안녕하세요? 이번 글은 QGIS SCP 플러그인을 사용하여 센티널 2호 위성영상의 밴드셋 생성, RGB 합성, 잘라내기 순으로 실습과정을 정리해 보겠습니다. 이전 글은 아래 링크를 참고하시면 되겠습니다.
QGIS: SCP로 위성영상 전처리(Preprocessing)하기
안녕하세요? 이번 글은 QGIS의 SCP 플러그인을 통한 센티널 2호 위성영상의 전처리 방법을 정리해 보도록 하겠습니다. QGIS: SCP로 위성영상 다운로드하기 안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 SCP로 위성
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이전 글을 통해 센티널 2호 위성영상을 내려받은 후, DN 영상을 반사율(Reflectance) 영상으로 변환하는 과정까지 정리했습니다. QGIS를 다시 실행하고 해당 위치의 밴드 파일들을 탐색기 패널에서 아래와 같이 선택한 후,
레이어 패널로 드래그 앤 드롭해서 레이어 추가하도록 하겠습니다.
각각의 밴드를 하나로 합쳐주기 위해서는 밴드셋(Band set)을 생성해야 합니다.
이를 위해 화면 상단 'SCP > Band set'을 실행하고,
아래 실행 창에서,
Single band list 우측의 'Refresh list'를 클릭하고,
아래와 같이 밴드들이 목록 추가된 상태에서,
'Select all' 버튼을 클릭한 후,
'Add band to Band set' 버튼을 클릭해 줍니다.
아래와 같이 'Band set 1'에 밴드 목록이 추가되었습니다.
'Move highlighted band up/down' 버튼을 활용하여 밴드 순서를 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8A, 11, 12 순으로 정렬해 줍니다. 참고로 전처리 과정에서 제외된 1, 9, 10번 밴드는 60m급 공간해상도에 속합니다.
'Wavelength quick settingss'에서 Sentinel-2에 해당하는 목록을 선택해 줍니다.
이제 Band set tools에서 'Create virtual raster of band set'을 선택하고 'RUN' 버튼을 실행해 보겠습니다.
밴드셋 가상 래스터가 생성될 폴더를 지정해주면,
아래와 같이 컬러합성이 가능한 밴드셋이 생성됩니다. 가상 래스터이기 때문에 파일 용량은 1.44MB에 불과합니다.
이번에는 가상 래스터의 RGB 합성(composite)을 적용해 보겠습니다. 해당 방법은 아래 링크를 참조하였습니다.
Simple RGB Composites (Sentinel-2)
A repository of custom scripts that can be used with Sentinel-Hub services.
custom-scripts.sentinel-hub.com
True Color 합성은 밴드 4, 3, 2로 구성되며 red, green, blue 밴드를 red, green, blue 채널에 배정하여 자연색으로 영상을 확인하실 수 있습니다.
우리는 1, 9, 10번 밴드를 제외하고 밴드셋을 생성했기 때문에 밴드 4, 3, 2는 밴드 3, 2, 1에 해당합니다.
SCP Working Toolbar에서 RGB = 3-2-1로 설정해 주면,
아래와 같이 자연색이 적용된 True Color 합성결과를 확인하실 수 있습니다. 인간의 눈과 흡사한 방식입니다.
이번에는 near infrared, red, green 밴드로 구성된 False Color 합성을 적용해 봅니다. 식생 밀도와 건강을 평가하는데 주로 사용되는 방식입니다. 식물은 green보다 near infra-red를 더 반사하기 때문에 식생으로 피복된 지역은 더 진한 적색을 띄게 됩니다. 도심과 나지는 회색 또는 황갈색을, 수체는 청색 또는 흑색을 띄게 됩니다.
'Red = 7-3-2'로 적용하면,
아래와 같이 False Color 합성 결과를 확인하실 수 있습니다.
다음은 SWIR 합성을 알아보겠습니다. Short wave infared(SWIR, 단파근적외) 밴드는 SWIR 파장을 반사하는 수체를 비롯하여 구름 유형 구별, 적설과 빙하, 화재 피해지역, 암석 유형 등을 구별하는데 유용합니다.
'RGB = 10-7-3'로 설정하거나 B08을 B8A로 설정할 경우에는 '10-8-3'으로 설정하시면 되겠습니다.
이번에는 Agriculture 합성입니다. 이 합성은 SWIR-1, near infrared, blue 밴드를 배치하며 주로 작물 건강을 모니터링하는데 활용됩니다. SWIR-1, near infrared 밴드들은 특히 밀집 식생을 부각시키는데 유용합니다.
채널 구성은 'RGB = 9-7-1'로 배치하시면 되겠습니다.
자, RGB 합성은 이 정도로 일단락 짓고 이번에는 밴드셋을 원하는 크기로 잘라내는 방법을 학습해 보겠습니다. 실습을 위해 내장산국립공원 경계 파일을 준비해 봤습니다. 아래 링크를 다운로드 받아 압축 해제 후 레이어 추가해 봅니다.
이제 내장산국립공원 범위로 밴드셋을 잘라내 보겠습니다.
상단 매뉴에서 '래스터 > 추출 > 범위로 래스터 자르기'를 실행하고,
입력 래스터는 밴드셋을,
잘라낼 영역은 '선택 버튼 클릭 > 레이어 범위 사용' 후,
내장산국립공원 경계를 선택해 줍니다.
아래와 같이 잘라낼 영역이 내장산국립공원 범위로 자동 설정됩니다.
이제 '잘라낼 출력물 (영역)'에서 '선택 > 파일로 저장'을 선택하고,
파일 경로 및 이름을 아래와 같이 설정해 줍니다. 저는 2019년 11월 9일 센티널 2호 위성영상을 내장산국립공원 범위로 잘라냈다는 정보를 기억하기 위해 아래 이름으로 정의하였습니다.
결과는 다음과 같습니다. 제대로 잘려졌죠?!
위의 내용을 복습하는 차원에서 SCP에서 밴드셋을 재설정해주고 RGB 합성을 자연색으로 설정해 줍니다(이전과 다른 부분은 Single band list가 아닌 Multiband image list를 사용한 정도입니다).
결과는 아래와 같습니다. 잘라낸 영상 파일은 아래 링크로도 받아보실 수 있습니다.
drive.google.com/file/d/1JY9sihKAZPD2gIgZ9c6B1swhyDx_RXEo/view?usp=sharing
191109_S2_NAEJANGSAN.tif
drive.google.com
실습을 통해 제작된 내장산국립공원 경계와 센티널 2호 위성영상은 다음 링크를 통해 내려받으실 수 있습니다.