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- 저자 : 양병윤(Byungyun Yang) (검색결과 3 건)
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다목적 실용위성 2호 고해상도 영상을 이용한 지리 정보 추출 기법 : 영상융합과 지리객체 기반 분석을 중심으로
양병윤(Byungyun Yang),황철수(Chulsue Hwang) 대한지리학회 2012 대한지리학회지 Vol.47 No.2
본 연구는 해안지역의 지속 가능한 개발과 보존을 위하여 고해상도 위성영상의 활용을 극대화 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 다목적 실용위성 2호 영상 자료를 이용하여 빌딩추출에 가장 적합한 영상 융합기법을 제시하고 분석하였으며, 이와 함께 기존에 널리 사용되어오던 화소 기반한 영상분석과 최근 고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 관심을 받고 있는 지리객체 기반한 영상분석을 비교하여 고해상도 영상에 적합한 지리정보추출 기법을 탐색 하였다. 본 연구에서 제안된 분석방법과 평가 방법들은, 향후 발사 예정인 다목적 실용 위성 3호와 그 외 고해상도 위성영상을 이용한 해안지역의 지리정보 추출에 효과적으로 사용될 것이다. This study compared effects of spatial resolution ratio in image fusion by Korea Multi-Purpose SATellite 2 (KOMPSAT Ⅱ), also known as Arirang-2. Image fusion techniques, also called pansharpening, are required to obtain color imagery with high spatial resolution imagery using panchromatic and multi-spectral images. The higher quality satellite images generated by an image fusion technique enable interpreters to produce better application results. Thus, image fusions categorized in 3 domains were applied to find out significantly improved fused images using KOMPSAT 2. In addition, all fused images were evaluated to satisfy both spectral and spatial quality to investigate an optimum fused image. Additionally, this research compared Pixel-Based Image Analysis (PBIA) with the GEOgraphic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) to make better classification results. Specifically, a roof top of building was extracted by both image analysis approaches and was finally evaluated to obtain the best accurate result. This research, therefore, provides the effective use for very high resolution satellite imagery with image interpreter to be used for many applications such as coastal area, urban and regional planning.
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SRGAN을 활용한 Sentinel-2 영상의 초해상화와 GEDI LiDAR를 통한 캐노피 추정
이모세(Lee, Mose),양병윤(Yang, Byungyun) 한국측량학회 2023 한국측량학회지 Vol.41 No.6
기후변화로 인한 산림 생태계의 변화 파악이 중요해지면서 지상 바이오매스를 추정하는 연구가 꾸준히 수행됐다. 지상 바이오매스를 추정하는 연구는 현장에서 직접 측량하거나 항공 및 위성영상을 활용하는 방식을 널리 사용했다. 이 방법들은 높은 비용, 인력문제, 자료 취득의 문제, 연구지역 범위 설정 등의 문제가 있어 무료로 제공되는 위성영상 자료의 활용이 불가피하게 됐다. 따라서 본 연구에서는 SRGAN을 활용한 Sentinel-2 이미지의 초해상화(Super-Resolution)와 GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) LiDAR를 활용하여 산림 캐노피의 높이를 추정하려는 목표를 가진다. 구체적으로 초해상화 과정은 GAN기반 네트워크인 SRGAN을 활용해 10m의 공간해상도를 가진 Sentinel-2 이미지를 2.5m로 초해상화 하였다. 이를 통해 개선된 Sentinel-2 이미지를 활용해 산림의 변화탐지 가능성을 파악했다. 다음으로 GEDI 데이터로부터 캐노피 높이 값을 추출하여 일반 크리깅과 역거리가중법을 통해 미측정 지역에 대한 보간을 수행하여 넓은 지역에 대한 산림 캐노피 높이를 추정했다. 마지막으로 산림 캐노피의 평균값 및 분포를 분석하고, GEDI와 Sentinel-2 데이터를 활용하여 보다 정밀한 산림 생태계 파악을 가능하게 하였다. 따라서 본 연구를 통해 광범위한 지역을 커버할 수 있는 비용 효율적인 방법의 산림 생태계 모니터링 방식을 제안하여 산림 관리와 보존에 있어 지속 가능한 산림 관리에 기여할 것으로 기대한다. The increasing importance of understanding the changes in forest ecosystems due to climate change has led to consistent research in estimating AGB (Above-Ground Biomass), which typically involves surveying or the use of aerial and satellite imagery. These methods, however, face challenges related to cost, labor, and determining the size of research areas. For the reason, it is unavoidably relying on freely available satellite imagery data. Thus, this study aims to use SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network ) for enhancing the resolution of Sentinel-2 images and to estimate forest canopy height using GEDI (Global Ecosystem Dynamics Investigation) LiDAR. Specifically, the super-resolution process employed SRGAN to enhance the 10m spatial resolution of Sentinel-2 images to 2.5m, improving the ability to detect changes in forests using Sentinel-2 images. Furthermore, canopy height values from GEDI data were interpolated for unmeasured areas using OK (Ordinary Kriging) and IDW (Inverse Distance Weighting), allowing for the estimation of forest canopy height over a large area. Finally, this study analyzed the average values and distribution of the forest canopy, and utilized both GEDI and Sentinel-2 data for a more precise understanding of the forest ecosystem. Therefore, this research proposes a cost-effective method for extensive forest ecosystem monitoring, contributing to sustainable forest management and conservation.
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