선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 KOMPSAT-2 영상과 IKONOS/GeoEye-1 영상 간의 상호비교를 통해 KOMPSAT-2 영상의 선형성을 검증함으로써 수질 추정을 위한 KOMPSAT-2 영상의 활용 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해 KOMPSAT-2 영상과 동일지역을 비슷한 시기에 촬영한 IKONOS와 GeoEye-1 영상을 기준영상으로 사용하였다.
제안 방법
- 이를 위해 KOMPSAT-2 영상과 동일지역을 비슷한 시기에 촬영한 IKONOS와 GeoEye-1 영상을 기준영상으로 사용하였다. KOMPSAT-2 영상 내 존재하는 잡음의 영향을 최소화하기 위해 동일 지역에 대해 비교영역의 크기를 변화시켜가며 영역 내 평균값 간의 선형성 또한 비교하였다. 이를 통해 KOMPSAT-2 영상의 활용시 잡음의 영향을 최소화 할 수 있는 영역의 크기를 제시하였고, KOMPSAT-2 영상 밝기값의 선형성을 검증하였다.
- 밝기값 간의 상호비교 후 KOMPSAT-2 영상의 ELEC_GAIN값의 영향을 보다 절대적으로 비교하고 밝기값에 포함된 대기의 영향을 제거하고자 대기보정을 통해 반사율(Reflectance) 영상을 생성하였다. KOMPSAT-2영상의 경우 밝기값과 입사광량간 관계식이 제공되지 않아 절대 대기보정에 어려움이 있어 상대대기보정 알고리즘을 이용하여 대기보정을 수행하였다. 적용된 대기보정 기법은 수정된 DOS(Dark object subtraction of atmospheric path radiance)기법으로 이에 대한 상세한 내용은 별도의 논문에 기술할 예정이다.
- 내륙 수면지역의 밝기값 및 잡음 분석에 이어 기준영상과 KOMPSAT-2 영상의 밝기값 비교분석을 수행하였다. 본 실험을 위해 밝기값이 균일하게 나타나는 내륙 수면지역 및 지표 피복물을 분석지점으로 선정하였다.
- 내륙 수면지역의 경우 영상 획득일의 차이로 인해 두 영상에서의 밝기값의 분포 패턴이 동일하지 않을 수 있으며, 수면지역의 밝기값 비교만으로는 영상 전체의 밝기값 특성을 나타낼 수 없다. 따라서 영상 획득일에 비교적 영향을 적게 받고 각각 다양한 밝기값을 갖는 지표 피복을 분석 지점으로 선정하여 영상 전체의 밝기값 특성을 분석하였다. 분석 지점은 동일 지상점에 해당하는 기준 영상점과 KOMPSAT-2 영상점을 이용하였다.
- 밝기값 간의 상호비교 후 KOMPSAT-2 영상의 ELEC_GAIN값의 영향을 보다 절대적으로 비교하고 밝기값에 포함된 대기의 영향을 제거하고자 대기보정을 통해 반사율(Reflectance) 영상을 생성하였다. KOMPSAT-2영상의 경우 밝기값과 입사광량간 관계식이 제공되지 않아 절대 대기보정에 어려움이 있어 상대대기보정 알고리즘을 이용하여 대기보정을 수행하였다.
- 밝기값 상호비교에 앞서 실험에 사용되는 모든 영상에 대해 정사보정을 수행하였다. 정사보정 수행 시에 필요한 지상기준점은 한반도 지역 Spot-5 정사영상 DB 와 1:5000 수치지도로부터 추출된 10 m 간격 DEM DB 를 이용하여 각 영상에 대해 약 30개 가량을 수동으로 취득하였다.
- 본 연구에서는 IKONOS, GeoEye-1 영상을 이용하여 KOMPSAT-2 영상 내륙 수면지역의 잡음 현상을 파악하였고, 밝기값의 선형성을 검증하였다. 그 결과 KOMPSAT-2 영상이 IKONOS/ GeoEye-1 영상과 유사한 잡음을 포함하고 있으며 밝기값의 경향이 일치하고 KOMPSAT-2 영상 내 5ⅹ5 영역의 밝기값 평균을 이용해 잡음의 영향을 최소화 할 수 있는 것으로 확인되 었다.
- 본 연구에서는 비교지역의 크기를 KOMPSAT-2 영상에서 1×1, 3×3, 5×5, 7×7, 9×9(pixel)로 변화시켜 가며 밝기값 상호비교를 수행하였다.
