KOMPSAT Imagery Application Status

Korean Journal of Remote Sensing, Vol.34, No.6-3, 2018, pp.1311~1317

http://dx.doi.org/10.7780/kjrs.2018.34.6.3.1 ISSN 1225-6161 ( Print )

ISSN 2287-9307 (Online)

Editorial

다목적실용위성 영상자료 활용 현황

이광재 ^1)†·김윤수¹⁾·채태병¹⁾

KOMPSAT Imagery Application Status

Kwangjae Lee

· Younsoo Kim

· Taebyeong Chae

Abstract: The ultimate goal of satellite development is to use information obtained from satellites.

Therefore, national-level satellite development program should include not only hardware development, but also infrastructure establishment and application technology development for information utilization.

Until now, Korea has developed various satellites and has been very useful in weather and maritime surveillance as well as various disasters. In particular, KOMPSAT (Korea Multi-purpose Satellite) images have been used extensively in agriculture, forestry and marine fields based on high spatial resolution, and has been widely used in research related to precision mapping and change detection. This special issue aims to introduce a variety of recent studies conducted using KOMPSAT optical and SAR (Synthetic Aperture Radar) images and to disseminate related satellite image application technologies to the public sector.

Key Words: KOMPSAT, SAR, Disaster, Sensor Model, Change Detection

요약 : 위성개발의 궁극적인 목적은 위성으로부터 획득되는 정보의 활용에 있다. 따라서 국가 차원의 위성개 발 프로그램은 하드웨어 개발뿐만 아니라 정보 활용을 위한 인프라 구축 및 활용기술 개발도 포함하여야 한다. 지금까지 우리나라는 다양한 위성을 개발하여 기상 및 해양 감시를 비롯하여 각종 재해재난 등에 있어 매우 유 용하게 활용해 왔다. 특히 다목적실용위성 영상은 높은 공간해상도를 바탕으로 농업, 산림분야를 비롯하여 해 양 분야까지 폭 넓게 활용되어 왔으며, 최근에는 정밀 지도제작 및 변화탐지 등과 관련된 연구에 많이 이용되 고 있다. 본 특별호는 최근 다목적실용위성 광학 및 레이더 영상을 활용하여 수행된 다양한 연구사례에 대해서 소개함과 동시에 관련 위성영상 활용기술을 공공부문으로 전파시키는데 목적이 있다.

Received December 14, 2018; Revised December 14, 2018; Accepted December 17, 2018; Published online December 26, 2018

1)

한국항공우주연구원 위성활용실 책임연구원 / 대한원격탐사학회지 객원편집위원 (Principal Researcher, Satellite Application Division, Korea Aerospace Research Institute / Guest Editor, Korean Journal of Remote Sensing)

†Corresponding Author: Kwangjae Lee ([email protected])

This is an Open-Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License

(http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in

any medium, provided the original work is properly cited.

과거 미·소 냉전시대에 경쟁적으로 시작한 우주개발 은 오늘날 행성탐사 , 심우주(deep space) 탐사에 이르기 까지 매우 다양한 형태로 발전해 왔다 . 그러나 발사체 기술을 비롯하여 고도의 우주기술이 요구되는 행성탐 사 등은 소수의 우주개발 선진국들만 수행하고 있는 것 이 현실이다 . 하지만 이에 반해 위성분야는 상대적으로 진입장벽이 낮아 개발도상국을 비롯하여 전 세계 많은 국가들이 지구관측위성 프로그램을 운영하고 있다 . 과 거 정찰 및 감시목적으로 개발되기 시작한 지구관측위 성은 오늘날 자원탐사, 환경 및 기후변화 감시, 재해재 난 대응 등과 같은 다양한 목적으로 활용되고 있으며 이 를 위해 수많은 위성들이 개발되고 있다. 위성개발 초 기에는 하드웨어 측면의 기술 확보를 위해 많은 투자가 이루어질 수밖에 없다. 그러나 위성개발의 궁극적인 목 적이 획득되는 정보의 활용에 있다면 어떻게 정보를 체 계적으로 획득하여 어디에 활용할 것인지에 대한 목표 가 명확해야한다 . 최소한 지구관측위성사업은 단순히 하드웨어 개발 관점에서만 접근하면 안 되고 정보의 활 용이라는 소프트웨어적인 관점이 반드시 함께 포함되 어야 한다 . DigitalGlobe, AIRBUS, PLANET 등과 같은 민간산업체는 위성개발 차체에 의미를 두기 보다는 위 성영상을 상업적으로 판매하여 수익을 창출하는데 목 적이 있다 . 특히 (초)소형위성의 경우 산업급(industrial) 의 상용부품을 이용하여 저비용 (수억원 내외)으로 위성 군 (constellation)을 형성함으로써 기존 중·대형위성이 가지지 못하는 빠른 촬영주기를 바탕으로 시장에서 각 광받고 있다 . 구글어스는 위성영상을 서비스함으로써 부가가치를 창출하고 있으며, Orbital Insight 및 SPACE_

