• 제목/요약/키워드: KOMPSAT

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기상청 전구 수치예보모델을 활용한 Himawari-8/AHI 청천복사휘도 편차 특성 분석 (Bias Characteristics Analysis of Himawari-8/AHI Clear Sky Radiance Using KMA NWP Global Model)

  • 김보람;신인철;정주용;정성훈
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_1호
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    • pp.1101-1117
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    • 2018
  • 청천복사휘도는 히마와리-8호 정지궤도 기상위성에서 제공되는 주요 산출물 중의 하나로서, 자료동화 과정을 통해 수치예보 정확도 향상에 기여한다. 특히, 청천복사휘도는 대기운동벡터와 함께 대기 상층에서 자료동화의 효과를 보인다. 본 연구에서는 히마와리-8호 청천복사휘도의 편차 특성 분석과 평가를 통해 자료를 활용하는 사용자에게 정보를 제공해주고, 효과적으로 자료를 사용할 수 있도록 수치예보모델자료를 활용한 편차와 불확실성을 계산하였다. 일본 기상청에서 제공되는 청천복사휘도를 관측 자료로 사용하였고, 17 km 공간해상도의 기상청 전구 모델 Unified Model(UM) 자료와 복사전달모델 RTTOV-v11.2를 이용하여 청천복사휘도를 모의하였다. 먼저, 관측자료의 특성을 파악하고 관측자료와 모의된 청천복사휘도의 채널별 편차특성을 분석하였다. 전반적인 결과는 히마와리-8호 위성의 세 개의 수증기 채널(6.2, 6.9, $7.3{\mu}m$)에서는 양의 편차를 보인 반면에 대기창 적외 채널(10.4, 11.2, $12.4{\mu}m$)에서는 음의 편차를 보였다. 또한 분석결과는 계절과 영역에 따라 상이하게 나타났으며, 특히 사막이나 고지대 지역의 편차 특성이 뚜렷하게 나타났다. 이를 통해 청천복사자료를 활용할 때 시공간적인 특성을 고려해야 함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 히마와리-8호 AHI의 청천복사휘도를 자료동화 할 때 전처리 과정에서 유용하게 활용될 수 있을 것이며, 2018년에 발사된 천리안-2A호의 산출물 활용에도 도움이 될 것으로 기대한다.

극지 해빙 위성관측을 위한 분석 기술 개발 (Research on Analytical Technique for Satellite Observstion of the Arctic Sea Ice)

  • 김현철;한향선;현창욱;지준화;손영선;이성재
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_2호
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    • pp.1283-1298
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    • 2018
  • 온난화에 의한 이상기후의 징후가 직접적으로 감지되고 있는 북극권에 대한 연구 필요성이 사회적으로 강력히 요구되고 있다. 온난화의 추이를 가장 잘 보여주고 있는 해빙의 변화는 인공위성 원격탐사를 이용하여 추적 감시된다. 극지연구소에서 2017년부터 "북극해빙위성 관측을 위한 기술 개발" 연구를 진행하고 있다. 본 연구는 북극 해빙의 특성 정보를 위성자료로부터 추출하기 위한 다양한 접근법을 이용한 연구를 포함하고 있으며, 북극권 개발에 대비한 '북극 빙권 종합 위성 관측망' 구축에 필수적인 국제 공동 연구 협력도 포함하고 있다. 기후변화 연구와 더불어 북극항로 활용에 대한 기초정보를 제공하고 있는 극지연구소의 북극 원격탐사 연구 소개를 통해 국내 원격탐사 전문가들의 관심과 집중을 부탁하고자 한다. 북극연구에 대한 국제 동향과 국내 정책 배경을 소개하고, 극지연구소에서 연구 수행한 빙권 정보, 특히 한국항공우주연구원과 협동연구를 통해 아리랑위성을 활용한 북극 해빙 관측 연구를 소개한다.

