KR101732111B1 - 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법 - Google Patents
위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101732111B1 KR101732111B1 KR1020160082327A KR20160082327A KR101732111B1 KR 101732111 B1 KR101732111 B1 KR 101732111B1 KR 1020160082327 A KR1020160082327 A KR 1020160082327A KR 20160082327 A KR20160082327 A KR 20160082327A KR 101732111 B1 KR101732111 B1 KR 101732111B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- satellite
- oil spill
- oil
- area
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 239000003305 oil spill Substances 0.000 claims abstract description 132
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 53
- 238000003702 image correction Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 24
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 22
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 17
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 claims description 13
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims description 7
- 239000013535 sea water Substances 0.000 description 20
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 11
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 7
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 3
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 239000004609 Impact Modifier Substances 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000004945 emulsification Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 1
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/14—Receivers specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V8/00—Prospecting or detecting by optical means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/143—Segmentation; Edge detection involving probabilistic approaches, e.g. Markov random field [MRF] modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/174—Segmentation; Edge detection involving the use of two or more images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
- G06T2207/10036—Multispectral image; Hyperspectral image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20024—Filtering details
- G06T2207/20032—Median filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
- G06T2207/20056—Discrete and fast Fourier transform, [DFT, FFT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Geometry (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
본 발명은 해양의 기름 유출 예상 구역에 대한 위성영상을 수신하는 위성영상 수신부, 상기 기름 유출 예상 구역에 대한 대기의 영향 및 파도의 영향을 반영하여 상기 위성영상을 보정하는 위성영상 보정부, 상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 각도 차이를 나타내는 경향 차이 영상을 생성하는 경향차이 영상 생성부, 상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 거리 차이를 나타내는 거리 차이 영상을 생성하는 거리차이 영상 생성부 및 상기 경향 차이 영상 및 거리 차이 영상 정보를 합성하여 기름 유출 영역의 범위를 도출하는 기름 유출 영역 탐지부를 포함하는 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법에 관한 것으로 더욱 상세하게는, 기름 유출 예상 구역에 대한 위성영상을 보정하여 위성영상에 대한 신뢰도를 향상시키고, 상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여 이러한 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역과 해수 영역 각각의 임의의 점에서 RGB 각 컬러 채널의 변화에 대한 방향벡터를 생성하고 이를 분석하여 기름 유출 영역의 범위를 특정하는 데 있어서 정확도와 신뢰도를 현저하게 개선시킨 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법에 관한 것이다.
유조선의 충돌 또는 해상 유정의 폭발로 인하여 해수표면에 유출되는 기름은 해양 생태계에 심각한 영향을 주는 대표적인 해양 재해 중 하나이다. 따라서, 이와 같이 유출된 기름의 위치와 확산과정을 광역적으로 모니터링 하는 것은 기름유출로 인한 생태계적 경제적 피해를 최소화하기 위해 매우 중요하다.
해수면에 유출된 기름을 위치를 파악하기 위한 하나의 방법으로서 위성영상은 인공위성의 원거리 감시를 통해 촬상된 사진 및 영상을 일컫는 말로써, 위성의 촬영각도에 따라 지구 표면의 정보를 광역적으로 포함하고 있고, 위성의 촬영 주기에 따라 동일한 지역의 정보를 주기적으로 생산할 수 있는 자료이다. 이러한 위성영상은 광역적 시계열적 정보가 필요한 기름유출 모니터링에 유용하게 활용이 가능한 자료로서, 전 세계 각국의 연구기관을 통해 그 활용기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.
특히, 지구표면으로부터 반사된 태양복사에너지를 영상화하여 제작된 광학 위성영상은 시각적인 정보를 나타내는데 큰 효과가 있기 때문에 시각적으로 구분이 가능한 물체를 분류하는데 널리 사용되고 있다. 광학영상은 한 화소가 지니는 공간해상도 및 복사해상도에 따라 각기 다른 활용 용도를 지니며, 크게 저해상도, 중해상도 및 고해상도로 분류할 수 있다.
500m 이상의 공간해상도를 지니는 영상은 저해상도 위성영상으로 분류할 수 있으며, 이러한 저해상도 위성영상은 복잡한 지형 정보를 세세하게 제공하지 못하는 단점이 있으나, 높은 분광해상도를 나타내므로 약 20개 이상의 파장대역에서 채널영상을 제공하고 있다. 또한, 이러한 저해상도 광학영상을 잘 활용할 수 있는 대표적 지역은 해양으로, 해양지역의 경우 대부분 해수로 이루어져 있기 때문에 높은 공간해상도를 지니는 것보다 다양한 파장대역의 정보를 획득함으로써 해수의 흐름, 플랑크톤, 녹조, 적조의 발생위치 및 기름의 확산 등의 정보를 생성할 수 있다.
그러나, 기름유출 사고에 대응할 때, 저해상도 위성영상은 낮은 해상도로 인하여 구조선박의 위치, 유출된 기름의 확산, 유화(emulsion)된 기름의 위치 및 풍화(weathering) 정도 등의 세세한 정보 제공에는 한계가 있다.
한편, 광학영상들 중 4m 이하의 공간해상도를 나타내는 고해상도 위성영상은 낮은 분광해상도를 나타내는 것으로 대부분 가시광선과 근적외선 파장대역의 채널영상만 제공하나, 높은 공간해상도를 지니기 때문에 지형의 세세한 정보를 시각적으로 사람이 보는 것과 유사하게 나타내는데 탁월하다. 따라서, 고해상도 위성영상은 주로 육지 에 대한 영상 제작에 활용되어 왔으며, 지도제작, 식생탐지, 객체분류 및 자원탐사 등에 활용되어 왔다.
근래에는 해양의 기름유출 사고 발생 시 고해상의 광역적인 정보가 요구됨에 따라, 고해상 위성영상은 선박의 방재활동 지시, 오일펜스 설치를 위한 정보 제공 및 기름의 유화 및 풍화의 진행상황 파악 등에 활발히 활용되고 있으며, 이는 한국등록특허 제10-1039665호 "가시광대 위성자료를 이용한 기름 유출 탐지 방법”, 한국등록특허 제10-1400924호 "원격탐사자료를 이용한 기름유출 감시 신뢰도를 높이는 기름유출 감시방법" 및 한국등록특허 제10-1534620호“해상 유출유 탐지 방법 및 장치"에서 제안된 바 있다.
상기 선행기술 "가시광대 위성자료를 이용한 기름 유출 탐지 방법"은 해수와 기름의 광량을 비교하여 기름을 탐지하는 기술로서, 구체적으로 해수와 기름의 반사도가 550nm 내지 600nm 파장대역에서 차이가 나는 점을 이용하여 기름을 탐지하는 방법이다. 그러나, 해수와 기름에서 반사되는 태양복사에너지가 위성센서에 도달 될 때, 대기에 의한 영향을 받게 되어 실제 기록되는 해수와 기름의 정보는 달라질 수 있기 때문에, 영상기반 하에서 유출된 기름을 탐지하는 기술이 필요하다.
