• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.861-866
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• 2020

2021년에 발사예정인 국토관측위성의 처리와 활용을 위한 '국토위성정보 수집 및 활용기술개발' 과제가 2018년 7월부터 시작되어 2020년 12월에 종료예정이다. 본 논문에서는 그 동안 상기 과제를 수행하며 발표한 논문들과 본 특별호에 수록한 논문들을 소개하고 과제의 성과에 대해서 간략히 정리하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.939-948
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• 2020

국토관측 전용위성 (CAS500)은 국토 모니터링 및 관리를 위한 고해상도 위성영상 수요를 충족시키기 위하여 개발 및 발사 예정 중인 고해상도 국토관측 위성이다. 해당 위성 데이터는 토지이용현황 분석, 변화탐지, 3차원 국토정보 분석 등 여러 응용분야에 활용 예정인데, 그 중 3차원으로 국토, 지형 정보를 생성하고 분석하기 위해서는 관심 지역을 서로 다른 두 방향에서 중복촬영을 통해 입체영상을 취득하고 이를 처리해야 한다. 특히 효율적이고 정밀한 3차원 정보 생성하거나 3차원으로 디스플레이 하기 위해서는 취득된 입체 영상을 정밀한 입체 기하 영상으로 변환하여 활용해야 하는데, 이때 푸쉬부룸 센서의 특성에 맞춘 에피폴라 기하를 적용하여 구현하여야 한다. 본 연구에서는 국토관측 위성 입체 데이터 처리를 위하여 입체 영상 생성 모듈을 구현하였고 단일궤도, 이종궤도, 이종영상 등의 테스트를 통해 정밀성을 분석하여 1픽셀 이내의 종시차를 확보할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1029-1042
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• 2021

차세대 중형위성 사업의 일환으로 농지 및 산림에서의 원격 탐사를 위하여 농림위성 (차세대 중형위성 4호)이 발사 예정에 있다. 위성 영상에서 식생의 정량적인 정보를 얻기 위해서는 대기보정을 통한 지표 반사도 취득이 선행되어야 하므로 농림위성을 위한 대기보정 기술 개발은 불가피할 것으로 생각된다. 특히 대기에서의 흡수와 산란 특성은 파장에 따라 다르게 나타나므로 농림위성 파장 영역을 고려한 대기보정 파라미터 민감도 분석이 필요하다. 또한, 농림위성은 5개 채널(Blue, Green, Red, Red edge, Near-infrared)을 보유하고있어 대기보정 주요 파라미터인 AOD (Aerosol optical depth)와 WV (Water vapor)를 직접 산출하기 어려우므로 이를 외부에서 제공할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 농림위성과 유사한 사양을 가진 Sentinel-2 위성 영상을 이용하여 주요 파라미터인 AOD, WV, O₃ 민감도 분석을 수행하고, 파라미터 제공을 위해 천리안 2A (GK2A; GEO-KOMPSAT-2A) 정지궤도 복합위성의 산출물을 이용하여 대기보정 파라미터로서의 활용 가능성을 살펴보았다. 민감도 분석 결과는 AOD가 가장 중요한 파라미터임을 보여주었으며, 근적외선 채널보다는 가시광 채널에서 더 큰 민감도를 가지는 것으로 나타났다. 특히 Blue 채널에서 AOD의 20%의 변화는 지표 반사도에서 약 100%의 오차율을 야기하므로 정확한 지표 반사도 취득을 위해서는 높은 신뢰성을 가진 AOD가 필요할 것으로 생각된다. GK2A AOD 산출물을 이용한 대기보정 결과는 토지피복별 분류 가능성을 이용하여 Sentienl-2 L2A 자료와 비교한 결과, 두 모델별 분류 가능성은 유사하였으나, 파장대가 짧은 영역일수록 GK2A AOD 산출물을 적용한 대기보정 결과가 Sentinel-2 L2A보다 높게 나타났다. 이를 통해 GK2A에서 제공되는 산출물이 향후 농림위성 대기보정 파라미터로서 충분히 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 추후 농림위성 발사 후 대기보정에 참고 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.917-927
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• 2020