미국의 상업적 원격탐사활동에 대한 규제개혁 정책 (U.S. Commercial Remote Sensing Regulatory Reform Policy)

  • 권희석;이진호;이은정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.241-250
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    • 2019
  • 미국의 현행 원격탐사에 관한 법은 1992년에 제정되어 현재의 기술수준에 맞지 않는다는 비판을 받아 왔다. 이에 트럼프 대통령은 원격탐사분야를 포함해 상업적 우주활동에 대한 규제체제를 개혁함으로써 미국의 경쟁력을 제고하기 위해 2018년 5월 24일 Space Policy Directive (SPD) - 2를 발표하였다. 미 행정부의 규제개혁 노력은 국가안보와 경제적 번영을 동시에 추구하고자 하는 2017년 12월 17일 국가안보전략(National Security Strategy)의 틀에서 추진된다. 미 의회 또한 행정부의 규제개혁 노력에 발 맞춰 입법논의를 진행하고 있다. 상업 원격탐사시스템의 운영허가에 관한 규제개혁은 허가절차에 관한 프로세스를 대폭 개선해서 신청인의 행정부담을 경감하고 또한 허가심사과정에서 국가안보 등에 미치는 영향이 명백한 경우에만 허가를 제한하는 내용을 골자로 한다. 그러나 개인 우주활동의 자유 확대는 국가간 상이한 규제체제로 인해 국제법상 분쟁이나 위반을 초래할 수 있기 때문에 국제적인 차원에서 미국의 규제개혁 노력에 관심을 갖고 우주기술 및 우주산업의 수준에 맞게 신축적으로 적용 가능한 국제적 규범을 발전시키기 위한 노력이 필요하다.

원격 탐사 영상 정합을 위한 딥러닝 기반 특징점 필터링 (Deep Learning-based Keypoint Filtering for Remote Sensing Image Registration)

  • 성준영;이우주;오승준
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권1호
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    • pp.26-38
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    • 2021
  • 본 논문에서는 원격 탐사 영상에 대한 특징 기반 영상 정합 (Image Registration) 방법의 고속화를 위한 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법인 DLKF (Deep Learning Keypoint Filtering)를 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. DLKF는 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 서브 샘플링 (Subsampling)된 영상을 사용한다. 또한 영상 분할 (Image Segmentation) 방법을 위해 패치 단위로 잘라낸 영상을 다시 합칠 때 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라낸다. DLKF의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 검출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. SIFT 기반 정합 방법을 기준으로 SURF 기반 정합 방법은 특징점의 수를 약 18% 감소시키고 속도를 약 2.6배 향상시켰지만 정확도가 3.42에서 5.43으로 저하되었다. 제안하는 방법인 DLKF를 사용하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키고 속도를 약 20.5배 향상시키면서 정확도는 4.51로 저하되었다.

한반도 모자이크 영상의 분류 정확도 향상 기법 연구: PCA 기법과 RGB 지수를 활용하여 (A Study to Improve the Classification Accuracy of Mosaic Image over Korean Peninsula: Using PCA and RGB Indices)

  • 문지윤;이광재
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_4호
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    • pp.1945-1953
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    • 2022
  • 한국항공우주연구원에서는 위성영상의 활용 증진과 활용 활성화를 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 공공분야 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 해당 영상은 모자이크 과정에서 영상 융합 및 컬러 밸런싱의 과정을 거치기 때문에 본래의 분광 정보가 왜곡되어 있다. 또한 모자이크 영상은 Near Infrared (NIR) 밴드를 제외한 Red, Green, Blue 밴드만 제공하고 있기 때문에 해당 모자이크 영상을 활용하여 영상을 분석하는 데 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하고자 본 연구에서는 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법과 R, G, B 밴드를 활용한 지수를 추출하여 영상 분류를 수행하고, 그 결과를 비교해 보았다. 분석 결과, 모자이크 영상의 분류 결과 정확도는 약 67.51%인 반면, PCA 기법과 RGB 지수를 모두 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 75.86%로 나타나 PCA와 RGB 지수를 함께 활용하면 영상 분류 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다. PCA 기법과 RGB 지수 활용 기법을 비교한 결과, PCA 기법만 활용하였을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 64.10%로 나타났으며, RGB 지수만 활용했을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 74.05%로 나타났다. 이를 통해 두 기법 중에서는 RGB 지수를 활용한 분류 정확도가 더 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 양질의 보조 정보를 활용하는 것이 중요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 추후 모자이크 영상의 분류 및 분석결과를 향상시키기 위한 추가적인 지수 및 기법 개발이 필요할 것으로 생각되며, 관련 연구를 통해 모자이크 영상 및 제한된 분광 정보만을 제공하는 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

