• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.2027-2034
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• 2021

다중 시기 KOMPSAT-3/3A 고해상도 위성영상을 이용하여 후쿠시마 제1 원자력 발전소 주변 지역에 대한 식생지수를 산출하고 식생 변화의 양상을 분석하였다. 식생지수 산출 시에는 KOMPSAT-3/3A 위성영상의 지표반사도를 사용하였다. 4개 연도의 위성영상을 사용하였으며 이 영상이 중첩되는 지역을 연구의 대상이 되는 관심영역으로 정하였다. 자료 분석 방법으로 주로 식생이 분포하는 지역을 지나가는 측선을 설정하여 연도별 변화 양상을 살펴보았다. 또한, 2차원 공간상의 식생지수의 변화를 정량적으로 나타내기 위하여 관심영역 내에서 랜덤 포인트를 추출하여 상자그림으로 나타내었다. 연구의 주요 결과는 원전 인근 지역에서 2014년 식생지수는 관심영역 내에서 낮은 값으로 나타났지만 이후 2021년까지 지속해서 식생이 발달하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 측선이나 상자그림으로 나타낸 변화 모니터링 결과에서도 확인할 수 있었다. 현장 자료를 수집하기 어려운 후쿠시마 원전 지역과 같이 접근이 제한되는 재난 지역에서는 위성영상을 이용하여 높은 정확도를 갖는 토지 피복 분류 산출물을 얻기가 어렵기 때문에 고해상도 위성영상 정보부터 얻는 식생지수와 같이 기본적인 산출물을 이용하여 분석하는 방식이 적절하다. 한편 국제적으로 공동 활용이 가능한 위성정보 자원의 활용 체계 구축과 함께 우리나라에 영향을 줄 수 있는 주변국의 환경 변화를 주기적으로 모니터링하기 위하여 고해상도 위성영상을 이용한 활용 모델과 시스템을 구축할 필요가 있다.

• 한국기후변화학회지
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• 제1권2호
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• pp.147-161
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• 2010

단일 기층의 모형 대기에 적용하기 위한 태양 복사 모델을 기준 모델(Line-by-Line Model: LBL)로 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산 및 분석하였다. 이 연구에 사용된 태양 복사 모델의 입력 자료는 기상청(KMA)의 수치모델 자료 그리고 위성자료로부터 도출된 오존 전량과 에어로졸 및 구름 자료 등이 사용되었다. 이 연구 기간 동안 4 km 간격으로 수평면에 대하여 한반도의 지표면 태양광을 계산하였고 그 결과를 지표면 일사 관측값들과 비교하였다. 그 결과 모델에 의하여 계산된 연 누적 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5,400MJ/m^2$ 이상)이 나타났고 이 값들은 위성 관측 전운량 자료와 잘 일치하였다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 모델 계산 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 때문인 것으로 분석된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_4호
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• pp.1545-1553
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• 2018

2018년 4월 말부터 감지되기 시작한 킬라우에아 화산의 최근 마그마 분화 활동은, 5월과 6월에 걸쳐 용암의 분출과 함께 급격한 지표 변형을 발생시켰다. 킬라우에아 정상부에 위치한 Halema'uma'u 분화구에서는 용암호의 수위가 빠르게 하강하여 대규모 지반 침하 및 지반 붕괴가 나타났으며, GPS와 경사계의 기록을 통해 약 2미터 가량의 변화를 감지할 수 있었다. 이 연구에서는 단 기간에 큰 변화를 보인 킬라우에아 분화 활동의 초기과정에 대해 다중 시기 COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용한 시계열 지표변위 분석을 수행하고자 하였다. 전체 관측기간에 대해 측정된 최대의 지표 변위는 위성의 관측방향으로 약 -1.5미터이며, 입사각을 고려하여 수직변위로 변환할 때 약 -1.9미터의 침하를 나타낸다. 또한 대부분의 지표 변위는 분화 직후인 5월 초에서 6월말 사이에 발생하며, 7월부터는 안정기에 들어선 것을 확인할 수 있다. 시계열 지표변위를 통해 마그마 소스 모델링을 실시한 결과, 마그마 챔버가 지표로부터 2-3 km 사이에 위치하는 것으로 산출되었으며, 마그마 소스의 중심 위치는 남서부 방향으로 이동하는 것으로 관측되었다. 이러한 마그마 모델의 시계열 변화는 편향된 관측자료를 통한 초기 결과이므로 이후의 연구에서 정밀한 3차원 관측을 이용한 보완이 필요할 것으로 보여진다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.129-139
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• 2019

지구관측 위성영상을 활용한 도시지역 매핑 작업은 도시지역의 팽창 및 도시발전의 관측을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 대구광역시를 촬영한 Landsat-8 위성영상의 분광밴드를 이용하여 제작한 두 원격탐사 지수 영상(정규 건축물 지수(NDBI) 영상 및 도시 지수 (UI) 영상) 으로부터 도시지역을 탐지하기 위한 임계점 평가에 관한 연구를 다음과 같이 진행하였다. 우선, Landsat-8 영상의 분광밴드를 이용하여 NDBI 영상과 UI 영상을 각각 제작한다. 그리고 다양한 임계점(-0.4, -0.2 및 0)을 NDBI 및 UI 영상에 적용하여 도시지역을 탐지하고, 탐지된 도시지역의 정확도를 산출한다. 본 연구를 통해 진행한 실험결과를 분석한 결과, NDBI 영상에서는 임계점으로 -0.2를 적용시켰을 때 탐지된 도시지역의 정확도(88%)가 가장 높았고, UI 영상에서는 임계점으로 -0.4를 적용시켰을 때 탐지된 도시지역의 정확도(88%)가 가장 높았다. 또한, 일부 지역에서는 나지가 도시지역으로 오분류 되었으며, 고층 아파트 지역이 비도시 지역으로 오분류 되었다. 추후 연구에서는 위성영상에서 오분류를 줄이고 다양한 도시지역 객체를 추출할 수 있는 개선된 방법을 제안하도록 한다. 또한 다중시기 위성영상에서 탐지된 도시지역을 이용하여 도시 팽창 패턴을 분석하는 추후 연구도 수행할 계획이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.981-996
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• 2018

