천리안위성 2A호의 2분 주기 고속 관측(rapid-scan) 자료를 이용하여, 가시·수증기·적외 채널의 시간 해상도와 표적의 크기가 해당 채널의 중규모 대기운동벡터 생산에 미치는 영향을 분석하였다. 중규모 대기운동벡터 산출을 위하여 2-10분의 영상 시간 간격 변화 하에서 표적의 크기를 8×8에서 40×40 화소 크기로 변환시키며, 시·공간적인 조건 변화에 따른 벡터 생산량과 평균 속력, 오차 특성의 변화 양상을 비교하였다. 그 결과, 표적의 크기가 작을수록 위성의 시간 간격 변화에 따른 벡터 개수의 변화와, 표준화된 평균 제곱근 편차(Normalized Root Mean Squared Vector Difference; NRMSVD) 값의 변화가 더욱 뚜렷해졌다. 또한 고도별 오차 특성 분석 결과에서는 평균 속력이 낮고 대기 현상의 시·공간 규모가 작은 하층(700-1000 hPa)의 경우, 짧은 시간 간격의 영상 자료와 작은 표적을 이용하는 것이 벡터 산출에 더욱 유리하게 작용하는 것을 확인할 수 있었다. 위성의 시간 간격과 표적의 크기는 대기 순환의 시·공간 규모와 밀접한 연관이 있는 요소이다. 따라서, 대기운동벡터 활용 목적에 맞게 표적 크기와 위성 시간 간격을 최적화하는 과정이 필요하며, 중규모 기상현상의 실황 분석을 위한 대기운동벡터 산출 알고리즘에서는 표적 크기와 영상 시간 간격을 각각 16×16, 4분으로 설정해주는 것이 가장 적합하다고 판단된다.
Massive amount of satellite image processing such asglobal/continental-level analysis and monitoring requires automated and speedy georegistration. There could be two major automated approaches: (1) rigid mathematical modeling using sensor model and ephemeris data; (2) heuristic co-registration approach with respect to existing reference image. In case of ETM+, the accuracy of the first approach is known as RMSE 250m, which is far below requested accuracy level for most of satellite image processing. On the other hands, the second approach is to find identical points between new image and reference image and use heuristic regression model for registration. The latter shows better accuracy but has problems with expensive computation. To improve efficiency of the coregistration approach, the author proposed a pre-qualified matching algorithm which is composed of feature extraction with canny operator and area matching algorithm with correlation coefficient. Throughout the pre-qualification approach, the computation time was significantly improved and make the registration accuracy is improved. A prototype was implemented and tested with the proposed algorithm. The performance test of 14 TM/ETM+ images in the U.S. showed: (1) average RMSE error of the approach was 0.47 dependent upon terrain and features; (2) the number average matching points were over 15,000; (3) the time complexity was 12 min per image with 3.2GHz Intel Pentium 4 and 1G Ram.
The purposes of this research are to estimate area of greenable roof and to monitor maintaining of green roofs using World-View 2 images. The contents of this research are development of World-View 2 application technologies for estimation of green roof area and development of monitoring and maintaining of green roofs using World-View 2 images. The available green roof areas in Gwangjin-gu Seoul, a case for this study, were estimated using digital maps and World-View 2 images. The available green roof area is approximately 12.17% ($2,153,700m^2$) of the total area, and the roof vegetation accounts for 0.46% ($80,660m^2$) of the total area. For verification of the extracted roof vegetation, Vworld 3D Desktop map service was applied. The study results may be used as a decision-making tool by the government and local governments in determining the feasibility of green roof projects. In addition, the project implementer may periodically monitor to see whether roof greening has maintained for efficient management of projects, and a vast amount of World-View 2 images may be regularly used before and after the projects to contribute to sharing of satellite images information.
