합성곱신경망을 활용한 천리안위성 2A호 영상 기반의 동해안 냉수대 감지 연구

박숭환,김대선,권재일,Park, Sung-Hwan,Kim, Dae-Sun,Kwon, Jae-Il 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.6

In this study, the classification of cold water and normal water based on Geo-Kompsat 2A images was performed. Daily mean surface temperature products provided by the National Meteorological Satellite Center (NMSC) were used, and convolution neural network (CNN) deep learning technique was applied as a classification algorithm. From 2019 to 2022, the cold water occurrence data provided by the National Institute of Fisheries Science (NIFS) were used as the cold water class. As a result of learning, the probability of detection was 82.5% and the false alarm ratio was 54.4%. Through misclassification analysis, it was confirmed that cloud area should be considered and accurate learning data should be considered in the future.

아리랑 3A호의 글로벌 융합 파라미터 추정방법: 한반도 영역을 대상으로

박숭환,오관영,정형섭 대한원격탐사학회 2019 大韓遠隔探査學會誌 Vol.35 No.6

본 연구에서는 영상융합 기법을 적용하여 고해상 다분광 영상을 제작할 때 요구되는 융합 파라미터를분석하고, 하나의 값으로 대표될 수 있는 융합 파라미터를 제시하고자 하였다. 이를 위하여, 한반도 영역을 촬영한 115장의 KOMPSAT-3A 영상을 대상으로 전정색 영상을 모사할 수 있는 선형회귀계수와, 융합영상 제작에 요구되는 융합계수를 분석하였으며, 대표 선형회귀계수와 대표 융합계수를 제시하였다. 대표 융합 파라미터를 사용하여 융합영상을 제작하였을 때, 각 융합영상 간 DN값의 차이가 최적의 융합 파라미터를 사용하였을 때보다 정량적으로 감소함을 확인하였다. 따라서 본 연구는 융합영상 제작에 반영되는 지역적 특성을 최소화할 수 있는 것으로, 융합영상을 하나의 제품 측면에서 제공할 때 활용 가치가 높다. In this study, we tried to analyze the fusion parameters required to produce a high-resolution multispectral image using an image fusion technique and to suggest global fusion parameters. We analyzed the linear regression coefficients that can simulate the panchromatic image, and the fusion coefficients required for producing the fusion image. When the fusion images were produced using the representative fusion parameters, it was confirmed that the difference in DN value between each fusion image was quantitatively smaller than when the optimal fusion parameters were used. Therefore, this study can minimize the regional characteristics reflected in the fused image.

KOMPSAT-3 영상을 활용한 도심지 그림자 영역의 탐지 및 보정 방법

박숭환,이규석,정형섭 대한원격탐사학회 2017 大韓遠隔探査學會誌 Vol.33 No.6

This study was carried out to correct shadow area in urban area on KOMPSAT-3 satellite image. For this study, we analyzed characteristics of the shadow area represented by artificial structures in urban area. The proposed shadow correction method divides shadow area into umbra and penumbra areas according to intensity of darkness. The umbra area was detected through the histogram analysis and the statistical method of the NIR image, and then penumbra area and the sunlit area were detected from around the detected umbra area. The correction of the detected umbra and penumbra area were performed by applying the linear correlation correction method. As a result, it was confirmed that the proposed shadow correction method was visually performed well. Quantitative analysis was performed through profile analysis. It is proved that proposed method is useful for shadow area correction. 본 연구는 KOMPSAT-3 위성영상의 도심지역에 나타나는 그림자 영역을 보정하기 위하여 실시되었다. 이를 위하여, 인공구조물에 의해 나타나는 그림자 영역에 대한 특성을 분석하여 그림자 영역을 본그림자와 반그림자로 구분하였으며, 각각의 영역을 정확하게 탐지하여 오분류의 가능성을 줄이기 위한 방법을제시하였다. 또한 본그림자 영역으로부터 반그림자 영역과 비그림자 영역을 각각 탐지하였으며, 선형상관보정방법과 과보정 저감계수를 적용하여 탐지된 그림자 영역에 대한 보정을 수행하였다. 그 결과 시각적으로자연스러운 보정된 영상을 획득할 수 있었으며, 프로파일 분석을 통하여 정량적으로도 그림자 영역이 효과적으로 보정됨을 확인하였다.