KNOW 등은 위성영상을 이용하여 주차장 차량과 트럭 수를 분석하여 소매업체의 수익 및 산업체의 수익을 예 측하여 서비스함으로써 이익을 창출하는 비즈니스 모 델을 가지고 있다 .

우리나라는 국가 차원의 우주개발 프로그램을 운영 하고 있으며 우주개발 초기에는 다른 나라와 마찬가지 로 하드웨어 중심의 개발기술 확보에 집중하였다 . 그러 나 독자적인 위성설계 및 개발이 가능한 지금 위성으로 부터 획득되는 정보를 활용하기 위한 다양한 정책을 수 립하고 있다 . 2018년에 수립된 제3차 우주개발 진흥 기 본계획에서는 인공위성 활용서비스 및 개발 고도화 추 진을 통해 재해재난 등 국가 위기 대응 서비스 제공을

비롯한 각종 공공활용과 민간 활용을 촉진하기 위한 방 안을 제시하고 있다 . 또한 제1차 위성정보 활용 종합계 획 (2014~2018)의 후속으로 제2차 종합계획을 수립 중 에 있으며 , 이를 통해 국민생활·안전과 혁신성장을 견 인하고자 한다 .

위성영상을 각종 현업에 적용하여 활용하기 위해서 는 목적에 부합하는 자료처리 및 분석기술에 대한 연구 가 반드시 필요하다 . 1999년 12월 21일 발사된 다목적실 용위성 1호를 시작으로 약 20년 동안 총 5기의 다목적 실용위성이 발사되었으며, 현재 3기의 위성(3호, 3A호, 5호)이 운영 중에 있다. 다목적실용위성과 관련된 연구 논문은 1990년대 중반부터 1호 탑재체 설계 등과 관련 하여 발표되기 시작하였는데, 최근에는 다목적실용위 성 5호 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 등 다양한 영 상을 처리 , 분석 및 활용하기 위한 연구가 많이 이루어 지고 있다 (Lee, 2017; Hwang et al., 2017; Park, 2016).

본 특별호에서는 최근 수행되고 있는 다목적실용위 성 영상자료 기반의 각종 자료처리 및 분석기술 연구사 례에 대해서 소개하고자 하며 이를 통해 관련 학계뿐만 아니라 중앙행정부처 등 공공부문에서의 다목적실용 위성 영상자료 활성화 및 저변확대도 함께 도모하고자 한다 .