- 전처리 과정을 수행하고 KOMPSAT-2 영상과 IKONOS/GeoEye-1 영상에 대해 수면지역의 잡음을 분석하였다. 분석을 위해 Fig. 1과 Fig. 2에 나타낸 다중분광 영상을 사용하였고, 분석 지역은 수면지역 내에 위치한 인공구조물의 영향을 제외시키기 위해 수동으로 선정하였다. Fig.
- 이를 정량적으로 나타내기 위해 선정된 지역에 대해 지역 내 밝기값의 평균과 표준편차를 산출하였다. 산출된 표준편차는 지역 내 밝기값의 변화량을 의미하므로, 이 값의 비교를 통해 영상의 잡음 정도를 판단하였다. Table 3에 선정된 분석 지역 중 한 곳에 대한 분석지역 영상과 지역 내 밝기값 평균 및 표준편차를 나타내었으며 Table 4에 모든 분석 지역에 대한 각 밴드 밝기값의 평균 및 표준편차를 계산한 후 이 값의 평균을 정리하여 나타내었다.
- 5와 같이 영상 해상력의 차이 및 소규모 건물들에 의해 분석 지점 주변의 밝기값이 비균일하게 나타날 수 있다. 이는 주변지역에 대한 밝기값의 평균을 이용하는 본 연구에서는 부정확한 결과의 산출을 초래하여 본 연구에서는 분석 지점 선정 시 각 영상을 육안으로 분석하여 Fig. 6과 같이 분석 지점 주변지역의 밝기값이 균일하게 나타나는 곳을 채택하였다. 또한 잡음이 많이 포함되어 동일 지상점에 대한 두 영상에서의 영상점의 밝기가 상이하거나, 인접한 화소와 밝기값의 차이가 큰 지점은 채택하지 않았으며 움직이는 객체가 포함된 지역과 Fig.
- KOMPSAT-2 영상 내 존재하는 잡음의 영향을 최소화하기 위해 동일 지역에 대해 비교영역의 크기를 변화시켜가며 영역 내 평균값 간의 선형성 또한 비교하였다. 이를 통해 KOMPSAT-2 영상의 활용시 잡음의 영향을 최소화 할 수 있는 영역의 크기를 제시하였고, KOMPSAT-2 영상 밝기값의 선형성을 검증하였다.
- 전처리 과정을 수행하고 KOMPSAT-2 영상과 IKONOS/GeoEye-1 영상에 대해 수면지역의 잡음을 분석하였다. 분석을 위해 Fig.
대상 데이터
- Fig. 1은 본 연구에서 사용된 3개 지역의 KOMPSAT-2 원영상을 보여주며, Fig. 2에 사용된 IKONOS, GEOEYE-1 원영상을 나타내었다. 총 3개의 지역에 대해 다중분광 영상을 확보하였으며 칠곡, 여주지역은 전정색(Panchromatic) 영상도 함께 확보하여 실험에 사용하였다.
- 2에 나타낸 다중분광 영상을 사용하였고, 분석 지역은 수면지역 내에 위치한 인공구조물의 영향을 제외시키기 위해 수동으로 선정하였다. Fig. 3에 선정된 분석지역을 나타내었으며 실제 분석영역은 가로 40 m, 세로 40 m 정도로 하였다. 사용된 다중분광영상의 각 밴드를 육안으로 관찰한 결과 근적외선 밴드를 제외한 모든 밴드의 수면지역에서 잡음이 관찰되었다.
- 본 논문에서는 실험을 위해 IKONOS/GeoEye-1 영상과 KOMPSAT-2 영상을 사용하였으며 영상간의 밝기값 상호 비교 분석을 위해 비슷한 시기에 동일지역을 촬영한 영상들을 사용하였다. Table 1에 본 연구에서 사용된 영상의 속성과 각 영상의 비교지점 개수를 나타내었다.
- 내륙 수면지역의 밝기값 및 잡음 분석에 이어 기준영상과 KOMPSAT-2 영상의 밝기값 비교분석을 수행하였다. 본 실험을 위해 밝기값이 균일하게 나타나는 내륙 수면지역 및 지표 피복물을 분석지점으로 선정하였다. 내륙 수면지역의 경우 영상 획득일의 차이로 인해 두 영상에서의 밝기값의 분포 패턴이 동일하지 않을 수 있으며, 수면지역의 밝기값 비교만으로는 영상 전체의 밝기값 특성을 나타낼 수 없다.