기상모델자료와 기계학습을 이용한 GK-2A/AMI Hourly AOD 산출물의 결측화소 복원 (Spatial Gap-filling of GK-2A/AMI Hourly AOD Products Using Meteorological Data and Machine Learning)

  • 윤유정;강종구;김근아;박강현;최소연;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_3호
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    • pp.953-966
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    • 2022
  • 에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.

천리안 위성자료 융합을 통한 적설역에서의 GEMS 지표면 반사도 개선 연구 (Enhancing GEMS Surface Reflectance in Snow-Covered Regions through Combined of GeoKompsat-2A/2B Data)

  • 심수영;정대성;우종호;김나연;박성우;홍현기;한경수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1497-1503
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    • 2023
  • 본 연구는 Near-UltraViolet (UV) 파장에서의 지표면 반사도 산출 시 발생하는 구름과 적설의 분류 한계를 극복하기 위해 Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS)와 Advanced Meteorological Imager (AMI) 위성의 구름 자료를 융합하여 적설역에서의 지표면 반사도 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. GEMS 구름 산출물과 AMI 구름탐지 자료를 기반으로 융합 구름자료를 생산하였으며, 이를 GEMS 지표면 반사도 산출에 적용하였다. 그 결과 적설역에서 GEMS 구름 산출물만 사용한 경우에 비해 미산출이 개선되었으며 이는 전체 관측 영역에서 약 17%의 개선 효과를 확인하였다. 본 연구 결과는 융합 구름자료를 활용하여 적설역에서 지속적으로 발생했던 지표면 반사도 미산출 문제를 개선할 수 있음을 입증하며, 이를 통해 산출된 고품질의 지표면 반사도를 기반으로 타 Level-2 산출물의 품질향상을 기대할 수 있다.

천리안 해양위성 2호 Level-1 영상의 품질관리를 위한 지상국 시스템 개선 (Improvement of GOCI-II Ground System for Monitoring of Level-1 Data Quality)

  • 이순주;오금희;강금실;최우창;최종국;안재현
    • 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.

미분을 이용한 단일채널 SAR SLC 영상 내 지상 이동물체의 탐지방법 (A Quick-and-dirty Method for Detection of Ground Moving Targets in Single-Channel SAR Single-Look Complex (SLC) Images by Differentiation)

