KR20220045375A - 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 위성으로부터 수신된 표준 영상 데이터와, 기설정된 항목의 관측 기하 조건 정보 및 기설정된 항목의 관측 대기 정보를 입력받는 입력부(100), 상기 입력부(100)에 입력받은 상기 관측 기하 조건 정보, 관측 대기 정보들을 이용하여, 입력받은 상기 표준 영상 데이터의 각 픽셀에 대한 대기 보정을 수행하는 대기보정부(200) 및 상기 대기보정부(200)에 의해 대기 보정된 영상 데이터에 대해 기저장된 지표면 반사도 산출 알고리즘을 적용하여, 지표면 반사도를 산출하는 지표면 반사도 산출부(300)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 다목적실용위성 3/3A호 특성에 따라 특화된 위성 영상에 대한 대기보정 수행을 통한 지표면 반사도를 산출하여 제공할 수 있는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
종래부터 지구의 지표면 변화 연구나 온난화 연구 및 식생지수 계산 등의 다양한 위성 활용 기법으로 지구의 지표면 반사도를 측정해오고 있다. 지표면 반사도(surface reflectance)란, 태양에서 방출된 빛인 전자기파는 지구의 대기 또는 지표면에 의해 반사되고, 인공위성은 이 반사된 복사 에너지를 측정하여 지표면 반사도를 산출하게 된다.
이러한 지표면 반사도를 산출하기 위해서는 필수적으로 원본 위성 영상, 즉, 원시 영상 데이터의 물리값 활용에 기본적인 전처리 과정을 수행하는 과정인 대기 보정(atmospheric correction)을 수행하여, 지표면을 관측할 때, 광파나 전자기파가 대기 입자에 의해 산란 또는 흡수되면서 영상에서 발생하는 왜곡을 보정하게 된다.
현재 다목적실용위성 3/3A호 영상에 기반하여 공식적으로 배포되는 지표면 반사도 산출 소프트웨어가 존재하지 않기 때문에, 필요 또는 연구 목적에 따라, 개별 사용자가 상용 위성영상 처리 소프트웨어에 탑재된 지표면 반사도 산출 툴을 사용하여 산출하게 된다. 그렇지만, 다목적실용위성 3/3A호의 경우, 관측 천정각(zenith angle) 폭이 매우 넓고, 다른 위성과 관측 파장이 상이하기 때문에, 이러한 특징을 반영하여 대기 보정, 지표면 반사도 산출이 이루어져야 하지만, 아직까지 최적화된 소프트웨어가 개발되지 않고 있는 실정이다.
상세하게는, 종래의 상용 위성영상 처리 프로그램들 중 각 대기환경에 대한 입력변수를 요구하지 않고, 이미 상정된 상황들(도심, 해상 등)에 맞춰 대기보정을 처리하는 경우가 있어, 다양한 상황을 반영하지 못하기 때문에 대기보정 처리의 신뢰성 저하 요인이 되는 것은 당연하다. 뿐만 아니라, 종래의 전문 대기 시뮬레이션 프로그램은, 각 대기 프로파일에 대해 시뮬레이션을 수행하고 그 결과는 각 파장별로 산출되어 다목적 실용 위성의 각 채널의 관측 범위에 맞게 추가 가공이 요구되게 된다.
이러한 과정은 연산 시간을 증가시키는 요인으로 작용하여, 대용량의 위성영상을 처리할 때 효율성 저해 요소가 되는 문제점이 있다.
또한, 종래의 대기 보정 알고리즘 등을 처리하면서 룩업 테이블 등을 활용할 경우, 각 해당 위성의 관측 파장 영역에 맞게 제작되기 때문에, 각 해당 위성이 처하게 되는 관측 환경에 특화되어 제작되는 것이 당연하다. 그렇기 때문에, 단순히 종래의 룩업 테이들의 데이터에 대한 다목적실용위성 3/3A호에 활용은 그 정확도가 낮아질 수 밖에 없는 문제점이 있다.
