This study investigates the geometric and spatial image quality analysis of KOMPSAT-3A stereo pair. KOMPSAT-3A is, the latest satellite of KOMPSAT family, a Korean earth observation satellite operating in optical bands. A KOMPSAT-3A stereo pair was taken on 23 November, 2015 with 0.55 m ground sampling distance over Terrassa area of Spain. The convergence angle of KOMPSAT-3A stereo pair was estimated as $58.68^{\circ}$. The investigation was assessed through the evaluation of the geopositioning analysis, image quality estimation and the accuracy of automatic Digital Surface Model (DSM) generation and compared with those of KOMPSAT-3 stereo pair with the convergence angle of $44.80^{\circ}$ over the same area. First, geopositioning accuracy was tested with initial rational polynomial coefficients (RPCs) and after compensating the biases of the initial RPCs by manually collected ground control points. Then, regarding image quality, relative edge response was estimated for manually selected points visible from two stereo pairs. Both of the initial and bias-compensated positioning accuracy and the quality assessment result expressed that KOMPSAT-3A images showed higher performance than those of KOMPSAT-3 images. Finally, the accuracy of DSMs generated from KOMPSAT-3A and KOMPSAT-3 stereo pairs were examined with respect to the reference LiDAR-derived DSM. The various DSMs were generated over the whole coverage of individual stereo pairs with different grid spacing and over three types of terrain; flat, mountainous and urban area. Root mean square errors of DSM from KOMPSAT-3A pair were larger than those for KOMPSAT-3. This seems due to larger convergence angle of the KOMPSAT-3A stereo pair.
본 연구는 효율적인 재난 피해 분석을 위해 재난 후 KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite)-3/3A Level 1R 영상의 기하품질을 향상하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 재난상황에 대한 데이터 수급의 한계를 해결하고자, 영상 수급이 원활한 Planetscope 정사영상과 KOMPSAT-3/3A 영상에 격자기반 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하여 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 보정에 필요한 GCP (Ground Control Point, 지상기준점)를 취득한다. 제안 기법을 검증하기 위해 2019년 4월 강릉 산불 피해 지역의 KOMPSAT-3 영상과 토지피복의 다양성을 고려하여 추가된 대전지역 KOMPSAT-3A 영상에 제안 기법을 적용하였다. 생성된 KOMPSAT-3/3A 정사영상의 기하품질을 검증한 결과, KOMPSAT-3 다중분광 영상의 위치오차 (RMSE: Root Mean Square Error)가 6.62화소에서 1.25화소로, KOMPSAT-3A의 경우 7.03화소에서 1.66화소로 감소되어 영상의 기하품질이 향상됨을 확인하였다. 기하품질이 향상된 KOMPSAT-3 정사영상은 산불 발생 전 Planetscope 정사영상과 비교되었으며, 이를 통해 향상된 기하품질이 산불 피해 지역 분석에 적합하다고 판단하였다. 본 연구는 GCP 취득의 대안으로 Planetscope 정사영상의 사용 가능성을 보여주었으며, 제안 기법은 재난 상황뿐만 아니라 Planetscope 영상의 수급이 가능한 다양한 KOMPSAT-3/3A 활용연구에 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
The Grid Reference System, which was firstly used in SPOT series, has been successfully adapted in KOMPSAT-1 and KOMPSAT-2 program, which identifies the geographical location to make image collection plans and manage the database of satellite images. Each Grid Reference System for KOMPSAT-1 and KOMPSAT-2 was designed based on system parameters related to each KOMPSAT-1 and KOMPSAT-2 and this fact leads to the need for the design of the Grid Reference System for KOMPSAT-3 (KGRS-3, hereafter), which reflects system parameters for KOMPSAT-3. The (K, J) coordinate system has been defined as the Grid Reference System for KOMPSAT-3 using heritages from KOMPSAT-1 and KOMPSAT-2 programs. The numbering of K begins with the prime meridian of K = 1 with running eastward on earth increasingly, and the numbering of J uses a value of J = 1000 at all points on the equator and begin with running northward increasingly. The Grid Reference System for KOMPSAT-3 is to be implemented in Ground Segment of KOMPSAT-3 system.