  • 원중선
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권2호
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    • pp.185-205
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    • 2014
  • SAR를 이용한 지상이동물체탐지(GMTI)는 SAR의 주요 활용 기술 중 하나이다. 최근 위성 탑재 SAR 시스템의 해상도가 높아지면서 지상이동목표물 탐지의 유용성은 더욱 강조되고 있다. 현재까지 다양한 지상이동물체탐지 기법이 개발되었으나 대부분은 다중채널 SAR 시스템을 이용하는 기술에 집중되었다. 그러나, 아직도 단일채널 SAR 영상으로부터 지상 이동물체를 탐지하는 것은 매우 어려운 문제로 남아 있는 반면 다중채널 위성 탑재 SAR 시스템은 아직은 그 활용이 현실적으로 매우 제한적인 상황이다. 일단 지상의 목표물이 탐지되고 이동속도가 3 m/s(약 10.8 km/h) 이상인 경우 그 목표물의 이동속도는 단일채널 SAR 자료라도 오차범위 약 5%의 정밀도로 복원 가능하다. 따라서 단일채널 SAR 자료로부터 지상의 이동물체 자체를 탐지하는 것이 핵심이며, 이 논문에서는 SAR Single-Look Complex(SLC) 영상자료에 미분을 적용하여 쉽고 빠르게 탐지하는 방법을 제시한다. 이 논문에서는 SAR SLC 자료의 미분 값은 도플러 중심주파수를 나타냄을 유도하고, 따라서 미분 값은 지상이동물체 탐지에 매우 효과적임을 설명하고자 한다. 이 논문에서 제시하는 미분 방법의 결과와 정밀한 속도복원 방법의 상관계수 $R^2$ 는 0.62로 나타났으며, 이는 이동물체를 탐지하는 데는 충분함을 지시한다. 이 방법은 매우 단순한 미분으로 도플러 중심주파수 분석에 근거하고 있으나 최종 자료처리에 앞서 도플러 경사도를 제거해야 하며, 적용결과의 효율성과 신뢰도는 이 도플러 경사도 제거 과정에 크게 좌우된다. 지상에 모서리 산란체를 탑재하고 이동속도를 조절한 실험용 차량과 이를 관측한 TerraSAR-X SLC 자료를 이용하여 검증을 실시하였다. 검증결과 지상 이동물체를 매우 쉽게 탐지하면서도 정지된 상태의 강한 산란체는 약 18.5 dB의 신호파워를 줄여 효과적으로 제거 하는 것으로 나타났다. 현재 이 방법은 지상의 이동속도 8.8 km/h 이상인 경우 매우 효과적이며, 아리랑-5호를 비롯한 모든 단일채널 SAR 시스템에 적용 가능하다.

고해상도 광학 인공위성 영상을 활용한 선박탐지 방법 (A Methodology of Ship Detection Using High-Resolution Satellite Optical Image)

  • 박재진;오상우;박경애;이민선;장재철;이문진
    • 한국지구과학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.241-249
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    • 2018
  • 국제 해상교통량 및 물동량이 증가함에 따라 한반도 주변해역의 선박유동량도 늘어나고 있으며 이에 따라 크고 작은 항구가 위치하고 있는 남해에서의 해양 사고도 꾸준히 발생하고 있다. 특히 선박간의 충돌 및 침몰 사고는 인적 및 물적 피해뿐만 아니라 해양환경오염을 유발하기 때문에 광역의 범위를 고해상도로 볼 수 있는 인공위성을 통한 신속한 선박탐지가 필요하다. 본 연구에서는 광학 인공위성 아리랑 2호 관측자료를 활용하여 광양만 인근해역의 각 채널별 반사도 값을 비교 분석하여 새로운 선박탐지지수를 제시하였다. 선박 분류를 위해 그 선박탐지지수의 역치를 0.1로 설정하였고, RGB 합성영상과 비교하였을 때 대다수의 선박을 탐지하였음을 보여주었다. 연구해역에 포함되어 있는 큰 규모의 선박을 선정 후, 선박 주변의 공간적 반사도 분포를 분석하였다. 그 결과 선박 북서방향에 위치한 균일한 형태의 선박그림자를 확인할 수 있었다. 이는 태양의 위치가 남동방향에 위치하고 있음을 나타내고 있으며, 실제 위성영상이 촬영된 시기의 방위각은 $144.80^{\circ}$로 영상내의 그림자의 위치를 통해 태양의 방위각을 유추할 수 있다. 그림자의 반사도는 주변 바다 및 선박에 비해 낮은 0.005 값을 나타냈고, 선수 및 선미에 따라 높이차가 달라짐을 보였다. 이는 선박의 갑판 및 구조물의 높이를 반영한 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 연안 해상사고 발생 시 실종선박 수색기술에 고해상도 광학 인공위성 영상이 활용될 수 있음에 의의가 있다.