• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.397-402
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• 2003

This study is aimed to improve the quality of image fusion results through shadow effects correction. For this, shadow effects correction algorithm is proposed and visual comparisons have been made to estimate the quality of image fusion results. The following four steps have been performed to improve the image fusion qualify First, the shadow regions of satellite image are precisely located. Subsequently, segmentation of context regions is manually implemented for accurate correction. Next step, to calculate correction factor we compared the context region with the same non-shadow context region. Finally, image fusion is implemented using collected images. The result presented here helps to accurately extract and interpret geo-spatial information from satellite imagery.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.645-647
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• 2003

In this work a new method for on-line scene segmentation is developed. In remote sensing a scene is represented by the pixel-oriented features. It is possible to reduce data redundancy by an unsupervised segment-feature extraction process, where the segment-features, rather than the pixelfeatures, are used for multispectral scene representation. The algorithm partitions the observation space into exhaustive set of disjoint segments. Then, pixels belonging to each segment are characterized by segment features. Illustrative examples are presented, and the performance of features is investigated. Results show an average compression more than 25, the classification performance is improved for all classes, and the CPU time required for classification is reduced by the same factor.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권3호
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• pp.221-227
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• 2007

We present an analysis of urban development and growth with reconnaissance satellite photographs of Columbus metropolitan area acquired by the Corona program in 1965. A two-dimensional polynomial linear transformation was used to rectify the photos against United State Geological Survey (USGS) Large-scale Digital Line Graph (DLG) data georeferenced to Universal Transverse Mercator (UTM) coordinates. The boundaries of the Columbus metropolitan area were extracted from the rectified Corona image mosaic using a Bayesian approach to image segmentation. The inferred 1965 urban boundaries were compared with 1976 USGS Land Use and Land Cover (LULC) data and boundaries derived from 1988 and 1994 Landsat TM images. The urban area in and around Columbus approximately doubled from 1965 to 1994 (${\sim}110%$) along with population growth from 1960 to 1998 (${\sim}50%$). Most of the urban expansion results from development of residential units.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.363-371
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• 2015

개체 추출은 원격탐사 분야의 주된 연구분야 중 하나로, 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 보다 세밀하고 특정적인 개체를 추출할 수 있게 되었다. 기존의 화소 기반의 영상 처리 기법들은 고해상도 위성영상의 분광 및 기하학적인 다양성과 복잡성을 제대로 반영하기 어렵기 때문에 근래에는 영상분할 기술을 기반으로 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그런데 단순히 RGB 밴드 영상에 한 가지 영상분할 기법을 적용하는 것으로는 다양한 분광 특성과 형태를 갖는 여러 대상 개체들을 추출하는데 한계가 있다. 지표면의 피복의 종류를 식별하고, 상태를 모니터링 하는데 효과적인 분광지수는 개체 추출 과정에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 연구에서는 영상분할 기술을 기반으로 하여 분광지수를 이용한 보다 효과적인 개체 추출 기술을 제안하고자 하였다. 다양한 종류의 개체를 추출하기 위하여 의사결정 트리 분류 기술을 사용하였으며 고해상도 위성인 WorldView-2의 8밴드 다중분광 영상을 이용한 실험을 통해 각 대상 개체를 추출하기에 적합한 분광지수들을 선택하고 이의 효용성을 평가해보고자 하였다. 그 결과, 건물, 도로, 나지, 식생, 수계, 그림자의 6개 클래스에 대한 개체들을 선택적으로 분류할 수 있었고, 식생지수를 비롯한 다양한 분광지수들이 각 개체의 종류를 선별해내는데 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.53-59
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• 2004

본 연구에서는 고해상도 위성영상의 분류에 적합한 형상 기반 분류 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 형상 기반 분류에 필요한 영상분할과 퍼지 기반의 분류 알고리즘을 개발하고, 형상 기반 분류에 요구되는 다양한 요소들을 고려하여 사용자와의 원활한 상호작용을 지원하기 위한 사용자 인터페이스를 구현하였다. 개발된 소프트웨어의 성능을 평가하고자 본 연구에서 개발된 소프트웨어와 현재 전 세계적으로 널리 보급되고 있는 형상 기반 분류 관련 상용 소프트웨어인 eCognition을 적용하여 동일한 영상을 시험적으로 처리해 본 결과 유사한 영상 분류결과를 얻을 수 있었다. 영상분할의 경우에는 본 연구에서 개발한 소프트웨어의 처리속도가 우수하였다. 형상 기반 분류를 수행하는 데에는 프로그램과 사용자간의 고도의 상호작용이 요구되므로, 향후에 이를 편리하게 하기 위한 사용자 인터페이스의 보완이 필요하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제22권3호
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• pp.303-309
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• 2004

