환경지구정보학 연구실

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
박노욱 교수 공간정보공학

Geology

지질학

연구실 소개

환경지구정보학 연구실은 공간정보공학과에 소속된 연구실로, 지구통계학, 원격탐사, 데이터 융합 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있습니다. 최근 3년간 주요 연구 프로젝트로는 고해상도 위성 데이터를 이용한 바람장 예측의 지구통계학적 다운스케일링, 초소형 위성영상 기반 주요 지역 분석 및 실감화 지능 기술 개발, 다중 위성영상의 융합 연구 등이 있습니다. 특히, 인공지능 기법을 적용한 환경위성(GEMS) 야간관측자료 산출 연구와 기후변화에 따른 자생식물의 생물계절 특성 변화 분석 연구에서 두각을 나타내고 있습니다. 또한, 고해상도 다중시기 위성영상을 이용한 밭작물 분류와 광학 영상의 구름 제거를 위한 기계학습 알고리즘의 예측 성능 평가 등 다양한 논문을 발표하며 연구 성과를 인정받고 있습니다.

지구통계학

원격탐사

데이터 융합

연구 분야

다중센서 위성영상을 통한 작물 모니터링 및 분류

환경지구정보학 연구실은 다중센서 위성영상을 이용한 작물 모니터링 및 분류 연구에 주력하고 있습니다. 인공지능 기법과 딥러닝 기술을 활용하여 조기 작물 분류 및 모니터링 시스템을 개발하고 있으며, 특히 광학 영상과 SAR(Synthetic Aperture Radar) 데이터를 결합하여 더욱 정확한 작물 상태 변화를 감지하는 방법을 연구하고 있습니다. 이를 통해 농업 생산성을 향상시키고자 하며, 다양한 환경 조건에서도 높은 정확도를 유지하는 시스템을 구축하기 위해 노력하고 있습니다.

구름 제거를 위한 광학 영상 복원 기술

효과적인 구름 제거는 고해상도 위성영상 분석에서 중요한 문제 중 하나입니다. 환경지구정보학 연구실은 Gaussian Process Regression, Conditional Generative Adversarial Networks(CGAN) 등 첨단 기계학습 알고리즘을 결합하여 광학 영상의 구름 제거 기술을 개발하고 있습니다. 이 기술은 특히 농경지 모니터링에 유용하며, 깨끗한 광학 영상을 통해 작물 상태를 보다 정밀하게 분석할 수 있게 합니다. 또한, 다양한 기후 조건에서도 안정적인 성능을 보이는 알고리즘을 연구하고 있습니다.

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주요 논문

Assessing the potential of multi-temporal conditional generative adversarial networks in SAR-to-optical image translation for early stage crop monitoring

Geun-Ho Kwak, No-Wook Park

Remote Sensing

2024

Combining Gaussian process regression with Poisson blending for seamless cloud removal from optical remote sensing imagery for cropland monitoring

Soyeon Park, No-Wook Park

Agronomy

2023

Sensitivity analysis of regression-based trend estimates to input errors in spatial downscaling of coarse resolution remote sensing data

Geun-Ho Kwak, Sungwook Hong, No-Wook Park

Applied Sciences

2023

Deep learning-based virtual optical image generation and its application to early crop mapping

No-Wook Park, Min-Gyu Park, Geun-Ho Kwak, Sungwook Hong

Applied Sciences

2023

An object-based weighting approach to spatiotemporal fusion of high spatial resolution satellite images for small-scale cropland monitoring

Soyeon Park, No-Wook Park, Sang-il Na

Agronomy

2022

Performance evaluation of machine learning algorithms for cloud removal of optical imagery: A case study in cropland 광학 영상의 구름 제거를 위한 기계학습 알고리즘의 예측 성능 평가: 농경지 사례 연구

Soyeon Park, Geun-Ho Kwak, Ho-Yong Ahn, No-Wook Park

Korean Journal of Remote Sensing

2023

Combining conditional generative adversarial network and regression-based calibration for cloud removal of optical imagery 광학 영상의 구름 제거를 위한 조건부 생성적 적대 신경망과 회귀 기반 보정의 결합

Geun-Ho Kwak, Soyeon Park, No-Wook Park

Korean Journal of Remote Sensing

2022

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박노욱 교수

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