권호 표지

Korean Journal of Remote Sensing (대한원격탐사학회지)

Korean Society of Remote Sensing

  • Bimonthly
  • /
  • 1225-6161(pISSN)
  • /
  • 2287-9307(eISSN)

Domain

  • Energy/Resources ＞ Resources Exploration/Development/Utilization

Aim & Scope

Korean Journal of Remote Sensing serves the remote sensing community with the publication of results based on theory, technology and applications of remote sensing fields. Thoroughly interdisciplinary, this journal focuses on the research and development of remote sensing science and technologies and promotes the exchange of expert knowledge among remote sensing researchers as well. Areas of interest include, but are not necessarily restricted to: Remote Sensor Technology Novel Sensor Design and Platforms Development Multi-Sensor System Design and On-Board Processing Advances in Remote Sensing Techniques and Applications Multi-Sensor Integration Multi-Platform Remote Sensing Image Processing and Analysis Geospatial Information Sciences (GIS) Remote Sensing in Atmospheric Science and Meteorology Remote Sensing in Oceanography - Remote Sensing in Geology and Geoscience Remote Sensing in Agriculture, Forestry and Ecology Remote Sensing in Earth and Environmental Sciences Remote Sensing in Hydrology and Water Resources

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Volume 39 Issue 6_1

  1. Jihyun Lee;Hayoung Lee;Kwangseob Kim;Kiwon Lee 1185
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.1 PDF HTML
    위성 영상을 활용하여 정확한 토양 수분도를 산정하는 연구는 원격탐사 응용 분야에 포함되는 중요한 기본 연구 주제 중 하나이다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3/3A 영상과 KOMPSAT-5 SAR 영상을 적용하여 시험 지역에 대하여 토양수분도를 제작하고 산정된 결과를 정확도 검증 차원에서 미국 NASA에서 제공하는 Soil Moisture Active Passive (SMAP)의 토양수분 자료와 정량 비교하는 것이다. 한편 농림 식생 지대를 중심으로 토양수분도를 산정하기 위하여 환경공간정보서비스에서 제공하는 토지피복지도를 연구에 적용하였다. 시험 연구 지역은 이 연구에 적용한 수분 구름 모델(Water Cloud Model)에 기반한 토양수분 산정 알고리즘 적용에 필요한 입력 자료가 모두 가용한 제주 서부 지역을 선정하였다. 토양수분도 제작에 사용한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 KOMPSAT-5 HV와 Sentinel-1 VV 영상이며, 식생지수는 KOMPSAT-3 영상의 지표반사도를 사용하였다. 이 연구에서 산출한 토양수분도 산정 결과와 SMAP (L-3) 자료를 차분 연산으로 비교하면 차이 값이 평균 4.13±3.60p%의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났고, SMAP (L-4) 자료와의 차분 연산 결과는 평균 14.24±2.10p% 수준의 일치도를 보였다. 이 연구를 통하여 향후 우리나라 위성영상과 공공 제공자료를 이용하여 정확도가 높은 정밀 토양수분도를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.
  2. Suho Bak;Heung-Min Kim;Youngmin Kim;Inji Lee;Miso Park;Seungyeol Oh;Tak-Young Kim;Seon Woong Jang 1195
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.2 PDF HTML
    해안쓰레기는 미관 훼손 및 생태와 보건에 미치는 영향으로 인해 큰 문제로 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 노력의 일환으로 본 연구는 해안쓰레기 탐지와 모니터링을 위한 이미지 데이터셋 구축과 실시간 객체 탐지 분야의 대표적인 모델인 YOLOv8과 RT-DETR의 성능을 비교하였다. 특히 다양한 환경 하에서의 강건성을 평가하기 위해 여러 왜곡 조건에서 성능 변화 실험을 수행하였다. YOLOv8은 mean Average Precision (mAP) 0.927~0.945의 정확도와 65~135 Frames Per Second (FPS)의 탐지 속도를 보인 반면, RT-DETR은 mAP 0.917~0.918의 정확도와 40~53 FPS의 탐지 속도를 보였다. 색상 왜곡에 대해서는 RT-DETR이 더 강건한 성능을 보였으나, 그 외의 조건에서는 YOLOv8이 더 높은 강건성을 보였다. 본 연구의 결과는 실제 해안쓰레기 모니터링 시스템의 모델 선택에 있어 중요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.
