• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1168-1170
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• 2003

The GMS geometric correction method with highspeed and high accuracy is needed. In this paper, a selection method of residual errors for the GMS geometric correction using GCPs (ground control points) is described. Namely, it is a technique for limiting the number of residual error acquisition using GCPs in each block to reduce the processing time. As the result, since the processing time was about 7.0 minutes on conventional geometric correction and about 5.6 minutes on the proposed method, it was shown that the processing time of about 1.4 minutes was shortened.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.360-362
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• 2003

This paper presents simple feature-based approaches for full- and/or semi-automatic extraction, selection, and localization (center-determination) of ground control points (GCPs) for radargrammetry using airborne synthetic aperture radar (SAR) images. Test results using airborne NASA/JPL TOPSAR images in Taiwan verify that the registration accuracy is about 0.8${\sim}$1.4 pixels. In c.a. 30 minutes, 1500${\sim}$3000 GCPs are extracted and their point centers in a SAR image of about 512 ${\times}$ 512 pixels are determined on a personal computer.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.786-789
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• 2003

The detection of sandstorms and industrial pollutants has been the emphasis of this study. Data obtained from meteorological satellites, NOAA and GMS, have been used for detailed analysis. MODIS and Landsat images are also used for the application of future KOMPSAT- 2. Verification of satellite observations has been made with air pollution data obtained by ground-level monitors. It was found that satellite measurements agree well with concentrations and variations of air pollutants measured on the ground, and that satellite technique is a very useful device for monitoring large-scale air pollution in East Asia. The quantitative analysis of satellite image data on air pollution is the goal in the future studies.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.171-183
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• 2016

2013년부터 2014년까지 관측된 Landsat 8 위성자료로부터 지표면 온도를 산출하였고 산출된 지표면 온도는 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 보정하였다. 지표면 온도지도는 Landsat 8로부터 산출된 지표면 온도를 지상에서 관측된 지표면 온도와의 선형 회귀식을 이용하여 계산되었다. 계절과 년에 대한 지표면 온도는 각각 계절과 년에 대하여 사례들을 평균하여 계산되었다. 지표면 온도는 도시의 공업 또는 상업지역에서 높은 온도가 나타나는 반면, 서울주변의 높은 고도의 산악과 해양, 강 등에서 낮은 지표면 온도가 나타났다. 위성에서 산출된 지표면 온도를 보정하기 위하여 서울을 포함한 수도권지역에서 관측되는 기상청 종관측소 3개 지점 (서울(지점번호: 108), 인천(지점번호: 119), 수원(지점번호: 112))의 지표면 관측 자료를 이용하여 선형회귀방법을 적용하였다. Landsat 8의 지표면 온도는 모든 자료에서 기울기가 0.78이었고 5개의 흐린날을 제외한 맑은 상태의 자료에서 0.88이었다. 그리고 초기 지표면온도에서 상관계수는 0.88이었고 평방근 오차 (Root Mean Sqare Error (RMSE))는 $5.33^{\circ}C$이었다. 지표면 온도 보정이후에는 상관계수는 0.98 그리고 RMSE는 $2.34^{\circ}C$이었으며 회귀식의 기울기는 0.95로 개선되었다. 계절 및 년 지표면 온도는 상업지역과 공업지역 그리고 도시와 주변지역을 잘 표현하였다. 결과적으로 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 위성에서 산출된 지표면온도를 보정하였을 때 실제 상태와 유사한 분포를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.461-474
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• 2020

한국은 세계 최초로 정지궤도 환경위성탑재체 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer(GEMS)를 발사하여, 동북아시아 지역 대기오염물질을 실시간으로 감시할 계획 중이다. 위성을 이용한 대기오염물질 관측은 불량조건문제(ill-posed problem)에서 역문제의 해를 찾는 과정이기 때문에, 위성 관측 값은 오차를 포함하고 있다. 따라서 GEMS 산출물이 신뢰성을 갖기 위해서는 지상관측 또는 다른 위성과의 상호 비교 검증 연구가 반드시 요구된다. 본 연구는 향후 GEMS의 오존 관측자료의 검증에 사용될 위성인 OMI, OMPS 그리고 서울과 부산에 설치된 지상 관측기기인 Pandora에서 측정된 total column ozone (TCO)를 상호 비교분석 함으로써 자료의 평가를 실시하였다. 이 연구에서는 위성이 전지구적으로 일관된 정확도의 오존 자료를 제공한다는 특성을 이용하여 지상 관측자료의 정확도를 평가하였다. 그 결과 서울 Pandora #29의 자료에서 심각한 기기오차를 발견하여, 위성자료를 이용한 지상자료의 역검증이 가능함을 보였다. 다음으로 지상 Pandora를 이용한 OMPS의 자료 비교 검증에서 OMPS TCO는 Pandora TCO 값에 대해 상관관계 0.97과 ~1.8 DU의 RMSE 그리고 4%의 양의 편차(bias)를 가졌으며, 이 편차는 SZA과 Cross track position, TCO 그리고 계절 변화에 대한 의존성을 갖지 않음을 보였다. 또한 Pandora TCO은 구름 필터링이 제대로 수행되어 있지 않기 때문에, Pandora 자료를 위성자료 검증에 활용하기 위해서는 각 위성 센서의 관측 공간 해상도에 따른 적절한 경계 조건이 사용되어야 함을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.905-923
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• 2018

