우리나라 농지의 기준증발산 격자자료 비교평가: 2016-2019년의 사례연구

김서연 ( Seoyeon Kim ) , 정예민 ( Yemin Jeong ) , 조수빈 ( Subin Cho ) , 윤유정 ( Youjeong Youn ) , 김나리 ( Nari Kim ) , 이양원 ( Yangwon Lee )  대한원격탐사학회, 대한원격탐사학회지 [2020] 제36권 제6호, 1465~1483페이지(총19페이지)

증발산은 토양으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산을 통칭하는 것으로, 물 수지, 가뭄, 작물생장, 기후변화 등의 모니터링에 있어 중요한 요소이다. 실제증발산은 식생 지표면의 물 소비량 또는 물 필요량이며 기준증발산에 작물계수를 곱하여 구하므로, 농지의 실제증발산을 구하기 위해서는 기준증 발산의 계산이 정확히 이루어져야 한다. 격자형 기준증발산을 합리적으로 산출하기 위하여 그동안 많은 노력들이 있었고 복수의 산출물이 제공되고 있다. 이에 본 연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, MODIS 기준증발산 산출물을 비교평가 함으로써, 우리나라처럼 복합적이고 이질적인 지표면에서 국지적 규모의 수문 및 농업 분야에 활용하기 위하여 어떤 기준증발산 산출 방법이 적합한지 살펴보고자 한다. 2016~2019년 3~11월의 1일 단위 ...

TAG Reference evapotranspiration, Latent heat flux, Cropland, Machine learning

최근 다목적실용위성 시리즈 활용 현황

이광재 ( Kwang-jae Lee ) , 오관영 ( Kwan-young Oh ) , 이원진 ( Won-jin Lee )  대한원격탐사학회, 대한원격탐사학회지 [2020] 제36권 제6호, 1485~1492페이지(총8페이지)

다목적실용위성 1호가 발사 된지 20년이 넘었으며, 지금까지 총 5기의 다목적실용위성을 성공적으로 발사하였다. 그 동안 다목적실용위성은 각종 주제도 제작을 비롯하여 국토 변화, 환경분석, 해양모니터링 등 다양한 분야에서 활용되어 왔으며 많은 연구자들이 다목적설용위성 영상자료를 처리, 분석 및 활용하기 위한 연구를 진행해 왔다. 국가 우주개발계획에 따라 다목적실용위성 시리즈는 국가 차원의 위성영상 수요 충족을 위하여 지속적으로 개발될 예정이다. 위성 개발의 궁극적인 목적이 획득된 영상의 활용에 있다면 개발되는 위성을 효과적으로 활용하기 위한 체계적인 연구가 뒤따라야 할 것이다. 본 특별호에서는 최근 수행된 다목적실용 위성 영상 활용 연구에 대해서 소개하고자 한다.

TAG KOMPSAT, Calibration, Validation, Surface Reflectance, Deep Learning, Classification, Change Detection, DSM

정상운영기간동안의 KOMPSAT-3A호 주요 영상 품질 인자별 특성

서두천 ( Doochun Seo ) , 김현호 ( Hyun-ho Kim ) , 정재헌 ( Jaehun Jung ) , 이동한 ( Donghan Lee )  대한원격탐사학회, 대한원격탐사학회지 [2020] 제36권 제6호, 1493~1507페이지(총15페이지)

KOMPSAT-3A는 2015년 3월 발사하여 약 6개월의 기간 동안 초기 검보정을 수행한 이후 지난 8년 동안 성공적으로 KOMPSAT-3A 자료를 사용자들에게 배포하였으며, 수집된 영상 자료는 지도제작, GIS, 국토관리 등의 다양한 분야에서 정성적, 정량적 정보 추출의 기초 자료로 활용되고 있다. 한국항공우주연구원에서는 KOMPSAT-3A의 영상제품군에서 추출되는 정보의 정확도 및 신뢰도를 확보하기 위해 주기적으로 영상 품질과 인공위성 하드웨어 특성을 확인하고 있다. 또한 KOMPSAT-3A의 탑재체, 자세제어 센서들의 노후화에 따른 영상 품질 저하 현상을 최소화하기 위해 지속적인 영상 품질 개선 작업을 수행하고 있다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 개발 단계에서 정의된 발사 전후의 검보정 주요 과정 및 대표 영상 ...

