• 대한토목학회논문집
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• 제29권2D호
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• pp.305-309
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• 2009

영상융합의 목적은 다양한 영상으로부터의 정보를 하나의 영상으로 통합하는 것이다. 위성영상의 융합에 있어, 고해상도의 전정영상과 저해상도의 다중분광영상을 결합하기 위해 많은 영상 융합기법들이 제안되어왔으며, 융합결과의 공간적 세밀함과 분광정보 모두를 보존하는 것은 매우 중요하다. 웨이블릿 변환을 이용한 영상 융합기법은 분광정보의 보존 측면에서 다른 융합 기법에 비해 좋은 결과를 나타낸다. 본 연구에서는 IKONOS 영상을 이용한 수정된 a'trous 알고리즘 기반 웨이블릿 영상융합 기법을 제안한다. IKONOS 영상의 실험결과, 기존의 a'trous 알고리즘을 이용한 융합기법에 비해 공간적 세밀함과 분광정보의 보존측면에서 더 효과적인 기법임을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권4호
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• pp.339-350
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• 2017

In recent, cloud computing paradigm and open source as a huge trend in the Information Communication Technology (ICT) are widely applied, being closely interrelated to each other in the various applications. The integrated services by both technologies is generally regarded as one of a prospective web-based business models impacting the concerned industries. In spite of progressing those technologies, there are a few application cases in the geo-based application domains. The purpose of this study is to develop a cloud-based service system for satellite image processing based on the pure and full open source. On the OpenStack, cloud computing open source, virtual servers for system management by open source stack and image processing functionalities provided by OTB have been built or constructed. In this stage, practical image processing functions for KOMPSAT within this service system are thresholding segmentation, pan-sharpening with multi-resolution image sets, change detection with paired image sets. This is the first case in which a government-supporting space science institution provides cloud-based services for satellite image processing functionalities based on pure open source stack. It is expected that this implemented system can expand with further image processing algorithms using public and open data sets.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1313-1318
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• 2019

한국항공우주연구원에서는 총 3기의 다목적실용위성(3호, 3A호, 5호)을 개발 및 운영하고 있다. 위성개발의 주요 목적은 위성으로부터 획득되는 자료의 활용에 있다. 따라서 자료처리의 정확도 향상, 활용 분야의 확대를 위한 지속적 노력이 필요하다. 본 특별호에서는 다목적실용위성 광학 및 레이더 센서 기반의 전처리 기술 및 활용 기술에 대해서 소개하고 있다. 향후, 후속 다목적실용위성, 소형 위성 등이 개발 중에 있기 때문에 이에 대한 체계적인 연구 개발 및 투자가 필요할 것으로 사료된다.

• ETRI Journal
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• 제33권4호
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• pp.497-505
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• 2011

Image fusion is a technical method to integrate the spatial details of the high-resolution panchromatic (HRP) image and the spectral information of low-resolution multispectral (LRM) images to produce high-resolution multispectral images. The most important point in image fusion is enhancing the spatial details of the HRP image and simultaneously maintaining the spectral information of the LRM images. This implies that the physical characteristics of a satellite sensor should be considered in the fusion process. Also, to fuse massive satellite images, the fusion method should have low computation costs. In this paper, we propose a fast and efficient satellite image fusion method. The proposed method uses the spectral response functions of a satellite sensor; thus, it rationally reflects the physical characteristics of the satellite sensor to the fused image. As a result, the proposed method provides high-quality fused images in terms of spectral and spatial evaluations. The experimental results of IKONOS images indicate that the proposed method outperforms the intensity-hue-saturation and wavelet-based methods.

• 한국측량학회지
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• 제30권1호
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• pp.75-86
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• 2012

SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 광학영상에 비해 시각적 가독성이 떨어지는 단점을 갖는다. 광학영상의 다중분광정보를 융합하여 SAR 영상의 가독성을 향상시키기 위한 다중센서 융합기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 고속 퓨리에 변환을 통한 고주파 정보 추출 및 이상치 제거과정을 통해 SAR 영상의 공간적 세밀함과 다중분광영상의 분광정보를 유지할 수 있는 새로운 다중센서 융합기술을 제안하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X 영상과 KOMPSAT-2호의 다중분광영상을 사용하였다. 제안기법의 효용성을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 융합기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 실험 결과 기존 영상융합알고리즘에 비해 분광정보 보존측면에서 보다 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.21-29
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• 2019

