• 제목/요약/키워드: Sentinel-2 Satellite Image

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위성영상 기반 해양수산 양식장의 경계 데이터 추출 (A Study on Extracting Boundary Data of Marine Fish Farms Based on Satellite Images)

  • 정성훈
    • 한국항행학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.877-883
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    • 2023
  • 선박의 안전 운항과 해양수산 양식장 관리를 위해 해양수산 빅데이터 구축에 필요한 해양수산 양식장의 경계를 추출한 데이터 셋은 어장 허가 구역과의 일치 여부 조사를 통해 선박의 운항 경로에 불법 설치 시 장애물 정보를 미리 제공할 수 있다. 또한, 해양 사고 등에 의한 피해보상을 위해 필요한 양식장 조업 여부도 파악할 수 있으며, 해당 지자체에서는 어장도와의 중첩 비교를 통해 어장 관리 등에 사용할 수 있다. 선박의 안전 운항을 위한 전자해도에 물표 표시를 통해 운항 경로상의 장애물 파악에 필요한 기초 데이터로써 활용이 높다. 이 연구에서는 양식장의 경계 추출을 위해 충분한 공간해상도를 가지며 짧은 주기로 반복하여 촬영하는 유럽항공우주국 (ESA; europe space agency)의 Sentinel-2 위성영상 자료를 사용하였다. 영상 이미지에서 양식장의 주기별 현황 데이터의 생산을 위해 해상의 구역별 데이터를 부산권, 울산권, 거제·창원권, 고성·통영권, 남해·사천권의 5개 관리 구역으로 나누어 처리하였으며, 구역별 위성영상의 수집과 영상의 강조 처리 과정을 거쳐 양식장의 경계 데이터와 메타정보를 추출하였다.

고해상도 위성자료를 이용한 용담댐 유역 저수위/저수량 모니터링 및 예측 기술 개발 (Development of a Storage Level and Capacity Monitoring and Forecasting Techniques in Yongdam Dam Basin Using High Resolution Satellite Image)

  • 윤선권;이성규;박경원;장상민;이진영
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_1호
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    • pp.1041-1053
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    • 2018
  • 본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄 감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.

Sentinel-2A 위성자료를 활용한 선박 및 후류 탐지 개선 (Improved Ship and Wake Detection Using Sentinel-2A Satellite Data)

  • 전우진;서민지;성노훈;최성원;심수영;변유경;한경수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.559-566
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    • 2021
  • 최근 증가된 해상 교통량의 영향으로 지속적으로 발생하는 선박사고에 대한 신속한 탐지 및 대처가 필요하다. 이를 위해, 광역 범위로 실시간 모니터링이 가능한 위성영상을 기반으로 선박탐지 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나, 분광특성을 활용하여 선박탐지를 수행한 선행연구에서는 후류(Wake) 제거를 수행하지 않아 후류가 선박으로 오탐지될 가능성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 Ship Detection Index (SDI)를 이용하여 Sentinel-2A/Multispectral Instrument (MSI) 위성영상에서 선박탐지를 수행하고 선박과 후류의 분광특성 차이를 기반으로 하는 Wake Detection Index (WDI)를 활용하여 후류를 제거하였다. 본 연구의 선박탐지 알고리즘의 정확도 검증을 위해 Probability of detection (POD), False alarm rate (FAR) 지수를 활용하였으며, 검증 결과 SDI만 적용한 결과에 비해 POD는 유사하게 나타나고 FAR는 6.4% 개선되었다.

위성화상을 이용한 고도 1,600 m 이상의 한라산 적설 면적 변화 추적 (Tracking Changes of Snow Area Using Satellite Images of Mt.Halla at an Altitude of 1,600 m)

  • 한경덕;윤성욱;정용석;안진현;이승재;김윤석;민태선
    • 한국환경과학회지
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    • 제31권10호
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    • pp.815-824
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    • 2022
  • It is necessary to understand the amount of snowfall and area of snow cover of Mt. Halla to ensure the safety of mountaineers and to protect the ecosystem of Mt. Halla against climate change. However, there are not enough related studies and observation posts for monitoring snow load. Therefore, to supplement the insufficient data, this study proposes an analysis of snow load and snow cover using normalized-difference snow index. Using the images obtained from the Sentinel2 satellite, the normalized-difference snow index image of Mt. Halla could be acquired. This was examined together with the meteorological data obtained from the existing observatory to analyze the change in snow cover for the years 2020 and 2021. The normalized-difference snow index images showed a smaller snow pixel number in 2021 than that in 2020. This study concluded that 2021 may have been warmer than 2020. In the future, it will be necessary to continuously monitor the amount of snow and the snow-covered area of Mt. Halla using the normalized-difference snow index image analysis method.