TAG KOMPSAT-3A, Image Quality Parameters, MTF, SNR, Location accuracy

다목적실용위성 3A 영상 자료의 지표 반사도 성과 검증: RadCalNet Baotou(BTCN) 자료 적용 사례

김광섭 ( Kwangseob Kim ) , 이기원 ( Kiwon Lee )  대한원격탐사학회, 대한원격탐사학회지 [2020] 제36권 제6호, 1509~1521페이지(총13페이지)

다목적실용위성(KOMPSAT-3A: Korea Multi-Purpose Satellite 3A)으로부터 산출된 지표 반사도 성과의검정 작업을 위하여 분광 반사도 측정값을 제공하고 있는 포털인 Radiometric Calibration Network(RadCalNet)에서 제공하는 4 개의 사이트 자료 중에서 중국 바오터우(Baotou: BTCN) 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험을 위한 반사도 성과는 대기 반사도와 지표 반사도를 일괄적으로 처리할 수 있도록 재설계하고 구현한 오픈 소스 Orfeo ToolBox(OTB)의 확장 프로그램(Extension)을 이용하여 생성하였다. 절대 대기 보정에 적용되는 두 가지의 센서 모델 변수를 고려하여 2016년, 2017년, 2018년...

TAG Absolute Atmospheric Correction, AERONET, KOMPSAT-3A, RadCalNet, Surface Reflectance

KOMPSAT-3와 Landsat-8의 시계열 융합활용을 위한 교차검보정

안호용 ( Ho-yong Ahn ) , 나상일 ( Sang-il Na ) , 박찬원 ( Chan-won Park ) , 홍석영 ( Suk-young Hong ) , 소규호 ( Kyu-ho So ) , 이경도 ( Kyung-do Lee )  대한원격탐사학회, 대한원격탐사학회지 [2020] 제36권 제6호, 1523~1535페이지(총13페이지)

원격탐사를 이용한 작황정보 생산은 작물의 생물계절을 이용하여 작물 분류, 생육 모니터링, 생산량 추정 분석이 선행되어야 한다. 생물계절에 추정을 위한 시계열 영상 자료가 필요하지만 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)만으로 획득하는 것은 물리적 제한이 있으므로 타 지구관측위성과의 융합 활용이 필요하다. 위성자료의 융합 활용을 위해서는 각 위성이 가지는 고유의 방사학적 센서 특성 차이를 극복해야 한다. 본 연구는 위성자료의 융·복합 활용을 위한 첫 단계로서 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성의 교차검보정을 수행하였다. Libya-4 PICS(Pseudo Invariant Calibration Sites)에서 2년간 수집된 위성자료에 대해 초분광위성을 이용하여 산정된 SBAF(Spectral ...

TAG Cross Calibration, KOMPSAT-3, Lnadsat-8, SBAF, PICS

KOMPSAT-3 영상 모자이킹을 위한 경계선 추정 방법에 대한 연구

김현호 ( Hyun-ho Kim ) , 정재헌 ( Jaehun Jung ) , 이동한 ( Donghan Lee ) , 서두천 ( Doochun Seo )  대한원격탐사학회, 대한원격탐사학회지 [2020] 제36권 제6호, 1537~1549페이지(총13페이지)

KOMPSAT-3의 지상해상도는 전정색 밴드: 0.7 m, 다중 스펙트럴 밴드: 2.8 m이며, 관측 폭의 경우 16 km이다. 따라서 관측 폭(16 km) 보다 넓은 지역의 영상을 한 번의 촬영으로 획득할 수 없으며, 관측 폭 단위로 넓은 지역을 겹치게 촬영 한 후에 획득한 영상들을 하나의 영상으로 만들어야 주어야 한다. 이때 필요한 알고리즘을 영상 모자이킹 또는 영상 스티칭이라고 하며, 지도 제작, 국토관리 분야 등에 사용된다. 모자이킹 알고리즘은 일반적으로 (1) 특징점 추출 및 매칭, (2) 복사 평형, (3) 경계선 추정, (4) 영상 블렌딩의 4단계로 이루어져 있다. 본 논문에서는 위성 영상에서 효과적으로 경계선 추정할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 그 결과 기존의 방법에 비하여 더 정확하게 경계선을 추정할 ...