과거 중·저해상도 위성영상과 달리 고해상도 위성영

상은 대축척 지도제작 분야에 있어 활용가치가 높기 때

문에 관련연구가 활발히 진행되어 왔다 . 특히 센서모델

기술은 SPOT 위성의 등장과 함께 빠르게 발전하기 시

작하였으며 (Kruck, 1988), IKONOS-2 영상부터 RPC

(Rational Polynomial Coefficient) 기반의 각종 보정모델

이 연구되기 시작하였다. 국내에서도 2000년대 초반부

터 센서모델 기반의 위성영상 정확도 향상 연구가 진행

되었으며, 다목적실용위성 1호 EOC(Electro-Optical

Camera) 입체영상을 이용한 3차원 위치정확도 분석,

수치지형도 제작 가능성 분석 , 수치고도모델(Digital

Elevation Model; DEM) 생성 연구가 다수 수행되었다

(Jeong and Kim, 2000; Jeong et al., 2002; Im et al., 2002). 또

한 공간해상도가 향상된 2호, 3호, 3A호 입체영상을 이

용한 센서모델 연구와 기하정확도 향상 연구 등도 이루

어졌다 (Lee et al., 2010; Oh et al., 2016). 한편 다목적실용

위성 2호까지는 서로 다른 궤도(cross-track)를 이용한 입

체영상 획득만이 가능하였지만 3호부터는 동일 궤도

(in-track)상에서입체영상촬영이가능하다. Ohet al.(2018) 는 다목적실용위성 3호 in-track과 cross-track 입체영상 을 이용하여 DEM을 생성 후 각 입체영상별 DEM 품질 에 대해서 논하였는데 입체영상의 기하학적 조건만 안 정적이라면 영상촬영 형태 (cross-track 또는 in-track)와 는 상관없이 생성된 DEM 정확도는 유사한 것으로 나 타났다 . 다만 cross-track 영상을 통해 생성된 DEM의 경 우 좌·우 영상간의 촬영시기 차이로 인해 매칭상관성이 다소 떨어지는 것으로 나타났는데 , 이는 입체쌍을 선택 할 때에 비슷한 촬영 일을 기준으로 영상을 선별한다면 어느 정도 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상된다.

일반적으로 위성 SAR 시스템은 전천후 영상촬영이 가능하기 때문에 태풍, 홍수 등 각종 재해재난 분야에 서 많이 활용되고 있으며 정밀지표변위 분석을 통한 지 반침하 , 지진탐지 등에도 이용되고 있다. 과거와 달리 위성 SAR 시스템의 성능 향상으로 인해 SAR 영상의 공 간해상도 및 위치정확도가 많이 향상되었으며 이를 바 탕으로 광학영상과의 자동 기하보정 연구도 다수 수행 되었다 (Han et al., 2011; Suri and Reinartz, 2010). 그러나 SAR 영상은 전처리 절차가 복잡하고 광학영상 비해 공 간해상도가 높지 않아 지도제작과 관련된 연구에는 거 의 활용되지 않았다 . Lee and Jung(2018)는 KOMPSAT-5 의 입체영상을 이용하여 RPC 센서모델링과 보정 모델 링의 정확도를 확인하고 수치지도 제작을 위한 수치 도 화 가능성을 연구하였는데 GCP를 이용하여 RPC 보정 모델링을 수행할 경우 축척 1:25,000 수치지도에서 요구 하는 위치정확도는 만족하는 것으로 나타났다 . 비록 SAR 영상의 특성으로 인해 광학영상에 비해 수치 도화 시에 지형·지물 판독이 용이하지는 않았지만, 향후 지 속적인 연구가 수행된다면 기상상태가 좋지 않은 극지 방이나 악기상시에 긴급한 지도제작 등에 있어서는 충 분히 활용 가능할 것으로 기대된다 .

위성영상은 항공사진에 비해 다중시기 영상을 획득 하기 용이하다는 장점이 있다 . 따라서 시계열적인 영상 획득이 가능한 위성영상은 지표에 대한 다양한 변화상 을 탐지하고 분석하는데 효과적으로 활용되고 있다 . 과 거 다목적실용위성의 경우 토지피복 /이용 변화(Ha et

및 도심변화 (Han et al., 2017) 등과 관련된 연구에 많이 활용되었다 . 분광특성이 유사한 픽셀들을 결합해 작은

영상단위로 과분할하는 superpixel은 영상의 경계 정보 를 잘 보존하고 복잡도를 감소시키는 장점을 가지고 있 는데 , Chung et al.(2018)는 다목적실용위성 2호와 3A호 영상을 이용하여 변화탐지 연구를 위한 SLIC(Simple Linear Iterative Clustering) 계열 superpixel 기법의 최적 파 라미터 분석을 통해 변화탐지 성능 비교를 수행하였다 . Superpixel 크기를 달리하여 superpixel 분할영상을 생 성하고 참조영상에 대한 재현율을 분석한 결과 영상의 과분할 정도가 낮더라도 규칙적인 크기와 형태의 superpixel을 통해 효과적으로 변화탐지를 수행할 수 있 음을 보여주었다.