이와 관련해서, 국내등록특허 제10-2013647호("위성 영상처리방법 및 기록매체")에서는 다목적실용위성 3A호 특성에 따른 특화된 원시 자료처리 아키텍쳐 규정하여 다목적실용위성 3A호 영상 품질 기술 정립을 위한 영상처리방법에 대해서 개시하고 있다. 이는 원시 관측 영상 데이터를 최적화하기 위한 기술일 뿐, 이를 활용한 지표면 반사도 산출 또는 지표면 반사도 산출을 위한 대기 보정 등에 대해서는 전혀 고려하지 않고 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 다목적실용위성 3/3A호로부터 관측된 위성 영상에 최적화된 대기보정을 수행하여, 비교적 정확한 지표면 반사도를 산출하여 제공할 수 있는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템은, 위성으로부터 수신된 표준 영상 데이터와, 기설정된 항목의 관측 기하 조건 정보 및 기설정된 항목의 관측 대기 정보를 입력받는 입력부(100), 상기 입력부(100)에 입력받은 상기 관측 기하 조건 정보, 관측 대기 정보들을 이용하여, 입력받은 상기 표준 영상 데이터의 각 픽셀에 대한 대기 보정을 수행하는 대기보정부(200) 및 상기 대기보정부(200)에 의해 대기 보정된 영상 데이터에 대해 기저장된 지표면 반사도 산출 알고리즘을 적용하여, 지표면 반사도를 산출하는 지표면 반사도 산출부(300)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 대기보정부(200)는 저장된 조견표를 기반으로 상기 관측 기하 조건 정보, 관측 대기 정보들에 의한 대기 보정 계수를 추출하여, 상기 표준 영상 데이터의 대기 보정을 수행하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 대기보정부(200)는 기설정된 항목의 관측 기하 조건 정보 및 기설정된 항목의 관측 대기 정보들 각각에 대해, 각각의 기설정된 범위로 설정하여 각 범위 조건 별로 대기 보정 시뮬레이션을 수행하여 각각의 대기 보정 계수를 산출하여, 상기 조견표를 생성하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 대기보정부(200)는 기설정된 기계학습을 통해 상기 조견표에 대한 보간(interpolation)을 수행하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 입력부(100)는 상기 위성으로 다목적실용위성 3/3A 호를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 입력부(100)는 상기 관측 기하 조건 정보로 관측 천정각, 관측 방위각, 태양 천정각 및 태양 방위각을 포함하여 구성되며, 상기 관측 대기 정보로 가강수량, 총오존량 및 에어로졸 광학두께를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법은, 입력부에서, 위성으로부터 수신된 표준 영상 데이터를 입력받는 영상 입력단계(S100), 입력부에서, 위성으로부터 수신된 상기 표준 영상 데이터의 기설정된 항목의 관측 기하 조건 정보를 입력받는 제1 조건 입력단계(S200), 입력부에서, 위성으로부터 수신된 상기 표준 영상 데이터의 기설정된 항목의 관측 대기 정보를 입력받는 제2 조건 입력단계(S300), 대기보정부에서, 저장된 조견표를 기반으로 상기 제1 조건 입력단계(S200)에 의해 입력받은 상기 관측 기하 조건 정보와 상기 제2 조건 입력단계(S300)에 의해 입력받은 상기 관측 대기 조건 정보를 이용하여 대기 보정 계수를 추출하고, 추출한 상기 대기 보정 계수를 적용하여 상기 영상 입력단계(S100)에 의해 입력받은 상기 관측 영상 데이터의 각 픽셀에 대한 대기 보정을 수행하는 대기보정 단계(S400) 및 지표면 반사도 산출부에서, 상기 대기보정 단계(S400)에 의해 대기 보정된 영상 데이터에 대해 기저장된 지표면 반사도 산출 알고리즘을 적용하여, 지표면 반사도를 산출하는 지표면 반사도 산출단계(S500)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 대기보정 단계(S400)는 기설정된 항목의 관측 기하 조건 정보 및 기설정된 항목의 관측 대기 정보들 각각에 대해, 각각의 기설정된 범위의 조건을 설정하는 조건 설정 단계(S410), 상기 조건 설정 단계(S410)에 의해 설정한 각 범위 조건 별로, 대기 보정 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션 단계(S420) 및 상기 시뮬레이션 단계(S420)에 의한 각 범위 조건 별 시뮬레이션 결과에 따른 각각의 대기 보정 계수를 산출하여, 조견표를 생성하여 저장 및 관리하는 조견표 생성단계(S430)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 대기보정 단계(S400)는 상기 조견표 생성단계(S430)를 수행하고 난 후, 기설정된 기계학습을 통해 상기 조견표에 대한 보간(interpolation)을 수행하여, 상기 조견표를 업데이트하여 저장 및 관리하는 보간단계(S440)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법은 상기 위성으로 다목적실용위성 3/3A 호를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법은 상기 관측 기하 조건 정보로 관측 천정각, 관측 방위각, 태양 천정각 및 태양 방위각을 포함하여 구성되며, 상기 관측 대기 정보로 가강수량, 총오존량 및 에어로졸 광학두께를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기와 같은 구성에 의한 본 발명의 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템 및 그 방법은, 다른 위성들에 비해 관측 파장이 상이하고 관측 천정각 폭이 넓은 다목적실용위성 3/3A호 영상에 최적화되어 있는 지표면 반사도 산출 시스템을 제공할 수 있는 장점이 있다.