TAG Remote sensing, Image mosaicking, Image stitching, Seamline estimation, KOMPSAT-3

Mapping of Post-Wildfire Burned Area Using KOMPSAT-3A and Sentinel-2 Imagery: The Case of Sokcho Wildfire, Korea

( Arip Syaripudin Nur ) , ( Sungjae Park ) , ( Kwang-jae Lee ) , ( Jiyoon Moon ) , ( Chang-wook Lee )  대한원격탐사학회, 대한원격탐사학회지 [2020] 제36권 제6호, 1551~1565페이지(총15페이지)

KOMPSAT-3의 지상해상도는 전정색 밴드: 0.7 m, 다중 스펙트럴 밴드: 2.8 m이며, 관측 폭의 경우 16 km이다. 따라서 관측 폭(16 km) 보다 넓은 지역의 영상을 한 번의 촬영으로 획득할 수 없으며, 관측 폭 단위로 넓은 지역을 겹치게 촬영 한 후에 획득한 영상들을 하나의 영상으로 만들어야 주어야 한다. 이때 필요한 알고리즘을 영상 모자이킹 또는 영상 스티칭이라고 하며, 지도 제작, 국토관리 분야 등에 사용된다. 모자이킹 알고리즘은 일반적으로 (1) 특징점 추출 및 매칭, (2) 복사 평형, (3) 경계선 추정, (4) 영상 블렌딩의 4단계로 이루어져 있다. 본 논문에서는 위성 영상에서 효과적으로 경계선 추정할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 그 결과 기존의 방법에 비하여 더 정확하게 경계선을 추정할 ...

TAG Wildfire, KOMPSAT-3A, ANN, SVM, and Sentinel-2

기계학습 기법에 따른 KOMPSAT-3A 시가화 영상 분류 - 서울시 양재 지역을 중심으로 -

윤형진 ( Hyoungjin Youn ) , 정종철 ( Jongchul Jeong )  대한원격탐사학회, 대한원격탐사학회지 [2020] 제36권 제6호, 1567~1577페이지(총11페이지)

시가화 지역 토지피복분류는 도시계획 및 관리에 활용된다. 따라서, 시가화 지역에 대한 분류 정확도 향상 연구는 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3A을 기계학습 중 Support Vector Machine(SVM)과 Artificial Neural Network(ANN)을 기반으로 시가화지역 분류를 진행하였다. 훈련 데이터 구축과정에서 25 m 격자를 기반으로 훈련 지역을 구분하여 영상을 학습하였으며, 학습된 모델을 활용하여 테스트 지역을 분류하였다. 검증과정에서 250개의GTP를 활용하여 오차 행렬을 통한 결과를 제시하였다. SVM 4가지 기법과 ANN 2가지 기법 중 SVM Polynomial Model이 가장 높은 정확도인 86%를 나타냈다. Ground Tr...

TAG Machine Learning, KOMPSAT-3A, Land-cover, Support Vector Machine, Artificial Neural Network

SPADE 기반 U-Net을 이용한 고해상도 위성영상에서의 도시 변화탐지

송창우 ( Changwoo Song ) , ( Wiratama Wahyu ) , 정지훈 ( Jihun Jung ) , 홍성재 ( Seongjae Hong ) , 김대희 ( Daehee Kim ) , 강주형 ( Joohyung Kang )  대한원격탐사학회, 대한원격탐사학회지 [2020] 제36권 제6호, 1579~1590페이지(총12페이지)

본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 ...

TAG Change detection, deep learning, satellite images, image segmentation, U-Net

위성영상을 활용한 토지피복 분류 항목별 딥러닝 최적화 연구

이성혁 ( Seong-hyeok Lee ) , 이명진 ( Moung-jin Lee )  대한원격탐사학회, 대한원격탐사학회지 [2020] 제36권 제6호, 1591~1604페이지(총14페이지)

본 연구는 고해상도 위성영상을 딥러닝 알고리즘에 적용하여 토지피복을 분류하고 공간객체별 알고리즘의 성능 검증에 대한 연구이다. 이를 Fully Convolutional Network계열의 알고리즘을 선정하였으며, Kompasat-3 위성영상, 토지피복지도 및 임상도를 활용하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 알고리즘에 적용하여 각각 최적 하이퍼파라미터를 산출하였다. 하이퍼파라미터 최적화 이후 최종 분류를 시행하였으며, 전체 정확도는 DeeplabV3+가 81.7%로 가장 높게 산정되었다. 그러나 분류 항목별로 정확도를 살펴보면, 도로 및 건물에서 SegNet이 가장 우수한 성능을 나타내었으며, 활엽수, 논의 항목에서 U-Net이 가장 높은 정확도를 보였다. DeeplabV3+의 경우 밭과 시설재배지, 초지 등에서 다른 두...

TAG Land cover, Classification, Deep learning, Kompsat, Semantic segmentation

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