KR101922645B1

KR101922645B1 - cloud area detection device and cloud area detection method

Info

Publication number: KR101922645B1
Application number: KR1020170072716A
Authority: KR
Inventors: 김혜원; 염종민
Original assignee: 한국항공우주연구원
Priority date: 2017-06-09
Filing date: 2017-06-09
Publication date: 2018-11-27

Abstract

Disclosed are a cloud area detecting device and a cloud area detecting method according to various embodiments capable of detecting light clouds which are difficult to be seen with naked eyes. The cloud area detecting method includes the steps of: acquiring earth light information of the sun light reflected from the surface of the earth and the air on the surface of the earth among satellite observation data; estimating the degree of background reflection on the surface of the earth on the basis of a bidirectional reflection distribution model previously modeled with respect to the surface of the earth; calculating the degree of reflection of the top of the air (TOA) from the earth light information; and detecting a cloud mask area through pixels having clouds among a plurality of pixels on the basis of the degree of reflection of the TOA and a first difference value.

Description

TECHNICAL FIELD The present invention relates to a cloud area detection method and a cloud area detection method,

본 발명은 구름 영역 검출 방법 및 구름 영역 검출 장치에 대한 것이다.The present invention relates to a cloud area detection method and a cloud area detection apparatus.

인공 위성으로부터 관측된 지구관측자료는 시간적 공간적 관점에서 지상관측자료나 항공관측자료에 비해 제약이 덜하기 때문에, 육상이나 해상의 여러 가지 현상에 대해 지속적으로 관측하기에 용이하다. 특히 동일한 위치에서 고해상도 시간 분해능 특성을 가지는 정지궤도위성은 시간에 따라 그 현상이 변화하는 과정을 자세 살펴볼 수 있기 때문에 지구관측에 매우 유용하다. 특히, 천리안 해양 관측 위성(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager)은 해양뿐만 아니라, 한반도를 포함한 일부 동아시아 지역의 지표면도 관측할 수 있는 점에서 육상연구에도 충분히 활용할 수 있다.Earth observation data observed from satellites are easier to observe continuously on various phenomena such as land and sea because there is less restriction than ground observation data or aerial observation data in terms of time and space. In particular, geostationary satellites with high resolution time resolution characteristics at the same location are very useful for earth observation because they can observe the process of changing the phenomenon over time. In particular, the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) can be used for land-based research in that it can observe not only the oceans but also the surface of some East Asian regions including the Korean peninsula.

특히, 천리안 해양관측 위성(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager)은 한반도 주변에 대한 해양 현상을 관측하는데 이용되는 정지궤도 위성이다. 천리안 해양관측 위성은 매일 00:00 UTC부터 07:00 UTC까지 한반도를 중심으로 2500km

2500km의 공간 해상도를 가진다. 천리안 해양 관측 위성을 포함하는 해색위성(Ocean color satellite)은 가시 광선 및 근적외선에 대한 파장을 감지하는 채널을 이용하여 특정 지역을 촬영 및 관측할 수 있다.In particular, the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is a geostationary orbit satellite used to observe marine phenomena around the Korean peninsula. The Chollian Ocean Observation Satellite is located at 2500km from the center of the Korean peninsula from 00:00 UTC to 07:00 UTC everyday.

It has a spatial resolution of 2500 km. The ocean color satellite including the Chollian Ocean Observation Satellite can capture and observe a specific area using a channel that senses wavelengths for visible and near infrared rays.

한편, 육상 연구를 위해, 육상에 대한 이미지에서 구름을 탐지하여 탐지된 구름을 제거할 필요가 있다. 육상에 대한 이미지에서 구름을 탐지하는데 있어서, 가시 광선으로부터 반사도를 산출하여 구름을 탐지하는 방법이 있다. 그러나, 가시 광선에 대한 반사도만으로 구름을 검출하는 경우에 짙은 구름을 용이하게 탐지할 수 있으나 옅은 구름을 탐지하기 곤란한 문제점이 있다. 이는, 옅은 구름의 경우에 구름의 반사도 및 상기 구름 밑에 위치하는 지표면의 반사도가 함께 혼재하기 때문이다. 따라서, 가시 광선으로부터 산출된 반사도로 옅은 구름까지 용이하게 검출하기 위한 새로운 접근법이 필요하다.On the other hand, for the land survey, it is necessary to detect the cloud in the image of the land and remove the detected cloud. There is a method of detecting clouds by detecting reflectance from visible light in detecting clouds in an image of the land. However, when the cloud is detected only by the reflectivity of the visible light, it is possible to easily detect the dense cloud, but it is difficult to detect the light cloud. This is because, in the case of a light cloud, the reflectivity of the cloud and the reflectivity of the surface of the earth below the cloud are mixed together. Therefore, a new approach is needed to easily detect a light cloud with reflectivity calculated from visible light.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 관측된 지구의 반사광을 통해 산출된 반사도 및 BRDF 모델 기반으로 추정된 배경반사도의 차이를 통해 적외선에 따른 온도 정보를 포함하지 않고도 육안상 검출하기 어려운 옅은 구름까지 검출할 수 있는 구름 영역 검출 장치 및 구름 영역 검출 방법을 제공하고자 한다.A problem to be solved by the present invention is to detect a light cloud which is hard to detect visually without including temperature information according to infrared ray through the difference between the reflectance calculated through the reflected light of the observed earth and the background reflectance estimated based on the BRDF model And a method for detecting a cloud area.

본 발명의 일 측면에 따른 구름 영역 검출 방법은, 상기 위성 관측 자료 중 지표면 및 상기 지표면 상 대기가 반사하는 태양광의 지구 반사광 정보를 획득하는 단계, 상기 지표면에 대해 미리 모델링된 양방향 반사도 분포(BRDF) 모델에 기초하여 상기 지표면에 대한 배경반사도를 추정하는 단계, 상기 지구 반사광 정보로부터 대기 최상층(TOA) 반사도를 산출하는 단계, 상기 대기 최상층(TOA) 반사도 및 상기 배경반사도 간의 차이인 제1 차이값을 산출하는 단계, 및 상기 대기 최상층(TOA) 반사도 및 상기 제1 차이값에 기초하여 상기 복수의 픽셀들 중 상기 구름이 존재하는 픽셀들을 구름 마스크 영역으로 검출하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for detecting a cloud region, comprising: obtaining earth reflected light information of sunlight reflected by the atmosphere on the ground surface and the earth surface among the satellite observation data; (TOA) reflectance from the ground reflected light information, calculating a first difference value that is a difference between the atmospheric top layer (TOA) reflectance and the background reflectance (TOA) reflectivity and the first difference value to detect the pixels of the plurality of pixels in which the cloud is present as a cloud mask region.

구름 영역 검출 방법의 일 예에 따르면, 상기 지구 반사광 정보는 가시광선 스펙트럼 및 근적외선 스펙트럼 범위에서 파장 범위로 나눈 8개의 채널 각각에 대한 반사광 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an example of the cloud region detection method, the earth reflected light information includes reflected light information for each of eight channels divided by a wavelength range in a visible light spectrum and a near-infrared spectrum range.

구름 영역 검출 방법의 다른 예에 따르면, 상기 구름 마스크 영역을 검출하는 단계는, 상기 복수의 픽셀들 중 미리 설정된 임계 조건을 만족하는 상기 대기 최상층(TOA) 반사도를 갖는 픽셀들을 제1 구름 마스크영역으로 검출하는 단계를 더 포함한다.According to another example of the cloud area detection method, the step of detecting the cloud mask area may include the step of setting pixels having the atmospheric top layer (TOA) reflectance satisfying a predetermined threshold condition among the plurality of pixels as a first cloud mask area The method comprising the steps of:

구름 영역 검출 방법의 다른 예에 따르면, 상기 제1 차이값을 산출하는 단계에서는, 상기 복수의 픽셀들 중 상기 제1 구름 마스크영역을 제외한 나머지 픽셀들인 제1 픽셀들에 대한 상기 제1 차이값을 산출하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud region detection method, in the step of calculating the first difference value, the first difference value for the first pixels among the plurality of pixels other than the first cloud mask region .

구름 영역 검출 방법의 다른 예에 따르면, 상기 구름 마스크 영역을 검출하는 단계는, 상기 제1 픽셀들에 대해 상기 최상층 대기(TOA) 반사도로부터 정규식생지수를 산출하는 단계, 및 상기 제1 픽셀들 중 미리 설정된 지수값을 초과하는 상기 정규식생지수를 갖는 픽셀들을 제1 클리어 영역으로 검출하는 단계를 더 포함한다.According to another example of a cloud region detection method, the step of detecting the cloud mask region comprises: calculating a normal vegetation index from the top floor atmosphere (TOA) reflectivity for the first pixels; And detecting the pixels having the normal vegetation index exceeding a preset exponent value as a first clear region.

구름 영역 검출 방법의 다른 예에 따르면, 상기 제1 차이값을 산출하는 단계는, 상기 제1 클리어 영역에 대한 상기 제1 차이값의 평균값을 기준값으로 산출하는 단계를 더 포함한다.According to another example of the cloud area detection method, the step of calculating the first difference value may further include calculating an average value of the first difference value with respect to the first clear area as a reference value.

구름 영역 검출 방법의 다른 예에 따르면, 상기 구름 마스크 영역을 검출하는 단계는, 상기 제1 픽셀들 중 상기 제1 클리어 영역에 포함된 픽셀들을 제외한 나머지 픽셀들인 제2 픽셀들 중 상기 기준값 이하인 픽셀들을 제2 클리어 영역으로 검출하는 단계, 및 상기 제2 픽셀들 중 상기 기준값을 초과하는 상기 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 제2 구름 마스크 영역으로 검출하는 단계를 더 포함한다. According to another example of the cloud region detection method, the step of detecting the cloud mask region may include detecting pixels of the second pixels, which are the remaining pixels except the pixels included in the first clear region, Detecting as a second clear area a pixel of the second pixel having the first difference value exceeding the reference value as a second cloud mask area.

구름 영역 검출 방법의 다른 예에 따르면, 상기 반사도를 산출하는 단계는, 상기 반사도 산출부는 미리 저장된 지표면 반사도 데이터 베이스로부터 상기 제2 픽셀 각각에 대응하는 지표면 반사도를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 미리 저장된 지표면 반사도 데이터 베이스는 상기 복수의 픽셀들 각각에 대응하는 지표면 반사도를 미리 수집한 자료인 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud region detection method, the step of calculating the reflectivity includes the step of obtaining the surface reflectance corresponding to each of the second pixels from the previously stored surface reflectivity database, And the surface reflectivity database is data obtained by preliminarily collecting the surface reflectance corresponding to each of the plurality of pixels.

구름 영역 검출 방법의 다른 예에 따르면, 상기 제1 차이값을 산출하는 단계는, 상기 배경반사도와 상기 지표면 반사도 간의 차이인 제2 차이값을 산출하는 단계, 및 상기 제2 차이값에 기초하여 상기 제1 차이값을 보정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud area detection method, the step of calculating the first difference value includes the steps of: calculating a second difference value that is a difference between the background reflectivity and the surface reflectance, And correcting the first difference value.

구름 영역 검출 방법의 다른 예에 따르면, 상기 구름 마스크 영역을 검출하는 단계는, 상기 제1 픽셀들 중 상기 제1 클리어 영역에 포함된 픽셀들을 제외한 나머지 픽셀들인 제2 픽셀들에 대해 상기 보정된 제1 차이값과 상기 기준값을 비교하는 단계 및 상기 제2 픽셀들 중 상기 기준값을 초과하는 상기 보정된 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 제2 구름 마스크 영역으로 검출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud region detection method, the step of detecting the cloud mask region may include a step of detecting the cloud mask region by using the corrected pixels of the second pixels, which are pixels other than pixels included in the first clear region, 1 difference value with the reference value and detecting the pixels of the second pixels having the corrected first difference value exceeding the reference value as the second rolling mask region .

구름 영역 검출 방법의 다른 예에 따르면, 상기 구름 마스크 영역을 검출하는 단계는, 상기 제2 픽셀들 중 상기 제1 차이값이 음의 값을 갖는 제3 픽셀들을 검출하는 단계, 및 상기 제3 픽셀들 중 상기 기준값에 미리 설정된 수를 곱한 값 미만인 상기 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 그림자 영역으로 검출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud region detection method, the step of detecting the cloud mask region comprises the steps of: detecting third ones of the second pixels having a negative value of the first difference value; Detecting a pixel having the first difference value, which is less than a value obtained by multiplying the reference value by a predetermined number, as a shadow region.

구름 영역 검출 방법의 다른 예에 따르면, 상기 제3 픽셀들 중 상기 기준값에 미리 설정된 수를 곱한 값 이상인 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 제2 클리어 영역으로 검출하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud area detection method, pixels having a first difference value that is equal to or larger than a value obtained by multiplying the reference value by a preset number among the third pixels are detected as a second clear area.

구름 영역 검출 방법의 다른 예에 따르면, 상기 지표면에 대응하는 지도 상에 상기 제1 구름 마스크 영역, 상기 제2 구름 마스크 영역, 제1 클리어 영역, 제2 클리어 영역 및 상기 그림자 영역을 구분하여 표시한 맵인 구름 마스크 맵을 생성하는 단계를 더 포함한다.According to another example of the cloud area detection method, the first cloud mask area, the second cloud mask area, the first clear area, the second clear area, and the shadow area are separately displayed on a map corresponding to the ground surface And generating a map of the cloud mask map.

본 발명의 다른 측면에 따른 구름 영역 검출 장치는, 관측 대상인 지표면 및 상기 지표면 상 대기가 반사하는 태양광에 대한 지구 반사광 정보를 포함하는 상기 위성 관측 자료를 획득하는 반사광 정보 획득부, 상기 지표면에 대해 미리 모델링된 양방향반사도분포 기반 모델로부터 상기 지표면에 대한 배경반사도를 추정하는 배경반사도 추정부, 상기 지구 반사광 정보로부터 대기 최상층(TOA) 반사도를 산출하는 반사도 산출부, 상기 대기 최상층(TOA) 반사도 및 상기 배경반사도 간의 차이인 제1 차이값을 산출하는 기준값 산출부, 상기 대기 최상층 반사도 및 상기 제1 차이값에 기초하여 상기 복수의 픽셀들 중 상기 구름이 존재하는 픽셀들을 구름 마스크 영역으로 검출하는 구름 마스크 검출부를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for detecting a cloud region, comprising: a reflected light information obtaining unit for obtaining the satellite observation data including an earth surface to be observed and earth reflected light information about sunlight reflected by the atmosphere on the earth surface; A background reflectivity estimating unit for estimating a background reflectivity of the surface from the pre-modeled bidirectional reflectivity distribution based model, a reflectivity calculating unit for calculating an atmospheric top layer (TOA) reflectivity from the global reflected light information, A first difference value calculation unit for calculating a first difference value that is a difference between background reflectance values of the plurality of pixels on the basis of the atmospheric top layer reflectivity and the first difference value, And a detection unit.