상세하게는, 다목적실용위성 3/3A호가 처할 수 있는 모든 조건에 대한 대기 보정 계수를 산출하여 조견표를 생성하고, 조견표를 이용하여 신속한 대기 보정을 수행한 후, 이에 따른 신속한 지표면 반사도를 산출할 수 있는 장점이 있다.
또한, 다목적실용위성 3/3A호의 관측범위에 맞게 RSR(Relative Sensor Response)를 활용하여 처리 및 저장하여 조견표를 생성함으로써, 연산의 효율성을 증대시킬 수 있는 장점이 있다.
특히, 다목적실용위성 3/3A호의 특성에 의해, 조견표를 생성하는 데 다수의 입력변수가 활용됨으로써, 조건 사이사이, 다시 말하자면, 조견표 기반 기법의 고질적인 문제점인 조견표 사이사이의 상황이 발생할 경우, 계산의 정확성이 낮아지는 문제점을 해소하기 위하여, 기계학습을 통해서 보간 수행을 하여 대기 보정 계수 산출의 정확도를 향상시킬 수 있다.
뿐만 아니라, 다양한 대기 상황을 반영할 수 있어, 종래의 위성영상 처리 프로그램에 비해 높은 신뢰성을 확보할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템의 구성을 나타낸 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템의 대기보정부(200)에서, 조견표의 보간을 수행하기 위한 기법을 특정하기 위한 실험 결과표이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법을 나타낸 순서 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템의 대기보정부(200)에서, 조견표의 보간을 수행하기 위한 기법을 특정하기 위한 실험 결과표이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법을 나타낸 순서 예시도이다.
이하 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템 및 그 방법을 상세히 설명한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.
이 때, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다.
더불어, 시스템은 필요한 기능을 수행하기 위하여 조직화되고 규칙적으로 상호 작용하는 장치, 기구 및 수단 등을 포함하는 구성 요소들의 집합을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템 및 그 방법은, 현재 다목적실용위성 3/3A호 영상에 기반하여 공식적으로 배포되는 지표면 반사도 산출 소프트웨어가 없기 때문에, 다른 위성들에 비해 관측 파장이 상이하고 관측 천정각 폭이 넓은 다목적실용위성 3/3A호 영상에 최적화되어 있는 지표면 반사도 산출 시스템을 제공하기 위함이다.
종래에는, 위성이 지구를 관측하면서 처할 수 있는 대기 환경 및 기하 조건을 미리 상정하고, 해당 조건에 대한 태양과 인공위성의 위치에 따라 복사에너지 보정값들을 미리 룩업 테이블로 만들어 이를 참조하여 다량의 위성 영상에 대해 대기 환경 및 기하 조건 변수만을 입력하여 신속한 대기 보정을 수행한 후, 이에 따른 신속한 지표면 반사도를 산출할 수 있었으나, 이러한 룩업 테이블 생성 과정에 있어서, 다목적실용위성 3/3A호 영상이 갖는 특성을 전혀 고려하지 않았기 때문에, 그 정확도가 낮아지는 것이 당연하다.
그렇기 때문에, 본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템 및 그 방법은, 다목적실용위성 3/3A호가 처할 수 있는 모든 조건에 대한 대기 보정 계수를 산출하여 조견표를 생성하고, 조견표를 이용하여 신속한 대기 보정을 수행한 후, 이에 따른 신속한 지표면 반사도를 산출할 수 있는 장점이 있다.
특히, 다목적실용위성 3/3A호의 특성에 의해, 조견표를 생성하는 데 다수의 입력변수가 활용됨으로써, 조건 사이사이, 다시 말하자면, 조견표 기반 기법의 고질적인 문제점인 조견표 사이사이의 상황이 발생할 경우, 계산의 정확성이 낮아지는 문제점을 해소하기 위하여, 기계학습을 통해서 보간 수행을 하여 대기 보정 계수 산출의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템을 나타낸 구성 예시도로서, 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템을 상세히 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 입력부(100), 대기보정부(200) 및 지표면 반사도 산출부(300)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 상기 입력부(100), 대기보정부(200) 및 지표면 반사도 산출부(300)는 위상과 연결되어 있는 지상국에 포함되어 구성되는 것이 가장 바람직하나, 지상국과 유선 또는 무선 네트워크를 통해서 연결되어 동작을 수행할 수도 있으며, 이에 대해서 한정하는 것은 아니다.
