대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.371-374
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2008
In very high-spatial resolution remote sensing imagery, it is difficult to extract the feature information of various objects because of occlusion and shadows. Moreover, various and feeble information within shadows can be of use in GIS-based applications and remote sensing analysis. In this paper, we developed a radiometric restoration method for shadow areas using KOMPSAT-2 satellite image. After detecting the shadow, non-shadow pixels nearby are extracted using a morphological filter. An iterative linear regression method is applied to calculate the relationship between shadow and non-shadow pixels. The shadows are restored by the parameters of the linear regression algorithm. Tests show that recovery of shadowed areas by our method leads to improved image quality.
The GOCI imagery can be an effective alternative to monitor short-term changes over terrestrial environments. This study aimed to assess the radiometric characteristics of the GOCI multispectral imagery for land applications. As an initial approach, we compared GOCI at-sensor radiance with MODIS data obtained simultaneously. Dynamic range of GOCI radiance was larger than MODIS over land area. Further, the at-sensor radiance over various land surface targets were tested by vicarious calibration. Surface reflectance were directly measured in field using a portable spectrometer and indirectly derived from the atmospherically corrected MODIS product over relatively homogeneous sites of desert, tidal flat, bare soil, and fallow crop fields. The GOCI radiance values were then simulated by radiative transfer model (6S). In overall, simulated radiance were very similar to the actual radiance extracted from GOCI data. Normalized difference vegetation index (NDVI) calculated from the GOCI bands 5 and 8 shows very close relationship with MODIS NDVI. In this study, the GOCI imagery has shown appropriate radiometric quality to be used for various land applications. Further works are needed to derive surface reflectance over land area after atmospheric correction.
바다의 색을 관측하여 해양환경을 관측하는 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)의 자료는 지상국 시스템에서 다양한 보정과정을 거쳐 Raw~Level 2 (L2)로 생산되는데, 각 처리 단계에서 발생하는 품질 정확도는 단계별로 누적되어 위성자료의 오차가 점차 증폭된다. 이에 GOCI-II의 Level-1A/B (L1A/B) 자료에서 발생할 수 있는 광학적 품질 및 위치보정 성능 오차를 측정할 수 있도록 GOCI-II 지상국 시스템을 개선하였다. 신규로 구축된 광학적 품질 및 위치보정 성능 평가 모듈(Radiometric and Geometric Performance Assessment Module, RGPAM)은 시험 운영을 통해 성능 측정, 측정 결과의 표출 및 저장 등 기능들이 정상 운영됨을 확인하였다. RGPAM을 통해 측정된 성능들은 향후 GOCI-II 검출기의 감도 저하에 따른 실시간 복사보정 모델 개선, 위성 L1A/B 자료의 품질 일관성 확인 및 이슈사항에 대한 재보정 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Among the various image fusion or pan-sharpening methods, those wavelet-based methods provide superior radiometric quality. However, the fusion processing is not only simple but also flexible, since many low- and high-frequency sub-bands are often produced in the wavelet domain. To address this issue, a novel DT-CWT (Dual-Tree Complex Wavelet Transform) proportional to the fusion method by a WZP (Wavelet Zero-Padding) is proposed. The proposed method produces a single high-frequency image in the spatial domain that is injected into the LRM (Low-Resolution Multispectral) image. Thus, a wavelet domain fusion can be simplified to spatial domain fusion. In addition, in the proposed DT-CWTP (DT-CWT Proportional) fusion method, it is unnecessary to decompose the LRM image by adopting WZP. The comparison indicates that the proposed fusion method is nearly five times faster than the DT-CWT with SW (Substitute-Wavelet) fusion method, meanwhile simultaneously maintaining the radiometric quality. The conducted experiments with WorldView-2 satellite images demonstrated promising results with the computation efficiency and fused image quality.
원격탐사 분야에서 물체의 특성을 정략적으로 추정할 수 있는 분광센서에 대한 관심이 늘어나고 있으며, 특히, 최근 드론에 탑재하여 운영할 수 있는 경량 다분광 카메라의 활용이 주목받고 있다. 정량적 원격탐사를 위해서는 카메라 또는 센서에서 획득된 복사량의 정확도가 중요하지만, 저가의 다분광 카메라의 경우 복사정확도에 대한 독립적인 검증이 충분히 수행되지 않았다. 본 연구에서는 최근 농작물 모니터링, 식생 분석, 수질 분석 등에 다양하게 활용되고 있는 MicaSense사의 RedEdge-MX 카메라에 대한 복사 정확도 분석을 수행하였다. 미국 NIST 표준에 따라 교정된 초분광 센서인 TriOS RAMSES를 이용하여, RedEdge-MX 센서의 복사휘도 및 복사조도에 대한 상대 보정계수를 산출하였다. 분석결과, RedEdge-MX의 복사휘도는 밴드별로 RAMSES보다 5~16% 가량 낮게 나타났고, 복사조도 역시 1~20% 가량 낮은 것이 확인되었다. 본 연구에서는 RedEdge-MX의 관측값을 RAMSES에 상응하는 값으로 변환시키기 위한 보정계수를 1차 그리고 3차 회귀분석을 통하여 제공한다.
