연안 김 양식장의 효과적 관리를 위해서는 실제 시설량의 조사가 필요하며, 인공위성을 이용한 방법이 가장 효과적이다. 본 연구에서는 10m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5 다중분광영상을 사용하였으며, 경기도 화성시 제부도 남방 해역에 김 양식장의 자동탐지 기법을 적용하고 평가하였다. 김 양식장을 추출하기 위하여 우선 3밴드 영상의 분광 특성을 이용한 밴드차(Band difference) 영상을 작성하여, 두 가지 방법(형태학적 처리기법 및 Canny 에지 탐지기법)으로 처리를 한 후, 두 결과를 합성하여 레이블링함으로써 탐지율을 극대화하였다. 인공위성영상을 이용하여 얻어진 2005년 한국연안 김 양식장 시설량은 676,749책(柵)으로, 면허시설량 572,745책보다 많은 것으로 나타났다. 또한, 준법시설 비율은 52.9%로 아주 낮았다. 이와 같은 양식장 시설 현황 조사 결과는, 정부에서 전체 생산량을 조절할 수 있게 하여 안정적인 시장 가격을 유지하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
차세대 중형위성에 탑재되는 2축 짐벌식 안테나는 고해상도 영상정보를 효율적으로 지상국에 송신하기 위해 적용된다. 본 연구에서는 발사 진동환경에서 상기 2축 짐벌식 안테나의 구조 건전성을 보장하기 위해 발사구속장치의 적용을 포함한 구조설계를 수행하였으며, 이에 대한 설계유효성을 입증하고자 구조해석을 실시하였다. 우선 모드 해석을 통해 발사 및 궤도환경 하에서 발사구속장치가 각각 구속 및 해제됨에 따른 안테나의 동적응답특성을 예측하였다. 또한 준정적 해석을 통해 안테나 조립체에 대한 구조 건전성을 검토하였으며, 안테나 기저면과 위성체간의 체결부 I/F에 적용된 볼트에 대한 구조 건전성을 검토하였다. 마지막으로 발사구속장치의 구속력에 따라 Ball & Socket Interface의 소켓과 볼트머리 간에 발생하는 이격 (Gapping)을 비롯해 상기 Interface에 적용된 볼트 자체의 안전여유를 산출하여 발사구속장치의 적정 구속력 범위를 결정하였다.
단지계획 또는 특정 목적의 시설물 설립을 위한 적지선정은 제반여건과 주변환경을 면밀하게 고려해야 한다. 특히, 인간의 생활공간이라면 채광 및 통풍, 부지활용의 효용성 등이 중요한 요소이다. 이를 위해서 3차원 지형모델링과 가상 시뮬레이션을 통한 다각적인 입체분석이 필요하다. 이러한 지형모델링에 필수적인 고해상 위성영상이 아리랑2호 위성(KOMPSAT2)을 통해 국내기술로 제공되고 있으므로 저렴한 비용으로 처리가 가능해 졌다. 본 연구에서는 특정목적의 단지계획을 위해 몇 개의 후보지를 선정하고 3차원 지형모델링과 토지정보를 이용하여 적지분석을 하고자 하였다. 이를 위해 필지분석, 지가산정, 경사도 분석, 향분석을 실시하였으며 각 후보지 별 평가지표를 마련하여 정량적인 평가를 시도한 결과 효율적이며 합리적으로 적지선정을 할 수 있었다.
불투수도는 도시화, 환경변화를 추정하기 위한 중요한 지수로서 도시 기후 변화, 홍수기철 도시 범람의 증가, 홍수 모델링에 영향 등 도시의 홍수 기상학과 수문학적인 변화와 매우 밀접한 관계가 있다. 본 연구에서는 안성지역 일대를 대상으로 하여 Landsat ETM+ 영상을 이용한 불투수도 작성을 시도하였다. 학습 및 검수자료는 고해상도 영상인 IKONOS 영상을 이용하였으며, Landsat ETM+ 영상에 대한 위성반사율을 이용하여 tasseled cap과 NDVI로 전환하고 다양한 변수들이 불투수도에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 Regression Tree 알고리즘에 따라 불투수도 추정식을 개발하여 지도화하였다.