각 구성에 대해서 자세히 알아보자면,
상기 입력부(100)는 위성으로부터 수신된 표준 영상 데이터와, 미리 설정된 항목의 관측 기하(geometry) 조건 정보 및 미리 설정된 항목의 관측 대기 정보를 입력받는 것이 바람직하다. 상기 표준 영상 데이터는 위성으로부터 수신된 원시 영상 데이터에 기하 보정, 복사 보정 과정을 수행한 영상 데이터를 의미한다.
이 때, 상기 위성은 상술한 바와 같이, 다목적실용위성 3/3A 호를 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 상기 입력부(100)는 상기 위성으로부터 상기 표준 영상 데이터, 관측 기하 조건 정보 및 관측 대기 정보를 수신받거나, 수신된 상기 표준 영상 데이터, 관측 기하 조건 정보 및 관측 대기 정보를 전달받는 것이 바람직하다.
또한, 상기 관측 기하 조건 정보는 상기 표준 영상 데이터에서 추출할 수도 있다.
상기 표준 영상 데이터는 대기 상단(TOA, Top Of Atmosphere)에서 관측된 다중 스펙트럼(multispectral)으로 전자기 스펙트럼의 가시광선(Red, Green blue) 및 근적외선 파장의 복사 에너지를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
간단하게는, 상기 표준 영상 데이터의 픽셀 하나하나에 대한 센서의 반응정도를 이용하여 대기 상단의 복사 에너지로 변환한 후, 지표면으로 들어온 태양 에너지 대비 지표면에서 나가는 에너지를 비교하여, 대기 또는 지표면에 의한 산란 또는 흡수 효과를 제거하는 대기 보정을 수행한 후, 지표면 반사도를 산출하게 된다.
더불어, 상기 관측 기하 조건 정보로 관측 천정각(zenith angle), 관측 방위각(azimuth angle), 태양 천정각 및 태양 방위각을 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 상기 관측 대기 정보로는 가강수량(precipitable water), 총오존량(total column ozone) 및 에어로졸 광학두께(AOD, Aerosol Optical Depth)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 관측 기하 조건 정보, 관측 대기 정보는 다목적실용위성 3/3A 호의 영상 관측 특성에 맞게 산출된 입력변수에 해당한다.
상기 대기보정부(200)는 상기 입력부(100)에 입력받은 상기 관측 기하 조건 정보, 관측 대기 정보들을 이용하여, 입력받은 상기 표준 영상 데이터의 각 픽셀에 대한 대기 보정을 수행하는 것이 바람직하다. 이 때, 상기 대기 보정부(200)는 저장된 조견표를 기반으로 상기 입력부(100)에 입력받은 상기 관측 기하 조건 정보, 관측 대기 정보들에 의한 대기 보정 계수를 추출하여, 상기 표준 영상 데이터의 대기 보정을 수행할 수 있다.
이를 위해, 상기 대기보정부(200)는 미리 설정된 항목의 관측 기하 조건 정보 및 미리 설정된 항목의 관측 대기 정보들 각각에 대해 미리 설정된 범위 조건을 설정하고, 각 범위 조건 별로 미리 저장된 대기 보정 시뮬레이션을 수행하여, 각 범위 조건에 대한 대기 보정 계수를 산출하여, 산출한 상기 대기 보정 계수를 통해서 상기 조견표를 생성할 수 있다.
상세하게는, 상기 대기보정부(200)는 미리 설정된 항목의 관측 기하 조건 정보 및 미리 설정된 항목의 관측 대기 정보들 각각에 대해 미리 설정된 범위 조건을 설정하고, 각 범위 조건 별로 미리 저장된 대기 보정 시뮬레이션을 수행함으로써, 다목적실용위성 3/3A호의 각 채널 별 상대 반응 함수(Relative Sensor Response Function)에 기반한 각각의 대기 보정 계수를 산출하여 상기 조건표를 생성하는 것이 바람직하다.
이 때, 상기 대기보정부(200)는 상기 관측 기하 조건 정보로 관측 천정각(zenith angle), 관측 방위각(azimuth angle), 태양 천정각 및 태양 방위각을 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 상기 관측 대기 정보로는 가강수량(precipitable water), 총오존량(total column ozone) 및 에어로졸 광학두께(AOD, Aerosol Optical Depth)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하고, 상기 정보들의 각각에 대해 하기의 표 1과 같이, 범위 조건을 설정하는 것이 바람직하다.
| 입력변수 | 관측 범위 | 조건 간격 |
| 태양 천정각 | 0 ~ 70° / 70 ~ 80° | 5° / 2° |
| 태양 방위각과 관측 방위각 간의 상대 방위각 | 0 ~ 180° | 10° |
| 관측 천정각 | 0 ~ 30° | 5° |
| 가강수량 | 0 ~ 3 g/cm2 | 0.5 g/cm2 |
| 총오존량 | 0.25 ~ 0.35 cm-atm | 0.05 cm-atm |
| 에어로졸 광학두께 | 0.01, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.3, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 1.5, 2, 2.5, 3, 4, 5 |
|
상술한 바와 같이, 다목적실용위성 3/3A 호에 최적화되어 있기 때문에, 다목적실용위성 3/3A 호의 주 촬영 각도 범위에 따라, 관측 천정각을 설정하였으며, 태양 천정각의 경우, 70°를 기준으로 상이하게 범위 조건을 설정하였다.
