In this paper, we propose three compensation methods to solve problems in high-resolution airborne infrared camera and to improve long-range target information acquisition performance. First, image motion and temporal noise reduction technique which is caused by atmospheric turbulence. Second, thermal blurring image correction technique by imperfect performance of NUC(Non Uniformity Correction) or raising the internal temperature of the camera. Finally, DRC(Dynamic Range Compression) and flicker removing technique of 14bits HDR(High Dynamic Range) infrared image. Through this study, we designed techniques to improve the acquisition performance of long-range target information of high-resolution airborne infrared camera, and compared and analyzed the performance improvement result with implemented images.
본 연구에서는 항공기로부터 얻어지는 다수의 다중 분광영상을 자동적인 모자이킹 방법을 개발함으로써 수작업을 최대한 줄이는데 목적을 두었다. DuncanTech MS4100 카메라를 이용하여 2436개의 녹색, 적색, 근적외 삼분광 영상이 획득되었다. 카메라 영상과 함께 관측한 LIDAR(LIght Detection And Ranging)자료와 항공기의 위치와 자세를 측정하기위해 GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system)자료도 산출되었다. 다수의 다중 분광 영상은 우선 무감독 분류를 적용하여 영상 패턴으로 변환하였다. 인접한 영상의 패턴을 비교하여 각 영상의 상대적인 공간의 위치를 파악하였다. 모든 항공 영상 중에서 80%의 인접한 영상 패턴의 일치율을 파악하고 모자이킹할 수 있었다. 다음으로 GPS/INS자료와 무감독 분류를 혼합한 방법으로 항공 영상을 자동 모자이킹 수행하였다. GPS/INS자료와 영상 포착시점의 불일치로 연속되는 GPS/INS자료 중에 무감독 분류를 이용한 영상 패턴의 일치율을 조사하여 영상포착시점에 일치하는 GPS/INS자료를 선택하였다. 이 혼합방법으로 96%의 영상을 모자이킹했으며, LIDAR자료와의 검정에서 공간적 정도 RMSE는 1.44 m에 불과했다.
In this paper, we suggest the tracking method of moving multi-objects in maritime environments. The image acquisition is conducted using IR(InfraRed) camera sensors on an airborne platform. Under the circumstance of maritime, the qualities of IR images can be significantly degraded due to the clutter influence, which directly gives rise to a tracking loss problem. In order to reduce the effects from the clutters, we introduce a technical approach under Man-In-The-Loop(MITL) system for enhancing the tracking performance. To demonstrate the robustness of the proposed approach based on VTG(Valid Tracking Gate), the simulations are conducted utilizing the airborne IR video sequences: Then, the tracking performances are compared with the existing Kalman Filter tracking techniques.
인공위성은 넓은 지역에 대한 전 세계의 정보를 획득하는데 유용하지만, 좁은 지역에 대한 적시적소에 촬영하는 데는 한계가 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 항공기 원격탐사 시스템을 구축하였다. 항공기 원격탐사시스템은 SAR센서와 열적외선 센서로 구성되어 있으며, 획득된 자료의 방사 및 기사보정을 위하여 GPS, IMU, 온도/습도계 등도 설치하였다. SAR영상은 표면 거칠기에 따라 민감하게 반응하여 밝기 값이 달라지게 되며, 해양에서는 바람에 의해 쉽게 생성 되는 표면 장력파의 진폭이 이러한 표면 거칠기를 야기한다. 따라서 정량화된 SAR의 후방산란과 해상풍 사이의 관계식을 통해 해상풍 추출이 가능하다. 한편, 열적외선 센서는 물체의 온도를 측정하는데 유용하며, 물체와 센서 사이의 대기에 의한 효과를 보정한 후 수온 추출이 이루어진다. 이 두 센서를 탑재한 항공기로 서해안 일대를 4차례 시험비행을 수행하였으며, 이로부터 획득된 SAR 및 열적외선 영상의 품질이 연안환경 모니터링 및 해양기상 자료 추출에 충분함을 보여주었다.
