KR101303730B1 - 광학 위성 영상 보정 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 광학 위성 영상 보정 방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 따른 광학 위성 영상 보정 방법은, 위성 영상 판단부가 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 입력 받아 일부 영역이 손실된 위성 영상인지 판단하는 제1 단계; 상기 위성 영상 판단부가 일부 영역이 손실된 위성 영상으로 판단하면, 1차 보간부가 상기 복수개의 위성 영상을 입력 받아 상기 입력 받은 각각의 위성 영상에 대하여 1차원 보간을 실시하는 제2 단계; 2차 보간부가 상기 1차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상에 대하여 2차원 보간을 실시하는 제3 단계; 위성 영상 구성부가 상기 2차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상을 취합하여 보정 위성 영상을 구성하는 제4 단계;를 포함하여 구성된다.
Description
본 발명은 광학 위성 영상 보정 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 화소가 손실된 위성 영상을 보정하는 광학 위성 영상 보정 방법 및 시스템에 관한 것이다.
지구관측을 위한 최초의 민간 목적 원격탐사 위성인 Landsat은 1972년에 1호를 시작으로 1999년 4월에 7호까지 발사되어, 현재 5호와 7호만 작동되고 있다.
미국 USGS에서 40년간 누적된 Landsat 위성 영상을 무료로 배포하면서 전 세계적으로 널리 이용되고 있으나, 2003년 5월 31일에 Landsat 7의 ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus)의 SLC(Scan Line Corrector)의 작동이 중단되면서, 도 1의 a에 도시된 바와 같이 영상의 25% 정도의 분광정보가 취득되지 못하는 결함이 발생했다.
이로 인해 Landsat 7의 ETM+은 기존의 센서들보다 2배 향상된 해상도로 지구 관측의 용이함을 제공함에도 불구하고, 대부분의 사용자들이 2003년 5월 31일 이전의 영상만을 사용하고 있는 실정이다.
지속적인 연구를 수행하기 위해 NASA는 2013년 2월 11일에 Landsat 8호를 발사했지만, 2003년 6월부터 현재까지 무료로 배포되고 있는 광학 위성 영상은 Landsat 7 ETM+ 영상이 유일하기 때문에 SLC-off 현상을 해결하기 위한 연구가 전 세계적으로 지속되어 왔다.
그러나, 복원 과정의 복잡함과 연구를 수행할 만큼 성공적인 보간법이 아직 개발되지 못한 실정이며, 이로 인해 2003년 5월 31일 이후의 영상들은 공백을 복원하지 못한 채 연구에 사용되어 오고 있으며, 일반 사용자들이나 기업에서도 Landsat 7의 ETM+ 위성영상의 활용에 어려움을 겪고 있다.
종래에는 Landsat 7 ETM+의 SLC-off 현상을 해결하기 위하여, Landsat 5의 TM(Thematic Mapper)로부터 취득한 영상이나 과거 비슷한 시기에 촬영된 SLC-on 영상, 혹은 분광대가 비슷한 다른 위성영상을 활용하여 누락된 데이터 영역을 채우는 방법을 사용하였다.
이와 같은 방법은 단일 영상 내에서 보간하는 것보다 상대적인 분광정보를 취득할 수 있다는 장점을 지니지만, 한 장의 영상을 복원하기 위해 또 다른 영상이 필요하다는 단점을 지닌다.
또한 불규칙한 구름의 분포나 지표 피복이 변했을 경우 잘못된 분광정보로 복원되며, 광학 영상은 구름의 영향을 많이 받기 때문에 사용자가 원하는 시기에 구름이 없는 영상을 얻는 것은 매우 어렵다.
또 다른 종래의 방법은 단일 영상 내에서 손실 지역 주변 화소 값들을 이용한 보간을 통하여 손실 영역을 채우는 방법이다.
이와 같은 종래의 보간법은 단일 영상 내에서 보간할 수 있다는 장점을 지니지만, 최대 13 화소에 이르는 손실 영역을 보간 기법만으로 보정하기에 어려움이 있었으며, 2차원 보간을 수행할 경우 도 1의 b에 도시된 바와 같이 보간된 영상의 뭉게짐이나 주변 화소 값과 차이가 큰 분광정보가 입력되는 경우가 발생한다.
