최근 도심지내 주거공간은 다세대 거주공간으로 변화하여 화재 발생시 연기 충전이 발생되는 특징이 있다. 또한 피난경로와 연기의 유출 방향이 동일하여 피난자의 연기 흡입 가능성이 매우 높은 실정이다. 도심지 주거공간과 같은 협소거주공간에서 화재를 진압할 때는 화점 탐색이 가장 중요하며 이를 위해 소방관 헬멧에 장착하여 화점 탐색에 활용할 수 있는 EO/IR센서를 구현하고 이에 대한 동작시험을 함으로서 향후 화점탐색센서 연구 및 개발에 활용할 수 있는 결과를 도출하였다.
EO GRD(Ground Resolved Distance) resolution of airborne EO/IR(Electro-Optical/Infrared) sensor is a critical factor in test and evaluation for EO sensor performance. We propose the laboratory measurement set-up for EO GRD by constructing optical collimator which includes integrated sphere, blackbody, equivalent 3-bar target and 6 DOF motion simulator. GRD is measured in the photographic imagery of bar targets by 3 different distances for 3 EO/IR sensors and the measured results were analyzed statistically. We found that at least 7 sheets of imagery are needed in order to obtain meaningful EO GRD. The result of statistical analysis shows that the distribution of the measured GRD is nearly symmetric about the average GRD, and the better imagery ratio above the average GRD is about 40~70%. Also from the best GRD analysis, it is estimated that the design goal for EO GRD should be 30% superior to the required GRD.
위성 영상 자료에 대한 품질의 향상과 안정화는 다양한 목적을 가진 사용자들을 만족시킬 수 있다. 특히 절대 방사 검/보정은 영상의 광항적 품질을 유지하기 위한 척도가 된다. 본 연구에서는 초분광 영상 밴드 접합 기법과 분광 반응도를 이용하여 다중 분광 센서의 가상화를 통해 절대 방사 보정 계수의 적합성을 판단하였다. 적합성 분석을 위해 약 30분 차이로 촬영된 EO-1 Hyperion과 Landsat-8 OLI 센서의 영상을 이용하였고, 서로 다른 특성을 지닌 토지 피복으로 구성된 3개 지역을 선정하여 복사 에너지 값을 비교 하였다. 그 결과, 시공간에 따른 차이, 센서 수준의 차이를 제외하고 모든 밴드에서 0.99 이상의 적합성을 보여 주었다.
본 연구는 KOMPSAT-3 위성의 방사학적 품질 평가를 위해 다중분광 및 초분광 센서을 사용하여 복사학적 교차 검증을 수행하였다. PICS site 에서 촬영된 EO-1 Hyperion과 Landsat-8 OLI 센서의 영상을 이용하였고, 서로 다른 특성을 지닌 토지 피복으로 구성된 2개 지역을 선정하여 항공 초분광 센서와 대기상층 반사도 기반 교차 검증을 수행하였다. EO-1 Hyperion, CASI-1500과의 대기상층 반사도를 비교한 결과, 전체적으로 약 4 % 이내의 차이를 보였다. 이는 일반적으로 타 위성과의 비교를 통한 반사도 차이가 5 % 내에 들어올 경우 방사학적 품질기준에 적합하다고 판단된다. Landsat-8 센서와의 대기상층 반사도를 비교한 결과 Blue, Green, Red밴드는 약 3% 내외의 반사도 차이를 보였으나, NIR band에서 Landsat-8에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 NIR 밴드에서 두 센서간 밴드대역폭의차이가 존재하고, KOMPSAT-3 센서의 경우 수증기에 의한 흡수가 강하게 나타나는 940nm 부근도 밴드대역폭이 포함되고 있기 때문에 상대적으로 낮은 반사도를 보이는 것으로 판단되며, 이를 극복하기 위해 Spectral Bandwidth Adjustment Factor (SBAF)와 같은 rescale method를 적용한 보다 세밀한 분석이 시도될 필요가 있다.
Rooivalk에 채택된 항전장착물은 프랑스의 Sextant가 주 개발자이며 3개의 다기능 디스플레이를 갖는 NVG 호환 G-Cockpit도 포함된다. Thales는 Topowl HMSD도 공급하는데 이것은 Denel사 Cumulus 공장에서 개발된 센서 터렛과 Pilkington Optronics와 공동개발한 Noctua PNVS와 연계된다. Rooivalk의 TDATS는 Topowl과 함께 작동하는 Cumulus사 Argos-780 EO 센서 터렛을 사용하고 있고 열상장비, TV카메라, 레이저 거리측정기, 레이저 표식기 그리고 자동추적기로 구성되어 있다.
