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.
Radarsat-1 위성으로부터 수신된 신호자료를 처리하여 영상을 생성하기 위해서는 도플러 정보(도플러 중심주파수(f$_{dc}$) 및 주파수 변화율 (f$_{r}$)를 정확하게 추정하는 것이 중요하다. 일반적으로 이들 정보들은 신호자료를 기반으로 하는 clutterlock 및 auto-focusing 기법이 사용되고 있으나 이들은 수신 신호만을 사용하여 추정하므로 SAR 프로세서 개발시 구현하기가 어려우며 계산 시간도 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 주어진 위성의 궤도 및 자세정보를 최대한 이용하며 수신신호 처리는 최소한이 되도록 하여 구현이 쉽고 계산상 이점이 있는 새로운 기법을 제안하였다. 실제 Radarsat-1 신호자료를 이용한 실험적용 결과, 본 기법이 실제 SAR 신호자료로부터 도플러 정보를 추출하는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
This study demonstrates a novel approach of remotely sensed estimates of stream flow at fifteen hydrological station in the Han River Basin, Korea. Multi-temporal data of the European Space Agency's Sentinel-1 SAR satellite from 19 January, 2015 to 25 August, 2018 is used to develop and validate the flow estimation model for each station. The flow estimation model is based on a power law relationship established between the remotely sensed surface area of water at a selected reach of the stream and the observed discharge. The satellite images were pre-processed for thermal noise, radiometric, speckle and terrain correction. The difference in SAR image brightness caused by the differences in SAR satellite look angle and atmospheric condition are corrected using the histogram matching technique. Selective area filtering is applied to identify the extent of the selected stream reach where the change in water surface area is highly sensitive to the change in stream discharge. Following this, an iterative procedure called the Optimum Threshold Classification Algorithm (OTC) is applied to the multi-temporal selective areas to extract a series of water surface areas. It is observed that the extracted water surface area and the stream discharge are related by the power law equation. A strong correlation coefficient ranging from 0.68 to 0.98 (mean=0.89) was observed for thirteen hydrological stations, while at two stations the relationship was highly affected by the hydraulic structures such as dam. It is further identified that the availability of remotely sensed data for a range of discharge conditions and the geometric properties of the selected stream reach such as the stream width and side slope influence the accuracy of the flow estimation model.
오늘날, 보다 정밀한 대기기상 분석과 정확한 기상 예측을 위해 보편적으로 기상레이더를 활용하고 있다. 지표면과 가까운 저층에서 주로 발생하는 국지성 호우 및 돌발기상에 대한 대응을 위해서는 기상레이더 역시 저층 관측이 수반되어야 한다. 하지만, 국토 대부분이 산악지형으로 이루어진 우리나라에서는 산악지형에 의한 지형클러터와 빔 차폐의 영향을 피하여 원만한 기상관측을 위해 대부분의 기상레이더가 고지대에 설치, 운영되고 있다. 그럼에도 불구하고 낮은 고도각의 레이더 관측 자료에서는 여전히 지형 클러터 및 차폐에 따른 영향으로 인해 자료 품질의 신뢰성이 떨어질 수 밖에 없다. 현재 클러터나 차폐가 발생한 영역에 대해 상위 고도각의 자료를 이용하는 등의 방법으로 보정을 수행하고 있지만 각 고도각 관측 자료들의 시간적 차이가 발생함에 따라 부정확성이 발생할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 차폐 영역 보정에 대한 처리를 위해 단일 관측자료 만을 이용하는 방법을 적용함으로서 시간적 불일치성에 대한 문제를 해결하고, 초단기 강수예측을 위한 강수에코의 정확한 추적을 위해 레이더 영상에 적응적인 차폐, 클러터 보정 기법을 제안한다. 