본 논문에서는 구조-텍스처 분할 기법을 기반으로 위성영상을 분할 융합하여 공간 해상도를 개선시키는 프레임워크를 제시한다. 위성영상은 센서가 감지하는 파장에 따라 다양한 공간해상도를 가진다. 전정 영상 (panchromatic image)은 일반적으로 높은 공간해상도를 가지지만 단일 흑백컬러를 가지고 있는 반면, 다중분광 영상 (multi-spectral image)나 적외선 영상은 전정 영상에 비해 낮은 공간해상도를 가지지만 다양한 분광 밴드정보와 열 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 다중분광 영상이나 적외선 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해 영상의 디테일이 텍스처 영상에만 존재한다는 것에 착안하여 본 프레임워크를 고안하였다. 고안된 프레임워크에서는 저해상도 영상과 고해상도 영상이 구조 영상과 텍스처 영상으로 분할된 뒤, 저해상도 구조영상은 고해상도 구조 영상을 참조하여 가이디드 필터링 된다. 구조-텍스처 영상 모델에 따라 필터링된 저해상도 영상의 구조 영역과 고해상도 영상의 텍스처 영역을 픽셀 단위로 더해져서 최종 영상이 생성된다. 생성된 영상은 저해상도 영상의 밴드와 고해상도 영상의 디테일을 포함한다. 제시하는 방법은 분광해상도와 공간해상도를 모두 보존할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_4호
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• pp.1319-1326
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• 2019

한국항공우주연구원은 지속적으로 증가하는 공공분야의 위성영상 수요에 대응하기 위해 정부 위성정보활용협의체를 운영하고 있으며, 사용자 편의성 증진 및 위성영상 활용 활성화를 위해 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 제공하는 등 다양한 지원사업을 수행하고 있다. 특히 한반도 모자이크 영상의 활용도를 높이고 사용자가 손쉽게 분류 영상을 현업에 활용할 수 있도록 모자이크 영상을 분류 및 갱신하는 방안을 모색하고 자 하였다. 그러나 한반도 모자이크 영상은 영상 융합 및 컬러 밸런싱 등을 적용하기 때문에 분광정보, 즉 색상왜곡이 발생하고 R, G, B 밴드만 보유하고 있다는 한계점이 있기 때문에 모자이크 영상으로 만들어낸 분류 결과가 현업에서 활용될 수 있는 수준인지 확인 및 검증이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 모자이크 영상으로 분류를 수행했을 때 그 결과물의 신뢰도를 KOMPSAT-3 영상과 비교하여 확인해보고자 하였다. 연구 결과, KOMPSAT-3 영상의 분류 정확도는 약 81~86%(전체 정확도 약 85%)로 나타난 반면, 모자이크 영상분류 결과의 정확도는 약 69~72%(전체 정확도 약 72%)로 다소 낮게 나타났다. 이러한 현상은 모자이크 영상을 생성하는 과정에서 영상 융합과 모자이크 과정을 거치며 본래의 분광정보가 왜곡되었을 뿐만 아니라, 컬러밴드인 R, G, B 세 가지의 밴드만 제공함에 따라 NDVI나 NDWI 정보를 실제 모자이크 영상이 아닌 KOMPSAT-3 영상에서 추출하였기 때문으로 해석된다. 비록 현재로서는 모자이크 영상으로 토지피복분류를 수행하여 사용자에게 배포하기에는 무리가 있을 것으로 판단되나, 추후 모자이크 영상을 제작할 때 분광정보 왜곡을 최소화할 수 있는 방법을 모색하고 R, G, B 밴드뿐만 아니라 NIR 밴드도 함께 제공하거나 모자이크 영상에 적합한 영상분류 기술을 개발할 필요가 있을 것으로 생각된다. 또한 지형특성별 분류결과 비교분석과 관심객체별 기계학습 등을 통한 영상분류 방법을 개발하는 등 관련 연구를 지속한다면, 추후 분광정보가 제한된 영상들도 활용도가 높아질 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1945-1953
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• 2022

한국항공우주연구원에서는 위성영상의 활용 증진과 활용 활성화를 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 공공분야 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 해당 영상은 모자이크 과정에서 영상 융합 및 컬러 밸런싱의 과정을 거치기 때문에 본래의 분광 정보가 왜곡되어 있다. 또한 모자이크 영상은 Near Infrared (NIR) 밴드를 제외한 Red, Green, Blue 밴드만 제공하고 있기 때문에 해당 모자이크 영상을 활용하여 영상을 분석하는 데 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하고자 본 연구에서는 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법과 R, G, B 밴드를 활용한 지수를 추출하여 영상 분류를 수행하고, 그 결과를 비교해 보았다. 분석 결과, 모자이크 영상의 분류 결과 정확도는 약 67.51%인 반면, PCA 기법과 RGB 지수를 모두 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 75.86%로 나타나 PCA와 RGB 지수를 함께 활용하면 영상 분류 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다. PCA 기법과 RGB 지수 활용 기법을 비교한 결과, PCA 기법만 활용하였을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 64.10%로 나타났으며, RGB 지수만 활용했을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 74.05%로 나타났다. 이를 통해 두 기법 중에서는 RGB 지수를 활용한 분류 정확도가 더 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 양질의 보조 정보를 활용하는 것이 중요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 추후 모자이크 영상의 분류 및 분석결과를 향상시키기 위한 추가적인 지수 및 기법 개발이 필요할 것으로 생각되며, 관련 연구를 통해 모자이크 영상 및 제한된 분광 정보만을 제공하는 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.