KR101620951B1 - 모의 위성 영상 생성 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR101620951B1
KR101620951B1 KR1020150010719A KR20150010719A KR101620951B1 KR 101620951 B1 KR101620951 B1 KR 101620951B1 KR 1020150010719 A KR1020150010719 A KR 1020150010719A KR 20150010719 A KR20150010719 A KR 20150010719A KR 101620951 B1 KR101620951 B1 KR 101620951B1
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satellite
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atmospheric
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어양담
이수봉
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건국대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 모의 위성 영상 생성 방법을 제공한다. 본 발명에 따른 모의 위성 영상 생성 방법은 획득한 영상을 대기 보정하는 단계와 대기 보정된 영상을 기초로 지표 반사도를 산출하는 단계 및 생성하고자 하는 모의 영상의 시기 및 계절과 유사한 참조 영상을 기초로 상기 지표 반사도를 포함한 영상을 화소값으로 변환하는 단계를 포함한다.

Description

모의 위성 영상 생성 방법 및 시스템 {METHOD FOR GENERATING SIMULATED SATELLITE IMAGE AND SYSTEM THEREOF}
본 발명은 모의 위성 영상 생성 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 위성 영상 원시 데이터로부터 특정 기상 조건의 대기 보정 이전 상태를 모의하는 위성 영상 처리 방법 및 시스템에 관한 것이다.
오늘날 위성 영상은 다양한 기관에서 사용된다. 이러한 위성 영상 생성 시, 정확한 지표면의 영상을 획득하는 데 방해되는 것은 위성 정보를 수집하는 과정에서 발생하는 지표면과 위성 사이의 대기이다.
구체적으로, 대기에 존재하는 수증기와 에어로졸은 대기 중에 존재하는 빛을 산란시킨다. 또한, 구름은 지표면의 이미지의 촬영을 방해할 뿐만 아니라, 구름이 태양 빛을 반사하여 지표면의 영상을 획득하기 어렵도록 하는 상황이 발생한다.
이러한 대기에 존재하는 수증기, 에어로졸 및 구름은 계절 별로 특정한 대기 정보를 가지는 경우로 나뉠 수 있으며, 이러한 대기 정보를 반영하여 영상 정보를 적절히 보정하는 기술이 계속하여 개발되고 있다.
구체적으로, 위성 영상을 촬영하기 위하여 위성에 탑재되는 지형 관측 센서의 개발이 계속된다. 이러한 지형 관측 센서를 탑재하여 위성 발사를 하는 경우에 있어서, 지형 관측 센서의 성능을 반영할 수 있는 평가 프로그램이 필요로 하고, 이러한 평가를 위하여 동일 성능을 조건으로 하는 다양한 모의 영상을 생성할 필요가 있다.
일반적으로 모의 위성 영상(simulated satellite image)은 날씨 조건에 크게 영향을 받지 않는 레이더 영상과 적외선 영상 그리고 저해상도 환경기상위성영상에서 주로 이루어져 왔다. 하지만 광학 영상의 경우, 최근의 위성기술과 원격탐사용 센서 기술의 급격한 발전으로 다량의 항공 및 위성 영상이 확보되고, 이를 기반으로 한 영상 시뮬레이션 분야의 연구도 진행되고 있다.
즉 지표의 다양한 반사특성, 대기의 수증기 및 에어로졸과 같은 미세먼지로 인한 대기 산란, 흡수, 굴절 등으로 인하여 광학 영상에 대한 모의 위성 영상 생성은 기상 조건에 민감하고, 계절에 따른 형상변화 등 여러 가지 복합적인 요소들을 고려할 필요성이 대두되고 있다.
일 예로, 항공 시뮬레이터 생성 시, 계절별 영상 구축을 통하여 현실감을 향상시키기 위한 계절 및 기상 조건의 영상을 각각 조건 별로 생성하여야 하므로 구름과 강설, 강우가 있는 시기의 영상을 목표하여 생성할 필요성이 대두되고 있다.
본 발명에 따른 모의 위성 영상 생성 방법 및 시스템은 지표의 다양한 반사특성, 대기의 수증기 및 에어로졸과 같은 미세먼지로 인한 산란, 흡수, 굴정 등으로 인하여 보정을 수행하여 광학 영상에 대한 모의 영상이 기상 조건을 반영할 필요성이 있다.