  3. Won-Woo Seo;Hongki Kang;Wansang Yoon;Pyung-Chae Lim;Sooahm Rhee;Taejung Kim 1211
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.3 PDF HTML
    구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.
  4. Kyeong-Min Kim;Hyun-Dong Moon;Euni Jo;Bo-Kyeong Kim;Subin Choi;Yuhyeon Lee;Yuna Lee;Hoejeong Jeong;Jae-Hyun Ryu;Hoyong Ahn;Seongtae Lee;Jaeil Cho 1225
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.4 PDF HTML
    작물의 수분 스트레스는 생육 단계와 온도 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이는 생육에 부정적이고 생산량에 피해를 줄 수 있다. 원격탐사 기법을 이용한 보다 정확한 스트레스 탐지를 위해서는 수분 결핍의 가뭄뿐만 아니라 폭염 조건도 함께 고려할 필요가 있으며, 작물 반응을 민감히 표현할 식생지수를 선정하고 그 변화 값을 이해해야 한다. 본 연구는 콩을 대상으로 영양생장기와 생식생장기로 구분해 가뭄과 폭염 조건에서의 MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI)와 chlorophyll/carotenoid index (CCI)를 측정하였다. 엽록소 농도에 민감한 MTCI는 가뭄에 민감하게 감소했으며, 폭염이 동시에 발생했을 때는 그 정도가 컸다. 광합성능과 상관이 있는 CCI는 비교적 가뭄에 민감하지 않으나, 폭염을 동반하면 큰 폭으로 감소했다. 수분 결핍 회복 후 MTCI는 피해 전보다 값이 증가했으며, CCI는 열 스트레스에 민감해졌다. 이러한 결과는 원격탐사를 활용해 콩의 수분 스트레스를 평가하고 관수 일정을 조정하는 데에 기여할 것으로 기대된다.
  5. Won-Jun Choi;Chan-Su Yang 1235
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.5 PDF HTML
    한국해양과학기술원에서 생산하여 공개하고 있는 다종 위성 기반의 해수면온도(Sea surface temperature) 자료를 이용하여 동해안 냉수대(Cold water mass) 해역을 탐지하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서는 냉수대의 분포를 고려하여 동해안을 3개 해역("고성-울진", "삼척-구룡포", "포항-기장")으로 구분하였다. 각 해역에 K-means clustering 기법을 적용하여 3개 그룹으로 나누고 3개의 그룹은 평균 수온이 높은 순서대로 Group 1, Group 2, Group 3로 칭한다. 수온이 가장 낮은 집합인 Group 3는 냉수대 특성을 나타내는 2가지(각 해역 표준 편차와 Group 1과 Group 3의 평균 수온 차이)의 임계치가 적용되고 탐지 해역내 표준편차가 0.6℃ 이상이고 그룹별 평균 수온 차이가 2℃ 이상일 경우 Group 3을 냉수대로 판단한다. 2022년도 탐지 결과, "포항-기장"은 77일로 가장 많이 탐지되었으며 정량적인 평가를 위해 혼동행렬 성능지표를 계산하였다. 동해안 3곳 해역의 평균 정확도(Accuracy)는 0.83 이상으로 나타났고 F1 score는 "포항-기장"에서 최대 0.95이었다. 본 연구에서 제안한 탐지 알고리즘을 적용하여 보다 구체적인 냉수대 해역의 공간 분포를 매일 이메일 서비스로 제공하고 있다.
  6. Hyokbeen Lee;Duk-jin Kim;Junwoo Kim;Juyoung Song 1245
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.6 PDF HTML
    77 GHz frequency modulation continuous wave radar를 이용한 W-band synthetic aperture radar (SAR) system에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고해상도의 W-band SAR 영상을 복원하기 위해서는 스테레오 카메라 또는 라이다(LiDAR)에서 획득한 point cloud를 6 degrees of freedom (DOF)의 방향에서 변환하여 SAR 영상 신호처리에 적용하는 것이 필요하다. 하지만 서로 다른 센서로부터 획득한 영상의 기하구조가 달라 정합하는데 어려움을 가진다. 본 연구에서 SAR 영상의 엔트로피(entropy)에 따른 경사 하강법을 이용하여 point cloud의 6 DOF를 구하고 최적의 depth map을 추출하는 기법을 제시한다. 구축한 W-band SAR system으로 주요 도로 환경 객체인 나무를 복원하는 실험을 수행하였다. 엔트로피에 따른 경사 하강법을 이용하여 복원한 SAR 영상이 기존의 레이더 좌표에서 복원한 SAR 영상보다 mean square error는 53.2828 감소했고, structural similarity index는 0.5529 증가한 것을 보였다.