무인기 영상을 활용한 고해상도의 산출물을 생성하기 위해서 영상 분석을 통해 측정되는 영상자체의 선명도 분석이 필요하다. 무인기의 선명도가 명확하지 않는 영상을 현업에서 사용할 경우 무인기를 이용한 정확한 3차원 정보의 획득이나 매핑 등의 작업에 큰 영향을 미칠 수 있다. 영상 선명도를 설명할 수 있는 지표로 식별해상도(Ground Resolved Distance, GRD)가 사용되어 왔다. GRD는 영상에서 식별 가능한 두 물체간의 최소거리로 정의되며 공간적 샘플간격인 GSD(Ground Sampling Distance)와 대비되는 개념으로 사용된다. 본 연구에서는 GRD를 육안판독에 의하지 않고 영상에 촬영된 에지 타겟을 분석하여 추출하고자 한다. 특히 GRD대 GSD의 비율(GRD/GSD), 또는 픽셀단위로 표현된 GRD를 영상의 상대적 선명성을 평가할 수 있는 지표로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 회전익을 사용하여 여러 촬영환경에서 고도별로 촬영된 에지타겟의 분석을 통해서 GRD를 산출하였다. GRD/GSD를 사용하여 선명도가 현저히 떨어지는 영상을 판별할 수 있었고 이를 통해서 영상의 선명도 지표로서의 적정성을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1529-1539
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• 2023

바다의 색을 관측하여 해양환경을 관측하는 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)의 자료는 지상국 시스템에서 다양한 보정과정을 거쳐 Raw~Level 2 (L2)로 생산되는데, 각 처리 단계에서 발생하는 품질 정확도는 단계별로 누적되어 위성자료의 오차가 점차 증폭된다. 이에 GOCI-II의 Level-1A/B (L1A/B) 자료에서 발생할 수 있는 광학적 품질 및 위치보정 성능 오차를 측정할 수 있도록 GOCI-II 지상국 시스템을 개선하였다. 신규로 구축된 광학적 품질 및 위치보정 성능 평가 모듈(Radiometric and Geometric Performance Assessment Module, RGPAM)은 시험 운영을 통해 성능 측정, 측정 결과의 표출 및 저장 등 기능들이 정상 운영됨을 확인하였다. RGPAM을 통해 측정된 성능들은 향후 GOCI-II 검출기의 감도 저하에 따른 실시간 복사보정 모델 개선, 위성 L1A/B 자료의 품질 일관성 확인 및 이슈사항에 대한 재보정 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권2호
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• pp.103-116
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• 2004

지표 온도를 산출하는 중규모 대기 모형은 일반적으로 태양 복사의 직달 일사량에 대하여 경사진 지형의 효과를 고려하지 않는다. 이는 실제 태양 복사량의 국지적 차이를 나타내지 못하며, 그 결과 국지적인 지표 온도에서의 큰 오차를 가져온다. 따라서 지형의 기하학적 특성뿐만 아니라 지표의 식생 특성을 고려함으로써, 정확한 국지적 지표 온도를 나타내고자 하였다. 본 연구의 목적은 GIS의 그리드 모형을 적용한 에너지 균형 모형(EBM)을 사용하여 진단적으로 지역적 지표 온도를 산출하는 것이다. 본 연구에서, 한반도 남부 지역의 지형적 비균질성은 그리드 내의 지형 방위각과 경사각의 함수인 조도각의 항으로써 흡수된 지표 일사량 계산에 고려되었다. 또한 지표 온도 변화에 주요한 변수가 되는 지표의 식생 특성이 NDVI의 항으로 사용하였다. 지표의 경사진 지형의 효과와 식생 특성이 고려된 지표 온도의 상세한 지역적 분포가 연구 결과로써 제시되었다. 이러한 지역적 지표 온도 분포는 저층 대기에서 지형에 의한 지역 순환을 형성할 수 있으며, 실제 자연에서의 지역 순환을 더욱 잘 설명할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.683-686
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• 2005

This study addresses a photogrammetric approach to generate Mars topographic products from mapping data of Mars Global Surveyor (MGS). High-resolution stereo images and laser altimetry data collected from the MGS mission are combined and processed to produce Digital Elevation Models (DEM) and orthoimages. First, altimeter data is registered to high resolution images and considerable registration offset (around 325 m) is discovered on high resolution stereo images. Altimetry data, exterior orientation elements of the camera and conjugate points are used for bundle adjustment to solve this mis-registration and detennine the ground coordinates. The mis-registration of altimetry data are effectively eliminated after the bundle adjustment. Using the adjusted exterior orientation the ground coordinates of conjugate points are detennined. A sufficient number of corresponding points collected through image matching and their precise 3-D ground coordinates are used to generate DEM and orthoimages. A posteriori standard deviations of ground points after bundle adjustment indicate the accuracy of OEM generated in this study. This paper addresses the photogrammetric procedure: the registration of altimetry data to stereo pair images, the bundle adjustment and the evaluation, and the generation of OEM and orthoimages.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.655-659
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• 2006

Surface Solar Insolation is important for vegetation productivity, hydrology, crop growth, etc. In this study, Surface Solar Insolation is estimated using Multi-functional Transport Satellite (MTSAT-1R) in clear and cloudy conditions. For the Cloudy sky cases, the surface solar insolation is estimated by taking into account the cloud transmittance and multiple scattering between cloud and surface. This model integrated Kawamura's model and SMAC code computes surface solar insolation with a 5km ${\times}$ 5km spatial resolution in hourly basis. The daily value is derived from the available hourly Surface Solar Insolation, independently for every pixel. To validation, this study uses ground truth data recorded from the pyranometer installed by the Korea Meteorological Agency (KMA). The validation of estimated value is performed through a match-up with ground truth. Various match-up with ground truth. Various match-up window sizes are tested with 3${\times}$3, 5${\times}$5, 7${\times}$7, 9${\times}$9, 10${\times}$10, 11${\times}$11, 13${\times}$13 pixels to define the spatial representativity of pyranometer measurement, and to consider drifting clouds from adjacent pixels across the ground station during the averaging interval of 1 hour are taken into account.