또한, 대기 보정에 비하여 모의 영상 생성 시 지표 반사도를 이용하여 쉽게 모의 영상을 생성할 필요성이 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면 획득한 영상을 대기 보정하는 단계;와 상기 대기 보정된 영상을 기초로 지표 반사도를 산출하는 단계; 및 생성하고자 하는 모의 영상의 시기 및 계절과 유사한 참조 영상을 기초로 상기 지표 반사도를 포함한 영상을 화소값으로 변환하는 단계;를 포함하는 위성 영상 처리 방법이 제공될 수 있다.
또한, 상기 지표 반사도는 복사 휘도, TOA 반사도, 복사 조도, 경도 휘도를 기초로 상기 산출될 수 있다.
또한, 상기 지표 반사도는 아래의 식 1에 기초하여 산출될 수 있다.
(식 1)
Figure 112015006972015-pat00001
단, R 은 지표 반사도,
EG 는 복사 조도
Figure 112015006972015-pat00002
는 태양 천정각
Figure 112015006972015-pat00003
는 스펙트럼 휘도.
LP 는 경도 휘도
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 지표 반사도를 산출하는 단계는 에어로졸 모델을 선택하는 단계;와 지표 특성을 선택하는 단계; 및 상기 선택한 에어로졸 모델과 상기 지표 특성을 기초로 지표 반사도를 산출하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 위성 영상 자료를 수신 받는 통신부;와 상기 수신 받은 위성 영상을 대기 보정한 이미지를 생성하는 이미지 생성 모듈; 및
상기 대기 보정된 영상을 기초로 모의 영상을 생성하는 위성 영상 처리 모듈; 을 포함하고, 상기 모의 영상은 상기 모의 영상의 시기 및 계절과 유사한 참조 영상을 기초로 생성하는 위성 영상 처리 시스템이 제공될 수 있다.
또한, 상기 위성 영상 처리 모듈은 지표 반사도를 산출하고, 상기 산출한 지표 반사도를 포함한 영상을 화소값으로 변환하여 상기 모의 영상을 생성할 수 있다.
또한, 상기 위성 영상 처리 모듈은 상기 지표 반사도를 산출하기 위한 제어 신호를 사용자 인터페이스로부터 입력받을 수 있다.
본 발명에 따른 모의 위성 영상 생성 시스템은 시기 및 계절에 따른 모의 영상을 생성함에 따라 원 영상과 일치성이 향상된 모의 영상을 생성할 수 있다.
또한, 시기 및 계절에 맞춰 각각 모의 영상을 생성함에 따라, 지표의 다양한 반사특성, 대기의 수증기 및 에어로졸과 같은 미세먼지로 인한 산란, 흡수, 굴절 등으로 인한 보정 사항을 고려하고, 보다 더 현실감 있는 모의 영상을 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 모의 위성 영상 생성 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 위성 영상을 대기 보정하는 단계의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모의 영상을 생성하는 단계의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 모의 영상을 생성하는 단계의 순서도이다.
도 5은 본 발명에 따른 모의 영상, 원 영상 및 참조 영상이다.
도 6은 본 발명에 따른 모의 영상에 대한 최대 우도 분류법 및 차이 값을 적용한 영상이다.
도 7는 본 발명에 따른 모의 위성 영상 생성 시스템의 블록도이다.
이하에서는 본 발명의 실시예를 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 이하의 실시 예는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 사상을 충분히 전달하기 위해 제시하는 것이다. 본 발명은 여기서 제시한 실시 예만으로 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 도면은 본 발명을 명확히 하기 위해 설명과 관계없는 부분의 도시를 생략하고, 이해를 돕기 위해 구성요소의 크기를 다소 과장하여 표현할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 모의 위성 영상 생성 방법을 나타낸 순서도이다.
먼저, 획득한 영상을 대기 보정을 한다(S10). 구체적으로, 대기 보정을 하는 단계(S10)은 도 2에 도시된 순서도에 의하여 설명될 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 모의 위성 영상을 생성하기 위하여 중해상도 위성 영상을 사용할 수 있다. 고 해상도 위성 영상을 사용하여 모의 영상을 생성하는 경우 많은 변수를 고려하여야 하므로 본 발명에 따른 모의 위성 영상 생성 방법은 중 및 저해상도 위성 영상을 사용하여 모의 영상을 생성한다.