이러한 단점 때문에 비슷한 시기에 촬영된 분광대가 유사한 위성영상을 활용하여 영상의 공백을 채워 복원하는 방법이 주로 사용되어 왔으며, 또한 USGS에서 제공되는 Landsat 영상은 8가지 분광정보를 GEOTIFF 포맷으로 각각 배포되고 있는데, 이러한 보간 과정을 상용 소프트웨어로 수십 또는 수백 장의 자료를 처리하려면 매우 번거롭고 시간이 오래 걸리는 문제점이 있다.
본 발명은 전술한 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로서, 화소가 손실된 위성 영상에 대하여 1차원 보간과 2차원 보간을 실시하여 보다 향상된 광학 위성 영상 보정 방법 및 시스템을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 위성과 위성의 센서의 정보를 이용하여 보다 편리하게 많은 양의 위성 영상을 처리하고자 한다.
전술한 문제를 해결하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 광학 위성 영상 보정 방법은, 위성 영상 판단부가 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 입력 받아 일부 영역이 손실된 위성 영상인지 판단하는 제1 단계; 상기 위성 영상 판단부가 일부 영역이 손실된 위성 영상으로 판단하면, 1차 보간부가 상기 복수개의 위성 영상을 입력 받아 상기 입력 받은 각각의 위성 영상에 대하여 1차원 보간을 실시하는 제2 단계; 2차 보간부가 상기 1차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상에 대하여 2차원 보간을 실시하는 제3 단계; 위성 영상 구성부가 상기 2차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상을 취합하여 보정 위성 영상을 구성하는 제4 단계;를 포함하여 구성된다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 제2 단계는 상기 1차 보간부가 상기 입력 받은 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 Y축 상의 정상 화소를 이용해, 상기 손실된 화소에 대한 1차원 보간을 실시한다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 제2 단계는 상기 1차 보간부가 상기 입력 받은 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 Y축 상의 정상 화소를 대상으로 큐빅 컨버루션(Cubic Convolution)을 실행하여, 상기 손실된 화소를 계산하여 1차원 보간을 실시한다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 제3 단계는 상기 2차 보간부가 상기 입력 받은 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 일정 범위의 정상 화소를 이용해, 상기 손실된 화소에 대한 2차원 보간을 실시한다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 제3 단계는 상기 2차 보간부가 상기 1차원 보간을 실시한 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 일정 범위의 정상 화소를 대상으로 평균을 계산하여, 상기 손실된 화소를 계산하여 2차원 보간을 실시한다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 제1 단계는 상기 위상 영상 판단부가 상기 입력 받은 위성 영상을 제공한 위성과 상기 위성의 센서를 식별하여, 손실되지 않은 위성 영상을 제공하는 위성과 센서로부터 제공되는 위성 영상으로 판단하면, 상기 위성 영상 구성부가 상기 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 취합하여 미보정 위성 영상을 구성하는 단계;를 더 포함하여 구성된다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 위성의 센서는 MSS(Multi Scanner System), TM(Thematic Mapper), ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus) 중에서 어느 하나로 구성된다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 제4 단계 이후에, 상기 위상 영상 구성부가 상기 보정 위성 영상과 상기 미보정 위성 영상을 이용하여 데이터베이스를 구성하는 단계;를 더 포함하여 구성된다.
본 발명의 일실시예에 따른 광학 위성 영상 보정 시스템은, 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 입력 받아 일부 영역이 손실된 위성 영상인지 판단하는 위성 영상 판단부; 상기 위성 영상 판단부가 일부 영역이 손실된 위성 영상으로 판단하면, 상기 복수개의 위성 영상을 입력 받아 상기 입력 받은 각각의 위성 영상에 대하여 1차원 보간을 실시하는 1차 보간부; 상기 1차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상에 대하여 2차원 보간을 실시하는 2차 보간부; 상기 2차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상을 취합하여 보정 위성 영상을 구성하는 위성 영상 구성부;를 포함하여 구성된다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 1차 보간부는 상기 입력 받은 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 Y축 상의 정상 화소를 이용해, 상기 손실된 화소에 대한 1차원 보간을 실시한다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 1차 보간부는 상기 입력 받은 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 Y축 상의 정상 화소를 대상으로 큐빅 컨버루션(Cubic Convolution)을 실행하여, 상기 손실된 화소를 계산하여 1차원 보간을 실시한다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 2차 보간부는 상기 1차원 보간을 실시한 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 일정 범위의 정상 화소를 이용해, 상기 손실된 화소에 대한 2차원 보간을 실시한다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 2차 보간부는 상기 1차원 보간을 실시한 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 일정 범위의 정상 화소를 대상으로 평균을 계산하여, 상기 손실된 화소를 계산하여 2차원 보간을 실시한다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 위성 영상 구성부는 상기 위상 영상 판단부가 상기 입력 받은 위성 영상을 제공한 위성과 상기 위성의 센서를 식별하여 손실되지 않은 위성 영상을 제공하는 위성과 센서로부터 제공되는 위성 영상으로 판단하면, 상기 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 취합하여 미보정 위성 영상을 구성한다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 위성의 센서는 MSS(Multi Scanner System), TM(Thematic Mapper), ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus) 중에서 어느 하나로 구성된다.
