[논문]지상 초분광카메라 영상의 복사보정

신정일; 김선화; 강성진; 이규성

doi:10.7780/kjrs.2008.24.2.213

지상 초분광카메라 영상의 복사보정
Vicarious Radiometric Calibration of the Ground-based Hyperspectral Camera Image 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.24 no.2, 2008년, pp.213 - 222

신정일 (인하대학교 지리정보공학과) , (인하대학교 지리정보공학과) , 김선화 (인하대학교 지리정보공학과) , 강성진 (인하대학교 지리정보공학과) , 이규성 (인하대학교 지리정보공학과)

초록
AI-Helper

초분광영상의 활용 가능성은 증대하고 있으나, 연구에 필요한 초분광센서의 공급은 비교적 제한되어 있다. 초분광영상으로부터 정보 획득을 위한 처리와 분석은 대부분 영상에서 획득되는 분광반사율에 기반을 두고 있다. 본 연구의 목표는 사전 복사보정 자료가 없는 지상 초분광카메라 영상의 복사보정 과정을 개발하여 영상의 화소값을 분광반사율로 변환하고자 한다. 다양한 분광반사특성을 가진 22개 클래스로 구성된 모의지표물을 대상으로 분광측정기를 이용한 대리 복사보정 절차를 수행하였다 분광측정기로 측정된 복사량과 영상의 화소값의 관계를 이용하여 120개 밴드 초분광영상의 화소값을 센서감지 복사량(radiance)로 변환하는 보정계수를 도출하였다. 영상 촬영 및 분광측정이 대기의 영향이 거의 없는 지상 근접 촬영으로 이루어졌기 때문에, 화소값을 반사율(reflectance)로 직접 변환하는 보정계수도 산출하였다. 그러나 원거리 촬영이나 공중 촬영으로 획득된 영상의 경우 산출된 복사보정 계수는 센서감지 복사량 변환에만 유효하며, 반사율을 얻기 위해서는 추가적인 대기보정 절차가 별도로 수행되어야 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Although hyperspectral sensing data have shown great potential to derive various surface information that is not usually available from conventional multispectral image, the acquisition of proper hyperspectral image data are often limited. To use ground-based hyperspectral camera image for remote sensing studies, radiometric calibration should be prerequisite. The objective of this study is to develop radiometric calibration procedure to convert image digital number (DN) value to surface reflectance for the 120 bands ground-based hyperspectral camera. Hyperspectral image and spectral measurements were simultaneously obtained from the experimental target that includes 22 different surface materials of diverse spectral characteristics at wavelength range between 400 to 900 nm. Calibration coefficients to convert image DN value to at-sensor radiance were initially derived from the regression equations between the sample image and spectral measurements using ASD spectroradiometer. Assuming that there is no atmospheric effects when the image acquisition and spectral measurements were made at very close distance in ground, we were also able to derive calibration coefficients that directly transform DN value to surface reflectance. However, these coefficients for deriving reflectance values should not be applied when the camera is used for aerial image that contains significant effect from atmosphere and further atmospheric correction procedure is required in such case.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

광학영상의 복사보정 과정에서 중요한 조건 중의 하나는 영상 내에서 센서의 해상공간(IF0V) 범위에서 동질성(homogeneiety)을 갖춘 일정 면적의 지표물의 확보하는 것이다. 또한 복사량에 따른 센서의 반응도를 분석하기 위해서는 반사율이 다른 여러 종류의 기준 지표물이 있어야 한다.
본 연구는 사전 복사보정 자료가 없는 지상초분광카메라(SOC 700) 영상의 화소값으로부터 반사율을 획득하는 대리보정 절차를 개발하고자 한다. 이는현지 분광측정값을 이용하여 상대적 대기보정 방법을통하여 반사율을 도출하는 방법과 비슷한 과정으로서(Biggar 등, 2003), 동일한 목표물을 대상으로 영상의화소값과 현지측정된 복사량 및 반사율과의 관계를 나타내는 복사보정 변환계수를 추정하고자 한다.
본 연구는 지상 초분광카메라 영상을 이용하여 양질의 초분광영상을 획득하기 위한 기반을 마련하기 위하여 수행되었다. 즉 사전 복사보정 자료가 없는 지상카메라에서 촬영된 초분광영상의 화소값을 센서에서 수신된복사량으로 변환하기 위한 방법으로 분광측정기를 측정을 이용한 대리 복사보정 과정을 제시하였다.
본 연구에서는 초분광영상의 촬영이나 분광기에 의한 분광반사측정이 대기의 영향이 거의 없는 지상에서근접하여 이루어졌기 때문에, 영상의 화소값을 직접 반사율로 변환하는 복사보정계수의 산출이 가능하였다. Fig.

