• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1653-1661
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• 2022

본 연구에서는 천리안위성 2A호 1일 평균 표층수온영상을 대상으로 합성곱신경망(convolution neural network, CNN) 딥러닝 기법을 적용하여 냉수대 발생 여부를 분류하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 2019년부터 2022년까지 1,155장의 영상을 사용하였으며, 국립수산과학원 제공 냉수대 발생 주의보 및 경보자료로부터 냉수대 발생 영상과 그 외 영상으로 분류하여 학습을 수행하였다. 학습 결과로 82.5%의 probability of detection (POD)와 54.4%의 false alarm ratio (FAR) 지수를 획득하였다. 오분류 분석을 통해 냉수대 분류에 실패한 경우의 대부분은 구름의 영향 때문이며, 비냉수대를 오분류한 경우의 대부분은 실제 영상에 냉수대가 존재함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1369-1382
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• 2018

국내 외 다중분광 위성의 수가 증가하고 자료를 획득할 수 있는 경로가 넓어짐에 따라 원하는 시기의 영상 취득 및 활용이 가능할 것으로 기대된다. 하지만 다른 촬영시간, 주기 및 공간해상도를 가지기 때문에 자료의 불일치 문제가 존재한다. 특히, 밴드대역폭 차이는 동일한 시기에 촬영된 영상일지라도 서로 다른 반사도를 산출하며, 식생지수와 같은 식생 활력도 분석에 있어 큰 불확실성이 발생한다. 본 연구는 KOMPSAT-3의 농업분야 활용을 위해 타 다중분광위성과의 밴드대역폭 차이에 따른 Spectral Band Adjustment Factor(SBAF)를 산정하고 실제 적용을 통해 융합 활용 가능성을 평가하였다. 사막지역에서 취득된 초분광 위성영상을 활용하여 SBAF를 산정하였고, 작물 주산지 지역에 SBAF를 적용한 결과 식생지수는 천정각이 24도로 촬영된 합천지역을 제외한 다른 지역에서 상대백분율 차이가 3% 이내로 높은 일치율을 보였다. SBAF 산정을 위해 본 연구는 한 세트의 영상을 활용하였고 이는 SBAF의 계절 및 태양 천정각에 따른 변화를 고려하지 않아 불확실성이 높을 것으로 판단되며, 향후 이러한 문제를 해결하기 위해 장기간 분석이 필요할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권2호
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• pp.131-146
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• 1999

가시광선 위성자료는 해색 연구에 성공적으로 응용되어 왔다. 또 하나의 해색관측 센서인 OSMI 가 다목적 실용위성에 탑재되어 1999년 발사될 예정이다. 향후 OSMI 영상특성을 이해하기 위해서 우선 모의 실험 절차를 자세히 논하고 복사전달 모델을 이용하여 전형적인 경우의 가시대역 복사패턴을 모의 생성시켰다. 각 성분의 복사량 (에오로졸 산란, Rayleigh 산란, 태양복사, 해수 상향 복사량 및 총 복사량) 분포를 설명하기 위해 계절별, 해수형태 및 위성의 적도 통과 시각에 대한 위성의 전체 통과 경로와 한국 근해지역의 여러 가지 모의 영상들이 소개된다. 그리고 영상의 품질 및 가용도를 평가하기 위한 방법은 복합신호잡음비 (CSNR)로 정의된 영상특성을 이용해 개발된다. 한편 다목적 실용위성이 궤도에 진입 되기 전에 OSMI 영상자료의 질과 가용도를 평가할 수 있도록 일련의 CSNR영상이 서로 다른 경우에 대한 모의 복사량 성분들로부터 생성된다. 최종적으로 OSMI 영상의 질과 가용도가 CSNR모의 영상을 이용해 정량적으로 분석된다. 본 연구결과가 OSMI 임무를 책임지고 있는 모든 과학자들과 OSMI 자료활용을 계획하고 있는 사람들에게 유용하게 되기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.250-253
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• 2009