구름 영역 검출 장치의 일 예에 따르면, 상기 지구 반사광 정보는 가시광선 스펙트럼 및 근적외선 스펙트럼 범위에서 파장 범위로 나눈 8개의 채널 각각에 대한 반사광 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an exemplary embodiment of the present invention, the spherical reflected light information includes reflected light information for each of eight channels divided by a wavelength range in a visible spectrum and a near-infrared spectral range.

구름 영역 검출 장치의 다른 예에 따르면, 상기 구름 마스크 검출부는 상기 복수의 픽셀들 중 미리 설정된 임계 조건을 만족하는 상기 대기 최상층 반사도를 갖는 픽셀들을 제1 구름 마스크 영역으로 검출한다.According to another example of the cloud region detecting device, the cloud mask detecting portion detects the pixels having the atmospheric uppermost layer reflectance satisfying a predetermined threshold condition among the plurality of pixels as the first cloud mask region.

구름 영역 검출 장치의 다른 예에 따르면, 상기 기준값 산출부는 상기 복수의 픽셀들 중 상기 제1 구름 마스크 영역을 제외한 나머지 픽셀들인 제1 픽셀들에 대한 상기 제1 차이값을 산출하는 것을 특징으로 한다. According to another example of the cloud region detecting apparatus, the reference value calculating section calculates the first difference value for the first pixels among the plurality of pixels, which are pixels other than the first cloud mask region.

구름 영역 검출 장치의 다른 예에 따르면, 상기 제1 픽셀들에 대해 상기 최상층 대기(TOA) 반사도로부터 정규식생지수를 산출하는 식생지수 산출부를 더 포함하고, 상기 구름 마스크 검출부는 상기 제1 픽셀들 중 미리 설정된 지수값을 초과하는 상기 정규식생지수를 갖는 픽셀들을 제1 클리어 영역으로 검출하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud area detecting apparatus, the apparatus further comprises a vegetation index calculating unit for calculating a normal vegetation index from the top floor atmosphere (TOA) reflectivity for the first pixels, And the pixels having the normal vegetation index exceeding a preset exponent value are detected as a first clear region.

구름 영역 검출 장치의 다른 예에 따르면, 상기 기준값 산출부는 검출된 상기 제1 클리어 영역에 대한 상기 차이값의 평균값인 기준값을 더 산출하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud area detecting apparatus, the reference value calculating section further calculates a reference value which is an average value of the difference values with respect to the first clear region detected.

구름 영역 검출 장치의 다른 예에 따르면, 상기 구름 마스크 검출부는 상기 제1 픽셀들 중 상기 제1 클리어 영역에 포함된 픽셀들을 제외한 나머지 픽셀들인 제2 픽셀들 중 상기 기준값을 초과하는 상기 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 제2 구름 마스크 영역으로 검출하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud region detecting apparatus, the cloud mask detecting unit may detect the first difference value of the second pixels among the second pixels which are the remaining pixels excluding the pixels included in the first clear region among the first pixels, As the second rolling mask region.

구름 영역 검출 장치의 다른 예에 따르면, 상기 구름 마스크 검출부는, 상기 제2 픽셀들 중 상기 기준값 이하인 픽셀들을 제2 클리어 영역으로 검출하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud region detecting apparatus, the cloud mask detecting section detects pixels of the second pixels which are equal to or less than the reference value as a second clear region.

구름 영역 검출 장치의 다른 예에 따르면, 상기 반사도 산출부는 미리 저장된 지표면 반사도 데이터 베이스로부터 상기 제2 픽셀 각각에 대응하는 지표면 반사도를 획득하고, 상기 미리 저장된 지표면 반사도 데이터 베이스는 상기 복수의 픽셀들 각각에 대응하는 지표면 반사도를 미리 수집한 자료인 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud area detecting apparatus, the reflectivity calculating unit obtains the surface reflectance corresponding to each of the second pixels from the previously stored surface reflectivity database, and the pre-stored surface reflectivity database acquires the surface reflectance corresponding to each of the plurality of pixels And the corresponding surface reflectance is previously collected.

구름 영역 검출 장치의 다른 예에 따르면, 상기 기준값 산출부는 상기 배경반사도와 상기 지표면 반사도 간의 차이인 제2 차이값을 더 산출하고, 산출된 제2 차이값에 기초하여 상기 제1 차이값을 보정하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud area detecting apparatus, the reference value calculating section further calculates a second difference value, which is a difference between the background reflectance and the ground surface reflectance, and corrects the first difference value based on the calculated second difference value .

구름 영역 검출 장치의 다른 예에 따르면, 상기 구름 마스크 검출부는 상기 제2 픽셀들 중 상기 제1 차이값이 음의 값인 픽셀들인 제3 픽셀들을 검출하고, 상기 제3 픽셀들 중 상기 기준값에 미리 설정된 수를 곱한 값 미만인 상기 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 그림자 영역으로 더 검출하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud region detecting apparatus, the cloud mask detecting unit detects third pixels whose first difference value is a negative value among the second pixels, and detects the third pixel among the third pixels, The pixel having the first difference value less than the value obtained by multiplying the pixel value by the number of pixels is further detected as a shadow region.

구름 영역 검출 장치의 다른 예에 따르면, 상기 구름 마스크 검출부는 상기 제3 픽셀들 중 상기 기준값에 미리 설정된 수를 곱한 값 이상인 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 제2 클리어 영역으로 검출하는 것을 특징으로 한다.According to another example of the cloud region detecting apparatus, the cloud mask detecting unit detects, as the second clear region, pixels having a first difference value which is equal to or larger than a value obtained by multiplying the reference value by a predetermined number of the third pixels .

다양한 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치 및 방법은 관측된 지구의 반사광을 통해 산출된 반사도 및 BRDF 모델 기반으로 추정된 배경반사도의 차이를 통해 육안상 검출하기 어렵고 적외선에 따른 온도 정보를 포함하지 않아도 짙은 구름뿐만 아니라 옅은 구름까지 검출할 수 있다.The apparatus and method for detecting a cloud region according to various embodiments are difficult to detect visually through the difference between the reflectance calculated through the reflected light of the observed earth and the background reflectance estimated based on the BRDF model, In addition, light clouds can be detected.

또한, 적외선에 따른 온도 정보까지 고려하지 않더라도 옅은 구름까지 검출할 수 있는 점에서 구름 검출에 필요한 인공 위성의 관측 정보량을 크게 감소시킬 수 있고, 온도 정보 및 반사도 정보를 합성하여 판단하는 단계를 생략할 수 있어 신속하게 구름을 탐지할 수 있다.In addition, it is possible to greatly reduce the amount of observation information of the satellite, which is necessary for detecting the cloud, from the point that the light cloud can be detected even if the temperature information according to the infrared rays is not taken into account, and the step of synthesizing the temperature information and the reflectivity information is omitted And can quickly detect the cloud.

또한, 적외선에 대한 채널을 포함하지 않은 인공 위성이 관측한 관측 자료를 획득하더라도, 가시광선에 대한 채널로부터 획득한 반사도 정보에 기초하여 옅은 구름까지 탐지할 수 있는바, 적외 채널을 감지하는 센서를 포함하지 않은 천리안해양관측위성(GOCI) 등이 가시 채널로 관측한 관측 자료를 효율적으로 이용할 수 있다.In addition, even if observation data obtained by an artificial satellite that does not include a channel for infrared rays are acquired, a light cloud can be detected based on reflectivity information obtained from a channel for visible light, and a sensor for detecting an infrared channel (GOCI), which does not include satellite data, can be used efficiently.

도 1a는 인공 위성이 한반도 지표면에 대한 구름 마스크 맵 및 영상을 간략하게 도시한 도면이다.
도 1b는 양방향반사도분포함수 기반한 배경반사도, 실제 지표면 반사도, 대기 최상층 반사도에 대해 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치의 구성을 간략하게 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 구름 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 제1 구름 마스크 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 ⓐ 단계 이후에 제1 클리어 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 ⓑ 단계 이후에 제2 클리어 영역 및 제2 구름 마스크 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치(100)가 ⓑ 단계 이후에 제2 클리어 영역 및 제2 구름 마스크 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 ⓑ 단계 이후에 그림자 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9 및 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 생성한 구름 마스크 맵을 도시한 도면이다.FIG. 1A is a schematic view showing a cloud mask map and an image of a satellite on a Korean Peninsular surface. FIG.
FIG. 1B is a view for explaining background reflectance, actual surface reflectivity, and atmospheric top reflectivity based on the bidirectional reflectivity distribution function.
2 is a block diagram briefly showing a configuration of a cloud area detecting apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart for explaining a method of detecting a cloud region by a cloud region detecting apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart for explaining a method of detecting a first rolling mask region by a rolling region detecting apparatus according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart for explaining a method of detecting a first clear area after step a) according to an embodiment of the present invention
6 is a flowchart for explaining a method of detecting a second clear region and a second cloud mask region after step b? According to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart for explaining a method for detecting the rolling area detection apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, after detecting the second clear area and the second rolling mask area after step (b).
8 is a flowchart illustrating a method of detecting a shadow region after step b) according to an embodiment of the present invention.
9 and 10 are diagrams showing a cloud mask map generated by the rolling range detection apparatus according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 적어도 하나의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. 또한, 도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. The effects and features of the present invention and methods of achieving them will be apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described below, but may be implemented in various forms. In the following embodiments, the terms first, second, and the like are used for the purpose of distinguishing one element from another element, not the limitative meaning. Also, the singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. Also, the terms include or comprise mean that a feature, or element, described in the specification is present, and does not preclude the possibility that at least one other feature or element may be added. Also, in the drawings, for convenience of explanation, the components may be exaggerated or reduced in size. For example, the size and thickness of each component shown in the drawings are arbitrarily shown for convenience of explanation, and thus the present invention is not necessarily limited to those shown in the drawings.

도 1a는 인공 위성이 한반도 지표면에 대한 구름 마스크 맵 및 영상을 간략하게 도시한 도면이고, 도 1b는 양방향반사도분포함수 기반한 배경반사도, 지표면 반사도, 대기 최상층 반사도에 대해 설명하기 위한 도면이다.1B is a view for explaining background reflectance, surface reflectance, and atmospheric top reflectivity based on a bidirectional reflectivity distribution function. FIG. 1A is a view showing a cloud mask map and an image for a Korean peninsula surface.

도 1a을 참조하면, 구름 마스크 맵은 인공 위성이 관측한 관측 정보에 기초하여 한반도 상공에 위치하는 구름에 대한 정보를 추출한 맵이고, 영상은 한반도 및 한반도 주변의 해양에 대한 RGB 정보를 포함하고 있다.1A, a cloud mask map is a map that extracts information on clouds located above the Korean peninsula based on observation information observed by satellites, and the image includes RGB information on the Korean Peninsula and the oceans around the Korean Peninsula .

인공 위성은 소정의 지표면에 대해 미리 설정된 해상도를 가지고 관측 자료를 수집할 수 있다. 이 경우, 인공 위성은 상기 미리 설정된 해상도에 포함된 복수의 픽셀들 각각에 대한 관측 자료를 수집한다. 또한, 인공 위성 관측 자료는 복수의 채널로부터 획득될 수 있다. 예컨대, 인공 위성은 402~422nm 파장대를 감지하는 제1 채널, 433~453nm 파장대를 감지하는 제2 채널, 480~500nm를 감지하는 제3 채널, 545~565nm 파장대를 감지하는 제4 채널, 650~670nm 파장대를 감지하는 제5 채널, 675~685 파장대를 감지하는 제6 채널, 735~755 파장대를 감지하는 제7 채널 및 845~885 파장대를 감지하는 제8 채널로 상기 소정의 지표면을 관측한 관측 자료를 생성할 수 있다.The satellite can collect observation data with a predetermined resolution for a predetermined surface. In this case, the satellite collects observation data for each of the plurality of pixels included in the preset resolution. In addition, satellite observations can be obtained from multiple channels. For example, the artificial satellite may include a first channel that senses a wavelength band of 402 to 422 nm, a second channel that senses a wavelength band of 433 to 453 nm, a third channel that senses a wavelength of 480 to 500 nm, a fourth channel that senses a wavelength band of 545 to 565 nm, A fifth channel for detecting a 670 nm wavelength band, a sixth channel for detecting a 675 to 685 wavelength band, a seventh channel for detecting a 735 to 755 wavelength band, and an eighth channel for detecting a 845 to 885 wavelength band. Data can be generated.

한편, 인공 위성의 관측 자료로부터 도 1a의 (a)와 같이 구름을 검출하여 표시한 구름 마스크 맵이 생성될 수 있고, On the other hand, a cloud mask map in which a cloud is detected and displayed as shown in (a) of FIG. 1a can be generated from observation data of a satellite,

상기 소정의 지표면(예컨대, 한반도)을 관측한 위성 관측 자료 중에서 해상 및 육상에 대한 분석 연구의 정확도를 위해 구름에 해당되는 부분을 제거할 필요가 있다. 구름에 해당하는 부분을 검출하는 데 있어서, 인공 위성이 관측한 자료를 이용할 수 있다. 구체적으로, 인공 위성이 관측한 자료 중 지표면과 상기 지표면 상 대기가 반사하는 태양광인 지구 반사광에 대한 자료인 지구 반사광 정보에 기초하여 구름에 해당하는 부분을 검출할 수 있다. It is necessary to remove the part corresponding to the cloud for the accuracy of the analysis on the sea and land among the satellite observation data observing the predetermined ground surface (for example, the Korean peninsula). In observing the cloud, we can use data observed by satellites. Specifically, a part corresponding to the cloud can be detected based on the earth reflected light information, which is the data on the earth surface and the earth reflected light, which is sunlight reflected by the air on the earth surface, among the data observed by the satellite.

도 1a (a)의 상기 구름 마스크 맵은 본 발명의 구름 영역 검출 장치(100)로부터 획득한 구름 마스크 맵이다. 상기 구름 마스크 맵은 상기 소정의 지표면인 한반도에 대해 4가지 영역으로 분류되어 있다. 구체적으로, 상기 구름 마스크 맵은 짙은 구름(thick cloud)의 영역인 제1 구름 마스크 영역, 옅은 구름(thin cloud)의 영역인 제2 구름 마스크 영역, 맑은 영역(certain clear)인 제1 클리어 영역 및 맑은 영역으로 추정(probably clear)되는 제2 클리어 영역으로 분류될 수 있다. 도 1a의 (b)의 영상은 상기 관측 자료로부터 RGB 값을 추출하여 표현한 RGB 영상이다.1A is the cloud mask map obtained from the cloud area detection apparatus 100 of the present invention. The cloud mask map is classified into four regions with respect to the Korean peninsula, which is the predetermined ground surface. Specifically, the cloud mask map includes a first cloud mask region that is a region of a thick cloud, a second cloud mask region that is a region of a thin cloud, a first clear region that is a clear clearance, And can be classified into a second clear area which is likely to be clear to a clear area. 1A is an RGB image obtained by extracting RGB values from the observation data.

도 1b (a)는 소정의 지표면 상 대기 중에 구름이 없는 맑은 경우에, 양방향반사도분포함수 기반한 배경반사도, 실제 지표면 반사도(SFC), 대기 최상층 반사도의 시간 흐름에 따른 변화를 도시한다. 여기서, 가로축은 반사도를, 세로축은 시간(UTC)을 나타낸다.Fig. 1 (b) shows changes in background reflectance, actual surface reflectance (SFC) and atmospheric top reflectivity based on the bidirectional reflectivity distribution function over time, in the case where the sky is clear without any cloud on the predetermined ground surface. Here, the horizontal axis represents reflectivity and the vertical axis represents time (UTC).