가설 설정

이용한다. 본 연구에서 사용된 지상 초분광카메라 영상의 경우 지상에서 근접 촬영되었기 때문에 대기의 영향이 거의 없다고 가정한다면, 영상의 화소값을 직접 반사율로 변환이 가능하리라 판단되었다. 위의 복사량 대비 관계식과 마찬가지로 반사율과의 관계식을 도출하였다.

제안 방법

SOC₇₀0 카메라에 의한 초분광영상 촬영과 동시에모의 지표물 내에 포함된 22개 모든 지표물에 대하여ASD사의 FieldSpec3 spectroradiometer (350~2500nm)를 사용하여 복사량(radiance)과 반사율 (reflectance)을 측정하였다. 측정조건은 10°의 시야각 (field-of-view, FOV)를 갖는 fiber optic을 사용하여지표물로부터 5cm 높이에서 연직으로 각 클래스의 중심부를 측정하였으며, 반사율을 측정하기 위해서는 황산바륨(BaSQi)으로 코팅된 흰판을 기준면으로 이용하였다.
SOC₇₀0 초분광카메라는 각 밴드가 4nm의 분광해상도를 가지고있으나, ASD 분광측정기는 Inm의 폭으로 반사에너지를 측정한다. SOC₇₀0초분광카메라의 밴드별 분광감지율(spectral responsivity)이 정확하게 알려져 있지 않기 때문에 초분광카메라 각 밴드의 중심파장에 해당하는 파장의 복사량(radiance) 값을 사용하였다. Fig.
의미한다. 각 밴드별 선형회귀식을 통하여 초분광영상 120개 모든 밴드에 대한 복사보정 변환계수(calibration coefficients)를 도줄하였다. SOC₇₀0 초분광카메라는 각 밴드가 4nm의 분광해상도를 가지고있으나, ASD 분광측정기는 Inm의 폭으로 반사에너지를 측정한다.
즉 사전 복사보정 자료가 없는 지상카메라에서 촬영된 초분광영상의 화소값을 센서에서 수신된복사량으로 변환하기 위한 방법으로 분광측정기를 측정을 이용한 대리 복사보정 과정을 제시하였다. 다양한 반사율을 가진 지표물을 가정하여 제작된 모의지표물을지상 초분광카메라와 분광측정기로 촬영하여 영상의 화소값을 복사량과 반사율로 변환하는 보정계수를 도출하였다. 모의지표물에 대한 지상 근접촬영으로 대기의 영향이 거의 나타나지 않기 때문에 영상의 화소값을 직접반사율로 변환하는데 큰 무리가 없었으나, 원거리 지상촬영이나 공중에서 촬영한 영상의 경우 대기의 영향 때문에 화소값과 반사율 간에 선형관계가 성립되지 않는다.
본 연구에서는 동질성을 갖춘 여러 지표물을 대신하여 Fig. 1과 같이 40cm X 40cm 크기의 모의 지표물을제작하였다. 모의 지표물은 다양한 분광반사 특성을 가지고 있는 색종이, 흙 헝겊, 목재, 플라스틱 등 22가지재료로 제작되었으며, 음영효과를 없애기 위하여 평판에 밀착시켰다(Table 2).
본 연구에서 사용된 지상 초분광카메라 영상의 경우 지상에서 근접 촬영되었기 때문에 대기의 영향이 거의 없다고 가정한다면, 영상의 화소값을 직접 반사율로 변환이 가능하리라 판단되었다. 위의 복사량 대비 관계식과 마찬가지로 반사율과의 관계식을 도출하였다. 즉, 22개 클래스에 대하여 영상에서도출된 평균 화소값과 분광반사율(P1과의 선형회귀식을통하여 각 밴드별 변환계수(Qd, Q2i)를 추정하였다.
본 연구는 사전 복사보정 자료가 없는 지상초분광카메라(SOC 700) 영상의 화소값으로부터 반사율을 획득하는 대리보정 절차를 개발하고자 한다. 이는현지 분광측정값을 이용하여 상대적 대기보정 방법을통하여 반사율을 도출하는 방법과 비슷한 과정으로서(Biggar 등, 2003), 동일한 목표물을 대상으로 영상의화소값과 현지측정된 복사량 및 반사율과의 관계를 나타내는 복사보정 변환계수를 추정하고자 한다.
수행되었다. 즉 사전 복사보정 자료가 없는 지상카메라에서 촬영된 초분광영상의 화소값을 센서에서 수신된복사량으로 변환하기 위한 방법으로 분광측정기를 측정을 이용한 대리 복사보정 과정을 제시하였다. 다양한 반사율을 가진 지표물을 가정하여 제작된 모의지표물을지상 초분광카메라와 분광측정기로 촬영하여 영상의 화소값을 복사량과 반사율로 변환하는 보정계수를 도출하였다.
위의 복사량 대비 관계식과 마찬가지로 반사율과의 관계식을 도출하였다. 즉, 22개 클래스에 대하여 영상에서도출된 평균 화소값과 분광반사율(P1과의 선형회귀식을통하여 각 밴드별 변환계수(Qd, Q2i)를 추정하였다.
측정하였다. 측정조건은 10°의 시야각 (field-of-view, FOV)를 갖는 fiber optic을 사용하여지표물로부터 5cm 높이에서 연직으로 각 클래스의 중심부를 측정하였으며, 반사율을 측정하기 위해서는 황산바륨(BaSQi)으로 코팅된 흰판을 기준면으로 이용하였다. Fig.
이러한 지상 초분광 카메라의 복사보정은 결국 동일한목표물을 대상으로 초분광영상의 화소값과 분광측정값의 관계를 이용한 상대적 보정 절차를 따라 수행될 수밖에 없다. 현재 지상 초분광 카메라의 광학적 민감도와센서 반응시간이 항공탑재에는 부적합하므로, 근거리목표물을 대상으로 촬영한 영상을 사용하였고 따라서대기에 의한 흡수 및 산란 효과는 고려하지 않았다.

