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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박소연 (인하대학교) 김예슬 (인하대학교) 나상일 (국립농업과학원) 박노욱 (인하대학교)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제36권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
807 - 821 (15page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

입력 영상의 방사학적 불일치 보정이 다중 센서 고해상도 위성영상의 시공간 융합에 미치는 영향
박소연 ,  나상일 ,  박노욱 대한원격탐사학회지 2021.10 학술저널
농경지 모니터링을 위한 다중센서 고해상도 위성영상의 융합 모델 개발
박소연 공간정보공학과 2021.01 학위논문

2020

작물 모니터링을 위한 다중 센서 고해상도 위성영상의 시공간 융합 모델의 평가: Sentinel-2 및 RapidEye 영상 융합 실험
박소연 ,  김예슬 ,  나상일 외 1명 대한원격탐사학회지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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이 연구에서는 작물 모니터링을 위한 시계열 고해상도 영상 구축을 위해 기존 중저해상도 위성영상의 융합을 위해 개발된 대표적인 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 특히 시공간 융합 모델의 원리를 고려하여 입력 영상 pair의 특성 차이에 따른 모델의 예측 성능을 비교하였다. 농경지에서 획득된 시계열 Sentinel-2 영상과 RapidEye 영상의 시공간 융합 실험을 통해 시공간 융합 모델의 예측 성능을 평가하였다. 시공간 융합 모델로는 Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(STARFM), SParse-representation-based SpatioTemporal reflectance Fusion Model(SPSTFM)과 Flexible Spatiotemporal DAta Fusion(FSDAF) 모델을 적용하였다. 실험 결과, 세 시공간 융합 모델은 예측 오차와 공간 유사도 측면에서 서로 다른 예측 결과를 생성하였다. 그러나 모델 종류와 관계없이, 예측 시기와 영상 pair가 획득된 시기 사이의 시간 차이보다는 예측 시기의 저해상도 영상과 영상 pair의 상관성이 예측 능력 향상에 더 중요한 것으로 나타났다. 또한 작물 모니터링을 위해서는 오차 전파 문제를 완화할 수 있는 식생지수를 시공간 융합의 입력 자료로 사용해야 함을 확인하였다. 이러한 실험 결과는작물 모니터링을 위한 시공간 융합에서 최적의 영상 pair 및 입력 자료 유형의 선택과 개선된 모델 개발의 기초정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#Spatio-temporal fusion #Crop monitoring #Multi-sensor image #Resolution

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