u-GIS 환경에서 GeoSensor로부터 수집되는 시공간 데이터는 데이터 스트림의 특징을 포함한다. 데이터 스트림은 다양한 입력 속도로 끊임없이 입력되고, 데이터의 크기 또한 가변적이다. 이런 이유로 한정적인 메모리와 처리능력의 시스템은 과부하 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 초과되는 데이터를 버려 메모리 초과를 방지하는 기법들이 연구되고 있다. 공간질의는 공간과 위치 값을 기반으로 이루어지는 연산으로 공간질의 정확도는 공간과 위치 정보를 통해 보장된다. 그러나 기존 기법인 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법은 공간질의가 요구하는 공간과 위치 값에 대해 고려하지 않고 삭제하기 때문에 공간질의에 대한 정확도가 감소하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 공간의 이용도를 이용하여 차등적 비율을 적용한 부하제한 기법은 연구하였다. 이 기법은 등록된 공간질의의 영역 겹침 정도에 따라 중요 레벨을 증가시키고, 이를 토대로 시공간 데이터의 중요도를 파악하여 중요도마다 주어진 비율에 의하여 차등적으로 삭제한다. 결과적으로 기존 기법보다 다소 높은 Drop rate를 통해 질의 처리 속도를 빠르게 회복시켰으며, 중요 데이터를 최대한 유지하여 Error rate를 감소시켰다.
지형을 분석하는 데 있어서 3차원 경관도는 실제의 지형을 직접 보는 것과 같은 효과를 주므로 매우 유용한 자료로 이용된다. 일반적으로 3차원 경관도가 필요한 경우에는, 높은 지역에서 대상지역을 바라보며 촬영을 하거나, 대상지역의 범위 또는 지상촬영조건 등에 따라 항공기를 이용해 관측시점을 높여 전체 대상지를 촬영하는 등의 방법으로 경관사진을 취득하여 이용하였다. 그러나 이 방법은 다방면으로부터 다양한 고도에서의 사진이 요구될 경우에는 많은 양의 촬영이 필요할 뿐만 아니라 추가적인 촬영을 시행하여야 하는 경우도 있을 수 있다. 또한 사진기의 중심투영원리에 의해 촬영된 사진 상의 위치관계가 실체의 위치관계와 다르게 나타나므로 정확한 위치관계를 파악하기 곤란하다. 이 연구는 항공측량용 사진기에 의해 수직촬영된 입체사진을 이용하여 실제의 지형형상과 유사한 3차원 경관도를 컴퓨터 상에서 수치사진측량기법을 적용하여 제작하는 방법을 제시하였다. 이는 지형공간정보체계의 다양한 기능 중에서 3차원 지형분석을 위한 유용한 자료를 제공해 줄 수 있을 것이다.
다양한 도시의 형태를 입체적으로 조망해 볼 수 있도록 하기 위하여 입체 지형조감도를 작성하였고, 이를 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 시뮬레이션을 실시할 수 있도록 하였다. 입체 조감도의 제작은 투시기법을 이용한 이미지 제작 기법을 이용하였으며, 그 기본재료가 되는 영상들은 다음과 같이 준비하도록 하였다. 준비영상으로는 우리나라 아리랑 위성의 EOC 영상을 이용하도록 하였으며, 국립지리원에서 국가기본도로 제작한 1/5,000 수치지도의 등고선으로부터 추출하여 임의로 오차가 보정된 DEM 생성과 1/1,000 수지지도의 도로 레이어 벡터파일로 제작된 도로선을 분류하여 대상지의 3차원 영상 위에 중첩시켜 처리하는 것으로 하였다. 특히 이번 연구에 사용한 도심지역의 도로망 구성 데이터는 새주소 부여를 위해 제작된 1/1,000축척의 간선도로를 최대한 이용함으로서 새주소에서 사용하게 될 주소체계와의 연계성을 크게 염두에 두어 제작하도록 연구하였다.
현재 지형공간정보체계의 기본지도 자료 층을 생성하는 방법으로 기존도면을 수치화 하는 방법과 감지기로부터 영상을 취득하여 전산기로 자료편집을 하는 해석도화방법이 사용되고 있다. 그러나, 해석도화방법과 기존도면을 디지타이징하는 방법은 기술적으로 훨씬 복잡하고, 사용장비 및 작업공정면에서 많은 비용과 시간이 소요되는 단점을 가진다. 본 연구에서는 광양지역을 촬영한 항공사진에서 주거지와 교외의 농경지로 구분하여 대상지역을 선정하였으며, 항공사진 촬영축척은 1/6,000이었다. 항공사진을 스캐너로 주사하여 수치항공영상을 생성한 후, 히스토그램 균등화의 영상처리기법을 적용하여 영상의 질을 개선하고, 개선된 영상에 임케값 방법과 경계추출기법을 적용하므로써 지형공간정보체계 자료기반의 자료층을 자동갱신하는 방법을 개발하였다. 또한, 영상분할기법을 이용하여 얻은 영상, 원 영상 및 히스토그램의 처리결과로 얻은 영상의 특성들을 비교 분석하였다. 본 연구를 통한 영상분할기법으로 지형공간정보체계의 자료기반에 관한 자료층 제작의 연산법을 정립하므로써 지형공간정보체계를 신속하고 경제적으로 처리할 수 있음을 입증할 수 있었다.
