증발산은 토양 표면에서 일어나는 증발 과정과 식물의 광합성으로 인해 발생하는 증산 작용을 포함한 수문 기상인자로 수문 순환과정에서 중요한 역할을 차지한다. 현재 국내외에서는 증발산을 산정하고 공간적인 거동을 파악하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만 특정 지역에서의 토지 피복의 차이나 식생으로 인해 거동을 이해하는데 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 고해상도의 영상을 제공하는 Landsat 위성이 기반이 되는 원격탐사 기반 에너지 수지 모형인 Mapping EvapoTRanspiration with Internalized Calibration (METRIC) 모형과 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성 기반의 Penman-Monteith 알고리즘으로 산정된 증발산의 공간 분포를 비교하였다. 토지 피복별로 분류한 후 두 공간 분포를 비교하여 침엽수림과 활엽수림에서 가장 높은 상관관계를 갖는 것을 확인하였고 두 모형에 대한 적용성이 높음을 알 수 있다. 본 연구를 바탕으로 원격탐사 기반 고해상도 증발산 지도를 제작하여 시공간적 변동성과 계절 변화에 따른 거동을 파악할 수 있을 것이다.
지표면 온도는 수문기상학에서 매우 중요한 인자로써 지면-대기의 상호순환을 이해하는 데 필수적인 요소이다. 따라서 지표면 온도를 정확하게 산출하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 국내에서는 현재까지 시 공간적으로 일정한 자료를 대상으로 한 연구가 미흡한 상황이다. 본 연구에서는 국내 최초의 정지궤도 위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS)의 지표면 온도 자료를 사용하여 MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 센서를 탑재한 위성(Terra/Aqua)에서 제공되는 지표면 온도와 비교 분석을 실시하였다. 또한, COMS 자료의 정확성 확인을 위하여 지상관측지점의 자료와 비교하였다. 그 결과 MODIS와의 비교에서는 COMS가 Aqua/Terra에 비하여 전체적으로 과소 산정되었으며, Aqua보다는 Terra와 비슷한 경향을 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 지상 관측 일평균자료와의 비교에서도 COMS가 과소 산정되는 것으로 나타났다. 각각의 오차는 알고리즘 사용 인자의 차이, 자료의 시간적 차이, 외부적인 요인 등으로 인해 발생하는 것으로 판단된다. 그러나 전체적인 경향성이 비슷한 것으로 나타나 COMS의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며, 추후보다 정확한 검 보정에 대한 연구가 필요한 실정이다.
지표면으로 입사하는 태양 복사 에너지를 정확하게 산출하는 것은 에너지 수지 방법을 이용한 유역 분석의 신뢰도를 높이는데 기여할 수 있다. 태양 복사 에너지는 지형 인자와 대기 인자를 이용하여 산정할 수 있으나 기상관측장비 특성상 지점값 위주의 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 공간적 제약을 완화하기 위해 원격탐사 기법을 이용하여 지표면에 들어오는 태양 복사 에너지를 산출하고자 하였다. 시간, 공간적으로 중규모 해상도를 가지고 있는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 관측 이미지를 이용하여 태양 복사 에너지의 시공간 분포를 산정하고 그 결과를 연구 지역인 광릉/해남 KoFlux site의 지상 관측값을 이용하여 검증함으로써 산정 모형의 국내 적용성을 확인하였다. 비교적 적은 수의 인자를 필요로 하는 Allen et al.(2007) 태양 복사 에너지 산정 모형과 36가지의 서로 다른 파장 이미지를 이용하여 산출된 MODIS 대기 자료를 이용하여 결과를 산정함으로써 모형의 간편성 및 효율성을 확인할 수 있었다. 특히 광릉/해남 KoFlux site 관측치와 모형 산정값과의 상관계수가 각각 0.95, 0.96으로 매우 높은 값을 가짐으로써 모형의 높은 신뢰성을 검토하였다. 향후 연구의 결과로써 얻어진 태양 복사 에너지의 시공간 분포특성 분석을 통해 에너지 수지 방법의 정확성을 향상시키고자 한다.
