08장  래스터데이터생성(2)

유비쿼터스와 지형공간정보

e-러닝 강의

8장

레스터데이터 생성(2)

(위성영상)

강의 목차

위성영상의 생성 원리

위성영상 데이터의 종류

고해상도 위성영상 해석 기술

위성영상 데이터의 활용분야

토론 및 조사

도형정보의 범위

도형정보 (Graphic Data) 벡터데이터 (Vecter Data) 래스터데이터 (Raster Data) 수치지도 • 수치지도 Ver. 1.0 • 수치지도 Ver. 2.0 • 기본지리정보 주제도 • KLIS데이터 • 토지피복도, 토지이용도 • 국토환경성지도 항공사진영상 • 항공사진영상 • 정사사진영상 • True Ortho Photo

위성영상 • 중해상도 위성영상 • 고해상도 위성영상 • 일반 및 실감정사영상

차세대수치지도 : Smart Map

• 연속데이터 : Seamless Data · 유비쿼터스GIS에 적합한 똑똑한 지도 • 융합지도 : 벡터+래스터+Surface · 다목적지도 : Multi Purpose

• 다축척지도 : Multi Scale · 객체기반지도 : Object Oriented

SURFACE 데이터 (Surface Data) 수치지도활용 DEM • GRID방식 • TIN방식 영상활용 DEM/DSM • 항공사진 및 위성영상 LiDAR DEM 및 DSM • DEM 및 DSM 생성 Point Cloud 데이터

(Point Cloud Data)

LiDAR 원시자료

•LAS 데이터

•DSM/DEM/DBM 생성

Point Cloud DATA

• 드론 생성 데이터 • SfM해석시 생성

원격탐사에 의한 래스터데이터 생성

데이터 획득 (인공위성센서) 전처리과정 (계통적 보정, 노이즈 제거 ) 방사보정 (대기 및 복사보정) 활 용 _{출 력 영상분석} 기하 보정 (지도 좌표 부여) 영상강조 ( 필터링 )

원격탐사(Remote Sensing)의 정의

 대상물의 접하지 않고 항공기나 인공위성에 탑재된MSC, MSS, HSS 센서을 이용하여 인간활동 이 미치는 모든 영역에 대해 얻어진영상이나 대상물에서 반사 또는 방사되는 전자파를 해석하는 학문  최근 고해상도 위성영상의 출현으로 기존의 특성을 해석하는정성분야에서 비접근지역 및 난접근 지역의지도제작, GIS DB 구축, 공간정보오픈플랫폼 등 정량적 분야의 활용이 증가됨 KOMSAT-2호

전자기파 스펙트럼

(Electromagnetic Spectrum)

가시광선 자외선영역 X-선영역 감마선영역 근적외영역 열적외영역 파장이 짧다 파장이 길다 전파라 불리는 라디오파 전자레인지나 레이다 등에 이용되는 마이크로파 해상도양호 투과력양호

위성영상의 종류

위성영상의 장단점

해 상 도 자료취득 축 척 촬영면적 기 상 자 료 양 지구관측위성 과거 5m이상에서 서비미터급으로 전환 제한적 고정 60km x 60km 이상에서 공간해상도에 따라 다름 영향을 많이 받음 ~ 50MB 디지털 항공사진 서브미터급에서 GSD 8cm급으로 발전 필요시 취득가능 임의 5km x 5km이하 영향을 많이 받음 ~ 500MB 비 고 공간해상도 취득시기 -항 목

위성영상의 종류 :

전정색영상

 전정색 영상 (Panchromatic Image) : 흑백영상(PAN)

 지형지물의 물리적 특성(

형태, 크기, 색상, 방향

등) 파악

 건물, 도로, 기반시설, 교통시설 등의

지상시설물 위치파악 및 구분

 지형도의 물리적 특성 갱신 :

수치지도 수정/갱신

 토지 및 수역의 경계 설정

 도시성장 및 개발의 파악 및 개량화

 수치표고모델(DEM) 작성

 토지이용 분류 및 변화탐지

 주로 적외 영역의 자료 활용

 최근에는 이외의 영역도 포함한 Hyper Spectral 로 확대



불명확한

지표의 특성

(

광물질, 습윤정도, 식생수종, 엽록소 함유,화학적 특성

등)파악

 식생 및 작물의 피로도 파악

 서식지 및 생태계의 변화 측정

 표면암과 토양의 구별

 습지의 특성 파악



_{토지피복분류}

 다중분광영상 (Multispectral Image) : MSC/MSS/HSS

위성영상의 종류 :

다중분광영상

 SAR 영상(Synthetic Aperture Radar Imagery) : 레이더영상



구름, 안개, 어둠 등으로 관찰할 수 없는 지역의 영상

취득



빙산 및 해빙의 위치 파악



해수면의 상태

파악

 지형(

단층, 습곡

등)특성 파악

위성영상의 종류 :

SAR 영상

위성영상의 공간해상도(GSD) 구분

공간 해상도(m) 정 의

0.1 – 0.5 Extremely High Resolution(EHR)

0.5 – 1.0 Very High Resolution(VHR)

1.0 – 4.0 High Resolution(HR)

4 - 12 Medium Resolution(MR)

12 - 50 Low Resolution(LR)

50 - 250 Very Low Resolution(VLR)

> 250 Extremely Low Resolution(ELR)

공간 해상도 (m) 분 광 대 수 1000 100 10 1 30 10 ₄ 1  LANDSAT (TM) SPOT (MS) 기존위성 SPOT (P)  IKONOS  QuickBird IKONOS  Orbview QuickBird Orbview 고해상도 KOMPSAT-2 KOMPSAT 3, 3A  EO-1 (NASA)

 NEMO (US NAVY)

고해상도 위성을 이용한 위성영상 취득

1980년대 유럽연합(EU)

SPOT 위성

이 발사되면서 정량적

지도제작에 활용

IKONOS, Quickbird 등 GSD1m급

상업위성에 의한

대축척 지도제작

가능

우리나라 :

2005년 KOMPSAT-2

이후 세계 7번째 고해상도 위성영상 보유국

LANDSAT

MSS 영상

• 공간해상도

: 80m GSD

• 분광대 :

4밴드

1. GREEN 0.50 - 0.60 mm 2. RED 0.60 - 0.70 mm 3. NIR 0.70 - 0.80 mm

LANDSAT

TM(THEMATIC MAPPER)

• 공간해상도 :

25m GSD 120m GSD (Band 6)

• 분광대 :