  7. Hye-Kyeong Shin;Jae Yeop Kwon;Pyeong Joong Kim;Tae-Ho Kim 1255
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.7 PDF HTML
    위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.
  8. Woojin Jeon;Jong-Min Yeom;Jae-Heon Jung;Kyoung-Wook Jin;Kyung-Soo Han 1273
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.8 PDF HTML
    절대복사검보정은 위성 센서에서 얻은 전자기 신호의 물리량 변환을 위해 절대복사보정 계수를 결정하는 작업으로 위성 데이터의 정확도 개선 및 다른 위성 데이터와의 비교 및 통합을 위해 수행되어야 한다. 또한, 위성 센서는 시간에 따른 센서 노후화나 환경 조건의 영향을 받아 초기 설정된 보정 계수가 변화할 수 있으므로 주기적으로 이러한 변화를 모니터링 하는 것이 필수적이다. 이 연구에서는 차세대중형위성 1호(CAS500-1)의 다중 분광 채널에 대한 vicarious calibration을 수행하기 위해 필드 캠페인을 수행하였다. 구름이 없는 맑은 날의 조건 하에 총 두 차례의 유효한 현장 관측 자료를 얻었으며, MODTRAN 6 복사전달모델을 활용하여 대기 상단(top-of-atmosphere, TOA) radiance를 모의하였다. 모의된 TOA radiance와 CAS500-1의 digital number (DN)는 선형성은 보였지만, CAS500-1 영상의 넓은 시야각과 saturation 발생으로 향후 변환 계수의 보완이 필요한 것으로 보인다. 하지만, 본 연구는 CAS500-1의 절대복사보정에 대한 첫 시도를 하였으며, 향후 높은 신뢰성을 가진 계수 결정을 목표로 하는 연구들에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
  9. Jinmin Lee;Taeheon Kim;Hanul Kim;Hongtak Lee;Youkyung Han 1283
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.9 PDF HTML
    중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.
  10. Minsun Yang;Min-A Kim 1299
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.10 PDF HTML
    기후변화 등으로 인해 전 세계적으로 산불이 점점 잦아지고 대형화되는 추세다. 위성영상 등의 원격탐사를 통한 산불피해 면적 및 피해강도를 산정하는 것은 현장조사에 따른 여러 가지 어려움을 줄일 수 있어 대안 및 보조자료로 활용이 가능하다. 산불피해강도(differenced normalized burn ratio, dNBR)는 산불 전후의 정규탄화지수(normalized burn ratio, NBR) 차이를 통해 산정하며, NBR 수식에 사용되는 영상은 Landsat의 근적외선(near infrared, NIR)과 단적외선(short-wavelength infrared, SWIR) 밴드를 기본으로 한다. 우리나라 위성영상의 경우, SWIR 밴드를 가지고 있지 않기 때문에 산불피해와 관련한 국내 연구들은 해외영상을 사용하거나 우리나라 위성영상을 사용한 경우, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 이용하여 간접적인 방법으로 dNBR을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 Kompsat-3A호(K3A)의 중적외선(mid-wavelength infrared, MWIR) 밴드를 NBR 수식의 SWIR 밴드 대신 대입하여 dNBR을 산정하고, dNBR의 기준이 되는 Landsat을 이용한 dNBR 결과 값과 비교하였다. 그 결과 K3A MWIR을 이용한 dNBR이 Landsat SWIR을 이용한 dNBR에 비해 나타낼 수 있는 값의 범위가 더 넓고 세분화하여 표현이 가능하였다. 따라서 산불피해 지역을 조사하는데 있어 K3A의 활용도가 높을 것이라 사료된다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 30m로 열화된 K3A MWIR 밴드를 사용했으나 그보다 높은 해상도의 MWIR 밴드를 사용한다면 본 연구보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.
  11. Yoo Jin Lee;Wansang Yoon;Sooahm Rhee 1309
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.11 PDF HTML
    모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.