이와 같은 변화탐지 기술은 홍수, 산불, 지진 등 각종 재해재난에 따른 피해범위 탐지에 매우 유용하게 활용 될 수 있다. 최근 위성영상 처리 및 분석에서 각종 머신 러닝 기법이 많이 응용되고 있는데 , Park and Lee(2018) 는 가뭄 모니터링을 위해 다목적실용위성 2호와 3호 영 상을 이용하여 수계면적을 산출하고 가뭄지수와 비교 분석을 실시하였다 . 수계면적 산출을 위한 영상분류는 ANN(Artificial Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)를 이용한 감독분류와 ISODATA 무감독분류 방식을 적용하였으며 , 그 결과 ANN과 SVN의 수계분 류 결과가 유사함을 확인하였다 . 또한 가뭄 전/후의 수 계면적 변화와 가뭄지수의 경향성이 매우 유사하게 나 타남에 따라 위성영상을 이용한 가뭄 모니터링의 가능 성을 확인할 수 있었다 . 향후 지속적인 연구가 수행된 다면 가뭄을 판단하는데 있어 위성영상이 보다 중요하 게 활용될 수 있을 것으로 기대된다 .

일반적으로 위성영상은 다양한 밴드로 구성되어 있

기 때문에 이들 밴드조합을 통해 자연식생과 인공식생

은 쉽게 구분 가능하다. 또한 산림과 비산림 구분에 있

어서도 위성영상은 효율적으로 사용될 수 있다. 그러나

산림에서 인공림 (조림)과 자연림을 구분하기에는 쉽지

않으며 관련연구도 거의 존재하지 않는다 . Lee et al.(2018)

는 다목적실용위성 다중센서 영상자료를 이용하여 자

연림과 인공림 분류 가능성을 실험하였다 . 우선 지형보

정을 수행한 다목적실용위성 3호, 3A호, 5호 영상을 이

용하여 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index),

NDWI(Normalized Difference Water Index), NDVI texture,

NDWI texture, IR(Infra-Red) map, texture map를 제작한

후 임상도의 자연림과 인공림 경계정보 등을 이용하여

기계학습 자료로 사용하였다 . ANN 적용을 통해 분류 된 자연림과 인공림에 대한 전체 정확도는 약 77% 수준 으로 나타났다 . 조림시기가 오래된 지역 등에서는 제약 이 따를 것으로 예상되지만 산림의 군락정보 등을 이용 하여 보다 체계화된 기계학습을 수행한다면 산림자원 조사 등에 있어 적용 가능할 것으로 기대된다 .

위성영상을 구성하고 있는 밴드들 간의 조합과 연산 을 통해서 지표에 대한 정량적인 정보를 추정할 수 있다 . 그러나 다중위성 및 다중센서 영상을 사용할 경우 센서 의 특성 차이로 인해 서로 다른 정보가 산출될 수 있다는 문제점이 존재한다. 최근 다중센서 영상자료 간의 자료 일치(data harmonized)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데(Han et al., 2017), 가장 대표적인 것인 Landsat-8과 Sentinel-2 영상간의 융합 활용을 위한 연구이다(Claverie

분야에 활용하기 위하여 위성영상별 상대분광응답반 응 (Relative Spectral Response; RSR) 차이에 따른 분광밴 드조절계수 (Spectral Band Adjustment Factor; SBAF)를 산정하고 비교함으로써 다중센서 영상간의 융합 활용 가능성을 분석하였다 . Chander et al.(2013)이 제안한 SBAF는 두 영상간의 RSR 차이에 대한 보정을 초분광 영상을 이용하여 분광정보 (spectral profile)를 활용하여 보정하는 방법이다 . 연구에서 Ahn et al.(2018)는 다목적 실용위성 3호, Landsat-8, Sentinel-2 영상과 EO-1 초분 광영상의 분광정보를 활용하여 SBAF를 산정하고 실제 영상에 적용하여 모든 밴드에서 위성간의 반사도 차이 가 감소하는 것을 확인하였다 . 향후 보다 다양한 영상 과 대기보정 문제 등을 해결하기 위한 지속적인 연구가 수행된다면 농업분야뿐만 아니라 산림분야 등 다양한 분야에 있어 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 예 상된다.