A new technique, namely the combination of satellite and trajectory analysis (CSTA), for exploring the spatio-temporal distribution information of volcanic ash plume (VAP) from volcanic eruption. CSTA uses the satellite derived ash property data and a matching forward-trajectories, which can generate airmass history pattern for specific VAP. In detail, VAP properties such as ash mask, aerosol optical thickness at 11 ${\mu}m$ ($AOT_{11}$), ash layer height, and effective radius from the Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) satellite were retrieved, and used to estimate the possibility of the ash forecasting in local atmosphere near volcano. The use of CSTA for Iceland's Eyjafjallaj$\ddot{o}$kull volcano erupted in May 2010 reveals remarkable spatial coherence for some VAP source-transport pattern. The CSTA forecasted points of VAP are consistent with the area of MODIS retrieved VAP. The success rate of the 24 hour VAP forecast result was about 77.8% in this study. Finally, the use of CSTA could provide promising results for VAP monitoring and forecasting by satellite observation data and verification with long term measurement dataset.
This paper presents a graph-based method of detecting and tracking moving objects in H.264/SVC bitstreams for video surveillance applications that makes use the information from spatial base and enhancement layers of the bitstreams. In the base layer, segmentation of real moving objects are first performed using a spatio-temporal graph by removing false detected objects via graph pruning and graph projection, followed by graph matching to precisely identify the real moving objects over time even under occlusion. For the accurate detection and reliable tracking of moving objects in the enhancement layer, as well as saving computational complexity, the identified block groups of the real moving objects in the base layer are then mapped to the enhancement layer to provide accurate and efficient object detection and tracking in the bitstreams of higher resolution. Experimental results show the proposed method can produce reliable results with low computational complexity in both spatial layers of H.264/SVC test bitstreams.
본 연구에서는 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 다중 위성영상을 기반으로 전국 시공간 토양수분 및 토양수분 기반의 가뭄지수 SWDI(Soil Water Deficit Index)를 산정하였다. 시공간 토양수분의 산정을 위해 입력자료로 MODIS 위성의 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 증발산 및 식생(Enhanced Vegetation Index, EVI; Fraction of Photosynthetically Active Radiation, FPAR; Leaf Area Index, LAI; Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 관련 산출물 자료와 지상 관측자료인 일 단위 강수량 자료를 구축하였다. MODIS 위성영상은 산출물별로 제공되는 QC(Quality Control) 영상을 활용해 보정을 수행하였고, 공간 강수량 자료는 기상청에서 제공하는 전국 92개 지점의 종관기상관측자료를 구축하여 공간보간기법인 역거리가중법을 적용해 생성하였다. 실측 토양수분은 농촌진흥청에서 제공하는 76개 지점의 토양 깊이 10 cm에 설치된 TDR(Time Domain Reflectomerty) 센서에서 측정된 토양수분 자료를 활용하였으며, 토양수분 모의 시 토양 속성을 고려하기 위해 국립농업과학원에서 제공하는 토양도를 구축하여 활용하였다. 토양수분 산정 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model, MLRM)을 활용하였으며, 계절 및 토성에 따른 회귀식을 산정하였다. 회귀식 기반의 토양수분과 토성별 포장용수량 및 영구위조점 값을 이용하여 SWDI를 산정하고, 실제 가뭄 발생 시기 및 지역과의 비교하고자 한다.
2015년 소양강댐 유역에서 발생한 가뭄에 의해 많은 피해가 발생했다. 본 연구에서는 가뭄발생시 시공간적 가뭄상황이 파악 가능한 Terra MODIS 영상을 이용하여 소양강댐 유역의 가뭄분포 특성을 추정하고자 하였다. 2010년 1월 1일에서 2015년 6월 30일까지의 250m 해상도인 MODIS product MOD13 16일 합성 영상을 수집하고 식생지수(NDVI)를 구축하였다. 식생지수를 이용하여 식생상태지수(VCI)와 표준화된 표준정규 식생지수(SVI)를 이용하여 가뭄지역의 추정 기법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 가뭄지역의 자료를 정보화하고 그 결과를 정량적으로 제시하는 방법으로 활용될 수 있으며, MODIS 자료의 이용은 시공간적 가뭄지역 탐지의 가능성을 가짐을 알 수 있었다.