  12. Jeong Eun;Sun-Hwa Kim;Jee-Eun Min 1321
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.12 PDF HTML
    정규식생지수는 농업분야에 가장 많이 사용된 원격탐사 자료로, 현재 대부분의 광학위성에서 제공되고 있다. 특히 고해상도 광학위성영상이 제공되면서 농업 활용 분야에 따른 최적의 광학위성영상의 선택이 매우 중요한 이슈가 되었다. 본 연구에서는 국내 논지역의 정규식생지수 모니터링 시 가장 최적의 광학위성영상을 정의하고 이를 위해 필요한 해상도 관련 요구조건을 도출하고자 한다. 이를 위해 전 세계적으로 많이 사용되는 MOD13, Landsat-8, Sentinel-2A/B, PlanetScope 위성의 정규식생지수영상을 대상으로 국내 당진 논지역의 공간분포 및 2019년부터 2022년까지 시계열 패턴을 비교, 분석하였다. 각 자료는 3-250 m의 공간해상도와 다양한 주기해상도로 제공되며, 정규식생지수를 산출할 때 사용되는 분광밴드의 영역도 약간의 차이가 있다. 분석 결과 Landsat-8은 가장 낮은 정규식생지수 값을 나타내며 공간적으로 변이도 매우 낮았다. 이에 비해 MOD13 정규식생지수 영상은 PlanetScope 자료와 비슷한 공간분포 및 시계열 패턴을 나타났으나 낮은 공간해상도로 인해 논 주변지역의 영향을 받았다. Sentinel-2A/B는 넓은 근적외선밴드 영역으로 인해 상대적으로 약간 낮은 정규식생지수 값을 나타내었으며, 특히 생육 초기시기에 그 특징이 두드러졌다. PlanetScope의 정규식생지수가 상세한 공간적 변이 및 안정적인 시계열 패턴을 제공하나 높은 구매가격을 고려하면 공간적으로 균일한 논지역보다는 밭지역에서 그 활용성이 높을 것으로 사료된다. 이에 따라 국내 논지역에 대해서는 250 m급 MOD13 정규식생지수나 10 m급 Sentinel-2A/B가 가장 효율적일 것으로 사료되나 작물의 개체에 대한 상세 물리량 추정을 위해서는 고해상도 위성영상이 활용될 수 있다.
  13. Sang-il Kim;Do-Seob Ahn;Jiyeon Kim;Seungchul Kim;Kyung-Soo Han 1331
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.13 PDF HTML
    항공기상청은 국가항행계획(National ATM Reformation and Enhancement Plan, NARAE)을 지원하기 위해 NARAE-Weather 프로젝트를 통한 궤적기반 항공기상 서비스를 개발 중에 있다. 특히, 기상자료는 표준화된 형식의 디지털 데이터를 제공하므로 항공기상 데이터와 항공교통 정보와 통합하는 것이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 수치모델 자료의 구조화를 통해 기상 정보와 비행 궤적 정보의 데이터 통합을 위한 접근 방식을 제안하였다. 구조 변환된 자료를 활용한 추출결과는 성능 측면에서 원본자료에서 추출한 결과보다 우수한 결과를 보였으며, 해당 연구를 통해 항공 운항의 안전성과 효율성을 향상시키는데 도움이 될 것이다.