항공정사영상의 상대적인 지상좌표 위치오차에 따른 색상보정

박숭환,정형섭,정경식,김경휘,Park, Sung-Hwan,Jung, Hyung-Sup,Jung, Kyungsik,Kim, Kyong-Hwi 대한원격탐사학회 2017 大韓遠隔探査學會誌 Vol.33 No.5

본 연구는 동일 촬영시기 정사영상에 대한 색상보정을 효과적으로 수행하기 위하여 실시되었다. 이를 위하여, 인접 영상 간 상대적인 지상좌표 위치오차를 분석하였다. 위치오차를 저감시키기 위한 방법으로 block sum 방법을 제시하였다. 각각 block sum 크기에 따라 결정된 회귀계수를 이용하여 상대색상보정을 수행하였다. 그 결과 시각적으로 상대색상보정이 잘 수행되었음을 확인하였다. 정량적인 분석은 히스토그램 유사성 분석을 통해 수행되었다. 이로부터 block sum 방법이 상대색상보정에 유용함이 증명되었다. 특히 상대적인 지상좌표 위치오차의 양에 따라 block sum 크기의 선정이 매우 중요한 것으로 나타났다. 위치오차가 클수록 높은 크기에서의 block sum 적용이 유용한 것으로 확인되었다. This study was carried out to effectively perform relative color correction for high-resolution aerial ortho image. For this study, relative geometrical error between adjacent images was analyzed. The block sum method is proposed to reduce the relative geometrical error. We used the regression coefficients determined based on the block sum size to perform the color correction. As a result, it was confirmed that the relative color correction was visually performed well. Quantitative analysis was performed through histogram similarity analysis. It is proved that block sum method is useful for relative color correction. Particularly, the block sum size was very important to correct color based on the amount of relative geometrical error.

시계열 지표온도변화를 이용한 화산활동 분석

박숭환,정형섭,신한섭 한국방재학회 2014 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.2014 No.-

열적외선 위성영상은 저비용으로 안전하게 지표온도를 추정할 수 있으며, 따라서 열적외선 위성영상을 활용하는 것으로 화산활동의 전조현상 모니터링이 가능하다. 그러나, 지표온도를 추정하기 위해 필요한 요소인 지표의 복사율 결정과 대기효과 보정은 쉽지 않기 때문에, 높은 정밀도를 기대하기 어렵다는 단점이 존재해왔다. 이에 본 연구에서는 최근 개발된 LSTD(Land Surface Temperature Difference)기법을 활용하여, 높은 정밀도의 지표온도 추정방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 임의의 기준점으로부터 상대적인 지표온도의 차이를 구하는 것으로 대기효과를 보정하며, 복사율이 잘 알려진 식생지역에 한정적으로 적용함으로써 0.5K 이하의 높은 정밀도의 지표온도 추정이 가능한 것으로 알려져있다. 이 방법은 1) 대기효과 보정, 2) 식생지역의 추출, 3) 기준점의 지표온도로부터 상대적인 지표온도차 계산 및 4) 온도감률로부터 지형효과 보정의 단계로 이루어진다. 제안된 방법의 실험을 위하여, 화산활동이 활발한 아프리카의 Nyiragongo화산과 최근 전조현상이 발생하고 있는 백두산을 연구지역으로 선정하였으며, 열적외선 밴드를 탑재한 Landsat TM/ETM+ 영상을 수집하였다. 제안된 방법은 식생지역에만 적용되는 것으로서 공간적인 한계가 있으나, 높은 정밀도로 지표온도의 추정이 가능하기 때문에 화산활동의 전조현상을 관측할 수 있을 것으로 기대된다.

Landsat 위성영상을 이용한 킬리만자로 만년설 변화 분석

박숭환 ( Sung Hwan Park ),이명진 ( Moung Jin Lee ),정형섭 ( Hyung Sup Jung ) 대한원격탐사학회 2012 大韓遠隔探査學會誌 Vol.28 No.4