도 1b (b)는 지표면 상 대기 중에 구름이 점차 접근할 때에, 양방향반사도분포함수(BRDF, Bidirectional reflectance distribution function) 기반한 배경반사도, 실제 지표면 반사도(SFC), 대기 최상층(TOA, top-of-atmosphere) 반사도의 시간 흐름에 따른 변화를 도시한다. 구체적으로, 대기 최상층(TOA) 반사도는 UTC 2시부터 UTC 4시까지 증가하고, 하루가 끝날 때까지 상대적으로 높은 반사도를 보인다. UTC 2시에 구름이 목표 지역에 접근하기 시작하고, 구름이 UTC 4시에 최고치를 갖는 것을 알 수 있다. 일반적으로, 임계값 방법에서, 구름 반사도를 고려하지 않고 대기 최상층(TOA) 반사도의 임계값만을 사용하여 두꺼운 구름을 분류할 수 있다. 이는, 두꺼운 구름이 다른 타겟보다 높은 반사율을 가지고 있고, 지표면에서 반사되는 빛(radiance)을 차단하기 때문이다. Fig. 1 (b) shows the background reflectance, actual surface reflectance (SFC), top-of-atmosphere (TOA) based on the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) ) Reflectivity over time. Specifically, the TOA reflectivity increases from UTC 2 to UTC 4 and has a relatively high reflectivity until the end of the day. At 2 o'clock in the UTC, the cloud begins to approach the target area and the cloud is at its peak at 4 o'clock UTC. Generally, in the threshold method, thick clouds can be classified using only the threshold of the uppermost atmosphere (TOA) reflectivity without considering the cloud reflectivity. This is because thick clouds have a higher reflectivity than other targets and block radiance from the surface.

그러나, 구름이 접근하는 단계인 UTC 2시부터 UTC 3시는 상대적으로 낮은 구름 농도에 따른 엷은 구름으로 분류할 수 있다. 구름과 그 아래의 지표면을 포함하는 혼합 반사율은 투명한 구름에 의해 기대될 수 있는 값이다. 그래서, 두꺼운 구름을 감지하는 알고리즘과 달리, 지표면 및 구름의 반사도가 혼재한 상태에서 엷은 구름의 감지의 정확도는 전체 대기 최상층 반사도로부터 얼마나 정확히 지표면 반사도를 추정할 수 있는지에 의해 결정된다. 엷은 구름의 탐지를 위한 반 경험적인 BRDF 모델은 도 1b(b)의 점선으로 나타낸 바와 같은 구름 밑의 지표면 반사도를 시뮬레이션 하기 위해 이용될 수 있다.However, from UTC 2, which is the approach point of the cloud, UTC 3 can be classified as a cloud with a relatively low cloud concentration. The mixed reflectance, including the cloud and the surface below it, is a value that can be expected by the transparent cloud. Thus, unlike algorithms that detect thick clouds, the accuracy of the detection of cloudiness in a mixed state of surface and cloud reflectivity is determined by how accurately the surface reflectivity can be estimated from the total atmospheric top layer reflectivity. A semi-empirical BRDF model for the detection of cloudiness can be used to simulate surface reflectivity below clouds as indicated by the dashed line in Fig. 1b (b).

일 실시예에 따르면, 구름 영역 검출 장치(100) 및 방법은 상기 인공 위성이 관측한 지구 반사광 정보로부터 산출된 반사도와 양방향반사도분포함수(BRDF)에 기초하여 추정된 상기 소정의 지표면에 대한 배경반사도 간의 차이를 이용하여 구름을 탐지하여 구름 마스크 맵을 생성할 수 있다. 구름 영역 검출 장치(100) 및 방법은, 배경반사도 및 반사도의 차이를 구함으로써, 육안으로 식별하기 어려운 구름의 반사도 및 상기 구름 밑에 위치하는 지표의 반사도가 혼재하는 옅은 구름(thin cloud)을 정확하게 검출할 수 있다. 이에 대한 구체적인 내용을 도 2 내지 도 10 참조하여 후술한다.According to one embodiment, the cloud area detection apparatus 100 and the method may further include a reflectivity calculation unit that calculates a reflectivity of the ground surface, which is estimated based on the spherical reflected light information observed by the satellite, And a cloud mask map can be generated. The cloud area detecting apparatus (100) and method can accurately detect a thin cloud in which the reflectivity of a cloud, which is difficult to be visually recognized by the naked eye, and the reflectivity of an indicator located below the cloud are mixed by obtaining a difference in background reflectivity and reflectivity can do. Specific details thereof will be described later with reference to FIG. 2 to FIG.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치의 구성을 간략하게 도시한 블록도이다.2 is a block diagram briefly showing a configuration of a cloud area detecting apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 구름 영역 검출 장치(100)는 반사도 분포 모델링부(110), 반사광 획득부(120), 배경반사도 추정부(130), 반사도 산출부(140), 기준값 산출부(150), 식생지수 산출부(160), 구름 마스크 검출부(170), 그림자 영역 추출부(180) 및 구름 마스크 맵 생성부(190)를 포함한다.2, the cloud area detecting apparatus 100 includes a reflectivity distribution modeling unit 110, a reflected light obtaining unit 120, a background reflectivity estimating unit 130, a reflectivity calculating unit 140, a reference value calculating unit 150, A vegetation index calculating unit 160, a cloud mask detecting unit 170, a shadow region extracting unit 180, and a cloud mask map generating unit 190.

구름 영역 검출 장치(100)는 상술한 바와 같이 소정의 지표면에 대해 인공 위성이 관측한 상기 반사도 및 양방향반사도분포함수(BRDF)의 모델에 기반하여 추정된 배경반사도에 기초하여 소정의 지표면 중 상공에 구름이 위치하는 영역을 검출할 수 있다. 한편, 소정의 지표면은 사용자에 의해 미리 지정된 지구의 지표면이며, 구름 영역 검출 장치(100)는 양방향반사도분포함수에 따른 분포 모델을 생성하기 위해 상기 지표면에 대한 지형 정보에 대해 미리 저장해 둘 수 있다.The cloud-area detecting apparatus 100 is configured to detect the cloudiness of a predetermined surface of a predetermined land surface on the basis of the reflectance observed by the satellite and the background reflectivity estimated based on the model of the bidirectional reflectance distribution function BRDF It is possible to detect an area where a cloud is located. On the other hand, the predetermined ground surface is an earth surface of the earth predetermined by the user, and the rolling area detection apparatus 100 may store in advance the terrain information on the ground surface to generate a distribution model according to the bidirectional reflectance distribution function.

또한, 도 1a를 참조하여 설명한 바와 같이, 인공 위성의 관측 자료는 미리 설정된 해상도로 상기 소정의 지표면에 대한 관측 자료로써, 복수의 픽셀들 각각에 대한 관측 자료를 포함할 수 있다. 이 경우, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 복수의 픽셀들 각각에 대한 구름 존재 유무에 대해 판단할 수 있다. 구체적으로, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 복수의 픽셀들 별로 배경반사도, 지표 반사도 및 대기 반사도를 각각 산출할 수 있고, 상기 산출된 배경반사도, 지표 반사도 및 대기 반사도에 기초하여 각 픽셀 별로 구름이 존재하는지를 검출할 수 있다.Also, as described with reference to FIG. 1A, the observation data of the satellite can include observation data for each of a plurality of pixels as observation data on the predetermined ground surface at a preset resolution. In this case, the cloud area detecting apparatus 100 may determine whether or not a cloud exists for each of the plurality of pixels. Specifically, the cloud area detecting apparatus 100 can calculate the background reflectance, the surface reflectance, and the atmospheric reflectance for each of the plurality of pixels, and calculate a cloud (for each pixel) based on the calculated background reflectance, surface reflectance, Can be detected.

한편, 설명의 편의를 위해, 상기 복수의 픽셀들 중 제1 구름 마스크 영역에 해당하는 픽셀들을 제외한 픽셀들을 제1 픽셀들로, 상기 제1 픽셀들 중 제1 클리어 영역에 해당하는 픽셀들을 제외한 픽셀들을 제2 픽셀들로 정의한다. 또한, 제1 구름 마스크 영역으로 검출된 픽셀들은 짙은 구름(예컨대, 지표면에 의한 반사도가 영향을 미치지 않은)이 존재하는 픽셀들이고, 제1 클리어 영역 및 제2 클리어 영역으로 검출된 픽셀들은 구름이 존재하지 않은 픽셀들이며, 제2 구름 마스크 영역으로 검출된 픽셀들은 구름의 반사도 및 상기 구름 밑 지표면의 반사도가 혼재하는 옅은 구름이 존재하는 픽셀들이다.Meanwhile, for the sake of convenience of explanation, pixels excluding the pixels corresponding to the first cloud mask region among the plurality of pixels are referred to as first pixels, pixels excluding the pixels corresponding to the first clear region of the first pixels Are defined as second pixels. In addition, pixels detected in the first cloud mask region are pixels having a dark cloud (for example, the reflectance by the surface does not influence), and the pixels detected in the first clear region and the second clear region are clouds And the pixels detected as the second cloud mask region are pixels having a light cloud in which the reflectivity of the cloud and the reflectivity of the undersurface of the cloud are mixed.

반사도 분포 모델링부(110)는 상기 소정의 지표면에 대한 지형 정보에 대한 값을 미리 저장해 두고, 저장된 지형 정보에 기초하여 양방향반사도분포함수(BRDF)를 모델링할 수 있다. 상기 양방향반사도분포함수는 빛이 불투명한 표면에서 어떤 방식으로 반사되는지를 정의하는 4차원 함수이며, 광원에서 소정의 물체로의 입사각, 상기 소정의 물체와 관측자와의 각도 등에 입력을 받으면 어떠한 반사도를 갖는지 추정해주는 함수이다. 상기 양방향반사도분포함수는 일반적으로 상기 소정의 물체의 모양, 체적 등의 정보에 기초하여 생성할 수 있다.The reflectivity distribution modeling unit 110 may previously store a value of the terrain information for the predetermined ground surface, and may model the bidirectional reflectivity distribution function (BRDF) based on the stored terrain information. The bidirectional reflectivity distribution function is a four-dimensional function that defines how the light is reflected on the opaque surface. When the incident angle to the predetermined object from the light source, the angle with the predetermined object and the observer, It is a function that estimates that we have. The bidirectional reflectance distribution function can be generally generated based on information on the shape, volume, and the like of the predetermined object.

반사도 분포 모델링부(110)는 상기 소정의 지표면에 대한 상기 양방향반사도분포함수에 따른 반사도 모델을 생성할 수 있다. 반사도 분포 모델링부(110)는 상기 소정의 지표면에 대한 지형 정보를 미리 저장하고 있으며, 상기 지형 정보를 통해 상기 양방향반사도분포함수에 적용되는 등방성 산란, 기하 산란, 볼륨(volume) 산란(예컨대, 다중 산란)에 대한 계수가 미리 설정되어 있다. 한편, 등방성 산란, 기하 산란, 볼륨 산란(예컨대, 다중 산란)에 대한 계수는 맑은 날에서 측정된 지표면 반사도를 수집하여 산출될 수 있다. 예컨대, 등방성 산란, 기하 산란, 볼륨 산란(예컨대, 다중 산란)에 대한 계수는 16일 간 맑은 지표면에 대해 수집된 지표면 반사도에 기초하여 수집 및 보정될 수 있다. 예시적으로, 'Ross-thick/Li-sparse reciprocal(RTLSR)'에 따른 반 경험적 BRDF 모델(semi-empirical BRDF model)인 하기와 모델식에 의해 상기 반사도 모델이 생성될 수 있다.The reflectivity distribution modeling unit 110 may generate a reflectivity model according to the bidirectional reflectivity distribution function for the predetermined surface. The reflectivity distribution modeling unit 110 previously stores the geographical information on the predetermined ground surface. Based on the geographical information, isotropic scattering, geometric scattering, volume scattering (for example, Scattering) is set in advance. On the other hand, the coefficients for isotropic scattering, geometric scattering, volume scattering (for example, multiple scattering) can be calculated by collecting the surface reflectance measured on a clear day. For example, the coefficients for isotropic scattering, geometric scattering, volume scattering (e.g., multiple scattering) can be collected and corrected based on the surface reflectance collected for a clear surface for 16 days. Illustratively, the reflectivity model can be generated by the following and model equations, a semi-empirical BRDF model according to 'Ross-thick / Li-sparse reciprocal (RTLSR)'.

여기서, ρ_measured는 태양천정각, 위성천정각, 상대방위각의 입력에 따라 산출되는 배경반사도, f_iso는 등방성 산란에 대한 계수, f_geo는 기하 산란에 대한 계수, f_vol는 볼륨 산란에 대한 계수, k_geo 및 k_vol은 태양천정각, 위성천정각 및 상대방위각을 변수로 하는 커널(kernel) 함수이다.Here, ρ _measured solar zenith angle, satellite zenith angle, background is calculated according to the input of the relative azimuth reflectance, f _iso is the coefficient for isotropic scattering, f _geo is the coefficient for the geometric scattering, f _vol is the coefficient for the volume scattering, k _geo, and k _vol are kernel functions with the solar zenith angle, satellite zenith angle, and relative azimuth angle as variables.

반사광 획득부(120)는 상기 소정의 지표면을 관측한 인공 위성으로부터 지구의 대기 및 지표면이 반사하는 태양광의 반사광에 대한 정보인 지구 반사광 정보를 수신 및/또는 획득할 수 있다. 상기 지구 반사광 정보는 도 1a을 참조하여 설명한 바와 같이 서로 상이한 파장 대역을 갖는 복수의 채널 각각에서 관측된 태양광의 반사광에 대한 정보를 포함할 수 있다. 반사광 획득부(120)는 상기 복수의 픽셀들 각각에 대응하는 상기 지구 반사광 정보를 획득할 수 있다.The reflected-light obtaining unit 120 may receive and / or obtain the spherical-reflected-light information, which is information on the reflected light of the sunlight reflected from the earth's atmosphere and the earth's surface from the satellite observing the predetermined ground surface. The earth reflected light information may include information on reflected light of sunlight observed in each of a plurality of channels having different wavelength bands as described with reference to FIG. 1A. The reflected light obtaining unit 120 may obtain the spherical reflected light information corresponding to each of the plurality of pixels.

배경반사도 추정부(130)는 반사도 분포 모델링부(110)에서 생성한 모델링한 반사도 모델에 관측시의 태양천정각, 위성천정각 및 상대방위각 등을 입력하여 상기 복수의 픽셀들 각각에 대한 배경반사도를 추정할 수 있다. 배경반사도 추정부(130)는 상기 복수의 픽셀들에 대해 실제 구름의 존재여부에 관계 없이 상기 복수의 픽셀들 전체(예컨대, 소정의 지표면의 전체)에 대한 배경반사도를 추정할 수 있다. The background reflectivity estimating unit 130 inputs the solar zenith angle, the satellite zenith angle, and the relative azimuth angle at the time of observation to the modeled reflectivity model generated by the reflectivity distribution modeling unit 110, and estimates the background reflectivity for each of the plurality of pixels can do. The background reflectivity estimating unit 130 may estimate the background reflectivity for the entire plurality of pixels (e.g., all of the predetermined ground planes) irrespective of the presence or absence of actual clouds for the plurality of pixels.