본 발명의 또 다른 일실시예에 따르면, 상기 위상 영상 구성부에 의해 구성되는 상기 보정 위성 영상과 상기 미보정 위성 영상을 저장하는 데이터베이스;를 더 포함하여 구성된다.
본 발명에 따르면 화소가 손실된 위성 영상에 대하여 1차원 보간과 2차원 보간을 실시하여 보다 향상된 광학 위성 영상 보정 방법 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면 위성과 위성의 센서의 정보를 이용하여 보다 편리하게 많은 양의 위성 영상을 처리할 수 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 보정 전의 위성 영상과 보정 후의 위성 영상을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 광학 위성 영상 보정 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 1차 보간 방법 및 2차 보간 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 보정 전의 위성 영상과 보정 후의 위성 영상을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 광학 위성 영상 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 광학 위성 영상 보정 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 1차 보간 방법 및 2차 보간 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 보정 전의 위성 영상과 보정 후의 위성 영상을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 광학 위성 영상 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 바람직한 본 발명의 일실시예에 대해서 상세히 설명한다. 다만, 실시형태를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면에서의 각 구성요소들의 크기는 설명을 위하여 과장될 수 있으며, 실제로 적용되는 크기를 의미하는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 광학 위성 영상 보정 시스템의 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 1차 보간 방법 및 2차 보간 방법을 설명하기 위한 도면이며, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 보정 전의 위성 영상과 보정 후의 위성 영상을 도시한 도면이다.
도 2 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 광학 위성 영상 보정 시스템을 설명하기로 한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 광학 위성 영상 보정 시스템은 위성 영상 판단부(201), 1차 보간부(202), 2차 보간부(203), 위성 영상 구성부(204) 및 데이터베이스(205)를 포함하여 구성된다.
위성 영상 판단부(201)는 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 입력 받아 일부 영역이 손실된 위성 영상인지 판단한다.
도 4의 a는 일부 영역이 손상된 위성 영상을 도시하고 있다.
상기 위성 영상 판단부(201)가 일부 영역이 손실된 위성 영상으로 판단하면, 1차 보간부(202)는 상기 복수개의 위성 영상을 입력 받아 상기 입력 받은 각각의 위성 영상에 대하여 1차원 보간을 실시한다.
이때, 1차 보간부(202)가 입력 받는 위성 영상은 Landsat 7의 ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus)에서 취득된 영상일 수 있으며, 상기 Landsat 7은 ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus)의 SLC(Scan Line Corrector)의 작동이 중단되면서, 영상의 25% 정도의 분광 정보가 취득되지 못한 영상을 제공한다.