또한, 고해상 광학영상의 경우 파도에 의하여 표면의 거칠기가 달라지게 되어 센서에 기록되는 태양복사에너지가 달라지게 되는데, 상기 선행기술 "가시광대 위성자료를 이용한 기름 유출 탐지 방법"에는 이러한 영향을 고려하지 않아, 실제 위성영상을 활용하여 유출된 기름을 탐지하는데 한계가 존재한다.
한편, 상기 선행기술 "원격탐사자료를 이용한 기름유출 감시 신뢰도를 높이는 기름유출 감시방법" 및 "해상 유출유 탐지 방법 및 장치"의 경우, 고해상 광학영상이 아닌 위성레이더영상을 활용하는 것으로, 상기 위성레이더영상의 경우 전자파를 이용하기 때문에 시각적인 정보 추출에는 한계가 있다.
따라서, 위성 영상을 이용한 해양의 기름유출을 탐지하는데 있어서 대기와 파도의 영향을 최소화 하여 위성영상에 대한 신뢰도를 높일 수 있고, 시각 정보 추출에 있어서 정확성과 효율을 개선할 수 있는 기술에 대한 필요성이 대두되고 있다.
본 발명의 목적은 위성 영상을 이용한 해양의 기름유출 탐지에 있어서 대기와 파도의 영향을 최소화 하여 신뢰도 높은 위성영상을 생성할 수 있고, 시각 정보 추출에 있어서 정확성과 효율을 개선하여 기름 유출 영역의 범위를 더욱 정확하게 판별할 수 있는 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법을 제공하는 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치는 해양의 기름 유출 예상 구역에 대한 위성영상을 수신하는 위성영상 수신부, 상기 기름 유출 예상 구역에 대한 대기의 영향 및 파도의 영향을 반영하여 상기 위성영상을 보정하는 위성영상 보정부, 상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 각도 차이를 나타내는 경향 차이 영상을 생성하는 경향차이 영상 생성부, 상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 거리 차이를 나타내는 거리 차이 영상을 생성하는 거리차이 영상 생성부 및 상기 경향 차이 영상 및 거리 차이 영상 정보를 합성하여 기름 유출 영역의 범위를 도출하는 기름 유출 영역 탐지부를 포함하는 것으로 구성된다.
상기 위성영상 수신부는 4m급 이하의 광학영상을 수신하는 위성영상 수신부일 수 있다.
상기 위성영상 보정부는 대기보정기법 또는 영상기반보정기법을 이용하여 상기 위성영상에 대한 대기영향을 보정하는 대기영향 보정부를 더 포함할 수 있다.
상기 위성영상 보정부는 상기 위성영상의 가로방향 윈도우 길이가 세로방향 윈도우 길이보다 더 큰 직사각형 형태이거나, 또는 상기 위성영상의 세로방향 윈도우 길이가 가로방향 윈도우 길이보다 더 큰 직사각형 형태의 방향필터를 이용하여 상기 위성영상에 대한 파도의 영향을 보정하는 파도영향 보정부를 더 포함할 수 있다.
상기 방향필터는 상기 위성영상의 임의의 한 점의 파장 값을 상기 한 점을 중심으로 하는 윈도우의 중앙값으로 대체시켜 나타내는 중앙값 필터일 수 있다.
상기 경향차이 영상 생성부 및 거리차이 영상 생성부는 각각 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 적어도 2개 이상의 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값들의 평균값을 산정하여 이러한 평균값의 변화에 대한 제1 방향벡터를 생성할 수 있다.
상기 기름유출 탐지장치는 상기 보정된 위성영상에서 기름 유출영역에 대한 임의의 범위를 입력 받을 수 있는 기름 유출영역 선택부를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 또한 상기와 같은 목적을 달성하기 위해 해양의 기름 유출 예상 구역에 대한 위성영상을 수신하는 위성영상 수신 단계, 상기 기름 유출 예상 구역에 대한 대기의 영향 및 파도의 영향을 반영하여 상기 위성영상을 보정하는 위성영상 보정단계, 상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 각도 차이를 나타내는 경향 차이 영상을 생성하는 경향차이 영상 생성단계, 상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 거리 차이를 나타내는 거리 차이 영상을 생성하는 거리차이 영상 생성단계 및 상기 경향 차이 영상 및 거리 차이 영상 정보를 합성하여 기름 유출 영역의 범위를 도출하는 기름 유출 영역 탐지단계를 포함하는 위성영상을 이용한 기름유출 탐지방법을 제공한다.
본 발명은 또한, 상기 위성영상을 이용한 기름유출 탐지방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 제공한다.
본 발명에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법은 위성 영상을 이용한 해양의 기름유출 탐지에 있어서 대기와 파도의 영향을 최소화 하여 신뢰도 높은 위성영상을 생성할 수 있고, 시각 정보 추출에 있어서 정확성과 효율을 개선하여 기름 유출 영역의 범위를 더욱 정확하게 판별할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치의 구성을 개략적으로 나타낸 모식도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지방법의 순서를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치를 통해 수신된 위성영상의 예를 나타낸 위성영상 사진이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치를 통해 수신된 위성영상을 파도에 의한 영향을 보정하기 위해 생성된 주파수 영상의 예를 나타낸 사진이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 대기에 의한 영향과 파도에 의한 영향이 보정된 위성영상의 예를 나타낸 사진이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 생성된 위성영상의 경향차이 영상 및 거리차이 영상의 예를 나타낸 사진이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 생성된 위성영상의 경향차이 영상 및 거리차이 영상에 각각 경계값을 적용한 영상과 이들 영상을 합성한 영상의 예를 나타낸 사진이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 생성된 유출된 기름을 탐지한 결과영상의 예를 나타낸 사진이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지방법의 순서를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치를 통해 수신된 위성영상의 예를 나타낸 위성영상 사진이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치를 통해 수신된 위성영상을 파도에 의한 영향을 보정하기 위해 생성된 주파수 영상의 예를 나타낸 사진이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 대기에 의한 영향과 파도에 의한 영향이 보정된 위성영상의 예를 나타낸 사진이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 생성된 위성영상의 경향차이 영상 및 거리차이 영상의 예를 나타낸 사진이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 생성된 위성영상의 경향차이 영상 및 거리차이 영상에 각각 경계값을 적용한 영상과 이들 영상을 합성한 영상의 예를 나타낸 사진이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 생성된 유출된 기름을 탐지한 결과영상의 예를 나타낸 사진이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략하기로 한다. 또한 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어 구체적인 수치는 실시예에 불과하다.