산업혁명 이후 대기 중 이산화탄소 농도는 증가하고 있으며 이는 기후변화로 나타나고 있다. 본연구에서는 기후변화에 의한 영향을 파악하기 위하여 원격탐사를 이용하여 만년설의 시계열 변화를 정량적으로 분석하고, 종설되는 시점을 통계적으로 예측하고자 한다. 연구지역은 아프리카 탄자니아의 킬리만자로 만년설이다. 1984년 6월부터 2011년 7월까지 전체 27년간 23장의 Landsat-5 TM 및 Landsat-7 ETM+자료를 사용하였다. 연구를 위하여 첫째, COST 대기보정 모델을 이용하여 각 영상들의 대기보정을 수행하였다. 둘째, NDSI(Normalized Difference Snow Index) 알고리즘을 이용하여 만년설 면적을 추출하였다.셋째, SRTM DEM을 이용하여 만년설의 최저고도를 추출하였다. 마지막으로, 일차함수 형태의 추세선을 활용하여 종설 시점을 예측하였다. 분석은 23장 전부를 활용한 것과 건기에 촬영된 17장만을 활용한 것으로 나누어 분석하였다. 분석결과 면적은 27년 동안 약 9.01 km2에서 약 2.54 km2로 약 6.47 km2감소하였고,이는 약 73% 면적의 감소를 의미한다. 최저고도는 27년 동안 약 4,603 m에서 4,893 m로 약 290 m 상승하였다. 추세선을 활용한 결과 면적은 매년 건기에 0.342 km2, 전체적으로 0.421 km2씩 감소하고 있으며,최저고도는 매년 건기에 9.848 m, 전체적으로 11.251 m씩 상승하고 있는 것으로 나타났다. 면적 감소량을 통해 종설 시점을 예측한 결과 95% 신뢰도에서 2020년에 완전히 사라질 것으로 분석되었다. 이 연구는 적설지역의 변화를 통하여 전 지구의 기후변화를 모니터링할 수 있다는 근거를 제시했으며, 향후 연구지역 또는 유사 지역의 만년설 현황을 파악하는데 참고 자료로서 활용될 수 있을 것이다. Since the Industrial Revolution, CO2 levels have been increasing with climate change. In this study, Analyze time-series changes in snow cover quantitatively and predict the vanishing point of snow cover statistically using remote sensing. The study area is Mt. Kilimanjaro, Tanzania. 23 image data of Landsat-5 TM and Landsat-7 ETM+, spanning the 27 years from June 1984 to July 2011, were acquired. For this study, first, atmospheric correction was performed on each image using the COST atmospheric correction model. Second, the snow cover area was extracted using the NDSI (Normalized Difference Snow Index) algorithm. Third, the minimum height of snow cover was determined using SRTM DEM. Finally, the vanishing point of snow cover was predicted using the trend line of a linear function. Analysis was divided using a total of 23 images and 17 images during the dry season. Results show that snow cover area decreased by approximately 6.47 km2 from 9.01 km2 to 2.54 km2, equivalent to a 73% reduction. The minimum height of snow cover increased by approximately 290 m, from 4,603 m to 4,893 m. Using the trend line result shows that the snow cover area decreased by approximately 0.342 km2 in the dry season and 0.421 km2 overall each year. In contrast, the annual increase in the minimum height of snow cover was approximately 9.848 m in the dry season and 11.251 m overall. Based on this analysis of vanishing point, there will be no snow cover 2020 at 95% confidence interval. This study can be used to monitor global climate change by providing the change in snow cover area and reference data when studying this area or similar areas in future research.

Landsat 위성영상을 이용한 지표온도차 추정기법

박숭환 ( Sung Hwan Park ),정형섭 ( Hyung Sup Jung ),신한섭 ( Han Sup Shin ) 大韓遠隔探査學會 2013 大韓遠隔探査學會誌 Vol.29 No.2

Difficulties of emissivity determination and atmospheric correction degrade the estimation accuracy of land surface temperature (LST). That is, since the emissivity determination of land surface material and the correction of atmospheric effect are not perfect, it is very difficult to estimate the precise LST from a thermal infrared image such as Landsat TM and ETM+, ASTER, etc. In this study, we propose an efficient method to estimate land surface temperature difference (LSTD) rather than LST from Landsat thermal band images. This method is based on the assumptions that 1) atmospheric effects are same over a image and 2) the emissivity of vegetation region is 0.99. To validate the performance of the proposed method, error sensitive analysis according to error variations of reference land surface temperature and the water vapor is performed. The results show that the estimated LSTD have respectively the errors of ±0.06K, ±0.15K and ±0.30K when the water vapor error of ±0.302g/㎠ and the radiance differences of 0.2, 0.5 and 1.0Wm-2sr-1μm are considered. And also the errors of the LSTD estimation are respectively ±0.037K, ±0.089K, ±0.168K in the reference land surface temperature error of ±2.41K. Therefore, the proposed method enables to estimate the LSTD with the accuracy of less than 0.5K. 복사율 및 대기효과는 대상지표의 온도 추정에 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 일반적인 경우, 대상지표에 대한 정확한 복사율 정보를 알 수 없으므로, 단일밴드로 이루어진 열적외선영상으로부터 대상지표의 정확한 온도를 추정하는 것은 매우 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 대상지표의 온도를 추정하기보다는 Landsat 위성영상을 이용한 지표 간 지표온도차 추정기법을 제안하고자 한다. 연구를 위하여 대기효과가 전체영상에 동일하게 적용된다고 가정하였다. 수분량 및 온도의 오차로부터 제안된 기법에 대한 오차분석을 수행하였다. 오차분석 결과, 수분량의 오차범위가 ±0.302g/㎠일 때, 제안된 기법의 오차는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 1.0Wm-2sr-1μm일 때 각각 약 ±0.06K, ±0.15K, ±0.30K임을 보였다. 또한, 온도의 오차가 ±2.41K일 때, 온도차의 오차범위는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 1.0Wm-2sr-1μm일 때 각각 약 ±0.037K, ±0.089K, ±0.168K이고, 온도의 오차가 ±0.56K일 때에는 약 ±0.008K, ±0.020K, ±0.038K의 오차가 있음을 보였다. 이는 제안된 기법이 높은 정밀도로 지표 간 지표온도차를 추정할 수 있음을 의미한다.