기본적으로 가시광, 근적외선, 그리고 중적외선의 파장대를 선택하는 단계가 제공된다(S100). 즉, 대기 보정 시 원하는 범위의 가시광, 근적외선, 중적외선의 파장대의 수치를 적용하여 대기 보정을 수행할 수 있다.
또한, 대기 상태 및 에어로졸을 고려한 대기 보정을 생성하는 모델을 선택하여(S101) 원하는 정도의 대기 보정을 수행할 수 있다.
상기에 설명한 바와 같이, 영상을 대기 보정하면, 대기보정 된 영상으로부터 원 영상의 가상 및 대기 정보를 입력하는 후 역방향 대기보정을 통하여 모의 영상을 생성할 수 있다.
대기 보정된 영상을 대기 보정 알고리즘의 역방향 구현을 통하여 모의 영상을 생성한다(S20). 구체적으로, 모의 영상을 생성하는 단계(S20)는 도 3 및 도 4에 도시된 순서도에 의하여 설명될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모의 영상을 생성하는 단계를 나타낸 순서도이다.
위성은 지표면에서 복사되는 에너지를 얻어 영상을 생성한다. 이 때 복사되는 에너지는 지구의 가스, 에어로졸 등의 대기 상태로 인해 산란, 흡수 그리고 굴절이 되어 위성에 도달하기 전에 감소한다.
따라서, TOA(Top of Atmospheric)반사도는 이러한 감소된 양을 고려하지 않은 반사도를 의미한다. TOA 반사도를 구하기 위하여 (식 1)에 따른 복사 휘도(Radiance)값으로 변환하여 산출할 수 있다(S300).
(식 1)
Figure 112015006972015-pat00004
단,
Figure 112015006972015-pat00005
는 스펙트럼 휘도
Figure 112015006972015-pat00006
는 DNs에서 양자화된 픽셀값,
Figure 112015006972015-pat00007
는
Figure 112015006972015-pat00008
에 대응되는 양자화된 최소 픽셀값(DN=0),
Figure 112015006972015-pat00009
는
Figure 112015006972015-pat00010
에 대응되는 양자화된 최대 픽셀값(DN=255),
Figure 112015006972015-pat00011
는
Figure 112015006972015-pat00012
에서의 스펙트럼 휘도
Figure 112015006972015-pat00013
는
Figure 112015006972015-pat00014
에서의 스펙트럼 휘도.
(식 1)의
Figure 112015006972015-pat00015
및
Figure 112015006972015-pat00016
은 영상 획득 시 산출될 수 있다. 따라서, (식 1)을 통하여 영상의 픽셀값을 복사휘도로 변경하고, 변경된 복사휘도를 (식 2)를 통하여 TOA 반사도를 산출할 수 있다(S301).
(식 2)
Figure 112015006972015-pat00017
단,
Figure 112015006972015-pat00018
는 TOA반사도.
Figure 112015006972015-pat00019
는 스펙트럼 휘도.
Figure 112015006972015-pat00020
는 평균 태양 복사 조도
Figure 112015006972015-pat00021
는 태양 천정각
산출한 TOA 반사도의 평균 태양 복사 조도는 대기 감쇠, 대기 발산 복사 조도를 고려할 경우 지표에 도달하는 복사조도는 (식 3)으로부터 산출될 수 있다(S302).
(식 3)
Figure 112015006972015-pat00022
EG 는 지표 도달 복사 조도
Figure 112015006972015-pat00023
는
Figure 112015006972015-pat00024
에서의 대기 투과율
Figure 112015006972015-pat00025
는 대기 발산 복사 조도
산출한 TOA 반사도의 복사 휘도에는 경로휘도(
Figure 112015006972015-pat00026
)가 포함되어 있다. 경로 휘도란 위성에 복사 휘도가 돌어 올 때, 다른 경로를 통하여 위성의 순간 시야각 내로 들어오게 되는 다양한 복사 에너지를 의미한다. 이때, 경로 휘도는 (식 4)으로부터 산출될 수 있다(S303).