한편 다중시기 다중센서 영상을 이용한 변화탐지 및 시계열 분석 등을 위해서는 영상 간의 분광학적 차이 보정뿐만 아니라 영상정합 (image registration) 과정도 반 드시 요구된다 . 최근 영상정합 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform; SIFT) 계열의 방법들이 많이 사용되고 있는데 (Lowe, 2004; Gong et al., 2014), Ye(2018) 는 다중 공간해상도 영상 간의 상대적인 스케일 , 회전 각도 차이 , 특징점 위치를 동시에 검출할 수 있는 가변 원형 템플릿을 이용한 영상정합 기법을 제안하였으며 ,

서로 다른 공간해상도를 가지는 다목적실용위성 2호, 3 호 , 3A호 영상에 적용한 결과 높은 정합 성능을 확인할 수 있었다 . 따라서 이와 같은 연구 결과는 다중시기 다 목적실용위성 시리즈 영상자료를 시계열적으로 분석 활용하는데 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기 대된다 .

SAR 영상을 이용한 토양수분 및 작황 분석 등을 위 해서는 절대방사보정을 통해 산출되는 후방산란계수 (σ

)가 반드시 필요하다. 다목적실용위성 5호의 경우 2016년에 4개의 확장모드(Enhanced High-resolution; EH), Ultra High-resolution; UH, Enhance Wide-swath; EW), Enhansed Standard; ES)가 추가됨에 따라 SAR 프로세서 업데이트와 함께 새로운 후방산란계수 산출이 필요하 게 되었다. Yang and Jeong(2018)는 업데이트된 SAR 프 로세서의 특성을 반영하고 몽골 CR(Corner Reflector)의 RCS(Radar Cross Section)와 아마존 열대 우림을 촬영한 TerraSAR-X 영상의 후방산란계수를 이용하여 다목적 실용위성 5호 RCS 방정식과 후방산란계수 변환식을 산 출하고 비교하여 유효성을 입증하였다 .

한편 후방산란계수는 해상풍 연구에 있어서 반드시 요구되는 정보이다 . 해상풍은 적조(Bak et al., 2016), 해류 (Kim et al., 2016), 냉수대(Yoon and Yang, 2016), 수온(Kim

데 있어 반드시 필요한 기초 자료이다 . 과거에는 산란계 를 이용한 바람장 정보를 생성하였지만 , 낮은 해상도와 비용문제 등으로 인해 사용에 제약이 따름에 따라 최근 에는 각종 SAR 영상자료를 이용한 해상풍 연구가 활발 히 이루어지고 있다(Li and Lehner, 2014; Zhang et al., 2012, Yang et al., 2011). Jang et al.(2018)는 다목적실용위성 5호 영상자료와 XMOD2 알고리즘을 이용하여 해상풍을 산출하고 해양 부이 자료를 이용하여 정확도 검증을 수 행하는 한편 SAR 프로세서 버전에 따른 두 가지의 후방 산란계수 변환식을 모두 사용하여 변환식에 대한 검증 도 수행하였다 . 향후 해양기상 환경정보 등이 적용되어 해상풍 산출 정확도를 향상 시킬 수 있다면 해상 풍력 단지 조성 등을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으 로 예상된다 . 한편 최근에는 위성기반으로 일사량 추정 을 통해 태양광 발전가능량 산출 등을 위한 연구도 활발 히 수행되고 있다 (Han and Kim, 2016; Kim et al., 2016).

일반적으로 SAR 영상에는 색상정보가 존재하지 않

는데 , Ku and Chung(2018)는 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 CycleGAN(GenerativeAdversarialNetwork) 을 활용하여 SAR 영상에 색상정보를 대입하는 실험을 수행하여 지표물의 특성에 부합하는 색상 구현가능성 을 제시하였다 .

