지도가 없는 지역에서는 SAR 자료로부터 신뢰도 높은 지상기준점(GCP)을 추출하는 방법이 적용될 수 있다. 최근 민간용 SAR 중 가장 해상도가 높은 TerraSAR-X자료가 제공되기 시작하였다. 이 연구에서는 신뢰도 높은 지상기준점을 추출하는 방법을 TerraSAR-X 자료에 적용하였으며 또한 추출된 지상기준점의 정밀도를 분석하였다. 추출된 지상기준점의 평균오차는 동서방향과 남북방향으로 각각 0.11m, -3.96m였으며 표준편차는 각 방향으로 6.52 m 및 5.11m 였다. 이는 현재 민간용 위성 원격탐사 모든 시스템에서 추출될 수 있는 어떤 경우보다 정밀한 결과이다 추출된 지상기준점을 이용하여 IKONOS 영상의 기하보정을 수행하였다. 이 방법은 향후 아리랑-5호 (KOMPSAT-5) 자료에 적용하여 지상기준점 추출로 아리랑-2호 (KOMPSAT-2) 및 후속 위성시스템에 의해 얻어지는 고해상도 광학영상의 기하보정에 활용될 수 있을 것이다.
지구관측위성은 다양한 분야에서 활용되고 있으며 높은 활용성과 시장성으로 인해 많은 국가에서 개발 하고 있다. 우리나라는 국가 우주개발 계획에 따라 다양한 지구관측위성을 개발하고 있으며, 그 중에서 다목적 실용위성 시리즈는 가장 대표적인 저궤도 위성이다. 지금까지 총 5기의 다목적실용위성이 발사되어 국가 영상 수요를 충족하고 있으며, 국가기관을 비롯하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 특별호에서는 다목적실용 위성 시리즈의 다양한 영상자료를 이용한 자료처리, 분석 및 활용과 관련된 연구에 대해서 소개하고자 한다. 한편 후속 다목적실용위성 영상자료의 차질 없는 활용을 위해서는 고해상도 영상에 적합한 자료처리 및 활용 연구가 계속되어야 하며, 특별호를 통해서 관련 연구 내용이 지속적으로 공유될 수 있도록 할 예정이다.
본 논문은 이동 가능한 다목적실용위성의 소형 관제국 개발을 위한 playback 신호의 하향 링크 및 원격 명령 신호의 상향 링크에 대해 수행한 채널 설계를 기술한다. 하향 링크 패널 설계로서 playback 신호의 수신 임계 신호 대 잡음비로부터 요구 수신 성능을 도출하여 1.5 m 안테나 기반의 하향 링크 수신 성능인 6.5 dB/K의 G/T 이내에서 만족함을 확인하였다. 상향 링크 채널 설계를 통하여 원격 명령 신호에 대한 위성에서의 수신 신호대 잡음비로부터 40 dBW의 송신 EIRP를 유도하였다. 구축된 소형 관제국을 이용하여 다목적실용위성 및 다목적실용위성 2호에 대해 양 방향 통신시험 및 운영 결과, 고각 $10^{\circ}$ 이상에서 상향 링크 및 playback 신호의 하향링크 채널의 요구 성능이 일관성 있게 만족함을 확인하였고, 장기간에 걸친 시험 결과로부터 시스템의 성능 열화가 거의 없음을 확인함으로써 설계상으로 추가적인 3 dB 링크 마진을 고려하지 않은 소형 관제국의 채널 설계가 다목적실용위성에 대해 적절하였음을 검증하였다.
IKONOS 2호와 QuickBird 2호의 센서 모델로서 제공되는 RPC(rational polynomial coefficients) 모델은 물리적 센서 모델의 대체 모델로 다양한 센서에 적용 가능하다. 고해상도 위성들이 상용화되면서 각기 센서들의 복잡성과 보안성 문제로 인해 물리적 센서모델을 대체할 수 있는 센서 모델로서 RPC의 활용도가 높아지고 있다. 대표적인 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 2호는 물리적 센서 모델을 공개하지 않고 각영상에 대한 RPC만을 제공하며 QuckBird 영상은 센서의 기하 정보와 함께 RPC를 제공한다. 이에 본 연구에서는 물리적 센서모델로부터 RPC를 추출하는 원천 기술을 확보하고 RPC의 물리적 센서모델에 대한대체 적합성을 평가해보고자 하였다. 이를 위해 공간해상도가 높은 항공사진과 국내 위성인 KOMPSAT 1호의 기하 모델로부터 분모식과 차수를 달리하는 RPC모델들을 추출하는 실험을 수행하였다. 최소제곱법을 통해 RPC 초기값을 구하고 Levenberg Marquardt 기법을 이용하여 반복 조정한 RPC를 물리적 센서 모델과 비교 평가하여 최적의 RPC를 결정하였다. 그 결과 항공사진은 분모식이 동일한 1차 RPC가 KOMPSAT 1호는 분모식이 상이한 3차 RPC가 가장 정확도가 높았으며 각 오차(RMSE)는 $2{\times}10^{-5}$ 화소 이하로 나타났다.