반사도 산출부(140)는 반사광 획득부(120)가 획득한 상기 지구 반사광 정보에 기초하여 대기 최상층(TOA, top-of-atmosphere) 반사도를 산출할 수 있다. 상기 산출된 대기 최상층(TOA) 반사도는 미리 입력된 산출 공식에 의해 산출될 수 있다. 상기 지구 반사광 정보는 상기 복수의 픽셀 각각에 대한 반사광 정보를 포함하므로, 반사도 산출부(140)는 상기 복수의 픽셀들 각각에 대한 대기 최상층(TOA) 반사도를 산출할 수 있다. The reflectivity calculating unit 140 may calculate a top-of-atmosphere (TOA) reflectivity based on the earth reflected light information acquired by the reflected light acquiring unit 120. The calculated atmospheric top layer (TOA) reflectivity can be calculated by a previously input calculation formula. Since the spherical reflected light information includes the reflected light information for each of the plurality of pixels, the reflectivity calculating unit 140 may calculate the atmospheric top layer (TOA) reflectivity for each of the plurality of pixels.

또한, 반사도 산출부(140)는 미리 저장된 지표면 반사도(SFC) 데이터 베이스로부터 상기 복수의 픽셀들 각각에 대응되는 지표면 반사도(SFC)를 획득할 수 있다. 여기서, 지표면 반사도(SFC)는 구름 없는 곳에서의 대기 최상층(TOA) 반사도로부터 실제 대기 효과가 제거되어 산출된 지표면 반사도(SFC)이다. 구체적으로, 반사도 산출부(140)는 상기 도 1a를 참조하여 설명한 소정의 지표면에서 구름이 없는 맑은 지역에 대한 상기 대기 최상층(TOA) 반사도로부터 상기 지표면 반사도(SFC)를 미리 산출할 수 있다. 반사도 산출부(140)는 이전에 복수회 반복하여 관측된 위성 관측 자료로부터 상기 복수의 픽셀들 각각에 대한 상기 지표면 반사도(SFC)를 산출하여 상기 지표면 반사도(SFC) 데이터 베이스를 생성하여 미리 저장해 둘 수 있다. 한편, 지표면 반사도(SFC)는 실제 구름이 없는 지표면으로부터 산출된 반사도이고, 상기 배경반사도는 양방향반사도분포모델(BRDF)로부터 추정된 지표면에 의한 반사도이다.In addition, the reflectivity calculating unit 140 may obtain a surface reflectance (SFC) corresponding to each of the plurality of pixels from a previously stored surface reflectivity (SFC) database. Here, the surface reflectance (SFC) is the surface reflectance (SFC) calculated by removing the actual atmospheric effect from the atmospheric top layer (TOA) reflectivity in the absence of clouds. Specifically, the reflectivity calculating unit 140 may previously calculate the surface reflectance (SFC) from the atmospheric top layer (TOA) reflectivity for a cloudless clear area on the predetermined ground surface described with reference to FIG. 1A. The reflectivity calculator 140 may calculate the surface reflectance (SFC) for each of the plurality of pixels from satellite observations previously repeated a plurality of times in advance to generate the surface reflectivity (SFC) database and store it in advance . On the other hand, the ground surface reflectance (SFC) is the reflectivity calculated from the actual cloudless surface, and the background reflectivity is the reflectance by the ground surface estimated from the bidirectional reflectivity distribution model (BRDF).

기준값 산출부(150)는 상기 산출된 대기 최상층(TOA) 반사도 및 상기 추정된 배경반사도 간의 차이값 및 기준값 중 적어도 하나를 산출할 수 있다. 구체적으로, 기준값 산출부(150)는 상기 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀에 대한 상기 대기 최상층(TOA) 반사도와 상기 추정된 배경반사도 간의 차이인 제1 차이값을 산출할 수 있고, 이 후, 구름 마스크 검출부(170)가 구름이 없는 영역인 제1 클리어 영역을 검출하면, 상기 제1 클리어 영역에 해당하는 픽셀들의 상기 제1 차이값의 평균값을 구해 기준값을 산출할 수 있다. 예를 들면, 기준값 산출부(150)는 상기 제1 픽셀들 각각에 대응하는 제1 차이값(대기 최상층 반사도 - 배경반사도)을 산출하고, 상기 제1 픽셀들 중 제1 클리어 영역으로 검출된 픽셀에 대한 제1 차이값을 추출하여 추출된 제1 차이값의 평균값을 기준값으로 산출할 수 있다. 또한, 기준값 산출부(150)는 상기 지표면 반사도(SFC) 및 상기 배경반사도에 기초하여 상기 제1 차이값을 보정하기 위한 제2 차이값을 산출할 수도 있다.The reference value calculating unit 150 may calculate at least one of the difference between the calculated reflectivity of the atmospheric top layer (TOA) and the estimated background reflectance and the reference value. Specifically, the reference value calculating unit 150 may calculate a first difference value that is a difference between the atmospheric top layer (TOA) reflectance and the estimated background reflectance for at least one pixel among the plurality of pixels, , And when the cloud mask detecting unit 170 detects the first clear region that is a cloudless region, the average value of the first difference values of the pixels corresponding to the first clear region can be calculated to calculate the reference value. For example, the reference value calculating unit 150 may calculate a first difference value (atmospheric top layer reflectivity-background reflectance) corresponding to each of the first pixels, and calculate a first difference value The average value of the extracted first difference values can be calculated as a reference value. Also, the reference value calculating section 150 may calculate a second difference value for correcting the first difference value based on the ground surface reflectance (SFC) and the background reflectivity.

식생지수 산출부(160)는 상기 제1 픽셀들 각각에 대한 상기 대기 최상층(TOA) 반사도에 기초하여 정규식생지수(NDVI, Normalised Difference Vegetation Index)를 산출할 수 있다. 예를 들면, 402~422nm 파장대를 갖는 제1 채널, 433~453nm 파장대를 갖는 제2 채널, 480~500nm를 갖는 제3 채널, 545~565nm 파장대를 갖는 제4 채널, 650~670nm 파장대를 갖는 제5 채널, 675~685 파장대를 갖는 제6 채널, 735~755 파장대를 갖는 제7 채널 및 845~885 파장대를 갖는 제8 채널 각각에 대한 대기 최상층(TOA) 반사도가 산출된 경우, 식생지수 산출부(160)는 근적외선의 대역인 제8 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도 및 적색광 대역인 제5 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도를 이용하여 정규식생지수(NDVI)를 산출할 수 있다. 구체적으로, 식생지수 산출부(160)는 상기 제1 픽셀들 각각의 상기 제8 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도에 상기 제5 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도를 뺀 값을 상기 제8 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도와 상기 제5 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도를 합한 값으로 나눠서 상기 제1 픽셀들 각각의 정규식생지수(NDVI)를 산출할 수 있다.The vegetation index calculating unit 160 may calculate the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) based on the atmospheric top layer (TOA) reflectivity for each of the first pixels. For example, a first channel having a wavelength band of 402 to 422 nm, a second channel having a wavelength band of 433 to 453 nm, a third channel having a wavelength band of 480 to 500 nm, a fourth channel having a wavelength band of 545 to 565 nm, (TOA) reflectivity for each of the 5th channel, the 6th channel having the 675 to 685 wavelength band, the 7th channel having the 735 to 755 wavelength band, and the 8th channel having the 845 to 885 wavelength band is calculated, (160) can calculate the normal vegetation index (NDVI) using the reflectivity of the uppermost layer (TOA) of the eighth channel which is the band of the near infrared rays and the reflectivity of the uppermost layer (TOA) of the fifth channel which is the red light band. Specifically, the vegetation index calculating unit 160 calculates a value obtained by subtracting the reflectivity of the atmospheric top layer (TOA) of the fifth channel from the reflectance of the atmospheric top layer (TOA) of the eighth channel of each of the first pixels, The normal vegetation index (NDVI) of each of the first pixels can be calculated by dividing the reflectivity of the atmospheric top layer (TOA) and the reflectance of the atmospheric top layer (TOA) of the fifth channel.

구름 마스크 검출부(170)는 상기 대기 최상층(TOA) 반사도, 상기 제1 차이값, 상기 기준값 등에 기초하여 상기 복수의 픽셀들 중 구름이 존재하는 픽셀들을 검출할 수 있다. 구름 마스크 검출부(170)는 상기 복수의 픽셀들 중 상기 대기 최상층(TOA) 반사도가 미리 설정된 임계 조건을 만족하는 픽셀들에 대해 짙은 구름이 존재하는 제1 구름 마스크 영역으로 검출할 수 있다. 상기 임계 조건은 짙은 구름에 의한 반사도를 고려하여 미리 설정될 수 있다. 이 후, 구름 마스크 검출부(170)는 상기 대기 최상층(TOA) 반사도에 기초하여 정규식생지수를 산출한 후에 미리 설정된 지수값과 비교하여 맑은 지역인 제1 클리어 지역을 산출할 수 있고, 상기 제1 차이값과 상기 기준값을 비교하여 구름이 없는 곳으로 추정되는 제2 클리어 영역과, 옅은 구름이 존재하는 곳으로 제2 구름 마스크 영역을 검출할 수 있다. 구체적인 내용은 도 3 내지 도 8에서 후술한다.The cloud mask detecting unit 170 may detect pixels among the plurality of pixels on which clouds exist based on the atmospheric top layer (TOA) reflectivity, the first difference value, the reference value and the like. The cloud mask detecting unit 170 may detect the first cloud mask region in which the atmospheric top layer (TOA) reflectance of the plurality of pixels satisfies a predetermined threshold condition with a dark cloud. The critical condition can be set in advance in consideration of the reflectivity due to dark clouds. Thereafter, the cloud mask detecting unit 170 may calculate the normal vegetation index based on the atmospheric top layer (TOA) reflectivity and then compare the index with a predetermined index value to calculate the first clear area as a clear area, The difference value is compared with the reference value to detect the second clear area where the cloud is absent and the second cloud mask area where the cloud is present. Specific details will be described later with reference to FIG. 3 to FIG.

그림자 영역 추출부(180)는 상기 복수의 픽셀들 중 상기 대기 최상층(TOA) 반사도가 음의 값을 갖는 픽셀들에 대해 구름에 의한 그림자가 존재하는 영역인지 검출할 수 있다. 예컨대, 구름의 그림자가 존재하는 픽셀은 일반적인 반사도보다 상당히 낮은 반사도를 갖게 된다. 따라서, 상기 대기 최상층(TOA) 반사도가 상기 배경반사도보다 낮은 값을 갖는바, 상기 구름의 그림자가 존재하는 픽셀들에 대한 제1 차이값은 음의 값을 갖게 될 것을 예측할 수 있다. 다만, 그림자 영역 추출부(180)는 상기 제1 차이값과 비교할 적절한 비교값을 선택할 수 있으며 이는 도 8에서 자세히 후술한다.The shadow region extracting unit 180 may detect whether the shadow of the at least uppermost layer (TOA) among the plurality of pixels has shadow due to the pixels having negative values. For example, a pixel with a shadow of a cloud has a significantly lower reflectivity than a normal reflectivity. Therefore, it can be predicted that the TOA reflectivity has a lower value than the background reflectivity, so that the first difference value for the pixels of the shadow of the cloud will have a negative value. However, the shadow region extraction unit 180 can select an appropriate comparison value to be compared with the first difference value, which will be described later in detail with reference to FIG.

구름 마스크 맵 생성부(190)는 상기 검출된 제1 구름 마스크 영역, 상기 제2 구름 마스크 영역, 상기 제1 클리어 영역 및 상기 제2 클리어 영역 각각에 해당하는 픽셀들에 대한 정보 및 상기 소정의 지표면에 대응하는 지도 상에 제1 구름 마스크 영역, 상기 제2 구름 마스크 영역, 상기 제1 클리어 영역 및 상기 제2 클리어 영역을 구분하여 표시한 구름 마스크 맵 중 적어도 하나를 제공할 수 있다.The cloud mask map generation unit 190 generates information on pixels corresponding to the detected first cloud mask area, the second cloud mask area, the first clear area, and the second clear area, The first clearance region, the second clearance region, and the second clearance region on the map corresponding to the first clearance region, the second clearance region, the second clearance region, and the second clearance region.

도면에 도시되어 있지 않았지만, 구름 영역 검출 장치(100)는 검증부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 상기 검증부는 다른 지구관측위성(예를 들면, MODIS, CALIPSO 등)들로부터 관측 정보를 추가적으로 획득할 수 있고, 상기 다른 위성으로부터 획득한 관측 정보를 시차 보정하여 구름 마스크 검출부가 검출한 구름 영역의 유효성을 검증할 수 있다.Although not shown in the figure, the cloud area detecting apparatus 100 may further include a verification unit (not shown). The verifying unit may additionally obtain observation information from other earth observation satellites (e.g., MODIS, CALIPSO, etc.), parallax the observation information obtained from the other satellites, and determine validity of the cloud region detected by the cloud mask detection unit Can be verified.

한편, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 인공 위성에 포함된 장치이거나, 상기 인공 위성으로부터 상기 지구 반사광 정보를 획득하는 지상국 등에 포함된 별도 장치일 수도 있는바 본 발명의 사항은 이에 제한되지 않는다.Meanwhile, the cloud area detecting apparatus 100 may be a device included in the satellite, or may be a separate device included in a ground station or the like that obtains the earth reflected light information from the satellite. However, the present invention is not limited thereto.

이로써, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 산출된 대기 최상층(TOA) 반사도 및 양방향반사도분포함수(BRDF) 기반으로 추정된 배경반사도 및 이들간의 차이값을 산출함으로써, 육안으로 보이지 않는 옅은 구름까지 검출할 수 있다. 즉, 구름 영역 검출 장치(100)는 적외선 채널에 따른 온도 정보를 가지고 있지 않아도, 가시광 채널 및 근적외선 채널을 통해 산출된 대기 최상층(TOA) 반사도 및 상기 추정된 배경반사도에 기초하여 짙은 구름뿐만 아니라 옅은 구름까지 검출할 수 있고, 또한, 대기 최상층(TOA) 반사도에 대한 정보만을 필요로 하는 점에서, 구름 영역 검출 장치(100)가 구름을 검출하기 위한 정보량을 크게 감소시킬 수 있으며, 온도 정보 및 반사도 정보를 합성하여 판단하는 단계를 생략할 수 있어 신속하게 구름을 탐지할 수 있다. Thus, the cloud area detecting apparatus 100 calculates the background reflectance estimated based on the calculated atmospheric uppermost layer (TOA) reflectivity and the bidirectional reflectance distribution function (BRDF) and the difference value therebetween, thereby detecting can do. In other words, the cloud area detecting apparatus 100 can detect not only dark clouds but also dark clouds based on the estimated top background (TOA) reflectance calculated through the visible light channel and the near infrared ray channel and the estimated background reflectance, It is possible to greatly reduce the amount of information for the cloud area detecting apparatus 100 to detect the cloud in that only the information on the topmost layer (TOA) reflectivity can be detected and the temperature information and the reflectivity It is possible to omit the step of synthesizing and determining the information, so that the cloud can be detected quickly.