농업분야에서 지구관측위성을 활용한 원격탐사 자료는 시간적, 공간적, 그리고 효율성 측면에서 다른 방법에 비해 많은 이점을 가진다. 본 연구는 위성영상의 농업활용에 앞서 영상의 대기보정에 따른 반사도와 식생지수의 변화 분석을 위해 다중분광위성자료의 대기상층 반사도(Top of Atmosphere Reflectance; TOA Reflectance)와 대기보정을 통한 표면 반사도(Surface Reflectance)를 산출하여 각 밴드별 반사도, 식생지수를 비교하였다. 그 결과 지상계측센서와 위성에서 관측된 식생지수는 영상의 대기보정을 통해 산출된 표면반사도가 TOA Reflectance 보다 높은 일치율과 상관성을 나타났다. 다중시기 영상에 대하여 대기보정 전/후 NDVI를 비교한 결과 모든 시기에서 대기보정 수행 후 NDVI 상승하였다. 특히 식생 활력도가 높은 수확직전의 시기의 경우 NDVI 상승폭이 크게 나타났다. 서로 다른 반사 특성을 가지는 토지피복의 경우에도 식생 활력도가 높은 마늘, 양파 재배지역과 산림의 경우 0.1 이상의 NDVI 변화를 보였다. 이 같은 결과는 NIR 밴드대역이 수증기 흡수대역에 있어 대기보정으로 인해 영향을 받기 때문이다. 따라서 위성영상을 농업분야에 활용함에 있어 대기보정은 NDVI 분석에 있어 매우 중요한 과정으로 볼 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권4호
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• pp.279-289
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• 2019

가뭄재해는 다른 재해와 다르게 광범위한 공간에 걸쳐서 충분한 강우가 발생하기 전까지 오랜 기간 동안 발생되는 특성이 있다. 위성 영상은 시공간적으로 지속적인 강수량 관측을 제공할 수 있다. 본 연구는 위성 영상 기반의 강수자료를 활용하여 기상학적 가뭄 전망 모형을 개발하였다. PERSIANN_CDR, TRMM 3B42와 GPM IMERG 영상을 활용하여 강수 자료를 구축한 뒤, 표준강수지수(SPI)를 기반으로 기상학적 가뭄을 정의하였다. 과거의 가뭄 정보와 물리적 예측 모형 기반의 가뭄 예측 결과를 결합할 수 있는 베이지안 네트워크 기반 가뭄 예측 기법을 이용하여 확률론적 가뭄 예측 결과를 생산하였으며, 가뭄 예측결과를 가뭄 전망 의사결정 모형에 적용하여 가뭄 전망 결과를 도출하였다. 가뭄 전망 정보는 가뭄 발생, 지속, 종결, 가뭄 없음의 4단계로 구분하였다. 본 연구의 가뭄 전망 결과는 ROC 분석을 통하여 물리적 예측 모형인 다중모형 앙상블(MME)을 활용한 가뭄 전망 결과와 전망 성능을 비교하였다. 그 결과, 2~3개월 가뭄 전망에 대한 가뭄 발생 및 지속의 단계에서는 MME 모형보다 높은 전망성능을 보여주었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권5호
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• pp.1-12
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• 2019

It is important to measure the height of trees as an essential element for assessing the forest health in urban areas. Therefore, an automated method that can measure the height of individual tree as a three-dimensional forest information is needed in an extensive and dense forest. Since airborne LiDAR dataset is easy to analyze the tree height(z-coordinate) of forests, studies on individual tree height measurement could be performed as an assessment forest health. Especially in urban forests, that adversely affected by habitat fragmentation and isolation. So this study was analyzed to measure the height of individual trees for assessing the urban forests health, Furthermore to identify environmental factors that affect forest growth. The survey was conducted in the Mt. Bongseo located in Seobuk-gu. Cheonan-si(Middle Chungcheong Province). We segment the individual trees on coniferous by automatic method using the airborne LiDAR dataset of the two periods (year of 2016 and 2017) and to find out individual tree growth. Segmentation of individual trees was performed by using the watershed algorithm and the local maximum, and the tree growth was determined by the difference of the tree height according to the two periods. After we clarify the relationship between the environmental factors affecting the tree growth. The tree growth of Mt. Bongseo was about 20cm for a year, and it was analyzed to be lower than 23.9cm/year of the growth of the dominant species, Pinus rigida. This may have an adverse effect on the growth of isolated urban forests. It also determined different trees growth according to age, diameter and density class in the stock map, effective soil depth and drainage grade in the soil map. There was a statistically significant positive correlation between the distance to the road and the solar radiation as an environmental factor affecting the tree growth. Since there is less correlation, it is necessary to determine other influencing factors affecting tree growth in urban forests besides anthropogenic influences. This study is the first data for the analysis of segmentation and the growth of the individual tree, and it can be used as a scientific data of the urban forest health assessment and management.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1379-1391
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• 2020

농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.603-612
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• 2022

본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.275-292
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• 2022

기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.