[표지]

제출문

참여진

요약문

목차

제1장 사업개요 30

1. 사업의 필요성 및 목적 31

2. 사업의 내용 및 범위 33

1) 시간적 범위 33

2) 내용적 범위 33

3. 사업추진조직 및 역할 35

4. 사업추진일정 37

제2장 국토위성정보 활용·응용기술 개발 로드맵 수립 39

1. 국내·외 위성영상 활용·응용기술 현황 조사 41

1) 국내 고해상도 위성영상 활용분야 41

2) 해외 고해상도 위성영상 활용 연구 논문조사 42

3) 위성영상 활용 기술 46

4) 위성영상 활용을 위한 상용 SW 조사 및 분석 59

2. 국토위성정보 활용·응용기술 개발을 위한 수요조사 및 분석 60

1) 수요조사 방법 및 절차 60

2) 수요조사 대상기관 62

3) 수요조사 분석 64

3. 국토위성정보 활용·응용기술 개발 로드맵 작성 76

1) 로드맵 작성 전략 76

2) 국토위성정보 응용 및 활용기술의 분류 79

3) 활용·응용기술별 세부 개발 사항 80

4) 기술개발 로드맵 89

5) 개발 대상 기술별 예산 산출 91

6) 개발 기술의 검증 및 수정 방안 92

7) 개발 대상 기술의 활용 지원 방안 95

8) 2차년도 및 3차년도 기술개발방향 및 통합 설치·운용 방안 107

제3장 토지이용분류 및 공간객체추출 기술 개발 109

1. 토지이용분류 및 공간객체추출 기술 정립 111

1) 토지이용분류 및 공간객체추출 항목 선정 111

2) 토지이용분류 및 공간객체 최적 기법 선정 117

2. 토지이용분류 및 공간객체추출 기술 개발 136

1) 분류 항목 별 알고리즘 및 Parameter 선정 136

2) 토지이용분류 및 공간객체추출의 목표정확도 설정 140

3) 상용화 되어 있는 기술의 활용 가능성 검토 140

4) 객체추출 Process 정립 및 기구축 공간정보 활용 방안 153

3. 토지이용분류 및 공간객체추출 시범적용 157

1) 대상지역 선정 및 기초데이터 수집 157

2) 기하 및 정사보정 158

3) 공간객체 자동 추출 172

4) 정확도 분석 181

제4장 토지이용분류 및 공간객체추출 기술 구현 199

1. 기술 개발 환경 분석 201

1) 오픈소스 SW 현황 분석 201

2) 오픈소스 SW별 사용 알고리즘 분석 및 개발 플랫폼 선정 206

2. 오픈소스 SW를 이용한 기술구현 207

1) 오픈소스 SW 알고리즘 분석 207

2) 오픈소스 SW 기술 구현 209

3) 오픈소스 SW 기술 분류정확도 평가 224

3. SAGA GIS를 이용한 공간객체분류 자동화 226

1) SAGA GIS 개발환경 226

4. 문제점 및 고도화방안 227

1) SAGA GIS 문제점 227

2) SAGA GIS 기반 공간객체추출 고도화 방안 228

제5장 결론 231

1. 활용 기술 개발 로드맵 수립 233

2. 토지이용분류 및 공간객체추출 기술 개발 및 시범적용 233

3. 오픈소스 환경에서의 개발 기술 구현 234

참고문헌 237

[뒷표지] 244

표 2-1. 위성영상 활용을 위한 상용 SW 현황 60

표 2-2. 설문조사 대상 기관 및 부서(국토교통부 및 국토교통부 산하 기관) 62

표 2-3. 설문조사 대상 기관 및 부서(공공 기관) 64

표 2-4. 토지이용분류 및 공간객체추출 기술 개발 세부내용 85

표 2-5. 변화탐지 및 시계열 모니터링 기술 개발 세부내용 86

표 2-6. DSM/DEM 구축 기술 개발 세부내용 87

표 2-7. 3차원 공간정보 생성 기술 개발 세부내용 88

표 2-8. 예산 산출 기준 91

표 2-9. 개발 대상 기술별 예산 산출 결과 92

표 2-10. 토지이용분류 및 공간객체추출 기술의 개발 및 검증 방안 93

표 2-11. 변화탐지 및 시계열 모니터링 기술의 개발 및 검증 방안 94

표 2-12. DSM/DEM 구축 기술의 개발 및 검증 방안 94

표 2-13. 3차원 공간정보 생성 기술의 개발 및 검증 방안 95

표 3-1. USGS 토지이용분류 체계 112

표 3-2. CORINE 토지이용분류 체계 113

표 3-3. 환경부 토지이용분류체계 116

표 3-4. Qucikbird-2 위성의 기하 및 정사 보정을 위한 지상기준점 평면 좌표 123