도 1에는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치의 구성을 개략적으로 나타낸 모식도가 도시되어 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치는 해양의 기름 유출 예상 구역에 대한 위성영상을 수신하는 위성영상 수신부(110), 상기 기름 유출 예상 구역에 대한 대기의 영향 및 파도의 영향을 반영하여 상기 위성영상을 보정하는 위성영상 보정부(120), 상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 각도 차이를 나타내는 경향 차이 영상을 생성하는 경향차이 영상 생성부(134), 상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 거리 차이를 나타내는 거리 차이 영상을 생성하는 거리차이 영상 생성부(136) 및 상기 경향 차이 영상 및 거리 차이 영상 정보를 합성하여 기름 유출 영역의 범위를 도출하는 기름 유출영역 탐지부(140)를 포함하는 것으로 구성된다.
즉, 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치는 해양의 기름 유출 예상 구역에 대한 위성영상을 수신하여 대기의 영향 및 파도의 영향을 반영하여 상기 위성영상을 보정하고, 보정된 위성영상의 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도(reflectance) 값에 대한 방향벡터 값들을 생성한 다음, 이들 방향벡터 값들의 각도 차이 및 거리 차이를 각각 산정하여 경향차이 영상 및 거리차이 영상을 생성한 후, 기름 유출 영역에 대한 시각 정보 추출의 정확도를 높일 수 있도록 이들 영상 정보를 합성하여 기름 유출 영역의 범위를 최종 도출한다.
따라서, 위성 영상을 이용한 해양의 기름유출 탐지에 있어서 대기와 파도의 영향을 최소화 하여 신뢰도 높은 위성영상을 생성하여 이용할 수 있고, 기름 유출영역 판별에 있어서 정확성과 효율을 개선하여 기름 유출 영역의 범위를 더욱 정확하게 파악할 수 있다.
상기 위성영상 수신부(110)는 4m급 이하의 광학영상을 수신하는 위성영상 수신부로 구성할 수 있다. 즉, 위성영상 수신부(110)를 높은 해상도를 갖는 4m급 이하의 광학영상을 수신하는 위성영상 수신부로 구성함으로써, 기름이 유출된 해상의 기름의 유화 및 풍화의 진행상황을 더욱 자세하게 파악한 위성영상을 수신하도록 하여 기름 유출 영역의 판별에 있어서 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다.
상기 위성영상 보정부(120)는 상기 기름 유출 예상 구역에 대한 대기의 영향 및 파도의 영향을 반영하여 상기 위성영상을 보정할 수 있도록 구성된 것이면, 그 구체적인 구조나 구성이 특별히 제한되지는 않으며, 예를 들어 대기보정기법 또는 영상기반보정기법을 이용하여 상기 위성영상에 대한 대기영향을 보정하는 대기영향 보정부(122) 및 상기 위성영상의 가로방향 윈도우가 세로방향 윈도우보다 더 크거나, 또는 상기 위성영상의 세로방향 윈도우가 가로방향 윈도우보다 더 큰 방향필터를 이용하여 상기 위성영상에 대한 파도의 영향을 보정하는 파도영향 보정부(124)가 더 포함되는 것으로 구성될 수 있다.
여기서, 상기 방향필터는 상기 위성영상의 임의의 한 점의 파장 값을 상기 한 점을 중심으로 하는 윈도우의 중앙값으로 대체시켜 나타내는 중앙값 필터인 것으로 구성될 수 있다.
상기 경향차이 영상 생성부(134) 및 거리차이 영상 생성부(136)는 상기 보정된 위성영상에서 기름 유출영역에 대한 임의의 범위를 입력 받을 수 있는 기름 유출영역 선택부(132)와 함께 일체와 되어 위성영상 편집부(130)로 구성될 수 있다.
즉, 상기 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치의 사용자는 상기 보정된 위성영상을 직접 보고 판단하여 기름 유출영역에 대한 임의의 범위를 상기 기름 유출영역 선택부(132)를 통해 상기 기름유출 탐지장치에 입력할 수 있고, 상기 상기 경향차이 영상 생성부(134) 및 거리차이 영상 생성부(136)는 각각 상기 사용자에 의해 입력된 기름 유출영역에서 임의의 적어도 한 화소를 선택하여 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도(reflectance) 값의 변화에 대한 제1 방향벡터를 생성할 수 있다.
이 때, 상기 경향차이 영상 생성부(132) 및 거리차이 영상 생성부(136)는 각각 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 적어도 2개 이상의 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값 들의 평균값을 산정하여 이러한 평균값의 변화에 대한 제1 방향벡터를 생성할 수 있다.
도 2에는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지방법의 순서를 나타낸 블록도가 도시되어 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지방법은 해양의 기름 유출 예상 구역에 대한 위성영상을 수신하는 위성영상 수신 단계(S200), 상기 기름 유출 예상 구역에 대한 대기의 영향 및 파도의 영향을 반영하여 상기 위성영상을 보정하는 위성영상 보정단계(S210), 상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 각도 차이를 나타내는 경향 차이 영상을 생성하는 경향차이 영상 생성단계(S220), 상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 거리 차이를 나타내는 거리 차이 영상을 생성하는 거리차이 영상 생성단계(S230) 및 상기 경향 차이 영상 및 거리 차이 영상 정보를 합성하여 기름 유출 영역의 범위를 도출하는 기름 유출 영역 탐지단계(S240)을 포함하는 것으로 구성된다.
즉, 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지방법은 해양의 기름 유출 예상 구역에 대한 위성영상을 수신하여 대기의 영향 및 파도의 영향을 반영하여 상기 위성영상을 보정하고, 보정된 위성영상의 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 방향벡터 값들을 생성한 다음, 이들 방향벡터 값들의 각도 차이 및 거리 차이를 각각 산정하여 경향차이 영상 및 거리차이 영상을 생성한 후, 기름 유출 영역에 대한 시각 정보 추출의 정확도를 높일 수 있도록 이들 영상 정보를 합성하여 기름 유출 영역의 범위를 최종 도출하는 과정으로 수행된다.
따라서, 위성 영상을 이용한 해양의 기름유출 탐지에 있어서 대기와 파도의 영향을 최소화 하여 신뢰도 높은 위성영상을 생성하여 이용할 수 있고, 기름 유출영역 판별에 있어서 정확성과 효율을 개선하여 기름 유출 영역의 범위를 더욱 정확하게 파악할 수 있는 특징이 있다.
도 3에는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치를 통해 수신된 위성영상의 예를 나타낸 위성영상 사진이 개시되어 있고, 도 4에는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치를 통해 수신된 위성영상을 파도에 의한 영향을 보정하기 위해 생성된 주파수 영상의 예를 나타낸 사진이 개시되어 있으며, 도 5에는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 대기에 의한 영향과 파도에 의한 영향이 보정된 위성영상의 예를 나타낸 사진이 개시되어 있다.
도 6에는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 생성된 위성영상의 경향차이 영상 및 거리차이 영상의 예를 나타낸 사진이 개시되어 있고, 도 7에는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 생성된 위성영상의 경향차이 영상 및 거리차이 영상에 각각 경계값을 적용한 영상과 이들 영상을 합성한 영상의 예를 나타낸 사진이 개시되어 있으며, 도 8에는 본 발명의 일실시예에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 생성된 유출된 기름을 탐지한 결과영상의 예를 나타낸 사진이 개시되어 있다.