(식 4)
Figure 112015006972015-pat00027
LP 는 경로 휘도
τOa는 광학 두께
Figure 112015006972015-pat00028
τH2O는 수증기 광학 두께
여기서, 광학 두께란 빛의 전파 경로에 대한 부피 감쇠계수를 의미하며, 최종적으로 지표 반사도는 (식 5)에 의하여 산출될 수 있다(S304).
(식 5)
Figure 112015006972015-pat00029
R 은 지표 반사도
이후, 획득한 지표 반사도를 이용하여 지표 반사도 값을 가진 영상을 화소값으로 변환하여 생성하고자 하는 모의 영상을 획득할 수 있다(S305). 이 때, 생성하고자 하는 모의 영상과 시기 및 계절이 유사한 참조 영상을 기초로 모의 영상을 생성할 경우, 생성하고자 하는 모의 영상과 유사도가 높은 모의 영상을 생성할 수 있다.
즉, 이와 같이 모의 영상을 생성하는 것은 참조영상을 기초로 역방향 대기보정을 수행하여 모의 영상을 생성하는 것으로 말할 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 모의 영상을 생성하는 단계를 나타낸 순서도이다.
먼저, 본 발명의 모의 영상을 생성하는 단계는 아래의 (식 6)에 의하여 지표 반사도를 산출할 수 있다(S20).
(식 6)
Figure 112015006972015-pat00030
단,
Figure 112015006972015-pat00031
는 TOA에서의 반사도
Figure 112015006972015-pat00032
는 에어로졸과 수증기의 흡수 보정인자
Figure 112015006972015-pat00033
는 고유 도착
Figure 112015006972015-pat00034
는 전체 대기 수증기량
<
Figure 112015006972015-pat00035
>는 인접 효과 계수
Figure 112015006972015-pat00036
는 대기의 구면 반사율
Figure 112015006972015-pat00037
는 유니폼(Uniform)반사도
Figure 112015006972015-pat00038
는 위성으로부터 반사된 방사능의 투과율,
Figure 112015006972015-pat00039
는 확산 투과율
Figure 112015006972015-pat00040
는 태양 천정각, 시야 천정각, 시야 방위각
(식 6)을 통하여 지표 반사도를 구하는 경우, 먼저 본 방법에 따른 모의 영상을 산출하는 단계는 다양한 에어로졸 모델을 제공한다(S310). 이 후, 선택한 에어로졸 모델에 대응되는 에어로졸의 농도를 산출한다(S320).
다음으로, 목표 지점을 설정하고, 해당 목표 지점에 해당하는 지표 특성을 제공한다(S330). 구체적으로, 해당 지역이란 영상 정보를 취득하는 위치의 태양 천정각, 시야 천정각, 고도 등의 값을 획득한다.
이렇게 해당 목표 지점의 지표 특정을 제공받아, (식 6)을 이용하여 지표 반사도 값을 산출할 수 있다(S340).
(식 6)은 복사 전달 과정을 복사휘도와 지표 반사도의 형태로 목표하고, 특히 대기 중 흡수물질 및 지표면 자료를 추가하여 대기 모델과 유사한 식으로 보정되어 지표 반사도를 산출할 수 있다.
이후, 획득한 지표 반사도를 이용하여 지표 반사도 값을 가진 영상을 화소 값으로 변환하여 모의 영상을 획득할 수 있다 (S350). 이 때, 생성하고자 하는 모의 영상과 시기 및 계절이 유사한 참조 영상을 기초로 모의 영상을 생성할 경우, 생성하고자 하는 모의 영상과 유사도가 높은 모의 영상을 생성할 수 있다.
즉, 이와 같이 모의 영상을 생성하는 것은 참조영상을 기초로 역방향 대기보정을 수행하여 모의 영상을 생성하는 것으로 말할 수 있다.
도 3 및 도 4에 도시된 바에 따른 모의 영상을 생성하는 단계는 원 영상의 대기 보정 알고리즘의 역방향 구현을 하는 것으로, 역방향 구현 이후 생성된 영상이 원 영상과 높은 유사성을 보이는 경우에 효율성이 있다고 판단될 수 있다.
또한, 원 영상과 높은 유사성을 보이는 모의 영상을 생성하기 위하여 원 영상과 시기와 계절이 유사한 참조 영상을 사용하는 경우가 유리할 수 있다. 따라서, 도 1에 도시된 바와 같이, 대기 보정 알고리즘의 역방향 구현의 가용성을 검토하는 단계(S30)를 포함한다.