춘천시 소양호 상류 부평지구의 퇴적환경에 대한 선행연구 - 현장조사와 위성영상자료를 중심으로 - (Preliminary Research of the Sedimentary Environment in Bupyeng Reservoir Region, Soyang Lake in Chuncheon - Focus on Sentinel-2 Satellite Images and in-situ data -)

  • 김건영;김다인;김태훈;이진호;장요셉;최현진;심원재;박성재;이창욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_1호
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    • pp.1119-1130
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    • 2018
  • 수도권의 수해 피해를 막고 경제 성장에 기여해온 소양호는 2015년 가뭄 등으로 중상류의 수위가 크게 감소했다. 기존의 유량을 회복하기 위하여 인제군 신남면 부평리에 설치된 부평보는 부평지구 담수 지역의 퇴적환경에 인공적인 변화를 야기했다. 이에 본 연구에서는 부평보 건설 이후의 퇴적환경의 변화를 확인해보고자 하였다. 이 연구를 위하여 Sentinel-2 위성 영상 자료를 활용하여 부평지구 인근의 저수량에 따른 물의 면적을 시기별로 관측하였으며 현장 조사를 통하여 퇴적물의 입도와 함수율을 분석하였다. Sentnel-2 위성 영상을 이용하여 2017년 9월부터 2018년 10월까지 수계면적 변화는 2018년 6월에 촬영된 영상의 수계면적이 최소면적을 나타냈으며, 반대로 2018년 1월에 촬영된 영상이 최대 면적으로 측정되었다. 또한 함수율과 입도 분석결과, 입자 크기가 작을수록 높은 함수율로 측정된 결과로 미루어 보아 퇴적층의 입자사이즈와 수분 함량의 상관관계가 높음을 확인할 수 있었다. 향후 부평지구 담수 지역의 드론에 의한 촬영을 진행한다면 다른 두 시기에 따른 동일 지역의 퇴적물의 분포 변화를 측정할 수 있으며, 현장 조사를 통하여 다양한 퇴적물의 종류도 관측할 수 있을 것으로 판단된다.

광학위성영상의 해상도에 따른 논지역의 정규식생지수 비교 (Comparison of NDVI in Rice Paddy according to the Resolution of Optical Satellite Images)

  • 은정;김선화;민지은
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_1호
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    • pp.1321-1330
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    • 2023
  • 정규식생지수는 농업분야에 가장 많이 사용된 원격탐사 자료로, 현재 대부분의 광학위성에서 제공되고 있다. 특히 고해상도 광학위성영상이 제공되면서 농업 활용 분야에 따른 최적의 광학위성영상의 선택이 매우 중요한 이슈가 되었다. 본 연구에서는 국내 논지역의 정규식생지수 모니터링 시 가장 최적의 광학위성영상을 정의하고 이를 위해 필요한 해상도 관련 요구조건을 도출하고자 한다. 이를 위해 전 세계적으로 많이 사용되는 MOD13, Landsat-8, Sentinel-2A/B, PlanetScope 위성의 정규식생지수영상을 대상으로 국내 당진 논지역의 공간분포 및 2019년부터 2022년까지 시계열 패턴을 비교, 분석하였다. 각 자료는 3-250 m의 공간해상도와 다양한 주기해상도로 제공되며, 정규식생지수를 산출할 때 사용되는 분광밴드의 영역도 약간의 차이가 있다. 분석 결과 Landsat-8은 가장 낮은 정규식생지수 값을 나타내며 공간적으로 변이도 매우 낮았다. 이에 비해 MOD13 정규식생지수 영상은 PlanetScope 자료와 비슷한 공간분포 및 시계열 패턴을 나타났으나 낮은 공간해상도로 인해 논 주변지역의 영향을 받았다. Sentinel-2A/B는 넓은 근적외선밴드 영역으로 인해 상대적으로 약간 낮은 정규식생지수 값을 나타내었으며, 특히 생육 초기시기에 그 특징이 두드러졌다. PlanetScope의 정규식생지수가 상세한 공간적 변이 및 안정적인 시계열 패턴을 제공하나 높은 구매가격을 고려하면 공간적으로 균일한 논지역보다는 밭지역에서 그 활용성이 높을 것으로 사료된다. 이에 따라 국내 논지역에 대해서는 250 m급 MOD13 정규식생지수나 10 m급 Sentinel-2A/B가 가장 효율적일 것으로 사료되나 작물의 개체에 대한 상세 물리량 추정을 위해서는 고해상도 위성영상이 활용될 수 있다.

