이번 포스트부터는 실제적인 위성자료의 처리 방법론에 대하여 알아보겠습니다.
캐나다 원격탐사센터 내 캐나다 천연자원부(Natural Resources Canada, Canada Centre for Remote Sensing)는
시간적인 토지피복 시계열을 제작하기 위한 일련의 변화탐지 및 토지피복 업데이트 과정을 AMUSE 프레임워크라고 정의하고 있습니다.
AMUSE 프레임워크는 신호확장을 통한 자동화된 다중시기 업데이트(Automated Multi-temporal Updating through Signature Extension)의 약어입니다.
간략한 절차 단계는 아래와 같습니다.
먼저 AMUSE 1단계인 기준 (주) 영상을 1-km 영상에 방사 정규화하는 방법을 알아보겠습니다.
캐나다 국립공원과 주변 GPE의 대다수는 1장 이상의 Landsat Worldwide Reference System-2 (WRS-2) 프레임을 필요로 합니다.
면적 자체가 커서 1장 이상이 필요하거나 해당 경계가 1장 이상에 중첩될 수 있습니다.
따라서 변화탐지는 (1) 개별 프레임을 각각 변화탐지한 후에 결과를 병합하거나, (2) 개별 프레임을 모자이크한 후에 한번에 변화탐지하는 2가지 방식이 있습니다.
AMUSE에서는 변화탐지 처리의 단순화를 위해서, (2) 기법이 채택되었습니다.
랜셋(Landsat) 영상의 모자이크는 일반적으로 주(Master) 영상을 기준으로 다른 영상들을 정규화하여 수행됩니다.
이 기법의 결점은 영상들이 연속적으로 모자이크에 추가되면서 오류들이 누적될 수 있다는 것입니다.
다른 기법은 랜셋과 동일한 분광 밴드를 가지고 있는 저해상도(coarse resolution) 영상에 랜셋 영상들을 정규화하는 것입니다.
여기서는 랜셋 영상을 1-km 해상도로 재표집(resampling)하고, 지표 반사율(surface reflectance)의 1-km SPOT VEGETATION (VGT) 영상에 회귀(regressing)합니다.
삼각측량(triangulation) 자료, 국가지형데이터베이스(National Topographic Data Base)를 통해 보정된
랜셋-7 정사영상(Orthorectified Imagery)을 기준 영상으로 사용하였으며, 식물의 성장시기 범위를 제공하는 약 2000년 시기가 사용되었습니다.
The SPOT VGT은 평균적으로 2000년 7월 1일부터 8월 31일까지 취득된 반사율 합성영상이 사용되었습니다.
랜셋 영상의 정규화는 아래 그림과 같습니다.
로버스트(Robust) 회귀가 사용되었으며 아래 그림과 같이 이음매가 없는(seamless) 모자이크가 생성됨을 알 수 있습니다.
별도 포스트를 통하여 SPOT VEGETATION (VGT) 영상과 로버스트(robust) 회귀에 대하여 알아보겠습니다.
AMUSE_프레임워크_절차_단계.pptx