High resolution panchromatic satellite images collected by sensors such as IRS-1C/D and KOMPSAT-1 have a spatial resolution of approximately 6 ${\times}$ 6 ㎡, making them very attractive for urban applications. However, the spectral information present in these images is very limited. In order to overcome this limitation, an object-oriented classification approach is used to identify basic land cover types in urban areas. Before an image can be classified it is segmented at different aggregation levels using a multiresolution segmentation approach. In the course of this segmentation various statistical as well as topological information is collected for each segment. Based on this information it is possible to classify image objects and to arrive at much better results than by looking only at single pixels. Using an image recorded by KOMPSAT-1 over the City of Vienna a land cover classification was carried out for two areas. One was used to set up the rules for the different land cover types. The second subset was classified based on these rules, only adjusting some of the functions governing the classification process.
This paper proposed an realtime total monitoring platform for various kind of multi weather radars to analyze and predict weather phenomenons and prevent meteorological disasters. Our platform is designed to process each weather radar data on each radar site to minimize overloads from conversion and transmission of large volumed radar data, and to set observers up the definitive radar data via public framework server separately. By proposed method, weather radar data having different spatial or temporal resolutions can be automatically synchronized with there own spatio-temporal domains on public GIS platform having only one spatio-temporal criterion. Simulation result shows that our method facilitates the realtime weather monitoring from weather radars having various spatio-temporal resolutions without other data synchronization or assimilation processes. Moreover, since this platform doesn't require some additional computer equipments or high-technical mechanisms it has economic efficiency for it's systemic constructions.
수도권지역은 급속한 도시화에 의한 환경관리 부족으로 인하여 집중호우시 개발된 지역이 침수되는 등 수해가 빈번히 발생하고 있으며 피해규모도 커지는 경향을 보인다. 본 연구의 목적은 하천 유역분지의 개발 여부와 수해 발생간의 상관관계를 파악하고, 유역부지 전체 및 유역분지 내 개발지역 각각에 대하여 지형 인자들의 수해 발생에 대한 기여도를 분석하는 것이다. 지형 인자를 추출하기 위하여 GIS 및 RS를 이용하였고, 유역분지의 개발과 수해 발생의 상관관계를 파악하는 데는 유역분지별 지형 인자들에 대하여 t-검증 기법을 사용하였다. 또한 수해 발생에 대한 지형 인자들의 기여도를 고찰하는 데는, 유역분지 전체의 지형 인자들과 유역분지 내 개발지역의 지형 인자들에 대하여 다중회귀분석 기법을 사용하였다.
South Korea is a maritime nation, surrounded by water on three sides; hence, it is important to preserve in a sustainable manner. Most areas, especially those bordering the East Sea, have been suffering from severe coastal erosion. Information on the sediment yield of a river basin is an important requirement for water resources development and management. In Korea, data on suspended sediment yield are limited owing to a lack of logistic support for systematic sediment sampling activities. This paper presents an integrated approach to estimate the sediment yield for ungauged coastal basins by using a soil erosion model and a sediment delivery rate model in a geographic information system (GIS)-based platform. For applying the sediment yield model, a basin specific parameter was validated on the basis of field data, that, ranging from 0.6 to 1.2 for the 19 gauging stations. The calculated specific sediment yield ranged from 17 to $181t/km^2.yr$ in the various basin sizes of Korea. We obtained reasonable sediment yield values when comparing the measured data trends around the world with those in Korean basins.
본 논문에서는 광을 이용한 전류 측정 장치의 연구 내용에 대하여 기술하였다. 광을 이용한 전류 측정 장치의 가장 큰 문제점은 감도 저하를 주는 선형 복굴절 양이며, 이러한 선형 복굴절을 줄이는 방법은 광섬유를 비틀어서 선형 복굴절 양에 비해 원형 복굴절의 양을 크게 해주는 방법을 사용하였다. 광섬유를 비틀어서 측정한 결과는 측정 감도가 약 3배의 증가를 보였으며, 측정오차의 경우도 1 % 이내의 선형성을 나타내었다. 본 실험의 결과로 광섬유를 비트는 방법이 광을 이용한 전류 측정 장치의 선형 복굴절을 크게 감소시킴을 알 수 있었으며, 대전류 측정에 측정도를 높일 수 있다고 판단된다.
Video mosaicing techniques have been widely used in virtual reality environments. Especially in GIS field, video mosaics are becoming more and more common in representing urban environments. Such applications mainly use spherical or panoramic mosaics that are based on images taken from a rotating camera around its nodal point. The viewpoint, however, is limited to location within a small area. On the other hand, 2D-mosaics, which are based on images taken from a translating camera, can acquire data in wide area. The 2D-mosaics still have some problems : it can‘t be applied to images taken from a rotational camera in large angle. To compensate those problems , we proposed a novel method for creating video mosaics in 3D space. The proposed algorithm consists of 4 steps: feature -based optical flow detection, camera orientation, 2D-image projection, and image registration in 3D space. All of the processes are fully automatic and successfully implemented and tested with real images.