원 영상과의 유사성을 검토하기 위하여 RMSE(Root Mean Square Error)와 R2(Coefficient of Determination)를 이용할 수 있다 이 때, 산출된 R2값이 1에 가까울 수록 대기보정 및 역방향 구현을 통한 모의 영상이 원 영상과 상관관계가 큰 것으로 역 방향 구현이 타당한 것으로 볼 수 있다.
하기 표 1 내지 표2 는 본 발명의 일 실시 예로 인한 위성 영상 처리 방법에 의하여 생성된 모의 영상과 원영상의 유사성을 검토하여 그 유사성의 상관관계가 매우 높다는 것을 확인한 표이고. 도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 위성 영상 처리 방법에 따른 영상을 나타낸 사진이다.
(표 1)
Figure 112015006972015-pat00041
구체적으로, 표 1에 도시된 바와 같이, 2003년 12월 3일 영상에서 제 1 알고리즘의 평균 RMSE는 6.70, 제 2 알고리즘의 경우에는 2.35를 나타내고 있고, 2004년 6월 3일 영상의 경우 제 1 알고리즘의 평균은 8.19, 그리고 제 2의 경우에는 3.76으로 6S로 모의한 영상이 원영상과 더 유사한 것을 알 수 있다.
R2 측면에서는 모든 부분에서 1에 가까운 수를 보여 본 위성 영상 처리 방법에 의하여 생성된 모의영상과 원 영상의 상관관계가 크다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서 사용한 제 1 알고리즘과 제 2 알고리즘 모두 대기보정 알고리즘의 역방향 구현이 효과가 있다는 것을 알 수 있다.
이에 따라, 하기 표 2는 두 대기보정 중 제 2 방법이 더 좋은 RMSE와 R2 값을 가지고 있기 때문에, 시기가 다른 모의영상 구축에는 제 2 알고리즘를 이용하여 실험을 하여 생성한 모의영상과 원 영상의 유사성을 검토한 표이다.
구체적으로, 본 발명에 따른 일 실시예는 참조영상으로 2003년 12월 3일과 2004년 6월 3일 영상으로 각각 겨울과 여름을 가진 영상으로 선정하였고, 각 영상에 대한 도 2에 도시된 대기 보정된 영상으로 본 발명에 따른 위성 영상 처리 방법을 실시하였다.
실험에 사용한 영상은 2002년 6월 7일, 2005년 1월 6일, 그리고 2009년 6월 26일을 가진 영상을 이용하여, 참조 영상과 유사한 계절을 가진 영상, 그리고 참조 영상과 시기 차이가 먼 영상으로 유사성을 검토한 결과가 하기 표 2고, 도 5는 생성한 모의 영상, 참조 영상 및 원 영상을 도시하였다.
(표 2)
Figure 112015006972015-pat00042
표 2에서 나타난 바와 같이, 2004년 6월 3일 참조영상으로 2002년 6월 7일 영상을 모의한 결과 평균 0.7의 R2값이 2003년 12월 3일 참조영상으로 모의했을 때보다 0.4정도 더 높은 것을 알 수 있다. 또한, 2003년 12월 3일 참조영상으로 2005년 1월 6일 영상을 모의했을 땐 0.75의 평균 R2 값이 산출되는 것을 알 수 있다.
따라서, 본 발명에 따른 위성 영상 처리 방법에서 참조 영상과 R2가 높은 영상들의 평균 RMSE 값을 보면 계절이 다른 영상으로 모의했을 때 R2의 값이 낮게 나오는 것을 알 수 있다.
도 5의 (a)는 2004.06.03의 참조 영상, (b)는 본 발명의 2002.06.07년 원 영상이며, (c)는 본 발명의 위성 영상 처리 방법에 따라 생성된 모의 영상이다.
또한, (d)는 2003.12.03의 참조 영상, (e)는 본 발명의 2005.01.06 년 원 영상이며, (f)는 본 발명의 위성 영상 처리 방법에 따라 생성된 모의 영상이다.
표 2 및 도 5를 통하여, 시기와 계절이 유사한 참조영상으로 만든 모의영상이 원 영상과 높은 일치성을 보이는 것으로, 참조영상으로 생성하고자 하는 모의 영상과 참조 영상이 시기와 계절이 유사할수록 결과가 좋은 모의 영상을 생성할 수 있음을 확인할 수 있다.