본 연구는 산불 전후 KOMPSAT-3A 영상을 사용하여 산불피해지역을 분석하는 것을 목적으로 한다. KOMPSAT 시리즈 중 KOMPSAT-3A는 적외선 및 고해상도의 멀티 스펙트럼 밴드를 가진 VHR위성이다. 하지만, KOMPSAT-3A를 활용하여 산불피해강도를 분류하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-3A의 산불 피해강도를 분류하기 위한 새로운 알고리즘을 제시하는 것을 목표로 한다. 또한, 본 연구에서는 산불 피해지역에 대한 참조자료로 Sentinel-2로 생성한 dNBR을 사용하였다. 본 연구의 연구 지역은 2019년 4월 4일 강릉에서 발생한 산불 피해지역으로 선정하였다. 본 연구에서는 산불피해구간을 산정하기 위한 알고리즘으로 오픈 소스 통계 프로그램인 R software의 확률분포함수를 사용하였다. KOMPSAT-3A에서 산불 피해지역은 산불 전, 후 NDVI의 변화에 따라 생성되었다. 산불피해강도는 분포 함수의 표준 편차를 사용하여 각 등급 크기를 산정하였다. 총 5개 구간에 따른 산불 피해 강도가 효과적으로 분류되었다.
KOMPSAT-3A는 2015년 3월 발사하여 약 6개월의 기간 동안 초기 검보정을 수행한 이후 지난 8년 동안 성공적으로 KOMPSAT-3A 자료를 사용자들에게 배포하였으며, 수집된 영상 자료는 지도제작, GIS, 국토관리 등의 다양한 분야에서 정성적, 정량적 정보 추출의 기초 자료로 활용되고 있다. 한국항공우주연구원에서는 KOMPSAT-3A의 영상제품군에서 추출되는 정보의 정확도 및 신뢰도를 확보하기 위해 주기적으로 영상 품질과 인공위성 하드웨어 특성을 확인하고 있다. 또한 KOMPSAT-3A의 탑재체, 자세제어 센서들의 노후화에 따른 영상 품질 저하 현상을 최소화하기 위해 지속적인 영상 품질 개선 작업을 수행하고 있다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 개발 단계에서 정의된 발사 전후의 검보정 주요 과정 및 대표 영상 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 측정 방법을 설명하였다. 이를 바탕으로 발사 후 초기 LEOP Cal/Val이 완료된 이후 측정된 영상 품질 인자별 성능값과 최근 2016년부터 2020년 5월까지 KOMPSAT-3A호의 주요 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 현황과 특성을 기술하였다.
KOMPSAT-3A 위성은 기존의 지구관측 위성에 비하여 고해상도의 MWIR 영상을 하루 2번 취득한다. 기존 SWIR 영상이나 TIR 영상과 다른 특성으로 인하여 새로운 지표면 방사 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3A MWIR 위성영상의 특성을 살펴보기 위하여 다시기 차이 영상을 생성하여 기존 적외 영상과 비교하였다. IR 영상의 전처리 과정으로 영상 상대보정을 수행하고, PIFs(Pseudo Invariant Features) 화소기반의 상대방사 보정을 수행하여 화소값의 차이를 최소화시켰다. Sentinel-2 SWIR 영상, Landsat 8 TIR 영상과 KOMPSAT-3A MWIR 영상을 실험한 결과, KOMPSAT-3A 차이 영상에서 인공지물의 구별이 두드러짐을 확인할 수 있었다. 이러한 IR영상의 특성을 이용하여 향후 KOMPSAT-3A MWIR 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 여겨진다.
위성 영상을 활용하여 정확한 토양 수분도를 산정하는 연구는 원격탐사 응용 분야에 포함되는 중요한 기본 연구 주제 중 하나이다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3/3A 영상과 KOMPSAT-5 SAR 영상을 적용하여 시험 지역에 대하여 토양수분도를 제작하고 산정된 결과를 정확도 검증 차원에서 미국 NASA에서 제공하는 Soil Moisture Active Passive (SMAP)의 토양수분 자료와 정량 비교하는 것이다. 한편 농림 식생 지대를 중심으로 토양수분도를 산정하기 위하여 환경공간정보서비스에서 제공하는 토지피복지도를 연구에 적용하였다. 시험 연구 지역은 이 연구에 적용한 수분 구름 모델(Water Cloud Model)에 기반한 토양수분 산정 알고리즘 적용에 필요한 입력 자료가 모두 가용한 제주 서부 지역을 선정하였다. 토양수분도 제작에 사용한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 KOMPSAT-5 HV와 Sentinel-1 VV 영상이며, 식생지수는 KOMPSAT-3 영상의 지표반사도를 사용하였다. 이 연구에서 산출한 토양수분도 산정 결과와 SMAP (L-3) 자료를 차분 연산으로 비교하면 차이 값이 평균 4.13±3.60p%의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났고, SMAP (L-4) 자료와의 차분 연산 결과는 평균 14.24±2.10p% 수준의 일치도를 보였다. 이 연구를 통하여 향후 우리나라 위성영상과 공공 제공자료를 이용하여 정확도가 높은 정밀 토양수분도를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.