표 3-5. Quickbird-2 위성영상의 기하보정 결과 124

표 3-6. 무감독 분류 기법을 적용한 영상분류 성과의 분류 정확도 분석 결과 127

표 3-7. 위성영상(훈련지역) 내 분류 항목 지정 128

표 3-8. 감독 분류 기법을 적용한 영상분류 성과의 분류 정확도 분석 결과 130

표 3-9. 축척 인자 변화에 따른 영상 분할 결과 131

표 3-10. 분광정보 및 공간 인자 변화에 따른 영상 분할 결과 132

표 3-11. 평활화 및 조밀화 인자 변화에 따른 영상 분할 결과 133

표 3-12. 객체기반 분류 기법을 적용한 영상분류 성과의 분류 정확도 분석 결과 134

표 3-13. 주제 정보 분류 Parameter 138

표 3-14. KOMPSAT-3A 위성영상의 기하보정 결과(상용화 기술의 활용 검토 대상지역 : 옥천군) 145

표 3-15. KOMPSAT-3A 위성영상의 기하보정 결과(상용화 기술의 활용 검토 대상지역 : 고흥군) 146

표 3-16. 임계값 비율을 이용한 객체추출 결과(GeoEye) 147

표 3-17. 임계값 비율을 이용한 객체추출 결과(KOMPSAT-3A, 옥천군) 150

표 3-18. 임계값 비율을 이용한 객체추출 결과(KOMPSAT-3A, 고흥군) 152

표 3-19. KOMPSAT-3A 위성의 기하 및 정사 보정을 위한 지상기준점 평면 좌표(도심지) 159

표 3-20. KOMPSAT-3A 위성의 기하 및 정사 보정을 위한 지상기준점 평면 좌표(비도심지) 160

표 3-21. KOMPSAT-3A 위성영상의 기하보정 결과 161

표 3-22. 정사영상의 정량적 분석 결과(도심지) 170

표 3-23. 정사영상의 정량적 분석 결과(비도심지) 171

표 3-24. 산림 객체 추출 정확도 분석 결과(도심지) 182

표 3-25. 초지 객체 추출 정확도 분석 결과(도심지) 183

표 3-26. 나대지 객체 추출 정확도 분석 결과(도심지) 184

표 3-27. 수계 객체 추출 정확도 분석 결과(도심지) 185

표 3-28. 건물 객체 추출 정확도 분석 결과(도심지) 186

표 3-29. 도로 객체 추출 정확도 분석 결과(도심지) 187

표 3-30. 토지이용분류 및 공간객체추출 성과의 분류 정확도 분석(도심지) 188

표 3-31. 산림 객체 추출 정확도 분석 결과(비도심지) 190

표 3-32. 초지 객체 추출 정확도 분석 결과(비도심지) 191

표 3-33. 나대지 객체 추출 정확도 분석 결과(비도심지) 192

표 3-34. 수계 객체 추출 정확도 분석 결과(비도심지) 193

표 3-35. 건물 객체 추출 정확도 분석 결과(비도심지) 194

표 3-36. 도로 객체 추출 정확도 분석 결과(비도심지) 195

표 3-37. 토지이용분류 및 공간객체추출 성과의 분류 정확도 분석(비도심지) 196

표 4-1. 오픈소스 기반의 원격탐측 SW 현황 201

표 4-2. 오픈소스 SW 별 영상 분할 기법에 사용된 알고리즘 206

표 4-3. 산림 객체 정확도 분석 결과 212

표 4-4. 초지 객체 정확도 분석 결과 214

표 4-5. 나대지 객체 정확도 분석 결과 216

표 4-6. 수계 객체 정확도 분석 결과 218

표 4-7. 건물 객체 정확도 분석 결과 220

표 4-8. 도로 객체 정확도 분석 결과 222

표 4-9. 전체 객체 정확도 분석 결과 224

그림 1-1. 사업의 배경 32

그림 1-2. 사업의 목적 32

그림 1-3. 사업의 범위 34

그림 1-4. 토지이용분류 및 공간객체추출 기술 시범적용 대상지역 34

그림 2-1. 응용기술 개발 로드맵 수립 과정 41

그림 2-2. 국내 고해상도 위성영상 활용분야 42

그림 2-3. 기술별 활용 현황 42

그림 2-4. 객체기반분류결과 및 검증 43

그림 2-5. 객체기반분류결과 44

그림 2-6. 노천광산 재해 복구지역 변화탐지 및 시계열 모니터링 45

그림 2-7. DSM/DEM 구축결과 46

그림 2-8. 영상 분할 인자 및 가중치의 상관관계 48

그림 2-9. 반복 횟수에 따른 군집의 변화 49

그림 2-10. 랜덤 샘플링 기법 50

그림 2-11. 입력층과 출력층의 계층구조 51

그림 2-12. 밴드별 차분영상 제작 결과 51

그림 2-13. RGB 차분영상 제작 결과 52