이들 사진들을 참조하여 본 발명에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법에 대해 더 자세히 설명하면, 상기 위성영상 수신부(110)는 4m급 이하의 해상도를 지니는 고해상 광학영상을 획득하는 부분이다. 여기서 위성영상은 인공위성의 영상 센서에 기록된 이미지를 의미하며, 가시광선과 근적외선 파장대역의 채널영상을 모두 포함한다.
도 3에 개시된 상기 위성영상 수신부(110)에서 수신된 기름 유출 예상지역에 대한 고해상 광학 위성영상 사진에서 3a는 2010년 5월 2일 촬영된 다목적 실용위성 2호 위성영상으로, 멕시코만에서 유출된 기름을 촬상한 영상이며, 유출된 기름과 일반 해수표면을 시각적으로 대략 구분할 수 있다.
또한, 도 3b와 도 3c는 도 3a에서 유출된 기름과 해수표면에 해당하는 영역을 확대하여 도시한 것으로, 유출된 기름의 경우 해수표면에 비해서 시각적으로 밝게 나타나는 경향을 보이는 것을 확인할 수 있다. 또한 두 영역 모두 파도에 의한 영향이 나타나며, 파도가 끼치는 영향에 따라 일부 지역은 매우 밝게, 일부 지역은 매우 어둡게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 이에 따라 파도에 의한 영향을 보정하지 않고 유출된 기름을 탐지할 경우, 기름 유출 영역에 대한 오탐지 가능성이 매우 높음을 확인할 수 있다.
상기 대기영향 보정부(122) 및 파도영향 보정부(124)를 포함하는 위성영상 보정부(120)는 위성영상에 나타내는 대기에 의한 영향과 파도에 의한 영향을 보정한다.
구체적으로, 상기 대기영향 보정부(122)의 위성영상 보정과 관련하여, 해수와 기름으로부터 반사된 태양복사에너지는 대기를 거쳐 위성센서에 도달하게 되는 데, 이때 태양복사에너지가 대기를 거침에 따라 대기의 산란, 흡수 및 굴절 등의 영향을 받게 된다. 따라서 위성영상을 활용하여 기름유출을 탐지할 경우 대기에 의한 영향을 보정하는 과정이 필요하며, 이러한 대기의 영향에 대한 보정은 크게 대기모델에 의한 대기보정기법과 영상기반보정기법으로 구분할 수 있다. 대기모델에 의한 대기보정기법은 MODTRAN, 6S 등과 같은 대기모델을 통하여 투과율, 대기상향복사량, 대기하향복사량을 구하여 보정하는 방법이고, 영상기반 보정기법은 영상 내 흑체에 가까운 물체가 있다고 가정하여 이로부터 대기효과를 추정하는 방법이다.
상기 파도영향 보정부(124)의 위성영상 보정과 관련하여, 도 3에서 확인할 수 있는 바와 같이, 고해상 광학 위성영상에는 촬상일자의 날씨, 바람 및 해류의 흐름으로 인하여 발생한 파도가 촬상된다. 이와 같이 발생된 파도는 고해상 광학영상을 활용하여 기름유출을 탐지할 때 오탐지율을 높이는 주요 원인으로, 파도의 영향에 따라 일부 지역은 밝게, 일부 지역은 어둡게 나타나게 된다. 이러한 파도에 의한 영향을 효과적으로 제거하기 위하여, 상기 파도영향 보정부(124)에서는 광학 위성영상에 필터를 적용하여 파도에 의한 영향을 보정한다.
즉, 파도영향 보정부(124)에 포함되어 사용되는 방향필터(directional filter)는 가로 또는 세로 방향의 길이의 크기가 더욱 큰 윈도우를 갖는 중앙값 필터(median filter)일 수 있다. 이때, 중앙값 필터는 영상의 어느 점에서 파장이나 반사도 등의 값을 그 점을 중심으로 하는 윈도우 내의 중앙값으로 대체하는 필터로 저주파 통과필터(lowpass filter)이다. 따라서 이러한 중앙값 필터를 적용할 경우, 필터가 적용된 영상 부분은 영상 내 주변영역과 값의 차이가 적은 저주파 부분을 통과시키고, 고주파인 경계 및 윤곽부분을 차단하므로 영상을 스무딩(smoothing)하는 효과를 나타낸다. 예를 들어, 세로방향보다 가로방향의 길이가 긴 윈도우로 중앙값 필터를 적용하면, 세로방향으로는 스무딩이 적게 되며, 가로방향으로는 세로방향에 비하여 스무딩이 크게 되는 효과가 있다.
구체적으로, 파도에 대한 방향필터의 적용은 일렁이는 파도의 마루 부분은 영상 내에서 밝게 나타나고 파도의 골 부분은 어둡게 나타나므로, 이러한 파도의 일렁이는 패턴을 따라 방향필터를 적용해야 한다. 또한, 인접한 두 마루와 평행한 방향으로는 필터 윈도우의 크기를 작게, 그리고 수직한 방향으로는 상대적으로 필터 윈도우의 크기를 크게 하여 방향필터를 적용해야만 영상 내 파도로 인한 영향을 보정할 수 있다. 이러한 영상 내 파도로 인한 영향을 보다 효과적으로 저감하기 위해서는 방향필터의 가로 및 세로방향으로의 적절한 필터 윈도우의 크기, 그리고 각도를 결정하는 것이 중요하며, 이는 주파수 영역에서의 영상 분석을 통하여 결정할 수 있다.
주파수 영역에서의 영상 분석은 파도 효과를 포함한 영상을 대상으로 가로 및 세로 방향으로의 2차원 고속 푸리에 변환을 수행하였다. 푸리에 변환을 통하여, 공간 영역 형태의 영상을 주파수 영역 형태의 기본 주파수로 분리가 가능하다. 이러한 주파수 영역 형태로 변환된 영상은 복소수 값으로 표현되며, 이 영상에 복소 공액(complex conjugate) 영상을 곱하여 파워스펙트럼 영상을 생성할 수 있다. 이러한 파워스펙트럼 영상의 단위를 로그 스케일 단위인 데시벨(decibel) 단위로 변환한 영상은 도 4에서와 같이 나타낼 수 있다.
도 4는 대기영향 보정부(122)를 통해 고해상 위성영상에 나타나는 대기에 의한 영향을 보정한 영상을 대상으로 생성한 주파수 영역에서의 파워스펙트럼 영상이다. 여기서, 파도로 인한 영향이 영상 전체에 지배적으로 존재하며, 이러한 영향은 파워스펙트럼 영상에서도 관측할 수 있다. 파도의 패턴은 시계방향으로 약 48°의 각도로 틀어져 있으며, 인접한 두 마루 사이는 약 91픽셀, 그리고 파도 마루의 평행한 방향으로는 약 41픽셀로 관측되었다.