7밴드

① BLUE 0.45 - 0.52 mm ② GREEN 0.52 - 0.60 mm ③ RED 0.63 - 0.69 mm ④ NIR 0.76 - 0.90 mm ⑤ SWIR 1.55 - 1.75 mm ⑥ LWIR(THERMAL) 10.4 - 12.4 mm ⑦ SWIR 2.08 - 2.35 mm • 재회시간 : 16일 at 적도 • 촬영폭 : 185km • 영상크기 : 185km x 170km • 영상수집방식 : Pushbroom • 미국 NASA에서 발사(1982/1984) NOAA

미국 LANDSAT 4/5

MSS/TM

위성영상

LANDSAT

ETM

+

(ENHANCED THEMATIC MAPPER PLUS) • 공간해상도 : 25m GSD (multi-spectral), 15m GSD (panchromatic), 60m GSD (thermal) • 분광대 : 7밴드 1. BLUE 0.45 - 0.52 mm 2. GREEN 0.52 - 0.60 mm 3. RED 0.63 - 0.69 mm 4. NIR 0.76 - 0.90 mm 5. SWIR 1.55 - 1.75 mm 6. TIR (THERMAL) 10.42 - 12.5 mm 7. SWIR 2.08 - 2.35 mm 8. PAN 0.50 - 0.90 mm • 재회시간 : 16 일 at 적도 • 영상폭 : 185km •1999년발사하여 2020년 LANDSAT-9로 대체 • 영상크기 : 185km x 170km • 수집모드 : Pushbroom • 촬영고도 : 703.5km • 경사관측여부 : 불가, 연직관측만 • 입체능력 : None • Onboard Storage: 380 Gb

미국 LANDSAT-7

(ETM+)

위성영상

LANDSAT-8

OLI

(Operational Land Imager)

TIRS(

Thermal Infrared Sensor

)

Operational Land Imager (OLI)

Band 1 Visible (0.43 - 0.45 µm) 30 m Band 2 Visible (0.45 - 0.51 µm) 30 m Band 3 Visible (0.53 - 0.59 µm) 30 m Band 4 Red (0.64 - 0.67 µm) 30 m Band 5 Near-Infrared (0.85 - 0.88 µm) 30 m Band 6 SWIR 1(1.57 - 1.65 µm) 30 m Band 7 SWIR 2 (2.11 - 2.29 µm) 30 m

Band 8 Panchromatic (PAN) (0.50 - 0.68 µm) 15 m

Band 9 Cirrus (1.36 - 1.38 µm) 30 m

Thermal Infrared Sensor (TIRS)

Band 10 TIRS 1 (10.6 - 11.19 µm) 100 m

Band 11 TIRS 2 (11.5 - 12.51 µm) 100 m  2013년 Landsat Data Continuity Mission

프로그램 일환으로 발사 • 영상크기 : 185km x 180km • 수집모드 : Pushbroom • 촬영고도 : 705km • 경사관측여부 : 불가, 연직관측만 • 공전주기 : 99분 16일 반복주기

미국 LANDSAT-8(OLI) 위성영상

미국 LANDSAT 센서별 분광대

• GSD(공간해상도) : - Pan 5.8m GSD - LISS III 23.5m/70.5mGSD - WiFS 188mGSD • 분광대 : Panchromatic 0.50 - 0.75 mm LISS III Green 0.52 - 0.59 mm Red 0.62 - 0.68 mm NIR 0.77 - 0.86 mm SWIR 1.55 - 1.70 mm Panchromatic 0.50 - 0.75 mm WiFS Red 0.62 - 0.68 mm NIR 0.77 - 0.86 mm • 재회시간 : Pan 5 일 - off-nadir LISS III 24 일 - 연직 WiFS 5 일 - 연직 • 영상관측폭 : Pan 70km LISS III 142km WiFS 774km • 영상센서 : Pushbroom • Launch: 1C - On-Orbit 1995~2007

인도 IRS-1C 위성영상

•공간해상도 :

- Pan (P5) 2.5m GSD - LISS IV (P6) 6m GSD - AWiFS (P6) 80m GSD • 분광대 : - Panchromatic 0.45 - 0.68 mm - LISS IV Green 0.52 - 0.59 mm Red 0.62 - 0.68 mm NIR 0.77 - 0.86 mm - AWiFS Red 0.62 - 0.68 mm NIR 0.77 - 0.86 mm SWIR 1.55 - 1.7 mm • 재회시간 : Pan 26 days • 영상관측폭 : Pan 30km LISS IV 23.5km AWiFS 1400km • 수집모드 : Pushbroom • 진수일 : P5 late 2001 P6 late 2002 • 궤도고도 : P5 617km, P6 817km • 입체능력 : fore and aft

유럽연합 SPOT 위성영상

• 공간적 해상력

20 m

(MS)

10 m

(PAN)

• Swath width 117 km(

60 km

/HRV)

• Multispectral

– 1번 밴드 0.50 - 0.59 : Green – 2번 밴드 0.61 - 0.68 : Red – 3번 밴드 0.79 - 0.89 : NIR

• Panchromatic

– 0.51 - 0.73

 SPOT 1~5 : EU

• 프랑스의 National Space Center(CNES)에서 개발

• 1986년 2월 22일에 1호 발사,

2002년에 5호

발사성공

• 원시 SPOT 위성자료

 공간해상도 : 10 (m)  면적 : 60 x 60 (km2₎

기하보정 작업

•공간해상도 : 2.5/5 m Pan 10 m MS •분광대 : .51 - .73 µm Pan .50 - .59 µm Green .61 - .68 µm Red .79 - .89 µm Near IR 1.58-1.75 µm SWIR(20mGSD) • 재회시간 : 3-4 일 • 위성고도 : 832km • 영상관측폭 : 60km • 영상크기 : 60x60km • 센서명 : Electro-Optical (EO) • 진수일 : 2001 • 경사관측능력 : +/- 19.2°

• 입체능력 : along and cross-track

• On-Board Storage: 90Gb

• Avg. land data collection per orbit:400,000 sq. km

SPOT 5 HRG 위성영상

• 공간해상도 :

8~100 m

SAR

• 분광대 :

5.3 GHz Wavelength

• 재회시간 :

1-10 일

(depending on mode)

• 영상폭 :

50-500km

• 영상크기 :

Varies

• 센서명 :

SAR

• 특성 :

798 Km 원궤도 98.6 Degree Inclination Dawn - Dusk 궤도 101 분 간격 28% Duty Cycle

Redundant Tape Recorders C - Band, HH Polarization 15m x 1.5m SAR Antenna

RADARSAT 위성영상

25 m Res 100 km Swath 25 m Res 150 km Swath 4 Look 8 m Res 50 km Swath 1 Look 50 or 100 m Res 300 or 500 km Swath