  14. Youjeong Youn;Jonggu Kang;Seoyeon Kim;Yemin Jeong;Soyeon Choi;Yungyo Im;Youngmin Seo;Myoungsoo Won;Junghwa Chun;Kyungmin Kim;Keunchang Jang;Joongbin Lim;Yangwon Lee 1341
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.14 PDF HTML
    위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
  15. Soyeong Jang;Yeongbin Park;Jaeyeop Kwon;Sangheon Lee;Tae-Ho Kim 1353
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.15 PDF HTML
    해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
  16. Eu-Ru Lee;Hyung-Sup Jung 1371
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.16 PDF HTML
    지구온난화로 인해 촉발된 기후변화가 홍수와 같은 수재해의 빈도와 규모를 증가시키며 국내 또한 장마와 집중호우로 인한 수재해가 증가하는 추세를 보인다. 이에 광범위한 수재해에 대해 효과적인 대응 및 기후 변화에 따른 선제적 대처가 필수적이며 이는 위성레이더 영상을 통해 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 국내 수체의 특성을 반영하기 위해 한강권역과 낙동강 권역의 일부 수체 영역에 대해 수체 학습 데이터셋 1,423장을 구축하였다. 정밀한 데이터 어노테이션(Annotation)을 위해 다양한 상황에 따른 구축 기준 문서를 작성한 뒤 진행하였다. 구축이 완료된 데이터셋을 딥러닝 모델 중 U-Net에 적용하여 수체 탐지 결과를 분석하였다. 최종적으로 학습된 모델을 학습과에 활용되지 않은 수체 영역에 적용하여 결과를 분석함으로써 전 국토 수체 모니터링의 가능성을 확인하였다. 분석 결과 구축된 수체 영역의 대해서는 F1-Score 0.987, Intersection over Union (IoU) 0.955의 높은 정확도로 수체를 탐지할 수 있었으며, 학습 및 평가에 활용되지 않은 다른 국내 수체 영역에 대해서도 동일하게 F1-Score 0.941, IoU 0.89의 높은 수체 탐지 결과를 나타냈다. 두 결과 모두 전반적으로 일부 그림자 영역과 폭이 좁은 하천에서 오류가 관찰되었으나, 그 외에는 정밀하게 수체를 탐지하였다. 이러한 연구 결과는 수재해 피해 규모 및 수자원 변화 모니터링에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 보다 다양한 수체 특성을 가진 데이터셋을 추가 구축한다면 오분류한 영역을 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 전 국토의 수체를 효율적으로 관리 및 모니터링하는데 활용될 것으로 사료된다.
  17. Kyoungwook Jin;Dae-Soon Park 1389
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.17 PDF HTML
    Field Line of sight Automated Radiance Exposure (FLARE) 시스템을 이용하여 다목적위성3호/3A호의 절대복사 검보정 연구를 수행하였다. FLARE는 미국의 Labshphere사에 의해 개발된 시스템으로 SPecular Array Radiometric Calibration (SPARC) 개념을 적용한 것이다. FLARE는 거울처럼 반사하는 거울 타겟을 사용하여 산란되는 복사에너지의 원인 요소들을 최소화시킨 단순한 복사보정 방법을 제공한다. FLARE 시스템이 장착된 사이트를 통과하는 다목적위성3호/3A호를 이용한 영상자료 획득을 위해 2021년 7월 5일부터 7월 15일 사이에 필드캠페인을 진행하였다. 기상 상황 때문에 여러 번의 관측 자료 가운데 2개의 다목적위성3호 관측자료만이 유효한 샘플 영상으로 확인되었다. FLARE 시스템과 다목적위성3호 관측 자료를 바탕으로 절대복사 검보정 계수를 산출하였다. 7월 7일과 7월 13일 획득된 2개의 FLARE 관측 자료를 통해 계산된 결과는 근적외 채널을 제외하고 1% 이내의 매우 유사한 결과를 보여 주었다. 2021년 8월 획득된 다목적위성3호/3A호 자료를 추가하여 분석한 결과, 현재의 메타 데이터에 할당된 위성들의 이득값들과는 상당한 차이를 보였다. 제한된 획득자료로 인해 FLARE 시스템을 실제 운영 중인 다목적위성3호/3A호에 대한 절대복사 검보정 계수 산출 용도로 사용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
  18. Do-Hyun Hwang;Hahn Chul Jung 1401
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.18 PDF HTML
    해양공간 이용 증가로 해양 공간을 활용하는 사람들간 갈등이 발생되며, 정부의 허가 및 규제로는 관리가 어려운 실정이다. 특히 양식장은 면허 제도로 운영되고 있는데, 지자체별로 관리하고 있어 정확한 실태 파악이 어렵다. 본 연구에서는 synthetic aperture radar (SAR) 영상을 이용하여 연안에 위치한 양식 어장을 모니터링하고 관리 방안에 대해 알아보고자 하였다. 연구에 활용된 자료는 Sentinel-1A 영상이며 시계열로 구성된 SAR 영상을 중첩하였다. 중첩 자료를 활용하면 양식 어장과 같은 작은 시설물에 대한 정보를 살리면서 노이즈만 제거할 수 있다. VH 편광 자료를 활용할 경우 연안에 위치한 양식 어장을 약 88%의 전체 정확도로 탐지할 수 있었다. 본 연구 결과를 활용한다면 계절별로 변하는 양식 품목에 맞춰 양식 어장을 모니터링 할 수 있을 뿐만 아니라 해양 공간 활용에 대한 관리 주기를 설정할 수 있을 것으로 판단된다.