이는 다양한 촬영시간에 대응하기 위해서는 태양 천정각 범위가 상당히 넓게 설정되는데, 종래의 조견표 생성 방법에 있어서 70°가 넘는 태양 천정각 환경에서는 높은 오류가 발생하지만 간격의 큰 변화가 없는 것을 보완하기 위함이다.
또한, 총오존량과 에어로졸 광학두께의 경우, 통상적인 범위를 활용하였으나, 가강수량의 경우, 다목적실용위성 3/3A 호의 주 관측환경(구름이 존재하거나 이에 상응하는 수증기량이 존재할 경우, 촬영을 수행하지 않음.)을 고려하여, 범위를 설정하였다.
상기 대기보정부(200)는 이와 같이, 설정한 각 정보들에 대한 각각의 범위 조건 별로, 모든 경우의 수에 대한 대기 보정 시뮬레이션을 수행하여, 각각의 범위 조건 별 대기 보정 계수를 산출하여 상기 조견표를 생성함으로써, 상기 입력부(100)를 통해서 입력받은 상기 관측 기하 조건 정보, 관측 대기 정보들을 이용하여, 적용해야 하는 상기 대기 보정 계수를 산출할 수 있다. 이렇게 산출한 상기 대기 보정 계수를 적용하여 상기 표준 영상 데이터의 대기 보정을 수행할 수 있다.
조견표 기반 기법의 고질적인 문제점인 조견표의 범위 조건 사이사이의 상황이 발생하였을 경우, 해당하는 범위 조건에 정확하게 해당하는 상기 대기 보정 계수를 산출할 수 없어, 조견표 없이 매번 대기 보정 시뮬레이션을 수행하는 방법에 비해 정확도가 낮은 문제점이 있다.
이에 따라, 이러한 문제점을 해소하기 위하여, 상기 대기보정부(200)는 미리 설정된 기계학습을 통해 상기 조견표의 범위 조건에 대한 보간(interpolation)을 수행하는 것이 바람직하다.
상기 대기보정부(200)는 도 2에 도시된 바와 같이, 통상적으로 활용되는 보간기법, 기계학습 기반의 보간기법 및 보간기법을 적용하지 않은 조견표를 통해서, 대기 보정 시뮬레이션을 수행한 그 결과 비교를 통해서 최적의 보간기법, 즉 기계학습 기반의 보간기법을 도출하였다.
상세하게는, 도 2의 a)는 보간기법을 적용하지 않은 조견표를 통해서 대기 보정 시뮬레이션을 수행한 결과와 reference를 비교한 그래프이며, 도 2의 b)는 통상적으로 활용되는 보간기법 중 Minimum Curvature Surface을 적용한 조견표를 통해서 대기 보정 시뮬레이션을 수행한 결과와 reference를 비교한 그래프이며, 도 2의 c)는 기계학습 중 DNN(심층 신경망, Deep Neural Network)을 적용한 조견표를 통해서 대기 보정 시뮬레이션을 수행한 결과와 reference를 비교한 그래프이다.
(여기서, MS는 Multispectral를 의미하며, MS1-blue, MS2-green, MS3-Red, MS4-near infrared를 의미함.)
도 2에 도시된 바와 같이, 결과 비교를 통해서 최적의 보간기법, 즉 기계학습 기반의 보간기법을 도출하였다.
이를 통해서, 다목적실용위성 3/3A 호가 관측을 수행하는 모든 조건에 대한 대기 보정 계수를 비교적 정확하게 산출할 수 있는 장점이 있다.
상기 지표면 반사도 산출부(300)는 상기 대기보정부(200)에 의해 대기 보정된 영상 데이터에 대해 미리 저장된 지표면 반사도 산출 알고리즘을 적용하여, 지표면 반사도를 산출하는 것이 바람직하다.