- 따라서 영상 획득일에 비교적 영향을 적게 받고 각각 다양한 밝기값을 갖는 지표 피복을 분석 지점으로 선정하여 영상 전체의 밝기값 특성을 분석하였다. 분석 지점은 동일 지상점에 해당하는 기준 영상점과 KOMPSAT-2 영상점을 이용하였다. 분석 지점은 임의적으로 선정되는 것이 일반적이나 임의로 선정된 분석 지점은 아래의 Fig.
- 따라서 본 논문에서는 KOMPSAT-2 영상과 IKONOS/GeoEye-1 영상 간의 상호비교를 통해 KOMPSAT-2 영상의 선형성을 검증함으로써 수질 추정을 위한 KOMPSAT-2 영상의 활용 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해 KOMPSAT-2 영상과 동일지역을 비슷한 시기에 촬영한 IKONOS와 GeoEye-1 영상을 기준영상으로 사용하였다. KOMPSAT-2 영상 내 존재하는 잡음의 영향을 최소화하기 위해 동일 지역에 대해 비교영역의 크기를 변화시켜가며 영역 내 평균값 간의 선형성 또한 비교하였다.
- 밝기값 상호비교에 앞서 실험에 사용되는 모든 영상에 대해 정사보정을 수행하였다. 정사보정 수행 시에 필요한 지상기준점은 한반도 지역 Spot-5 정사영상 DB 와 1:5000 수치지도로부터 추출된 10 m 간격 DEM DB 를 이용하여 각 영상에 대해 약 30개 가량을 수동으로 취득하였다. 정사보정에 필요한 DEM은 앞서 지상기준점 추출을 위해 사용한 10 m 간격 DEM DB을 사용하였다.
- 정사보정 수행 시에 필요한 지상기준점은 한반도 지역 Spot-5 정사영상 DB 와 1:5000 수치지도로부터 추출된 10 m 간격 DEM DB 를 이용하여 각 영상에 대해 약 30개 가량을 수동으로 취득하였다. 정사보정에 필요한 DEM은 앞서 지상기준점 추출을 위해 사용한 10 m 간격 DEM DB을 사용하였다. Table 2는 정사보정 수행 시 사용된 GCP의 수와 센서모델 정확도 보여 준다.
- 2에 사용된 IKONOS, GEOEYE-1 원영상을 나타내었다. 총 3개의 지역에 대해 다중분광 영상을 확보하였으며 칠곡, 여주지역은 전정색(Panchromatic) 영상도 함께 확보하여 실험에 사용하였다.
데이터처리
- 본 연구에서는 비교지역의 크기를 KOMPSAT-2 영상에서 1×1, 3×3, 5×5, 7×7, 9×9(pixel)로 변화시켜 가며 밝기값 상호비교를 수행하였다. 기준영상의 비교지역은 KOMPSAT-2 영상의 비교지역과 일치하도록 정의하였으며, 정의된 지역 내의 밝기값 평균을 이용하여 두 영상간의 상관분석을 수행하였다. 분석결과는 결정계 수로 제시하였으며 이는 수식 1을 통해 산출된다.
- 상기 설명된 상호비교 방법을 정사보정 된 KOMPSAT-2 다중분광 영상과 IKONOS/ GEOEYE-1 다중분광 영상에 적용하여 상관분석을 수행하였다. Table 5에 대상 지역 내 밝기값 평균을 이용하여 산출된 결정계수를 나타내었다.
- 육안으로 관찰되는 잡음의 크기는 각 밴드 별로 상이하게 나타났으며, KOMPSAT-2 영상이 IKONOS/GeoEye-1 영상보다 약간의 잡음이 포함되어 있음을 확인할 수 있었다. 이를 정량적으로 나타내기 위해 선정된 지역에 대해 지역 내 밝기값의 평균과 표준편차를 산출하였다. 산출된 표준편차는 지역 내 밝기값의 변화량을 의미하므로, 이 값의 비교를 통해 영상의 잡음 정도를 판단하였다.
성능/효과
- 9는 정사보정 된 KOMPSAT-2 영상과 IKONOS/GeoEye-1 영상의 밝기값 간의 패턴을 나타낸다. KOMPSAT-2 영상과 IKONOS/ GeoEye-1 영상의 밝기값 간의 패턴이 비교적 선형으로 나타나며 입력광량의 증폭으로 인해 밝기값의 최소값이 증가하고 선형 패턴의 기울기가 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 죽산지역의 청색밴드와 녹색밴드의 경우 KOMPSAT-2 영상의 밝기값이 포화상태에 도달하여 기준영상의 밝기값이 증가함에도 불구하고 최대 밝기값인 1024로 나타나는 것을 확인하였다.