다만, RMSE와 R2로 나타낸 결과는 전체적인 일치성을 보여주기 때문에 토지 피복 별로 원 영상과 모의 영상의 유사성을 비교하기 위하여, 토지 피복별 일치성 분석에 최대 우도 분류법(Maximum Likelihood Classification)과 차이값(Difference Value, DV) 영상을 통하여 검토하였다.
최대 우도 분류법은 각 클래스에 대한 자료의 우도(Likelihood)를 구하고, 최대우도 클래스에 그 화소를 할당하는 방법이다. 최대 우도 분류법을 통하여 본 발명에 따른 위성 영상 처리 방법의 효과를 검토하기 위하여, 분류에는 총 6개 클래스(산림, 수계, 건물, 식생, 나지, 그리고 그림자)로 나누었다.
차이 값 영상은 원 영상과 모의 영상 간의 픽셀 별 차이 값을 이용하여 나타낼 수 있는 것으로, 총 6개 밴드에서 나타내는 차이 값의 평균을 구하여 한 픽셀에서 대표로 하는 차이 값으로 나타내었다.
비교에 쓰인 영상은 표 2에서 검토된 원 영상과 좋은 일치성을 보인 2004년 6월 3일 영상을 참조 영상으로 하여 모의한 2002년 6월 7일 모의 영상, 그리고 2003년 12월 3일 영상을 참조하여 모의한 2005년 1월 6일 모의 영상을 기초로 본 발명에 따른 위성 영상 처리 방법의 효과를 검토하였다.
도 7의 (a)는 2004년 6월 3일 영상을 참조하여 모의한 2002년 6월 7일 모의 영상에 최대 우도 분류법을 적용한 영상이며 (b)는 차이값을 나타낸 영상이며, (c)는 2003년 12월 03일 영상을 참조하여 모의한 2005년 01월 06일 모의 영상에 최대 우도 분류법을 적용한 영상이며, (d)는 차이값을 나타낸 사진이다.
토지 피복별 원영상과 모의 영상의 유사성을 비교하기 위하여 (b) 와 (d) 영상은 원 영상이 모의 영상과 차이가 클수록 흰색을 나타내었다. 그 결과, (b) 지역의 경우 나지 지역이 (d)지역의 경우 식생 지역이 그 차이가 큰 것을 알 수 있다.
즉, 효과적인 모의 영상을 생성하기 위하여 계절 및 시기에 맞는 참조 영상의 선정이 중요한 것을 알 수 있다.
도 7는 본 발명에 따른 위성 영상 처리 시스템(1)의 블록도이다.
본 발명에 따른 위성 영상 처리 시스템(1)은 위성 영상 처리 모듈(3) 및 통신부(4)를 포함하며, 도 1 내지 도 4에 설명된 위성 영상 처리 방법을 실행한다.
위성 영상 처리 모듈(3)은 도 1에 도시된 바와 같이, 획득된 영상을 대기 보정하는 단계(S10)를 수행할 수 있다. 구체적으로, 통신부(4)를 통하여 영상을 수신하고, 상용 프로그램을 통하여 대기 보정을 수행할 수 있다.
구체적으로, 상기 도 2에서 설명한 바와 같이, 기본적으로 가시광, 근적외선, 그리고 중적외선의 파장대를 선택하는 단계가 제공된다(S100). 즉, 대기 보정 시 원하는 범위의 가시광, 근적외선, 중적외선의 파장대의 수치를 적용하여 대기 보정을 수행할 수 있다. 일 실시예로 본 발명에 따른 모의 위성 영상 생성 시스템은 Landsat TM 밴드의 파장대의 수치를 적용하여 대기보정을 수행하였다. 이 때, Landsat TM(Thematic Mapper)센서를 이용하여 120m 정도의 해상도를 가질 수 있다. 이 때, 대기 상태 및 에어로졸을 고려한 대기 보정을 생성하는 모델을 선택하여(S101) 원하는 정도의 대기 보정을 수행할 수도 있다.