위성 영상을 활용하여 대규모 또는 정밀 토양 수분도를 제작하는 방법의 개발과 이를 적용한 사례 연구는 원격탐사 응용 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이 연구는 제주도 연구 지역을 대상으로 토양 수분도를 제작하였다. 이를 위하여 선형으로 조정된 Synthetic Aperture Radar (SAR) 편광 영상과 입사각 정보를 이용하여 광학 영상과 함께 토양 수분도를 산출하였다. SAR 영상은 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 후반 산란 계수 Analysis Ready Data (ARD) 자료를 사용하였다. 또한 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복도(land cover map)와 KOMPSAT-3 고해상도 위성 영상의 지표 반사도로부터 산출한 식생 지수 정보(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토양 수분도 처리 과정에 적용하였다. 이처럼 SAR 영상과 광학영상 정보를 융합하여 처리하는 경우는 토양 수분 산출물의 신뢰도를 향상할 수 있는 것으로 알려져 있다. 산출물의 과학적 분석을 위하여 KOMPSAT-3 영상으로 제작한 정규 수분 지수(normalized difference water index, NDWI)와 비교 분석을 실시하였다. 그리고 KOMPSAT-3 처리 결과의 검증을 위하여 Landsat-8 위성의 NDWI 처리 결과와 비교하였다. 이 연구를 통하여 산출한 토양 수분도 결과는 KOMPSAT-3 영상과 Landsat-8 위성으로 각각 처리한 NDWI 처리 결과와 높은 상관도를 나타냈다. 마지막으로 이 연구에 사용한 토양 수분 산출 알고리즘을 우리나라 고해상도 위성인 KOMPSAT-5 영상에 맞게 추가 개발하면 다른 외부 영상 없이 KOMPSAT 광학 위성정보와 KOMPSAT SAR 영상정보를 이용한 정밀 토양 수분도 제작이 가능할 것이라고 생각한다.
2015년 발사된 이후 KOMPSAT-3A 영상정보가 여러 분야에서 활용되고 있다. 그러나 실제 육상 환경의 분석에 필요한 지표 반사도를 얻을 수 있는 도구 개발이 이루어지지 않아서 식생 지수 산정 등과 같이 이러한 자료를 적용하는 과학적 분석과 응용 분야의 확산에는 한계가 있었다. 지표 반사도는 절대 대기 보정 처리 과정을 수행하여 얻어지는 성과물이다. 이 연구에서는 OTB 오픈 소스 확장 프로그램으로부터 KOMPSAT-3A 영상정보의 대기 반사도와 지표 반사도를 구하고, 국제 검보정 포털 RadCalNet에서 제공하는 대기 반사도와 지표 반사도 현장 측정 자료를 이용하여 정확도를 비교 검증하고자 한다. 또한 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상으로부터 지표 반사도를 구하고 비교 검증 실험에 같이 적용하였다. 검증 실험 결과로 KOMPSAT-3A 영상의 대기 반사도는 같은 분광대역에 해당하는 RadCalNet 자료의 평균값과 비교했을 때 0.00에서 1.00까지의 범위에서 최대 ± 0.02 차이가 보이는 것을 확인할 수 있었다. KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 산출 결과는 RadCalNet 자료와 0.02에서 0.04까지의 차이 값을 갖는 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 이 결과들은 KOMPSAT-3A 영상의 분석대기자료(Analysis Ready Data)로서의 활용 가능성을 증가시키는 기본 자료로 사용할 수 있다. 또한 이 연구에서 개발된 도구와 연구 방법은 향후 국토, 농업, 산림 활용을 위한 차세대 중형 위성 영상자료의 각 센서 모델에 맞는 확장 프로그램 개발과 검증에도 적용이 가능할 것으로 생각한다.
본 연구에서는 KOMPSAT-1 위성에서 취득한 EOC Pass 영상과 scene 영상의 기하정확도를 평가함으로써, 비접근지역에 대한 3차원 지형정보 추출 방안에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 다음과 같은 4가지 실험을 수행하여 KOMPSAT-1 EOC 위성데이터의 정확도를 평가하였다. 1) KOMPSAT-1 전처리 시스템으로 처리된 Level 1R의 ancillary 데이터와 영상좌표를 이용한 지상좌표계산 2) 보조자료를 이용하여 계산된 두 영상의 지상좌표를 공간교차이론으로 지상 3차원좌표 계산 3) 입체 Pass 영상의 일부분(KOMPSAT-1 EOC, 1 scene size)에서 획득된 GCP(Ground Control Point)을 이용하여 Bundle adjustment을 수행하고, 그 결과 계산된 외부표정요소로 지상좌표의 계산 4) 3)에서 계산된 외부표정요소를 이용하여 전체 Pass 영상에 적용하여 정확도를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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