| 탑재센서 | 분광정보 | 공간해상도 | |
| MSS | Band 1 | 0.50-0.60 μm | 80m |
| Band 2 | 0.60-0.70 μm | 80m | |
| Band 3 | 0.70-0.80 μm | 80m | |
| Band 4 | 0.80-1.10 μm | 80m | |
| TM | Band 1 | 0.45-0.52 μm | 30m |
| Band 2 | 0.52-0.60 μm | 30m | |
| Band 3 | 0.63-0.69 μm | 30m | |
| Band 4 | 0.76-0.90 μm | 30m | |
| Band 5 | 1.55-1.75 μm | 30m | |
| Band 6 | 10.4-12.5 μm | 60m | |
| Band 7 | 2.08-2.35 μm | 30m | |
| ETM+ | Band 1 | 0.450-0.520 μm | 30m |
| Band 2 | 0.520-0.600 μm | 30m | |
| Band 3 | 0.630-0.690 μm | 30m | |
| Band 4 | 0.760-0.900 μm | 30m | |
| Band 5 | 1.550-1.750 μm | 30m | |
| Band 6 | 10.40-12.50 μm | 60m | |
| Band 7 | 2.080-2.350 μm | 30m | |
| Panchromatic Band | 0.520-0.900 μm | 15m | |
이때, 상기 표 1에서와 같이 Landsat 7의 ETM+에서 취득된 위성 영상의 분광 정보는 파장 별로 7개의 밴드로 구분되며, 1차 보간부(202)는 밴드 별 분광 정보로 구분되는 7개의 위성 영상을 입력 받는다.
1차 보간부(202)는 상기와 같이 입력 받은 각각의 위성 영상에 대하여 1차원 보간을 실시한다.
즉, 1차 보간부(202)는 상기 입력 받는 7개의 분광 정보 별 각각의 위성 영상에 대하여 1차원 보간을 실시한다.
이때, 1차 보간부(202)는 1차원 보간 시에, 도 3의 a에 도시된 바와 같이 상기 분광 정보 별 각 위성 영상에서, 손실된 화소(301)를 기준으로 Y축 상의 정상 화소(302, 303)를 이용해, 손실된 화소(301)에 대한 1차원 보간을 실시할 수 있다.
보다 상세하게 설명하면, 1차 보간부(202)는 상기 입력 받은 위성 영상에서 손실된 화소(301)를 기준으로 Y축 상의 정상 화소(302, 303)를 대상으로 큐빅 컨버루션(Cubic Convolution)을 실행하여, 상기 손실된 화소(301)를 계산하여 1차원 보간을 실시할 수 있다.
또한, 2차 보간부(203)는 분광 정보 별 각각 1차원 보간을 실시한 위성 영상에 대하여 2차원 보간을 실시한다.
이때, 2차 보간부(203)는 2차원 보간 시에, 도 3의 b에 도시된 바와 같이, 상기 1차원 보간을 실시한 위성 영상에서 손실된 화소(305)를 기준으로 일정 범위(306) 내의 정상 화소를 이용해, 상기 손실된 화소(305)에 대한 2차원 보간을 실시할 수 있다.
보다 상세하게 설명하면, 2차 보간부(202)는 상기 1차원 보간을 실시한 위성 영상에서 손실된 화소(305)를 기준으로 일정 범위(306)의 정상 화소를 대상으로 평균을 계산하여, 상기 손실된 화소(305)를 계산하여 2차원 보간을 실시할 수 있다.
위성 영상 구성부(204)는 상기 2차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상을 취합하여 도 4의 b에 도시된 바와 같이 보정된 위성 영상을 구성하여, 데이터베이스(205)에 저장한다.
도 4의 b를 참조하면 보정된 위성 영상을 도 4의 a에 도시된 보정전의 위성 영상과 비교하여 보면, 보정 결과가 매우 뛰어남을 확인할 수 있으면, 도 3의 b의 종래의 보정 결과와 비교하여도 현격한 보정 결과의 차이가 있음을 확인 할 수 있다.
한편, 상기 위성 영상 구성부(204)는 상기와 같은 보간된 영상을 취합하는 역할 이외에도, 각 위성의 센서 별로 취득한 영상을 이용하여 데이터베이스(205)를 구성하는 역할을 할 수 있다.
즉, 상기 위성 영상 구성부(204)는, 상기 위상 영상 판단부(201)가 상기 입력 받은 위성 영상을 제공한 위성과 상기 위성의 센서를 식별하여, 손실되지 않은 위성 영상을 제공하는 위성과 센서로부터 제공되는 위성 영상으로 판단하면, 상기 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 취합하여 미보정 위성 영상을 구성하고, 보정 위성 영상과 상기 미보정 위성 영상을 이용하여 데이터베이스(205)를 구성할 수 있다.
보다 상세하게 설명하면, 상기 위상 영상 판단부(201)가 Lansdsat 1, 2 또는 3 위성의 MSS(Multi Scanner System)로부터 취득한 위성 영상으로 판단하면, 위성 영상 구성부(204)는 분광 정보 별로 각각 구분된 복수개의 위성 영상을 취합하여 제1 미보정 위성 영상을 구성할 수 있다.
