Quadtree 구조 및 프랙탈 특성을 이용한 Hyperion 영상의 노이즈 밴드 추출

장안진,김용일,Chang, An-Jin,Kim, Yong-Il 대한원격탐사학회 2010 大韓遠隔探査學會誌 Vol.26 No.5

초분광 영상은 넓은 범위의 파장 영역의 유용한 정보를 많은 수의 밴드를 통해 취득한다. 하지만, 인접 밴드 간의 상관관계, 계산량, 노이즈로 인해 전처리없이 활용할 경우 부정확한 결과를 도출한다. 따라서 영상에서 노이즈 밴드 추출하여 제거하는 작업이 반드시 필요하다. 기존의 연구들은 영상 전체에 대한 특성치 만을 이용하였기 때문에 영상의 국지적 특성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 Hyperion 영상을 대상으로 하였으며, 자료구조 기법 중 하나인 Quadtree와 이용하여 노이즈 밴드를 추출하였다. Quadtree 구조로 분할된 영역의 프랙탈 차원을 계산하고 프랙탈 차원의 분산을 이용하였다. Hyperion 영상에 존재하는 노이즈 종류 중 무작위 노이즈를 포함하고 있는 밴드 추출에 초점을 맞추었으며, 시각적으로 판단하여 작성한 참조자료와 비교하였다. 제안된 알고리즘 적용 결과 무작위 노이즈가 포함된 밴드 대부분이 추출되었으며, 영상에 관계없이 30개 이상의 노이즈 밴드를 제거할 수 있음을 확인하였다. Hyperspectral imaging obtains information with a wider wavelength range a large number of bands. However, a high correlation between each band, computation cost, and noise causes inaccurate results in cases of no pre-processing. The noises of band extraction and elimination positively necessary in hyperspectral imaging. Since the previous studies have used a characteristic the whole image, a local characteristic of the image is considered for the noise band extraction. In this study, the Quadtree, which is a data structure algorithm. and the fractal dimension are adopted for noise band extraction in Hyperion images. The fractal dimensions of the segments divided by the Quadtree structure are calculated, and variation is used. We focused on the extraction of random noise bands in Hyperion images and compared them with the reference data made by visual decisions. The proposed algorithm extracts the most bands, including random noises. It is possible to eliminate more than 30 noise bands, regardless of images.

항공사진과 Lidar 데이터를 이용한 산림지역의 바이오매스 추정에 관한 연구

장안진 ( An Jin Chang ),김형태 ( Hyung Tae Kim ) 한국지리정보학회 2008 한국지리정보학회지 Vol.11 No.3

최근 지구환경 문제가 국제적 이슈로 떠오르는 가운데, 친환경적이면서 재생 가능한 바이오매스 에너지원에 대한 관심이 주목되고 있다. 특히 우리나라는 기후변화 협약 및 교토의정서 발효 등에 따라 탄소배출량을 조절해야 하는 시점이기에 산림 바이오매스에 대한 중요성이 더욱 커지고 있다. 산림지역이 전체국토의 약 2/3을 차지하는 국내의 경우 넓은 지역을 포함하고, 일률적인 데이터 처리가 가능한 원격탐사 자료를 이용하여 바이오매스를 추정하는 것이 보다 경제적이고 효율적인 방법이다. 본 연구에서는 원격탐사 자료 중 개체목 구분 및 수고 추출이 가능한 LiDAR 데이터와 항공사진을 이용하여 산림지역의 바이오매스를 추정하고, 현장실측 자료와 비교를 통해 정확도평가를 수행하였다. 총 3종류의 바이오매스 산출식을 사용하여 조사구 내 개체목의 평균 바이오매스와 조사구 내 전체 바이오매스를 계산하여 현장조사 자료와 비교하였다. 개체목 평균 바이오매스의 회귀분석 R2는 모두 0.8이상으로 높계 추정되었고, 조사구 내 전체 바이오매스의 R2도 0.65 이상의 값을 나타내었다. 이를 통해 기존의 현장조사를 통한 방법보다 원격탐사 자료를 이용하여 보다 효율적이고 경제적으로 관측할 수 있음을 확인하였다. Recently, problem of earth environment being attended with international issue, people are concerned about the environmentally-friendly and renewable biomass energy. Especially, the forest biomass is more important because Korea have to control carbon footprint for Kyoto Protocol and Convention on Climate Change. In case of Korea, forest area covers the land about 2/3 of all country. It is needed that more economical and efficient method to estimate the biomass by remote sensing data which include wide coverage and is progressed by one-step. In this study, we estimate forest biomass with LiDAR data and aerial photograph. Three biomass equation is used and estimate mean biomass of single tree and entire biomass in plots. The results are compared with field data. R2 of the mean biomass of single tree is greater than 0.8 and that of entire biomass in plots is greater than 0.65. In conclusion, the method using remote sensing data is verified more economical and efficient than previous field data method.