For this research, they were monitored $CO_2$ flux and environmental factors ($CO_2$ concentration, soil temperature, soil moisture, soil organic carbon, soil pH, soil Eh) in foreshore, paddy field and woods sites at the winter season (January 2009) and the summer season (September 2009). Seasonal and spatial variations for monitored data were analyzed, and linear regression functions of $CO_2$ flux as environmental factors were estimated. $CO_2$ fluxes averaged between surface and atmosphere monitored in foreshore and paddy field at the winter season were shown $-8\;mgCO_2m^{-2}hr^{-1}$ and $-25\;mgCO_2m^{-2}hr^{-1}$, respectively. $CO_2$ fluxes averaged between surface and atmosphere monitored in foreshore and paddy field at the summer season were shown $47\;mgCO_2m^{-2}hr^{-1}$ and $117\;mgCO_2m^{-2}hr^{-1}$, respectively. Thus, $CO_2$ was sunk from atmosphere to surface at the winter season and it was emitted from surface to atmosphere at the summer season. $CO_2$ fluxes in woods site were emitted $145\;mgCO_2m^{-2}hr^{-1}$ at the winter season and $279\;mgCO_2m^{-2}hr^{-1}$ at the summer season.
국가의 지형공간정보체계 구축을 위해 국가기본도의 수치지도제작사업이 활발히 추진되고 있다. 국가기본도의 수치지도제작은 많은 공정을 거쳐 제작되는 자료로서 다양한 오류가 내재되어 있다. 수치지도 자료가 향후 여러 응용분야에 다양하게 활용되려면 자료에 대한 신뢰성이 우선 확보되어야 하고, 이를 위해서는 그 자료가 가지고 있는 오류와 오류의 빈도에 대한 기본적인 연구가 이루어져야 한다. 일반적으로 대규모 자료기반의 품질을 확보하기 위해서는 완성된 자료에 대한 표준화된 검사 단계에 의해 자료검사가 수행되어야 한다. 또한 검사된 자료의 내용을 파악하여 자료내부에 포함되어 있는 도형요소들의 오류에 대해 오류를 발생시키는 요인들과의 상관관계를 파악하여 향후의 응용이나 제작 시 판단자료로 활용하는 것이 중요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존에 제작된 수치지도의 내용을 검사하는 과정에서 발생된 오류를 판별방법별로 구분하여 빈도를 파악하였다. 또한 빈도수가 높은 오류와 수치지도제작시 작업량의 산정기준이 되는 물량과의 상관관계를 분석하였다. 이렇게 분석된 자료를 활용하여 수치지도 제작시 주의해야 할 도형요소들에 대한 일정한 기준을 제시하였다.
본 연구는 수치지도와 VGIS를 이용한 3차원지도 제작기법에 관한 연구이다. 기존의 GIS는 2차원이기 때문에 고해상도에 대한 상호관계에 대하여서는 평가를 할 수가 없었다. 현재 지형공간정보시스템은 공간적 지형 자료임에도 불구하고 수치지도 및 지형도, 지질도, 토양도, 지적도, 지하시설물도등이 대부분 부호로 표시되는 2차원 지도로 나타내기 때문에 주요 의사결정 때 오차가 많이 발생하고 있다. 수치지도 역시 주요지형에 대한 등고선, 수치, 점등의 표시가 되어있기 때문에 3차원표현이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 수치지도를 3차원화하여 가시화 시킨다면 도시계획, 입안 교통 및 환경영향 평가 등 각종 의사결정에 있어 보다 시각적 효과를 증진시켜 효율적인 의사결정이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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