• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.637-654
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• 2023

최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2D호
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• pp.311-318
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• 2009

최근 지형 정보의 시각화 기술은 GIS 응용분야는 물론 게임, 가상현실, 항공 시뮬레이션 및 군사적인 목적 등을 실현하기 위한 중요한 기술로 부각되고 있다(유병현 2002). 그러나 대용량 지형 데이터를 실시간으로 처리하여 시각화를 구현하기 위한 메모리 한계성의 극복은 아직도 과제로 남아있다. 본 연구에서는 대규모 지형 표현을 위해 파일 기반의 효율적인 실시간 LOD (level-of-detail) 알고리즘 개발을 수행하였다. 실시간 LOD 알고리즘은 대규모 지형 데이터를 가시화하는데 필요한 기하학적 연산 처리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 수치지도의 등고선이나 LiDAR, DTM, DSM 등으로부터 취득된 대용량 DEM의 가시화를 위해 계층적인 $4{\times}4$ 또는 $2{\times}2$ 타일 구조를 선택하였다. 또한 정규화된 Giga Byte급 고도데이터는 사용자 중심적 지형 정보의 원활하고 사실감 있는 표현이 될 수 있도록 고도데이터를 활용한 음영기복도를 생성하여 비메모리 방식의 계층적 타일 구조로 생성된 지형 블록에 Texture Mapping 하여 지형 가시화를 수행하였다. 대용량 데이터는 실시간 가시화를 위해 지형 데이터를 다양한 상세도를 가지는 데이터로 변형하여 이를 계층적으로 상호 연결함으로서 데이터의 손실이 최소화되며, 프레임 속도를 극대화하였고, 또한 사용자 시점에 따라 상세도 변화가 끊김없이(seamless) 고품질로 표현되도록 하였다.