또한, 구름 영역 검출 장치(100)는 적외선에 대한 채널을 포함하지 않은 인공 위성이 관측한 관측 자료를 획득하더라도, 가시광선에 대한 채널로부터 획득한 반사도 정보에 기초하여 옅은 구름까지 탐지할 수 있는바, 적외 채널을 감지하는 센서를 포함하지 않은 천리안해양관측위성(GOCI) 등이 가시 채널로 관측한 관측 자료를 효율적으로 이용할 수 있다.In addition, although the cloud area detection apparatus 100 acquires observation data observed by an artificial satellite not including a channel for infrared rays, it can detect light clouds based on reflectivity information obtained from a channel for a visible light , And Chollian Ocean Observation Satellite (GOCI), which does not include a sensor to detect infrared channels, can be used efficiently.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 구름 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.3 is a flowchart for explaining a method of detecting a cloud region by a cloud region detecting apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시된 흐름도는, 도 2에 도시된 구름 영역 검출 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도, 도 2에서 도시된 구성들에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 3에 도시된 흐름도에도 적용됨을 알 수 있다.The flow chart shown in Fig. 3 consists of the steps that are processed in a time-series manner in the rolling range detection apparatus 100 shown in Fig. Therefore, even if omitted from the following description, it can be understood that the above description regarding the configurations shown in FIG. 2 also applies to the flow chart shown in FIG.

도 3을 참조하면, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 2를 참조하여 설명한 지구 반사광 정보를 획득한다. 구름 영역 검출 장치(100)는, 도 2를 참조하여 설명한 바와 같이, 복수의 채널 각각에 대한 상기 지구 반사광 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 상기 복수의 채널은 402~422nm 파장대를 감지하는 제1 채널, 433~453nm 파장대를 감지하는 제2 채널, 480~500nm를 감지하는 제3 채널, 545~565nm 파장대를 감지하는 제4 채널, 650~670nm 파장대를 감지하는 제5 채널, 675~685 파장대를 감지하는 제6 채널, 735~755 파장대를 감지하는 제7 채널 및 845~885 파장대를 감지하는 제8 채널을 포함할 수 있다(S101).Referring to FIG. 3, the cloud area detecting apparatus 100 acquires the spherical reflected light information described with reference to FIG. The cloud area detecting apparatus 100 can obtain the above-mentioned earth reflected light information for each of a plurality of channels as described with reference to Fig. For example, the plurality of channels may include a first channel that senses a wavelength band of 402 to 422 nm, a second channel that senses a wavelength band of 433 to 453 nm, a third channel that senses a wavelength of 480 to 500 nm, a fourth channel that senses a wavelength band of 545 to 565 nm, A fifth channel for detecting a wavelength band of 650 to 670 nm, a sixth channel for detecting a wavelength band of 675 to 685, a seventh channel for detecting a wavelength band of 735 to 755, and an eighth channel for detecting a wavelength band of 845 to 885 (S101 ).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 지구 반사광 정보에 기초하여 대기 최상층(TOA) 반사도를 산출할 수 있고, 상기 대기 최상층(TOA) 반사도가 도 2를 참조하여 설명한 임계 조건을 만족하는지 판단하여 제1 구름 마스크 영역을 검출할 수 있다. 구체적으로, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 2를 참조하여 설명한 복수의 픽셀들 각각에 대한 상기 대기 최상층(TOA) 반사도를 산출할 수 있다. 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 복수의 픽셀들 중 미리 설정된 임계 조건을 만족하는 픽셀들을 검출하고, 상기 검출된 픽셀들을 제1 구름 마스크 영역으로 검출할 수 있다(S103). The cloud area detecting apparatus 100 can calculate the TOA reflectivity of the atmospheric top layer based on the global reflected light information and determine whether the TOA reflectivity satisfies the critical condition described with reference to FIG. The cloud mask area can be detected. Specifically, the cloud area detection apparatus 100 can calculate the atmospheric top layer (TOA) reflectance for each of the plurality of pixels described with reference to Fig. The rolling region detecting apparatus 100 may detect pixels that satisfy a preset threshold condition among the plurality of pixels and detect the detected pixels as a first rolling mask region (S103).

다음으로, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 복수의 픽셀들 중 상기 제1 구름 마스크 영역에 해당하는 픽셀들을 제외한 나머지 픽셀들인 제1 픽셀들 중에서 제1 클리어 영역을 검출할 수 있다. 예컨대, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 픽셀들 각각에 대한 대기 최상층(TOA) 반사도에 기초하여 정규식생지수(NDVI, Normalised Difference Vegetation Index)를 산출할 수 있고, 상기 제1 픽셀들 중 상기 정규식생지수(NDVI)가 미리 설정된 지수값을 초과하는 픽셀들을 상기 제1 클리어 영역으로 검출할 수 있다(S105).Next, the rolling range detection apparatus 100 may detect the first clear region among the first pixels, which are pixels other than the pixels corresponding to the first rolling mask region, among the plurality of pixels. For example, the cloud area detection apparatus 100 may calculate a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) based on the atmospheric top layer (TOA) reflectivity for each of the first pixels, Pixels having the normal vegetation index (NDVI) exceeding a preset exponent value may be detected as the first clear area (S105).

다음으로, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 픽셀들 중 상기 제1 클리어 영역에 해당하는 픽셀들을 제외한 나머지 픽셀들인 제2 픽셀들 중에서 제2 구름 마스크 영역 및 제2 클리어 영역을 검출할 수 있다. 예컨대, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 픽셀들에 대한 도 2를 참조하여 설명한 제1 차이값 및 기준값을 기초로 제2 클리어 영역과 제2 구름 마스크 영역을 검출할 수 있다. 여기서, 제2 클리어 영역은 구름이 없다고 추정되는 픽셀들을 포함하는 영역이고, 제2 구름 마스크 영역은 지표면의 반사도 및 구름의 반사도가 혼재하는 옅은 구름이 존재하는 픽셀들을 포함하는 영역이다(S107). Next, the rolling range detection apparatus 100 can detect the second rolling mask region and the second clear region among the second pixels, which are pixels other than the pixels corresponding to the first clear region among the first pixels have. For example, the cloud area detection apparatus 100 may detect the second clear region and the second clearance region based on the first difference value and the reference value described with reference to FIG. 2 for the second pixels. Here, the second clear area is an area including pixels estimated to be cloudless, and the second cloud mask area is an area including pixels having a light cloud in which the reflectivity of the ground surface and the reflectivity of the clouds are mixed (S107).

다음으로, 구름 영역 검출 장치(100)는 검출된 제1 구름 마스크 영역, 제2 구름 마스크 영역, 제1 클리어 영역 및 제2 클리어 영역 각각에 포함되는 픽셀들에 대한 정보를 포함하는 구름 마스크 맵을 생성할 수 있다. 예를 들면, 도 1a를 참조하여 설명한 인공 위성의 관측 자료가 위도 34.01N°~38.42N° 및 경도 125.36E°~128.78E°에 해당하는 지표면에 대한 것인 경우, 상기 구름 마스크 맵도 상기 각 영역을 구별하여 표시한 상기 지표면에 대응하는 위도 34.01N°~38.42N° 및 경도 125.36E°~128.78E°에 대한 지도에 상기 제1 구름 마스크 영역, 제2 구름 마스크 영역, 제1 클리어 영역 및 제2 클리어 영역를 구별하여 표시되어 생성할 수 있다(S109).Next, the cloud area detection apparatus 100 detects a cloud mask map including information on pixels included in each of the detected first cloud mask area, second cloud mask area, first clear area, and second clear area Can be generated. For example, when the observation data of the satellite described with reference to Fig. 1A is for an earth surface corresponding to a latitude of 34.01N to 38.42N and a hardness of 125.36E to 128.78E, A second clearance area, a second clearance area, and a second clearance area on a map for a latitude of 34.01N to 38.42N and a hardness of 125.36E to 128.78E corresponding to the above- The second clear area can be separately displayed and generated (S109).

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 제1 구름 마스크 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.4 is a flowchart for explaining a method of detecting a first rolling mask region by a rolling region detecting apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 흐름도는, 도 2에 도시된 구름 영역 검출 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도, 도 2에서 도시된 구성들에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 4에 도시된 흐름도에도 적용됨을 알 수 있다.The flow chart shown in Fig. 4 consists of steps that are processed in a time-series manner in the rolling range detection apparatus 100 shown in Fig. Therefore, even if omitted from the following description, it can be understood that the contents described above with respect to the configurations shown in FIG. 2 also apply to the flow chart shown in FIG.

도 4를 참조하면, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 2를 참조하여 설명한 지구 반사광 정보를 획득한다. 구름 영역 검출 장치(100)는 도 2를 참조하여 설명한 바와 같이 복수의 채널 각각에 대한 지구 반사광 정보를 획득할 수 있다(S111).Referring to FIG. 4, the cloud area detecting apparatus 100 obtains the globally reflected light information described with reference to FIG. The cloud area detecting apparatus 100 may obtain the spherical reflected light information for each of the plurality of channels as described with reference to FIG. 2 (S111).

다음으로, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 2를 참조하여 설명한 지구 반사광 정보에 기초하여 대기 최상층(TOA) 반사도를 산출할 수 있다. 상기 대기 최상층(TOA) 반사도는 상기 지구 반사광 정보를 입력으로 미리 설정된 산출 공식에 의해 산출될 수 있다. 구름 영역 검출 장치(100)는 도 2를 참조하여 설명한 복수의 픽셀들 각각에 대응하는 상기 대기 최상층(TOA) 반사도를 산출할 수 있다(S113).Next, the cloud area detecting apparatus 100 can calculate the atmospheric top layer (TOA) reflectance based on the global reflected light information described with reference to Fig. The atmospheric top layer (TOA) reflectivity can be calculated by a calculation formula that is preset by inputting the earth reflected light information. The cloud area detection apparatus 100 may calculate the atmospheric top layer (TOA) reflectivity corresponding to each of the plurality of pixels described with reference to FIG. 2 (S113).

다음으로, 구름 영역 검출 장치(100)는 복수의 픽셀들 각각에서 상기 대기 최상층(TOA) 반사도와 미리 설정된 임계 조건을 비교하여 짙은 구름에 해당하는 픽셀들을 제1 구름 마스크 영역으로 검출할 수 있다. 상기 임계 조건은 짙은 구름에 대한 대기 최상층(TOA) 반사도를 복수회 반복 관측하여 수집된 결과에 기초하여 미리 설정될 수 있다. 예컨대, 짙은 구름의 대기 최상층(TOA) 반사도는 옅은 구름에 대한 대기 최상층(TOA) 반사도 및 맑은 지표면 상에 대기 최상층(TOA) 반사도보다 높은 값을 가지므로, 구름 영역 검출 장치(100)는 소정의 대기 최상층(TOA) 반사도 이상인 대기 최상층(TOA) 반사도가 산출된 픽셀들은 짙은 구름이 존재한 픽셀들로 판단할 수 있다. 한편, 상기 임계 조건은 도 2를 참조하여 설명한 바와 같이 복수의 채널 중 적어도 둘 이상의 채널 각각에 대한 조건을 포함할 수 있다(S115).Next, the cloud area detecting apparatus 100 may compare the atmospheric top layer (TOA) reflectivity with a predetermined threshold condition at each of the plurality of pixels to detect pixels corresponding to a dark cloud as a first cloud mask area. The threshold condition may be preset based on the collected results by repeatedly observing the atmospheric top layer (TOA) reflectance for the dense cloud a plurality of times. For example, since the atmospheric top layer (TOA) reflectance of a dense cloud has a higher value than the atmospheric top layer (TOA) reflectance to a light cloud and the atmospheric top layer (TOA) reflectivity on a clear earth surface, The pixels with the highest atmospheric top layer (TOA) reflectivity above the atmospheric top layer (TOA) reflectivity can be determined by pixels with dark clouds. Meanwhile, the threshold condition may include a condition for each of at least two channels among the plurality of channels as described with reference to FIG. 2 (S115).

다음으로, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 복수의 픽셀들 중 상기 임계 조건을 만족하는 대기 최상층(TOA) 반사도를 갖는 픽셀들이 검출되면, 상기 검출된 픽셀들을 제1 구름 마스크 영역으로 지정하여, 상기 제1 구름 마스크 영역을 검출할 수 있다(S117).Next, the rolling range detection apparatus 100 designates the detected pixels as a first rolling mask area, when pixels having an atmospheric top layer (TOA) reflectance that satisfies the threshold condition among the plurality of pixels are detected, The first rolling mask region can be detected (S117).

한편, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 복수의 픽셀들 중 상기 임계 조건을 만족하지 않은 반사도를 않는 픽셀들인 제1 픽셀들은 ⓐ 단계로 진행되어 제2 구름 마스크 영역, 제1 클리어 영역 및 제2 클리어 영역인지 검출할 수 있다.On the other hand, the rolling range detection apparatus 100 proceeds to step (a), where the first pixels of the plurality of pixels that do not satisfy the threshold condition and do not reflect reflectivity are subjected to the second rolling mask area, the first clear area, It is possible to detect whether or not the area is a clear area.

일 실시예에 따르면, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 복수의 채널들 각각에 대한 지구 반사광 정보를 획득할 수 있다. 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 획득한 지구 반사광 정보에 기초하여 상기 복수의 채널들 각각에 대한 대기 최상층(TOA) 반사도를 산출할 수 있다. 이 경우, 구름 영역 검출 장치(100)는 복수의 채널 중 적어도 둘 이상의 채널 각각에 대한 조건을 포함하는 임계 조건이 설정될 수 있고, 상기 복수의 픽셀들 중 상기 임계 조건 중에 어느 하나를 만족하는 대기 최상층(TOA) 반사도를 갖는 픽셀을 상기 제1 구름 마스크 영역으로 검출할 수 있다.According to one embodiment, the cloud area detection apparatus 100 may obtain the earth reflected light information for each of the plurality of channels. The cloud area detecting apparatus 100 may calculate the atmospheric top layer (TOA) reflectance for each of the plurality of channels based on the obtained earth reflected light information. In this case, the cloud area detection apparatus 100 may be configured such that a threshold condition including a condition for each of at least two of the plurality of channels can be set, and a waiting condition that satisfies any one of the threshold conditions among the plurality of pixels A pixel having a top layer (TOA) reflectivity can be detected as the first rolling mask region.