  19. Youngmin Seo;Youjeong Youn;Seoyeon Kim;Jonggu Kang;Yemin Jeong;Soyeon Choi;Yungyo Im;Yangwon Lee 1413
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.19 PDF HTML
    기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
  20. Hyun-Dong Moon;Bo-Kyeong Kim;Kyeong-Min Kim;Subin Choi;Euni Jo;Hoyong Ahn;Jae-Hyun Ryu;Sung-Won Choi;Jaeil Cho 1427
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.20 PDF HTML
    농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 활용하여 작물 생육을 지속적으로 감시하며 해당 정보를 신속하게 디지털화 하고 있다. 이를 위해 선택적 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 널리 활용되고 있다. 그러나 식생 표면의 분광 산란·반사는 이방성을 보이기 때문에 광원인 태양의 위치와 관측 방향에 따라 반사도가 달라진다. 이는 식생지수 값이 작물의 실제 상태를 정확하게 반영하지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 이방성 반사 특성 보정을 위해 bidirectional reflectance distribution function (BRDF) 앙상블 모델을 고해상도 Sentinel-2 위성 영상에 적용하고, normalized difference vegetation index (NDVI)와 2-band enhanced vegetation index (EVI2)를 산출하였다. BRDF 보정에 따라 산림에서 Red와 near-infrared (NIR) 밴드의 반사도가 대체로 증가하고, 농촌마을 및 농경지에서는 감소했다. 식생지수는 BRDF 보정 후에 산림지역 내에서의 지형 구분이 뚜렷해지고 논은 수확 유무에 따른 공간적 차이가 상승했다. 이는 EVI2보다 NDVI에서 그 차이가 컸다. 이러한 결과는 앞으로의 고해상도 위성 영상에서의 BRDF 모델 개발과 개선에 기여할 것으로 기대된다.
  21. Seok Jun Kong;Joon Woo Lee;Geun Han Kim 1437
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.21 PDF HTML
    본 연구의 목적은 도시지역의 투수면적 및 불투수면적이 수목의 생장에 영향을 미치는지 분석하는 것이다. 이를 위해 동일한 시기에 식재한 나무 6종의 생장 차이를 알아보기 위해 Sentinel-2를 이용하여 제작한 Normalised Difference Vegetation Index (NDVI)와 환경부의 세분류 토지피복지도를 이용하여 투수면적과 불투수면적이 수목 생장에 미치는 영향을 분석했다. 이를 위해 Geospatial eXplainable Artificial Intelligence (GeoXAI) 개념을 적용했다. 분석결과 소나무는 10 m 범위, 느티나무, 메타세콰이어, 은행나무는 20 m 범위, 양버즘나무는 30 m 범위, 왕벚나무는 40 m 범위에 포함된 토지피복들의 면적을 고려했을때 모델의 설명력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 그리고 투수 면적이 넓을수록 수목의 생장이 활발하다는 양의 상관관계를 나타내었으며, 주변에 인공지반과 같이 불투수 면적이 넓을 경우 수목의 생장과 음의 상관관계를 보였다. 이는 수목의 생장에 있어 주변의 투수 및 불투수 면적이 수목의 생장에 영향을 미침을 알 수 있었으며, 수종에 따라 영향을 미치는 범위 또한 다르다는 것을 알 수 있었다.
  22. Jeonghyo Oh;Juhee Lee;Euiik Jeon;Impyeong Lee 1451
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.22 PDF HTML
    해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.
