2008 국제 원격탐사 심포지움(International Symposium on Remote Sensing)

국제원격탐사학회(ISRS)는 1994년부터 지속해서 개최되고 있는 추계학술대회와 국제 워크샵을 통합하여 한국, 중국, 일본 3개국이 중심이 되어 열리는 학술 연구 발표의 장으로 우리나라의 다목적 위성의 성공적인 발사와 운영을 토대로 한 KOMPSAT Application Workshop과 한국, 일본간의 Environmental Monitoring from Space of East Aisa(EMSEA)이 특별 주제 분과로 분리되어 개최되고 있음. - 2009. 10. 28 (사)대한원격탐사학회 임원 참석 환영회- 2009. 10. 28 ISRS 2009 개회식 및 학술발표회(구두발표 및 포스터발표)- 2009. 10. 29 학술발표회(구두발표 및 포스터발표)- 2009. 10. 30 학술발표회(구두발표 및 포스터발표) 및 ISRS 2009 폐회식

본 연구에 따른 세부적인 연구 내용은 다음과 같다.A. 원격탐사 영상의 공간정보 추출을 위한 영상분할기법의 개발 영상의 분광정보와 공간정보를 통합한 하이브리드 영상분할기법을 개발한다. 자동시드포인트 추출알고리즘을 개발하여 자동화된 분할기법을 제안하고 전처리 알고리즘인 영상융합기법과 상대 방사보정기법을 개선하여 영상분할기법의 성능을 향상시킬 것이다.B. 통합된 다중 원격탐사 자료의 자동기하보정기술 개발 다양한 원격탐사 자료간의 자동 기하보정 기법을 개발한다. 이를 위해 원격탐사 자료에 따른 공간정보의 특성을 파악하고, 영상의 특징에 영향을 받지 않는 공통객체를 탐색, 추출하고 정합하는 방법론을 개발할 것이다. 또한, 자동 기하보정의 정확도를 향상시키기 위한 효과적인 오정합 제거 기술을 제안한다.C. 이종데이터를 이용한 도심지 공간정보 생성 및 응용기술의 개발 객체 기반의 분류/변화탐지 기법을 개발하여 효과적인 도심지 공간정보 생성 방법론을 연구한다. 수치지도, LiDAR와 같은 다양한 데이터를 통합하여 도심지 내의 건물 변화정보 및 환경분석을 위한 개체 지표 추출들의 기술을 개발한다.

