드론 사진 측량의 경우 통상 상용 전문 SW인 Metashape, Pix4D Mapper, ContextCapture 및 간이 SW인 Global Mapper GIS의 "픽셀 to 포인트 도구" 모듈 등을 널리 사용하고 있다. 각 SW마다 고유의 항공 삼각측량법 해석에 대한 로직을 보유하고 있지만, 사용자가 SW를 선택하기 위해서는 지형공간정보의 좌표 값에 대한 비교 분석이 필요하다. 이를 위하여 드론 사진 측량을 위한 항공사진을 촬영하고, VRS-GPS 측량을 통하여 GCP 기준점 측량을 하여, 취득된 기초 데이터를 각 SW를 이용하여 데이터 처리를 한 후 정사 이미지과 DSM을 구축하고, GCP 기준점 측량 성과와 각 SW에서 취득된 정사 이미지 상의 GCP 대공표지의 중심점의 좌표(X,Y)및 DSM에 의한 GCP점의 높이 값(EL)을 비교했다. "공공측량 작업규정"에 따르면 각 SW의 결과치는 모두 오차범위 이내에 포함되어 어느 SW를 사용하더라도 규정에는 문제가 없는 것으로 판명되었다.
Rule set is an important step which impacts significantly on accuracy of object-oriented classification result. Therefore, this paper proposes a rule set to extract land cover from Landsat Thematic Mapper (TM) imagery acquired in Donganh, Hanoi, Vietnam. The rules were generated to distinguish five classes, namely river, pond, residential areas, vegetation and paddy. These classes were classified not only based on spectral characteristics of features, but also indices of water, soil, vegetation, and urban. The study selected five indices, including largest difference index max.diff; length/width; hue, saturation and intensity (HSI); normalized difference vegetation index (NDVI) and ratio vegetation index (RVI) based on membership functions of objects. Overall accuracy of classification result is 0.84% as the rule set is used in classification process.
최근 개발되는 드론은 저가이면서 운용의 편의성 또한 높아 드론을 이용한 공간정보 제작 및 활용이 나날이 증대되고 있다. 그러나, 대부분 저가형의 드론은 저정밀도 GNSS (Global Navigation Satellite System), IMU (Inertial Measurement Unit)를 탑재하여 영상을 취득하기 때문에 영상이 초기에 가지고 있는 위치정보 및 회전각 요소의 정확도가 낮다. 또한, 기체가 작고 가벼워 바람의 영향을 많이 받기 때문에 일정한 중복도를 유지하기에 어려움이 있으며 이러한 문제가 위치결정 정확도에 영향을 미친다. 이에 본 연구에서는 외부표정요소 변화에 따른 위치 정확도 변화를 분석하기 위하여 서로 다른 시기에 촬영한 영상을 Pix4D Mapper로 영상처리하고 성과물의 정확도를 분석하였다. 외부표정요소에 따른 정확도 변화를 세밀하게 분석하기 위하여 1차 처리 결과의 외부표정요소를 2차 처리 시 메타데이터로 활용하였다. 이후 외부표정요소를 스트립별로 나누어 변화량을 분석하였다. 분석 결과 회전각 요소 중 Omega, Phi값의 변화는 표고위치 정확도, Kappa값은 평면위치 정확도의 저하에 더욱 관련되어 있음을 입증하였다.
