중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.
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.
원격탐사 센서가 사용하는 파장 영역 중 중적외선 파장 영역대는 국토, 환경, 재해, 군사 등의 폭넓은 분야에서 넓은 응용성을 가진다. 그러나, 중적외선 영역대의 독특한 특성으로 인하여 관련된 기술개발이 크게 발달하지 못한 측면이 있다. 최근 들어 중적외선 원격탐사 기술의 발전은 새로운 연구분야를 제시하고 있으며, 국내외 적으로 다양한 연구 결과가 보고되고 있다. 본 연구는 최근까지 개발된 중적외선 원격탐사 기술에 대한 연구 결과에 대한 문헌 기록을 분석하여 관련 기술의 현황 및 주요 연구 결과를 체계적으로 정립하여 중적외선 원격탐사 기술의 현황 및 연구동향을 제시하였다.
When tracking small UAVs and drone targets in cloud clutter environments, MWIR sensors are often unable to track targets continuously. To overcome this problem, the SWIR sensor is mounted on the same gimbal. Target tracking uses sensor information fusion or selectively applies information from each sensor. In this case, parallax correction using the target distance is often used. However, it is difficult to apply the existing method to small UAVs and drone targets because the laser rangefinder's beam divergence angle is small, making it difficult to measure the distance. We propose a tracking method which needs not parallax correction of sensors. In the method, images from MWIR and SWIR sensors are captured simultaneously and a tracking error for gimbal driving is chosen by effectiveness measure. In order to prove the method, tracking performance was demonstrated for UAVs and drone targets in the real sky background using MWIR and SWIR image sensors.
적외선을 이용한 지표 온도 추정 및 변화 탐지를 위해서는 해당 파장대역의 각 센서에 따른 지표 복사율 추정 및 배경값에 대한 확보가 필요하다. 이 연구는 위성 영상으로부터 한반도에서의 중파장적외선 복사율 산출방법에 대한 제안 및 토지피복 종류별 대표 복사율을 산출하여 한반도 배경값을 제시할 수 있다. 중파장적외선 복사율을 추정하기 위해 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS)의 $3.74{\mu}m$ 파장 대역 밴드4 영상에 Temperature Independent Spectral Indices(TISI) 방법을 적용하여 복사율을 계산하였으며, 또한 이와 비교하기 위해 Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer(ASTER) spectral library로부터 토지피복에 따른 복사율도 계산하였다. 그 결과 활엽수립(0.958) 및 혼합림(0.955) 지역의 연평균 복사율이 가장 높았으며 농지(0.925) 및 자연식생(0.935) 지역보다는 약 2-3% 높게 나타났다. 도심지역의 경우 0.914로 가장 낮으며 연간 변화율이 1%인 다른 지역과는 달리 약 2%로 그 편차가 크다. ASTER spectral library와 비교한 결과 위성영상에서 추정한 중파장적외선 복사율은 동일한 토지 피복에 비해 약 2-3% 낮게 나타나는데, 이는 실제 지표면이 불균질한 점 외 기타 다양한 원인에 의한 것으로 추정된다. 이러한 연구 결과는 중파장적외선 영상을 이용하여 지표온도 추정 및 토지피복도의 계절 및 외부환경 변화에 의한 한반도 중파장적외선 복사율의 변화 특성을 이해하는데 기초 자료로 활용될 것이다.
본 연구는 마주보는 두 대칭렌즈를 가지는 초점거리 24mm 인 MWIR($3{\sim}5{\mu}m$)용 결상광학계의 설계 개발에 관한 것이다. 광학계는 CodeV를 사용하여 설계하였으며, 사용자의 요구조건을 만족할 수 있는 분해능과 화각을 가지도록 최적화 과정을 진행하였다. 렌즈의 초자는 국내에서 개발된 $3{\mu}m$에서 굴절률 1.7589를 갖는 초자( KCIR035 )를 포함하여 두 종류로 제한하였다. 이렇게 설계되어진 광학계는 같은 모양을 갖는 KCIR035 초자의 2장의 비구면 렌즈와 1장의 Si 초자의 구면 렌즈로 이루어져 있다. 여기서 2장의 비구면 렌즈의 배치는 마주보는 대칭구조를 이루고 있는 것이 특징이다. 그리고 이 광학계는 선폭 20lp/mm에서 MTF값이 0.35 이상인 분해능을 갖게 되었다. 따라서 이 광학계는 pixel의 크기가 $25{\mu}m$인 $206{\times}156$ 어레이 MWIR 검출소자를 사용하는 열영상 카메라에 적용할 수 있는 성능을 가진 것으로 판단된다.