대상 데이터

Fig. 1은 모의 지표물을 촬영한 640x640 크기의초분광영상으로서, 각 밴드가 약 4nm의 파장폭으로 촬영된 120개 밴드 영상에서 추출된 6개 밴드의 표본영상이다. 파장에 따라 지표물의 화소값이 다르게 나타나고있으며, 특히 근적외선 파장대에 해당하는 영상에서 클래스별 밝기값의 차이가 두드러지게 나타나고 있다.
SOC₇₀0 초분광카메라를 이용하여 촬영된 120밴드의 초분광영상에서 각 클래스별로 분광측정된 동일 지점에 대하여 324개의 화소를 추출하였다. 324개 화소는 5cm 높이에서 측정한 ASD 분광측정기의 10° 시야각(FOV)에 해당하는 면적에 포함된 화소수이며, 각 클래스가 동질의 물체이므로 최소의 변이를 갖고 있다.
1. Sample target images(640 x 640 x 120bands with 22 classes) from SOC700 hyperspectral camera.
1과 같이 40cm X 40cm 크기의 모의 지표물을제작하였다. 모의 지표물은 다양한 분광반사 특성을 가지고 있는 색종이, 흙 헝겊, 목재, 플라스틱 등 22가지재료로 제작되었으며, 음영효과를 없애기 위하여 평판에 밀착시켰다(Table 2). 모의 지표물에 사용된 재료는실제 지표물을 대신할 수 있는 것으로 여러가지 색종이의 경우 각 파장에서 다양한 분광반사 특성을 나타내고있으며 특히 녹색 색종이의 경우 동일 파장에서 미세한분광반사 특성의 차이를 보여주고 있다.
이 모의 지표물을 SOC₇₀0 초분광카메라로 지상 2m높이에서 연직으로 촬영하였으며 주변 지형지물의 간섭이 배제된 실외 옥상에서 비교적 맑은 날 정오에 촬영하였다. Fig.
com). 이 카메라는 400~900nm의 파장영역을 120개 밴드로 나누어 촬영하며, 640x640개의 2차원 면배열의 디텍터로 영상을 촬영한다(Table 1). 영상의 화소값은 12bit의 범위로 기록되지만 절대 복사량에 따른 센서의 민감도 등에 관련된 사전 보정 자료가없으며, 실제 촬영시 광조건에 매우 민감하게 반응한다.