다목적위성 아리랑 1호(KOMPSAT-1)에 장착된 본체 자세제어용 삼축자력계(TAM) 자료로부터 2000년 6월 19일에서 21일 사이의 지구자기장을 추출하였다 전처리과정으로 관측자료를 지구관성좌표계에서 지구고정좌표계로 변환시킨 후, 이를 다시 구면좌표계로 변환하였고, 지구자기장의 영향이 아닌 위성체 내의 전류에 의한 유도자기장은 자기장의 대칭성을 이용하여 제거하였다. 지구 외적 요인에 의한 자기장의 영향을 제거하기 위해 위성 궤도를 상향 및 하향 두 그룹으로 분류한 후, 2차원 파동수대비법을 이용해 두 그룹 사이에 서로 역으로 대비되는 성분을 제거하였다. 측선 잡음을 제거를 위하여 파동수영역에서 사분면교환법을 도입하였고, 이로부터 삼축자력계 관측값으로부터 최증적인 지구자기장을 추출하였다. TAM 자기장의 검증을 위해 다목적위성과 비슷한 시기에 유사한 고도에서 지구자기장을 전문적으로 측정한 ${\phi}$rsted로부터 유도된 지구자기장 및 IGRF2000모델과 비교한 결과 이들 사이의 상관계수는 각각 0.97과 0.96으로 매우 높게 나타났다. 끝으로 이 연구에서 추출한 지구자기장으로부터 구면조화계수를 degree & order 19까지 계산한 후 이를 IGRF ${\phi}$rsted와 Champ 모델과 비교하였다. 이 연구에 의해 일반적인 지구관측위성의 자세보정용 자력계로부터 degree & order 5까지 신뢰성있는 지구자기장의 추출이 가능함은 밝혀졌고, 이로부터 이 연구의 자료처리과정을 도입하면 지구자기장 전문관측위성이 존재하지 않는 기간은 물론 관측이 존재하지 않는 고도에 대한 지구자기장의 추출이 가능하게 되었고 이로부터 전지구 자기장 모델의 저주파 성분을 향상시킬 수 있음이 밝혀졌다.
2010년 발사 예정인 다목적실용위성 5호 (KOMPSAT-5, KOrea Multi-Purpose SATellite-5)는 기상상태와 태양고도에 제약을 받지 않고 영상 획득이 가능한 SAR(Synthetic Aperture Radar) 시스템이 탑재된다. 본 연구에서는 SAR를 이용한 레이더 측량기법 (radargrarnrnetry)을 적용하기 위하여 KOMFSAT-5의 예상 궤도와 영상 모드를 분석하여 최적의 영상 조합을 제시하였다. 임의의 지상점에서 가장 가까운 위치에 있는 궤도로부터 패스번호를 부여하였고, 충분한 고도해상도를 얻기 위해 시차(parallax)에 따른 도민감도는 0.5이상을 선택하였으며, 레이더 영상의 기하왜곡을 고려하여 고도민감도가 0.8이하가 되는 영상 조합을 최적 조건으로 제시하였다. 예를 들어, 인접한 패스간의 거리가 약 95 km인 적도에서는 기하학적 모델을 이용하여 패스번호 3-9와 5-3의 두 쌍이 최적의 영상조합으로 제시되었다. 또한 임의로 선택한 대전과 남극 세종기지 지점에서는 STK 소프트웨어를 통해 궤도를 계산하였다. 대전에서는 5-4, 7-5, 8-5의 세 영상 조합을, 남극 세종기지에서는 8-6, 9-7, 10-7, 11-8, 12-8, 13-9, 14-9, 15-9, 15-10, 15-11의 열 쌍의 영상 조합이 레이더 측량기 법에 최적임을 제시하였다.