그림 2-14. 픽셀 당 변화 벡터 크기의 산정 53

그림 2-15. 변화 벡터 분석을 위한 섹터코드 53

그림 2-16. CVA 생성 결과 54

그림 2-17. 잔차 DEM을 이용한 변화탐지 55

그림 2-18. DSM 구축을 위한 컴퓨터비전 기술 56

그림 2-19. ATIN 알고리즘의 개념도 57

그림 2-20. ETEW 알고리즘의 개념도 57

그림 2-21. 알고리즘의 개념도 58

그림 2-22. PC 알고리즘의 개념도 59

그림 2-23. 수요조사를 통한 응용기술 개발방향 수립 과정 61

그림 2-24. 수요조사를 위한 설문 조사지의 구성 62

그림 2-25. 위성영상 활용의 주요 목적 설문 결과 65

그림 2-26. 위성영상 수집 방법 설문 결과 65

그림 2-27. 활용 위성영상 종류 66

그림 2-28. 위성영상 활용 제약사항 67

그림 2-29. 국토관측위성으로부터 취득된 데이터의 제공 방식 67

그림 2-30. 자동화 Process의 중요성 68

그림 2-31. 응용·활용 기술 및 SW 사용 의향의 정도 69

그림 2-32. 토지이용분류 및 공간객체추출 결과물의 제공 방식 70

그림 2-33. 토지이용분류 및 공간객체추출 결과물의 분류 정확도 70

그림 2-34. 변화탐지 및 시계열 모니터링을 위한 위성영상의 활용 목적 72

그림 2-35. DSM/DEM 구축을 위한 기초데이터 72

그림 2-36. 활용하는 DSM/DEM의 수준 73

그림 2-37. 우선적으로 개발을 수행해야 할 위성영상 활용기술 74

그림 2-38. 설문조사 결과를 바탕으로 작성한 사용자 요구서 75

그림 2-39. 기술개발 로드맵 수립 전략 77

그림 2-40. 국토위성정보 응용 기술개발 개요 78

그림 2-41. 국토위성정보 응용 및 활용기술의 분류 80

그림 2-42. 토지이용분류 및 공간객체추출 기술의 전제 조건 80

그림 2-43. 변화탐지 및 시계열 모니터링 기술의 전제 조건 81

그림 2-44. DSM/DEM 구축 기술의 전제 조건 82

그림 2-45. 3차원 공간정보 생성 기술의 전제 조건 83

그림 2-46. 기술개발 로드맵 90

그림 2-47. 개발 기술의 검증 방안 92

그림 2-48. 국토위성정보 수집 및 활용 시스템 연계 방안 96

그림 2-49. 국토위성정보의 활용 방안 97

그림 2-50. 국토교통부의 접근불능지역 공간정보 통합체계 구축 사업 지원 방안 98

그림 2-51. 국토지리정보원의 접근불능지역 공간정보 구축 사업 지원 방안 99

그림 2-52. 국토지리정보원의 북극지역 공간정보 구축 사업 지원 방안 100

그림 2-53. 국토위성정보의 국외 사업 지원 방안 101

그림 2-54. 국토지리정보원의 UN 아프리카 자원공간정보 구축 사업 지원 방안 102

그림 2-55. 공간정보 서비스 활용 모델 103

그림 2-56. 정사영상 및 실감정사영상 활용 모델 103

그림 2-57. DSM/DEM 활용 모델 104

그림 2-58. 유관기관 별 북한 및 한반도 기반 분석 업무 지원 방안 105

그림 2-59. 농업관련 활용 모델 105

그림 2-60. 산림관련 활용 모델 106

그림 2-61. 민간 활용 모델 107

그림 2-62. 국토위성정보 활용 체계도 108

그림 3-1. Hexagon 사의 ERDAS Imagine 118

그림 3-2. Trimble 사의 eCognition 118

그림 3-3. Error Matrix 예시 119

그림 3-4. 화소 및 객체기반 분류 기법 비교를 위한 대상지역 122

그림 3-5. QuickBird-2 영상의 RPC 정보 123

그림 3-6. 지상기준점 배치도 124

그림 3-7. Quickbird-2 위성 기반의 정사영상 제작 결과 125

그림 3-8. 무감독 분류 기법을 적용한 영상분류 결과 126

그림 3-9. 감독 분류 기법을 적용한 영상분류 결과 129

그림 3-10. 객체기반 분류 기법을 적용한 영상분류 결과 135

그림 3-11. 위성영상의 Parameter 별 임계값 비율을 통한 임계값 도출 방안 141

그림 3-12. GeoEye 위성영상을 이용한 상용화 기술 활용 가능성 검토 대상지역 142

그림 3-13. 상용화 기술의 활용 가능성 검증을 위한 GeoEye 위성영상 143