데이터처리

324개 화소는 5cm 높이에서 측정한 ASD 분광측정기의 10° 시야각(FOV)에 해당하는 면적에 포함된 화소수이며, 각 클래스가 동질의 물체이므로 최소의 변이를 갖고 있다. 모의 지표물에 포함된 22개 클래스별로 화소의 평균값과 ASD분광기로 측정한 복사에너지량을 이용하여 ㎛개분광밴드별로 화소값(DN)을 절대복사량(L)로 변환하는 1차 선형 회귀식을산출하였다.

후속연구

모의지표물에 대한 지상 근접촬영으로 대기의 영향이 거의 나타나지 않기 때문에 영상의 화소값을 직접반사율로 변환하는데 큰 무리가 없었으나, 원거리 지상촬영이나 공중에서 촬영한 영상의 경우 대기의 영향 때문에 화소값과 반사율 간에 선형관계가 성립되지 않는다. 그러나 본 연구에서 도출된 복사보정계수를 통하여화소값을 먼저 센서 감지 복사량으로 변환한 후, 이를토대로 일반적인 대기보정 절차를 통하여 복사량을 지표반사율로 변환하는 과정이 수반될 수 있다. 향후 연구에서는 원거리 영상을 대상으로 영상 획득과 동시에 반사량을 측정하여 본 연구에서 추정한 복사보정방법을검증하고, 더 나아가 대기효과를 감안한 복사보정방법을 개발하고자 한다.
그러나 본 연구에서 도출된 복사보정계수를 통하여화소값을 먼저 센서 감지 복사량으로 변환한 후, 이를토대로 일반적인 대기보정 절차를 통하여 복사량을 지표반사율로 변환하는 과정이 수반될 수 있다. 향후 연구에서는 원거리 영상을 대상으로 영상 획득과 동시에 반사량을 측정하여 본 연구에서 추정한 복사보정방법을검증하고, 더 나아가 대기효과를 감안한 복사보정방법을 개발하고자 한다.

참고문헌 (12)

김선화, 이규성, 마정림, 국민정. 2005. 초분광 원격탐사의 특성, 처리기법 및 활용 현황, 대한원격탐사학회지, 21(4): 341-369.

원문보기 상세보기
Biggar, S. F., K. J. Thome., and W. Wisniewski, 2003. Vicarious radiometric calibration of EO 1 sensors by reference to high reflectance ground targets, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41(6): 1174-1179.
Dinguirard, M. and Slater P. N., 1999. Calibration of space-multispectral imaging sensors: a review, Remote Senisng of Environment, 68(3): 194-205.

상세보기
Fitzgerald, G. J., 2004. Portable hyperspectral tunable imaging system (PHyTIS) for precision agriculture, Agronomy Journal, 96(1): 311-315.

상세보기
Goetz, A. F. H., 1991. Imaging spectrometry for studying Earth, Air, Fire and Water. EARSeL Advaces in Remote Sensing, 1, 3-15.
Jensen, J. R., 2005. Introductory digital image processing - A remote sensing perspective, 3rd edition, Prentice hall, 213-215.
Kim, S.-H. S.-J. Kang, J.-H. Chi, and K.-S. Lee, 2007 년 2월. Absolute atmospheric correction procedure for the EO-1 Hyperion data using MODTRAN code, Korean Journal of Remote Sensing, 23(1): 7-14.

원문보기 상세보기
Lee, K.-S., M.-J. Kook, J.-I. Shin, S.-H. Kim, and T.-G. Kim, Spectral Characteristics of Forest Vegetation in Moderate Drought Condition Observed by Laboratory Measurements and Spaceborne, Hyperspectral Data, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 73(10): 1121-1127.
Ponzoni, F. J., Zullo Junior J., and Lamparelli R. A. C., 2006. In-flight absolute calibration of the CBERS-2 IRMSS sensor data, International Journal of Remote Sensing, 27(4): 799-804.

상세보기
Secker, J., Staenz K., Gauthier R. P., and Budkewitsch P. B., 2001, Vicarious calibration of airborne hyperpsectral sensors in operational environments, Remote Sensing of Environment, 76(1): 81-92.

상세보기
Surface Optics Inc., 2001. Surface Optics webpage hyperspectral imaging system, (http://www.surfaceoptics.com)
Teillet P. M., Gedosejevs G., Gauthier R. P., O'Neill N. T., Thome K. J., Biggar S. F., Ripley H., and Meygret A., 2001. A generalized approach to the vicarious calibration of multiple Earth observation sensors using hyperspectral data, Remote Sensing of Environment, 77(3): 304-327.

상세보기

저자의 다른 논문 :

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증