이에 따라 방향필터의 크기 및 각도가 결정되면, 회전이 고려된 방향필터 전체를 포함하는 필터의 세로 및 가로 방향으로의 크기를 결정할 수 있다. 이러한 회전이 고려된 방향필터는 필터 내의 픽셀 중, 회전된 방향필터가 포함되는 픽셀을 1로, 포함되지 않은 픽셀은 0으로 그 값을 할당하도록 구성하였으며, 이러한 구성은 방향필터가 영상을 이동하면서 회전된 방향필터의 1 부분에 해당되는 영상의 값만을 취한 후, 중앙값을 계산하여 영상을 스무딩하기 위함이다. 영상 내 파도 효과 패턴이 일정한 각도를 갖고 있을 경우, 회전을 고려하여 방향 필터링을 수행하면, 더욱 효과적으로 영상 내 파도의 패턴을 추출할 수 있다.
파도에 의한 영향을 보정한 위성영상을 나타낸 도 5에서 5a와 도 3a를 비교하였을 때, 시각적으로 파도에 의한 영향이 보정되었음을 확인할 수 있고, 이로부터 기름 유출된 영역이 시각적으로 더 잘 구분되는 것을 확인할 수 있다. 도 5b와 도 5c는 각각 기름유출 지역과 일반 해수지역을 확대한 것으로, 파도에 의한 영향이 거의 보정되었음을 확인할 수 있다.
상기 위성영상 편집부(130)는 상기 위성영상 보정부(120)에서 대기와 파도에 의한 영향이 보정된 위성영상을 이용하여 기름 유출 영역과 일반 해수영역과의 차이를 계산한다.
구체적으로, 위성영상 편집부(130)에서는 상기 기름 유출영역 선택부(132)를 통해 사용자가 선택한 기름 유출영역의 각 채널영상에 대한 정보를 획득하고, 이로부터 채널 정보 값들의 경향의 차이와, 거리의 차이 계산을 수행한다.
상기 기름 유출영역 선택부(132)를 통해 사용자가 선택한 기름 유출영역은 도 5에서와 같이 P1, P2, P3, P4로 나타낼 수 있으며, 아래 표 1은 상기 보정된 광학 위성영상에 나타나는 사용자가 선택한 기름 유출영역의 각 채널영상의 정보 값의 예를 나타낸 표이다.
[표 1]
상기 표 1의 나타낸 기름 유출 영역의 영상 정보값에 대한 평균값들을 유출된 기름 유출 영역의 대푯값으로 활용할 수 있다.
즉, 사용자가 선택한 기름 유출영역의 경우, 각 채널영상에 따라 상이한 값을 지니지만, 평균값을 활용함으로써 해당 일자에 촬상된 고해상 광학위성영상에 나타나는 기름 유출 영역의 특성을 설명할 수 있는 대푯값으로 활용이 가능하다.
상기 기름 유출 영역의 정보값의 의미와 관련하여, 그 물리적인 의미를 설명하면 태양은 파장이 매우 짧은 극도의 고주파인 gamma파부터 파장이 매우 긴 저주파인 radio wave까지의 복사에너지를 방출하며, 이 중에서 가시광선 파장대역은 약 400~700nm에 속하고, 근적외선파장대역은 약 700~1200nm에 위치한다. 또한, 이러한 태양복사에너지는 태양으로부터 방출된 다음, 대기와 지구표면에 도달하여 여러 상호작용을 거친 후, 반사되어 다시 우주로 방출되는 과정을 거치게 된다.
한편, 인공위성에 탑재된 센서는 지표면으로부터 반사된 태양복사에너지를 기록하여 영상화 하되, 특정 파장대역의 에너지만 기록하여 이를 수치화 할 수 있으며, 이때 센서에 기록되는 수치화된 값(복사휘도, at-sensor radiance)의 단위는 단위면적당 입사하는 복사에너지의 양으로써 Wm-2가 된다. 즉, 위성영상에 일단 기록되는 값은 복사휘도 값(at-sensor radiance)이다.
그러나 대부분의 위성센서는 복사휘도 값을 저장하는데 한계가 있으며, 예를 들어 8bit 센서의 경우, 값의 표현을 0~255 까지밖에 못하므로, 센서에 기록된 복사에너지 값을 0~255로 변환하여 기록한 후, 별도의 변환식과 함께 제공하게 된다.
즉, 8-bit 해상도의 위성센서의 경우, 센서에 기록된 수치화된 값은 복사휘도 값이지만, 변환되어 사용자가 확인할 수 있는 값은 0~255까지가 최고 수치가 되며, 이와 같이 변환된 복사휘도 값을 Digital number(DN)값이라고 한다.
한편, 반사도(reflectance)는 지표면에 도달한 태양복사에너지와 반사되어 방출된 태양복사에너지의 비율로 설명할 수 있다. 예를 들어 100이라는 에너지가 지표면에 도달한 후, 40만큼의 에너지가 방출되었다면, 해당 지표면의 반사도는 0.4로 표현할 수 있다. 이때, 각각의 지표면이 지니는 반사도는 각 지표면마다 다르기 때문에, 일반적으로 지표면을 구분하기 위해서는 DN값이나 복사휘도 값(at-sensor radiance)보다 반사도를 사용하는 것이 효과적이다. 이러한 지표의 반사도는 상기 복사휘도 값(at-sensor radiance)에서 대기에 의한 영향을 보정한 후(대기보정) 추정할 수 있다.
따라서, 영상을 통해 지표면을 구분하기 위해서는 복사휘도 값(at-sensor radiance) 또는 DN값을 사용할 수도 있으나, 좀더 명확하게 지표면을 구분하기 위해서는 반사도(reflectance) 값을 이용하는 것이 바람직하다.
상기 표 1의 기름 유출 영역의 영상 정보값은 각 채널 영상(청색, 녹색, 적색, 근적외선)을 획득하여 대기보정을 수행함으로써 생성한 기름 유출 영역의 반사도(reflectance) 값이다.
한편, 상기 채널 영상에서의 모든 화소는 청색, 녹색, 적색 및 근적외선 채널 영상의 반사도 값이 존재하며, 만약 영상이 가로 500, 세로 500의 크기라면 상기 화소의 수는 250000개가 된다. 따라서, 예를 들어 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 청색, 녹색, 적색, 근적외선 채널 영상의 값이 각각 87.11, 77.63, 77.48, 49.12 일 경우 이를 벡터로 표현하면 (87.11, 77.63, 77.48, 49.12)가 되며, 이러한 벡터를 이용하여 상기 제1 방향벡터와 제2 방향벡터를 각각 생성할 수 있다.
표 1에 나타난 평균값들은 고해상 광학 위성영상의 촬상 일자, 촬상 지역, 대기와 파도에 의한 영향을 보정한 결과에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 사용자는 상기와 같은 평균값이 실제 기름 유출영역의 해수의 반사도 값과는 오차가 존재할 수 있음을 감안해야 한다.
