Application of Change Vector Analysis for Monitoring Geomorphological Change Using Remote Sensing Data

원격탐사 자료를 이용한 지형변화 관측을 위한 변화벡터법 적용연구

An algorithm for monitoring geomorphological change using remote sensing data is investigated and tested using two LANDSAT TM data sets acquired over the Kyunggi Bay on April 15 1986 and September 22 1992, respectively. The algorithm exploits change vector analysis and tasseled cap transform. Although change vector analysis is effective for change detection, efficiency is decreased as the number of variables are increased. In this algorithm, we overcome the problem by utilizing the tasseled cap transform which can reduce six bands of LANDSAT TM data into only two components called Brightness and Greenness. The test results demonstrate that the algorithm is very effective in monitoring small-scaled changes over coastal area as well as significant changes in geomorphology. The resulting change vector image, however, is more sensitive to the changes occurred by human activities than by pure geological processes mainly because of relatively short time interval between two LANDSAT TM data sets.

LANDSAT TM 자료를 이용한 지형변화를 관측하는데 알맞은 알고리즘에 대한 고찰과 이 알고리즘을 1986년 4월 15일과 1992년 9월 22일 경기만에서 얻어진 LANDSAT TM 자료에 적용하여 타당성을 시험하였다. 이 알고리즘은 변화벡터분석법과 tasseled cap 변환을 이용한 방법이다. 변화벡터분석법은 영상자료간의 변화를 관측하는데는 우수하지만 그 변화벡터의 수가 증가함에 따라 효율이 감소하는 단점이 있다. 이와 같은 단점을 보완하기 위해 tasseled cap 변환을 이용함으로서 원래 6개 밴드의 LANDSAT TM 자료를 두 개의 밴드 즉 Brightness와 Greenness로 줄일 수 있게 된다. 시험적용 결과 이 알고리즘은 해안선 일대에서의 대규모 지형변화뿐만 아니라 육안관측으로는 어려운 미세한 변화까지도 관측 가능한 것으로 나타났다. 그러나 본 연구결과의 변화벡터 영상에서는 인공적인 변화에 더 민감한 것으로 나타났는데 이는 본 연구에 사용된 두 LANDSAT TM 자료가 얻어진 시간 간격이 지질학적 작용에 의한 변화가 나타나기에는 비교적 짧기 때문인 것으로 사료된다.