예를 들면, 상기 복수의 채널은 402~422nm 파장대를 감지하는 제1 채널, 433~453nm 파장대를 감지하는 제2 채널, 480~500nm를 감지하는 제3 채널, 545~565nm 파장대를 감지하는 제4 채널, 650~670nm 파장대를 감지하는 제5 채널, 675~685 파장대를 감지하는 제6 채널, 735~755 파장대를 감지하는 제7 채널 및 845~885 파장대를 감지하는 제8 채널을 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 임계 조건은 하기와 같이 미리 설정될 수 있다.For example, the plurality of channels may include a first channel that senses a wavelength band of 402 to 422 nm, a second channel that senses a wavelength band of 433 to 453 nm, a third channel that senses a wavelength of 480 to 500 nm, a fourth channel that senses a wavelength band of 545 to 565 nm, Channel, a fifth channel for detecting a wavelength band of 650 to 670 nm, a sixth channel for detecting a wavelength band of 675 to 685, a seventh channel for detecting a wavelength band of 735 to 755, and an eighth channel for detecting a wavelength band of 845 to 885 . In this case, the threshold condition may be set in advance as follows.

즉, 반복된 관측에 따른 경험에 의해, 짙은 구름에 대한 대기 최상층(TOA) 반사도는 상기 제2 채널에서 0.25 이상의 대기 최상층(TOA) 반사도를, 상기 제4 채널에서 0.35 이상의 대기 최상층(TOA) 반사도를, 상기 제6 채널에 대해 0.35 이상의 대기 최상층(TOA) 반사도를, 상기 제8 채널에 대해 0.55 이상의 대기 최상층(TOA) 반사도 중 적어도 하나의 값을 가질 수 있다. 또한, 상기 제8 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도를 상기 제6 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도로 나눈 값이 0.75 이상이고 1.25 이하인 경우도 짙은 구름의 대기 최상층(TOA) 반사도의 임계 조건으로 설정될 수 있다. 이러한 임계 조건 중에 어느 하나를 만족하는 상기 대기 최상층(TOA) 반사도를 가진 픽셀들을 상기 제1 구름 마스크 영역으로 검출될 수 있다.That is, due to experience with repeated observations, the atmospheric top layer (TOA) reflectance for the dense cloud is greater than 0.25 atmospheric top layer (TOA) reflectance in the second channel and the atmospheric top layer (TOA) (TOA) reflectivity of at least 0.35 for the sixth channel, and a TOA reflectivity of at least 0.55 for the eighth channel. Also, when the value obtained by dividing the reflectance of the atmospheric top layer (TOA) of the eighth channel by the reflectance of the atmospheric top layer (TOA) of the sixth channel is 0.75 or more and 1.25 or less, . Pixels having the atmospheric top layer (TOA) reflectance satisfying any one of these critical conditions can be detected as the first cloud mask region.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 ⓐ 단계 이후에 제1 클리어 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.5 is a flowchart for explaining a method of detecting a first clear area after step a) according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시된 흐름도는, 도 2에 도시된 구름 영역 검출 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도, 도 2에서 도시된 구성들에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 5에 도시된 흐름도에도 적용됨을 알 수 있다.The flow chart shown in Fig. 5 consists of the steps that are processed in a time-series manner in the rolling range detection apparatus 100 shown in Fig. Therefore, it is understood that the contents described above with respect to the configurations shown in FIG. 2 apply to the flowchart shown in FIG. 5, even if omitted from the following description.

도 5를 참조하면, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 복수의 픽셀들 중 상기 제1 구름 마스크 영역에 해당하는 픽셀들을 제외한 나머지 픽셀들인 제1 픽셀들 각각에 대해 산출된 대기 최상층(TOA) 반사도 및 추정된 배경반사도 간의 차이인 제1 차이값을 산출할 수 있다. 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 대기 최상층(TOA) 반사도에서 추정되 상기 배경반사도를 빼서 제1 차이값을 산출할 수 있고, 상기 제1 차이값은 대기 중 구성에 의한 대기 효과로 예측될 수 있다. 즉, 상기 제1 차이값이 소정의 값을 초과하면 대기 중에 구름이 존재함을 예측할 수 있다. 한편, 상기 제1 차이값이 음의 값을 갖는 경우에는 구름의 그림자가 존재 등에 따른 반사도 감소로 예측될 수도 있다(S120).Referring to FIG. 5, the rolling area detecting apparatus 100 calculates a waiting uppermost layer (TOA) reflectance calculated for each of the first pixels, which are pixels other than the pixels corresponding to the first rolling mask region, among the plurality of pixels And a first difference value that is a difference between the estimated background reflectance. The cloud area detection apparatus 100 can estimate a first difference value by subtracting the background reflectance estimated from the atmospheric top layer (TOA) reflectivity, and the first difference value can be predicted as an atmospheric effect by an atmospheric composition have. That is, if the first difference value exceeds a predetermined value, it can be predicted that a cloud exists in the atmosphere. If the first difference value has a negative value, the shadow of the cloud may be predicted to decrease in accordance with the existence of the shadow (S120).

한편, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 2를 참조하여 설명한 바와 같이 8개 채널 각각에 대한 대기 최상층(TOA) 반사도를 산출할 수 있고, 상기 제1 차이값을 구하기 위해 상기 8개 채널 중 적어도 하나의 채널에 대해서만 상기 제1 차이값을 산출할 수 있다. 예컨대, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 2를 참조하여 설명한 제1 채널에서 산출된 대기 최상층(TOA) 반사도에 대해서만 상기 제1 차이값을 산출할 수 있다.On the other hand, the cloud area detecting apparatus 100 can calculate the atmospheric top layer (TOA) reflectance for each of the eight channels as described with reference to Fig. 2, and calculates at least one of the eight channels The first difference value may be calculated for only one channel. For example, the cloud area detecting apparatus 100 may calculate the first difference value only for the atmospheric top layer (TOA) reflectivity calculated in the first channel described with reference to FIG.

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 픽셀들 각각에 대한 상기 대기 최상층(TOA) 반사도에 기초하여 정규식생지수(NDVI, Normalised Difference Vegetation Index)를 산출할 수 있다. 예를 들면, 402~422nm 파장대를 갖는 제1 채널, 433~453nm 파장대를 갖는 제2 채널, 480~500nm를 갖는 제3 채널, 545~565nm 파장대를 갖는 제4 채널, 650~670nm 파장대를 갖는 제5 채널, 675~685 파장대를 갖는 제6 채널, 735~755 파장대를 갖는 제7 채널 및 845~885 파장대를 갖는 제8 채널 각각에 대한 대기 최상층(TOA) 반사도가 산출된 경우, 구름 영역 검출 장치(100)는 근적외선의 대역인 상기 제8 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도 및 적색광 대역인 상기 제5 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도를 이용하여 정규식생지수(NDVI)를 산출할 수 있다. 구체적으로, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 픽셀들 각각의 상기 제8 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도에 상기 제5 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도를 뺀 값을 상기 제8 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도와 상기 제5 채널의 대기 최상층(TOA) 반사도를 합한 값으로 나눠서 상기 제1 픽셀들 각각의 정규식생지수(NDVI)를 산출할 수 있다(S121).The cloud area detection apparatus 100 may calculate a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) based on the atmospheric top layer (TOA) reflectivity for each of the first pixels. For example, a first channel having a wavelength band of 402 to 422 nm, a second channel having a wavelength band of 433 to 453 nm, a third channel having a wavelength band of 480 to 500 nm, a fourth channel having a wavelength band of 545 to 565 nm, (TOA) reflectivity for each of the 5th, 6th, 675th, and 685th wavelength zones, the seventh and seventh channels having the 735th and 755th wavelength zones, and the eighth channel having the 845th and 885th wavelength zones, (100) can calculate the normal vegetation index (NDVI) using the reflectivity of the atmospheric top layer (TOA) of the eighth channel and the reflectivity of the atmospheric top layer (TOA) of the fifth channel which is the red light band. Specifically, the rolling range detection apparatus 100 calculates a value obtained by subtracting the atmospheric top layer (TOA) reflectivity of the eighth channel from the atmospheric top layer (TOA) reflectance of the fifth channel of each of the first pixels, The normalized vegetation index NDVI of each of the first pixels may be calculated by dividing the reflectivity of the atmospheric top layer TOA and the reflectance of the topmost layer TOA of the fifth channel S121.

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 산출된 정규식생지수(NDVI)를 미리 설정된 지수값과 비교할 수 있다. 상기 미리 설정된 지수값은 실험에 의해 구름 및 구름의 그림자가 포함되지 않는 맑은 영역에서 산출될 수 있는 정규식생지수(NDVI)를 고려하여 설정될 수 있다. 예컨대, 상기 미리 설정된 지수값은 0.6으로 설정될 수 있다(S123).The cloud area detection apparatus 100 may compare the calculated normal vegetation index NDVI with a predetermined index value. The predetermined exponent value can be set in consideration of the normal vegetation index (NDVI) that can be calculated from a clear area that does not include cloud and cloud shadows by experiments. For example, the predetermined exponent value may be set to 0.6 (S123).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 픽셀들 중 상기 산출된 정규식생지수(NDVI)와 상기 미리 설정된 지수값을 초과하는 픽셀들을 제1 클리어 영역으로 검출할 수 있다(S125).The cloud area detection apparatus 100 may detect the pixels of the first pixels exceeding the calculated normal vegetation index (NDVI) and the preset exponent value as a first clear area (S125).

구름 영역 검출 장치(100)는 검출된 상기 제1 클리어 영역에 해당하는 픽셀들에 대한 제1 차이값으로 기준값을 산출할 수 있다. 예컨대, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 클리어 영역에 해당하는 픽셀들의 제1 차이값들의 평균값을 구하여 기준값으로 설정할 수 있다. 상기 기준값은 구름이 없는 맑은 지역에서 대기 효과에 의한 반사도로 예측할 수 있는 값일 수 있다(S127).The cloud area detecting apparatus 100 may calculate the reference value by using the first difference value for the pixels corresponding to the first clear region detected. For example, the cloud area detecting apparatus 100 may calculate an average value of first difference values of pixels corresponding to the first clear area and set the average value as a reference value. The reference value may be a value that can be predicted by the reflectance due to the atmospheric effect in a cloudy clear area (S127).

한편, 구름 영역 검출 장치(100)는, 상기 제1 채널에서 산출된 대기 최상층(TOA) 반사도에 대해서만 상기 제1 차이값을 산출한 경우, 상기 기준값도 상기 제1 채널에 대한 상기 제1 차이값만이 고려 될 수 있다.On the other hand, when the cloud area detecting apparatus 100 calculates the first difference value only for the atmospheric top layer (TOA) reflectivity calculated in the first channel, the reference value is also the first difference value Can be considered.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 ⓑ 단계 이후에 제2 클리어 영역 및 제2 구름 마스크 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.6 is a flowchart for explaining a method of detecting a second clear region and a second cloud mask region after step b? According to an embodiment of the present invention.

도 6에 도시된 흐름도는, 도 2에 도시된 구름 영역 검출 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도, 도 2에서 도시된 구성들에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 6에 도시된 흐름도에도 적용됨을 알 수 있다.The flow chart shown in Fig. 6 consists of the steps that are processed in a time-series manner in the rolling range detection apparatus 100 shown in Fig. Therefore, even though omitted from the following description, it can be seen that the above description regarding the configurations shown in FIG. 2 also applies to the flow chart shown in FIG.

도 6을 참조하면, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 5를 참조하여 설명한 제1 차이값 및 기준값을 비교할 수 있다. 이 경우, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 5를 참조하여 설명한 제1 픽셀들 중 제1 클리어 영역에 해당하는 픽셀을 제외한 나머지 픽셀들인 제2 픽셀들 각각에 대해 상기 제1 차이값 및 기준값을 비교할 수 있다(S131).Referring to FIG. 6, the cloud area detecting apparatus 100 may compare the first difference value and the reference value described with reference to FIG. In this case, the rolling range detection apparatus 100 may calculate the first difference value and the reference value for each of the second pixels, which are pixels other than the pixels corresponding to the first clear region among the first pixels described with reference to FIG. (S131).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 픽셀들 중 상기 기준값 이하의 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 맑음 지역으로 추정할 수 있는 제2 클리어 영역으로 검출할 수 있다. 예컨대, 도 5를 참조하여 설명한 바와 같이, 상기 기준값은 맑은 지역에서 평균적으로 예측될 수 있는 대기 효과인바, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 차이값이 상기 기준값 이하인 픽셀들에 대하여 구름에 의한 반사도 영향이 없는 맑은 지역으로 추정할 수 있다. 즉, 상기 제2 클리어 영역은 정규식생지수 값이 낮은 지역이나, 구름에 의한 반사도 영향이 없는 맑은 지역으로 추정될 수 있다(S133).The cloud area detecting apparatus 100 can detect the pixels having the first difference value below the reference value among the second pixels as a second clear region that can be estimated as a clear region. For example, as described with reference to FIG. 5, the reference value is an atmospheric effect that can be predicted on an average in a clear area. Accordingly, the cloud area detection apparatus 100 determines that the first difference value is less than the reference value It can be assumed that it is a clear area without the influence of reflection. That is, the second clear region can be estimated to be a region having a lower normal vegetation index value or a clear region having no influence of cloud reflection (S133).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 픽셀들 중 상기 기준값을 초과하는 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 구름이 있는 지역인 제2 구름 마스크 영역으로 검출할 수 있다. 제2 구름 마스크 영역은 도 4를 참조하여 설명한 임계 조건을 만족하지 않는 픽셀들이나, 상술한 바와 같이 기준값보다 큰 제1 차이값을 가지고 있는 픽셀들을 포함하므로, 대기 중 옅은 구름에 따른 반사도 효과가 있다고 예측될 수 있는 영역이다(S135).The rolling range detection apparatus 100 may detect pixels of the second pixels having a first difference value exceeding the reference value as a second rolling mask region which is a cloudy region. Since the second cloud mask region includes pixels that do not satisfy the threshold condition described with reference to FIG. 4 or pixels having a first difference value larger than the reference value as described above, there is a reflection effect according to a pale cloud in the atmosphere Is an area that can be predicted (S135).

구름 영역 검출 장치(100)는 도 4 및 도 5에서 검출된 제1 구름 마스크 영역 및 제1 클리어 영역과 도 6에서 검출된 제2 구름 마스크 영역 및 제2 클리어 영역(이하, 복수의 영역)에 대한 정보를 포함하는 구름 마스크 맵을 생성할 수 있다. 예컨대, 상기 구름 영역 검출 장치(100)는 도 1a을 참조하여 설명한 인공 위성이 관측하는 소정의 지표면에 대응하는 지도 상에 복수의 영역 각각을 색으로 구분하여 표시한 상기 구름 마스크 맵을 생성할 수 있다. 예를 들면, 상기 소정의 지표면이 위도 34.01N°~38.42N° 및 경도 125.36E°~128.78E°인 경우, 상기 구름 마스크 맵도 위도 34.01N°~38.42N° 및 경도 125.36E°~128.78E°에 대한 지도 상에서 상기 복수의 영역 각각이 색으로 구분되어 표시될 수 있다(S137).The cloud-area detecting apparatus 100 detects the first cloud mask area and the first clear area detected in Figs. 4 and 5 and the second cloud mask area and the second clear area (hereinafter, referred to as a plurality of areas) detected in Fig. Lt; RTI ID = 0.0 > a < / RTI > cloud mask map. For example, the cloud area detection apparatus 100 may generate the cloud mask map in which a plurality of areas are displayed in a color-coded manner on a map corresponding to a predetermined ground surface observed by the artificial satellite described with reference to FIG. 1A have. For example, when the predetermined surface is at a latitude of 34.01N to 38.42N and a hardness of 125.36E to 128.78E, the cloud mask map also has latitude 34.01N to 38.42N and hardness 125.36E to 128.78E Each of the plurality of regions may be displayed in a color-coded manner on a map for the region of the display area (S137).