Landsat 적외선 영상을 이용한 백두산의 온도변화:초기 결과

박숭환,신한섭,정형섭 한국방재학회 2012 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.11 No.-

화산재해대응을 위하여 화산분화의 전조를 모니터링하고 분화 시 피해규모 및 범위를 사전에 예측하는 것이 중요하다. 그러나 최근에 이슈가 되고 있는 백두산의 경우 공간적으로 중국과 북한의 접경지역이며, 정치적인 이유로 접근이 불가능하여 해당 국가의 공조가 전제되지 않은 상태에서는 직접적인 모니터링이나 관측 및 대응을 위한 정보를 확보할 수가 없다. 따라서 본 연구에서는 백두산 분화에 대비 대응에 활용하기 위한 목적으로 Landsat TM과 ETM+적외선 위성영상을 이용하여 백두산의 온도변화를 관측하는 것이 가능한지를 확인하였다. 1988년부터 2012년까지 Landsat TM과 ETM+영상 102장(TM 30장, ETM+72장)중에서 구름이 없고 눈으로 덮히지 않은 영상 4장을 본 연구를 위하여 선택하였다. 선택된 자료는 백두산에 이상이 있다고 알려진 시기와 그렇지 않은 시기의 영상을 각각 2장씩 포함한다. Landsat 영상의 3번 밴드와 4번 밴드를 이용하여 우선 정규식생지수(NDVI, normalized difference vegetation index)를 계산하고 이로부터 복사율(emissivity)을 유추하였고, 6번 밴드를 이용하여 지표 온도를 계산하였다. 본 연구에서는 관측된 네 장의 지표온도자료로부터 백두산 외곽지역에서 내부로의 온도변화를 확인한다.

국내 백두산 분화 관련 연구 동향 분석 및 향후 발전방향 제시

박숭환 ( Sung Hwan Park ),이명진 ( Moung Jin Lee ),이전희 ( Jun Hee Lee ),이정호 ( Jong Ho Lee ),정형섭 ( Hyung Sub Jung ),( Yong Gyu Ryoo ),( Chang Wook Lee ) 한국환경정책평가연구원 2015 환경정책연구 Vol.14 No.2