1) 1차년도 ● CRTM-2.3과 RTTOV-14의 AMI 전천 복사휘도 모의 비교 - CRTM-2.3과 RTTOV-14의 AMI 적외 채널 10개에 대한 전천 복사휘도 모의 비교 - RTTOV-14의 청천 및 구름 모의 설정 조정을 통한 민감도 분석● 장기간 지상 및 위성 관측자료(강수/구름 레이더 및 라이다) 수집 및 분석 - 집중관측 지상 원격탐사 자료 수집 및 분석 - 지상관측 자료 기반 호우 특성 분석 - 한국, 미국 등 다양한 지역의 DPR, CPR, CALIOP 관측자료 수집 및 분석 - 호우 면적 및 구름의 발생빈도 분포 기반 계절별 주요 사례 선정● KDM6에 사용된 미세 물리학적 구성과의 일관성 유지를 위한 지상 및 위성 원격 탐사 시뮬레이터 개발 - KDM6 미세물리기법에 사용된 미세 물리학적 구성과의 일관성 유지를 위한 지상 및 위성 원격탐사 시뮬레이터 수정 - 모델 검정체계 구축을 위한 지상 및 위성 원격탐사 시뮬레이터 개발 고려) 개발 - 지상관측 및 위성관측 사례의 강수/구름 레이더 및 라이더를 활용한 KDM6 미세물리과정 모의 검증● 위성자료동화 및 구름미세물리 모수화 검증 체계 설계 - 집중관측자료가 가용한 집중호우 사례 선정 - KDM6 미세물리기법 기반 위성자료동화 및 구름미세물리 검증 체계 구축2) 2차년도 ● RTTOV-14 기반 AMI 전천 복사휘도 전처리 및 자료동화방법 개발 - GK-2A AMI 관측자료로부터 2 km 해상도 분석장 산출을 위한 전처리 과정 설계 및 개발 - RTTOV-14 기반 관측연산자 개발 및 지상의 이중편파 레이더와 융합 - 하이브리드 자료동화 기반 위성자료동화 방법 연구● 지상 및 위성 원격탐사 시뮬레이터 기반 장기간 KDM6 검증 체계 구축 - 지상 원격탐사 시뮬레이터(CR-SIM)를 이용한 수치모델 자료 기반 모의 - 지상 관측(지점 및 원격탐사) 자료 기반 검증체계 구축 - 위성 원격탐사 시뮬레이터(J-SIM)를 이용한 DPR, CPR, CALIOP 등 위성 모의 - 다양한 지역의 위성 관측자료 기반 검증체계 구축● 원격탐사 시뮬레이터의 효용성 검증 및 시뮬레이터 검증 결과 기반 미세물리과정 개선 방향 도출 - 한반도 집중호우 사례에 대한 개발된 지상 및 위성 원격탐사 시뮬레이터의 효용성 검토 - 지상 및 위성 원격탐사 시뮬레이터를 통한 집중호우 사례 구름미세물리 모수화 방안 검증 및 문제점 도출● 위성자료동화 및 구름미세물리 모수화 검증 수행 및 분석 - 수치예보모델 검증을 위한 지상 및 위성 관측자료 분석 - KDM6 미세물리기법 기반 위성자료동화 및 구름미세물리 검증 수행3) 3차년도 ● RTTOV-14 기반 AMI 전천 복사휘도 자료동화를 통한 집중호우 예측성 향상 - 가용한 상시관측자료를 포함한 격자화된 고해상도 분석장 생산 - 전천복사휘도 자료동화를 이용한 한반도 극한호우 예측성 평가 및 검증 ● 지상 및 위성 원격탐사 기반 미세물리방안에 따른 구름 및 강수 연직구조 검증 - 지상 관측 사례에 대해 미세물리방안별 장기간 중규모 WRF 모의 수행 - 미세물리방안별 지상 원격탐사 시뮬레이터 수행, 검증 및 분석 - 위성 관측 사례에 대해 미세물리방안별 장기간 중규모 WRF 모의 수행 - 미세물리방안별 위성 원격탐사 시뮬레이터 수행, 검증 및 분석● 자료동화와 구름미세물리 모수화 개선을 통한 집중호우 예측 성능 향상 - 전천 복사휘도 자료동화 개선 및 집중호우 예측성 향상 평가 - 대기 중 미세물리과정 모의 문제 개선 및 수치모델을 활용한 예측성 향상 평가