우리가 알고 있는 북한 수리 시설물들의 용량은 대부분 일제 시기의 자료나 북한과 국제기구에서 발행하는 간행물에 근거하고 있다. 그러나 실제 발전용량 및 저수용량은 기존 자료와는 차이를 보이는 것으로 조사되고 있다. 본 연구에서는 북한 수리 시설물들의 저수량을 재산정하고, 이를 추후 각종 조사 및 분석에 활용하고자 하였다. 이를 위해 해당 지역의 위성자료와 DEM(Digital Elevation Model) 자료를 수집 및 활용하였다. 북한지역의 DEM은 격자 크기 $100m{\times}100m$로 분석하였다. 북한 수리 시설물의 저수량 파악을 위해 Global Mapper 프로그램을 이용하였으며, DEM과 위성자료를 입력해서 분석하였다. 선정된 수리 시설물에 대한 유역경계를 설정하고, 수면표고별 저수면적 및 저수량을 산정하였다. 이를 통해 Hypsometric Curve와 수면표고-저수면적-저수량 곡선을 작성하였으며, 해당 시설물의 저수량을 평가하였다. 이러한 방법으로 북한 금야강발전소의 저수량을 산정한 결과 약 19억7천만$m^3$으로 나타났다. 금야강발전소의 높이는 약 90m, 발전용량은 18만kW 정도이고, 우리나라 소양강댐의 높이가 123m, 발전용량이 20만kW일때 총 저수용량이 29억$m^3$인 점을 감안하면 적절한 산정결과인 것으로 판단되었다. 본 연구의 성과는 추후 북한의 분석 가능한 수력발전소들의 실제 저수용량을 계산하며, 주요 지점별로 개발 가능한 저수량을 산정해서 각종 개발사업 계획 수립에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 단일 임계값으로 결정된 변화화소를 버퍼존 개념을 적용하여 재추출함으로써, 보다 신뢰도 높은 무감독변화탐지를 수행하는데 목적이 있다. 우선, 그래프 생성기법과 직선과의 최대거리를 통해 결정된 임계값을 기반으로 세 개의 버퍼존을 생성하였다. 이 중 변화화소와 무변화화소가 혼재하는 구간인 버퍼존II에 대해 무감독분류를 수행하여 변화화소를 재추출하였다. Hyperion 초분광영상을 사용하여 제안기법을 적용하였으며, 단일 임계값 방법을 적용한 변화탐지 결과와의 비교를 통해 제안기법의 성능을 평가하였다. 결과를 통해, 버퍼존 기법이 다소 많은 변화화소를 추출하였으나, 산림지역에 대해 보다 정확한 변화탐지를 수행함을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 KOMPSAT-2 위성영상에 가장 일반적으로 적용 가능한 영상융합기법을 제시하는 것이다. 가장 널리 사용되는 영상융합기법인 HPF, modified IHS, pan-sharpened, wavelet을 지역적, 계절적 특성이 서로 다른 4장의 KOMPSAT-2 위성영상에 적용하였고, 각각의 융합결과를 공간적, 분광적으로 비교분석하였다. 영상융합기법의 품질평가는 시각적 분석과 정량적 분석을 병행하여 수행하였으며, 정량적 분석에는 spatial ERGAS, spectral ERGAS, SAM, Q4가 사용되었다. 종합적인 분석결과를 고려할 때, pan-sharpened가 색상정보와 공간정보의 균형적인 보존 측면에서 다른 융합기법들에 비해, 상대적으로 우수한 결과를 나타냈다. modified-IHS의 경우, 공간정보는 잘 보존하였지만 다소 큰 색상 왜곡이 발생되었고, HPF와 wavelet은 색상 왜곡은 적었지만, 공간정보의 왜곡이 발생하였다.
본 연구는 서로 다른 센서 특성을 지닌 KOMPSAT-2, QuickBird 및 WorldView-2 고해상도 위성영상에 영상융합기법을 적용하여 그 결과를 비교평가 하는 것이다. 사용된 기법은 대표적인 CS 기반 융합기법인 GIHS, GIHSA, GS1 및 Adaptive IHS를 사용하였다. 영상융합 기법의 품질평가는 시각적 분석과 정량적 분석을 수행하였으며, 정량적 분석에는 SAM, Spectral ERGAS 및 Q4을 사용하였다. KOMPSAT-2 영상은 GHISA 기법의 경우 상대적으로 우수한 성능을 나타내는 반면, QuickBird와 WorldView-2영상은 GS1기법의 경우에 우수한 성능을 나타낸다.
본 논문은 아리랑 2호와 3호에 대한 고해상 다분광 영상 제작을 위한 효과적인 영상융합 기법을 제시한다. 제안된 기법은 널리 알려져 있는 CS 기반의 영상융합 기법을 기본으로 하고 있다. 제안된 기법의 융합 과정은 크게 두 가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째는 가중 평균된 다분광 영상을 이용한 Intensity 영상의 제작 단계와 두 번째는 최적화된 융합 매개변수를 통한 고주파 영상의 생성 단계이다. 제안된 기법에서는 기존의 방법을 개선한 다른 새로운 형식의 융합 매개변수를 정의하였으며, 이는 고주파 영상, 전정색 영상과 다분광 영상 간 공분산/분산 비를 이용하여 도출된다. 본 알고리즘의 평가를 위해서 기존의 융합 방법들의 결과와 정량적, 시각적 비교분석을 수행하였다. 정량적 분석에는 Spatial ERGAS, Spectral ERGAS, SAM, Q4 평가 지표가 사용되었다. 분석결과, 제안된 기법은 기존의 CS 기반의 영상융합 기법에 비하여 공간적/분광적인 측면에서 모두 향상된 결과를 나타냈다.
