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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김대성 (The University of Seoul) 정형섭 (The University of Seoul) 백원경 (The University of Seoul)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제34권 제1호
발행연도
2016.2
수록면
43 - 52 (10page)

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기상과 시간의 제약을 받지 않고 영상을 획득할 수 있는 레이더 위성 영상은 오랫동안 홍수 탐지 분야에서 이용되어 왔다. 많은 연구들이 홍수를 효율적으로 탐지하기 위하여 다양한 기법들을 적용하였고 그 결과 홍수 지역의 탐지율은 비약적으로 상승하였다. 홍수는 침수피해를 유발하는 특성상 침수지와 비침수지의 경계 부분이 뚜렷하게 구분돼야하고 아주 세밀한 탐지가 가능해야한다. 이를 위해서는 레이더 자체의 해상도가 좋아야 할 뿐만 아니라 필터링 과정에서 해상도 저하를 최소화해야 한다. 레이더 위성의 해상도는 기술이 발전함에 따라 고해상도의 위성이 증가하고 있지만 필터링 기법을 달리하여 홍수 탐지의 정확도 및 효율성을 비교하여 홍수탐지에 적합한 필터링을 찾는 연구는 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 Lee, Frost, NL-means(Non-Local means) 필터링을 위성레이더 영상에 적용하였고 필터링 된 영상을 이용하여 홍수 지도를 생성한 뒤 각각의 결과를 비교하였다. Frost와 NL-means 필터는 Lee 필터에 비해 스펙클 노이즈를 저감하는데 효과적이었다. 하지만 Frost 필터의 경우에는 해상도의 저하가 심하다는 문제가 있었다. NLmeans 필터는 다른 필터에 비해 shadow 현상을 효과적으로 제거하지 못하였고 이로 인해 잘못 탐지되는 픽셀이 존재한다는 문제가 있었다. 그럼에도 전체 영상의 픽셀 수에 비해 shadow 효과의 영향을 받아 오탐지되는 픽셀 수가 많지 않기 때문에 NL-means 필터를 이용한 경우가 가장 높은 홍수 탐지율을 보였다. 테스트 지역에서 필터링이 적용되지 않은 영상을 이용하여 홍수를 탐지한 경우 카파계수가 0.55로 나타났고 Lee, Frost, NL-means 필터를 적용한 경우 각각 0.64, 0.74, 0.81로 나타났다. 또한 NL-means 필터를 적용한 영상은 해상도의 변화가 거의 없는 상태에서 노이즈를 효과적으로 감소하였기 때문에 침수지와 비침수지의 경계를 가장 명확하게 구분할 수 있어 효과적으로 분석 결과를 도출하였다.
#Satellite SAR #Flood Detection #NL-means Filter #Lee Filter #Frost Filter #위성 레이더 영상 #홍수 탐지 #NL-means 필터 #Lee 필터 #Frost 필터

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 연구이론 및 방법
3. 연구대상지역 및 실험영상
4. 연구 결과 및 고찰
5. 결론
References

참고문헌 (17)

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Bazi, Y., Bruzzone, L., and Melgani, F. (2007), Image thresholding based on the EM algorithm and the generalized gaussian distribution, Pattern Recognition, Vol. 40, No. 2, pp. 619-634. google schola Buades, A. and Coll, B. (2005), A non-local algorithm for image denoising, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 2, NO. 8, pp. 60-65. google schola Dellepiane, S., Bo, G., Monni, S., and Buck, C. (2000), SAR images and interferometric coherence for flood monitoring, Geoscience and Remote Sensing Symposium(IGARSS), 2000 IEEE Internatinal, 24-28 July, Honolulu, USA, Vol. 6, pp. 2608-2610. google schola Frost, V.S., Stiles, J.A., Shanmugan, K.S., and Holtzman, J.C. (1982), A model for radar images and its application to adaptive digital filtering of multiplicative noise, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 4, NO. 2, pp. 157-165. google schola Kiem, A.S., Franks, S.W., and Kuczera, G. (2003), Multidecadal variability of flood risk, Geophysical Research Letters, Vol.30, NO.2, pp. 1035-1041. google schola

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