This study was carried out to investigate the effects of spatial resolutions on digital image for detecting pine trees damaged by pine wilt disease. Color infrared images taken from PKNU-3 multispectral airborne photographing system with a spatial resolution of 50cm was used as a basic data. Further test images with spatial resolutions of 1m, 2m and 4m were made from the basic data to test the detecting capacity on each spatial resolution. The test was performed with visual interpretation both on mono and stereo modus and compared with field surveying data. It can be conclude that it needs less than 1m spational resolutions or 1m spatial resolutions with stereo pair in order to detect pine trees damaged by pine wilt disease.
The objective of this study was to classify between radish and Chinese cabbage in autumn using hyperspectral images. The hyperspectral images were acquired by Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) with 1m spatial resolution and 48 bands covering the visible and near infrared portions of the solar spectrum from 370 to 1044 nm with a bandwidth of 14 nm. An object-based technique is used for classification of radish and Chinese cabbage. It was found that the optimum parameter values for image segmentation were scale 400, shape 0.1, color 0.9, compactness 0.5 and smoothness 0.5. As a result, the overall accuracy of classification was 90.7 % and the kappa coefficient was 0.71. The hyperspectral images can be used to classify other crops with higher accuracy than radish and Chines cabbage because of their similar characteristic and growth time.
다목적실용위성 3A호에 탑재되는 고해상도의 중적외선 영상자료에 대한 지표면 식별 특성을 파악하기 위하여, 고해상도 중적외선 영상 획득이 가능한 AHS(Airborne Hyperspectral Scanner) 자료를 사용하여 중적외선 영상 자료의 지표면 온도 산출 가능성과 토지피복도 분류 정확도를 평가하였다. 먼저 AHS 열적외선 자료로 작성한 지표면 온도 영상과 AHS 중적외선 각 밴드의 화소값을 비교한 결과 주간과 야간 모두 밴드 68(중심파장 $4.64{\mu}m$)의 결정계수가 0.74이상으로 가장 높았다. 다음으로 AHS 중적외선 밴드를 이용하여 토지피복도를 작성한 결과 주간의 경우 지붕, 도로, 초지, 식생, 수역 등이 구분 가능했지만 야간의 경우 초지와 식생, 도로와 수역, 지붕과 도로 등 일부 클래스들이 서로 중복되어 나타났다. AHS 중적외선 밴드의 지표면 식별 능력의 향상 가능성을 파악하기 위하여 주간과 야간자료의 편차 영상을 구하여 토지피복도를 작성한 결과 Zone 1과 Zone 2의 소지역별 분류정확도가 각각 67.5%, 64.3%로서, 주간 또는 야간 중적외선 밴드로 작성된 토지피복도에 비해 10% 이상 향상된 것으로 나타났다. 결과적으로 고해상도 중적외선 밴드 영상자료는 지표면온도 산출시 지표 피복 특성을 고려한 알고리즘 개발이 요구되며, 지표면 식별 능력은 주간에 비해 야간이 낮으므로 주간과 야간의 편차 영상을 이용할 경우 지표면 식별 능력을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
최근 초분광영상의 활용 연구사례와 다양한 분광지수들의 개발과 평가가 지속적으로 증가하고 있다. 특히 식생원격탐사 분야에서는 식생의 스트레스와 활력에 대한 지표로 식생지수가 사용되며 일반적으로 NIR과 red 파장대의 두 개 혹은 이상의 분광밴드를 선택적으로 사용하고 있다. 항공 초분광영상은 좁고 연속적인 수많은 밴드를 가지기 때문에 식생지수를 위한 밴드선택에 혼돈을 야기할 수 있다. 만약 식생지수를 개발하는 과정에서 사용된 밴드와 항공기를 이용해 취득한 센서의 밴드정보와 동일하지 않다면, 탐지 대상의 광학특성에 대한 설명력이 높은 적절한 밴드를 선택하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 NIR과 red 파장영역에 속하는 4개의 후보밴드를 선택하고 이들의 조합으로 계산된 NDVI(normalized difference vegetation index)와 MSRI(modified simple ratio index)를 산출하였다. 산출된 식생지수들에 대해서 각 지수들의 변이를 살펴보기 위해 변화탐지 기법의 차연산(image differencing)을 이용하였다. 또한 보다 직접적인 분석을 위해서 분광미분(spectral derivative)을 통하여 임상도로 구분되는 식생의 종류별 분광특성을 가장 잘 설명할 수 있는 밴드를 확인하였다. 연구 결과로 후보밴드들 중에서 red #3(680.2nm)와 NIR #2(801.7nm)가 수림에 영향을 적게 받고 밴드의 변동이 적은 적절한 밴드로 선택할 수 있었다.