- 본 연구에서는 IKONOS, GeoEye-1 영상을 이용하여 KOMPSAT-2 영상 내륙 수면지역의 잡음 현상을 파악하였고, 밝기값의 선형성을 검증하였다. 그 결과 KOMPSAT-2 영상이 IKONOS/ GeoEye-1 영상과 유사한 잡음을 포함하고 있으며 밝기값의 경향이 일치하고 KOMPSAT-2 영상 내 5ⅹ5 영역의 밝기값 평균을 이용해 잡음의 영향을 최소화 할 수 있는 것으로 확인되 었다. 또한 본 연구에서 사용된 모든 영상에서 KOMPSAT-2 영상의 밝기값과 기준영상의 밝기값 간의 비선형성이 관찰되지 않았으며 이와 같은 결과는 KOMPSAT-2 영상의 활용 가능성을 보여주었다.
- 청색밴드의 경우 KOMPSAT-2 영상의 표준편차가 IKONOS/GeoEye-1 영상에 비해 크게 나타남을 확인할 수 있으나 녹색밴드와 적색밴드에서는 KOMPSAT-2 영상의 표준편차가 더 작게 나타나거나 유사한 것을 확인할 수 있었다. 또한 각 영상의 분석지점에서 밝기값 평균의 변화패턴이 유사하게 나타났으며 이를 통해 수면지역에서 전반적인 밝기값의 경향이 일치하는 것을 확인할 수 있었다. Fig.
- 이는 5×5 영역 내의 밝기값 평균이 잡음이 가장 최소화된 값으로 산출되어 두 영상 간의 선형성을 가장 크게 나타내는 것을 의미한다. 또한 겨울에 획득된 칠곡지역 영상과 여주지역 영상의 밝기값 간의 결정계수는 비슷하게 나타났으며 여름에 획득된 죽산지역 영상의 밝기값 간 결정계수보다 큰 결정계수를 갖는 것을 확인할 수 있다. 이는 여름에 수면의 반사율에 영향을 미치는 여러 수질인자의 변동이 크기 때문으로 판단된다.
- 그 결과 KOMPSAT-2 영상이 IKONOS/ GeoEye-1 영상과 유사한 잡음을 포함하고 있으며 밝기값의 경향이 일치하고 KOMPSAT-2 영상 내 5ⅹ5 영역의 밝기값 평균을 이용해 잡음의 영향을 최소화 할 수 있는 것으로 확인되 었다. 또한 본 연구에서 사용된 모든 영상에서 KOMPSAT-2 영상의 밝기값과 기준영상의 밝기값 간의 비선형성이 관찰되지 않았으며 이와 같은 결과는 KOMPSAT-2 영상의 활용 가능성을 보여주었다. 그러나 본 연구에서 사용된 3개 지역에 대한 KOMPSAT-2영상과 IKONOS/ GeoEye-1 영상의 획득날짜가 정확히 일치하지 않았고 영상 획득의 많은 제약조건으로 인해 다양한 영상에 대한 비교가 수행되지 못하였다는 한계가 존재한다.
- KOMPSAT-2 영상과 IKONOS/ GeoEye-1 영상의 밝기값 간의 패턴이 비교적 선형으로 나타나며 입력광량의 증폭으로 인해 밝기값의 최소값이 증가하고 선형 패턴의 기울기가 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 죽산지역의 청색밴드와 녹색밴드의 경우 KOMPSAT-2 영상의 밝기값이 포화상태에 도달하여 기준영상의 밝기값이 증가함에도 불구하고 최대 밝기값인 1024로 나타나는 것을 확인하였다.
- 본 연구에서 수행한 밝기값 패턴 분석결과, 분석에 사용된 모든 KOMPSAT-2 영상에서 밝기값의 비선형성은 존재하지 않는 것을 확인할 수 있었다.
- 3에 선정된 분석지역을 나타내었으며 실제 분석영역은 가로 40 m, 세로 40 m 정도로 하였다. 사용된 다중분광영상의 각 밴드를 육안으로 관찰한 결과 근적외선 밴드를 제외한 모든 밴드의 수면지역에서 잡음이 관찰되었다. 육안으로 관찰되는 잡음의 크기는 각 밴드 별로 상이하게 나타났으며, KOMPSAT-2 영상이 IKONOS/GeoEye-1 영상보다 약간의 잡음이 포함되어 있음을 확인할 수 있었다.