2 Look 25 m Res_{75 km Swath} 4 Look

비행방향

촬영방향

촬영일 1997년 7월 25일 촬영모드 Descending/Right 입사각 44.1° 비행방향 _9.44° 고도 _798km

RADARSAT-1 SAR 위성영상

• 공간해상도 :

Pan 및 MS 동시 취득

Panchromatic 1 m Multispectral 4 m

• 분광대 :

Blue 0.45 - 0.52 µm Green 0.52 - 0.60 µm Red 0.63 - 0.69 µm NIR 0.76 - 0.90 µm Panchromatic 0.45 - 0.90 µm • 재회시간 : 1-3 일 • 촬영고도 : 681 km • 촬영폭 : 11km

• Dynamic Range: 11 Bits • 수집모드 : Pushbroom

• 진수일 : IKONOS-21999년 9월

• 경사능력 : +-45°

• 입채능력 : fore/aft and across track • On-board Storage: 64 Gb

관측폭 및 영상크기 • 공칭영상폭 : 연직관측시• 관심지역 : 공칭단일영상 크기11 km13 km x 13 km 위치정확도 • 무기준점시_{• GCP이용시}수직 10m, 수평 12m _{수평위치 2 m, 수직위치 3 m 정확도}정확도 궤도정보 위성궤도 • 681 km 경사각 • 98.1 ° 위성속도 • 초당 7 km Descending 교차시간 • 10:30 a.m. 재회빈도 • 2.9 일 at 1-meter resolution • 1.5 일 at 1.5-meter resolution 궤도시간 • 98 분 궤도형태 • 태양동주기궤도

Viewing angle • Agile spacecraft - in-track and cross-track pointing

IKONOS 위성영상의 특성

IKONOS 위성영상

• IKONOS 위성영상(GSD 1m급 : 2003. 5) • 국토지리정보원 연구사업용 • 디지털항공사진영상(GSD 25cm : 2006. 10) • 사진축척 : 1/25,000(f=55.156mm) • 다차원공간정보구축사업용 촬영

 공간해상도 :

2-3 m Pan

 분광대 :

.58 - .72 µm

 재회시간 :

45 일

 쵤영고도 :

190-270 km

 영상크기 :

40km x 50 km

 입체능력 :

None

 경사능력 :

Fixed

 진수일 :

On-Orbit

(1992)

 6-7 week mission life

 디지털이 아닌

LFC에 의한 항공사진

KVR 1000 Washington, DC

• 공간해상도 : EROS A : 1.80m GSD EROS B1-B6 : 0.82m GSD • 분광대 : Pan 0.50 - 0.90 mm • 촬영폭 : 12.5km(A), 16km(B) • 경사관측능력 : 45°

• 재회시간 : 3 일 On-board Storage : None

• 궤도고도 : 480km(A), 600km(B) Ground Network : Retrofit Ground • 입체능력: fore and aft Stations at no charge

• Max. contiguous one-pass coverage: 13 x 450km, 5850 sq. km •이스라엘 ISA에서 개발한 지구관측위성

항 목 EROS A EROS B1 EROS B2-B6 공간해상도 1.8m 0.82m 0.82m 분광해상도 • Panchromatic mode (0.5 - 0.9um) • Panchromatic mode (0.5 - 0.9um) • Multispectral mode • Panchromatic mode (0.5 - 0.9um) • Multispectral mode 분광대 0.5~ 0.9 microns 0.5 ~ 0.9 microns 0.5 ~ 0.9 microns

영상폭 12.5 Km 16 Km 16 Km

스캐닝 Asynchronous (up to 750 _lines/sec) Asynchronous (up to 3,050 _lines/sec) Synch and asychronous_{(up to 9,000 lines/sec)} Sampling Depth

Transmitted 11 Bits 8 Bits 10 Bits

촬영고도 480 Km 600 Km 600 Km

재회빈도 3 일 3 일 3 일

Orbit type circular Orbit. SSO. Sun- syncmhronous Sun- synchronous

위성 위치정확도 100m보다 양호 100m보다 양호

Better than 30m within 16X16 Kms

scene

OrbView 3, 4 :

최초의 고해상도 상업위성

Spatial Resolution: 1-meterPanchromatic

2-meter Panchromatic

4-meterMultispectral OrbView 4 : 8-meter Hyperspectral

Spectral Bands: .45 - .90 µm Pan .45 - .52 µm Blue .52 - .60 µm Green .63 - .69 µm Red .76 - .90 µm Near IR

Revisit Time: Less than 3 days

Swath Width: 8km

Launch: 2001(3호) 2003~2007(4호)

Tilt Capability: +-45°

Stereo Capability: same-pass

Orbital Altitude: 470km

On-board storage: 32 Gb

미국 OrbView 위성영상

OrbView-4 OrbView-3

항목 OrbView-3 Specifications OrbView-4 Specifications

영상모드 Panchromatic Multispectral Panchromatic Multispectral Hyperspectral

공간해상도 1 m 4 m 1 m 4 m • 8 m - U.S. 정부승인

• 20 m – 다른고객

영상체널 1 channel 4 channels 1 channel 4 channels 200 channels

분광영역 450-900 nm 450-520 nm 450-900 nm 450-520 nm 450-2500 nm 520-600 nm 520-600 nm 625-695 nm 625-695 nm 760-900 nm 760-900 nm 영상폭 8 km 8 km 5 km

영상면적 User Defined User Defined

재회시간 Less than 3 일 Less than 3 일

촬영고도 470 km 470 km

Nodal Crossing 10:30 A.M. 10:30 A.M.