그림 3-14. KOMPSAT-3A 위성영상을 이용한 상용화 기술 활용 가능성 검토 대상지역(옥천군) 144

그림 3-15. KOMPSAT-3A 위성영상을 이용한 상용화 기술 활용 가능성 검토 대상지역(고흥군) 144

그림 3-16. 상용화 기술의 활용 가능성 검증을 위한 KOMPSAT-3A 위성영상(옥천군) 145

그림 3-17. 상용화 기술의 활용 가능성 검증을 위한 KOMPSAT-3A 위성영상(고흥군) 146

그림 3-18. 임계값 비율을 이용한 객체추출 결과(GeoEye) 148

그림 3-19. 임계값 비율을 이용한 객체추출 결과(KOMPSAT-3A, 옥천군) 149

그림 3-20. 임계값 비율을 이용한 객체추출 결과(KOMPSAT-3A, 고흥군) 151

그림 3-21. 기존의 토지이용분류 및 공간객체추출 Process 153

그림 3-22. 객체 별 추출 Process 154

그림 3-23. DBM 155

그림 3-24. DEM 156

그림 3-25. DEM을 이용한 경사도 분석 데이터(Slope) 156

그림 3-26. 시범 적용 대상지역(도심지) 157

그림 3-27. 시범 적용 대상지역(비도심지) 158

그림 3-28. KOMPSAT-3 영상의 RPC 정보 159

그림 3-29. 지상기준점 배치도(도심지) 160

그림 3-30. 지상기준점 배치도(비도심지) 161

그림 3-31. KOMPSAT-3A 위성영상의 기하 및 정사보정 결과(도심지) 162

그림 3-32. KOMPSAT-3A 위성영상의 기하 및 정사보정 결과(비도심지) 163

그림 3-33. 수치지도와 정사영상의 중첩 결과(도심지) 164

그림 3-34. 수치지도와 정사영상의 중첩 결과(비도심지) 165

그림 3-35. 농경지 경계선 정성적 분석 결과(도심지) 166

그림 3-36. 도로 경계선 정성적 분석 결과(도심지) 166

그림 3-37. 농경지 경계선 정성적 분석 결과(비도심지) 167

그림 3-38. 도로 경계선 정성적 분석 결과(비도심지) 167

그림 3-39. 검사점 배치도(도심지) 168

그림 3-40. 검사점 배치도(비도심지) 169

그림 3-41. 산림 객체 추출 결과(도심지) 172

그림 3-42. 산림 객체 추출 결과(비도심지) 173

그림 3-43. 초지 객체 추출 결과(도심지) 174

그림 3-44. 초지 객체 추출 결과(비도심지) 174

그림 3-45. 나대지 객체 추출 결과(도심지) 175

그림 3-46. 나대지 객체 추출 결과(비도심지) 176

그림 3-47. 수계 객체 추출 결과(도심지) 177

그림 3-48. 수계 객체 추출 결과(비도심지) 177

그림 3-49. 건물 객체 추출 결과(도심지) 178

그림 3-50. 건물 객체 추출 결과(비도심지) 179

그림 3-51. 도로 객체 추출 결과(도심지) 180

그림 3-52. 도로 객체 추출 결과(비도심지) 180

그림 3-53. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (도심지 산림 객체) 181

그림 3-54. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (도심지 초지 객체) 182

그림 3-55. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (도심지 나대지 객체) 183

그림 3-56. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (도심지 수계 객체) 184

그림 3-57. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (도심지 건물 객체) 185

그림 3-58. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (도심지 도로 객체) 186

그림 3-59. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (도심지 객체 통합) 187

그림 3-60. 토지이용분류 및 공간객체추출 시범적용 결과 (도심지) 188

그림 3-61. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (비도심지 산림 객체) 189