육상 원격탐사에서 정량적 활용이 확대됨에 따라 대기보정의 중요성이 날로 증가하고 있다. 그러나 대기보정 처리의 난이도와 효과의 불확실성을 감안한다면, 대기보정은 필요한 활용 분야에 적용되어야 한다. 광학영상의 대기보정이 반드시 필요한 분야로 지표물의 생물리적 변수의 정량적 정보를 추출하는 경우와 시계열 자료 분석을 꼽을 수 있다. 지표물의 정확한 표면반사율을 도출하는 대기보정에서 가장 큰 영향을 미치는 요소는 시공간적으로 매우 가변적인 에어로졸 및 수증기량이다. 특히 고·중해상도의 다중분광영상 대기보정에서 시기와 공간해상도가 부합되는 에어로졸 및 수증기 자료를 얻는 데 어려움이 많다. 광학영상의 육상 대기보정에서는 대기자료의 획득 방법에 따른 적절한 기법의 적용이 필요하다. 육상 대기보정은 렘버시안 표면 가정으로 표면반사율이 산출되지만, 대부분의 지표면은 이방성 반사특성을 가지고 있기 때문에 BRDF보정이 추가적으로 적용되어야 하는 숙제를 가지고 있다. 육상지역의 광학영상 대기보정 방법은 지속적인 개선이 전망되며, 센서도 대기보정을 위한 추가적인 파장밴드 포함이 기대된다.
우리나라 갯벌은 우리나라의 하천 및 중국의 양자강과 황하 등으로부터 흘러 들어온 퇴적물이 밀물과 썰물에 의해 생성된 지형이며 오염정화, 어패류 생산 등에 있어 중요성이 아주 높다. 갯벌은 직접적인 접근이 어려워 지상측량이 힘들어 항공사진측량 기법을 활용하여 고해상도의 공간 정보를 얻는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 비용 및 촬영 주기 등에 있어 단점이 있는 유인항공기 및 인공위성을 보완하기 위해 최근 산업적으로 주목받고 있는 드론을 활용하여 갯벌 지형 생성에 대한 연구를 수행하였다. 전라남도 영광 함평만 야월리 갯벌에 대해 GPS(Global Positioning System) 기준점 측량, 시간대별 드론 영상 획득, 번들 조정, 입체영상 처리를 통하여 DSM(Digital Surface Model) 및 정사영상을 생성하고 상호 좌표등록 등의 절차를 통해 단시간 내에 공간 정확성이 높은 갯벌의 시계열 공간 정보의 생성이 가능하였다.
동적 양전자방출단층 촬영은 3차원의 공간적 정보와 추가적인 1차원의 시계열 정보가 함께 존재하는 시공간 정보(4차원)의 데이터를 활용할 수 있어서 전통적인 영상기법에 비해 임상 진단 및 분석에 활용할 수 있는 정보의 양이 급격히 증가된 의료영상 촬영기법이다. 그러나, 인체에 주입할 수 있는 방사성 동위원소의 양의 제한 및 검출기 특징에 따른 감마선 검출의 제한 등이 영상을 재구성 하는 것에 제약사항으로 존재하여, 고화질 의료 영상의 획득에 어려움이 존재하여 임상적 활용의 제한사항이 되어왔다. 본 연구에서는, 4차원 영상의 적극적인 임상 활용을 위해서 영상의 화질을 개선하고 정량적인 평가를 할 수 있는 영상 기법을 연구하였다. 이를 위해, Matlab을 이용하여 영상의 여러 독립적인 신호원을 분리하여 영상의 신호와 노이즈로 구분할 수 있도록, 선형 대수학의 기법 중 하나인 특이값 분해를 활용하였다. 이를 통해, 개선된 동적 양전자방출단층 영상은 정량적인 평가를 통하여, 원래 영상에 비해 SNR이 최소 5%에서 최대 30%까지 증가하는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 향후 dynamic PET 연구의 기초적인 도구로 활용될 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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