IEA(Iterative Error Analysis)와 분광혼합분석기법을 이용한 초분광영상의 변화탐지

송아람 ( Ahram Song ),최재완 ( Jaewan Choi ),장안진 ( Anjin Chang ),김용일 ( Yongil Kim ) 대한원격탐사학회 2015 大韓遠隔探査學會誌 Vol.31 No.5

초분광영상을 이용한 변화탐지 기법으로는 Chronochrome(CC), Principal Component Analysis (PCA), 분광혼합분석(spectral unmixing) 등이 있다. 특히, 분광혼합분석을 이용한 변화탐지는 변화객체의 위치 정보뿐만 아니라 변화의 속성까지 분석할 수 있다는 점에서 매우 효과적이나, 분광혼합분석을 활용한 초분광영상의 변화탐지 연구는 여전히 초기단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 분광혼합분석을 이용한 효과적인 변화탐지를 위하여 Iterative Error Analysis(IEA)와 Spectral Angle Mapper(SAM) 등을 활용하여두 영상에서 변화지역을 설명할 수 있는 동일한 endmember를 결정하였으며, 점유비율의 차영상을 통하여 변화지역을 추출하였다. 제안기법의 적용성을 평가하기 위하여 임의의 변화지역을 포함한 Compact Airborne Spectrographic Imager(CASI) 및 Hyperion 모의영상에 대한 변화탐지를 수행하였다. 실험결과, 제안기법이 기존의 CC, PCA, N-FINDR를 이용한 분광혼합분석보다 효과적으로 변화지역을 추출할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 제안기법은 사전정보 없이 자동으로 동일한 endmember를 추출할 수 있는 장점을 갖기 때문에 다양한 피복물질로 구성된 영상의 변화탐지에 효과적으로 활용될 것이다. Various algorithms such as Chronochrome(CC), Principle Component Analysis(PCA), and spectral unmixing have been studied for hyperspectral change detection. Change detection by spectral unmixing offers useful information on the nature of the change compared to the other change detection methods which provide only the locations of changes in the scene. However, hyperspectral change detection by spectral unmixing is still in an early stage. This research proposed a new approach to extract endmembers, which have identical properties in temporally different images, by Iterative Error Analysis (IEA) and Spectral Angle Mapper(SAM). The change map obtained from the difference of abundance efficiently showed the changed pixels. Simulated images generated from Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) and Hyperion were used for change detection, and the experimental results showed that the proposed method performed better than CC, PCA, and spectral unmixing using N-FINDR. The proposed method has the advantage of automatically extracting endmembers without prior information, and it could be applicable for the real images composed of many materials.

