Sentinel-2A/B 위성영상의 주기합성을 위한 구름 및 구름 그림자 탐지 기법 개발

김선화; 은정

doi:https://doi.org/10.7780/kjrs.2021.37.5.1.13

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저자정보: 김선화 ((주)유에스티21) 은정 ((주)유에스티21)

저널정보: 대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제37권 제5호

발행연도: 2021.10

수록면: 989 - 998 (10page)

DOI: https://doi.org/10.7780/kjrs.2021.37.5.1.13

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구름의 영향을 크게 받는 광학위성영상의 활용에 있어 일정 주기 합성은 구름의 영향을 최소화할 수 있는 유용한 방법이다. 최근 주기 합성 시 구름과 구름 그림자 정보가 직접 입력되어 일정 주기 시 두 인자의 영향을 가장 덜 받는 최적의 화소를 선택하는 기법이 제시되었다. 최적의 합성 결과를 도출하기 위해서는 구름과구름 그림자의 정확한 추출이 필수적이다. 또한 농작물과 같이 분광정보가 중요한 대상의 경우 주기 합성 시분광정보의 손실이 최소화되어야 한다. 본 연구에서는 구름과 구름 그림자의 높은 탐지정확도를 유지하면서분광정보의 손실이 적은 탐지 기법을 도출하기 위해, 강원도 고랭지 배추밭을 대상으로 두 분광척도(Haze Optimized Tranformation; HOT, MeanVis)를 이용한 방법과 Sentinel-2A/B에서 제공되는 구름 정보를 비교 분석하였다. 2019년~2021년까지 자료를 분석한 결과 Sentinel-2A/B위성의 구름 정보는 F1값이 0.91인 탐지 정확도를 보이나, 밝은 인공물이 구름으로 오탐지되었다. 이에 비해 HOT에 임계치(=0.05)를 적용해 획득한 구름 탐지 결과는 상대적으로 낮은 탐지 정확도(F1=0.72)를 보였으나, 오탐지가 적어 분광정보의 손실을 최소화하였다. 구름 그림자의 경우, Sentinel-2A/B 부가 레이어에서는 최소한의 그림자만이 탐지된 결과를 볼 수 있었으나, MeanVis에 임계치(= 0.015)를 적용했을 시 지형적으로 발생한 그림자와 구별 가능한 구름 그림자만을 탐지할수 있었다. 분광척도 기반 구름 및 그림자 정보를 입력해 안정된 월별 합성된 식생지수결과를 획득하였으며, 향후 Sentinel-2A/B의 높은 정확도의 구름 정보를 주기 합성에 입력해 비교할 예정이다.

In the utilization of optical satellite imagery, which is greatly affected by clouds, periodic composite technique is a useful method to minimize the influence of clouds. Recently, a technique for selecting the optimal pixel that is least affected by the cloud and shadow during a certain period by directly inputting cloud and cloud shadow information during period compositing has been proposed. Accurate extraction of clouds and cloud shadows is essential in order to derive optimal composite results. Also, in the case of an surface targets where spectral information is important, such as crops, the loss of spectral information should be minimized during cloud-free compositing. In this study, clouds using two spectral indicators (Haze Optimized Tranformation and MeanVis) were used to derive a detection technique with low loss of spectral information while maintaining high detection accuracy of clouds and cloud shadows for cabbage fields in the highlands of Gangwon-do. These detection results were compared and analyzed with cloud and cloud shadow information provided by Sentinel-2A/B. As a result of analyzing data from 2019 to 2021, cloud information from Sentinel-2A/B satellites showed detection accuracy with an F1 value of 0.91, but bright artifacts were falsely detected as clouds. On the other hand, the cloud detection result obtained by applying the threshold (=0.05) to the HOT showed relatively low detection accuracy (F1=0.72), but the loss of spectral information was minimized due to the small number of false positives. In the case of cloud shadows, only minimal shadows were detected in the Sentinel- 2A/B additional layer, but when a threshold (= 0.015) was applied to MeanVis, cloud shadows that could be distinguished from the topographically generated shadows could be detected. By inputting spectral indicators-based cloud and shadow information, stable monthly cloud-free composited vegetation index results were obtained, and in the future, high-accuracy cloud information of Sentinel-2A/B will be input to periodic cloud-free composite for comparison.

#Crop monitoring #cloud-free composite #cloud and shadow detection

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