상기 위상 영상 판단부(201)가 Lansdsat 4 또는 5 위성의 TM(Thematic Mapper)로부터 취득한 위성 영상으로 판단하면, 위성 영상 구성부(204)는 분광 정보 별로 각각 구분된 복수개의 위성 영상을 취합하여 제2 미보정 위성 영상을 구성하고, 상기 위상 영상 판단부(201)가 Lansdsat 7 위성의 ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus)로부터 취득한 미손실 위성 영상으로 판단하면, 위성 영상 구성부(204)는 분광 정보 별로 각각 구분된 복수개의 위성 영상을 취합하여 제3 미보정 위성 영상을 구성할 수 있다.
이때, 위성 영상 구성부(204)는 각 위성 영상을 Matlab으로 읽어서 BIL 포맷으로 저장한 후, ERDAS 소프트웨어에서 읽을 수 있는 파라메타 파일로 데이터베이스(205)에 저장하는 것이 바람직하다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 광학 위성 영상 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 광학 위성 영상 보정 방법을 설명하기로 한다.
위성 영상 판단부가 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 입력 받아 일부 영역이 손실된 위성 영상인지 판단한다(S501).
상기 위성 영상 판단부가 일부 영역이 손실된 위성 영상으로 판단하면, 1차 보간부는 상기 복수개의 위성 영상을 입력 받아 상기 입력 받은 각각의 위성 영상에 대하여 1차원 보간을 실시한다(S520).
이때, 1차 보간부가 입력 받는 위성 영상은 Landsat 7의 ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus)에서 취득된 영상일 수 있으며, 상기 Landsat 7은 ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus)의 SLC(Scan Line Corrector)의 작동이 중단되면서, 영상의 25% 정도의 분광 정보가 취득되지 못한 영상을 제공한다.
이때, 상기 표 1에서와 같이 Landsat 7의 ETM+에서 취득된 위성 영상의 분광 정보는 파장 별로 7개의 밴드로 구분되며, 1차 보간부는 밴드 별 분광 정보로 구분되는 7개의 위성 영상을 입력 받을 수 있다.
1차 보간부가 상기 입력 받은 위성 영상에서 손실된 화소(301)를 기준으로 Y축 상의 정상 화소(302, 303)를 대상으로 큐빅 컨버루션(Cubic Convolution)을 실행하여, 상기 손실된 화소(301)를 계산하여 1차원 보간을 실시할 수 있다.
이후, 2차 보간부가 분광 정보 별 각각 1차원 보간을 실시한 위성 영상에 대하여 2차원 보간을 실시한다(S530).
보다 상세하게 설명하면, 2차 보간부가 상기 1차원 보간을 실시한 위성 영상에서 손실된 화소(305)를 기준으로 일정 범위(306)의 정상 화소를 대상으로 평균을 계산하여, 상기 손실된 화소(305)를 계산하여 2차원 보간을 실시할 수 있다.
위성 영상 구성부(204)는 상기 2차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상을 취합하여 도 4의 b에 도시된 바와 같이 보정된 위성 영상을 구성하여(S540), 데이터베이스(205)에 저장한다(S550).
한편, 상기 위상 영상 판단부가 상기 입력 받은 위성 영상을 제공한 위성과 상기 위성의 센서를 식별하여, 손실되지 않은 위성 영상을 제공하는 위성과 센서로부터 제공되는 위성 영상으로 판단하면, 상기 위성 영상 구성부가 상기 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 취합하여 미보정 위성 영상을 구성하고(S515), 보정 위성 영상과 상기 미보정 위성 영상을 이용하여 데이터베이스를 구성할 수 있다(S550).
보다 상세하게 설명하면, 상기 위상 영상 판단부가 Lansdsat 1, 2 또는 3 위성의 MSS(Multi Scanner System)로부터 취득한 위성 영상으로 판단하면, 위성 영상 구성부가 분광 정보 별로 각각 구분된 복수개의 위성 영상을 취합하여 제1 미보정 위성 영상을 구성하고, 상기 위상 영상 판단부가 Lansdsat 4 또는 5 위성의 TM(Thematic Mapper)로부터 취득한 위성 영상으로 판단하면, 위성 영상 구성부가 분광 정보 별로 각각 구분된 복수개의 위성 영상을 취합하여 제2 미보정 위성 영상을 구성하고, 상기 위상 영상 판단부가 Lansdsat 7 위성의 ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus)로부터 취득한 미손실 위성 영상으로 판단하면, 위성 영상 구성부가 분광 정보 별로 각각 구분된 복수개의 위성 영상을 취합하여 제3 미보정 위성 영상을 구성할 수 있다.
