• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.596-601
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• 2003

위성영상으로부터 수계영역을 분류하는 일은 홍수관련 분석을 위해서 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 홍수 발생시 취득된 RADARSAT 영상을 이용해서 산악지역의 수계영역의 분류를 목적으로 하였다. SAR 영상은 능동적 영상취득을 수행하므로 광학영상에 비해서 수계영역이 확실하게 나타나는 반면에 지형의 기복에 따른 여러 가지 왜곡현상이 발생한다. 본 연구에서는 RADARSAT 영상으로부터 수계영역의 분류를 위해 방사보정, 그림자 효과제거, 고도자료 및 경사도 자료의 활용 등의 경우로 구분하여 연구를 수행하였다. 그 결과 RADARSAT 영상만을 활용할 경우 분류의 정확도에 한계를 보였으며, RADARSAT 영상에 지형정보를 추가로 활용함으로서 정확한 수계영역을 분류할 수 있었다. 특히 RADARSAT 영상과 경사도 자료를 동시에 활용하여 수계지역을 분류하는 것이 가장 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.48-53
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• 2002

본 연구에서는 각각 1998년 8월 12일(홍수 발생시), 8월 19일(홍수 발생 후) 옥천, 보은 지역을 촬영한 RADARSAT SAR 위성영상을 이용하여 수계지역 및 홍수지역 분류를 수행하고자 하였다. 이를 위해, 먼저 두 장의 위성영상에 대해서 각각 스페클 잡영(speckle noise)을 제거하고, ${\sigma}^0$(sigma naught, dB)을 계산한 후 수계지역에 대한 ${\sigma}^0$값을 분석하였다. 이 값을 기준으로 각각 두 장의 위성영상에서 각각 최대우도법을 이용하여 수계지역을 분류하였다. SAR 영상은 영상취득의 원리에 의해 지형의 기복에 따른 음영효과(shadow effect)가 발생하는데, 음영효과가 발생하는 지역의 ${\sigma}^0$값은 수계지역과 비슷한 반사특성(낮은 dB 값)을 보인다. 따라서 지형의 기복이 심한 지역의 수계지역 분류시 음영효과를 제거해야 효과적적인 분류를 할 수 있으며, 이를 위해 위성의 헤더자료로부터 촬영시 각각의 촬영중심을 계산하고, 촬영중심과 지상좌표와의 기하학적 관계를 고려하여 음영효과를 제거하였다. 마지막으로, 수계지역만이 추출된 영상에 대해 영상의 기하보정을 수행하였으며, 기하 보정된 두장의 위성영상에 대해 차분영상를 생성함으로서 홍수지역을 분류하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.51-57
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• 2002

국내에서 활발하게 연구되고 있는 위성영상을 이용한 원격탐사는 매핑, 환경관리, 시설물 관리 등에 이용되어 왔다. 본 연구에서는 날씨나 태양의 제약을 받지 않는 RADARSAT SAR 영상의 수계지역을 신경망 기법을 이용하여 분류하고자 하였다. RADARSAT은 경사관측을 통하여 영상을 취득하며 지형의 기복에 의한 음영효과(Shadow effect)로 인하여 수계지역 분류시 정확도를 감소시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 RADARSAT SAR 영상의 역산란계수를 계산하고 음영효과에 의한 분류오류를 감소시키기 위하여 수치고도모형을 사용하였다. 지형의 기복이 작은 평지와 지형의 기복이 심한 산악지로 나누어 연구를 수행하여 각 지역별로 분류 정확도를 평가하였다. 연구결과로 역산란계수를 신경망기법의 단일 입력 자료로 사용한 경우보다 수치고도모형을 같이 사용한 것이 분류 정확도가 높았다. 또한, 수치고도모형을 역산란계수와 함께 입력 자료로 이용할 경우 평지보다 산악지에서 효율적이었다. 산악지역이 많은 국내에서는 SAR영상의 수계지역 추출을 신경망 기법으로 할 경우에는 수치고도모형을 함께 이용함으로써 분류정확도 향상을 시킬 수 있다고 사료된다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.3
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• pp.31-39
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• 2007

In this study, the hydrosphere change of the Daecheong dam basin was detected qualitatively and quantitatively using Landsat satellite images until recentness since the construction of Daecheong dam. The hydrosphere change of the basin was analyzed by applying supervised classification about Landsat satellite images which were classified according to the hydrosphere, vegetation, road and etc. for four distinct years which are 1981, 1987, 1993, and 2002 year. Landsat satellite images of each year were achieved overlay analysis with extracting only the hydrosphere, and though these results, the hydrosphere change of the Daecheong dam basin was monitored efficiently.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.932-936
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• 2007

In this study, it analyzed the hydrosphere change up to recently since the construction of Daecheong dam using Landsat satellite images and qualitatively the hydrosphere change of the Daecheong dam basin. These study detected the hydrosphere change with applying supervised classification about Landsat satellite image corresponding to 4 periods of 1981, 1987, 1993, and 2002. For this, it designated the class of hydrosphere, vegetation, etc and achieved overlay analysis with extracting only the hydrosphere, and though this, These study monitored the change about hydrosphere of Daecheong dam basin efficiently.

