• 한국지리정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.35-45
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• 2018

항공기 탑재용 초분광 카메라시스템에 의해 얻어진 영상데이터는 수십 내지 수백의 연속된 초분광 해상도로부터 동시에 각 화소별 완전한 분광 및 공간정보를 포함하고 있으므로 복잡한 연안지역에 대한 해안선 매핑, 특정재료로 이루어진 시설물 탐지, 연안지역의 토지이용 상세분석 및 변화 모니터링 등에 그 활용잠재성이 대단히 크다. 육역과 해역을 포함하는 연안지역을 대상으로 항공기 탑재 초분광센서인 CASI-1500으로부터 취득된 초분광 항공영상을 이용하여 분광각매퍼(SAM;Spectral Angle Mapper) 감독분류방법으로 토지피복분류를 행하였다. 첫번째, 대기보정영상에 대하여 육역과 해역이 포함된 지역에 대한 통합분류, 두번째, 육 해역의 통합분류결과로부터 육역과 해역의 분리 후 재분류, 그리고 세번째로 육역만을 대상으로 한 분류를 각각 수행하여 결과 및 정확도를 비교하였다. 또한 초분광 항공영상 48개 밴드로부터 IKONOS, QuickBird, KOMPSAT, GeoEye 등 고해상도 위성영상과 동일한 파장대의 4개 밴드영상, 그리고 WorldView-2 위성영상과 동일한 파장대의 8개 밴드영상만을 선택하여 각각 토지피복분류를 수행하고 초분광 48개 밴드영상으로 분류한 결과와 비교하였다. 연구결과, 연안지역에 대한 육역과 해역 통합영상으로 분류하는 것에 비해 육역과 해역 통합영상으로 분류한 후 육역과 해역을 분리하여 재분류를 수행하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 육역의 분류 결과에서 분광해상도가 높은 영상의 결과일수록 아스팔트나 콘크리트 도로가 더 정확하게 분류되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.481-494
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• 2011

다양한 공간규모에 대해서 식생의 생산성을 추정하기 위해 대기와 생태계내의 탄소순환 과정을 모니터링 하는 것은 탄소순환과정과 원격탐사기법을 결합함으로써 기능하다. 그 대표적인 예로서 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 지구관측시스템(Earth Observing System, EOS)은 총 일차생산성 (Gross Primary Productivity, GPP), 순 일차생산성 (Net Primary Productivity, NPP)을 전 지구에 대해 1km의 공간해상도로 제공한다. 그러나 MODIS의 생산성 추정에 기상입력자료로 이용되는 The NASA Data Assimilation Office (DAO)자료는 $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$의 거친 해상도를 가지기 때문에 지역규모에서 지표기상의 상세한 공간적인 이질성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 MODIS의 Aqua와 Terra 위성의 영상만을 이용하여 생산성을 추정하기 위한 입력자료로 사용되는 일 단위 일사량(MJ $day^{-1}$), 열 최저기온($^{\circ}C$, 낮 시간 평균 대기수증기압 포차(Yapor Pressure Deficit, Pa)을 5 km 해상도로 각각 추정하였다. 각각의 입력자료의 평가를 위해 미국 중서부 Corn Belt 지역 내에 위치하고 있는 7 개소의 지상기반의 관측자료를 수집하였다. MODIS 위성영상을 이용하여 추정한 기상입력자료와 관측자료를 비교한 결과, 일 최저기온은 ME와 상관계수가 각각 0.83에서 0.98, $-0.9^{\circ}C$ 에서 $+5.2^{\circ}C$ 의 범위로 양호한 상관성을 보였다. VPD는 약간 산개하는 경향을 보인다(ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). 반면에, 일 단위 일사량은 MODIS가 약간 과대평가하는 경향을 보였지만 대부분의 지역에서 관측자료와 유의한 일치도를 보였다(ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0 67 ~ 0.97). 본 연구에서는 맑은 날에 대해서 MODIS 위성영상으로부터 추정된 기상입력자료가 MODIS가 제공하는 기상입력자료보다 상세한 지표 기상의 이질성을 반영한 자료를 생산할 수 있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.989-998
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• 2021

구름의 영향을 크게 받는 광학위성영상의 활용에 있어 일정 주기 합성은 구름의 영향을 최소화할 수 있는 유용한 방법이다. 최근 주기 합성 시 구름과 구름 그림자 정보가 직접 입력되어 일정 주기 시 두 인자의 영향을 가장 덜 받는 최적의 화소를 선택하는 기법이 제시되었다. 최적의 합성 결과를 도출하기 위해서는 구름과 구름 그림자의 정확한 추출이 필수적이다. 또한 농작물과 같이 분광정보가 중요한 대상의 경우 주기 합성 시 분광정보의 손실이 최소화되어야 한다. 본 연구에서는 구름과 구름 그림자의 높은 탐지정확도를 유지하면서 분광정보의 손실이 적은 탐지 기법을 도출하기 위해, 강원도 고랭지 배추밭을 대상으로 두 분광척도(Haze Optimized Tranformation; HOT, MeanVis)를 이용한 방법과 Sentinel-2A/B에서 제공되는 구름 정보를 비교 분석하였다. 2019년~2021년까지 자료를 분석한 결과 Sentinel-2A/B위성의 구름 정보는 F1값이 0.91인 탐지 정확도를 보이나, 밝은 인공물이 구름으로 오탐지되었다. 이에 비해 HOT에 임계치(=0.05)를 적용해 획득한 구름 탐지 결과는 상대적으로 낮은 탐지 정확도(F1=0.72)를 보였으나, 오탐지가 적어 분광정보의 손실을 최소화하였다. 구름 그림자의 경우, Sentinel-2A/B 부가 레이어에서는 최소한의 그림자만이 탐지된 결과를 볼 수 있었으나, MeanVis에 임계치(= 0.015)를 적용했을 시 지형적으로 발생한 그림자와 구별 가능한 구름 그림자만을 탐지할 수 있었다. 분광척도 기반 구름 및 그림자 정보를 입력해 안정된 월별 합성된 식생지수결과를 획득하였으며, 향후 Sentinel-2A/B의 높은 정확도의 구름 정보를 주기 합성에 입력해 비교할 예정이다.