이때, 위성 영상 구성부가 각 위성 영상을 Matlab으로 읽어서 BIL 포맷으로 저장한 후, ERDAS 소프트웨어에서 읽을 수 있는 파라메타 파일로 데이터베이스에 저장하는 것이 바람직하다.
따라서, 본 발명에 따르면 화소가 손실된 위성 영상에 대하여 1차원 보간과 2차원 보간을 실시하여 보다 향상된 광학 위성 영상 보정 방법 및 시스템을 제공할 수 있으며, 위성과 위성의 센서의 정보를 이용하여 보다 편리하게 많은 양의 위성 영상을 처리할 수 있다.
전술한 바와 같은 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였다. 그러나 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능하다. 본 발명의 기술적 사상은 본 발명의 전술한 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
200: 광학 위성 영상 보정 시스템
201: 위성 영상 판단부
202: 1차 보간부
203: 2차 보간부
204: 위성 영상 구성부
201: 위성 영상 판단부
202: 1차 보간부
203: 2차 보간부
204: 위성 영상 구성부
Claims (16)
- 위성 영상 판단부가 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 입력 받고, 상기 입력 받은 위성 영상 중에서 적어도 어느 하나의 위성 영상이 일부 영역이 손실된 위성 영상인지 판단하는 제1 단계;
상기 위성 영상 판단부가 일부 영역이 손실된 위성 영상으로 판단하면, 1차 보간부가 상기 손실된 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 Y축 상의 정상 화소를 이용해, 상기 손실된 화소에 대한 1차원 보간을 실시하는 제2 단계;
2차 보간부가 상기 1차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 일정 범위의 정상 화소를 이용해, 상기 손실된 화소에 대하여 2차원 보간을 실시하는 제3 단계;
위성 영상 구성부가 상기 2차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상을 취합하여 보정 위성 영상을 구성하는 제4 단계;
를 포함하는 광학 위성 영상 보정 방법. - 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 제2 단계는,
상기 1차 보간부가 상기 입력 받은 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 Y축 상의 정상 화소를 대상으로 큐빅 컨버루션(Cubic Convolution)을 실행하여, 상기 손실된 화소를 계산하여 1차원 보간을 실시하는 광학 위성 영상 보정 방법. - 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 제3 단계는,
상기 2차 보간부가 상기 1차원 보간을 실시한 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 일정 범위의 정상 화소를 대상으로 평균을 계산하여, 상기 손실된 화소를 계산하여 2차원 보간을 실시하는 광학 위성 영상 보정 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 제1 단계는,
상기 위상 영상 판단부가 상기 입력 받은 위성 영상을 제공한 위성과 상기 위성의 센서를 식별하여, 손실되지 않은 위성 영상을 제공하는 위성과 센서로부터 제공되는 위성 영상으로 판단하면, 상기 위성 영상 구성부가 상기 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 취합하여 미보정 위성 영상을 구성하는 단계;
를 더 포함하는 광학 위성 영상 보정 방법. - 청구항 6에 있어서,
상기 위성의 센서는 MSS(Multi Scanner System), TM(Thematic Mapper), ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus) 중에서 어느 하나인 광학 위성 영상 보정 방법. - 청구항 6에 있어서,
상기 제4 단계 이후에,
상기 위상 영상 구성부가 상기 보정 위성 영상과 상기 미보정 위성 영상을 이용하여 데이터베이스를 구성하는 단계;
를 더 포함하는 광학 위성 영상 보정 방법. - 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 입력 받고, 상기 입력 받은 위성 영상 중에서 적어도 어느 하나의 위성 영상이 일부 영역이 손실된 위성 영상인지 판단하는 위성 영상 판단부;
상기 위성 영상 판단부가 일부 영역이 손실된 위성 영상으로 판단하면, 상기 손실된 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 Y축 상의 정상 화소를 이용해, 상기 손실된 화소에 대한 1차원 보간을 실시하여 1차원 보간을 실시하는 1차 보간부;
상기 1차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 일정 범위의 정상 화소를 이용해, 상기 손실된 화소에 대하여 2차원 보간을 실시하는 2차 보간부;
상기 2차원 보간을 실시한 각각의 위성 영상을 취합하여 보정 위성 영상을 구성하는 위성 영상 구성부;
를 포함하는 광학 위성 영상 보정 시스템. - 삭제
- 청구항 9에 있어서,
상기 1차 보간부는,