위성 및 드론 영상을 이용한 해안쓰레기 모니터링 기법 개발 (Development of Marine Debris Monitoring Methods Using Satellite and Drone Images)

  • 김흥민;박수호;한정익;예건희;장선웅
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1109-1124
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    • 2022
  • 본 연구에서는 단시간 내 광범위한 지역에 대한 해양쓰레기 발생 실태 파악이 가능하도록 위성 및 드론다중분광 영상을 이용한 해안쓰레기 모니터링 기법을 제안한다. Sentinel-2 위성 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지를 위해 multi-layer perceptron (MLP) 모델을 적용하였고, 드론 다중분광 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지를 위해 딥러닝 모델 중 U-Net, DeepLabv3+ (ResNet50), DeepLabv3+ (Inceptionv3)의 탐지 성능평가 및 비교를 수행하였다. 위성 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지 결과 F1-Score 0.97을 보였다. 드론 다중분광 영상을 이용한 해안쓰레기 탐지는 초목류와 플라스틱류에 대한 탐지를 수행하였고, 탐지 결과 DeepLabv3+ (Inceptionv3) 모델이 mean Intersection over Union (mIoU) 0.68로 가장 우수한 성능을 보였다. 초목류는 F1-Score 0.93, IoU는 0.86을 보인 반면에 플라스틱류의 F1-Score 0.5, IoU는 0.33으로 낮은 성능을 보였다. 그러나 플라스틱류 마스크 영상 생성을 위해 적용된 분광 지수식의 F1-Score는 0.81로 DeepLabv3+ (Inceptionv3)의 플라스틱류 탐지 성능보다 높은 성능을 보이며, 분광 지수식을 이용한 플라스틱류 모니터링이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서 제안된 해안쓰레기 모니터링 기법을 통해 해안쓰레기 발생에 대한 정량적 자료 제공과 더불어 해안쓰레기 수거·처리 계획 수립에 활용할 수 있다.

고해상도 광학위성을 이용한 해상 유출유 면적 산출: 심포니호 기름유출 사고 사례 (Calculation Method of Oil Slick Area on Sea Surface Using High-resolution Satellite Imagery: M/V Symphony Oil Spill Accident)

  • 김태호;신혜경;장소영;유정미;김평중;양찬수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_1호
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    • pp.1773-1784
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    • 2021
  • 해상에서 발생하는 유출유 사고는 피해 최소화를 위해서 신속한 현황 정보 수집이 필수적이며, 인공위성은 해상에 유출된 기름을 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 최근에 활용 가능한 인공위성 수가 급속하게 증가함에 따라, 사고발생 이후 준실시간 수준의 해상 유출유 현황 정보 생성이 가능해졌다. 본 연구에서는 2021년 4월 27일 중국 칭다오항 앞바다에서 발생한 심포니호 기름 유출사고를 대상으로 다종 인공위성 영상을 이용하여 기름 유출 면적을 산출하였다. 특히, 2 m 공간해상도 정보 획득이 가능한 고해상도 상용 인공위성 영상을 이용하여 기름유출 면적 산출의 정확도 향상 가능성을 평가하였다. 4월 27일부터 5월 13일까지 Sentinel-1, Sentinel-2, LANDSAT-8, GEO-KOMPSAT-2B (GOCI-II) 및 Skysat 위성영상을 수집하였으며, 기상조건을 고려하여 탐지 가능한 5장의 영상을 대상으로 유출유 탐지를 수행하였다. 유출된 기름은 사고발생 지점으로부터 남서-북동 방향으로 확산하면서, 외해에서 육지 쪽으로 이동하였다. 이러한 이동 경향은 Skysat 영상에서 확인이 가능하였으며, 사고 위치로부터 기름 입자의 이동예측을 수행한 결과와 유사하게 나타났다. 고해상도 인공위성 영상 탐지결과 및 이동예측 결과를 이용하여, 5월 1일 Sentinel-1A 영상에서 사고지점 북쪽 해역의 패치는 유사 기름으로 추정하였다. 이러한 오탐지를 제거한 결과 유출유 면적은 사고발생 후 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 본 연구 결과는 향후 고해상도 광학위성의 사용이 유출유의 분포 면적을 더욱 정확하게 산출함을 보여주었으며, 해상유출유 대응 과정에서 효율적인 방제계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.