또한, 구름 영역 검출 장치(100)는 상술한 상기 복수의 영역 각각에 포함되는 픽셀들에 대한 정보 및/또는 상기 픽셀들에 대응하는 지표면의 좌표 정보(예컨대, 위도 및 경도)를 제공할 수 있다. 이 경우, 육상 연구를 수행할 연구자는 상기 제공된 각 영역에 대한 픽셀들의 좌표 정보 및/또는 상기 픽셀들에 대응되는 지도 좌표 정보에 기초하여 상기 영상에서 구름에 해당되는 부분을 제거할 수도 있다.In addition, the cloud area detection apparatus 100 may provide information on the pixels included in each of the plurality of regions described above and / or coordinate information (e.g., latitude and longitude) of the surface of the earth surface corresponding to the pixels . In this case, the researcher who performs the terrestrial research may remove the portion corresponding to the cloud in the image based on the coordinate information of the pixels for each of the provided regions and / or the map coordinate information corresponding to the pixels.

한편, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 2를 참조하여 설명한 8개의 채널들 중 적어도 하나의 채널에 대한 제1 차이값과 기준값을 각각 산출하여, 상기 제2 클리어 영역 및 제2 구름 마스크 영역을 검출할 수도 있다.The cloud area detection apparatus 100 calculates a first difference value and a reference value for at least one channel among the eight channels described with reference to FIG. 2, and calculates the second clear region and the second cloud mask region .

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치(100)가 ⓑ 단계 이후에 제2 클리어 영역 및 제2 구름 마스크 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 7 is a flowchart for explaining a method for detecting the rolling area detection apparatus 100 according to an embodiment of the present invention, after detecting the second clear area and the second rolling mask area after step (b).

도 7에 도시된 흐름도는, 도 2에 도시된 구름 영역 검출 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도, 도 2에서 도시된 구성들에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 7에 도시된 흐름도에도 적용됨을 알 수 있다.The flowchart shown in Fig. 7 consists of the steps that are processed in a time-series manner in the rolling range detection apparatus 100 shown in Fig. Therefore, it is understood that the contents described above with respect to the configurations shown in FIG. 2 apply to the flow chart shown in FIG. 7, even if omitted from the following description.

도 7을 참조하면, 구름 영역 검출 장치(100)는 미리 저장된 지표면 반사도(SFC) 데이터 베이스로부터 도 6을 참조하여 설명한 제2 픽셀들 각각에 대응되는 지표면 반사도(SFC)를 획득할 수 있다. 여기서, 지표면 반사도(SFC)는 구름 없는 곳에서의 도 2를 참조하여 설명한 대기 최상층(TOA) 반사도로부터 실제 대기 효과가 제거되어 산출된 지표면 반사도(SFC)이다. 구체적으로, 상기 구름 영역 검출 장치(100)는 도 1a를 참조하여 설명한 소정의 지표면에서 구름이 없는 맑은 지역에 대한 상기 대기 최상층(TOA) 반사도로부터 상기 지표면 반사도(SFC)를 산출할 수 있다. 구름 영역 검출 장치(100)는 복수번 반복하여 관측된 위성 관측 자료로부터 도 2를 참조하여 설명한 복수의 픽셀들 각각에 대한 상기 지표면 반사도(SFC)를 산출하여 상기 지표면 반사도(SFC) 데이터 베이스를 미리 생성하여 저장해 둘 수 있다. 한편, 지표면 반사도(SFC)는 실제 구름이 없는 지표면으로부터 산출된 반사도이고, 상기 배경반사도는 양방향반사도분포(BRDF) 기반 모델로부터 추정된 지표면에 의한 반사도이다(S141).Referring to FIG. 7, the rolling area detection apparatus 100 may obtain a surface reflectance (SFC) corresponding to each of the second pixels described with reference to FIG. 6 from a previously stored surface reflectivity (SFC) database. Here, the surface reflectivity (SFC) is the surface reflectivity (SFC) calculated by removing the actual atmospheric effect from the atmospheric top layer (TOA) reflectivity described with reference to FIG. 2 in the absence of a cloud. Specifically, the cloud area detection apparatus 100 can calculate the surface reflectance (SFC) from the atmospheric top layer (TOA) reflectivity for a cloudless clear area on the predetermined surface surface described with reference to FIG. 1A. The cloud area detection apparatus 100 calculates the surface reflectance (SFC) for each of the plurality of pixels described with reference to FIG. 2 from the satellite observation data repeatedly observed a plurality of times, and stores the surface reflectance (SFC) You can create and save. On the other hand, the ground surface reflectivity (SFC) is the reflectivity calculated from the actual cloudless surface, and the background reflectivity is the reflectivity of the ground surface estimated from the BRDF-based model (S141).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 픽셀들 각각에 대응하는 상기 배경반사도에 상기 획득한 지표면 반사도(SFC)를 뺀 제2 차이값을 산출할 수 있다. 상기 제2 차이값은 추정된 상기 배경반사도의 오차일 수 있다(S143).The rolling range detection apparatus 100 may calculate a second difference value obtained by subtracting the obtained surface reflectance (SFC) from the background reflectivity corresponding to each of the second pixels. The second difference value may be an error of the estimated background reflectivity (S143).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 차이값에 기초하여 상기 제1 차이값을 보정할 수 있다. 예컨대, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 픽셀들 각각에 대응하는 상기 제2 차이값의 절대값을 상기 제1 차이값에 더하여 보정된 제1 차이값을 산출할 수 있다. 여기서, 보정된 제1 차이값은 구름 밑의 지표면, 구름의 영향 및 모델 오차를 포함하는 대기 효과로 예측될 수 있다(S145).The cloud area detection apparatus 100 may correct the first difference value based on the second difference value. For example, the cloud area detection apparatus 100 may calculate the corrected first difference value by adding the absolute value of the second difference value corresponding to each of the second pixels to the first difference value. Here, the corrected first difference value can be predicted by an atmospheric effect including an earth surface under the clouds, an influence of clouds, and a model error (S145).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 픽셀들 각각의 상기 보정된 제1 차이값과 도 2를 참조하여 설명한 기준값을 비교할 수 있다(S147).The cloud area detection apparatus 100 may compare the corrected first difference value of each of the second pixels with the reference value described with reference to FIG. 2 (S147).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 픽셀들 중 상기 기준값 이하의 상기 보정된 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 제2 클리어 영역으로 검출할 수 있다. 예컨대, 상기 제2 클리어 영역은 정규식생지수 값이 낮은 지역이나, 구름에 의한 반사도 영향이 없는 맑은 지역으로 추정될 수 있다(S148).The rolling range detection apparatus 100 may detect pixels of the second pixels having the corrected first difference value below the reference value as a second clear region. For example, the second clear area can be estimated as a region having a low normal vegetation index value, or a clear area having no influence of cloud reflection (S148).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 픽셀들 중 상기 기준값을 초과하는 상기 보정된 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 옅은 구름이 있는 지역인 제2 구름 마스크 영역으로 검출할 수 있다. 제2 구름 마스크 영역은 도 4를 참조하여 설명한 임계 조건을 만족하지 않으나, 상술한 바와 같이 기준값보다 큰 제1 차이값을 가지고 있는 영역으로 대기 중 구름에 따른 반사도 효과(예컨대, 반사도 상승 효과)가 있다고 예측될 수 있는 영역이다. 즉, 제2 구름 마스크 영역은 옅은 구름의 반투명성에 의해 구름에 의한 반사도와 지표면에 의한 반사도가 혼재되어 있는 영역이다(S149).The rolling range detection apparatus 100 can detect the pixels having the corrected first difference value exceeding the reference value among the second pixels as the second rolling mask region which is a region with a pale cloud. The second cloud mask region does not satisfy the critical condition described with reference to FIG. 4, but has a first difference value larger than the reference value as described above, and reflectance effect (for example, reflectivity increasing effect) It is an area that can be predicted. That is, the second cloud mask region is a region in which the reflectivity by the cloud and the reflectance by the earth surface are mixed due to translucency of the light cloud (S149).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 구름 영역 검출 장치(100)는 도 4 및 도 5에서 검출된 제1 구름 마스크 영역 및 제1 클리어 영역과 검출된 제2 구름 마스크 영역 및 제2 클리어 영역을 지도 상에 구별되게 표시한 구름 마스크 맵을 생성할 수 있다(S150).The cloud area detection apparatus 100 is configured such that the cloud area detection apparatus 100 maps the first cloud mask area and the first clear area detected in Figs. 4 and 5 and the detected second cloud mask area and the second clear area A cloud mask map can be generated that is distinguished on the basis of the cloud mask map (S150).

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 ⓑ 단계 이후에 그림자 영역을 검출하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating a method of detecting a shadow region after step b) according to an embodiment of the present invention.

도 8에 도시된 흐름도는, 도 2에 도시된 구름 영역 검출 장치(100)에서 시계열적으로 처리되는 단계들로 구성된다. 따라서, 이하에서 생략된 내용이라 하더라도, 도 2에서 도시된 구성들에 관하여 이상에서 기술된 내용은 도 8에 도시된 흐름도에도 적용됨을 알 수 있다.The flow chart shown in Fig. 8 consists of the steps that are processed in a time-series manner in the rolling range detection apparatus 100 shown in Fig. Therefore, even though omitted from the following description, it can be seen that the above description regarding the configurations shown in FIG. 2 also applies to the flow chart shown in FIG.

도 8을 참조하면, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 6 및 도 7 중 적어도 하나의 과정에서 그림자 영역을 검출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 즉, 도 2를 참조하여 설명한 제1 차이값이 음의 값을 갖는지 양의 값을 갖는지에 따라 그림자 영역 검출 단계의 진행 여부가 결정하는 단계가 추가될 수 있다.Referring to FIG. 8, the cloud area detecting apparatus 100 may further include a step of detecting a shadow region in at least one of the steps of FIG. 6 and FIG. That is, a step of determining whether to proceed with the shadow region detection step may be added depending on whether the first difference value described with reference to FIG. 2 has a negative value or a positive value.

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 차이값이 양의 값인지, 음의 값인지 판단할 수 있다. 다만, 도 6 및 도 7과 같이 그림자 영역을 검출하는 단계가 포함되지 않은 경우, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 6을 참조하여 설명한 제2 픽셀 중 상기 제1 차이값이 0보다 작은 값을 갖는 픽셀들을 제2 클리어 영역으로 검출할 수 있다(S151).The cloud area detecting apparatus 100 may determine whether the first difference value is a positive value or a negative value. 6 and 7, when the shadow region detection step is not included, the rolling range detection apparatus 100 determines that the first difference value among the second pixels described with reference to FIG. 6 is a value smaller than 0 (Step S151).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 픽셀들 중 상기 음의 제1 차이값을 갖는 픽셀들(이하, 제3 픽셀들)을 검출할 수 있다. 일 예로, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 검출된 제1 차이값과 도 5를 참조하여 설명한 기준값에 미리 설정된 수(a)를 곱한 값을 비교할 수 있다. 상기 미리 설정된 수(a)는 -1(음수)보다 작은 수로 실험으로 구름의 그림자에 의해 지표면의 반사도가 감소될 수 있는 정도를 고려하여 설정될 수 있다. 즉, 상기 미리 설정된 수(a)는 상기 제1 차이값이 음수인 점을 고려하여 음의 값을 갖도록 설정될 수 있다. 예컨대, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 미리 설정된 수가 -2로 설정된 경우에 비교적 정확하게 그림자 영역을 검출할 수 있다. 다른 예로, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 7을 참조하여 설명한 바와 같이 상기 지표면 반사도(SFC)를 고려한 보정된 제1 차이값과 상기 기준값에 미리 설정된 수(a)를 곱한 값을 비교할 수도 있다(S153).The cloud area detecting apparatus 100 may detect pixels (hereinafter, third pixels) having the negative first difference value among the second pixels. For example, the cloud area detecting apparatus 100 may compare the detected first difference value with a predetermined number (a) multiplied by the reference value described with reference to FIG. The predetermined number (a) may be set in consideration of the degree to which the reflectivity of the surface of the earth can be reduced by the shadow of the cloud in the experiment by a number smaller than -1 (negative number). That is, the predetermined number (a) may be set to have a negative value in consideration of the fact that the first difference value is negative. For example, the cloud area detecting apparatus 100 can detect a shadow region relatively accurately when the preset number is set to -2. As another example, the cloud area detection apparatus 100 may compare the corrected first difference value considering the surface reflectance (SFC) and the value obtained by multiplying the reference value by a predetermined number (a) as described with reference to FIG. 7 (S153).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제3 픽셀들 중 상기 기준값에 미리 설정된 수(a)를 곱한 값보다 큰 상기 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 제2 클리어 영역으로 검출할 수 있다. 이는, 제1 차이값이 음의 값을 갖더라도, 상기 추정된 배경반사도와 산출된 상기 반사도 간의 차이가 크지 않아 구름의 그림자가 존재한다고 볼 수 없기 때문이다(S155).The rolling range detection apparatus 100 may detect pixels having the first difference value larger than a value obtained by multiplying the reference value by a predetermined number (a) among the third pixels as a second clear region. This is because even though the first difference value has a negative value, the difference between the estimated background reflectivity and the calculated reflectivity is not large, so that there is no shadow of the cloud (S155).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제3 픽셀들 중 상기 기준값에 미리 설정된 수(a)를 곱한 값 미만인 상기 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 그림자 영역으로 검출할 수 있다. 즉, 상기 그림자 영역은, 구름에 의한 그림자가 특정 지표면에 존재하는 경우에 반사도가 상당히 낮아질 수 있기 때문에, 추정된 배경반사도보다 상당히 낮은 반사도가 산출되어 제1 차이값이 음의 값을 가지게 되며, 또한, 상기 제1 차이값의 절대값은 상기 기준값으로 추정된 대기 효과보다 상당히 큰 값 가지게 된다(S157).The cloud area detecting apparatus 100 may detect pixels having the first difference value that is less than a value obtained by multiplying the reference value by a predetermined number (a) among the third pixels as shadow regions. That is, since the reflectivity of the shadow region can be considerably lowered when shadows due to clouds are present on a specific surface, the reflectance significantly lower than the estimated background reflectivity is calculated, so that the first difference value has a negative value, In addition, the absolute value of the first difference value is considerably larger than the atmospheric effect estimated by the reference value (S157).