위성수명 5 년 5 년

• 진수일 : 2001

• 수집모드 : Pushbroom • 입체능력 : fore and aft • On-Board Storage: 137 Gb

• Max. contiguous one-pass coverage: • 공간해상도 : 0.82 m Panchromatic 3.20 mMultispectral • 분광대 : .450 - .900 µm Panchromatic .450 - .520 µm Blue .520 - .600 µm Green .630 - .690 µm Red .760 - .900 µm Near IR • 재회시간 : 1-4 일 • 영상크기 : 22x22km, • 화소 Depth: 11 bits • 경사관측능력 : +-38° • 촬영고도 : 600km

QuickBird-1 위성영상의 특성

QuickBird-2 위성영상의 활용

_{공간해상도(GSD)} : Panchromatic 0.65m : Multi Spectral 2.62m _{취득 영상} : Panchromatic : RGB 및 Nir 밴드 영상 객체지향 토지피복분류

• 우리나라 최초의 다목적 실용위성 (Korea Multi-Purpose Satellite)

• 성능 및 제원

– 궤도 : 685km 태양동주기, 적도 통과 지방시 AM 10:50 (남북궤도) – 무게 : 510 kg – 궤도주기 : 98.46 분 – 1:25,000 의 한반도 지도를 제작 가능 – 해상도6.6m,관측폭 17 km – Panchromatic Band 0.51μm~0.73μm

KOMPSAT-1 위성영상

• KOMSAT-1 EOC 위성영상 (2004. 2)

KOMPSAT-1 위성영상(원주시)

• 구름이 다소 있음

KOMPSAT-2 KOMPSAT-2위성이2006년 7월 28일오후 4시5분(한국시각) 러시아플레세츠크기지에 서 발사

2006년 7월 28일

(한국시간) 러시아 기지에서

Rockot 발사체에 실려 진수

세계 7번째 GSD 1m급 다중파장대

위성카메라(MSC)

를 탑재한 국산1호 위성

개발 및 운영 :

한국항공우주연구원(KARI)

주요 임무

KOMSAT-1위성의 지구관측 임무 승계 대규모 재해에 대한 방재계획 등 GIS분야에 활용할 수 있는 고해상도 위성영상 제공

궤도 특성

태양동주기 원궤도(Sun-synchronous circular Orbit)

고도 : 685.13km, 중량 : 800kg(추진체 포함) 궤도경사각 : 98.127°, 속도 : 6.8km/sec 회전주기 : 98.14분(하루 14바퀴 반 회전) 상승점의 평균local시간 : 10시50분 180°차가 있으나아리랑 1호 위성과 동일 궤도

KOMPSAT-2 위성영상 특성

항목 특 성 위성영상 종류 및 공간해상도 • 전정색(B&W) :1 m • 천연색(Colour : 4 밴드) :1 m • 다중파장대(Multispectral : R, G, B, NIR) :4 m • 번들(Bundle) : 전정색과 다중파장대 분리영상 분광밴드 (Spectral Bands) • Pan :500~ 900 nm • 본래 물리적 외형으로 지표면 지형지물과 대상물이 위치 하고 인식되며 측정할 수 있음 • MS1(blue) :450~520 nm • 토양과 식물을 구별하고 얕은 수면 지도제작 • MS2(green) :520~600 nm • 식물의 생장도 구별 가능 • MS3(red) :630~690 nm • 식물의 종 구별 가능 • MS4(근적외):760~900 nm • 식물의 종을 구별하고 생장도 및 활력도 지도제작 가능 영상 취득 영역 15 x 15 km 재회주기 / 시야각 •28일 주기 •roll 각 30°의경사 관측시 3일후동일대상지역의 영상 재 취득 가능 위성업무 • 가능 • 흑백 및 다중파장대 영상을 동시에 취득가능

Dynamic range • 취득10 bits/pixel, 전송16 bits/pixel

KOMPSAT-2 위성영상

공간해상도(GSD)에 따른 정성 및 정량적 영상 품질

 기존 보유한 동급 위성영상이나 항공레이저측량 성과와 비교

1m Color 1m Pan 4m MS

전처리수준에 따른 영상 품질 평가 :

1A, 2A, ORTHO

영상메타데이터 분석 :

ephemeris data 분석 및 활용방안

 GPS, Gyro, Star Tracker데이터의 신뢰성 및 활용방안

KOMPSAT-2

PAN(1.0m)

영상

구 분 내 용 Product KOMPSAT-2 취득일자 2005. 3. 30, 2:20GMT (’08. 2.25.처리) 촬영고도 • 약 681 km 영상종류 • PAN 영상등급 •표준기하보정(Level 2) GSD • Cross Scan :0.89m • Along Scan : 0.86m 영상크기 • Columns : 14016 pixels • Raw : 20784 pixels • 면적 : 222.967 ㎢

KOMPSAT-2 위성영상 : PAN

KOMPSAT-2

MS(4.0m)

칼라영상 :

R.G.B. 합성 영상

광주호 창평IC 창평CC 담양JC 운남저수지 대덕JC

KOMPSAT-2 위성영상 :

MS

KOMPSAT-2 위성영상 품질분석

지상해상도(

GSD

)에 따른 가시성 분석 :

MS/PAN/항공사진영상

건

물

군

₍

2:

1)

고

속

도

로

₍

2:

1)

항공사진영상 :0.4m KOMPSAT(PAN) : 1.0m KOMPSAT(MS) : 4.0m 구분 창평 IC

공간해상도에 따른

각 레이어의 가시성 분석

:

도로/건물/경지계/산지

• 각각의건물 경계는 파악하기 어려우나 1/5,000지도처럼건물군으로 표현하 는데는 무리가 없음 •도로레이어의 표현에 문제가 없음

Pan Sharpening 처리 process 및 생성 영상

KOMPSAT-2 영상 영상전처리 RPC 입력 RPC블럭조정  gray level값 보정  영상피라미드 생성 Epipolar Image생성 (PAN 영상 이용) DEM생성 각 밴드별정사영상생성 GCP 관측 Pan sharpening영상 생성

KOMPSAT-2 위성영상의 융합

광주호 창평IC 창평CC 담양JC 운남저수지 대덕JC

확대율에 따른 품질 분석 :

KOMPSAT-2(

1m

) vs. IKONOS-2(

0.89m

)

IKON

OS

-2

KOM

PSA

T

-2

1:4

1:2

1:1

구분

KOMPSAT-2 영상의 품질분석

• KOMPSAT-2에 비해 IKONOS-2 영상이표준기하보정의 수행에 따라 영상품질이다소 양호하였으며, 4배 확대시 더욱 품질 차이가 남( CCD 불균일보정 : MTF및SNR처리 개선 )

Pan Sharpening 영상 품질 분석 :

KOMPSAT2 vs. IKONOS

KOMPSAT 2

IKONOS(원주)

•동일 지역은 아니나, 유사 레이어에서 융합에 따른 비슷한 영상 품질을 나타냄

서브미터급(GSD 0.5m급) 고해상도 위성영상

구분 재원

방사해상도 14bits per pixel 공간해상도 GSD 55cm

위치정확도 RMSE 11.4m 촬영폭 12km 재방문 주기 0.5일

구분 재원

방사해상도 12bits per pixel 공간해상도 GSD 50cm

위치정확도 RMSE 7.5m 촬영폭 20km 재방문 주기 1.3일

구분 재원

방사해상도 11bits per pixel 공간해상도 GSD 31cm

위치정확도 RMSE 2.7m 촬영폭 13.1km 재방문 주기 2.1일

구분 재원

방사해상도 11bits per pixel 공간해상도 GSD 41cm

위치정확도 RMSE 2.7m 촬영폭 13.1km 재방문 주기 2.6일

고해상도 위성영상의 종류 및 특성



WorldView-4 (0.31m)