이러한 대기 입자에 의한 산란 또는 흡수 효과를 제거한 영상 데이터로부터 지표면 반사도를 산출하는 알고리즘은 이미 공지되어 있어, 자세한 설명은 생략하도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법을 나타낸 순서 예시도로서, 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법을 상세히 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법은 도 3에 도시된 바와 같이, 영상 입력단계(S100), 제1 조건 입력단계(S200), 제2 조건 입력단계(S300), 대기보정 단계(S400) 및 지표면 반사도 산출단계(S500)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
간단하게는, 상기 위성으로부터 수신된 상기 표준 영상 데이터의 픽셀 하나하나에 대한 센서의 반응정도를 이용하여 대기 상단의 복사 에너지로 변환한 후, 지표면으로 들어온 태양 에너지 대비 지표면에서 나가는 에너지를 비교하여, 대기 또는 지표면에 의한 산란 또는 흡수 효과를 제거하는 대기 보정을 수행한 후, 지표면 반사도를 산출하는 방법을 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
이 때, 상기 위성은 상술한 바와 같이, 다목적실용위성 3/3A 호를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
각 단계에 대해서 자세히 알아보자면,
상기 영상 입력단계(S100)는 상기 입력부(100)에서, 상기 위성으로부터 수신된 상기 표준 영상 데이터를 입력받는 것이 바람직하다.
상기 표준 영상 데이터는 대기 상단(TOA, Top Of Atmosphere)에서 관측된 다중 스펙트럼(multispectral)으로 전자기 스펙트럼의 가시광선(Red, Green blue) 및 근적외선 파장의 복사 에너지를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 제1 조건 입력단계(S200)는 상기 입력부에서, 상기 위성으로부터 수신된 상기 표준 영상 데이터의 미리 설정된 항목의 관측 기하(geometry) 조건 정보를 입력받는 것이 바람직하다. 이 때, 상기 관측 기하 조건 정보는 상기 표준 영상 데이터를 통해서 추출할 수도 있다.
상기 관측 기하 조건 정보로 관측 천정각(zenith angle), 관측 방위각(azimuth angle), 태양 천정각 및 태양 방위각을 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 제2 조건 입력단계(S300)는 상기 입력부에서, 상기 위성으로부터 수신된 상기 표준 영상 데이터의 미리 설정된 항목의 관측 대기 정보를 입력받는 것이 바람직하며, 상기 관측 대기 정보로는 가강수량(precipitable water), 총오존량(total column ozone) 및 에어로졸 광학두께(AOD, Aerosol Optical Depth)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
이 때, 상기 영상 입력단계(S100), 제1 조건 입력단계(S200) 및 제2 조건 입력단계(S300)는 상기 입력부(100)에서, 상기 위성으로부터 상기 표준 영상 데이터, 관측 기하 조건 정보 및 관측 대기 정보를 수신받거나, 수신된 상기 표준 영상 데이터, 관측 기하 조건 정보 및 관측 대기 정보를 전달받는 것이 바람직하다.
또한, 상기 관측 기하 조건 정보, 관측 대기 정보는 다목적실용위성 3/3A 호의 영상 관측 특성에 맞게 산출된 입력변수에 해당한다.
상기 대기보정 단계(S400)는 상기 대기보정부(200)에서, 상기 제1 조건 입력단계(S200)에 의해 입력받은 상기 관측 기하 조건 정보와 상기 제2 조건 입력 단계(S300)에 의해 입력받은 상기 관측 대기 조건 정보를 이용하여 저장된 조견표로부터 대기 보정 계수를 추출하고, 추출한 상기 대기 보정 계수를 적용하여 상기 영상 입력단계(S100)에 의해 입력받은 상기 관측 영상 데이터의 각 픽셀에 대한 대기 보정을 수행하는 것이 바람직하다.
즉, 미리 설정된 항목의 관측 기하 조건 정보 및 미리 설정된 항목의 관측 대기 정보들 각각에 대해 미리 설정된 범위 조건을 설정하고, 각 범위 조건 별로 미리 저장된 대기 보정 시뮬레이션을 수행함으로써, 다목적실용위성 3/3A호의 각 채널 별 상대 반응 함수(Relative Sensor Response Function)에 기반한 각각의 대기 보정 계수를 산출하여 상기 조건표를 생성하는 것이 바람직하다.