남극 빙붕의 붕괴 및 흐름속도의 변화는 빙상에 대한 지지력을 약화시킬 수 있어 해수면 상승에 잠재적인 원인이 될 수 있다. 이 연구에서는 2016년 4월 대규모 붕괴가 발생한 동남극 난센 빙붕에 대해 Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus(ETM+) 및 Landsat-8 Operational Land Imager(OLI) 영상을 이용하여 2000년부터 2017년까지의 연간 흐름속도 변화를 분석하였다. 흐름속도 산출을 위해 Landsat의 청색, 녹색, 적색, 근적외선, 전정색 및 첫 번째 주성분 영상 등 총 6개 영상에 orientation correlation 기법을 적용하고, 각각의 변위 산출 결과를 융합하는 다중분광 영상정합 기법을 사용하였다. Landsat 다중분광 영상정합은 난센 빙붕에서 전정색 단일 밴드 영상정합을 사용하는 경우보다 최소 14% 더 넓은 영역에 대해 신뢰할 수 있는 흐름속도를 산출하였고, Global Positioning System(GPS)로 관측된 흐름속도와 비교한 결과 ${\pm}2.1m\;a^{-1}$의 매우 작은 오차를 가지는 것으로 분석되었다. 난센 빙붕에서 2000-2017년 사이에 가장 급격한 흐름속도 증가를 나타낸 곳은 Drygalski 빙하설과 인접한 영역이었으며, 빙붕의 중앙 유선을 따라 측정된 흐름속도는 빙붕 전면(ice front)에 rift가 발달하기 전인 2010년까지 거의 변화가 없었다(${\sim}228m\;a^{-1}$). Rift가 발달하기 시작한 2011-2012년에 rift 상류에서 흐름속도의 가속화가 관측되었으나(${\sim}255m\;a^{-1}$), 이는 2010년에 비해 약 11% 빨라진 것에 불과하였다. 난센 빙붕의 rift가 완전히 발달한 2014년부터 rift 상류의 흐름속도는 다소 감소한 상태(${\sim}225m\;a^{-1}$)로 안정화 되었다. 이는 rift의 발달 및 빙붕 전면의 붕괴가 난센 빙붕의 흐름속도에 거의 영향을 주지 않았음을 의미한다.
Sky View Factor (SVF) is one of the urban morfometri parameters that impact on the Urban Heat Island (UHI). SVF analisys was conducted in the city of Jakarta to investigate the relationship between urban temperature with urban morfometri. Jakarta City is the most populous city in the world that has a surrounding area $66,152km^2$ and the total population around 23 million people. The population of the city is the sixth highest in the world today. SVF measurements done by taking pictures at the six stations that have different morphological characteristics namely (1) the narrow streets Apartment Cempaka Mas (JS ITC), (2) the width of the road Apartment Cempaka Mas (JL ITC), (3) in front of Colleges Kanisius (DKK), (4) in front of office Journalist of Indonesia (DKWI), (5) Utan Kayu (UK), and (6) Tambun (TB). SVF value is obtained from the photgraphic image. Taking pictures at the location using a Nikon D90 camera with a Nikon Fisheye Nikkor 10.5 mm 1 : 2.8 G ED, further processed through a global mapper program. Therefore, the SVF derived from the six stations that vary 0.21 to 0.78. Temperature measurement is done during daylight hours from 06:00 am to 18:00 pm during the Western Part of Indonesia (WIB). Measurements performed at three different times, namely working days (HK) regular holidays (HCB) national holidays (HCN). The results showed that the highest average temperature of $33.32^{\circ}C$, occurring at UK station (SVF=0.45) at the time of HCB. Meanwhile, the average low temperature of $31.22^{\circ}C$ occurred at JLITC station (SVF=0.42). The two-time occurred on ordinary holidays. Maximum temperature of $38.4^{\circ}C$ occurred in Utan Kayu station (SFV=0.45) that occurred at 11.00 hrs, normal holidays. Furthermore minimum temperature 24.5 occurred at Tambun station (SVF=0.78) at 06.00 hrs in the morning at the usual holidays and national holidays. In general, the results showed that areas with large SVF has a lower temperature compared with areas with smaller SVF. Though, are not the only factors that matter, but this research may show that an increase in temperature in the city of Jakarta. Therefore, it is necessary to mitigate the serious from the government or society.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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