• Journal of Wetlands Research
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• v.11 no.2
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• pp.17-28
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• 2009

The investigated Varcular plants in Youngsan River Streams of Downtown in Gwangju Metropolitan City consist of total 437 taxa: 2 forms, 49 varieties, 386 species, 265 genera, 91 families. Among 53 taxa of hydrophytes, emerged plants were 16taxa, floating-leaved plants were 10taxa, suvmerged plants were 10taxa, and free-floating plants were 3taxa and swamp plants were 14taxa. Based on the list of Rare and Endangered plants, 5taxa were recorded such as Hydrocharis dubia, Euryale Ferox, Penthorum chinense, Prunus yedoensis, Nymphoides coreana. And Korean endemic Plants were appeared as 5taxa: Poa annua, Forsythia koreana, Paulownia coreana, Galium koreanum, Aster koraiensis. From the specific plant species sorted by classes, class I has 10taxa, class II has 2taxa, class III has 2taxa, class IV has 3taxa, class V has 5taxa. Naturalized plant were listed as 62taxa: 15families, 44genera, 59species, 3varieties, and naturalization index was 14.19%. The ecosystem disturbance plants assigned by the Ministry of Environment, 3taxa were recorded: Paspalum distichum, Ambrosia artemisiifolia var. elatior, Solanum carilinense.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.4 no.4 s.15
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• pp.35-42
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• 2004

Accurate classification of water area is a preliminary step to analyze the flooded area and damages caused by flood. This is essential process for monitoring the region where annually repeating flood is a problem. The accurate estimation of flooded area can ultimately be utilized as a primary source of information for the policy decision. In this paper, flooded areas was classified using 1:25,000 land use map and a RADARSAT image of Ok-Chun and Bo-Eun located in Chung-Book province taken in 12th of August, 1998. Then we analyzed the flood area based on GIS. A RADARSAT image was used to classify the flooded areas with slope theme generated from digital elevation model. In processing on a RADARSAT image, the geometric correction was performed by a backwardgeocoding method based on ephemeris data and one control point for near real time flood area analysis.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.32 no.5
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• pp.471-482
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• 2016

This paper presents an extraction method for water body which uses block-based image partitioning and extension of water body boundaries to improve the performance of supervised classification for water body extraction. The Mahalanobis distance image is created by computing the spectral information of Normalized Difference Water Index (NDWI) and Near Infrared (NIR) band images over a training site within the water body in order to extract an initial water body area. To reduce the effect of noise contained in the Mahalanobis distance image, we apply mean curvature diffusion to the image, which controls diffusion coefficients based on connectivity strength between adjacent pixels and then extract the initial water body area. After partitioning the extracted water body image into the non-overlapping blocks of same size, we update the water body area using the information of water body belonging to water body boundaries. The update is performed repeatedly under the condition that the statistical distance between water body area belonging to water body boundaries and the training site is not greater than a threshold value. The accuracy assessment of the proposed algorithm was tested using KOMPSAT-2 images for the various block sizes between $11{\times}11$ and $19{\times}19$. The overall accuracy and Kappa coefficient of the algorithm varied from 99.47% to 99.53% and from 95.07% to 95.80%, respectively.

• The Journal of Fisheries Business Administration
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• v.20 no.1
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• pp.1-16
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• 1989

• Journal of Wetlands Research
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• v.14 no.3
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• pp.429-438
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• 2012

Han River is very important as a source of drinking water in metropolitan area. This study was conducted to figure out diversity and dynamics of plankton community in the seven lakes (lakes Paro, Chunchon, Soyang, Uiam, Chungpyung, Paldang, Chungju) of Han Riversystem. A total of 76 genera and 121 species were investigated by taxonomic identification in November 2008. Cyclotella sp. and Microcystis sp. was a dominant species in lake Paro and Chungju respectively. Aulacoseira granulata was dominant in lakes Chunchon, Paldang and Chungpyung. And Fragilalia crotonesis was a dominant species in lake Soyang and Uiam. Our results can be useful when compared to the results using molecular biological method to supplement taxonomic identification.