그림 3-62. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (비도심지 초지 객체) 190

그림 3-63. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (비도심지 나대지 객체) 191

그림 3-64. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (비도심지 수계 객체) 192

그림 3-65. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (비도심지 건물 객체) 193

그림 3-66. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (비도심지 도로 객체) 194

그림 3-67. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도 (비도심지 객체 통합) 195

그림 3-68. 토지이용분류 및 공간객체추출 시범적용 결과 (비도심지) 196

그림 3-69. 토지이용분류 및 공간객체추출의 오분류 197

그림 3-70. 토지이용분류 및 공간객체추출 오분류의 개선 방안 198

그림 4-1. The Sentinel Toolbox 202

그림 4-2. Quantum GIS(QGIS) 202

그림 4-3. SAGA GIS 203

그림 4-4. ORFEO Toolbox 203

그림 4-5. GRASS GIS 204

그림 4-6. PolSARPro 204

그림 4-7. Opticks 204

그림 4-8. OSSIM 205

그림 4-9. InterImage 205

그림 4-10. ILWIS 205

그림 4-11. gvSIG 206

그림 4-12. 영역기반기법(Seed Region Growing Algorithm) 207

그림 4-13. 오픈소스 SW를 이용한 영상 분할 결과 208

그림 4-14. 오픈소스 SW 및 상용 SW를 이용한 영상 분할 결과 비교 208

그림 4-15. 상용SW 공간객체추출 Parameter 및 임계값 209

그림 4-16. SAGA GIS GUI버전(6.2.0) 210

그림 4-17. 공간객체분류(Object Based Image Segmentation) 210

그림 4-18. 분석 값 수동계산 입력(Field Calculus) 211

그림 4-19. 경사도 데이터입력(Grid Calculus) 211

그림 4-20. 산림 객체 추출 결과 212

그림 4-21. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도(오픈소스 SW, 산림 객체) 213

그림 4-22. 초지 객체 추출 결과 214

그림 4-23. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도(오픈소스 SW, 초지 객체) 215

그림 4-24. 나대지 객체 추출 결과 216

그림 4-25. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도(오픈소스 SW, 나대지 객체) 217

그림 4-26. 수계 객체 추출 결과 218

그림 4-27. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도(오픈소스 SW, 수계 객체) 219

그림 4-28. 건물 객체 추출 결과 220

그림 4-29. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도(오픈소스 SW, 건물 객체) 221

그림 4-30. 도로 객체 추출 결과 222

그림 4-31. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도(오픈소스 SW, 도로 객체) 223

그림 4-32. 공간객체추출 결과비교 224

그림 4-33. 분류 정확도 분석을 위한 Random point 배치도(오픈소스 SW, 객체 통합) 225

그림 4-34. SAGA GIS 개발환경 226

그림 4-35. 상용SW 속성정보 227

그림 4-36. SAGA GIS 속성정보 수동입력 227

그림 4-37. SAGA GIS Field Calculator 함수 228

그림 4-38. 공간객체분류 비교 229