Park, Wook;Park, Sung-Hwan;Jung, Hyung-Sup;Won, Joong-Sun
대한원격탐사학회지
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제35권1호
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pp.39-55
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2019
In this study, we have proposed an improved method to detect forest fires by correcting the reflected signals of day images using the middle-wavelength infrared (MWIR) channel. The proposed method is allowed to remove the reflected signals only using the image itself without an existing data source such as a land-cover map or atmospheric data. It includes the processing steps for calculating a solar-reflected signal such as 1) a simple correction model of the atmospheric transmittance for the MWIR channel and 2) calculating the image-based reflectance. We tested the performance of the method using the MODIS product. When compared to the conventional MODIS fire detection algorithm (MOD14 collection 6), the total number of detected fires was improved by approximately 17%. Most of all, the detection of fires improved by approximately 30% in the high reflection areas of the images. Moreover, the false alarm caused by artificial objects was clearly reduced and a confidence level analysis of the undetected fires showed that the proposed method had much better performance. The proposed method would be applicable to most satellite sensors with MWIR and thermal infrared channels. Especially for geostationary satellites such as GOES-R, HIMAWARI-8/9 and GeoKompsat-2A, the short acquisition time would greatly improve the performance of the proposed fire detection algorithm because reflected signals in the geostationary satellite images frequently vary according to solar zenith angle.
기후변화 등으로 인해 전 세계적으로 산불이 점점 잦아지고 대형화되는 추세다. 위성영상 등의 원격탐사를 통한 산불피해 면적 및 피해강도를 산정하는 것은 현장조사에 따른 여러 가지 어려움을 줄일 수 있어 대안 및 보조자료로 활용이 가능하다. 산불피해강도(differenced normalized burn ratio, dNBR)는 산불 전후의 정규탄화지수(normalized burn ratio, NBR) 차이를 통해 산정하며, NBR 수식에 사용되는 영상은 Landsat의 근적외선(near infrared, NIR)과 단적외선(short-wavelength infrared, SWIR) 밴드를 기본으로 한다. 우리나라 위성영상의 경우, SWIR 밴드를 가지고 있지 않기 때문에 산불피해와 관련한 국내 연구들은 해외영상을 사용하거나 우리나라 위성영상을 사용한 경우, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 이용하여 간접적인 방법으로 dNBR을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 Kompsat-3A호(K3A)의 중적외선(mid-wavelength infrared, MWIR) 밴드를 NBR 수식의 SWIR 밴드 대신 대입하여 dNBR을 산정하고, dNBR의 기준이 되는 Landsat을 이용한 dNBR 결과 값과 비교하였다. 그 결과 K3A MWIR을 이용한 dNBR이 Landsat SWIR을 이용한 dNBR에 비해 나타낼 수 있는 값의 범위가 더 넓고 세분화하여 표현이 가능하였다. 따라서 산불피해 지역을 조사하는데 있어 K3A의 활용도가 높을 것이라 사료된다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 30m로 열화된 K3A MWIR 밴드를 사용했으나 그보다 높은 해상도의 MWIR 밴드를 사용한다면 본 연구보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.
InSb (III-V compound semiconductor) is used for photodiode to detect the mid-wavelength infrared radiation. Generally the quantum efficiency of InSb IR FPAs(Focal Plane Arrays) is known to be determined by thickness of InSb and transmittance of anti-reflection coating layer. In this study, we confirmed that the C-V characteristics of detector array affects the quantum efficiency of the InSb IR FPAs. We fabricated the IR FPAs with various $V_{fb}$(flat band voltage) values and confirmed the tendency between the $V_{fb}$ value and quantum efficiency of the IR FPAs.
HgCdTe 64×2 중원적외선 이중대역 동시검출기를 위한 포화전류차단 회로를 갖는 BDI입력방식의 신호취득회로(ROIC)를 설계하였다. 제안된 포화차단 회로를 통해서 중적외선 신호가 포화되면 원적외선 신호도 왜곡이 일어나던 기존의 문제점을 해결함으로써 120k정도 더 넓은 온도 영역의 물체까지 측정할 수 있는 범위를 확보하고 중적외선 검출기에서 발생하는 dead pixel에 의해 원적외선 검출기의 성능은 영향받지 않는 특성을 보였다. 회로 제작에 사용한 공정은 0.Sum 2-poly 3-metal Hynix CMOS 공정이었다. 측정결과 중적외선 신호와 원적외선 신호가 동시에 처리되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 측정된 잡음의 크기는 상온에서 53uV로서 동작온도 77K의 값으로 환산시켜 보았을 때 27uV로 ROIC의 특성이95% BLIP 조건을 만족함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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