다중시점 합성개구레이더(SAR) 영상은 모든 기상 조건에서의 역량 덕분에 환경 변화 탐지 및 모니터링에 널리 활용되어 왔다. 그러나 스펙클 배경과 강한 반사로 인해 도심 지역에서의 변화 탐지는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 변화된 객체를 자동으로 추출하기 위해, 한국의 다목적실용위성 5호(KOMPSAT-5) 다중 영상에 대해 변화 탐지와 객체 추출을 통합한 모델을 개발하였다. 먼저, 제안된 모델에 임의의 L1A 수준 SAR 영상 2장을 입력하고, 무선 보정 및 좌표계 처리와 같은 전처리를 수행한 후 변화 탐지를 수행하였다. 이후 변화 탐지 결과로부터 원하는 표적을 자동으로 추출하였다. 마지막으로 해당 모델은 추출된 표적의 영상과 날짜 및 위치와 같은 메타데이터를 획득하였다. 변화 탐지 과정에서 생성된 차영상에 대해 스케일 적응형 변형을 적용하여 잡음을 제거하였고, 변화 발생을 강조함으로써 탐지 정확도를 향상시켰다. 표적 추출 과정에서 변화 탐지 맵의 픽셀 군을 다각형화한 뒤, 형태 기반 객체 필터링 기법을 적용하여 오탐(위양성) 탐지율을 최소화하였다. 제안한 접근 방식의 결과, KOMPSAT-5 영상의 변화된 객체는 90%의 정확도로 자동 추출되었다.

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