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 픽셀들 중 상기 제1 차이값이 양의 값을 갖는 픽셀들을 검출할 수 있다. 이 경우, 도 8에 도시된 바와 같이, 구름 영역 검출 장치(100)는 도 6에 따른 단계로 진행될 수 있다. 즉, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 픽셀들 중 상기 제1 차이값이 양의 값을 갖는 픽셀들(이하, 제4 픽셀들)이 검출되면, 도 6과 같이 상기 제4 픽셀들 각각의 상기 제1 차이값과 상기 기준값을 비교할 수 있다(S158). 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 제4 픽셀들 중 상기 기준값을 초과하는 상기 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 제2 구름 마스크 영역으로 검출(S159)하고, 상기 제4 픽셀 중 상기 기준값 이하인 상기 제1 차이값을 갖는 픽셀들을 제2 클리어 영역(S155)으로 검출할 수 있다.The rolling range detection apparatus 100 may detect pixels among the second pixels in which the first difference value has a positive value. In this case, as shown in FIG. 8, the cloud area detecting apparatus 100 may proceed to the step according to FIG. That is, when the pixels (hereinafter, fourth pixels) having the positive value of the first difference value among the second pixels are detected, the rolling area detection apparatus 100 detects the fourth pixels The first difference value may be compared with the reference value (S158). The rolling range detection apparatus 100 detects (S159) pixels having the first difference value exceeding the reference value among the fourth pixels as a second rolling mask region, 1 difference value can be detected in the second clear area S155.

구름 영역 검출 장치(100)는 상기 구름 영역 검출 장치(100)는 도 4 및 도 5에서 검출된 제1 구름 마스크 영역 및 제1 클리어 영역과 도 6에서 검출된 제2 구름 마스크 영역 및 제2 클리어 영역과 함께 상기 검출된 그림자 영역에 대한 정보를 더 포함하는 구름 마스크 맵을 생성할 수 있다(S160).The rolling range detection apparatus 100 is characterized in that the rolling range detection apparatus 100 has a first rolling mask area and a first clear area detected in FIGS. 4 and 5, a second rolling mask area and a second clear area And generates a cloud mask map including information on the detected shadow region together with the region (S160).

도 9 및 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 구름 영역 검출 장치가 생성한 구름 마스크 맵을 도시한 도면이다.9 and 10 are diagrams showing a cloud mask map generated by the rolling range detection apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 9 (a)를 참조하면, 구름 마스크 맵은 도 8의 그림자 영역 추출 단계 없이 진행된 구름 마스크 맵이다. 상기 구름 마스크 맵은 도 2에서 상술한 바와 같이 상기 소정의 지표면에 대응하는 지도 상에 제1 구름 마스크 영역, 상기 제2 구름 마스크 영역, 상기 제1 클리어 영역 및 상기 제2 클리어 영역을 구분하여 표시한 지도이다. 도 9(b)를 참조하면, 도시된 영상은 인공 위성의 관측 자료로부터 생성된 RGB 영상이다.Referring to FIG. 9A, the cloud mask map is a cloud mask map that proceeds without the shadow region extraction step of FIG. 2, the first and second rolling mask regions, the first clear region, and the second clear region are separately displayed on the map corresponding to the predetermined ground surface It is a map. Referring to FIG. 9 (b), the illustrated image is an RGB image generated from observation data of a satellite.

상기 구름 마스크 맵과 상기 영상을 서로 대비해 보면, 상기 구름 마스크 맵은 상기 RGB 영상에서 육안으로 확인하기 어려운 옅은 구름까지 검출할 수 있고, 이는 옅은 구름(thin cloud)의 영역인 제2 구름 마스크 영역으로 상기 구름 마스크 맵에 표시되어 있다. 이 경우, 육상 및 해상 연구를 하는 연구자가 단순히 RGB 영상으로만 육안으로 육상 및 해상 연구를 할 때에 인지하지 못한 옅은 구름에 의해 잘못된 육상 및 해상에 대한 정보를 획득할 수도 있다. 이와 달리, 상기 연구자가 상기 구름 마스크 맵에 기초하여 육상 및 해상 연구를 수행하는 경우에는 육안으로 확인이 어려운 옅은 구름에 대한 정보까지 표시되어 있는 점에서 육상 및 해상 연구에 정확하지 않은 정보를 제공하는 구름이 존재하는 영역을 용이하게 제거할 수 있다.When the cloud mask map and the image are compared with each other, the cloud mask map can detect a light cloud which is difficult to visually recognize from the RGB image, which is a second cloud mask region which is a region of a thin cloud And is displayed on the cloud mask map. In this case, a researcher conducting a land and marine research can acquire information about a wrong land and sea by a light cloud which is not recognized when the land and sea research is done visually only by RGB image. On the other hand, when the researcher conducts land and marine research based on the cloud mask map, information on light clouds, which are hard to be visually confirmed, is also displayed, thereby providing inaccurate information on land and marine research It is possible to easily remove the region where the cloud exists.

도 10의 (a)를 참조하면, 상기 구름 마스크 맵은 도 8의 그림자 영역 추출 단계도 포함하여 진행된 경우에 생성된 구름 마스크 맵이다. 상기 구름 마스크 맵은 도 9의 (a)의 구름 마스크 맵과 같이 상기 소정의 지표면에 대응하는 지도 상에 제1 구름 마스크 영역, 상기 제2 구름 마스크 영역, 상기 제1 클리어 영역 및 상기 제2 클리어 영역을 구분하여 표시하면서, 추가적으로 그림자 영역에 대한 정보까지 포함하여 상기 지도에 표시하고 있다. 도 10(b)는 동일한 위성의 관측 자료로부터 획득한 RGB 영상이다. 상기 구름 마스크 맵과 상기 RGB 영상을 대비해 보면, 상기 구름 마스크 맵은 도 8에 도시된 그림자 영역 검출로부터 상당히 정확하게 구름에 의한 그림자를 검출하고 있음을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 10A, the cloud mask map is a cloud mask map generated when the shadow area extraction step of FIG. 8 is also performed. The above-described cloud mask map is a map including a first cloud mask area, a second cloud mask area, a first clear area and a second clear area on a map corresponding to the predetermined ground surface, like the cloud mask map of FIG. 9 (a) Areas are additionally displayed on the map including information on the shadow area. 10 (b) is an RGB image obtained from observation data of the same satellite. When the cloud mask map and the RGB image are compared with each other, it can be seen that the cloud mask map detects shadows due to the cloud from the shadow region detection shown in FIG. 8 with considerable accuracy.

이처럼, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 소정의 지표면 상에 존재하는 구름의 위치를 정확히 검출하면서, 추가적으로 상기 구름에 의해 발생하는 그림자 영역을 검출할 수 있다. 이를 통해, 구름 영역 검출 장치(100)는 상기 육상 연구에 불필요한 영역에 대한 모든 정보를 전부 검출할 수 있고, 상기 연구자는 육상 및 해상 연구에 필요한 자료만 추출하여 효율적으로 연구할 수 있다.As described above, the cloud area detecting apparatus 100 can accurately detect the position of a cloud existing on the predetermined ground surface, and further can detect a shadow region generated by the cloud. Accordingly, the cloud area detecting apparatus 100 can detect all the information on the area unnecessary for the land survey, and the researcher can extract only the data necessary for the land and marine survey and efficiently study it.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 디바이스를 포함할 수 있다.The embodiments of the present invention described above can be embodied in the form of a computer program that can be executed on various components on a computer, and the computer program can be recorded on a computer-readable medium. At this time, the medium may be a magnetic medium such as a hard disk, a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floptical disk, , A RAM, a flash memory, and the like, which are specifically configured to store and execute program instructions.

한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.Meanwhile, the computer program may be designed and configured specifically for the present invention or may be known and used by those skilled in the computer software field. Examples of computer programs may include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that may be executed by a computer using an interpreter or the like.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 디바이스에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, '필수적인', '중요하게' 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.The specific acts described in the present invention are, by way of example, not intended to limit the scope of the invention in any way. For brevity of description, descriptions of conventional electronic configurations, control systems, software, and other functional aspects of such systems may be omitted. Also, the connections or connection members of the lines between the components shown in the figures are illustrative of functional connections and / or physical or circuit connections, which may be replaced or added by a variety of functional connections, Connection, or circuit connections. Also, unless explicitly referred to as " essential ", " important ", etc., it may not be a necessary component for application of the present invention.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Accordingly, the spirit of the present invention should not be construed as being limited to the above-described embodiments, and all ranges that are equivalent to or equivalent to the claims of the present invention as well as the claims .

100: 구름 영역 검출 장치
110: 반사도 분포 모델링부
120: 반사광 획득부
130: 배경반사도 추정부
140: 반사도 산출부
150: 기준값 산출부
160: 식생지수 산출부
170: 구름 마스크 검출부
180: 그림자 영역 추출부
190: 구름 마스크 맵 생성부100: cloud area detecting device
110: reflectivity distribution modeling unit
120:
130: background reflectivity estimating unit
140: reflectivity calculating section
150: reference value calculating section
160: Vegetation Index Calculator
170: cloud mask detector
180: shadow region extracting unit
190: cloud mask map generating unit

Claims

1. A method for detecting a cloud area in a cloud from a satellite observation data having a predetermined resolution including a plurality of pixels,
Obtaining spherical reflected light information of sunlight reflected by the atmosphere on the ground surface and the surface of the satellite observation data;
Estimating a background reflectivity for the surface based on a bidirectional reflectance distribution function (BRDF) model previously modeled for the surface;
Calculating a top-of-atmosphere (TOA) reflectivity from the global reflected light information;
Calculating a first difference value that is a difference between the atmospheric top layer (TOA) reflectance and the background reflectivity; And
Detecting a cloud mask region of pixels among the plurality of pixels in which the cloud exists, based on the atmospheric top layer (TOA) reflectivity and the first difference value.

The method according to claim 1,
Wherein the spherical reflected light information includes reflected light information for each of eight channels divided by a wavelength range in a visible light spectrum and a near-infrared spectrum range.

The method according to claim 1,
Wherein the step of detecting the cloud mask region comprises:
Detecting a pixel having the atmospheric top layer (TOA) reflectivity that satisfies a preset threshold condition among the plurality of pixels as a first cloud mask area.

The method of claim 3,
In the step of calculating the first difference value,
Wherein the first difference value is calculated for the first pixels among the plurality of pixels that are pixels other than the first cloud mask region.

5. The method of claim 4,
Wherein the step of detecting the cloud mask region comprises:
Calculating a normal vegetation index from the atmospheric top layer (TOA) reflectivity for the first pixels; And
Detecting, as a first clear region, pixels having the normal vegetation index exceeding a predetermined exponent value among the first pixels.

6. The method of claim 5,
The step of calculating the first difference value comprises:
And calculating a mean value of the first difference value with respect to the first clear region as a reference value.

The method according to claim 6,
Wherein the step of detecting the cloud mask region comprises:
Detecting pixels of the second pixels, which are pixels other than the pixels included in the first clear region, that are equal to or less than the reference value as a second clear region; And
Detecting pixels of the second pixels having the first difference value exceeding the reference value as a second cloud mask region.

8. The method of claim 7,
The step of calculating the reflectivity includes:
Obtaining a surface reflectivity corresponding to each of the second pixels from a previously stored surface reflectivity database,
Wherein the pre-stored surface reflectivity database is data obtained by preliminarily collecting surface reflectivity corresponding to each of the plurality of pixels.

9. The method of claim 8,
The step of calculating the first difference value comprises:
Calculating a second difference value that is a difference between the background reflectivity and the surface reflectivity; And
And correcting the first difference value based on the second difference value.

10. The method of claim 9,
Wherein the step of detecting the cloud mask region comprises:
Comparing the corrected first difference value with the reference value for second pixels among the first pixels that are pixels other than pixels included in the first clear region; And
Detecting pixels of the second pixels having the corrected first difference value exceeding the reference value as a second cloud mask region.

8. The method of claim 7,
Wherein the step of detecting the cloud mask region comprises:
Detecting third ones of the second pixels having a negative value; And
Detecting, as a shadow area, pixels having the first difference value that is less than a value obtained by multiplying the reference value by a predetermined number of the third pixels.

12. The method of claim 11,
In the step of detecting the shadow region,
And detecting, as a second clear region, pixels having a first difference value that is equal to or larger than a value obtained by multiplying the reference value by a predetermined number of the third pixels.

13. The method of claim 12,
Generating a cloud mask map that is a map in which the first cloud mask area, the second cloud mask area, the first clear area, the second clear area, and the shadow area are separately displayed on a map corresponding to the ground surface; The method comprising the steps of:

A cloud area detecting apparatus for detecting a cloud area from satellite observation data having a predetermined resolution including a plurality of pixels,
A reflected light information obtaining unit for obtaining the satellite observation data including the earth surface to be observed and the earth reflected light information about sunlight reflected by the atmosphere on the earth surface;
A background reflectivity estimator for estimating a background reflectivity for the surface from a model based on a bidirectional reflectivity distribution function (BRDF) modeled in advance for the surface;
A reflectivity calculating unit for calculating an atmospheric top layer (TOA) reflectance from the global reflected light information;
A reference value calculating unit for calculating a first difference value that is a difference between the atmospheric top layer (TOA) reflectance and the background reflectance;
And a cloud mask detection unit that detects a cloud mask area of the pixels among the plurality of pixels in which the cloud exists, based on the atmospheric top layer reflectivity and the first difference value.

15. The method of claim 14,
Wherein the spherical reflected light information includes reflected light information for each of eight channels divided by a wavelength range in a visible light spectrum and a near-infrared spectrum range.

15. The method of claim 14,
Wherein the cloud mask detection unit detects the pixels having the atmospheric uppermost layer reflectance satisfying a predetermined threshold condition among the plurality of pixels as a first cloud mask region.

17. The method of claim 16,
Wherein the reference value calculation unit calculates the first difference value for the first pixels among the plurality of pixels, which are pixels other than the first cloud mask area.

18. The method of claim 17,
And a vegetation index calculating unit for calculating a normal vegetation index from the atmospheric top layer (TOA) reflectivity for the first pixels,
Wherein the cloud mask detection unit detects pixels having the normal vegetation index exceeding a preset exponent value among the first pixels as a first clear region.

19. The method of claim 18,
Wherein the reference value calculation unit further calculates a reference value that is an average value of the difference values with respect to the first clear region detected.

20. The method of claim 19,
Wherein the cloud mask detection unit detects pixels of the second pixels, which are pixels other than pixels included in the first clear area, having the first difference value exceeding the reference value as a second cloud mask area And detects the cloud area.

21. The method of claim 20,
Wherein the cloud mask detection unit detects, as a second clear region, pixels having the reference value or less among the second pixels.

21. The method of claim 20,
Wherein the reflectivity calculating unit obtains a surface reflectance corresponding to each of the second pixels from a previously stored surface reflectivity database,
Wherein the pre-stored surface reflectivity database is data obtained by preliminarily collecting the surface reflectance corresponding to each of the plurality of pixels.

23. The method of claim 22,
Wherein the reference value calculator further calculates a second difference value that is a difference between the background reflectivity and the surface reflectance, and corrects the first difference value based on the calculated second difference value.

22. The method of claim 21,
Wherein the cloud mask detection unit detects third pixels whose first difference value is a negative value among the second pixels and outputs the first difference value that is less than a value obtained by multiplying the reference value among the third pixels by a predetermined number And further detects, as a shadow area, pixels having the pixel value.

25. The method of claim 24,
Wherein the cloud mask detection unit detects, as a second clear region, pixels having a first difference value that is equal to or larger than a value obtained by multiplying the reference value by a predetermined number of the third pixels.

A computer-readable recording medium on which a program for executing the method according to any one of claims 1 to 13 is recorded.