고해상도 컬러 위성 영상 촬영을 위한 다중분광 센서를 탑재한 위성의 영상은, 탑재체에 장착된 센서의 위치에 따라, 동일 지역에 대해 센서 간의 촬영시각의 차이가 발생한다. 만약 이동하는 구름이 촬영될 경우, 센서별 촬영 영상간에는 구름과 지상과의 상대적 위치가 달라진다. 고해상도 컬러 위성 영상을 생성하기 위해, 영상 정합(image registration) 기법이 사용되는 데, 일반적인 영상 정합 알고리즘은 촬영 영상에서의 특징점(feature point)이 움직이지 않는 것을 전제로 수행한다. 그 결과 이동하는 구름 경계부에서 정합점(matching point)이 추출될 경우, 지상 영역에서의 정합품질이 좋지 않다. 따라서, 본 연구에서는 구름 경계부에서 정합점이 추출되지 않는 알고리즘을 제안하였다. 실험 영상으로 구름이 존재하는 아리랑2호 영상을 사용하였고, 제안된 영상 정합 알고리즘은 지상 영역에서의 정합 품질이 높였음을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.13-21
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• 2021

아리랑3호, 국토위성 등 고해상도 국토관측 위성은 일반적으로 가시광 및 근적외선 영역의 영상을 획득하기 위한 MS (Multispectral) CCD (Charge Coupled Device) 센서와 MS보다 4배의 공간해상도를 갖는 고해상도 PAN (Panchromatic) 영상을 획득하기 위한 CCD 센서의 조합으로 된 카메라를 탑재한다. 카메라 내에서 PAN과 MS CCD라인이 일정한 간격을 갖게 설치되기 때문에 위성이 궤도를 지나가며 대상물을 약간의 시간차를 갖고 촬영하게 되며 따라서 영상 내의 대상물 위치도 달라진다. PAN과 MS 영상융합을 위해서는 PAN과 MS영상간의 정밀한 상호좌표등록이 필요한데, 본 연구에서는 센서모델링을 통한 기법과 영상 매칭의 융합을 통한 상호좌표등록을 수행하였다. PAN과 MS 상호 센서모델링을 통해 초기 상호좌표등록을 수행하고, 영상 매칭을 통해 그 정밀도를 향상시켜 약 RMSE (Root Mean Square Error) 0.2 화소의 정밀도를 확보할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.89-100
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• 2010

본 연구는 다양한 고해상도 위성영상을 사용하여 토지피복도를 제작하고 영상종류와 피복도의 분류에 따른 정확도를 비교함에 목적이 있다. 토지피복도 작성시 세분류의 다양함을 위해 시가지와 농지, 수역 등을 포함하는 낙동강 하구 일대를 연구지역으로 선정하였고, 1m 이상의 해상도를 가지는 KOMPSAT2, QuickBird, IKONOS, 항공사진등을 육안판독 후 분류 하였다. 영상과 피복분류에 따른 토지피복도를 작성 후 상호 비교 한 결과 영상별 정확도는 항공사진과 QuickBird가 KOMPSAT2와 IKONOS 보다 상대적으로 높은 것으로 나타났고, 분류방법에 따른 일치도는 대분류의 경우 0.934~0.956, Kappa value는 0.905~0.937, 중분류의 일치도는 0.888~0.913, Kappa value는 0.872~0.901, 세분류의 일치도는 0.833~0.901, Kappa value는 0.813~0.888로 나타났다. 또한 영상별 혼돈발생 정도는 분류 항목에 따라 대분류의 경우 시가화 건조지역과 나지의 혼돈이 발생했고, 중분류는 논, 밭, 하우스 재배지, 인공초지에서 주로 발생하며, 세분류의 경우 자연녹지, 시설물 경작지, 간석지와 해수면으로 주로 나타났다. 본 연구를 통해 토지피복도 작성시 육안판독에 의한 고해상도 영상분류는 전체 80% 이상의 일치도를 나타내어 활용이 가능했고, 고해상도 영상을 사용할수록 정확한 분류가 가능하며 영상의 촬영시기가 토지피복도 작성에 중요함을 알 수 있었다.

• 한국습지학회지
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• 제12권3호
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• pp.67-78
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• 2010

근소만 갯벌에 대해 위성영상 자료를 적용하여 갯벌 표층의 퇴적상과 저서미세조류군집의 변화를 관측하였다. 현장조사 자료 분석을 통해 갯벌 표층 퇴적상 분포를 확인하고, 저서미세조류의 분포 지역이 위성영상에서 어떠한 반사도 특성으로 나타나는지 관측하였다. 근소만의 표층은 $3.5{\Phi}-6.5{\Phi}$ 까지 크기의 입자가 주로 분포하여 공간적인 퇴적상의 분포가 뚜렷하지 않으므로 중저해상도의 영상에서는 퇴적환경 변화의 양상 분석이 적합하지 않았다. 그러나 10월부터 2월까지 갯벌 표층에 나타난 저서미세조류의 번성 현상을 뚜렷하게 관측할 수 있었으며, 중저해상도의 영상을 활용하여 계절별 저서생태계의 분포 변화 관측이 가능함을 알 수 있었다. 고해상도 영상에서는 모래성분이 우세한 지역이 잘 구분되어 나타났으며, 잘피의 분포지역을 뚜렷이 관측할 수 있었다. 따라서 국내 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 자료가 갯벌 표층 퇴적상 및 정밀한 생태환경 주제도 작성에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 항공우주기술
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• 제4권1호
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• pp.211-220
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• 2005

