고 초분광 48개 밴드영상으로 분류한 결과와 비교하였다. 연구결과, 연안지역에 대한 육역과 해역 통합영상으로 분류하는 것에 비해 육역과 해역 통합영상으로 분류한 후 육역과 해역을 분리하여 재분류를 수행하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 육역의 분류 결과에서 분광해상도가 높은 영상의 결과일수록 아스팔트나 콘크리트 도로가 더 정확하게 분류되었다.
본 연구의 목적은 토지와 물이 포함된 지역에서 초분광 영상을 이용한 토지피복 분류 가능성을 제시하는데 있다. CASI-1500 항공 초분광 영상을 통해 취득한 초분광 영상에 대해 전처리 작업으로서 대기보정을 수행한 후, 대기보정 전 후에서 몇 개의 토지피복 클래스에 대해 대기보정 효과가 비교 분석되었다. 항공사진과 수치지형도와 같은 참조자료로 활용하여 초분광 영상에 의한 토지피복 분류결과를 분석한 결과, 최대우도법에서는 약 67.0%의 전체정확도를 나타내었으며, 최소거리법은 52.4%의 전체정확도를 보였다. 또한 도로, 밭, 비닐하우스에서는 토지피복 분류의 생산자 정확도가 높게 나타났으나, 하천, 산지, 초지지역에서는 매우 복잡한 객체로 구성되어 있기 때문에 토지피복 분류의 생산자 정확도가 낮게 나타났다. 따라서 향후에는 특정객체 분류를 위한 최적의 밴드선별과 객체 고유의 분광특성을 고려한 분광 라이브러리를 구축하는 연구가 필요하다.
연안 해저 재질 조사에 있어 위성 및 항공 원격탐사 자료를 이용하면 기존 현장조사 방법에 비해 효율성을 높일 수 있으나, 물에 의한 빛의 흡수 특성으로 인해 동일한 조건이더라도 수심에 따라 영상에서 다른 반사도를 보이게 된다. 따라서 본 연구에서는 초분광영상을 연안 해저 재질 분석 자료로 사용하기 위한 보정 방법을 제시하고자 한다. 연구지역은 강원도 사천진항에서 경포해수욕장 일대이고, 사용한 초분광영상은 CASI-1500 영상이다. 수체 반사율과 수심 간의 회귀모델을 통해 밴드별 산란흡수계수를 추정하여 영상에 적용하였다. 그 결과 수심보정 전 영상에서 매우 얕은 수심에 한정하여 판독이 가능하였지만 수심보정 후 상대적으로 깊은 수심까지 판독이 가능해지고, 수심에 따른 해저면의 반사율 변이가 크게 감소한 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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