Quadtree 구조 및 프랙탈 특성을 이용한 Hyperion 영상의 노이즈 밴드 추출

장안진 ( An Jin Chang ),김용일 ( Yong Il Kim ) 대한원격탐사학회 2010 大韓遠隔探査學會誌 Vol.26 No.5

초분광 영상은 넓은 범위의 파장 영역의 유용한 정보를 많은 수의 밴드를 통해 취득한다. 하지만, 인접 밴드 간의 상관관계, 계산량, 노이즈로 인해 전처리없이 활용할 경우 부정확한 결과를 도출한다. 따라서 초분광 영상에서 노이즈 밴드 추출하여 제거하는 작업이 반드시 필요하다. 기존의 연구들은 영상 전체에 대한 특성치 만을 이용하였기 때문에 영상의 국지적 특성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 Hyperion 영상을 대상으로 하였으며, 자료구조 기법 중 하나인 Quadtree와 프랙탈 차원을 이용하여 노이즈 밴드를 추출하였다. Quadtree 구조로 분할된 영역의 프랙탈 차원을 계산하고, 프랙탈 차원의 분산을 이용하였다. Hyperion 영상에 존재하는 노이즈 종류 중 무작위 노이즈를 포함하고 있는 밴드 추출에 초점을 맞추었으며, 시각적으로 판단하여 작성한 참조자료와 비교하였다. 제안된 알고리즘 적용 결과 무작위 노이즈가 포함된 밴드 대부분이 추출되었으며, 영상에 관계없이 30개 이상의 노이즈 밴드를 제거할 수 있음을 확인하였다. Hyperspectral imaging obtains information with a wider wavelength range a large number of bands. However, a high correlation between each band, computation cost, and noise causes inaccurate results in cases of no pre-processing. The noises of band extraction and elimination positively necessary in hyperspectral imaging. Since the previous studies have used a characteristic the whole image, a local characteristic of the image is considered for the noise band extraction. In this study, the Quadtree, which is a data structure algorithm, and the fractal dimension are adopted for noise band extraction in Hyperion images. The fractal dimensions of the segments divided by the Quadtree structure are calculated, and variation is used. We focused on the extraction of random noise bands in Hyperion images and compared them with the reference data made by visual decisions. The proposed algorithm extracts the most bands, including random noises. It is possible to eliminate more than 30 noise bands, regardless of images.

초분광 항공원격탐사 테스트베드 구축 및 시험자료 획득

장안진 ( An Jin Chang ),김용일 ( Yong Il Kim ),최석근 ( Seok Keun Choi ),한동엽 ( Dong Yeob Han ),최재완 ( Jae Wan Choi ),김용민 ( Yong Min Kim ),한유경 ( You Kyung Han ),박홍련 ( Hong Lyun Park ),왕표 ( Biao Wang ),임희창 ( Hee 大韓遠隔探査學會 2013 大韓遠隔探査學會誌 Vol.29 No.2

The construction of hyperspectral test-bed dataset is essential for the effective performance of hyperspectral image for various applications. In this study, we analyzed the technical points for generating of optimal hyperspectral test-bed site for hyperspectral sensors and the efficiency of hyperspectral test-bed site. In this regard regions we analyzed existing construction techniques for generating test-bed site in domestic and foreign, and designed the test-bed site to acquire images from the airborne hyperspectral sensor. To produce a reference data from the image of constructed test-bed site, this study applied vicarious correction as a pre-processing and analyzed its efficiency. The result presented that it was ideal to use tarp for the vicarious correction, but it is possible to use the materials with constant spectral reflectance or with relatively low variance of spectral reflectance. The test-bed data taken in this study can be employed as the reference of domestic and foreign studies for hyperspectral image processing. 분광 영상의 효과적인 테스트베드 구축은 초분광 영상의 다양한 활용을 위하여 선행되어야 한다. 본 연구에서는 다양한 연구 분야에 적용할 수 있는 테스트베드의 구축 방법 및 효용성에 대한 기초 연구를 수행하였다. 이를 위하여, 기존의 국내 · 외 테스트베드 생성 방법을 분석하고, 이를 바탕으로 하여 항공기 기반 초분광 센서의 촬영을 위한 테스트베드를 설계하였다. 구축된 테스트베드를 촬영한 영상에서 기준자료를 생성시키기 위하여, 본 연구에서는 대리보정에 의한 전처리 기법을 적용하고, 이에 대한 효용성을 분석하였다. 실험결과, 대리보정은 타프를 이용하는 것이 가장 이상적이지만, 상황에 따라서 분광반사율이 일정하거나, 변화폭이 상대적으로 적은 물질을 이용하는 것이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 연구에서 촬영한 테스트베드 자료는 국내 · 외의 초분광 영상 처리 연구에 참조자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

KOMPSAT-2 위성영상을 이용한 산림의 수관 밀도 추정

장안진(Chang An Jin),김용민(Kim Yong Min),김용일(Kim Yong Il),이병길(Lee Byoung Kil),어양담(Eo Yan Dam) 대한공간정보학회 2012 대한공간정보학회지 Vol.20 No.1