WorldView-3 (0.31m)



WorldView-2 (0.46m)



WorldView-1 (0.46m)



GeoEye-1 (0.46m)



Pleiades-1A (0.5m)



Pleiades-1B (0.5m)



SuperView-1 (0.5m)



KOMPSAT-3A (0.55m)



KOMPSAT-3 (0.7m)



QuickBird (0.65m)



Gaofen-2 (0.8m)



TripleSat (0.8m)



IKONOS (0.82m)



SkySat-1 (0.8m)



SkySat-2 (0.8m)



Jilin-1 (1m)



TerraSAR-X



SPOT-6 (1.5m)



SPOT-7 (1.5m)



Other Satellites (2m-20m)



FORMOSAT-2 (2m)



TH-01 (2m)



ALOS (2.5m)



CARTOSAT-1 (2.5m)



SPOT-5 (2.5m-5m)



Dove (3m)



RapidEye (5m)



Sentinel-2A (10m)



LANDSAT 7 ETM+ (15m)



LANDSAT 8 (15m)



ASTER (15m)

고해상도 위성영상의 해석 기술

센서모델링은 투영중심, 사진상의 상점, 지상점간의 기하학적 관계를 모델링

 물리적모델(physical model) :

주사시간이나 주사선수의 최적함수모델

 추상적모델(abstract model) :

RFM을 이용한 RPC 모델 활용

고해상도 위성영상의 경우 센서의 복잡성과 보안성 문제로 센서의 물리적 모델

링을 제공하지 않고 대체 모델로

RPC(rational polynominal coefficients)

모델을 활용하는 추세임



IKONOS2, QuickBird

의 경우

RPC 모델만 제공

RPC는 센서의

내부표정요소

와 주사선수나 주사시간의 변화에 따른

외부표정

요소

로부터 생성된

수학적 카메라 모델

위성영상 센서 모델링 및 표정해석

입체영상 수립 기술

: 촬영조건에 따른 입체영상 수립가능성평가

위치결정 기술

:

RPC블럭조정 등 상용S/W를 활용가능성 평가

KOMPSAT 2호 영상 취득 기하

고해상도 위성 영상의 취득기하

KOMPSAT-2 685.13km 비행고도 수직관측 1mX1m(PAN) 4mX4m(MS) • 1개의 흑백영상 • 4개의 다중분광영상 1m(GSD) 주사방향 물리적 모델링

RPC블럭조정에 의한 위치결정수행

고해상도 위성영상의 해석 PROCESS

위성영상 센서 모델링 및 표정해석

초기 RPC 개략적 외부표정요소 결정 지상기준점(GCP) 관측 정밀 외부표정요소 결정

입체위성영상 Ephemeris정보_{(GPS, Star Tracker)}

정밀 RPC 생성

기초기술  대기보정  방사보정  기하보정  정밀정사보정  영상모자이크  영상융합  방사및기하정확도개선  1A/1G/1G+  GSD 0.5m급 위성 정보 기초 기술 개발 위성 정보 응용 기술 개발 공간객체추출기술 + 변화탐지기술 + DSM/DEM 추출기술 + 3차원공간정보생성기술 토지이용분류기술 시계열모니터링기술 DEM/DTM활용기술 3차원공간정보활용기술 요소기술 활용기술 표준화/법/제도 시스템및산출물관련표준(안) : 메타데이터, 제품사양, 데이터품질관리 활용센터관련법/제도(안) 품질모니터링방안

고해상도 위성영상의 해석 기술

1. 목 적

- 고해상도의 흑백 영상과 저해상도의 칼라 영상을 결합하여 판독능력을 높임

2. 일반 해상도 영상 例

- SPOT Panchromatic : 10m x 10m - 항공사진 : 촬영 축척으로 조정 가능 - IRS-1C : 5m x 5m

3. 저해상도 영상 例

- SPOT Multispectral : 20m x 20m

- LANDSAT TM(Thematic Mapper): 30m x 30m

고해상도 위성영상의 해석 기술

입체영상 3차원 위치결정 적정 격자간격 결정 DEM 적정축척 및 위치정확도분석 수치지형도 적정 수준 평가 정사투영영상 • 자료 융합 기술 활용 • 활용가능성 평가 1. 행정업무 2. 방재분야 3. 건설 계획 및 설계 4. 환경분야 5. 국토모니터링 다양한 활용성 검토

고해상도위성영상

흑백입체영상(1.0m) MS영상(4m) Left Right RPC 블록조정 지상기준점 활용

고해상도 위성영상의 해석 과정

• 기본활용 : 위성영상 기반사업 및 시스템의 기본공간정보 제공

(북한지역 및 해외관심지역)

위성정보에 의한 주요 생성 데이터

지상기준점 관측

검사점 관측

입체시 영상제작

표정해석 및 센서모델링

<지상기준점 관측> _{<연결점 관측>} <원시 위성영상> <입체시 영상> <RPC 블럭조정> 3차원 모델링 성과의 높이 검사점 높이 _{3차원 모델링} 수직 오차 <3차원 모델링 수직오차> 검사점값의 위치 검사점의 위치 <3차원 모델링 수평오차>

고해상도 위성영상의 3차원 위치결정

고해상도 위성영상의 활용 :

3차원 위치결정

작업절차

수치지형도 제작

수치지도작성작업규칙 및 수치지도작성작업내규 준용 현지조사, 정위치 편집, 속성정보 제작방안으로 역사자료 및 자연지리 관련 도서자료를 이용하여 수정·보완 주기 지형 < 수치도화 > < 정위치편집 > < 구조화편집 > < 도면제작편집 > <보조자료 활용> < 일반화 > 수계, 도로, 행정경계 자료 입력 수치도화 정위치 편집(1/5,000) 일반화 (1/5,000) 도면제작 편집 구조화 편집

고해상도 위성영상을 이용한 수치지형도 제작

고해상도 위성영상의 활용 :

수치지도제작

고해상도 위성영상을 이용한 수치지형도 수정/갱신

변화지역 탐지(수치지도+정사영상) 변화지역 수치도화(정사영상을 기본으로 벡터화)