상기 입력 받은 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 Y축 상의 정상 화소를 대상으로 큐빅 컨버루션(Cubic Convolution)을 실행하여, 상기 손실된 화소를 계산하여 1차원 보간을 실시하는 광학 위성 영상 보정 시스템. - 삭제
- 청구항 9에 있어서,
상기 2차 보간부는,
상기 1차원 보간을 실시한 위성 영상에서 손실된 화소를 기준으로 일정 범위의 정상 화소를 대상으로 평균을 계산하여, 상기 손실된 화소를 계산하여 2차원 보간을 실시하는 광학 위성 영상 보정 시스템. - 청구항 9에 있어서,
상기 위성 영상 구성부는,
상기 위상 영상 판단부가 상기 입력 받은 위성 영상을 제공한 위성과 상기 위성의 센서를 식별하여 손실되지 않은 위성 영상을 제공하는 위성과 센서로부터 제공되는 위성 영상으로 판단하면, 상기 분광(spectrum) 정보 별로 각각 구분되는 복수개의 위성 영상을 취합하여 미보정 위성 영상을 구성하는 광학 위성 영상 보정 시스템. - 청구항 14에 있어서,
상기 위성의 센서는 MSS(Multi Scanner System), TM(Thematic Mapper), ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus) 중에서 어느 하나인 광학 위성 영상 보정 시스템. - 청구항 14에 있어서,
상기 위상 영상 구성부에 의해 구성되는 상기 보정 위성 영상과 상기 미보정 위성 영상을 저장하는 데이터베이스;
를 더 포함하는 광학 위성 영상 보정 시스템.
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| KR20130033580A KR101303730B1 (ko) | 2013-03-28 | 2013-03-28 | 광학 위성 영상 보정 방법 및 시스템 |
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| KR20130033580A KR101303730B1 (ko) | 2013-03-28 | 2013-03-28 | 광학 위성 영상 보정 방법 및 시스템 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101824191B1 (ko) * | 2016-11-01 | 2018-01-31 | 한국항공우주연구원 | 위성영상 손실 인식 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20020054215A (ko) * | 2000-12-27 | 2002-07-06 | 오길록 | 멀티 위성 영상을 이용한 영상 합성 장치 및 그 방법 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0820510B2 (ja) * | 1993-01-19 | 1996-03-04 | 株式会社エイ・ティ・アール光電波通信研究所 | 光通信機光学系のアライメント調整システム |
| DE59701839D1 (de) * | 1996-11-15 | 2000-07-13 | Contraves Space Ag Zuerich | Verfahren und Anordnung zur Positionshaltung eines geostationären Satellitenschwarms unter Benutzung einer optischen Satellitenverbindung |
| US20040001720A1 (en) * | 2002-06-27 | 2004-01-01 | Krill Jerry A. | Satellite-based mobile communication system |
| KR100558879B1 (ko) | 2003-12-05 | 2006-03-10 | 한국전자통신연구원 | 손실 위성영상 보정 장치 및 그 방법과 그를 이용한위성영상지도 제작 시스템 및 그 방법 |
| TWI486556B (zh) * | 2013-01-04 | 2015-06-01 | Univ Nat Central | Integration of Radar and Optical Satellite Image for Three - dimensional Location |
-
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Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20020054215A (ko) * | 2000-12-27 | 2002-07-06 | 오길록 | 멀티 위성 영상을 이용한 영상 합성 장치 및 그 방법 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101824191B1 (ko) * | 2016-11-01 | 2018-01-31 | 한국항공우주연구원 | 위성영상 손실 인식 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 |
| US10630970B2 (en) | 2016-11-01 | 2020-04-21 | Korea Aerospace Research Institute | System and method for determining satellite image loss and computer-readable recording medium therefor |
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