다양한 산림 정보 중 수관 밀도는 단위면적 당 수관점유 면적의 비율로 정의되며, 다양한 분야에 활용되는 중요한 정보이다. 기존의 측정 방법들은 항공사진 판독 또는 현지 조사를 통해 이루어졌다. 이로 인하여 수관 밀도를 측정함에 있어 시간적/인적/경제적 자원의 소모가 크고, 판독자의 주관 및 경험이 반영되어 자료 제작의 일관성이 부족하다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-2 고해상도 위성영상을 이용하여 국내 산림 지역의 수관 밀도를 추정하였다. 고해상도 위성영상에 적합한 영역 기반의 수관 밀도를 추정하기 위해 영상 분할 기법과 임분 경계 정보를 이용하여 산림 내부를 일정 영역으로 구분하고, 판별 분석 기법과 산림 비율 기법을 통해 구분된 영역의 수관 밀도를 추정하였다. 현장 조사 및 영상 판독을 통해 구축한 참조자료와 비교해본 결과 판별 분석 기법은 약 60%, 산림비율 기법은 약 85%의 정확도를 보였다. 연구 결과와 수치 임상도의 비교를 통해 갱신이 필요한 후보지 추출 가능성을 확인하였다. Crown density, which is defined as the proportion of the forest floor concealed by tree crown, is important and useful information in various fields. Previous methods of measuring crown density have estimated crown density by interpreting aerial photographs or through a ground survey. These are time-consuming, labor-intensive, expensive and inconsistent approaches, as they involve a great deal of subjectivity and rely on the experience of the interpreter. In this study, the crown density of a forest in Korea was estimated using KOMPSAT-2 high-resolution satellite images. Using the image segmentation technique and stand information of the digital forest map, the forest area was divided into zones. The crown density for each segment was determined using the discriminant analysis method and the forest ratio method. The results showed that the accuracy of the discriminant analysis method was about 60%, while the accuracy of the forest ratio method was about 85%. The probability of extraction of candidate to update was verified by comparing the result with the digital forest map.

CASI 초분광 영상을 이용한 RapidEye 위성영상의 대리복사보정

장안진(Chang, An Jin),최재완(Choi, Jae Wan),송아람(Song, Ah Ram),김예지(Kim, Ye Ji),정진하(Jung, Jin Ha) 대한공간정보학회 2015 대한공간정보학회지 Vol.23 No.3

지상의 모든 물체는 고유의 분광 반사율을 갖고 있으며, 이러한 특성을 이용하여 지상 물체의 분류와 목표물 탐지 등이 가능하다. 정확한 분석을 위해서는 취득된 원격탐사 자료를 분광 반사율로 변환해야 한다. 이를 위한 절대복사보정 기법으로는 자료 제공 기관에서 명시한 변환 수식을 이용하는 방법, 지상에서 측정한 분광 반사율만으로 단순 경험적 회귀 분석을 이용하는 방법, ATCOR/FLAASH 같은 수학적 모델을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 CASI 초분광 영상의 분광 반사율 자료를 이용하여 RapidEye 위성영상의 대리복사보정을 수행하고, 그 결과를 다른 복사보정 기법 결과 및 지상 자료와 비교하였다. 실험 결과 제안 기법이 ATCOR 및 New Kurucz 2005 기법보다 높은 유사성을 보였으며, 일반적으로 활용되는 ELM 기법과 유사한 결과를 도출하였다. All kinds of objects on the ground have inherent spectral reflectance curves, which can be used to classify the ground objects and to detect the target. Remotely sensed data have to be transferred to spectral reflectance for accurate analysis. There are formula methods provided by the institution, mathematical model method and ground-data-based method. In this study, RapidEye satellite image was converted to reflectance data using spectral reflectance of a CASI hyperspectral image by using vicarious radiometric calibration. The results were compared with those of the other calibration methods and ground data. The proposed method was closer to the ground data than ATCOR and New Kurucz 2005 method and equal with ELM method.

