[논문]상대 방사 정규화를 이용한 다시기 적외 위성영상의 변화탐지 비교

한동엽; 송정헌; 변영기

doi:10.7780/kjrs.2017.33.6.3.2

초록
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KOMPSAT-3A 위성은 기존의 지구관측 위성에 비하여 고해상도의 MWIR 영상을 하루 2번 취득한다. 기존 SWIR 영상이나 TIR 영상과 다른 특성으로 인하여 새로운 지표면 방사 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3A MWIR 위성영상의 특성을 살펴보기 위하여 다시기 차이 영상을 생성하여 기존 적외 영상과 비교하였다. IR 영상의 전처리 과정으로 영상 상대보정을 수행하고, PIFs(Pseudo Invariant Features) 화소기반의 상대방사 보정을 수행하여 화소값의 차이를 최소화시켰다. Sentinel-2 SWIR 영상, Landsat 8 TIR 영상과 KOMPSAT-3A MWIR 영상을 실험한 결과, KOMPSAT-3A 차이 영상에서 인공지물의 구별이 두드러짐을 확인할 수 있었다. 이러한 IR영상의 특성을 이용하여 향후 KOMPSAT-3A MWIR 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 여겨진다.

Abstract ▼ AI-Helper

The KOMPSAT-3A satellite acquires high-resolution MWIR images twice a day compared to conventional Earth observing satellites. New radiometric information of Earth's surface can be provided due to different characteristics from existing SWIR images or TIR images. In this study, the difference image ...

The KOMPSAT-3A satellite acquires high-resolution MWIR images twice a day compared to conventional Earth observing satellites. New radiometric information of Earth's surface can be provided due to different characteristics from existing SWIR images or TIR images. In this study, the difference image of multitemporal images was generated and compared with existing infrared images to find the characteristics of KOMPSAT-3A MWIR satellite images. A co-registration was performed and the difference between pixel values was minimized by using PIFs (Pseudo Invariant Features) pixel-based relative normalization. The experiment using Sentinel-2 SWIR image, Landsat 8 TIR image, and KOMPSAT-3A MWIR image showed that the distinction between artifacts in the difference image of KOMPSAT-3A is prominent. It is believed that the utilization of KOMPSAT-3A MWIR images can be improved by using the characteristics of IR image.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 3개의 IR 영상의 차이 영상으로부터 IR 영상의 활용성을 평가하였다. 차이 영상 생성을 위하여 PIFs 기반의 상대방사정규화 기법을 적용하였다.

제안 방법

차이 영상 생성을 위하여 PIFs 기반의 상대방사정규화 기법을 적용하였다. KOMPSAT-3A MWIR 영상 , Sentinel-2 SWIR 영상 , Landsat 8 TIR 영상을 이용한 실험을 통하여 각 IR 차이 영상의 차이를 확인하였다. KOMPSAT-3A 차이 영상의 경우 비교적 지형지물 구분이 용이하였으며, 지형지물 온도 특성에 의한 영상화소값 차이를 시각적으로 확인할 수 있었다.
KOMPSAT-3A MWIR 영상은 제한적으로 이용가능 하지만, 3~5 µm의 영역을 통합하여 영상을 취득하며, 밤과 낮에 촬영하는 등 기존 영상과 다른 특성을 지니고 있을 것으로 여겨진다. 따라서, 본 연구에서는 두 시기 영상간의 차이 영상을 이용하여 SWIR, MWIR, TIR 영상 특성을 분석하였다. 비교에 이용한 IR 영상은 Sentinel-2 SWIR 영상, KOMPSAT-3A MWIR 영상, Landsat 8 TIR 영상이다.

대상 데이터

따라서, 본 연구에서는 두 시기 영상간의 차이 영상을 이용하여 SWIR, MWIR, TIR 영상 특성을 분석하였다. 비교에 이용한 IR 영상은 Sentinel-2 SWIR 영상, KOMPSAT-3A MWIR 영상, Landsat 8 TIR 영상이다.
실험 대상지역은 그리스, 테살로니키이다. 대상지역에는 도심, 산악지역, 경작지, 호수 등이 혼재되어 있다(Fig.

이론/모형

기하보정에 사용되는 특징점을 많이 추출하기 위하여 적응 히스토그램 평활화(adaptive histogram equalization)를 원 영상에 적용하였다(Zuiderveld, 1994). 특징점 추출자는 SURF(Speed-Up Robust Features)를 이용하였다(Bay et al.
히스토그램 매칭 방식은 타겟영상의 히스토그램을 기준영상에 매칭시켜 방사학적 오차를 줄이는 방식이고, 선형회귀 기반 방식은 영상에서 시간에 불변 특성을 갖는 특징점을 활용하여 영상간 상대적 방사 차이를 조정한다. 본 연구에서는 통계학적 특징점을 활용한 선형회귀기반방식의 정규화 기법을 적용하였다(Fig. 3). 이 방법은 PIFs 특징점 추출 과정과 이를 이용한 정규화 과정으로 구성된다.
, 2017) 적용하였으며, SURF 추출자 적용 시에 가장 많은 대응쌍을 얻을 수 있었다. 특징점의 대응으로부터 영상간 변환관계를 얻기 위하여 MSAC(M-estimator SAmple Consensus) 기반의 추정 방법을 사용하였다(Hartley and Zisserman, 2003).