상기에 설명한 바와 같이, 영상을 대기 보정하면, 위성 영상 처리 모듈(3)은 대기보정 된 영상으로부터 원 영상의 가상 및 대기 정보를 입력한 이후, 역방향 대기보정을 통하여 모의 영상을 생성할 수 있다.
또한, 위성 영상 처리 모듈(3)은 위의 도 3 및 도 4에서 설명한 바와 같이, 모의 영상을 획득하기 위한 단계를 진행한다. 모의 영상을 획득하기 위하여 지표 반사도를 산출하는 단계는 동일하다.
다만, 도 3에 도시된 바와 같이, 복사 휘도, TOA 반사도, 복사 조도, 경도 휘도를 산출하여 이를 토대로 지표 반사도를 산출할 수도 있고, 도 4에 도시된 바와 같이, 에어로졸 모델을 제공하여 사용자로 하여금 사용자 인터페이스(5)를 통하여 선택하도록 하고, 지표 특성을 제공하여 사용자로 하여금 사용자 인터페이스(5)를 통하여 선택하도록 하여 지표 반사도를 산출할 수도 있다.
또한, 지표 반사도를 포함한 영상을 화소값으로 변환하여 모의 영상을 생성하기 위하여 선택하는 참조 영상은 모의위성 영상 생성 시스템(1)내에서 생성하고자 하는 모의 영상과 시기 및 계절이 가장 유사한 참조 영상을 선택하도록 제어될 수도 있으며, 사용자에 의하여 생성하고자 하는 모의 영상의 시기 및 계절과 가장 유사한 참조 영상을 선택하게 할 수도 있다.
통신부(4)는 위성 영상 처리 시스템(1)이 위성 영상을 수신 받을 뿐 아니라, 사용자에게 수행하는 단계를 사용자 인터페이스(5)를 통하여 표시하고, 수행 입력값을 사용자로부터 입력받을 수 있다.
이상에서는 개시된 발명의 일 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 개시된 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며 청구범위에서 청구하는 요지를 벗어남 없이 개시된 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형실시가 가능함을 물론이고 이러한 변형실시들은 개시된 발명으로부터 개별적으로 이해될 수 없다.
1 : 모의 위성 영상 생성 시스템.

Claims (7)

  1. 획득한 영상을 대기 보정하는 단계;
    상기 대기 보정된 영상의 복사휘도, TOA 반사도, 복사 조도, 경도를 기초로 지표 반사도를 산출하는 단계; 및
    생성하고자 하는 모의 영상의 시기 및 계절과 유사한 참조 영상을 기초로 상기 지표 반사도를 포함한 영상을 화소값을 산출하여 모의 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 모의 위성 영상 생성 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 지표 반사도는 아래의 식 1에 기초하여 산출되는 모의 위성 영상 생성 방법.
    (식 1)
    Figure 112015120237713-pat00043

    단, R 은 지표 반사도,
    EG 는 복사 조도
    Figure 112015120237713-pat00044
    는 태양 천정각
    Figure 112015120237713-pat00045
    는 스펙트럼 휘도.
    LP 는 경도 휘도
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 지표 반사도를 산출하는 단계는
    에어로졸 모델을 제공하는 단계;
    지표 특성을 제공하는 단계; 및
    사용자에 의하여 선택된 에어로졸 모델과 상기 지표 특성을 기초로 지표 반사도를 산출하는 단계;를 포함하는 모의 위성 영상 생성 방법.
  5. 위성 영상 자료를 수신 받는 통신부;
    상기 수신 받은 위성 영상을 대기 보정한 이미지를 생성하는 이미지 생성 모듈; 및
    상기 대기 보정된 영상의 복사휘도 , TOA 반사도, 복사 조도, 경도를 기초로 모의 영상을 생성하는 위성 영상 처리 모듈; 을 포함하고,
    상기 모의 영상은 상기 모의 영상의 시기 및 계절과 유사한 참조 영상을 기초로 생성하는 모의 위성 영상 생성 시스템.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 위성 영상 처리 모듈은
    지표 반사도를 산출하고,
    상기 산출한 지표 반사도를 포함한 영상의 화소값을 산출하여 상기 모의 영상을 생성하는 모의 위성 영상 생성 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 위성 영상 처리 모듈은 상기 지표 반사도를 산출하기 위한 제어 신호를 사용자 인터페이스로부터 입력받는 모의 위성 영상 생성 시스템.
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