프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 이용한 Hyperion 영상의 노이즈 밴드 제거

장안진 ( An Jin Chang ),김용일 ( Yong Il Kim ) 大韓遠隔探査學會 2008 大韓遠隔探査學會誌 Vol.24 No.2

Hyperion, AVIRIS 등의 초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 넓은 파장대의 영상을 좁은 폭의 많은 밴드로 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아 계산량이 증가하며, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 발생하는 한계가 존재한다. 이런 한계로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는 경우도 발생한다. 따라서 초분광 영상을 사용할 경우, 노이즈가 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 정확하고 효율적이다. 본 연구에서는 초분광 영상(Hyperspectral Image)의 전처리 과정 중 노이즈 밴드 제거에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 프랙탈 차원을 이용하였다. 프랙탈 차원 측정방법 중 대표적인 곡면차원 측정 방법인 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 각 밴드별 프랙탈 차원을 측정하고, 이를 정규화 하기 위해 Continuum Removal 기법을 적용한 뒤 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 35개 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다. Hyperspectral imaging is used in a wide variety of research since the image is obtained with a wider wavelength range and more bands than multispectral imaging. However, there are limitations, namely that each band has a shorter wavelength range, the computation cost is increased in the case of numerous bands, and a high correlation between each band and noise bands exists. The previous analysis method does not produce ideal results due to these limitations. Therefore, in the case of using the hyperspectral image, image analysis after eliminating noise bands is more accurate and efficient. In this study, noise band elimination of the hyperspectral image preprocessing is highlighted, and we use fractal dimension for noise band elimination. The Triangular Prism Method is used, being the typical fractal dimension method of the curved surface. The fractal dimension of each band is calculated. We then apply the Continuum Removal method to normalize. A total of 35 bands are estimated by noise band with a threshold value that is obtained empirically. The hyperion hyperstpectral image collected on the EO-1 satellite is used in this study. The result delineates that noise bands of the hyperion image are able to be eliminated with the fractal dimension and Continuum Removal method.

컬러항공사진과 LiDAR 데이터를 이용한 수목 개체 및 수고 추정

장안진 ( An Jin Chang ),유기윤 ( Ki Yun Yu ),김용일 ( Yong Il Kim ),이병길 ( Byung Kil Lee ) 大韓遠隔探査學會 2006 大韓遠隔探査學會誌 Vol.22 No.6

산림의 효율적인 관리를 위해 최근 원격탐사 기법을 이용하여 산림에 관련된 정보를 추출하려는 노력들이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 단일 원격탐사 데이터를 이용하는 경우 수목 인식의 정확도 및 추출되는 정보의 양적인 면에서 많은 한계를 가진다. 본 연구는 최근의 수목모델링을 위한 핵심기술들을 컬러항공사진과 LiDAR 데이터에 적용하여 국내 환경에서의 수목 모델링을 수행하고, 그 결과를 평가하는데 그 목적을 두고 있다. 대전광역시 내에 존재하는 소규모 산림 지역 중 침엽수만으로 이루어진 단순림을 대상 지역으로 하였다. 컬러항공사진과 LiDAR 데이터를 이용하여 추정된 개체수의 정확도 평가 결과 R2값이 0.77로 나타났다. 수고의 경우 집단 정확도 평가 결과 최근 변화가 일어나지 않은 지역은 측정값과 추정값의 차이가 없는 것으로 나타났고, 개별 정확도 평가의 경우 R2값이 0.83으로 높은 상관도를 보였다. Recently efforts to extract information about forests by using remote sensing techniques for efficient forest management have progressed actively. In terms of extraction of tree information using single remote sensing data, however, the accuracy of tree recognition and the quantity of extracted information is limited. The objective of this study is to carry out tree modeling in domestic environment applying the latest core technique for tree modeling using color aerial photographs and LiDAR data and to estimate the result of tree modeling. A small-scale coniferous forest was investigated in Daejeon. It was 0.77 that the R2 of accuracy test of tree numbers that estimated with color aerial photography and LiDAR data. In terms of tree height, there was no difference between the estimated value and the field measurements in the case of the group accuracy test of the recently unchanged area. Moreover R2 was 0.83 in the case of the individual accuracy test.

건물 에지 버퍼를 이용한 Quickbird 영상의 도심지 그림자 추출

염준호(Yeom, Jun Ho),장안진(Chang, An Jin),김용일(Kim, Yong Il) 한국측량학회 2012 한국측량학회지 Vol.30 No.2