상기 경향차이 영상 생성부(134)는 기름 유출영역 선택부(132)에 의해 선택된 각 채널별 기름의 정보값을 이용하여 영상 내 화소와의 경향의 차이(Spectral Angle Mapper)를 나타내는 영상을 생성한다.
여기서, 각 채널별 경향의 차이는 각 채널별 기름 유출 영역의 정보값들이 이루는 방향벡터와 영상 내 해수 영역의 각 채널별 정보값들이 이루는 방향벡터와의 각도차이를 의미하며, 이때의 방향벡터들의 각도 차이는 아래의 수학식 1을 통해 계산할 수 있다.
[수학식 1]
상기 수학식 1에서, α( i, j )는 기름의 방향벡터와 영상 내 화소의 방향벡터와의 각도차이를 의미하며, i와 j는 각각 화소방향과 라인방향의 영상좌표를 나타낸다. 또한 는 사용자가 선택한 기름의 각 채널별 정보에 대한 방향벡터를 의미하며, 는 각 영상좌표에 해당하는 채널별 정보에 대한 방향벡터를 의미하며, 와 는 각각 사용자가 선택한 기름 유출 영역의 방향벡터와 영상좌표에 해당하는 방향벡터의 크기를 의미한다.
상기 거리차이 영상 생성부(136)에서는 기름 유출영역 선택부(132)에서 획득한 각 채널별 기름의 정보값을 이용하여 영상 내 화소와의 거리의 차이(Spectral Vector Distance)를 나타내는 영상을 생성한다.
여기서, 각 채널별 거리의 차이는 각 채널별 기름 유출 영역의 정보값들이 이루는 방향벡터와 영상 내 해수 영역의 각 채널별 정보값들이 이루는 방향벡터와의 거리차이를 의미하며, 이때의 방향벡터들의 거리 차이는 아래의 수학식 2를 통해 계산할 수 있다.
[수학식 2]
상기 수학식 2에서,는 기름의 방향벡터와 영상 내 화소의 방향벡터의 거리차이를 의미하며,는 기름의 방향벡터의 n번째 채널의 정보값, 는 영상 내 화소의 방향벡터의 n번째 채널의 정보값을 의미한다.
상기 경향차이 영상 생성부(134)와 상기 거리차이 영상 생성부(136)를 통해 제작된 경향차이 영상과 거리차이 영상 사진을 도 6에서 확인할 수 있다. 여기서 도 6a는 사용자가 선택한 기름 유출영역과 해수 영역의 경향차이를 나타내는 영상을 의미하며, 각도의 차이가 작을수록 기름 유출영역과 유사하며, 각도의 차이가 클수록 기름 유출영역과 상이한 경향을 지닌 지역을 나타낸다. 즉, 도 6a에서 각도의 차이가 작을수록 기름 유출영역일 확률이 높은 지역이고, 각도의 차이가 클수록 해수일 가능성이 높은 지역이다. 도 6b는 도 6a의 각 화소를 히스토그램으로 나타낸 것으로, 시각적으로 보았을 때 기름 유출지역과 해수지역을 잘 구분할 수 있음을 알 수 있다. 이때, 두 집단을 가장 잘 분류할 수 있는 경계값은 3.49를 나타낸다.
도 6c는 사용자가 선택한 기름지역과의 거리차이를 나타내는 영상을 의미하며, 거리의 차이가 작을수록 기름 유출영역과 유사하며, 거리의 차이가 높을수록 기름 유출영역과 상이한 경향을 지닌 지역을 나타낸다. 즉 도 6c에서 거리의 차이가 작을수록 기름 유출영역일 가능성이 높고, 거리의 차이가 클수록 해수일 가능성이 높다. 도 6d는 도 6c의 각 화소를 히스토그램으로 나타낸것으로, 시각적으로 보았을 때 기름 유출지역과 해수지역을 잘 구분할 수 있음을 알 수 있다. 이때, 기름유출 지역을 잘 구분할 수 있는 경계값은 13.82를 나타낸다.
상기 기름 유출영역 탐지부(140)는 상기 위성영상 편집부(130)에서 생성한 경향차이 영상과 거리차이 영상을 이용하여 유출된 기름지역을 탐지한다.
즉, 상기 기름 유출영역 탐지부(140)는 상기 위성영상 편집부(130)에서 제작한 경향차이 영상과 거리차이 영상에 각각의 경계값을 적용하여 각 영상에서 기름일 가능성이 높은 지역을 분류하고, 각 지역을 합성하여 최종적인 기름 유출지역을 탐지함으로써, 기름 유출영역의 범위 판별에 있어서 정확도를 개선한다.
구체적으로, 상기 기름 유출영역 탐지부(140)는 상기 경향차이 영상이 지닌 장점과 거리차이 영상이 지닌 장점을 조합하여, 유출된 기름지역을 탐지하되, 경향차이 영상으로부터 기름 유출 영역의 채널별 특성과 유사한 경향을 지닌 지역을 탐지하고, 거리차이 영상으로부터 기름 유출 영역의 채널별 정보값과의 차이가 적게 나는 지역을 탐지하여 두 지역을 합성함으로써 보다 기름 유출 영역일 가능성이 높은 지역을 탐지한다.
도 7은 상기 경향차이 영상과 거리차이 영상에 각각의 경계값을 적용한 후, 탐지된 지역을 합성한 결과를 나타낸다. 여기서, 도 7a는 경향차이를 나타내는 영상의 예로, 상기 경향차이 영상 생성부(134)에서 산정한 경계값 3.49보다 작은 화소만을 표현한 예이다. 도 7b는 거리차이를 나타내는 영상의 예로, 상기 거리차이 영상 생성부(136)에서 산정한 경계값 13.82보다 작은 화소만을 표현한 예이다. 도 7c는 도 7a의 결과와 도 7b의 결과를 합집합하여 나타낸 탐지된 기름유출 지역의 예를 나타낸 사진이다.
도 8은 본 발명의 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치에 의해 최종 생성된 유출된 기름을 탐지한 결과영상의 예를 나타낸 사진이 개시되어 있다. 이 때, 도면에 나타나는 붉은선이 본 발명의 기름유출 탐지장치 및 방법에 의해 최종 탐지된 기름 유출 영역의 범위를 의미한다.
따라서, 상기와 같은 붉은선으로 이루어진 영역을 파악함으로써, 해양의 기름 유출 예상 구역의 탐지에 있어서 신뢰성과 정확도 높은 기름 유출영역 탐지가 가능하게 되며, 환경적 경제적 피해를 야기하는 해상 기름유출 사고에 효과적인 방재정책을 수립할 수 있다.