제안 기법은 강수에코의 형태학적 구조에 기반한 차폐보정을 위해 영상 처리 기법의 한 종류인 모폴로지 기법을 적용함으로써 강수에코의 모양, 크기, 및 구조에 따라 침식 및 팽창 과정을 수행하여 클러터나 차폐로 인해 소실된 강수에코 영역을 보정한다. 실험결과 레이더 강수추정의 정확성 향상을 꾀할 수 있었으며, 강수 추적을 위한 강수에코의 형태학적 복원이 가능함을 확인하였다. 이로부터, 향후 저층관측 레이더 자료의 활용성 증대와 에코 형태에 기반한 강수 추적 알고리즘 개발 및 성능 향상에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Red-Green-Blue (RGB) imagery techniques are useful for both forecasters and public users because they are intuitively understood, have advantageous visualization, and do not lose observational information. This study presents a novel RGB convective cloud product and its application to tropical cyclone analysis using Communication, Oceanography, and Meteorology (COMS) satellite observations. The RGB convective cloud product was developed using the brightness temperature differences between WV ($6.75{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$), and IR2 ($12.0{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$) as well as the brightness temperature in the IR1 bands of the COMS, with the threshold values estimated from the Korea Meteorological Administration (KMA) radar observations and the EUMETSAT RGB recipe. To verify the accuracy of the convective cloud RGB product, the product was applied to the center positions analysis of two typhoons in 2013. Thus, the convective cloud RGB product threshold values were estimated for WV-IR1 (-20 K to 15 K), IR1 (210 K to 300 K), and IR1-IR2 (-4 K to 2 K). The product application in typhoon analysis shows relatively low bias and root mean square errors (RMSE)s of 23 and 28 km for DANAS in 2013, and 17 and 22 km for FRANCISCO in 2013, as compared to the best tracks data from the Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) in Tokyo. Consequently, our proposed RGB convective cloud product has the advantages of high accuracy and excellent visualization for a variety of meteorological applications.
위성개발의 궁극적인 목적은 위성으로부터 획득되는 정보의 활용에 있다. 따라서 국가 차원의 위성개발 프로그램은 하드웨어 개발뿐만 아니라 정보 활용을 위한 인프라 구축 및 활용기술 개발도 포함하여야 한다. 지금까지 우리나라는 다양한 위성을 개발하여 기상 및 해양 감시를 비롯하여 각종 재해재난 등에 있어 매우 유용하게 활용해 왔다. 특히 다목적실용위성 영상은 높은 공간해상도를 바탕으로 농업, 산림분야를 비롯하여 해양 분야까지 폭 넓게 활용되어 왔으며, 최근에는 정밀 지도제작 및 변화탐지 등과 관련된 연구에 많이 이용되고 있다. 본 특별호는 최근 다목적실용위성 광학 및 레이더 영상을 활용하여 수행된 다양한 연구사례에 대해서 소개함과 동시에 관련 위성영상 활용기술을 공공부문으로 전파시키는데 목적이 있다.
SAR 영상 레이더에는 영상정보 획득을 위한 신호 송수신 모듈인 TR 모듈이 탑재된다. TR 모듈은 신호를 생성/증폭하는 과정에서 높은 발열이 발생하는 부품으로 이는 TR 모듈 내부 소자의 성능 저하 또는 임무 실패를 야기할 수 있다. 또한, 발사환경 및 운용 환경은 소자의 구조적 파손을 야기할 수 있다. 따라서 소자의 생존성을 확인하기 위해 열환경시험 그리고 진동시험 등을 통한 TR 모듈의 열적 그리고 구조적 안전성 평가 필요하다. 안정성 평가는 MIL-STD-883에 명시되어 있는 환경시험을 통해 확인이 가능하다. 본 논문에서는 TR 모듈의 시험환경을 유한요소를 통해 묘사하여 환경시험 전 TR 모듈의 열적 그리고 구조적 안전성 해석 특성을 살펴보았다.