EO/IR 위성에 탑재된 적외선 센서(IR Sensor)는 궤도환경에서 임무기간 동안 복사 에너지에 대한 센서 출력의 변화가 발생한다. 고품질 영상을 획득하기 위해 출력을 교정할 수 있는 주기적인 교정이 필요하며, 센서의 주기적이고 정밀한 교정을 위해 탑재체 내부에 흑체 시스템이 적용하였다. 우주 환경에서 사용되는 모든 시스템은 궤도환경에서의 목표 성능을 검증하기 위해 지상에서의 성능시험이 요구되고 있다. 흑체 시스템은 운용환경에서 목표 온도 범위에서 대표추정온도 오차와 흑체 표면온도균일도 성능의 시험적 검증이 요구되고 있다. 본 연구에서는, 궤도환경으로 우주배경복사 냉각이 모사된 열진공 시험을 통해 제안된 흑체 시스템의 대표추정온도 오차 교정 및 성능 검증을 진행하였다.
현재 많이 연구되는 영상융합(Image fusion)에서는 필히 두 영상의 정합(alignment)이 이루어져야만 수행된다. 각기 다른 특징을 갖는 센서(EO.IR.Radar등)로부터 얻는 영상에서는 각각 다른 특징점 정보를 가지므로, 특징점을 이용한 영상 정합 구현에는 전처리 과정이 매우 복잡하고 까다롭게 이루어져야 한다. 본 논문에서는 Correlation에 대한 통계적 상관 관계를 이용하여. 전처리 과정을 단순하게 수행 하여도 매우 강건한 영상 정합이 이루어지도록 구현 하였다. 또한, 통계적 기법에 적합하도록, 효율적인 전처리 과정을 통해 계산량이 적어 지는 방법을 제안 한다.
일반적으로 영상은 공간, 분광 및 시간 해상력을 바탕으로 고해상과 저해상 영상으로 구분된다. 최근 IKONOS 와 QuickBird 등 공간해상력이 1m 이하인 위성 영상들이 국내에 공급되어 바야흐로 고해상 위성영상을 이용한 다양한 활용분야들이 연구되고 있다. 이에 반하여 고분광해상력을 갖는 하이퍼스펙트럴 영상에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 국제적으로는 항공기탑재 센서들을 이용한 다양하고 광범위한 조사분석 연구가 이루어지고 있으나, 국내에서는 장비와 관심의 부재로 인하여 초기적인 연구 단계에 있는 실정이다 하이퍼스펙트럴 센서는 환경, 지질, 목표물 인식 분야에 있어 많은 관심을 받고 있으며 위성탑재 초다중분광센서가 운용되기 시작하면서 연구의 활성화가 더욱 기대되고 있다. 본 연구에서는 EO-1 위성의 Hyperion 센서 데이터를 이용하여 노이즈 제거를 위한 영상 전처리 과정을 실시하고 분광특성에 따른 무감독 분류를 통한 인덱싱 기법과 널리 알려진 분광 라이브러리를 활용한 대상물, 특히 인공지물 추출 기법을 실험하였다. 이를 위하여 MNF(Maximum/Minimum Noise Filtering) 변환 및 분광 매칭(Spectral Matching) 기법, 분광 라이브러리 처리 등을 수행하였다. 결과의 비교를 위하여 동일 지역의 Landsat ETM+ 데이터를 이용하여 상호비교를 통한 검증작업으로서 그 성과를 판단하였다.
본 연구에서는 상업용 위성에 탑재된 센서에서 감지된 고해상도의 범색 영상과 다중분광 영상을 이용하여 저해상도의 초분광 영상을 고해상도로 재구축하는 방법을 IKONOS영상과 30-1의 Hyperion 영상에 대한 적용을 통하여 제시하고 있다. 제안된 초분광 영상의 고해상도 재구축은 Lee(2008b)에 의해 개발된 FitPAN-Mod를 기반으로 하여 30m 급의 공간해상도의 초분광 영상을 1m 급의 공간해상도의 범색 영상 수준으로 공간해 상도를 향상시킨다. 본 연구에서는 세 번의 FitPAN-Mod를 사용하는 저해상도의 영상의 고해상도 재구축 과정을 걸쳐 범색 영상의 파장구간에 속하는 초분광 영상의 50개 밴드에 대해 재구축이 이루어졌다. 실험 결과는 재구축된 영상은 시각적 평가에서 실험 대상 지역 내 범색 영상이 갖고 있는 자세한 공간적 구조를 잘 표현하고 있으며 저해상도에서 세부적 위치에 따라 구분하여 표현할 수 없는 지표면의 좁은 밴드대역의 분광특성을 잘 표현하고 있음을 보여준다. 이러한 결과는 제안된 재구축 방법이 현재의 센서 기술로 수집할 수 없는 고해상도의 초분광 영상의 대체 영상을 생성할 수 있는 기술로서 잠재력을 갖고 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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