본 발명에 따른 위성영상을 이용한 기름유출 탐지방법 및 그 장치는 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
110: 위성영상 수신부
120: 위성영상 보정부
130: 위성영상 편집부
122: 대기영향 보정부
132: 기름 유출영역 선택부
134: 경향차이 영상 선택부
136: 거리차이 영상 선택부
120: 위성영상 보정부
130: 위성영상 편집부
122: 대기영향 보정부
132: 기름 유출영역 선택부
134: 경향차이 영상 선택부
136: 거리차이 영상 선택부
Claims (9)
- 해양의 기름 유출 예상 구역에 대한 위성영상을 수신하는 위성영상 수신부;
상기 기름 유출 예상 구역에 대한 대기의 영향 및 파도의 영향을 반영하여 상기 위성영상을 보정하는 위성영상 보정부;
상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 각도 차이를 나타내는 경향 차이 영상을 생성하는 경향차이 영상 생성부;
상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 거리 차이를 나타내는 거리 차이 영상을 생성하는 거리차이 영상 생성부;
상기 경향 차이 영상 및 거리 차이 영상 정보를 합성하여 기름 유출 영역의 범위를 도출하는 기름 유출 영역 탐지부;
를 포함하는 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 위성영상 수신부는 4m급 이하의 광학영상을 수신하는 위성영상 수신부인 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 위성영상 보정부는 대기보정기법 또는 영상기반보정기법을 이용하여 상기 위성영상에 대한 대기영향을 보정하는 대기영향 보정부를 더 포함하는 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 위성영상 보정부는 상기 위성영상의 가로방향 윈도우 길이가 세로방향 윈도우 길이보다 더 큰 직사각형 형태이거나, 또는 상기 위성영상의 세로방향 윈도우 길이가 가로방향 윈도우 길이보다 더 큰 직사각형 형태의 방향필터를 이용하여 상기 위성영상에 대한 파도의 영향을 보정하는 파도영향 보정부를 더 포함하는 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치.
- 제 4항에 있어서,
상기 방향필터는 상기 위성영상의 임의의 한 점의 파장 값을 상기 한 점을 중심으로 하는 윈도우의 중앙값으로 대체시켜 나타내는 중앙값 필터인 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 경향차이 영상 생성부 및 거리차이 영상 생성부는 각각 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 적어도 2개 이상의 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값들의 평균값을 산정하여 이러한 평균값의 변화에 대한 제1 방향벡터를 생성하는 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치.
- 제 1항에 있어서,
상기 기름유출 탐지장치는 상기 보정된 위성영상에서 기름 유출영역에 대한 임의의 범위를 입력 받을 수 있는 기름 유출영역 선택부를 더 포함하는 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치.
- 해양의 기름 유출 예상 구역에 대한 위성영상을 수신하는 위성영상 수신 단계;
상기 기름 유출 예상 구역에 대한 대기의 영향 및 파도의 영향을 반영하여 상기 위성영상을 보정하는 위성영상 보정단계;
상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 각도 차이를 나타내는 경향 차이 영상을 생성하는 경향차이 영상 생성단계;
상기 보정된 위성영상을 컬러 채널 영상으로 변환하여, 상기 컬러 채널 영상에서 기름 유출 영역의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제1 방향벡터와 기름 유출 영역 이외의 임의의 적어도 한 화소에서 가시광선과 근적외선 채널 영상의 반사도 값에 대한 제2 방향벡터의 거리 차이를 나타내는 거리 차이 영상을 생성하는 거리차이 영상 생성단계; 및
상기 경향 차이 영상 및 거리 차이 영상 정보를 합성하여 기름 유출 영역의 범위를 도출하는 기름 유출 영역 탐지단계;
를 포함하는 위성영상을 이용한 기름유출 탐지방법.
- 제8항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020160082327A KR101732111B1 (ko) | 2016-06-30 | 2016-06-30 | 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법 |
JP2018566847A JP6788042B2 (ja) | 2016-06-30 | 2017-06-21 | 衛星映像を用いた油流出探知装置及び方法 |
PCT/KR2017/006506 WO2018004181A1 (ko) | 2016-06-30 | 2017-06-21 | 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법 |
US16/223,742 US11244461B2 (en) | 2016-06-30 | 2018-12-18 | Apparatus and method for detecting oil spill by using satellite image |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020160082327A KR101732111B1 (ko) | 2016-06-30 | 2016-06-30 | 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR101732111B1 true KR101732111B1 (ko) | 2017-05-02 |
Family
ID=58742930
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020160082327A KR101732111B1 (ko) | 2016-06-30 | 2016-06-30 | 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11244461B2 (ko) |
JP (1) | JP6788042B2 (ko) |
KR (1) | KR101732111B1 (ko) |
WO (1) | WO2018004181A1 (ko) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113095114A (zh) * | 2019-12-23 | 2021-07-09 | 新疆金风科技股份有限公司 | 液压系统漏油检测方法、装置和设备 |
CN114511790A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-05-17 | 广东海启星海洋科技有限公司 | 基于光学卫星数据的海洋溢油事件监测实现方法及装置 |
KR102532731B1 (ko) * | 2022-06-14 | 2023-05-16 | 메이사플래닛 주식회사 | 위성영상 관리 장치 및 방법 |
KR20240002893A (ko) * | 2022-06-30 | 2024-01-08 | 부경엔지니어링주식회사 | Gps를 이용한 이동형 수중 폭기장치 |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10768682B2 (en) * | 2017-01-20 | 2020-09-08 | Flir Systems, Inc. | Detection-based wakeup of detection devices |
CN110097562B (zh) * | 2019-05-20 | 2023-07-21 | 哈尔滨工业大学(威海) | 海面溢油区域图像探测方法 |
CN111179334B (zh) * | 2019-11-14 | 2024-03-19 | 青岛理工大学 | 基于多传感融合的海面小面积溢油区域检测系统及检测方法 |
CN111209871B (zh) * | 2020-01-09 | 2021-06-25 | 河南大学 | 一种基于光学卫星影像的油菜种植地块遥感自动识别方法 |
CN111291665B (zh) * | 2020-01-22 | 2022-04-01 | 广东牵引信息科技有限公司 | 一种海洋溢油乳化预测方法、设备及存储介质 |
CN111624164B (zh) * | 2020-03-19 | 2023-06-02 | 自然资源部第一海洋研究所 | 基于光谱标准差特征分析的海洋溢油油种高光谱识别方法 |
KR20220057405A (ko) * | 2020-10-29 | 2022-05-09 | 주식회사 에스아이에이 | 수질 관리를 위한 조류 정량화 방법 |
CN112612026B (zh) * | 2020-11-20 | 2022-06-21 | 哈尔滨工业大学 | 基于双雷达距离像融合的目标角分辨方法 |
CN113239779B (zh) * | 2021-05-10 | 2023-04-21 | 中国地质调查局西安矿产资源调查中心 | 一种基于孔雀石多波段逻辑运算模型的找矿方法及系统 |
CN113205051B (zh) * | 2021-05-10 | 2022-01-25 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 基于高空间分辨率遥感影像的储油罐提取方法 |
CN113505712B (zh) * | 2021-07-16 | 2024-06-11 | 自然资源部第一海洋研究所 | 基于类平衡损失函数的卷积神经网络的海面溢油检测方法 |
CN114720426B (zh) * | 2021-11-26 | 2023-07-25 | 上海航天空间技术有限公司 | 星载gnss反射信号的溢油检测方法 |
CN116702065B (zh) * | 2023-05-30 | 2024-04-16 | 浙江时空智子大数据有限公司 | 基于影像数据黑臭水体生态治理污染监测方法及系统 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101039665B1 (ko) | 2009-05-15 | 2011-06-08 | 한국해양연구원 | 가시광대 위성자료를 이용한 기름 유출 탐지 방법 |