고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델 생성

작업절차

수치표고모델 생성

< 불규칙 3차원좌표 > 수치표고자료 제작 < 격자형수치표고 > < 음영기복도 > 피라미드 영상 계층매칭 입체 영상 3차원 모델링 입체시 영상 생성 입체영상 매칭 지상좌표 계산 수치표고자료 편집 정확도 검증 수치표고자료 규격화 확인 YES NO

고해상도 위성영상의 활용 :

DEM 생성

고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델 생성

수치표고모델 편집

_{수치표고자료 검증}

음영기복도에 의한 육안검수 오류검증 프로그램 활용한 무결성 확보 하천 도화 데이터 섬부분 재제작 데이터 수계편집 기타 편집 < 매칭오류편집 > < 이상표고편집 > < 하천편집 > 오류검증 프로그램 C:\dem\지리원\3561005.asc C:\dem\지리원\3561005.rep 56 (-) 값 도출 영상정보사업부 홍길동 • 오류값(-) 및 과다한 이상표고 검색

고해상도 위성영상의 활용 :

DEM 검증

고해상도 위성영상을 이용한 정사영상 생성

고해상도 위성영상 (입체영상) 영상전처리 RPC 입력 RPC블럭조정  gray level값 보정  영상피라미드 생성 Epipolar Image생성 (PAN 영상 이용) DEM생성 각 밴드별정사영상생성 GCP 관측

+

₌

Panchromatic(1m) _{MultiSpectral(4m)} Pan Sharpening 영상(1m)

• KOMPSAT-2영상

+

₌

• Quickbrid-2영상

+

₌

Panchromatic(1m) _{MultiSpectral(4m)} Pan Sharpening 영상(1m)

• IKONOS-2영상

농경지 _도로

밀집가옥 산지

고해상도 위성영상을 이용한 정사영상의 품질

고해상도 위성영상의 활용 :

한반도 DB 구축

고부가 위성정보 DB 구축(Ⅱ)

사업추진 내용

우주개발사업 결과물에 대한 보다 적극적인 활용 위성정보의 고부가 가치 창출 유도 첨단 위성정보의 신속한 공급을 위한 활용 지원체계 확보 아리랑위성 기반의 한반도 전역에 대한 고부가 위성정보 DB 구축 - 1:5,000 및 1:25,000 도곽단위 정사영상지도 - 한반도전체, 남한, 북한, 도별 정사모자이크 영상 KOMPSAT-2 영상(개성)

기존 주제도

_{(3D Smart Thematic Map)}

정밀주제도

정확도 향상 방안  위치정확도 : 고해상도 입체영상을 이용한 디지털 매핑 과정 적용 (RPC블럭조정, GCP에 따른 위치정확도분석)  주제정확도 : 객체지향분류의 심층연구 활용성 증대 방안  3차원 주제도 생성 방안 : DEM 생성(5mX5m급), 정사사진영상생성  주제정보 표현 방식 : 래스터방식, 벡터방식, Hybrid 방식 GSD 30m급위성영상 단영상 활용 GCP 및 DEM 정사보정 1/25,000축척 기반 2차원주제도 화소기반분류 GSD 1m 이하급 고해상도 입체영상활용 디지털 매핑 기법 활용 1/5,000축척 기반 3차원주제도 객체지향분류

고해상도 위성영상을 이용한 주제도 제작

고해상도 위성영상의 활용 :

주제도 제작

고해상도 위성영상 활용 :

3D 주제도 제작

고해상도 위성영상을 이용한 주제도 제작

나대지 도로/시가화 수계 초지 산림 건물 그림자

고해상도 위성영상 활용 :

정사영상+주제도

고해상도 위성영상을 이용한 주제도 제작

횡성 3차원주제도 (토지피복도) 횡성 3차원위성영상

고해상도 위성영상을 이용한 3차원 주제도

나대지 도로/시가화 수계 초지 산림 건물 그림자

고해상도 위성영상 활용 :

3차원 주제도

위성영상을 이용한 3차원 영상지도

전파장애지역 가시도 지형평면도 19 9 16 15 14 12 11 10 17 18 8₇ 6 5 3 2 1 연합통신사 5K m 화한골프장 미리내성지 13 4 변전소 3차원경관도

< 3차원 분석도 >

위성영상을 이용한 가시 분석

고해상도 위성영상의 활용 분야

 위성영상의 열적외선 밴드를 이용한

해수면 온도변화 분석

 다중시기의 위성영상을 이용한

도시개발의 확산 추세 및 토지피복 변화, 수

질변화 등의 관측

 수치표고모델과 BRCT(Backwards Radiance Correction

Transformation)기법을 이용한

지형보정

 식생의 피해예측지수(NDI : New Damaged Index)를 이용한

병충해 피

해 진행 방향 예측

 기상관측 위성영상을 이용한

폭풍, 해일 등의 기상예측

 원격탐사 영상처리 기술과 GIS 데이터의 통합에 의한

재해 발생요인의 분석

 원격탐사의 전반적 기술과 인터넷 GIS의 통합에 의한

정보의 공유 및 이에

따른 부가가치 창출

 국토관측위성은‘활용’을 주목적으로 하는 위성으로다양한 공공수요를 충족시키는 것이 매우 중요  본 과제에서는 체계적이고 확장성있는국토위성정보 활용모델을 수립  다양한 대학/산업체의 참여를 통한다양한 활용사례 도출 및 사용자 저변확대도모 공간객체추출 기술 산림 초지 나대지 수계 도로 토지이용분류 지형분류도 AI 기술 적용가능성 추가항목 수치지형도수정/갱신 활용모델/지원방안 DSM/DTM 구축기술 입체기하수립기술 활용모델 국토관측위성 입체기하수립 SW 농경지 침엽/혼효림/활엽 CNN기법을 이용한 추가항목 AI 도로 DeepOSM 기반 객체기반 DSM/DEM 자동추출기술 건물 AI 건물 변화탐지 기술 식생 및 농경지 토지이용 산림 수계 변화항목 대규모 소규모 산불피해 풍수햬 변화영역 접근불능지역 난접근지역 한반도기반 재해/재난지역 대상지역 2차원변화 3차원변화 화소기반 변화탐지 객체기반 변화탐지 DSM기반 변화탐지 DEM기반 변화탐지 시계열모니터링 시계열 통계분석 상대방사보정 SW 활용모델개발 국토위성기반 3차원 국토 정밀 모니터링 공간정보오픈플랫폼 원시영상 방사/기하/대기/정밀정사/ 영상모자이크/영상융합 활용산출물 DB 활용지원방안 국토위성정보활용센터 수집 및 활용시스템