본 연구는 '인공지능과 격자형 수문기상인자 자료를 활용한 산림특화형 가뭄지수 개발'이라는 최종 목표를 위해 연구 단계를 2단계로 구성함. 각각 격자형 수문기상인자에 대한 공간 상세화 모델 개발과 산림특화형 가뭄지수 개발 단계로 구분함. 1단계 공간 상세화 모델 개발 단계에서는 본 연구와 관련된 선행연구 조사를 시작으로 하여, 연구에 활용되는 자료의 수집 및 D/B화를 우선 실시하고, 공간 상세화 모델 개발 과정으로 연계됨.일반적으로 통용되는 수문학적, 농업적, 기상학적, 사회경제학적 가뭄과 달리 산림에서의 가뭄을 정량화하기 위해 기존 가뭄 유형별 주요 가뭄 지수 및 산림 지역에서의 가뭄 정확도 평가에 관련된 선행 연구를 조사하고 고찰함. 또한 격자형 수문기상인자와 원격탐사 자료의 산정 메커니즘을 조사하고 고찰함. 마지막으로, 공간 상세화를 위해 활용되는 머신러닝(Random Forest; RF)의 효율적인 제어를 위해 방법론과 관련된 선행연구 조사를 실시함. 본 연구에 활용되는 자료는 원격탐사 및 격자형 수문기상인자 자료, 그리고 지점 기반 관측자료로 구성됨. 구체적으로, 원격탐사 기반 자료는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 정규 식생지수, 지표면 온도, 엽면적 지수, 토지 피복, Geolocation으로 구성되며, 지점 기반 관측자료는 산림 지역에 위치한 에디공분산 기반 플럭스 타워 관측 자료와 기상청 농업기상관측 자료를 활용할 계획임. 격자형 수문기상인자는 GLEAM 증발산량과 ESI CCI 토양수분량을 공간 상세화하여 활용하고자 함. 최적 입력변수 구축을 위한 민감도 분석과 초매개변수 최적화 과정을 거쳐 RF 기반 공간 상세화 알고리즘을 개발할 계획임. 이후 지점 기반 관측 자료를 활용하여 공간 상세화된 고해상도 토양수분과 증발산 자료의 비교 및 검증, 그리고 MODIS 토지 피복별 불확실성 분석 및 산림에서의 증발량/증산량의 시계열적 분석을 수행하여 최적화할 예정임. 2단계 산림특화형 가뭄지수 개발 단계에서는 1단계에서 개발된 공간 상세화 모델에 의해 도출된 고해상도 증발산량과 토양수분량을 활용하여 산림특화형 가뭄지수를 개발하고 검증하는 과정으로 이루어짐. 고해상도 증발산, 토양수분 자료의 전처리(이상치 제거, 정규화)를 통해 '산림특화형 가뭄지수'를 산정함. 이 과정에서 식물에 의한 부분만을 활용하기 위해 GLEAM 기반 고해상도 증발산량 자료에서 증산량을 도출하여 활용함. 산정된 산림특화형 가뭄지수를 기반으로 수종별 탄소 전환계수, 산림 건강성 지수, MODIS 엽면적 지수 등을 활용하여 여러 단계로 구성된 비교 및 분석 단계를 통한 검증 및 지도화할 계획임.

본 연구에 따른 세부적인 연구 내용은 다음과 같다.A. 원격탐사 영상의 공간정보 추출을 위한 영상분할기법의 개발 영상의 분광정보와 공간정보를 통합한 하이브리드 영상분할기법을 개발한다. 자동시드포인트 추출알고리즘을 개발하여 자동화된 분할기법을 제안하고 전처리 알고리즘인 영상융합기법과 상대 방사보정기법을 개선하여 영상분할기법의 성능을 향상시킬 것이다.B. 통합된 다중 원격탐사 자료의 자동기하보정기술 개발 다양한 원격탐사 자료간의 자동 기하보정 기법을 개발한다. 이를 위해 원격탐사 자료에 따른 공간정보의 특성을 파악하고, 영상의 특징에 영향을 받지 않는 공통객체를 탐색, 추출하고 정합하는 방법론을 개발할 것이다. 또한, 자동 기하보정의 정확도를 향상시키기 위한 효과적인 오정합 제거 기술을 제안한다.C. 이종데이터를 이용한 도심지 공간정보 생성 및 응용기술의 개발 객체 기반의 분류/변화탐지 기법을 개발하여 효과적인 도심지 공간정보 생성 방법론을 연구한다. 수치지도, LiDAR와 같은 다양한 데이터를 통합하여 도심지 내의 건물 변화정보 및 환경분석을 위한 개체 지표 추출들의 기술을 개발한다.

