연구개발성과
1) 이종영상 융합 알고리즘을 위한 국내외 기술현황조사와 적용성 평가 및 알고리즘 개발을 위한 테스트 베드 구축
 이종영상을 이용한 고부가 가치 산출물을 생산하기 위한 알고리즘을 개발하기 위하여 국내외 기술현황조사를 수행하였다. 단일센서 및 이종센서를 이용한 토지피복 분류, 도심지 객체 탐지, 변화 탐지, 재난/재해 모니터링에 대하여 현재 수행 능력과 정확도를 조사하였고, 이를 기반으로 국내 위성 및 해외 위성에 대한 적용성 평가를 진행하였다. 또한, 알고리즘 개발을 위한 테스트 베드를 구축하였다. 테스트 베드는 여러 알고리즘을 적용하기 용이한 세종시로 설정하였고, 세종시에 대하여 위성과 항공기에 부착된 이종센서로부터 다양한 영상들이 획득되었다. 또한 차후 검증을 위한 현장 자료가 획득되었다.

2) 이종영상 융합 알고리즘 개발 및 평가
 구축된 테스트 베드에서 획득된 자료를 먼저 데이터베이스화 하였다. 획득된 자료를 피처레벨분류 기법에 대입하기 위하여 같은 좌표계로 정합하였다. 데이터베이스를 기반으로 토지 피복 분류, 도심지 객체 탐지, 변화 탐지 알고리즘 개발이 수행되었다. 이 경우, 기계학습기법을 이용하여 높은 정확도를 얻는 알고리즘을 개발하였다. 또한 개발된 알고리즘을 현장조사 및 구축된 데이터베이스를 통하여 평가를 시도하였고, 각각의 개발된 알고리즘은 높은 정확도를 보여주었다. 그리고 추가적인 자료를 기반으로 재난/재해 모니터링과 벼 재배 면적 탐지 알고리즘을 개발하였다. 재난/재해 모니터링을 위하여 수괴 탐지 알고리즘이 구축되었고 벼 재배 면적을 위한 새로운 이종영상기반 알고리즘이 고안 및 개발되었다. 마찬가지로 알고리즘 평가를 통하여 알고리즘의 높은 정확도를 확인하였다.

3) 이종영상 융합 기반 고부가 산출물 검증 및 품질관리
 산출물의 품질관리를 위하여 기존에 개발된 알고리즘들의 고도화가 진행되었다. 토지피복분류 알고리즘을 최적화하기 위한 새로운 전략을 수립하였고 토지피복 알고리즘 적용을 위한 최적의 필터를 결정하였다. 또한, 전처리된 영상을 이용하였을 때 높은 정확도의 토지피복분류 결과를 얻을 수 있었다. 도심지 객체 알고리즘은 도심지 도로 추출을 위한 연구가 수행되었다. 이종영상에 대하여 최적화 하는 기법을 연구하였고 정확도를 평가하기 위한 다양한 방법이 고안되었다. 변화탐지 알고리즘 최적화도 진행되었으며 기존의 개발된 알고리즘을 다목적실용위성에 최적화하였고, 기존에 식생에 의하여 발생하는 오탐지를 줄이는 연구가 수행되었다. 또한, 이종영상을 이용한 재난/재해 모니터링 연구의 경우, 수괴를 정확하게 탐지하여 홍수 피해지역을 추산하기 위한 다양한 전략을 수립하고 이를 기반으로 연구가 수행되어 95% 이상의 높은 정확도를 보여주었다. 마지막으로 벼 재배 지역을 이종영상으로부터 추산하기 위하여 PMI(Paddy rice Mapping Index)라는 새로운 지표를 개발하여 그 정확도를 향상시켰다.

키워드: 이종영상, 토지피복분류, 도심지 객체탐지, 변화탐지, 재난재해 모니터링

※ 이 보고서는 미래창조과학부에서 시행한 우주핵심기술개발사업의 연구보고서입니다.
※ 원문은 출처를 통해 확인할 수 있습니다.