고해상도 위성영상을 이용한 DEM 자동제작과 관련한 기존연구에 따르면, 토지피복 특성별로 DEM 정확도가 다르게 나타난다는 것을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 토지피복 분류영상을 이용하여 IKONOS Geo레벨 입체영상에서 상관계수 정합을 위한 토지피복 특성별 기준영역 크기 자동선택 방법을 제안하였다. 그리고 기준영역이 큰 지역의 경우, 정합시간 단 축을 위해 기준영역과 검색영역내의 일정간격 화소들만 참여하여 상관계수를 계산하게 하였다. 그 결과, 고정된 기준영역으로 정합한 DEM보다 제안방법으로 구한 DEM의 정확도가 향상되었다. 그리고 실험 대상지 중 경작지에서는 제안방법에 의한 DEM 결과가 수치지도와 ERDAS에 의한 DEM의 결과보다는 오히려 우수한 것으로 판단되어진다.
최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.
The size of raw data has dramatically increased due to the recent trend of Synthetic Aperture Radar(SAR) development plans for high resolution and high definition image acquisition. The large raw data has an impact on satellite operability due to the limitations of storage and transmission capacity. To improve the SAR operability, the SAR raw data shall be compressed before transmission to the ground station. The Block Adaptive Quantization (BAQ) algorithm is one of the data compression algorithm and has been used for a long time in the spaceborne SAR system. In this paper, an optimization method of BAQ threshold table is introduced using real SAR raw data to prevent the degradation of signal quality caused by data compression. In this manner, a new variation estimation strategy and a new threshold method for block type decision are introduced.
A major obstacle to classify and validate Land Cover maps is the high cost of generating reference data or multiple thematic maps for subsequent comparative analysis. In case of inaccessible area such as North Korea, the high resolution satellite imagery may be used as in situ data so as to overcome the lack of reliable reference data. The objective of this paper is to investigate the possibility of utilizing QuickBird (0.6m) of North Korea obtained from Google Earth data provided thru internet. Monthly NDVI images of nine months from the summer of 2004 were classified into L=54 cluster using ISODATA algorithm, and these L clusters were assigned to 7 classes; coniferous forest, deciduous forest, mixed forest, paddy field, dry field, water and built-up area. The overall accuracy and Kappa index were 85.98% and 0.82, respectively, which represents about 10% point increase of classification accuracy than our previous study based on GCP point data around North Korea. Thus we can conclude that Google Earth may be used to substitute the traditional in situ data collection on the site where the accessibility is severely limited.
고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.
Airborne MSS 자료는 수질오염을 효과적으로 감시하고 분석할 수 있는 자료이다. 본 연구에서는 다목적 실용위성(KOMPSAT)에 탑재될 저해상도카메라(LRC)의 다중분광 영상자료를 수질오염 분석에 활용할 목적으로 수질인자의 분광반사도를 측정하였으며, 고해상도 원격탐사 자료인 Airborne MSS 자료를 이용하여 수역에서의 수질인자 추출 가능성을 조사하였다. 특히 부영양화와 관련된 환경인자 추출을 시도하였다. 수질인자는 클로로필-a, 부유물질, 탁도 등을 선정하여 분광반사 특성 및 처리기법을 개발하였다. 그 결과는 다음과 같다 첫째, 수면에 도달하는 태양광 스펙트럼은 가시광 영역인 0.4~0.7$\mu\textrm{m}$에서 전체 복사량의 50% 정도가 반사되며, 0.50$\mu\textrm{m}$ 부근에서 가장 높다. 둘째, 클로로필-a는 녹색 파장대인 0.52$\mu\textrm{m}$, 부유물질의 반사도는 0.8$\mu\textrm{m}$, 탁도는 0.57$\mu\textrm{m}$에서 높은 반사율을 보였다. 셋째, Airborne MSS자료를 이용하여 수질인자 분석결과, 클로로필-a는 Band 3과 Band 7을 비연산처리를 하여 분포도를 작성하였다. 부유물질은 Band 7에서 분포도를 작성할 수 있었으며, PCA를 수행하였을 때 PC 1에서 유용함을 알 수 있었다. 탁도는 PCA 분석시 PC 4에서 현장자료와 유사한 분포패턴을 나타내었다. 이상의 결과들은 계절적, 시간적 변화에 따라 파장대역이 달라질 수 있으므로, LRC 자료를 이용하여 보다 정확한 수질환경 인자를 분석하기 위해서는 현장실측 자료 및 수역의 분광반사 특성 등을 지속적으로 조사할 필요가 있다. 추후 본 연구에서는 저해상도 위성영상 및 현장 분광반사도 측정을 통한 수역의 분광반사 특성을 지속적으로 분석하고, 수역의 수질분석자료 확보 및 수질오염 유형을 분석 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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