본 연구에서는 l/5,000 항공사진을 12000pi와 6000pi로 자동독취한 영상에 대하여 저가의 PC 기반 수치사진 측량시스템을 사용하여 수치지도, DEM, 정사영상 등의 제작을 수행하고 다양한 방법으로 정확도를 비교 평가하였다. 비숙련자가 PC 기반 수치사진측량시스템을 사용하여 12004pi의 항공사진영상을 도화한 결과, 등고선 삽입은 불가능하였지만 이를 제외한 나머지 부분은 l/l,000 수준의 수치지도 제작 가능성을 나타냈으며, 자동 DEM 제작에 있어서는 자동독취 해상도 및 격자간격이 DEM의 정확도에 크게 영향을 미치지 않음을 알 수있었다. 정사영상의 제작에 있어서는 DEM의 격자간격이 커질수록 정확도가 저하되지만 그 차이는 크지 않았으며, 이보다는 원 영상의 자동독취 해상도가 정사영상의 품질에 더 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 한편 동일한 검사점에 대하여 정사영상과 수치지도 제작 결과를 비교한 결과 정사영상의 정확도가 수치지도보다 더 좋게 나타나, 보다 다양한 분야에서 정사영상이 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 향후 민간 부문에서 항공사진영상과 PC 기반 수치사진측량시스템이 GIS분야의 자료 수정 및 갱신에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
자동차를 중심으로 하는 도로교통량이 크게 늘면서 교통에 기인한 다양한 피해 현상들이 나타나고 있다. 특히 교통량이 집중되는 대도시에서는 교통에 기인한 도시민의 건강피해가 심각한 것으로 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 교통에 기인한 미세먼지의 피해를 직접적으로 받는 도시인구는 미세먼지의 주 발생원인 교통흐름이 있는 도로변에 가까이에 노출되는 도시민들이라고 보고 도시 공간 내에서 교통흐름과 미세먼지, 그리고 도시 통행인구의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 본 연구에서는 대기오염문제가 심각한 서울을 대상으로 교통에 기인한 미세먼지의 실태를 살펴보고, 서울을 둘러싸고 있는 경기도 일대에 대단위 주거지들이 밀집된 신도시들이 개발되면서 나타나는 인구분포와 통행패턴, 그리고 교통흐름 및 미세먼지 농도에 나타나는 공간적 변화와 이들 간의 공간적 관계를 종합적으로 파악하기 위하여 GIS를 적용하였다. 또한 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 데이터마이닝기법으로 추출해낸 통행흐름 자료를 이용하여 통행시간별 통행인구분포도를 작성하고, 이를 바탕으로 교통에 기인한 미세먼지에 직접 노출하게 되는 도시인구를 산정하는 시 공간적 모형개발을 시도하였다.
RFM은 OGC (Open GIS Consortium)에서 권고하는 지구관측영상에 대한 표준기하모델 중 하나이다. 또한 RFM은 1m의 공간해상도를 제공하는 상업목적의 위성 IKONOS의 최종 사용자를 위한 센서 모델로서 RPC를 RFM을 위한 매개변수로서 영상과 함께 제공하고 있다. 그러나 영상의 최종사용자가 더욱 정확한 공간정보의 획득을 위해 추가적인 노력을 시도하는 경우, IKONOS는 물리적 센서모델을 위한 보조적인 정보의 제공이 미흡하기 때문에 추상적인 센서모델이나 수학적인 센서모델을 도입하게 된다. Pushbroom DLT와 같은 추상적인 센서모델을 적용하기 위해서는 영상 전체에 고르게 분포하는 다수의 GCP를 관측해야 하며, RFM과 같은 수학적인 센서모델을 적용하기 위해서도 더욱 많은 수의 GCP가 필요하게 된다. 따라서 가장 효율적인 방법은 가장 적은 수의 기준점을 이용하여 영상과 함께 제공되는 RPC를 개선하는 방법이다. 본 논문에서는 소수의 추가적인 UP를 이용하여 IKONOS의 RPC를 개량하는 2가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 소수의 지상기준점과 normalized cubic 내에 설치된 가상의 기준점을 이용하여 RPC를 갱신하는 방법이고, 두 번째는 매개변수에 대한 관측을 도입하여 $1^{\sim}5$개의 소수 지상기준점 만으로 RPC를 갱신하는 방법이다. 본 연구에서 갱신된 RPC는 검사점을 통해 검증한 결과 갱신 전보다 RMSE가 50% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다.
The hydrologic models, capable of simulating groundwater recharge for long-term period and effects on it of crops management in the agricultural areas, have been used to compute groundwater recharge in the agricultural fields. Among these models, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) has been widely used because it could interpret hydrologic conditions for the long time considering effects of weather condition, land uses, and soil. However the SWAT model couldn't represent the spatial information of Hydrologic Response Unit (HRU), the SWAT HRU mapping module was developed in 2010. With this capability, it is possible to assume and analyze spatio-temporal groundwater recharge. In this study, groundwater recharge of rate for various crops in the Mandae stream watershed was estimated using SWAT HRU Mapping module, which can simulate spato-temporal recharge rate. As a result of this study, Coefficient of determination ($R^2$) and Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE) for flow calibration were 0.80 and 0.72, respectively, and monthly groundwater recharge of Mandae watershed in Haean-myeon was 381.24 mm/year. It was 28% of total precipitation in 2009. Groundwater recharge rate was 73.54 mm/month and 73.58 mm/month for July and August 2009, which is approximately 18 times of groundwater recharge rate for December 2009. The groundwater recharges for each month through the year were varying. The groundwater recharge was smaller in the spring and winter seasons, relatively. So, it is necessary to enforce proper management of groundwater recharge during droughty season. Also, the SWAT HRU Mapping module could show the result of groundwater recharge as a GIS map and analyze spatio-temporal groundwater recharge. So, this method, proposed in this study, would be quite useful to make groundwater management plans at agriculture-dominant watershed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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