  23. Hoyong Ahn;Jae-Hyun Ryu;Kyungdo Lee 1467
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.23 PDF HTML
    공익직불제란 농업활동을 통해 환경보전, 식량의 안정적 공급, 농촌 공동체 유지 등 공익기능을 수행하는 것을 전제로 전부 재정을 통해 농업생산자와 농촌 주민들에게 직불금을 지급하는 제도를 의미한다. 작물 재배면적과 생산량 등 작황을 과학적으로 추정하는 것은 농산물 수급 조절과 연계된 농업정책 수립에 기반이 되므로 국가 경제에 미치는 영향으로 인해 중요성이 점차 증가하고 있다. 공익직불제 이행점검과 관련하여 현장조사를 통한 전수조사는 예산 및 소요시간 대비 매우 낮은 효율성을 보여준다. 이러한 직불제 이행점검 대상 면적의 증가와 현장 조사의 다양한 어려움은 현행 이행점검의 효율화와 대응책 마련 필요성을 요구하고 있다. 이에 대한 방안으로 전체적인 현장 방문 없이도 정책에 필요한 정보를 신속하게 취득하게 해 주는 원격탐사 기술의 적용과 공간정보 활용 방법은 효율적인 이행점검 방 법으로 논의되고 있다. 따라서 본 연구는 공익직불사업 이행점검 시 업무효율성 향상을 위한 위성영상 활용 가능성을 평가하였다. 김제시(평지)와 합천군(산지)을 대상으로 영농기에 촬영된 위성영상의 식생지수와 공간변이를 활용하여 농경지 경작 유무, 혼재지를 판별하고 그 결과를 현장조사 자료를 통해 검증하였다. 향후 발사 예정인 차세대 중형위성 4호(농림위성)의 경우 한반도를 3일에 촬영할 수 있는 높은 시간해상도와 공간해상도(5 m)를 바탕으로 공익직불제 이행점검 및 시계열 영상을 활용한 전략작물직불제(동계작물, 콩 등) 적용이 가능할 것으로 기대된다.
  24. Jongho Woo;Daeseong Jung;Suyoung Sim;Nayeon Kim;Sungwoo Park;Eun-Ha Sohn;Mee-Ja Kim;Kyung-Soo Han 1477
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.24 PDF HTML
    본 연구는 2012년부터 2021년까지 동북아시아 해역에서 발생한 해수고온현상을 Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS)/Meteorological Imager sensor (MI)와 GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A)/Advanced Meteorological Imager sensor (AMI) 정지궤도 위성 해수면온도 자료를 통해 탐지하였다. 특히 2018년 이후 및 2020년에 해수고온현상의 빈도와 강도가 눈에 띄게 증가하였음을 발견하였다. Optimal Interpolation Sea Surface Temperature (OISST) 자료와 천리안위성 자료를 활용한 T-test 통계적 검증은 해수면 온도가 통계학적으로 유의미하게 상승했다는 것을 확인시켜 주었으며, 이는 기후 변화의 직접적 영향이라는 결론을 뒷받침한다. 이 연구 결과는 해수고온현상의 지속적인 모니터링과 정밀한 분석의 중요성을 강조한다. 복잡한 지형과 다양한 기후 조건을 가진 동북아시아에서 이루어진 연구는 글로벌 기후 변화가 지역 환경에 미치는 영향을 이해하는 데 있어 중요한 통찰을 제공한다.
  25. Kyungdo Lee;Sookgyeong Kim;Jae-Hyun Ryu;Hoyong Ahn 1483
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.25 PDF HTML
    Aqua/ MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성의 노후화에 따라 Suomi-NPP/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) 위성영상을 활용한 작황 평가 가능성을 분석하기 위해 미국 일리노이주 옥수수, 콩 재배지를 대상으로 2012년부터 2022년까지 11년동안 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 변화 특성을 분석하였다. MODIS, VIIRS NDVI는 0.98 이상의 높은 상관계수를 보였다. 그러나 작물이 급격히 성장, 쇠락하는 시기에는 VIIRS NDVI가 MODIS에 비해 0.12~0.14 정도 높은 값을 보였다. NDVI를 기반으로 생육이상 등급을 추정한 결과 2018, 2019년 옥수수, 콩의 생육이상 등급은 유사한 변화 경향을 보였다. 그러나 2022년에는 생육등급의 차이가 커지는 것으로 나타났다. MODIS 및 VIIRS 위성영상 NDVI와 옥수수, 콩 수량의 상관계수는 0.8 이상의 높은 값을 보여 MODIS 위성영상뿐 아니라 VIIRS 위성영상을 활용한 수량 추정 가능성을 확인할 수 있었다. VIIRS 위성영상 NDVI의 경우 콩 수량 추정에서 작물 증가 추세를 제외하는 것이 상관성을 높여주는 것으로 나타났으며, MODIS에 비해서 NDVI와 수량의 상관성이 16일 정도 이른 시기부터 높은 경향을 보여 조기 추정에 대한 가능성도 확인할 수 있었다.