우리나라 국토교통부는 GSD가 0.5m 급인 위성영상의 촬영이 가능한 CAS 500-1/2 위성과 함께 이를 활용하기 위한 기술을 개발 중에 있다. 이에 본 연구에서는 CAS 500-1/2 위성영상의 활용을 위한 기술로 자동화를 지향하는 공간객체추출 기술을 개발하고자 하였다. 연구 수행을 위해 CAS 500-1/2와 가장 유사할 것으로 예상되는 KOMPSAT-3A 위성영상을 연구에 이용하였으며, 상대방사보정을 통해 공간객체추출의 자동화 가능성을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 상대방사보정에 이용된 참조 영상과 상대방사보정된 영상에서 매개변수 및 임계값을 동일하게 적용하고, 공간객체를 추출하였다. 추출된 공간객체가 참조영상과 상대방사보정된 영상에서 유사한 형태로 추출되는지에 대한 정성적 분석과 분류정확도가 본 연구에서 설정한 목표정확도인 90% 이상을 만족하는지에 대한 정량적 분석을 통해 공간객체추출의 자동화 가능성 여부를 분석하고자 하였다. 그 결과, 참조영상과 상대방사보정된 영상에서 각각 추출한 공간객체가 유사하게 추출되는 것을 확인하였으며, 분류정확도 분석 결과가 모두 목표정확도인 90% 이상을 만족하는 것으로 나타나 상대방사보정을 통해 공간객체추출 시 자동화가 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.949-959
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• 2020

본 논문에서는 CAS500-1/2를 이용한 산출물 생성에 관련한 선행연구로 KOMPSAT-3A 스트립영상을 사용한 비접근 지역의 도엽별 DSM을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 1:5000 도엽정보의 입력을 통한 영역 설정을 통해 도엽별로 산출물이 나올 수 있도록 설계됐으며, 강인한 스테레오 영상정합 기법인 MDR을 적용하여 스테레오 페어에서도 최적의 DSM이 나오도록 설정했다. 스트립 영상이 분할된 여러 장의 단위 영상으로 들어오는 것을 고려하여 하나의 도엽에 여러 쌍의 영상 페어를 처리하여 통합하는 방식으로 DSM의 생성을 시도했으며, 처리결과 도엽 간의 접합부분에서 이격 발생을 최소화한 DSM의 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 최종적으로 GCP와의 비교를 통한 정확도 검증결과 5 m 이내의 정확도가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1007-1014
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• 2022

차세대중형위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500)은 식생, 산림, 농업 등의 분야를 포함한 다양한 목적을 위하여 사용될 수 있으며, 다양한 영역에 대한 빠른 위성영상의 취득이 가능할 것으로 기대되고 있다. 차세대중형위성을 통하여 취득된 위성영상을 농업분야에서 활용하기 위해서는 위성영상 기반 작물재배지역 추출 기법에 대한 개발이 필요하다. 특히, 최근 들어 딥러닝 분야에 대한 연구가 활발해짐에 따라서, 작물재배지역 추출을 위한 딥러닝 모델의 개발 및 훈련자료 생성에 관한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 PlanetScope 위성영상과 팜맵을 이용하여 합천군 지역의 양파 및 마늘 재배지역을 분류하고자 하였다. 특히, 효과적인 모델의 학습을 위하여 작물재배지역의 비율에 따른 모델 성능을 분석하고자 하였다. 실험에 사용한 딥러닝 모델은 Fully Convolutional Densely Connected Convolutional Network (FC-DenseNet)을 작물재배지역 분류의 목적에 맞도록 재구성하여 활용하였다. 실험결과, 훈련자료 내 작물재배지역의 비율이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제37권4호
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• pp.211-218
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• 2019

국토교통부에서는 2019년과 2020년에 차세대 중형위성 1호 및 2호 기를 발사하여, 지구환경 모니터링 및 접근불능지역에 대한 수치지도 제작에 활용하고자 하고 있다. 차세대 중형 위성을 통해 수집된 위성영상정보는 지구환경 모니터링, 지형도 제작, 재난재해 예방을 위한 분석 등 다양한 분야에 활용이 가능하다. 이와 같이 다양한 분야에 활용하기 위해서는 위성영상의 위치정확도 확보가 중요하며, 위성영상의 정밀기하수립을 위해 지표상의 정확한 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 사용하여 정밀 센서 모델을 수립하는 과정이 필요하다. 또한, 다양한 분야의 활용을 위해 정사영상 구축을 위한 단계별 자동화가 필요하며, 이를 위해 위성영상 GCP 칩의 DB (Data Base)가 체계적으로 구축되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 정밀기하수립을 위하여 GCP를 자동 추출하는 다양한 기법들을 분석하여 최적의 방법을 도출하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.343-350
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• 2024