본 연구의 목적은 향후 발사될 KOMPSAT-2 MSC와 유사한 분광특성을 가지는 Landsat ETM+ 영상자료와 동시기에 지상에서 관측한 surface reflectance 자료를 이용하여 영상기반의 대기보정 모델을 검토하는 것이다. 이러한 영상기반의 대기보정은 현장관측 자료가 필요하지 않다는 이점이 있다. TOA reflectance와 현장 관측치 간에 상당한 차이를 보이며, 연구결과는 COST 모델을 기반으로 하는 Case 1이 세 가지 경우 중에서 가장 정확함을 나타냈다. 한편 Case 2_1의 경우 Case 1처럼 정확하나 그 값은 현장 자료보다 낮게 나타났다. 또한 Case 3_1은 일부 밴드에서 관측치와 전혀 상관성이 없는 것으로 나타났다. 향후 IKONOS와 같은 고해상도 영상자료에 본 연구방법을 적용하면 MSC 데이터 특성에 맞는 대기보정 모델을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제44권1호
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• pp.59-70
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• 2011

이 연구에서는 공간해상도 4m 급의 고해상도 위성인 IKONOS 및 Kompsat-2 영상자료와 현장조사 자료를 기반으로 지리정보시스템 분석기법을 적용하여 천수만 황도 갯벌의 표층 퇴적상 분포의 변화 양상을 파악하였다. 2001년 2월에 획득된 IKONOS 영상과 2008년 4월에 획득된 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 객체 기반 분류법 (object-based classification)에 의해 갯벌의 표층 퇴적상 분포도를 작성하였다. 두 시기에 얻어진 퇴적상 분포도로부터 각 퇴적상의 면적을 추출하고, 이를 통해 두 시기 동안 연구지역 갯벌의 표층 퇴적상 변화를 분석하였다. 분석 결과, 황도 갯벌에서는 2000년 대 초반에 비해 전반적으로 모래 성분이 증가하여 펄 퇴적상의 상당 부분이 혼합 퇴적상으로 변화한 것으로 나타났다. 펄 퇴적상은 2000년대 초에 비해 후반에 5.81% 증가하였으나, 혼합 퇴적상과 모래 퇴적상은 각각 4.46%와 2.14% 증가하였다. 2004년 4월과 2009년 5월 및 2010년 5월 현장조사 결과에 대한 비교분석을 통해 이를 확인할 수 있었다. 연구 결과, 고해상도 위성영상과 지리정보시스템 분석기법의 활용을 통해 갯벌 표층 퇴적상 분포의 변화 양상을 모니터링하는 것이 가능한 것으로 판단된다.

• 항공우주기술
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• 제1권1호
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• pp.173-176
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• 2002

본 연구에서는 대기복사모델인 MODTRAN를 이용해 다목적실용위성 2호 탑재체인 Multispectral Camera (MSC)의 입사복사량에 대한 계산을 수행하고 그 결과를 분석해 본다. 모델계산은 4 계절 조건을 모의실험하기 위해 1월 15일, 4월 15일, 7월 15일과 10월 15일에 대해 중위도 동절기 및 하절기, 그리고 US 표준대기를 사용했다. 다목적실용위성 2호 궤도 조건과 각 계절에 대한 대표적인 태양천정각 (solar zenith angle)을 이용하였다. 시정거리는 대류권 에어로솔 소광계수 (tropospheric aerosol extinction)에 해당하는 50 km를 사용하고 지표의 알비도는 맑은 날 지구 연평균 값에 해당하는 0.135가 사용되었다. MSC 계약서 값은 위 일반적 조건을 가정하고 얻은 모델 계산 총복사량보다 MSC 관측 파장대역 대부분에서 상당히 크다는 것을 알게 되었다. 이들 결과로부터 향후 획득될 MSC영상은 비교적 어두운 영상이 될 것으로 추론 되며 이에 대한 대책이 검토되고 수립되어야 하겠다.