초록

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위성영상으로부터 적절한 정보를 추출하여 GIS(지리정보시스템)의 기반자료로 활용하기 위해서는 공간해상도와 분광해상도가 모두 우수한 양질의 고해상 영상을 확보해야 한다. 그러나 현재 운영되고 있는 위성영상은 이 두가지를 모두 만족시키지 못하므로 본 연구에서는 위성영상 융합기술을 사용할 것을 제안하였다. 그리하여 IHS PCA Wavelet 등의 융합기술들을 실험하였고 두가지 해상도를 모두 만족시키는 고해상 영상을 생산할 수 있음을 보였다. 또한, 실험 결과를 시각적 정량적으로 평가하여 IHS 융합기법이 가장 우수한 결과를 나타냄을 보였다.

위성영상으로부터 적절한 정보를 추출하여 GIS(지리정보시스템)의 기반자료로 활용하기 위해서는 공간해상도와 분광해상도가 모두 우수한 양질의 고해상 영상을 확보해야 한다. 그러나 현재 운영되고 있는 위성영상은 이 두가지를 모두 만족시키지 못하므로 본 연구에서는 위성영상 융합기술을 사용할 것을 제안하였다. 그리하여 IHS PCA Wavelet 등의 융합기술들을 실험하였고 두가지 해상도를 모두 만족시키는 고해상 영상을 생산할 수 있음을 보였다. 또한, 실험 결과를 시각적 정량적으로 평가하여 IHS 융합기법이 가장 우수한 결과를 나타냄을 보였다.

AI 본문요약

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• 연구 방법
• 연구 결과

제안 방법

• PCA 변환을 이용한 영상융합 실험에는 ERDAS S/W의 Resolution Merge 모듈을 이용하였다.
• 각 기법을 이용하여 실제 위성영상으로 영상융합을 실시하고 여러 측면에서 융합결과에 대한 성능을 평가하였다.
• 두 영상간의 상관계수는 PCI S/W의 Geomatica Focus 모듈에서 제공하는 Raster Calculator 기능을 이용하여 계산하였다. IHS 영상융합 기법이 가장 우수한 결과를 보임을 알 수 있다.
• 일반적으로 영상융합을 통해 가장 좋은 결과를 도출하기 위해서는 동일한 센서에서 동일한 조건하에 촬영된 흑백 및 다중밴드 영상을 이용하는 것이 바람직하다. 따라서 QuickBird 흑백 및 다중밴드 위성영상을 이용하여 각각의 영상융합 기법에 대한 상대적인 성능평가를 수행하였다.
• 일반적으로 양질의 융합영상은 흑백영상의 공간정보와 다중밴드영상의 분광정보를 최대한 보유하고 원 영상의 밴드간 관계가 손상되지 않아야 한다. 이러한 기준에 따라상관계수를 이용하여 융합영상을 정량적으로 평가한다.

대상 데이터

• Wavelet 변환을 이용한 영상융합 실험에는 ERDAS S/W의 Spectral Transform 모듈을 이용하였다.
• 영상융합 실험에는 美 노스캐롤라이나주립대학교 부설 지구관측센터(CEO : Center for Earth Observation)에서 입수한 랄리市 지역 위성영상(QuickBird)과 ERDAS Imagine (Ver 8.7) 및 PCI(Ver 9.1) 영상처리 S/W를 이용하였다.