본 논문에서는 기존의 현지조사 및 항공영상을 통하여 해안선 측량의 인력낭비와 경제적 손실이 발생하게 되고 이를 최소화하기 위하여 약최고고조면의 표준 해안선으로부터 추출한 포인트와 다양한 국내외 위성영상(다목적실용위성 3호, SPOT-5, Landsat-8, Quickbird-2)에서 얻어진 각 영상별 디지타이징 포인트를 활용하여 광범위의 효율적인 해안선을 추출하기 위한 디지타이징을 실시하여 정확도 비교 분석을 실행한다. 약최고고조면의 표준 해안선의 포인트들과 각 위성별 해안선의 차이 값은 다목적실용위성 3호, Quickbird-2, SPOT-5, Landsat-8의 순서로 작게 나타났다. 다목적실용위성 3호와 Quickbird-2 간의 유의성 검증을 통하여 유의확률(양쪽)(significant probability (2-tailed))이 유의수준 1%에서 통계적으로 의미가 있는 값으로 나타났다. 그러므로 효율적인 해안선 추출을 위해서는 고해상도의 위성영상이 필요하고 영상 획득이 용이하면서 가격이 저렴한 다목적실용위성 3호를 사용한다면 국가의 자력으로 가장 효율적인 해안선 추출이 가능하다.
SAR 위성 영상의 기하 위치정확도는 크게 시스템 내적 변수인 위성 궤도 및 센서 정보와 시스템 외적 변수인 DEM 오차, 대기 지연 등에 영향을 받는다. 이러한 변수들이 현재 운용 중인 다목적실용위성 5호와 개발 중인 다목적실용위성 6호의 영상 내 기하 위치정확도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 유사한 제원을 지닌 TerraSAR-X 영상을 이용하여 연구를 수행하였다. 오차 분석을 위해 경사거리 방정식과 도플러 방정식을 이용하여 시뮬레이션 데이터를 생성하였으며, 위성 궤도 변수, 센서 변수, 시스템 외적 변수에 대한 오차를 지상 좌표와 영상 좌표 간 관계식에 반영하여 해당 변수들에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 오차 분석을 통해 저궤도 위성의 위치 및 속도 정보로 인한 영상 내 오차는 이중주파수 GPS 데이터 이용에 따라 20cm 내외로 크지 않음이 확인되었다. 따라서 센서관련 변수들이 위치정확도에 영향을 줄 수 있으며, 특히 센서 내 전자적 시간 지연은 경사거리 방향의 정확도에 영향을 크게 미쳐 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단되었다. 시스템 변수 외에도 DEM 정확도에 의한 오차로 인해 산지지역에서 영상 Geocoding 시 오차가 20~30m까지 크게 발생하고, 대기 지연 현상에 의해 오차는 입사각에 따라 5m까지 발생할 수 있어 영상 활용 시 이에 대한 고려가 필요함이 확인되었다.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 광학영상에 비해 시각적 가독성이 떨어지는 단점을 갖는다. 광학영상의 다중분광정보를 융합하여 SAR 영상의 가독성을 향상시키기 위한 다중센서 융합기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고속 퓨리에 변환을 통한 고주파 정보 추출 및 이상치 제거과정을 통해 SAR 영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보를 유지할 수 있는 새로운 다중센서 융합기술을 제안하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X 영상과 KOMPSAT-2호의 다중분광영상을 사용하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 융합기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험 결과 기존 영상융합알고리즘에 비해 분광정보 보존측면에서 보다 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
The way to measure the extent of damage from floods and droughts is to identify changes in the extent of water systems. In order to effectively grasp this at a glance, satellite images are used. KOMPSAT-5 uses Synthetic Aperture Radar (SAR) to capture images regardless of weather conditions such as clouds and rain. In this paper, various deep learning models are applied to perform semantic segmentation of the water system in this SAR image and the performance is compared. The models used are U-net, V-Net, U2-Net, UNet 3+, PSPNet, Deeplab-V3, Deeplab-V3+ and PAN. In addition, performance comparison was performed when the data was augmented by applying elastic deformation to the existing SAR image dataset. As a result, without data augmentation, U-Net was the best with IoU of 97.25% and pixel accuracy of 98.53%. In case of data augmentation, Deeplab-V3 showed IoU of 95.15% and V-Net showed the best pixel accuracy of 96.86%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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