본 특별호에서는 다목적실용위성 광학영상과 SAR 영상을 이용한 다양한 영상처리 및 분석 사례에 대해서 살펴보았다 . 비록 해외 선진국에 비해 짧은 우주개발 역 사를 가지고 있지만 그 동안의 지속적인 투자와 연구를 바탕으로 독자적인 위성개발이 가능하게 된 만큼 국내 개발 위성의 영상자료를 공공 및 민간분야에서 효율적 으로 활용하기 위한 전문분야별 다양한 자료처리 , 분석 및 활용기술 개발이 지속적으로 이루어져야 된다 . 또한 후속위성으로 다목적실용위성 6호(SAR)와 7호(광학+

중적외선 )가 개발 중에 있기 때문에 향후 이들 위성영 상을 각종 전문분야에 적용하여 활용하기 위해서는 보 다 체계적인 연구 개발이 뒤따라야 할 것으로 판단된다 .

사 사

본 특별호 발간에 참여해 주신 모든 저자 분들을 비 롯하여 심사위원 및 대한원격탐사학회 관계자 분들께 감사 드립니다 .

References

Ahn, H., K. Kim, K. Lee, C. Park, K. So, and S. Na, 2018. Feasibility Assessment of Spectral Band Adjustment Factor of KOMPSAT-3 for Agriculture Remote Sensing, Korean Journal of Remote

English abstract).

Bak, S., H. Kim, D. Hwang, H. Yoon, and W. Seo, 2016. Detection technique of red tide using GOCI level 2 data, Korean Journal of Remote

abstract).

Chander, G., N. Mishra, D.L. Helder, D.B. Aaron, A.

Angal, T. Choi, X. Xiong, and D.R. Doelling, 2013. Applications of Spectral Band Adjustment Factors (SBAF) for cross-calibration, IEEE

51(3): 1267-1281.

Choi, J., H. Park, N. Park, S. Han, and J. Song, 2017.

Deforestation analysis using unsupervised change detection based on ITPCA, Korean Journal of

with English abstract).

Chung, M., Y. Han, J. Choi, and Y. Kim, 2018.

Optimal parameter analysis and evaluation of change detection for SLIC-based superpixel techniques using KOMPSAT data, Korean

(in Korean with English abstract).

Claverie, M., J. Ju, J.G. Masek, J.L. Dungan, E.F.

Vermote, J.-C. Roger, S.V. Skakun, and C. Justice, 2018. The harmonized landsat and Sentinel-2 surface reflectance data set, Remote Sensing of

Gong, M., S. Zhao, L. Jiao, D. Tian, and S. Wang, 2014.

A novel coarse-to-fine scheme for automatic image registration based on SIFT and mutual information, IEEE Transactions on Geoscience

Ha, S., B. Ahn, and S. Park, 2002. Change detection of land-cover from multi-temporal KOMPSAT-1 EOC imageries, Korean Journal of Remote

Han, D., J. Song, and Y. Byun, 2017. Change detection comparison of multitemporal infrared satellite imagery using relative radiometric normalization,

1179-1185 (in Korean with English abstract).

Han, K. and J. Kim, 2016. Technology trends future prospects of satellite-based photovoltaic electricity potential, Korean Journal of Remote Sensing, 32(6): 579-587 (in Korean with English abstract).

Han, Y., T. Kim, S. Han, and J. Song, 2017. Change

detection of urban development over large area using KOMPSAT optical imagery, Korean Journal

Korean with English abstract).

Han, Y., Y. Byun, T. Chae, and Y. Kim, 2011.

Automatic registration between KOMPSAT-2 and TerraSAR-X images, Journal of the Korean

with English abstract).

Hwang, J., D. Kim, and H. Jung, 2017. An efficient ship detection method for KOMPSAT-5 synthetic aperture radar imagery based on adaptive filtering approach, Korean Journal of Remote

Im, Y., T. Kim, and J. Kim, 2002. DEM extraction from KOMPSAT-1 EOC stereo images and accuracy assessment, Korean Journal of Remote Sensing, 18(2): 81-90 (in Korean with English abstract).

Jang, J., K. Park, and D. Yang, 2018. Validation of Sea Surface Wind Estimated from KOMPSAT-5 Backscattering Coefficient Data, Korean Journal

with English abstract).

Jeong, S. and Y. Kim, 2000. Three dimensional positioning accuracy of KOMPSAT-1 stereo imagery, Korean

Jeong, S., Y. Kim, and H. Lee, 2002. Digital plotting with KOMPSAT-1 EOC stereo images using digital photogrammetric workstation, Korean

Kim, H., J. Park, H. Kim, and Y. Son, 2017.