현재까지 수행된 국내 백두산 관련 연구의 경향성을 분석함으로써 향후 연구방향 정립에 근거자료를 제시하고 향후 연구발전방향을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 국내 백두산 관련 연구 현황을 연구 문헌 인벤토리1)로 정리하였다. 1980년대부터 2014년까지 총 34년간의 225건의 백두산 연구 문헌 정보를 수집하여 연구 분야, 연구내용 및 방법등을 정리하여 문헌 인벤토리를 구축하였다. 구축된 인벤토리 기반으로 현재까지 개별 기관에서 진행된 국내 백두산 연구의 동향 분석을 실시하였다. 그 결과 백두산 관련 연구는 2010년 이전 69건, 2010년 이후 156건으로 2010년 들어활발히 수행된 것으로 나타났다. 백두산 분화 감시예측 연구가 54.7%로 가장 많이 수행되었다. 또한, 백두산이라는 접근이 어려운 지역에 대한 연구를 효율적으로 수행하기 위하여 GNSS 및 원격탐사 기반의 공간정보의 활용도가 높아질 것으로 전망되었다. 이에 따라 감시예측 분야 주무기관인 기상청 및 국립기상과학원의 연구보고서를 대상으로 연구방법, 활용자료를 중심으로 하는 공간정보 활용 문헌의 인벤토리를 구축하였다. 공간정보 활용 문헌의 인벤토리 분석결과 감시예측 관련연구가 81.6%를 차지하였으며, 공간정보자료 활용 연구가 54.7%로 나타났다. 그러나 백두산을 대상으로 수행된 연구는 20.1%에 그쳐 향후 실제 백두산을 대상으로 하는 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다. 결과 중 백두산 분화와 관련된 공간정보를 직접적으로 활용 가능한 시스템이 구축이 된다면, 기존 백두산 관련 산재된 정보를 공동으로 활용하여 예상되는 연구비용 및 분석 시간을 단축할 수 있다. 향후 백두산 관련 연구의 정보를 체계적으로 관리하여 보다 효율적인 연구의 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다. The purpose of this paper is to figure out the research direction and information regarding Mt. Baekdu in Korea through analyses of the research field and trends. Firstly, we made inventory of journal papers, conference proceedings, and research reports published related to Mt. Baekdu. A total of 255 data, spanning the 34 years from the 1980s to the middle of 2014, were acquired and classified into categories according to the year, field, contents and study area. Results show that research on Mt. Baekdu has been performed more than twice since 2010 and study regarding prediction has been carried out in 54.7% cases. In addition, the importance of geo-spatial information is expected to increase in order to study Mt. Baekdu. Secondly, we made and analyzed a geospatial information using inventory of 234 detailed research contents in research reports by Korea Meteorological Administration (KMA) and National Institute of Meteorological Research (NIMR). Statistics on categories show that research regarding prediction accounted for 81.6% of cases and the study of geo-spatial information utilization accounted for 54.7% of cases. However, the focus on studying the Mt. Baekdu region accounted for only 20.1% of cases. Thus, this indicates that it is necessary to do research at Mt. Bakdu itself. If the directly available geo-spatial information system is developed related to Mt. Baekdu, it will save research costs and analysis time. This study can be used to manage information about the research field of Mt. Baekdu by analysing inventory of research references and geospatial information using inventories when the Mt. Baekdu area is the focus of future research.

인공신경망을 이용한 KOMPSAT-3/3A/5 영상으로부터 자연림과 인공림의 분류

이용석,박숭환,정형섭,백원경 대한원격탐사학회 2018 大韓遠隔探査學會誌 Vol.34 No.6

Natural forests are un-manned forests where the artificial forces of people are not applied to the formation of forests. On the other hand, artificial forests are managed by people for their own purposes such as producing wood, preventing natural disasters, and protecting wind. The artificial forests enable us to enhance economical benefits of producing more wood per unit area because it is well-maintained with the purpose of the production of wood. The distinction surveys have been performed due to different management methods according to forests. The distinction survey between natural forests and artificial forests is traditionally performed via airborne remote sensing or in-situ surveys. In this study, we suggest a classification method of forest types using satellite imagery to reduce the time and cost of in-situ surveying. A classification map of natural forest and artificial forest were generated using KOMPSAT-3, 3A, 5 data by employing artificial neural network (ANN). And in order to validate the accuracy of classification, we utilized reference data from 1/5,000 stock map. As a result of the study on the classification of natural forest and plantation forest using artificial neural network, the overall accuracy of classification of learning result is 77.03% when compared with 1/5,000 stock map. It was confirmed that the acquisition time of the image and other factors such as needleleaf trees and broadleaf trees affect the distinction between artificial and natural forests using artificial neural networks. 자연림은 산림의 조성 과 보육 등에 인공적인 사람의 힘이 가해지지 않은 자연 상태의 산림이다. 반면 인공림은 사람이 조성 및 보육관리 하는 숲으로 목재생산, 자연재해 예방, 방풍 등의 목적을 가지는 산림이다. 인공림은 목재생산 등 인간이 목적을 가지고 관리하여 단위 면적당 더 많은 목재를 생산할 수 있는 경제적 장점도 가지고 있다. 자연림과 인공림의 구분은 산림 형태의 관리 방법과 목정이 상이하여 산림조사에서 기본적으로 조사하는 요소이며, 자연림과 인공림의 구분은 항공사진 판독과 현지조사 등의 절차를 통해 이루어진다. 본 연구에서는 자연림과 인공림의 분류에 KOMPSAT-3, 3A, 5 위성 영상데이터에 인공신경망(Artificial Neural Network: ANN)을 적용하여 자연림과 인공림의 분류도를 만들고, 산림청의 1/5,000임상도의 자연림과 인공림 분류도와 비교하여 평가하였다. 인공신경망을 이용한 산림의 자연림과 인공림 구분의 연구를 진행한 결과, 1/5,000 임상도와 비교했을 때, 학습결과 분류 전체 정확도는 77.03%이다. 영상의 획득 시기와 산림의 침엽수와 활엽수 등 기타요인이 인공신경망을 이용한 산림의 인공림과 자연림의 구분에 많은 영향을 미치는 것을 확인하였다.