이를 위해, 상기 대기보정 단계(S400)는 도 3에 도시된 바와 같이, 조건 설정 단계(S410), 시뮬레이션 단계(S420) 및 조견표 생성단계(S430)를 통해서, 상기 조견표를 생성하여 저장 및 관리하는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 조건 설정 단계(S410)는 미리 설정된 항목의 관측 기하 조건 정보 및 미리 설정된 항목의 관측 대기 정보들 각각에 대해 미리 설정된 범위 조건을 설정하는 것이 바람직하다. 상기 관측 기하 조건 정보로 관측 천정각(zenith angle), 관측 방위각(azimuth angle), 태양 천정각 및 태양 방위각을 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 상기 관측 대기 정보로는 가강수량(precipitable water), 총오존량(total column ozone) 및 에어로졸 광학두께(AOD, Aerosol Optical Depth)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
이 때, 범위 조건은 상기의 표 1와 같이 미리 설정하는 것이 바람직하며, 이는 다목적실용위성 3/3A 호의 영상 관측 특성에 맞게 산출되는 것이 가장 바람직하다.
상기 시뮬레이션 단계(S420)는 상기 조건 설정 단계(S410)에 의해 설정한 각 범위 조건 별로, 대기 보정 시뮬레이션을 수행하는 것이 바람직하다. 즉, 각 범위 조건 별로 미리 저장된 대기 보정 시뮬레이션을 수행하는 것으로, 각각의 범위 조건 별 모든 경우의 수에 대해, 다시 말하자면, 다목적실용위성 3/3A 호가 관측을 수행하면서 처할 수 있는 모든 상황에 대해 대기 보정 시뮬레이션을 수행하게 된다.
상기 조견표 생성단계(S430)는 상기 시뮬레이션 단계(S420)에 의한 각 범위 조건 별 시뮬레이션 결과에 따른, 각각의 대기 보정 계수를 산출하여 조견표를 생성하여 저장 및 관리하는 것이 바람직하다.
다만, 조견표 기반 기법의 고질적인 문제점인 조견표의 범위 조건 사이사이의 상황이 발생하였을 경우, 해당하는 범위 조건에 정확하게 해당하는 상기 대기 보정 계수를 산출할 수 없어, 조견표 없이 매번 대기 보정 시뮬레이션을 수행하는 방법에 비해 정확도가 낮은 문제점이 있다.
이에 따라, 이러한 문제점을 해소하기 위하여, 상기 대기보정 단계(S400)는 보간단계(S440)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 보간단계(S440)는 상기 조견표 생성단계(S430)를 수행하고 난 후, 미리 설정된 기계학습을 통해 상기 조견표의 범위 조건에 대한 보간(interpolation)을 수행하는 것이 바람직하다. 이 때, 적용되는 기계학습 기법은 도 2에 도시된 바와 같이, 통상적으로 활용되는 보간기법, 기계학습 기반의 보간기법 및 보간기법을 적용하지 않은 조견표를 통해서, 대기 보정 시뮬레이션을 수행한 그 결과 비교를 통해서 최적의 보간기법, 즉 기계학습 기반의 보간기법을 도출하였다.
이를 통해서, 다목적실용위성 3/3A 호가 관측을 수행하는 모든 조건에 대한 대기 보정 계수를 비교적 정확하게 산출할 수 있는 장점이 있다.
상기 지표면 반사도 산출단계(S500)는 상기 지표면 반사도 산출부(300)에서, 상기 대기보정 단계(S400)에 의해 대기 보정된 영상 데이터에 대해 미리 저장된 지표면 반사도 산출 알고리즘을 적용하여, 지표면 반사도를 산출하는 것이 바람직하다.
이러한 대기 입자에 의한 산란 또는 흡수 효과를 제거한 영상 데이터로부터 지표면 반사도를 산출하는 알고리즘은 이미 공지되어 있어, 자세한 설명은 생략하도록 한다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법은 다양한 전자적으로 정보를 처리하는 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 저장 매체에 기록될 수 있다. 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
저장 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 저장 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 소자 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것 일 뿐, 본 발명은 상기의 일 실시예에 한정되는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허 청구 범위뿐 아니라 이 특허 청구 범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100 : 입력부
200 : 대기보정부
300 : 지표면 반사도 산출부
200 : 대기보정부
300 : 지표면 반사도 산출부
Claims (11)
- 위성으로부터 수신된 표준 영상 데이터와, 기설정된 항목의 관측 기하 조건 정보 및 기설정된 항목의 관측 대기 정보를 입력받는 입력부(100);
상기 입력부(100)에 입력받은 상기 관측 기하 조건 정보, 관측 대기 정보들을 이용하여, 입력받은 상기 표준 영상 데이터의 각 픽셀에 대한 대기 보정을 수행하는 대기보정부(200); 및
상기 대기보정부(200)에 의해 대기 보정된 영상 데이터에 대해 기저장된 지표면 반사도 산출 알고리즘을 적용하여, 지표면 반사도를 산출하는 지표면 반사도 산출부(300);
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 대기보정부(200)는
저장된 조견표를 기반으로 상기 관측 기하 조건 정보, 관측 대기 정보들에 의한 대기 보정 계수를 추출하여, 상기 표준 영상 데이터의 대기 보정을 수행하는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템.