Climatological variability of multisatellite-derived sea surface temperature, sea ice concentration, Chlorophyll-a in the Arctic Ocean, Korean Journal

with English abstract).

Kim, H., K. Lee, M. Seo, S. Choi, N. Sung, D. Lee, D. Jin, C. Kwon, M. Huh, and K. Han, 2016.

The sensitivity analysis according to observed

frequency of daily composite insolation based on COMS, Korean Journal of Remote Sensing, 32(6): 733-739 (in Korean with English abstract).

Kim, H., K. Park, and J. Park, 2016. Comparison algorithms for sea surface current retrieval using Himawari-/AHI data, Korean Journal of Remote

abstract).

Kruck, E., 1988. Photogrammetric mapping of SPOT images with BINGO in the PHOCUS system,

Ku, W. and D. Chung, 2018. The method for colorizing SAR images of Kompsat-5 using Cycle GAN with multi-scale discriminators, Korean Journal of

with English abstract).

Lee, H., 2017. Application of KOMPSAT-5 SAR Interferometry by using SNAP software, Korean

(in Korean with English abstract).

Lee, S., J. Kim, Y. Choi, and S. Jung, 2010. Accuracy assessment of 3D geopositioning of KOMPSAT- 2 images using orbit-attitude model, Journal of

abstract).

Lee, Y. and H. Jung, 2018. Feasibility study on producing 1:25,000 digital map using KOMPSAT-5 SAR stereo images, Korean Journal of Remote Sensing, 34(6-3): 1329-1350 (in Korean with English abstract).

Lee, Y., H. Jung, S. Park, and W. Baek, 2018.

Classification of natural and artificial forests from KOMPSAT-3/3A/5 images using artificial neural network, Korean Journal of Remote

English abstract).

Li, X.M. and S. Lehner, 2014. Algorithm for sea surface

wind retrieval from TerraSAR-X and TanDEM-

X data, IEEE Transactions on Geoscience and

Lowe, D.G., 2004. Distinctive image features from scale-invariant keypoints, International Journal

Oh, J., D. Seo, and N. Lee, 2016. A test result on the positional accuracy of Kompsat-3A beta test images, Journal of the Korean Society of

Oh, K., E. Jeong, K. Lee, Y. Kim, and W. Lee, 2018.

Comparison and analysis of matching DEM using KOMPSAT-3 in/cross-track stereo pair,

1445-1456 (in Korean with English abstract).

Park, S., 2016. Detection of water bodies from Kompsat-5 SAR data, Korean Journal of Remote

abstract).

Park, S. and C. Lee, 2018. Monitoring of the drought in the upstream area of Soyang river, Inje-Gun, Kangwon-do using KOMPSAT-2/3 satellite,

1319-1327 (in Korean with English abstract).

Suri, S. and P. Reinartz, 2010. Mutual-information- based registration of TerraSAR-X and Ikonos imagery in urban area, IEEE Transactions on

Yang, D. and H. Jeong, 2018. Verification of Kompsat- 5 sigma naught equation, Korean Journal of

with English abstract).

Yang, X., X. Li, Q. Zheng, X. Gu, W.G. Pichel, and Z.

Li, 2011. Comparison of ocean-surface winds retrieved from QuikSCAT scatterometer and Radarsat-1 SAR in offshore waters of the US west coast, IEEE Geoscience and Remote Sensing

Ye, C., 2018. Feature matching using variable circular template for multi-resolution image registration,

1351-1367 (in Korean with English abstract).

Yoon, S. and H. Yang, 2016. Study on the temporal and spatial variation in cold water zone in the East Sea using satellite data, Korean Journal of

English abstract).

Yun, M. and C. Choi, 2015. Spatial analysis of shoreline change in Northwest coast of Taean Peninsula,

Zhang, B., W. Perrie, P.W. Vachon, X. Li, W.G. Pichel,

J. Guo, and Y. He, 2012. Ocean vector winds

retrieval from C-band fully polarimetric SAR

measurements, IEEE Transactions on Geoscience