- 사용된 다중분광영상의 각 밴드를 육안으로 관찰한 결과 근적외선 밴드를 제외한 모든 밴드의 수면지역에서 잡음이 관찰되었다. 육안으로 관찰되는 잡음의 크기는 각 밴드 별로 상이하게 나타났으며, KOMPSAT-2 영상이 IKONOS/GeoEye-1 영상보다 약간의 잡음이 포함되어 있음을 확인할 수 있었다. 이를 정량적으로 나타내기 위해 선정된 지역에 대해 지역 내 밝기값의 평균과 표준편차를 산출하였다.
- 11에 나타내었다. 전정색 영상의 패턴도 다중분광 영상의 패턴과 흡사하게 선형으로 나타나며 ELEC_GAIN값에 따른 기울기의 변화가 존재함을 확인하였다. 특히 여주 지역의 전정색 영상은 모든 비교지점의 밝기값이 150~900이하 영역에 포함되며, 이 영역은 입사광량과 밝기값 간의 선형성이 보장되는 것으로 알려져 있다(Lee et al.
- Table 2는 정사보정 수행 시 사용된 GCP의 수와 센서모델 정확도 보여 준다. 정사보정 후 획득된 정사영상의 위치정확도는 한반도 지역 Spot-5 정사영상과의 비교를 통해 산출되었으며, 그 결과 1~2 pixel 이내의 정확도를 갖는 것을 확인하였다.
- Table 3에 선정된 분석 지역 중 한 곳에 대한 분석지역 영상과 지역 내 밝기값 평균 및 표준편차를 나타내었으며 Table 4에 모든 분석 지역에 대한 각 밴드 밝기값의 평균 및 표준편차를 계산한 후 이 값의 평균을 정리하여 나타내었다. 청색밴드의 경우 KOMPSAT-2 영상의 표준편차가 IKONOS/GeoEye-1 영상에 비해 크게 나타남을 확인할 수 있으나 녹색밴드와 적색밴드에서는 KOMPSAT-2 영상의 표준편차가 더 작게 나타나거나 유사한 것을 확인할 수 있었다. 또한 각 영상의 분석지점에서 밝기값 평균의 변화패턴이 유사하게 나타났으며 이를 통해 수면지역에서 전반적인 밝기값의 경향이 일치하는 것을 확인할 수 있었다.
후속연구
- 또한 본 연구에서 사용된 모든 영상에서 KOMPSAT-2 영상의 밝기값과 기준영상의 밝기값 간의 비선형성이 관찰되지 않았으며 이와 같은 결과는 KOMPSAT-2 영상의 활용 가능성을 보여주었다. 그러나 본 연구에서 사용된 3개 지역에 대한 KOMPSAT-2영상과 IKONOS/ GeoEye-1 영상의 획득날짜가 정확히 일치하지 않았고 영상 획득의 많은 제약조건으로 인해 다양한 영상에 대한 비교가 수행되지 못하였다는 한계가 존재한다. 따라서 이후 다양한 지역에 대한 영상 확보 및 이를 이용한 추가적인 비교를 수행하고 영상의 밝기값을 이용한 수질추정 등을 통해 KOMPSAT-2 영상의 활용성에 대해 검증할 예정이다.
- 그러나 본 연구에서 사용된 3개 지역에 대한 KOMPSAT-2영상과 IKONOS/ GeoEye-1 영상의 획득날짜가 정확히 일치하지 않았고 영상 획득의 많은 제약조건으로 인해 다양한 영상에 대한 비교가 수행되지 못하였다는 한계가 존재한다. 따라서 이후 다양한 지역에 대한 영상 확보 및 이를 이용한 추가적인 비교를 수행하고 영상의 밝기값을 이용한 수질추정 등을 통해 KOMPSAT-2 영상의 활용성에 대해 검증할 예정이다.
- KOMPSAT-2영상의 경우 밝기값과 입사광량간 관계식이 제공되지 않아 절대 대기보정에 어려움이 있어 상대대기보정 알고리즘을 이용하여 대기보정을 수행하였다. 적용된 대기보정 기법은 수정된 DOS(Dark object subtraction of atmospheric path radiance)기법으로 이에 대한 상세한 내용은 별도의 논문에 기술할 예정이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.