성능/효과

• 두 영상간의 상관계수는 PCI S/W의 Geomatica Focus 모듈에서 제공하는 Raster Calculator 기능을 이용하여 계산하였다. IHS 영상융합 기법이 가장 우수한 결과를 보임을 알 수 있다.
• PCA 변환을 이용하여 제작한 융합영상은 다중밴드 영상에 비해 공간 해상도가 증대되었음을 알 수 있으며, IHS 변환을 통해서 얻어진 융합영상에 비해서 선명도가 우수한 것으로 판단된다. 하지만 영상의 전체적인 색상에서는 다중밴드 영상과 다소 차이를 보이며 색상이 자연스럽지 못하다.
• 결론적으로, 시각적 해독력 증대 여부 및 색상의 변화측면에서 융합영상을 평가한 결과 IHS 융합영상이 가장 우수하다고 볼 수 있다. 이를 통해 파장대역이 일치하는 흑백 영상과 다중밴드 영상을 활용한 IHS 영상융합 기법이 시각적으로 가장 우수한 융합영상을 생성할 수 있을 것으로 판단된다.
• 본 연구에서 비교 검토한 3개의 융합기법의 특성을 고려하면 시각적․정량적 평가 모두 IHS 영상융합 기법이 가장 우수한 것으로 나타났으며, 영상융합시 그 목적에 맞는적절한 융합기법을 선택하여 사용하는 것 또한 중요할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서는 융합영상과 다중밴드 영상간의 상관계수를 이용하여 융합영상이 다중밴드영상의 분광정보를 얼마나 잘 유지하는가를 판단하였으나, 실제로 다중밴드영상과 융합영상의 분광정보를 이용하여 다양한 분석작업을 수행함으로써 각 융합기법의 분광특성에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단되며, 이렇게 해서 얻어진 최적화된 위성영상을 지리정보시스템(GIS)의 기반자료로 이용한다면 사용자 요구에 걸맞는 효율적인 시스템 구축이 가능할 것으로 생각된다.
• 결론적으로, 시각적 해독력 증대 여부 및 색상의 변화측면에서 융합영상을 평가한 결과 IHS 융합영상이 가장 우수하다고 볼 수 있다. 이를 통해 파장대역이 일치하는 흑백 영상과 다중밴드 영상을 활용한 IHS 영상융합 기법이 시각적으로 가장 우수한 융합영상을 생성할 수 있을 것으로 판단된다.

후속연구

• 따라서, 다중밴드 영상의 분광정보를 그대로 유지하면서 흑백영상의 공간해상도를 가지는 단일 영상을 생성하기 위한 "Pan-Sharpening" 기술이 개발되었고, 이 기술을 이용하여 최적화된 고해상의 영상을 지리정보시스템(GIS)의 기반자료로 활용한다면 한층 업그레이드된 정보를 사용자들에게 제공할 수 있을 것이다.
• 본 연구에서 비교 검토한 3개의 융합기법의 특성을 고려하면 시각적․정량적 평가 모두 IHS 영상융합 기법이 가장 우수한 것으로 나타났으며, 영상융합시 그 목적에 맞는적절한 융합기법을 선택하여 사용하는 것 또한 중요할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서는 융합영상과 다중밴드 영상간의 상관계수를 이용하여 융합영상이 다중밴드영상의 분광정보를 얼마나 잘 유지하는가를 판단하였으나, 실제로 다중밴드영상과 융합영상의 분광정보를 이용하여 다양한 분석작업을 수행함으로써 각 융합기법의 분광특성에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단되며, 이렇게 해서 얻어진 최적화된 위성영상을 지리정보시스템(GIS)의 기반자료로 이용한다면 사용자 요구에 걸맞는 효율적인 시스템 구축이 가능할 것으로 생각된다.
• 융합기법별 특성은 동일한 시점에 촬영한 Quickbird 위성 영상을 활용한 경우에 대한 특성으로 서로 다른 센서에서 촬영한 흑백 및 다중밴드영상을 활용할 경우 다소 다른 결과를 얻을 수도 있을 것으로 예상된다.

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질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
영상융합 기법	영상융합 기법중 통계적, 수치적 방법에는 무엇이 있는가?	영상의 색상 체계를 이용한 기법으로는 IHS 변환이 있고, 통계적/수치적 방법으로는 PCA, Wavelet 변환 등이 대표적이다
지구관측위성	지구관측위성은 무엇을 제공하는가?	지구관측위성은 다양한 공간․방사․분광․주기 해상도로서로 다른 전자기 스팩트럼 구간에 대한 영상을 제공한다. 이들 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 많은 영상융합(Image Fusion) 기법들이 개발되었으며 영상융합은 다수의 영상을 이용하여 이들 영상으로부터 획득할 수 있는 정보의 질을 개선하기 위한 수단이라고 할 수 있다.
영상융합	영상융합은 어떻게 분류할 수 있는가?	영상융합은 영상으로부터 정보를 추출하는 전체 과정중에서 융합을 시행하는 시점에 따라 화소(Pixel) 단계의 융합, 특징(Feature) 단계의 융합 그리고 결정(Decision)단계의 융합 등 세 가지로 분류된다. 하지만, 일반적으로 위성영상융합이라 함은 영상을 대상으로 고해상도의 흑백(Panchromatic)영상과 중․저해상도의 다중밴드(Multi-Spectral)영상을 융합하여 고해상의 다중밴드 영상을 생성하는 “Pansharpening”을 의미한다.

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