본 연구에서는 항공 관측으로 얻어진 다중분광영상과 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 자료를 이용하여 농업지역의 토지피복 분류 정도를 분석하였다. 다중분광영상은 녹색, 적색, 근적외역의 3분광으로 이루어져 있다. LIDAR 벡터 자료로부터 최초 반사강도 영상과 최초 반사 표고 자료와 최후 반사의 지상 표고 자료의 차이로 산출된 식생 높이 영상이 얻어졌다. 토지피복 분류 방법은 최대우도법을 사용했으며, 다중분광영상의 3밴드 영상 LIDAR의 반사강도 영상, 식생 높이 영상을 이용하였다. 모든 영상을 이용한 토지피복 분류의 전체 정도는 85.6%로 다중분광영상만을 이용한 정도보다 10%이상 향상되었다. 여러 농작물간의 높이의 차이, 수목과 농작물 높이의 차이와 LIDAR 반사강도 차이로 인하여 다중분광영상과 LIDAR 영상을 사용한 토지피복 분류의 정도가 향상되었다.
Sentinel-2 위성은 기존 Landsat 시리즈보다 높은 공간해상도, 시간해상도 및 13개의 가시광, Red-edge, 적외, 단파적외 영역을 포함하는 다중분광 영상을 제공하고 있다. 이는 Landsat 시리즈와의 비슷한 파장대역 구성으로 향후 Landsat 시리즈와 융합분석이 가능하다는 이점이 있다. 그 동안 Landsat 위성영상은 국내의 다양한 연구에 적용되고 있으나 Sentinel-2 광학 위성영상은 많은 활용 사례가 보고되지 않았다. Sentinel-2 광학 위성은 기존 Landsat 위성이 제공하는 Top-of-Atmosphere(TOA) 반사율 영상을 Level-1C(L1C)에서 제공하고 있으며, Level-2A(L2A)영상을 통해 Landsat 시리즈보다 한 단계 더 대기보정이 수행된 Bottom-of-Atmosphere(BOA) 반사율 영상을 제공할 예정에 있다. BOA 반사율 영상은 에어로졸 광학 두께(AOT: Aerosol optical thickness)와 대기 중 수증기(WV: Water Vapor) 자료를 Sentinel-2 영상으로부터 얻고 이를 보정하여 TOA 반사율 영상을 BOA 반사율 영상으로 변환을 가능하게 한다. 현재, 유럽 전역지역에서 L2A 자료를 무료로 다운로드 가능하며 이외 지역의 경우 L2A 자료의 실시간 제공이 예정되어 있다. 따라서, Sentinel-2 L2A 자료의 활용가능성이 국내에서 점점 커질 것으로 기대되는 바이며 농업지역에서 Sentinel-2 L2A 영상이 제공하는 BOA 반사율 자료의 활용가능성을 확인하기 위해 경상남도 합천군에서 촬영된 항공 초분광영상을 활용하여 Sentinel-2 L2A 자료를 모의해 보고 정량적인 분석을 통해 모의영상과 실제 촬영된 영상을 비교해보았다. 본 연구에서는 Sentinel-2 L2A 자료와 항공기 기반의 초분광 영상을 통해 모의된 Sentinel-2 영상에 대한 정량적인 비교를 수행하였으며, 가시광 영역대의 밴드와 식생지수에 대하여 참조 영상인 모의영상과 대기보정이 수행된 L2A 자료의 RMSE의 감소 및 상관관계의 증가 경향이 뚜렷하게 나타나는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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