JP2012242948A (ja) | 2011-05-17 | 2012-12-10 | Sony Corp | 表示制御装置および方法、並びにプログラム |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3355015B2 (ja) * | 1994-03-14 | 2002-12-09 | 三菱電機株式会社 | 画像処理方法 |
JP4686773B2 (ja) * | 2005-06-16 | 2011-05-25 | 独立行政法人海上技術安全研究所 | 動体認識方法および動体認識装置 |
US8124931B2 (en) * | 2007-08-10 | 2012-02-28 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus for oil spill detection |
JP5361575B2 (ja) * | 2009-07-01 | 2013-12-04 | 株式会社東芝 | X線画像撮影装置及び画像処理装置 |
KR101229372B1 (ko) * | 2010-10-08 | 2013-02-05 | 대한민국 | 기름탐지시스템 및 이를 이용한 기름탐지방법 |
CN102507474B (zh) * | 2011-10-28 | 2013-07-24 | 大连海事大学 | 一种船舶溢油目标的识别方法及系统 |
US8989501B2 (en) * | 2012-08-17 | 2015-03-24 | Ge Aviation Systems Llc | Method of selecting an algorithm for use in processing hyperspectral data |
KR101400924B1 (ko) | 2012-11-02 | 2014-06-02 | 한국해양과학기술원 | 원격탐사자료를 이용한 기름유출 감시 신뢰도를 높이는 기름유출 감시방법 |
JP6358862B2 (ja) * | 2013-06-20 | 2018-07-18 | 株式会社パスコ | 林相解析装置及びプログラム |
US10943357B2 (en) * | 2014-08-19 | 2021-03-09 | Intelliview Technologies Inc. | Video based indoor leak detection |
US20180239948A1 (en) * | 2014-11-18 | 2018-08-23 | Elwha Llc | Satellite with machine vision for disaster relief support |
-
2016
- 2016-06-30 KR KR1020160082327A patent/KR101732111B1/ko active IP Right Grant
-
2017
- 2017-06-21 WO PCT/KR2017/006506 patent/WO2018004181A1/ko active Application Filing
- 2017-06-21 JP JP2018566847A patent/JP6788042B2/ja active Active
-
2018
- 2018-12-18 US US16/223,742 patent/US11244461B2/en active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101039665B1 (ko) | 2009-05-15 | 2011-06-08 | 한국해양연구원 | 가시광대 위성자료를 이용한 기름 유출 탐지 방법 |
JP2012242948A (ja) | 2011-05-17 | 2012-12-10 | Sony Corp | 表示制御装置および方法、並びにプログラム |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
OIL SPILL REMOTE SENSING, ISCO Newsletter, issue 317(2012) |
원격탐사자료를 이용한 수질 모델 검보정 연구, 낙동강물환경연구소(2011) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113095114A (zh) * | 2019-12-23 | 2021-07-09 | 新疆金风科技股份有限公司 | 液压系统漏油检测方法、装置和设备 |
CN114511790A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-05-17 | 广东海启星海洋科技有限公司 | 基于光学卫星数据的海洋溢油事件监测实现方法及装置 |
KR102532731B1 (ko) * | 2022-06-14 | 2023-05-16 | 메이사플래닛 주식회사 | 위성영상 관리 장치 및 방법 |
KR20240002893A (ko) * | 2022-06-30 | 2024-01-08 | 부경엔지니어링주식회사 | Gps를 이용한 이동형 수중 폭기장치 |
KR102633301B1 (ko) * | 2022-06-30 | 2024-02-05 | 부경엔지니어링주식회사 | Gps를 이용한 이동형 수중 폭기장치 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US11244461B2 (en) | 2022-02-08 |
JP6788042B2 (ja) | 2020-11-18 |
WO2018004181A1 (ko) | 2018-01-04 |
US20190122369A1 (en) | 2019-04-25 |
JP2019527404A (ja) | 2019-09-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101732111B1 (ko) | 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법 | |
Pe’eri et al. | Satellite remote sensing as a reconnaissance tool for assessing nautical chart adequacy and completeness | |
Osorio et al. | An algorithm for the measurement of shoreline and intertidal beach profiles using video imagery: PSDM | |
CN113221813B (zh) | 一种海岸线遥感提取方法 | |
CN103871039A (zh) | 一种sar图像变化检测差异图生成方法 | |
La et al. | Extraction of individual tree crown using hyperspectral image and LiDAR data | |
Hossain et al. | Assessment of the impact of Landsat 7 Scan Line Corrector data gaps on Sungai Pulai Estuary seagrass mapping | |
Liu et al. | Urban monitoring and change detection of central Tokyo using high-resolution X-band SAR images | |
CN111561916B (zh) | 一种基于四波段多光谱遥感图像的浅海水深无控提取方法 | |
JP2020159946A (ja) | 船舶検出装置及び方法 | |
Xiao et al. | A Novel Image Fusion Method for Water Body Extraction Based on Optimal Band Combination. | |
Kim et al. | Oil spill detection from RADARSAT-2 SAR image using non-local means filter | |
Hossain et al. | Landsat image enhancement techniques for subtidal and intertidal seagrass detection and distribution mapping in the coastal waters of Sungai Pulai estuary, Malaysia | |
Kim et al. | Non-spectral linear depth inversion using drone-acquired wave field imagery | |
Yehia et al. | Effect of different spatial resolutions of multi-temporal satellite images change detection application | |
Urbański | The extraction of coastline using OBIA and GIS | |
Welikanna et al. | Lognormal Random Field models to identify temporal Land cover changes using full polarimetric L-Band SAR imagery | |
Shin et al. | Detection of seabed rock using airborne bathymetric Lidar and hyperspectral data in the East Sea coastal area | |
CN111474122B (zh) | 一种浅海底质反射率的遥感提取方法 | |
Cui et al. | Distortion localization and restoration method in water column area of side-scan sonar image | |
Alcaras et al. | Using GIS tools to enhance the shape of coastline extracted from Sentinel-2 satellite images | |
Liu et al. | Dynamic Coastal Mapping Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Data Through Digital Earth Africa | |
Chan et al. | 3D modelling of survey scene from images enhanced with a multi-exposure fusion | |
Fejjari et al. | Detection and Monitoring of Maltese Shoreline Changes using Sentinel-2 Imagery | |
Ebaid et al. | Automatic Coastline Extraction Using Satellite Images |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170510 Year of fee payment: 5 |