작물 모니터링을 위한 다중 센서 고해상도 위성영상의 시공간 융합 모델의 평가: Sentinel-2 및 RapidEye 영상 융합 실험 (Evaluation of Spatio-temporal Fusion Models of Multi-sensor High-resolution Satellite Images for Crop Monitoring: An Experiment on the Fusion of Sentinel-2 and RapidEye Images)

  • 박소연;김예슬;나상일;박노욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_1호
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    • pp.807-821
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    • 2020
  • 이 연구에서는 작물 모니터링을 위한 시계열 고해상도 영상 구축을 위해 기존 중저해상도 위성영상의 융합을 위해 개발된 대표적인 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 특히 시공간 융합 모델의 원리를 고려하여 입력 영상 pair의 특성 차이에 따른 모델의 예측 성능을 비교하였다. 농경지에서 획득된 시계열 Sentinel-2 영상과 RapidEye 영상의 시공간 융합 실험을 통해 시공간 융합 모델의 예측 성능을 평가하였다. 시공간 융합 모델로는 Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(STARFM), SParse-representation-based SpatioTemporal reflectance Fusion Model(SPSTFM)과 Flexible Spatiotemporal DAta Fusion(FSDAF) 모델을 적용하였다. 실험 결과, 세 시공간 융합 모델은 예측 오차와 공간 유사도 측면에서 서로 다른 예측 결과를 생성하였다. 그러나 모델 종류와 관계없이, 예측 시기와 영상 pair가 획득된 시기 사이의 시간 차이보다는 예측 시기의 저해상도 영상과 영상 pair의 상관성이 예측 능력 향상에 더 중요한 것으로 나타났다. 또한 작물 모니터링을 위해서는 오차 전파 문제를 완화할 수 있는 식생지수를 시공간 융합의 입력 자료로 사용해야 함을 확인하였다. 이러한 실험 결과는 작물 모니터링을 위한 시공간 융합에서 최적의 영상 pair 및 입력 자료 유형의 선택과 개선된 모델 개발의 기초정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Sentinel-1 & -2 위성영상 기반 식생지수와 Water Cloud Model을 활용한 토양수분 산정 (Soil moisture estimation using the water cloud model and Sentinel-1 & -2 satellite image-based vegetation indices)

  • 정지훈;이용관;김진욱;장원진;김성준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권3호
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    • pp.211-224
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    • 2023
  • 본 연구에서는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 기반의 식생을 고려하는 후방산란모델 Water Cloud Model (WCM)을 활용한 토양수분 산정 연구를 수행하였다. 금강 상류의 용담댐유역을 포함한 40 × 50 km2 영역의 Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 MSI (Multi-Spectral Instrument) 영상을 수집하여 연구에 활용하였다. WCM의 식생변수로는 Sentinel-1 기반의 식생지수 RVI (Radar Vegetation Index), 탈분극비(Depolarization Rario, DR)와 Sentinel-2 기반의 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. WCM의 정모델링(forward modeling)은 토양수분과 후방산란계수의 특성이 유사한 3개 Group으로 나누어 수행하였다. 토양수분과 후방산란계수의 선형적인 관계가 명확할수록 Group의 모의 성능이 더 높게 나타났으며, 식생지수 별로는 NDVI, RVI, DR 순으로 정확도가 높았다. 토양수분을 모의하기 위해 모의된 후방산란계수를 반전(inversion)하였으며, 모의 성능은 정모델링 결과와 비례하였다. WCM 모의의 오류는 실측 후방산란계수 기준 약 -12dB를 기점으로 증가하는 양상을 보였다.