이 연구에서는 영상레이더(synthetic aperture radar; SAR) 이중차분간섭기법(Double-Differential Interferometric SAR; DDInSAR)을 이용하여 남극 로스 빙붕(Ross Ice Shelf)의 동쪽(A지역)과 서쪽(B지역)에 위치한 육지 경계부 지역의 조위변형을 분석하고, 조위예측 모델의 정밀도와 빙붕의 영률(Young's modulus) 추정을 위해 2015-2016년에 획득된 총7장의 Sentinel-1A SAR 영상을 획득하였다. 먼저, 남극 로스해(Ross Sea)에 대한 대표적인 조위예측 모델인 Ross Sea Height-based Tidal Inverse (Ross_Inv) 모델과 DDInSAR영상에서 추출된 빙붕의 조위변형을 비교한 결과, 모델의 조위예측 오차는 동쪽에서는 3.86 cm로 분석되었으며 조위모델에서 역기압효과가 필수적으로 보정되어야 함을 확인하였다. 그러나 서쪽에서는 역기압효과 보정 후에도 큰 오차가 발생하여 조위모델이 부정확할 수 있음을 확인했다. 또한, 조위변형이 나타나는 힌지 영역(hinge zone)의 폭과 얼음두께의 상관성을 나타내는 1차원 탄성 보 모델에 의거하여 얼음의 영률을 계산하였다. 이를 위해 DDInSAR 영상에서 조위에 의한 변위가 나타나기 시작하는 곳을 지반선(grounding line)으로, 조위에 의한 최대변위가 나타나는 지점을 힌지선(hinge line)으로 새롭게 정의했고, 이두선 사이를 힌지 영역으로 정의했다. 반무한 평면체를 가정한 1차원 탄성 보 모델에 의하면 힌지 영역의 폭은 얼음두께의 0.75승에 정비례한다. DDInSAR에서 나타나는 힌지 영역 중 지반선과 힌지선이 직선에 가까운 지역에서 힌지 영역의 폭을 측정하였고, 이를 BEDMAP2 얼음 두께의 0.75승과의 선형 회귀 분석을 통해 로스 빙붕 동쪽과 서쪽 힌지 영역의 영률을 1.77±0.73 GPa로 추정할 수 있었다. 이러한 방법으로 향후 Sentinel-1 영상이 축적되면 더 정밀한 영률을 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
수자원의 계절적 편중이 심한 한반도에서 농업용 저수지는 이를 효과적으로 유지 및 관리하기 위한 필수적인 구조물이다. 저수지 모니터링을 위한 수단으로 광학 및 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 위성영상이 활용되고 있으나, 광학영상은 기상현상에 의한 간섭이 심하다는 한계점이 존재하며, SAR 영상은 짙은 식생에서 일어나는 다중 산란 및 노이즈에 의한 오탐지 및 미탐지가 발생하기 쉽다. 이에 본 연구에서는 광학 영상과 SAR 영상의 융합을 통해 저수지 수체 탐지 정확도를 높이고 상호보완적 작용에 대해 정량적으로 분석하고자 하였다. 경기도 이동저수지, 충청남도 천태 저수지를 대상으로, 국내 고해상도 위성인 차세대중형위성 1호, 다목적실용위성 3호 및 3A호, 그리고 유럽우주국의 Sentinel-2 영상 기반 Normalized Difference Water Index (NDWI)와 SAR 탑재 위성인 Sentinel-1 단일 영상에 비지도학습 기법인 K-means 클러스터링 기법을 사용하여 수체를 탐지하고, NDWI-SAR 후방산란계수로 이루어진 2-D grid space에 동일 기법을 활용하여 정확도의 향상 정도를 파악하였다. 전반적인 정확도는 다목적실용위성이 가장 높은 것으로 나타났으며(두 저수지 모두 0.98), 이후 Sentinel-1(두 저수지 모두 0.93), Sentinel-2(이동: 0.83, 천태: 0.97), 차세대중형위성(이동: 0.69, 천태: 0.78) 순서로 감소하였다. 천태저수지에서 2-D K-means 클러스터링 기법을 적용한 결과 차세대중형위성의 수체탐지 정확도는 약 85%의 정밀도 향상과 14%의 재현율 감소와 함께 약 22% 향상되었으며(정확도 약 0.95), 다목적실용위성 및 Sentinel-2의 수체탐지 정밀도는 3-5% 향상되었고, 재현율은 4-7% 감소하였다. 추후 차세대중형위성 5호인 수자원위성 등 고해상도 SAR 위성과 이를 활용할 수 있는 고도화된 영상 융합기술, 수체 탐지 기술이 개발된다면 국내 수자원에 대한 매우 정확한 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 도시 시설물 지능형 유지관리를 위한 내부 철근 두께의 예측을 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 철근 두께에 대한 정보의 경우 규격 미달 철근의 사용에 대한 구조물 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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