  26. Sungwoo Park;Noh-Hun Seong;Suyoung Sim;Daeseong Jung;Jongho Woo;Nayeon Kim;Honghee Kim;Kyung-Soo Han 1491
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.26 PDF HTML
    본 연구는 북극의 해빙표면온도(ice surface temperature, IST)를 자동화된 기계 학습(automated machine learning, AutoML) 기반으로 산출하였다. AutoML 기반 IST는 상관관계(correlation coefficient, R) 0.97, 평균 제곱근 오차(root mean squared error, RMSE) 2.51K로 산출되었다. 심층신경망(deep neural network, DNN) 모델과 비교하여 AutoML IST는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) IST 및 ice mass balance (IMB) buoy IST와의 검증 결과에서 좋은 정확도를 보인다. 이는 어려운 극지방 조건에서 IST 추정 정확도를 향상시키는 AutoML의 효과를 강조한다.
  27. Suyoung Sim;Daeseong Jung;Jongho Woo;Nayeon Kim;Sungwoo Park;Hyunkee Hong;Kyung-Soo Han 1497
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.27 PDF HTML
    본 연구는 Near-UltraViolet (UV) 파장에서의 지표면 반사도 산출 시 발생하는 구름과 적설의 분류 한계를 극복하기 위해 Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS)와 Advanced Meteorological Imager (AMI) 위성의 구름 자료를 융합하여 적설역에서의 지표면 반사도 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. GEMS 구름 산출물과 AMI 구름탐지 자료를 기반으로 융합 구름자료를 생산하였으며, 이를 GEMS 지표면 반사도 산출에 적용하였다. 그 결과 적설역에서 GEMS 구름 산출물만 사용한 경우에 비해 미산출이 개선되었으며 이는 전체 관측 영역에서 약 17%의 개선 효과를 확인하였다. 본 연구 결과는 융합 구름자료를 활용하여 적설역에서 지속적으로 발생했던 지표면 반사도 미산출 문제를 개선할 수 있음을 입증하며, 이를 통해 산출된 고품질의 지표면 반사도를 기반으로 타 Level-2 산출물의 품질향상을 기대할 수 있다.
  28. Ji-Ae Jung;Bong-Oh Kwon;Hyun-Jung Hong;Jong-Ho Ahn;Moung-Jin Lee 1505
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.28 PDF HTML
    기후변화로 인한 이상기후 현상이 전 세계적으로 발생함에 따라 최근 탄소흡수원으로써 블루카본(Blue carbon)이 주목받고 있다. 블루카본은 기후변화에 관한 정부간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)에 논의되어 온실가스 감축 수단으로 공식 인정되었으며, 국내·외로 신규 블루카본을 발굴하기 위해 다양한 연구가 진행중이다. 국내 블루카본 연구는 연안 습지 중 대부분을 차지하는 갯벌을 중심으로 탄소흡수 및 저장에 대한 연구가 진행되고 있으나, 이를 공간정보로 구축한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 선행연구의 갯벌 탄소 저장량을 활용하여 금강과 낙동강 유역별 위치 및 공간정보로 전환하였다. 또한, 유역별 면적당 탄소 저장량의 대푯값을 산정하여 국내·외 다양한 갯벌 면적의 전체 탄소 저장량을 비교하였다. 분석 결과, 금강 및 낙동강 유역 모두 갯벌 데이터에 따라 탄소 저장량이 다르게 나타났으며, 금강 유역은 국립해양조사원(469,810.1 Mg C), 낙동강 유역은 환경부(217,145.01 Mg C) 자료가 가장 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 국내 블루카본 공간정보 구축 연구에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
  29. Daeseong Jung;Suyoung Sim;Jongho Woo;Nayeon Kim;Sungwoo Park;Honghee Kim;Kyung-Soo Han 1517
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2023.39.6.1.29 PDF HTML
    본 연구에서는 Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum Vector를 활용하여 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth (AOD)의 기대 오차(expected error, EE)가 KOMPSAT-3A 지표반사도(surface reflectance, SR)의 정확도에 미치는 영향을 평가한다. 연구에서 다양한 지상 AOD와 그에 따른 MODIS AOD EE를 고려함으로써, 파장이 짧고 태양천정각(solar zenith angle, SZA)이 높을수록 SR 오류가 증가한다는 결과를 확인했으며, 이는 파장과 SZA 고려 사항을 통합하여 대기보정 알고리즘을 개선하기 위한 추가 연구가 필요하다는 점을 강조한다. 또한, 이 연구는 대기보정 과정에서 다른 위성의 AOD 자료 활용에 대해 더 잘 이해하기 위한 기초 자료를 제공하고 대기보정 기술 발전에 기여할 것으로 예상한다.