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초분광 원격탐사 기반 항공관측 및 현장자료를 활용한 선박탐지 (The Ship Detection Using Airborne and In-situ Measurements Based on Hyperspectral Remote Sensing)

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최초등록일 2025.07.09 최종저작일 2017.12
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초분광 원격탐사 기반 항공관측 및 현장자료를 활용한 선박탐지
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    • 🚢 해상 선박 탐지를 위한 혁신적인 초분광 원격탐사 기법 제시
    • 🔬 다양한 분광 유사성 알고리즘의 성능 비교 및 최적 방법론 제시
    • 🌊 해양 안전 및 모니터링을 위한 첨단 기술 연구 성과

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    서지정보

    · 발행기관 : 한국지구과학회
    · 수록지 정보 : 한국지구과학회지 / 38권 / 7호 / 535 ~ 545페이지
    · 저자명 : 박재진, 오상우, Pierre-Yves Foucher, 장재철, 이문진, 박경애, 김태성, 강원수

    초록

    한반도 주변 해상사고가 증가함에 따라 원격탐사 자료를 활용한 선박탐지 연구의 중요성이 점점 더 강조되고있다. 이 연구는 고해상도 광학영상에 의존하는 기존 선박탐지 분야에 수백 개 채널의 분광정보를 포함하는 초분광영상을 활용하여 새로운 선박탐지 알고리즘 제시하였다. 두 차례의 현장관측을 통해 측정한 선박 선체의 반사 스펙트럼과 AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) 초분광센서 영상의 선박 및 해수 반사 스펙트럼 간의 분광정합 기법을 적용하였다. 총 다섯 개의 탐지 알고리즘 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM), spectral information divergence (SID)를 사용하였다. SDS는 선박 일부가 해수로 탐지되는 오차를 나타내었고, SAM은 선박과 해수 사이에 약 1.8배의 차이를 나타내어 명확한 분류 결과를 보여주었다. 이와 더불어 본 연구에서는 각 기법의 최적 임계값을 제시하여 초분광 영상에 포함되어 있는 선박을 분류하였으며 그 결과 SAM, SID가 다른 탐지 알고리즘에 비해 우수한 선박탐지 능력을 보여주었다.

    영어초록

    Maritime accidents around the Korean Peninsula are increasing, and the ship detection research using remote sensing data is consequently becoming increasingly important. This study presented a new ship detection algorithm using hyperspectral images that provide the spectral information of several hundred channels in the ship detection field, which depends on high resolution optical imagery. We applied a spectral matching algorithm between the reflection spectrum of the ship deck obtained from two field observations and the ship and seawater spectrum of the hyperspectral sensor of an airborne visible/infrared imaging spectrometer. A total of five detection algorithms were used, namely spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM), and spectral information divergence (SID). SDS showed an error in the detection of seawater inside the ship, and SAM showed a clear classification result with a difference between ship and seawater of approximately 1.8 times. Additionally, the present study classified the vessels included in hyperspectral images by presenting the adaptive thresholds of each technique. As a result, SAM and SID showed superior ship detection abilities compared to those of other detection algorithms.

    참고자료

    · 없음
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