고해상도 위성영상의 활용 기술

국내 위성영상 오픈 데이터 서비스

활용목적: 원격탐사와 GIS 기법을 도입하여 종합적인 환경보호 체계 도입 제공 지리정보 : - 위성영상 : LANDSAT, IRS SPOT5, IKONOS - 항공사진, DEM - 환경 관련 주제도 : 토지피복도, 생태자연도 환경주제도, 토지이용규제 동식물분포도, 지형도

환경공간정보사이트(

http://egis.me.go.kr/map/map.do?type=envi

)

위성정보의 오픈데이터 서비스 :

NOAA

미국 NOAA(해양기상청)의 위성영상 및 지도서비스

원영상(SPOT-XS)

피해지역 추출 영상

강릉 산불 KOMPSAT 근적외영상

산불피해 조사

고성/속초 산불 KOMPSAT-3 영상 양양산불 피해전후 영상(의상대)

 자료 설명

• 서울 지역의 Landsat 위성 자료를 반 사광의 세기에 따라 토지 이용을 6가지 로 분류한 뒤, 서울시 경계와 하천의 위 치를 표시한 것

 용 도

• 비접근 지역 또는 광범위한 지역의 토 지 이용도 파악에 사용 • 경지 면적 산출을 통해 생산량 예측 및 부여 세금액 계산이 가능 • 군작전 시 전차 등 중화기의 이동 가능 지역 판단에 유용

토지 이용 분석 :

서울

KOMPSAT-3A 을 이용한 토지이용분류 및 공간객체추출

공간해상도(GSD) : Panchromatic 0.55m : Multi Spectral 2.2m 취득 영상 : Panchromatic : RGB 및 Nir 영상 지상기준점 7점활용 (1/5,000 수치지도) 표정 정확도(pixel) X : 1.18 pixel Y : 1.38 pixel 표정정확도(m) X : 0.649 Y : 0.759 L : 0.999 지상기준점 7점활용 (GPS측량+도화원도) 표정 정확도(pixel) X : 1.07 pixel Y : 1.15 pixel 표정정확도(m) X : 0.589 Y : 0.633 L : 0.864 1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6 7

 공간객체추출프로세스 고도화및 추가항목에 따른 매개변수 및 임계값 선정  1차년도에선정한6개 항목의프로세스고도화와매개변 수 및 임계값의안정화: 상대방사보정(3-2세세부)  신규추가항목에따른공간객체추출 프로세스및 매개변 수와 임계값 도출과nDSM 활용 방안 도출(3-3세세부) nDSM 활용 인스페이스 (3-1세세부) 경남대 (3-1세세부)

토지이용분류 및 공간객체추출 기술

 KOMPSAT-3A 정밀정사영상의 상대방사보정 수행 시계열정밀정사영상의상대방사보정수행으로위성 영상의취득 시기에 따라 영상분류매개변수및 임계값이변동성을줄여 공간객체추출프로세 스 고도화 동일한계절의 상대방사보정을통해 공간객체추출시동일한 매개변수와 임계값으로공간객체추출이가능하도록최적화 서로 다른 계절의 영상을상대방사보정을통해산림의 세분화(침엽수림, 활 엽수림, 혼효림)및농경지(논, 밭) 추출수행하도록고도화 참조 영상 (K3_2015.03) 입력 영상 (K3A_2015.10) KOMPSAT-3A 영상

오픈소스 기반 토지이용분류 및 공간객체추출 자동화 시스템 개발 –자체 개발 SW(OSAS) 토지이용분류 결과

구분 그림자 수계 산림 초지 도로 및_시가화 나대지 열합계 사용자_정확도 그림자 0 0 0 0 0 0 0 100.00% 수계 0 20 0 0 0 0 20 100.00% 산림 0 0 13 3 0 0 16 81.25% 초지 0 0 0 17 0 3 20 85.00% 도로 및 시가화 0 0 0 0 11 2 13 84.62% 나대지 0 0 0 1 2 18 21 85.71% 행합계 0 20 13 21 13 23 90 제작자 정확도 100.00% 100.00% 100.00% 80.95% 90.92% 78.26%

Overall Kappa Statistics 0.8458 전체정확도 87.78%

구분 그림자 수계 산림 초지 도로 및_시가화 나대지 열합계 사용자_정확도 그림자 0 0 0 0 0 0 0 100.00% 수계 0 3 0 0 0 0 3 100.00% 산림 0 0 19 2 0 1 22 86.36% 초지 0 0 2 21 0 0 23 91.30% 도로 및 시가화 0 0 0 0 17 3 20 85.00% 나대지 0 0 0 1 1 20 22 90.91% 행합계 0 3 21 24 18 24 90 제작자 정확도 100% 100.00% 90.48% 87.50% 94.44% 83.33%

Overall Kappa Statistics 0.8546 전체정확도 88.89%

 자료 설명

– 서울 지역의 Landsat 영상 자료에 대 해 식생지수를 계산하여 3가지 형태의 식생 지역과 도심지, 나대지, 하천 등을 표시한 것

 용 도

– 비접근 지역 및 광범위한 지역의 식생 형태 판단에 유용 – 군 작전 시 은폐, 엄폐 지역의 판단에 이 용 가능 – 홍수 등의 발생시 재해 가능 지역 판단 에 유용

식생분포 형태 분석 :

서울

 자료 설명

– 서울 지역의 Landsat 영상 자료를 분석하 여 토양의 수분 함유량을 계산한 뒤 6가지 단계로 나타낸 것

 용 도

– 논, 밭 등의 농경지와 일반 나대지 사이의 구분에 유용 – 늪 등의 특수 지역 판별 가능 – 군 작전시 이동로 분석, 야영지 판단,중화기 설치 위치 판단에 사용 가능

토양수분 함유량 분석 :

서울

• 자료 설명

– 서울 지역의 Landsat 영상 자료 중 열적외선 자료를 분석하여 온도에 따라 6단계로 구분하여 나타낸 것

• 용 도

– 비접근 지역이나 광범위 지역의 지 표면 온도 파악에 사용 – 오염 지역 등의 검출에 유용 – 핵 시설물의 위치 검색 및 방사능 유 출 여부 판단 가능

비표면 온도 분석 :

서울

태풍의 눈 _{구름의 분포}

 변화탐지(Change Detection) -

1 m 흑

백영상

1993년 1994년 1995년

 토네이도 피해 평가지도 작성 - 1 m 흑백영상

1989년 3월 Huntsville, Alabama 토네이도 피해전 1989년 11월 Huntsville 도심지역 토네이도 피해후 : Red box

방재 분야 활용

구획 정리 이전

Commercial Area (areas in blue)