- 제 2항에 있어서,
상기 대기보정부(200)는
기설정된 항목의 관측 기하 조건 정보 및 기설정된 항목의 관측 대기 정보들 각각에 대해, 각각의 기설정된 범위로 설정하여 각 범위 조건 별로 대기 보정 시뮬레이션을 수행하여 각각의 대기 보정 계수를 산출하여, 상기 조견표를 생성하는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템.
- 제 3항에 있어서,
상기 대기보정부(200)는
기설정된 기계학습을 통해 상기 조견표에 대한 보간(interpolation)을 수행하는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 입력부(100)는
상기 위성으로 다목적실용위성 3/3A 호를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템.
- 제 1항에 있어서,
상기 입력부(100)는
상기 관측 기하 조건 정보로 관측 천정각, 관측 방위각, 태양 천정각 및 태양 방위각을 포함하여 구성되며,
상기 관측 대기 정보로 가강수량, 총오존량 및 에어로졸 광학두께를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 시스템.
- 입력부에서, 위성으로부터 수신된 표준 영상 데이터를 입력받는 영상 입력단계(S100);
입력부에서, 위성으로부터 수신된 상기 표준 영상 데이터의 기설정된 항목의 관측 기하 조건 정보를 입력받는 제1 조건 입력단계(S200);
입력부에서, 위성으로부터 수신된 상기 표준 영상 데이터의 기설정된 항목의 관측 대기 정보를 입력받는 제2 조건 입력단계(S300);
대기보정부에서, 저장된 조견표를 기반으로 상기 제1 조건 입력단계(S200)에 의해 입력받은 상기 관측 기하 조건 정보와 상기 제2 조건 입력단계(S300)에 의해 입력받은 상기 관측 대기 조건 정보를 이용하여 대기 보정 계수를 추출하고, 추출한 상기 대기 보정 계수를 적용하여 상기 영상 입력단계(S100)에 의해 입력받은 상기 관측 영상 데이터의 각 픽셀에 대한 대기 보정을 수행하는 대기보정 단계(S400); 및
지표면 반사도 산출부에서, 상기 대기보정 단계(S400)에 의해 대기 보정된 영상 데이터에 대해 기저장된 지표면 반사도 산출 알고리즘을 적용하여, 지표면 반사도를 산출하는 지표면 반사도 산출단계(S500);
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법.
- 제 7항에 있어서,
상기 대기보정 단계(S400)는
기설정된 항목의 관측 기하 조건 정보 및 기설정된 항목의 관측 대기 정보들 각각에 대해, 각각의 기설정된 범위의 조건을 설정하는 조건 설정 단계(S410);
상기 조건 설정 단계(S410)에 의해 설정한 각 범위 조건 별로, 대기 보정 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션 단계(S420); 및
상기 시뮬레이션 단계(S420)에 의한 각 범위 조건 별 시뮬레이션 결과에 따른 각각의 대기 보정 계수를 산출하여, 조견표를 생성하여 저장 및 관리하는 조견표 생성단계(S430);
를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법.
- 제 8항에 있어서,
상기 대기보정 단계(S400)는
상기 조견표 생성단계(S430)를 수행하고 난 후,
기설정된 기계학습을 통해 상기 조견표에 대한 보간(interpolation)을 수행하여, 상기 조견표를 업데이트하여 저장 및 관리하는 보간단계(S440);
를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법.
- 제 7항에 있어서,
상기 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법은
상기 위성으로 다목적실용위성 3/3A 호를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법.
- 제 7항에 있어서,
상기 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법은
상기 관측 기하 조건 정보로 관측 천정각, 관측 방위각, 태양 천정각 및 태양 방위각을 포함하여 구성되며,
상기 관측 대기 정보로 가강수량, 총오존량 및 에어로졸 광학두께를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 위성 영상의 지표면 반사도 산출 방법.
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| KR102485924B1 (ko) * | 2022-07-06 | 2023-01-06 | 강릉원주대학교산학협력단 | 광학 센서의 원격 탐사 데이터를 이용한 딥러닝 기반 에어로솔 광학 두께 산출 장치 및 방법 |
| CN115758855A (zh) * | 2022-08-18 | 2023-03-07 | 中国人民解放军61540部队 | 一种基于lstm及注意力机制的地表反射率反演方法 |
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| KR102013647B1 (ko) | 2017-11-24 | 2019-10-21 | 한국항공우주연구원 | 위성 영상처리방법 및 기록매체 |
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