1. 고해상도 강우장 생성 기술 개발● 다중 원격탐사 빅데이터 융합을 위한 관측자료 현황 조사 및 자료수집- 국내·외 수집 가능한 빅데이터 관측자료 종류 조사 및 시·공간 해상도 파악 ● 우적계 관측을 통한 기상자료 수집- 지상 우량계 자료로는 강수의 미세물리학적 특성이 반영된 강우정보 획득 불가- 우적계 관측자료를 통한 강우량 추정식 산출 및 강수특성 분석을 위한 자료 수집- 강우강도 구간별 이중편파변수(ZH, ZDR, KDP)가 고려된 강우량 추정식 적용● 머신러닝을 활용한 이중편파변수 관계 최적화- 2차원 강우량 자료 산출을 위해서는 우적계 자료 기반의 강우량 추정식 산출 필요- 강우 유형 및 강우강도 구간별 강우량 추정 최적화 수행● CNN 기반 레이더 강우장 자료 공간 오차 보정- 지상 AWS 자료를 활용한 지상 강우 공간자료 생성- 지상 강우 공간자료를 이용한 CNN(Convolutional Neural Networks) 기반 공간 오차 보정자료 생성 및 적용● GAN 기반 고해상도 강우장 생성- 선형 보간 및 확률적 상세화를 통한 고해상도 강우장 생성기법은 지역적 강우 공간분포 특성을 반영하는데 한계를 가짐- 강우의 공간분포 특성을 반영하기 위해 GAN(Generative Adversarial Network)를 활용한 강우장 자료의 공간 상세화 수행● 지상 관측자료를 활용한 정량적 강우량 검증- 지상 AWS, 우적계 관측자료를 활용한 시간 해상도별 정량적 강우량 비교검증2. 데이터 융합 상세화 기술 개발● 머신러닝을 활용한 인공위성기반 강우유형 분류- 강우유형(대류,층상 등)에 따른 강수 발달/소멸 시간 및 규모 차이가 발생- 구름의 기상학적 변수(운정고도, 구름두께 등) 정보를 이용하여 SVM(Support Vector machine) 기술을 통한 강우유형 분류● 강우유형별 인공위성 강우자료의 오차 보정- 인공위성 강우자료는 레이더 강우자료에 비해 감쇠로 인한 정량적 오차가 큼 - 레이더 관측영역 내 인공위성 강우자료와 레이더 강우자료를 비교하여, 강우 유형별 보정 계수 산정- 강우유형별 강우강도 보정 계수 적용을 통한 정확도 향상● 레이더 강우공간정보 기반 인공위성 강우자료 다운스케일링- 레이더, 인공위성 강우자료 병합을 위한 공간 해상도 설정 필요- GAN 기반 딥러닝 기법을 통한 고해상도 위성 강수자료 산출- 최근 5년 동안의 레이더 강우자료 기반 CNN 학습을 통한 강우분포 특징 정보 추출- 레이더 기반 학습자료를 인공위성 강우자료에 적용시켜 강우의 공간분포 상세화- 고해상도 강우 학습자료 생성 및 적용을 통한 융합자료 확장성 도모● 레이더와 인공위성 기반 강우 관측자료(GPM, 천리안 등) 병합을 통한 강우장 생성 - 레이더와 인공위성 기반 강우장 자료 병합을 통해 초단기 예측 강우 초기장의 영역 확대3. 초단기 강우 예측장 생성기술 개발● 초단기 예측모델 시스템 구축- 이미지 기반 초단기 예측모델 PySTEPS 기반의 시스템 구축● 강우유형을 고려한 초단기 강우장 산출- 머신러닝을 통해 분류된 강우유형별 예측장 산출(Optical flow, ConvLSTM, U-Net 등)- 강우유형별 예측장 자료의 병합을 통한 최종적 강우예측장 자료 산출● 모션벡터 산출기법 및 딥러닝 모형별 예측장 자료 비교검증 - VET(Variational Echo Tracking), LK(Lucaskanade)와 같은 모션벡터 산출방법 차이에 따른 예측장 비교 검증- 비교검증용 자료는 해당 예측시간에 대한 강우장 자료를 사용