Meta에서 신속한 영상 분할 기능을 제공하는 대규모 컴퓨터 비전 생성 모델을 발표한 이후, 여러 활용 분야에서 이를 적용하려는 연구가 이루어지고 있다. 이 연구에서는 위성 영상 자료에 Segment Anything Model (SAM)을 사용할 수 있는 QGIS 플러그인 Geo-SAM을 사용하여 수체 객체 탐지와 추출에 대한 SAM의 적용성을 조사해 보고자 하였다. 실험 대상 자료는 국토위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500-1) 영상을 사용하였다. 이 자료를 가지고 SAM을 적용하여 얻은 결과는 같은 입력 영상으로부터 수작업으로 제작한 수체 객체 자료, Open Street Map (OSM)의 수체 자료, 국토지리정보원의 수계 수치지도와 비교하였다. SAM 처리 결과와 비교 대상 자료를 이용하여 추출된 모든 객체를 대상으로 계산한 경계사각형의 교집합/합집합의 평균값을 나타내는 mean Intersection over Union (mIoU)은 각각 0.7490, 0.5905, 0.4921로 나타났고, 각 자료에서 공통으로 나타나거나 추출된 객체에 대해 계산한 결과는 차례대로 0.9189, 0.8779, 0.7715로 나타났다. SAM을 적용한 결과와 다른 비교 자료와의 공간적 일치도를 분석한 결과, SAM에서는 한 개의 수체 객체를 여러 개의 분할 요소로 나타내므로 수체 객체 분류를 지원하는 의미 있는 결과를 보이고 있음을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.647-660
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• 2022

이 단보에서는 농림위성(차세대 중형위성 4호)에 적합한 대기보정 기법 개발을 위하여, 농림위성과 공간 및 분광 해상도가 유사한 Sentinel-2 영상을 이용한 대기보정 결과를 소개하고자 한다. 대부분의 연구에서 동일한 조건에 대하여 상이한 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료를 사용한 결과를 비교한 사례는 찾아보기 힘들다. 따라서 향후 농림위성의 대기보정에 사용될 Geo-Kompsat 2A (GK2A) Advanced Meteorological Imager (AMI)와 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD 입력자료를 기반으로 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), Sen2Cor, Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV) 버전 1.1과 2.1 모델의 대기보정 결과를 비교하였다. 모델 간 반사도 상관행렬이나 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 결과를 고려해 볼 때, 6SV2.1이 보다 안정적인 모델로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.103-114
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• 2024

The escalating demands for high-resolution satellite imagery necessitate the dissemination of geospatial data with superior accuracy.Achieving precise positioning is imperative for mitigating geometric distortions inherent in high-resolution satellite imagery. However, maintaining sub-pixel level accuracy poses significant challenges within the current technological landscape. This research introduces an approach wherein upsampling is employed on both the satellite image and ground control points (GCPs) chip, facilitating the establishment of a high-resolution satellite image precision sensor orientation. The ensuing analysis entails a comprehensive comparison of matching performance. To evaluate the proposed methodology, the Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), boasting a resolution of 0.5 m, serves as the high-resolution satellite image. Correspondingly, GCP chips with resolutions of 0.25 m and 0.5 m are utilized for the South Korean and North Korean regions, respectively. Results from the experiment reveal that concurrent upsampling of satellite imagery and GCP chips enhances matching performance by up to 50% in comparison to the original resolution. Furthermore, the position error only improved with 2x upsampling. However,with 3x upsampling, the position error tended to increase. This study affirms that meticulous upsampling of high-resolution satellite imagery and GCP chips can yield sub-pixel-level positioning accuracy, thereby advancing the state-of-the-art in the field.