구획 정리를 위한 계획안 수립 결과 Illustration Areas - 개발예정지

도시계획 분야 활용

위성정보 활용 극대화 방안

국토관측위성영상DB와 북한 수치지형도(2007~14)와 북한지적원도(1900~18) 및 과거 북한 관련 정보를 연계하여 국토교통부 산하기관 및 유관기관의 활용지원 방안 수립 • 각 공간객체의 추출성과와 기존 북한 DB의 시계열 분석을 통해 변화탐지 및 통계분석 • 농경지, 산림, 수계 등의 변화 탐지 • 환경부/통일부/통계청: 일제강점기와 과거100여년간 북한 토지이용 변화분석(토지이용) • 국립농업과학원/한국농촌경계연구원: 북한 경지면적 및 벼작황추정(농업) • 국립산림과학원: 북한 산림지역 및 산림황폐지(산림) • 한국교통연구원/한국철도기술연구원 :속성정보 : 행정 명 데이터(Excel)

국토관측위성영상 DB와 기존 북한 관련 북한 위성영상, 수치지형도

(2007~14)

및 지

적원도

(1900~18)

의

농경지(논/밭)면적 및 변화 분석

을 통해

농경지 면적 변화량

산정

농촌진흥청 국립농업과학원/한국농어촌공사

북한 지적원도 (전/답) + 북한 1/25,000 수치지형도 (논/밭) + 국토관측위성성정사영상 중첩 활용 북한 지적원도 연속지적도 전/답 지목(1900~1918) 북한 1/25,000 수치지형도 논/밭 레이어(2007~2014) 농촌진흥청 국립농업과학원 - 북한 전역 농경지 이용현황 - 임진강하류 농경지이용현황 - 북한 경지(논) 경계 구획도 - 작물수량 추정 - 경지면적 추정

위성정보의 농업분야 활용모델

shp파일 편집을 통해 임야 경계파일 생성 경계파일 및 위성영상 중첩분석

위성정보의 산림분야 활용모델

산림청 국립산림과학원 산림 및 식생 관련 변화분석 및 통계조사

산림지역을 농경지로 개발 산림지역의농경지/ 주거지역/창고개발

하천 및 유역변화 등 하천 관련 재해 이력 분석

기초자료 수집 북한 연속지적도 하천 관련 지목 추출 : 하천/제방/유수방향 국토관측위성 정사영상+DEM+지적도하천 지목 중첩 지적원도 연속지적도 DB중 하천 관련 지목 추출 지적원도 하천 정보와 DEM을 활용하여 추출된 하천 정보의 비교를 통한 변화 탐지 : 100년간의 하천 및 수계변화 하천의 정비, 변화 등의 분석을 통한 재해 관련 정보 추출 하천정보 변화분석 (국토관측위성영상+DEM+수치지형도+지적원도) 접근불능 DEM을 통한 하천 유역면적 및 경사도 분석 하천 수계의 변화 및 유역면적 분석 위성영상 및 DEM과 지적원도 하천 정보 중첩 분석 하천 재해 가능성 분석 (국토관측위성영상+DEM+지적원도) 북한의 하천 유역과 관련된 재해 정보 관리에 활용 추후 시계열 DB 구축으로 재해 지역 탐지 및 예측에 활용 북한 하천 관리 정보 수집 및 변화 분석 국토관측위성 정사영상+10m급 DEM(2007~2009)+ 지적워노 하천지목 +1/25,000 수치지형도(2007~2014) DEM 수집 유역 그리드_생성 유역 벡터 생성 배수 라인 추출 유출구 추출 유출구 기준 소유역과 연속지적도 하천 수계 분석

위성정보의 하천분야 활용모델

민간활용 : 기존 북한관련 사업시 구축된 DB와 연계한 활용(고향 및 조상묘 찾기, 고향투어, 문화재탐색 등)

숭양서원 북한 지적원도 DB 문화재 지목 경계

(1900~1918)

고해상도 위성영상을 이용한 산림 정보 추출

산림 정보 추출 프로세스

고해상도 위성영상 산림 바이오매스 최적 산정 기법 제시 GCP 및 RPC를 이용한 정밀 센서모델링 DEM을 이용한 정사영상 생성 표정해석 및 정사영상 제작 KOMPSAT-2영상 및 객체기반분류법 이용 영상분할 식생분류(NDVI지수) 산림분류 및 산림 경계 추출 토지피복정보 분류(산림) KOMPSAT-2영상 이용 산림 경계의 입력

NDVI & SAVI 지수 상관 분석 기법 (침엽수, 활엽수, 혼효림) 산림 지역임상 분류 임상별 객체를 병합 입상별 경계 파일 제작(벡터) 기존 임상도와 비교 임상별영역 선정

산림 정보 추출 기법

GCP 및 RPC 센서모델링: 고해상도 위성영상의 정밀 기하보정에 이용(표정정확도 2Pixel 이내) 객체기반분류법: 고해상도 위성영상에 이용되는 주제정보 자동분류기법으로영상분할, 분할 객체별 특성(scale, shape ratio, brightness, mean 등)을 고려한 분류

임상분류기법: 하절기 영상으로부터산림 경계 추출

동절기 영상에서 산림 지역의식생지수(NDVI & SAVI) 의 상관 관계를 비교하여임상 분류

활용 프로그램

- 표정해석 및 정사영상 제작 : PCI Geometica 10.2

- 토지피복정보 분류 및 임상 분류 : Definiens Developer 8.0 및 algorithm library

2009년 1월 영상 2011년 5월 영상 구 분 내 용 2009. 01 2011. 05 대상 지역 •강원도 횡성군 일원 취득일자 2009. 1. 13 2011. 5. 30 영상종류 • GSD 1.0m : Panchromatic 영상 • GSD 4.0m : R, G, B, NIR 밴드영 상 영상등급 •표준정사보정

고해상도 위성영상을 이용한 산림 정보 추출

임상분류 매개변수

침엽수림 혼효림 활엽수림

구분 줄기재적_{(단위 : m³) (단위 : kg/m³)}바이오매스 이산화탄소흡수량 (단위 : kg/m³) 침엽수 5,914.77 4,590.24 2,226.27 활엽수 6,186.37 8,936.08 4,465.36 혼효림 6,534.26 7,225.37 3,562.11 구분 색상 2이하 2~4이하 4~6이하 6~8이하 8~10이하 10~12이하 12~14 14~16이하 16초과 임상도 경계 단위 (kg/m³)

토론 및 조사

 국내·외 고해상도

위성영상의 종류 및 특성 조사

 국내 KOMPSAT 위성영상의 특성 조사

 해외 서브미터급 위성영상의 종류 조사