최근 수질추정을 위한 고해상도 위성영상의 활용 가능성에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상에서의 수면지역의 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)과 밝기값 비선형성과 같은 방사학적 오차는 수질추정 정확도를 감소시키는 원인이 된다. 이에 따라 위성영상을 이용한 정확한 수질추정을 위해서는 방사학적 보정이 반드시 수행되어져야 하나 KOMPSAT-2 위성영상의 경우 밝기값과 입사광량간 변환관계식이 제공되지 않기 때문에 이러한 방사학적 보정에 어려움이 존재한다. 따라서 수질모니터링에 KOMPSAT-2 영상을 활용하기 위해서는 밝기값 비선형성과 내륙 수면지역의 잡음현상을 실험적으로 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 충분한 검보정을 통해 선형성이 보장되고 있는 IKONOS와 GeoEye-1 영상을 기준영상으로 사용하여 동일시기에 동일지역을 촬영한 KOMPSAT-2 영상과의 밝기값 상호비교를 수행하였다. 상호비교 결과, 기준영상에 비해 KOMPSAT-2 영상의 잡음은 다소 높게 나타나나 밝기값의 경향 및 잡음의 크고 작은 패턴은 정확하게 일치하였고 KOMPSAT-2 영상 내 잡음의 영향이 최소화되는 적절한 영역의 크기는 $5{\times}5$로 나타났다. 또한 모든 실험 영상에서 밝기값의 비선형성은 존재하지 않는 것으로 확인되었다. 실험결과는 KOMPSAT-2 영상이 클로로필 농도와 같은 수질인자 추정을 위해 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.
Hyperspectral data has a great advantage to classify various surface materials that are spectrally similar. In this study, we attempted to classify man-made materials in urban area using Hyperion data. Hyperion imagery of Seoul was initially processed to minimize radiometric distortions caused by sensor and atmosphere. Using color aerial photographs. we defined seven man-made surfaces (concrete, asphalt road. railroad, buildings, roof, soil, shadow) for the classification in Seoul. The hyperspectral data showed the potential to identify those manmade materials that were difficult to be classified by multispectral data. However. the classification of road and buildings was not quite satisfactory due to the relatively low spatial resolution of Hyperion image. Further, the low radiometric quality of Hyperion sensor was another limitation for the application in urban area.
레이더 영상의 품질은 영상레이더 탑재체 뿐만 아니라 위성 본체의 성능에 크게 좌우되기 때문에, 영상레이더 위성의 영상형성구조분석(Image Chain Analysis)은 위성체 설계단계에서 가장 중요한 해석들 중 하나이다. 특히, 위성체 지향 및 안정화 오차는 탑재체 고유 설계에서 유도되는 영상 품질에 가장 나쁜 영향을 끼친다. 이 연구에서는 위성체 지향 및 안정화 오차로 인한 레이더 영상 품질 저하를 분석하기 위한 영상형성구조분석 알고리즘이 개발되었다. 개발된 소프트웨어는 궤도 모델, 자세제어 모델, 영상레이더 탑재체 모델, 클러터 모델, 영상처리 모델로 구성된다. 이 해석을 위해, $5km{\times}5km$의 관측폭을 가지는 1m고해상도 모드 레이더 영상의 원시 데이터를 시뮬레이션하고, 영상처리를 수행하였다 영상 품질을 분석하기 위해 영상 내에 총 25개 점표적들을 생성하였다. 이 연구의 결과, 레이더 영상의 방사 정밀도는 위성체 지향오차에 가장 많은 영향을 받는 것으로 해석되었으며, 최고의 영상 품질을 만족시키기 위해서는 위성체 자세제어 시스템의 성공적인 설계가 가장 중요하다.
복사계 장비를 이용하여 수질을 원격으로 추정하는 기술은 광역 수권환경의 변화를 모니터링함에 있어서 효과적인 수단을 제공한다. 위성 또는 유무인 항공기 등의 플랫폼과 결합되어 사용될 시, 광역 수질정보 획득에 소요되는 비용 및 시간을 절감할 수 있다. 정확한 원격 추정 알고리즘을 개발하기 위해서는 다양한 광학적 환경에서 획득된 현장 관측 자료의 확보가 매우 중요하다. 본 연구에서는 조사지역의 광학적 환경을 분석하기 위하여, 초분광 복사량 및 수중 구성물질에, 그리고 그 구성물질의 광학적 특성에 대한 자료가 획득되었다. 조사해역으로 설정된 통영 인근 해역에 대한 관측자료를 분석한 결과, 조사해역은 광학적으로 복잡한 해역임이 나타났고, 일부 정점에서 적조생물을 포함한 수괴가 발견되었다. 또한, 각 수중 구성성분이 원격탐사 반사도 및 흡광계수에 미치는 영향에 대한 정성적인 분석결과를 제공한다.
인플루엔자는 인플루엔자 바이러스에 의해 발생하는 급성 호흡기 질환으로 고열, 두통 등을 유발하는 질병이다. 인플루엔자는 특히 변이를 통하여 다 종의 아형을 만들어, 스페인 독감과 같이 수천만 명의 사망자를 내는 등 인류에 심각한 위협을 미치고 있다. 이러한 인플루엔자는 감염 이후에 신속한 진단 검사를 통하여 항바이러스 사용이 필수적인데, 이를 위하여 일반적으로 응급 상황에서 신속하게 진단을 할 수 있는 면역크로마토그래피 기반의 인플루엔자 간이 진단 키트를 사용한다. 본 논문에서는 응급상황에서 준 의료인 등이 인플루엔자 감염이 의심되는 다수의 환자 검진을 가능하게 할 수 있도록 영상 기반의 인플루엔자 판독 기법을 개발한다. 특히 영상 기반의 인플루엔자 판독 시, 판독하는 광원 환경에 따라 발생하는 오류를 최소화하기 위하여 결합 누적 분포 함수 기반의 색상 변환을 통하여 광원의 영향을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 다양한 밝기 변환, 색 온도 등의 환경 조건을 가지는 90개의 실험군에 대하여 본 연구에서 제안하는 알고리즘이 다양한 광원 환경에서 강인함을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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