영상의 밝기값과 텍스쳐 모두를 사용하여 대상물의 경계를 보다 정확하게 추출할 수 있는 적응적 베이즈 영상 분할기법을 C 프로그래밍 언어로 개발하였다. 사전확률밀도함수를 추정하기 위하여 깁스 분포 모델을 적용하였고, 조건확률밀도함수를 추정하기 위하여 퍼지 C-군집화 기법을 도입하였다. 추정된 두 확률밀도함수로부터 최대 사후주변확률이 산출되었고, 이를 시뮬레이션영상에 적용하여 99% 이상의 신뢰도를 획득하였다. 또한 개발된 알고리즘을 1963년 미 정찰위성사진을 이용하여 제작한 남극 정사영상에 적용하여 남극 전체 해안선에 대하여 최대 300미터 정확도를 갖는 벡터지도를 제작하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1663-1676
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• 2022

최근 딥러닝을 활용한 토지피복분류 기법 연구가 다수 수행되고 있다. 그런데 양질의 토지피복 학습데이터를 충분하게 구축되지 못하여 성능이 저하되는 양상이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 확장 기법의 적용을 통한 토지피복분류 성능의 향상을 확인하였다. 분류 모델로는 U-Net이 활용되었으며 AI Hub에서 제공하는 토지피복 위성 이미지 자료를 연구자료로 활용하였다. 원본 데이터로 학습한 모델과 데이터 확장 기법이 적용된 데이터로 학습한 모델의 픽셀 정확도는 각각 0.905와 0.923이었으며 평균 F1 스코어는 각각 0.720과 0.775로 데이터 확장 기법을 적용하였을 때가 보다 우수한 성능을 나타내는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 원본 학습데이터를 활용하여 학습한 모델의 경우 건물, 도로, 논, 밭, 산림, 비대상 지역 클래스에 대한 F1 스코어가 0.770, 0.568, 0.733, 0.455, 0.964 그리고 0.830이었으며, 데이터 확장을 적용하였을 때에 각 클래스에 대한 F1 스코어는 각각 0.838, 0.660, 0.791, 0.530, 0.969 그리고 0.860으로 모든 클래스에 대해 데이터 확장이 성능향상에 유효하다는 사실을 확인하였다. 또한, 클래스 균형에 대한 고려없이 데이터 확장을 적용했음에도 불구하고 데이터 불균형에 의한 클래스별 성능 왜곡을 완화할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 절대적인 학습데이터의 양이 증가했기 때문이라 판단된다. 본 연구 결과는 다양한 영상 처리 분야에서 데이터 확장 기법의 중요성과 효과를 증명하는 기반 자료의 역할을 수행할 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권6호
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• pp.645-655
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• 2013

As one of segmentation techniques for Synthetic Aperture Radar (SAR) image with oil spill, we applied a bimodal histogram method to discriminate oil pixels from non-oil pixels. The threshold of each moving window was objectively determined using the two peaks in the histogram distribution of backscattering coefficients from ENVISAT ASAR image. To reduce the effect of wind speed on oil spill detection, we selected ASAR image which satisfied a limit of wind speeds for successful detection. Overall, a commonly used adaptive threshold method has been applied with a subjectively-determined single threshold. In contrast, the bimodal histogram method utilized herein produces a variety of thresholds objectively for each moving window by considering the characteristics of statistical distribution of backscattering coefficients. Comparison between the two methods revealed that the bimodal histogram method exhibited no significant difference in terms of performance when compared to the adaptive threshold method, except for around the edges of dark oil spots. Thus, we anticipate that the objective method based on the bimodality of oil slicks may also be applicable to the detection of oil spills from other SAR imagery.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1871-1877
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• 2022

과거 위성개발에는 막대한 예산과 시간이 소요됨에 따라 일부 선진국만 위성을 보유하였으나, 최근 초소형위성과 같은 저예산 위성이 등장함에 따라 전 세계 많은 국가들이 위성 개발에 참여하고 있다. 저궤도 및 정지궤도 위성은 환경 및 기상 감시, 정밀변화탐지, 재난 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 관심 객체탐지 등을 통한 모니터링에도 활발히 이용되고 있다. 우리나라는 지금까지 우주개발계획에 따라 국가 수요의 위성을 개발하여 왔으며, 이를 통해 획득한 위성영상은 공공 및 민간에서 다양한 목적으로 활용되고 있다. 국내에서 위성영상에 대한 관심은 지속적으로 증가하고 있으며, 각종 아이디어 발굴 및 기술개발 촉진을 위한 다양한 경진대회도 개최되고 있다. 본 특별호에서는 최근 개최된 2022 위성정보활용 경진대회에 참여한 주제와 다목적실용위성 영상자료 처리 및 활용 연구에 대해서 소개하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.145-154
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• 2009

고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상의 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI feature는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 세그먼트 내에 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해상도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. SSI를 구성하는데 필요한 두 매개변수인 분할변수와 가중치변수의 최적값을 얻기 위해서 고해상도 위성영상인 KOMFSAT-2와 QuickBird-2에 반복적으로 적용하였다. 결과적으로 고해상도 영상의 공간특성을 표현하는데 적합한 매개변수를 통하여 도출된 SSI와 고해상도 분광 밴드를 결합하여 분류를 수행한 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 확인하였다.