1. 원격탐사를 이용한 작물생육 모니터링원격탐사 방법은 (1)지상, (2)무인항공, (3)위성 원격탐사이고, 이들 중 지상과 무인항공 원격탐사는 원격탐사 시스템을 직접 운용하여 데이터를 획득하고 위성 원격탐사는 기존 데이터를 구입 혹은 협조를 통하여 획득한다. 특히, 무인항공 원격탐사시스템은 의뢰 혹은 직접 시스템 구축을 한다. 본 연구에서는 작물생육을 대표할 수 있는 VI 및 생육모니터링 방법의 연구개발이 될 것이다. 2. 원격탐사 자료를 이용하는 모형 개발원격탐사 연구 결과물로 얻어진 VI 혹은 LAI를 입력변수로 이용하는 작물모형을 개발한다. 모형의 핵심 알고리즘은 radiation use efficiency 타입의 모형으로 생육모의 변수를 parameter에 의해 조절되도록 개발될 것이다. 또한, 이러한 parameter들은 calibration과정을 통하여 입력 원격탐사 자료와 작물모의 변수 간에 최소 에러가 되도록 하는 알고리즘을 가지게 될 것이다.3. 작황 예측시스템 실증실증 연구로 개발될 작황 예측시스템은 무인항공 또는 위성 원격탐사 자료에 대하여 연구결과를 통하여 얻어진 효과적인 VI로 연산하여 작물생육에 대한 2차원 정보를 제공할 것이다. 또한 원격탐사를 이용하는 작물모형을 통하여 수량을 예측하여 2차원 정보로 제공하는 작황 예측시스템으로 개발될 것이다.

■ 세부목표 1.1: 분광 데이터(Spectral Data) 초해상화를 통한 고품질 영상 제작- 딥러닝 기법을 적용하여 위성·드론 영상의 초해상화 처리를 통해 공간해상도 향상- 4배 향상된 0.375m 해상도의 드론 기반 위성영상 보간 기술 개발■ 세부목표 1.2: 고해상도 드론 LiDAR를 활용한 환경 분석을 위한 메트릭 개발 - 고해상도 드론 LiDAR 영상 기반의 3D 데이터 취득을 통한 대상지 재현 기술 개발- 생물다양성 분석을 위한 환경 특성 추출 및 cm3 voxel 해상도의 메트릭 개발■ 세부목표 2.1: 분광영상 데이터 기반 식생 생리학적 다양성 지수 개발- 분광 다양성의 정량화를 통해 해당 생태계의 기능 추정- 식생의 건강 상태, 물리적 스트레스, 영양 상태 등을 생태계 생리학적 다양성 평가■ 세부목표 2.2: LiDAR 데이터 기반 구조적 다양성 지수 개발- 구조 다양성(structural diversity) 지수로 생물다양성과 생태계 기능 연관성 평가- 구조적 다양성 지수로 식생 수관의 높이, 밀도, 수직적 복잡성 등 식생 구조 정량화■ 세부목표 2.3: 시공간 스케일에서의 생물다양성 평가 지수 개발- 원격탐사 데이터를 기반 로컬(알파)에서 지역(감마) 단위의 지수의 다양성 지도화- 공간규모 의존성 평가에 따른 생물다양성 및 생태계 기능 관계 도출 및 변동 파악

○ GIS 원격탐사기법 기반 토양수분 시공간 분포 예측 기술 개발 (1차년도 연구에서는 원격탐사 자료를 활용한 토양수분 시공간 분포 예측을 위해 자료의 특성상 광역단위 토양수분 분포 예측 연구를 우선 수행) 활용 가능한 원격탐사기법 기반 토양수분 센서 조사 및 활용방안 도출 원격탐사자료를 활용한 지표 토양에서의 시공간적 수분 분포 예측 기술 원격탐사자료의 연속적인 토양수분 분포 예측을 위한 모델링 활용