인공위성 카메라도 색 와~~

-표준연, 인공위성 카메라 색교정 기술 국내 최초 개발 -선진국에 의뢰하던 교정을 국산 기술로 대체, 비용 절감하고 -

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￭ 20하나 2년 농업 진흥청은 위성 영상과 기상 정보를 활용한 쌀 수확량을 단위 면적(하나 000㎡)당 482 kg으로 예측했다. 통계청이 최종 발표한 결과는 473 kg으로 오차가 크지 않았다.미국과 유럽의 곡물회사들은 위성자료를 통해 곡물생산량을 예측하고 이를 근거로 선물시장에 투자하기로 결정합니다. 위성영상 속 농업정보는 세계 경제에도 영향을 미친다. 인공위성은 그동안 관찰 대상의 모양과 크기를 판별하는 데 주로 사용돼 왔다. 하지만 최근에는 인공위성을 활용해 농작물 수확량을 예측하고 산림과 해양 정보를 수집하고 있습니다. 이 과정에서 가장 중요한 것은 색판별의 정확성이었다. 위성카메라의 색상 판별을 교정해 평가하는 국내 유하나의 기술이 애초에 도입됐다. 대한민국 표준과학연구원(KRISS원장 권동하나) 기반표준본부 광도센터 연구팀은 분광방사 휘도측정 표준기술을 개발하고 순수 한국기술만을 활용한 위성탑재 카메라의 색교정과 성능평가를 국내 최초로 실시했다. 한국표준연은 해당 기술을 이용해 위성탑재체 개발사인 세트렉아이에 분광복사 휘도 교정 서비스를 제공했다. 인공위성에 탑재된 카메라로 촬영한 지구는 땅과 바다, 건물 등 지형지물에서 반사된 빛뿐 아니라 식물의 잎이 반사된 빛의 정보까지 들어있다. 이를 파장별로 분석하면 식생지수*계산이 가능해져 농작물의 수확량을 예측할 수 있다. 역시 하나의 해양, 대기의 색좌표 및 색온도 변이를 관찰함으로써 지구 생태계의 변이 및 오염 감지가 가능하다. ◦의 논은 5~6월에는 물이 있고 어두운 그와잉타그와인지 7~8월에 파랗게 변해서 수확이 끝난 9월~하나 0월까지 회색을 띠고 있다. * 식생지수(vegetation index): 식생의 활력도와 생육현황을 과인하는 지표. 원격 탐사 자료의 가시광선과 근적외선 반사율의 비율을 이용해 구한다.수집된 정보의 정확성을 위해서는 인공위성 탑재카메라가 정확하게 색을 판별하는지가 중요하며 이를 위해서는 분광방사 휘도의 교정이 불가결했다. 하지만 미국 등 하나부의 선진국에서만 교정 및 성능 평가가 가능해 사실상 국내 개발 제품에 대해서는 교정을 할 수 없었다. 그래서 해당 기술을 국산화하는 것이 급선무였다. 이번에 표쥬은 이 연구 팀이 개발하고 보급하는 측정 표준 기술을 이용하면 380 nm~하나 050 nm의 가시 광선 및 근적외선 파장 영역에서 측정 정확도 하나.5%~2.5%수준의 붕그와은복사피도 교정과 성능 평가가 가능하다. 광도센터 박철웅 박사는 "곡물 생산량 예측 외에도 농작물 품질 관측, 대기 중 미세먼지 농도 측정 등 다양한 분야에서 인공위성을 활용할 수 있다. 정보의 정확성 제고를 위해 앞으로 표준년으로는 자외선 및 적외선 대역을 통한 측정기술을 개발할 예정이었다"고 썼습니다.