성능/효과

KOMPSAT-3A MWIR 영상 , Sentinel-2 SWIR 영상 , Landsat 8 TIR 영상을 이용한 실험을 통하여 각 IR 차이 영상의 차이를 확인하였다. KOMPSAT-3A 차이 영상의 경우 비교적 지형지물 구분이 용이하였으며, 지형지물 온도 특성에 의한 영상화소값 차이를 시각적으로 확인할 수 있었다. 그리고 산업시설 단지의 주기적인 온도변화와 같은 시계열 변화 정보를 이용하여 시설물의 모니터링에 이용할 수 있다고 여겨진다.
특히 플랜트 전체에서 화소값 차이가 큰 것은 아니며, 굴뚝 주변이 큰 것으로 보인다. 2017년 2월 14일 KOMPSAT3A 실제 영상을 보면, 건물은 어둡게 나타나고, 도로는 상대적으로 밝게 나타나며, 공장 시설은 밝게 나타나고, 야외 재료 적재장은 상대적으로 어둡게 나타난다(Fig. 6(c)). 이 점은 밤에 온도가 낮아져 지물에 따른 온도 하강 차이로 이어졌거나, 공장의 가동 요인이 온도 차이로 나타난다고 볼 수 있다.

후속연구

KOMPSAT-3A 차이 영상의 경우 비교적 지형지물 구분이 용이하였으며, 지형지물 온도 특성에 의한 영상화소값 차이를 시각적으로 확인할 수 있었다. 그리고 산업시설 단지의 주기적인 온도변화와 같은 시계열 변화 정보를 이용하여 시설물의 모니터링에 이용할 수 있다고 여겨진다. 향후 방사 보정을 위한 추가 정보가 제공된다면, 방사 보정 후 차이 영상을 생성하여 보다 엄밀한 영상 해석이 가능할 것으로 보인다.
그리고 산업시설 단지의 주기적인 온도변화와 같은 시계열 변화 정보를 이용하여 시설물의 모니터링에 이용할 수 있다고 여겨진다. 향후 방사 보정을 위한 추가 정보가 제공된다면, 방사 보정 후 차이 영상을 생성하여 보다 엄밀한 영상 해석이 가능할 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지역 규모의 분석에 MODIS 위성 영상을 사용하기 어려운 이유는?	MODIS 위성 영상은 VNIR, SWIR, MWIR, TIR 영역에서 여러 개의 밴드를 가지고 있지만, 250~1000 m의 낮은 공간적 해상도로 인하여 지역 규모의 분석에 활용하기 어렵다. 15~90 m의 공간해상도를 지니고 있는 ASTER 영상은 9개 VNIR과 SWIR 밴드, 5개 TIR 밴드를 가지고 있다.
	KOMPSAT-3A 위성은 어디에 활용되나요?	2015년 3월에 발사된 KOMPSAT-3A 위성은 IR 영상과 고해상 광학(Electro-Optical) 지구관측 영상을 얻고 있다. 관측 영상은 지리정보시스템 (GIS), 환경·농업·해양 모니터링, 도시 계획, 자원관리, 재난 등의 다양한 분야에 활용된다. KOMPSAT-3A 영상의 공간해상도는 전정색은 0.
	상대방사정규화 기법은 어떤 종류가 있으며 어떤 방식을 사용하나요?	상대방사정규화 기법은 크게 히스토그램 매칭 방식과 선형회귀기반 방식으로 나눌 수 있다(Yang and Lo, 2000). 히스토그램 매칭 방식은 타겟영상의 히스토그램을 기준영상에 매칭시켜 방사학적 오차를 줄이는 방식이고, 선형회귀 기반 방식은 영상에서 시간에 불변 특성을 갖는 특징점을 활용하여 영상간 상대적 방사 차이를 조정한다. 본 연구에서는 통계학적 특징점을 활용한 선형회귀기반방식의 정규화 기법을 적용하였다(Fig.

참고문헌 (11)

Bay, H., A. Ess, T. Tuytelaars, and L. Van Gool, 2008. SURF:Speeded Up Robust Features, Computer Vision and Image Understanding, 110(3): 346-359.

상세보기
Ben-Dor, E., D. Schlapfer, A. J. Plaza, and T. Malthus, 2013. Hyperspectral remote sensing, Airborne Measurements for Environmental Research: Methods and Instruments, 413-456.
ESA, 2017. Sentinel-2: Resolution and Swath, https:// sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2/instrument-payload/resolution-and-swath, Accessed at Nov. 11, 2017.
Hartley, R. and A. Zisserman, 2003. Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press.
Lu, D. and Q. Weng, 2006. Spectral mixture analysis of ASTER images for examining the relationship between urban thermal features and biophysical descriptors in Indianapolis, Indiana, USA, Remote Sensing of Environment, 104(2): 157-167.

상세보기
Memon, I., S. Dahri, F. Memon, and F. Qureshi, 2017. Comparative analysis of image detection techniques, Sindh University Research Journal- SURJ (Science Series), 49(2): 461-466.
Park, W., Y. K. Lee, J. S. Won, S. G. Lee, and J. M. Kim, 2008. A basic study for the retrieval of surface temperature from single channel middleinfrared images, Korean Journal of Remote Sensing, 24(2): 189-194.
Satellite Imaging Corporation, 2017. Kompsat-3A Satellite Sensor https://www.satimagingcorp. com/satellite-sensors/kompsat-3a/, Accessed at Nov. 27, 2017.
Sun, L., X. Mi, J. Wei, J. Wang, X. Tian, H. Yu, and P. Gan, 2017. A cloud detection algorithm-generating method for remote sensing data at visible to short-wave infrared wavelengths, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 124: 70-88.

상세보기
Yang, X. and C.P. Lo, 2000. Relative radiometric normalization performance for change detection from multi-data satellite images, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 66(8): 967-980.
Zuiderveld, K., 1994. Contrast limited adaptive histogram equalization, Graphic Gems IV, Academic Press Professional, San Diego, CA, USA.

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