• 한국지리정보학회지
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• 제4권4호
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• pp.72-78
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• 2001

본 연구에서는 경남 거제시 연초면 지역의 소나무재선충(Bursaphelenchus Xylophilus) 피해발생 선단지를 보다 효율적으로 추출하기 위하여 IKONOS 1m 영상의 공간해상도와 Landsat TM 영상의 band 3, 4와 동일 파장대역이면서 식생과 같은 산림분야 연구에 많이 이용되고 있는 4m 영상의 Red(0.63~0.69)밴드, NIR(0.76~0.90)밴드를 활용하였다. 그 결과 IKONOS 4m 영상의 식생밴드(NIR band)를 이용한 히스토그램 분석이 가장 효과적이었으며, 이는 GPS(global positioning system)를 이용한 현지조사에서 총 22개의 sample 지점에서 15개의 소나무재선충 피해목을 추출함으로서 확인되었다. 본 연구는 소나무재선충 피해지역 추출뿐만 아니라 산림병해충 피해연구에 대한 고해상도 위성영상의 활용가능성을 제시하고자 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.4-6
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• 2003

Optical signals from an object may vary at different conditions caused by differences in light source and sensor position. Knowledge of these variations is necessary to enable calibration of the satellite images and confirmation of the sun and sensor angles influences of the spectral signals from the objects. With the use high -resolution Ikonos$^{TM}$ multi-angular images, the bi- directional reflectance effects of mangrove trees were observed when three datasets were compared. The influence of bi- directional reflectance may affect the accuracy of interpreting satellite imagery and obtaining biophysical parameters mangrove and other vegetation by indirect means.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.140-143
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• 2004

The west coast of the Korean Peninsula is famous for its large tidal range (up to 9 m) and vast tidal flats. With comparison the sedimentary environments of open and close tidal flat using remote sensing, we select Kanghwa tidal flat and Hwang-Do tidal flat in Cheonsu Bay. Prior to surface sediment discrimination using remote sensing, sedimentary environments including intertidal OEM, hydraulic condition, and relationship between grain size and various tidal condition are investigated. Remote sensing has the potential to provide synoptic information of intertidal environments. The objectives of this study are: (i) to generate an intertidal digital elevation model (OEM) using the waterline method of Lansat TM/ETM+, (ii) to investigate the tidal channel distribution using texture analysis, and (iii) to analyze the relationship between surface grain size by using in-situ data and intertidal OEM and tidal channel density by using high-resolution satellite data such as IKONOS and Kompsat EOC. The results demonstrate that satellite remote sensing is an efficient and effective tool for a surface sediment discrimination and long term morphologic change estimation in tidal flats.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권6호
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• pp.597-609
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• 2012

Leaf area index (LAI) is important in explaining the ability of the crop to intercept solar energy for biomass production and in understanding the impact of crop management practices. This paper describes a procedure for estimating LAI as a function of image-derived vegetation indices from temporal series of IKONOS, Landsat TM, and MODIS satellite images using empirical models and demonstrates its use with data collected at Missouri field sites. LAI data were obtained several times during the 2002 growing season at monitoring sites established in two central Missouri experimental fields, one planted to soybean (Glycine max L.) and the other planted to corn (Zea mays L.). Satellite images at varying spatial and spectral resolutions were acquired and the data were extracted to calculate normalized difference vegetation index (NDVI) after geometric and atmospheric correction. Linear, exponential, and expolinear models were developed to relate temporal NDVI to measured LAI data. Models using IKONOS NDVI estimated LAI of both soybean and corn better than those using Landsat TM or MODIS NDVI. Expolinear models provided more accurate results than linear or exponential models.

• 한국농공학회논문집
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• 제46권7호
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• pp.15-21
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• 2004

This study is to present a standardized agricultural land use classification scheme at various spatial resolution (from 1 m to 30 m) of satellite images including Landsat TM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR and IKONOS panchromatic (PAN) and multi-spectral (MS) images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural land use, crop types, agricultural facilities and structures of 18 items. It was found that there is a threshold spatial resolution between 4 m and 6.6 m to identify the full items. Thus it is suggested that IKONOS fusion image (MS enhanced by PAN) is required to produce land use map for agricultural purpose.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.39-47
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• 2002

자연공원의 체계적인 관리와 관광안내의 자료구축을 위하여 금오산 도립공원을 연구지역으로 하여 GSIS와 위성영상 처리기법을 이용하여 수치지형도, 주제도, 위성영상 등의 자료를 처리 분석하였다. 수치표고모형의 생성을 통하여 얻어진 표고, 경사, 향 분석 등의 주제별 지형분석을 행하고, Landsat TM 자료로부터 토지피복 분류도와 표준식생지수(NDVI) 분포도를 추출하여 이들 자료로부터 공간 데이터베이스를 구축하였다. 또한 대상지역을 포함하는 1m 해상도의 IKONOS 위성자료를 처리하여 영상지도를 작성하고 등산로를 중첩한 3D 시각화를 구현하였으며, 주요 등산로를 따라 3차원 자연경관, 문화재 및 관리시설 등을 포함하는 동영상 자료를 제작하였다. 연구결과는 자연공원의 적정 토지이용을 위한 사전 평가자료 및 웹기반 관광안내시스템을 구축하기 위한 기본데이터로 활용될 수 있을 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.185-191
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• 2007

윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.215-224
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• 2007

위성영상의 분류는 원격탐사의 가장 기본적인 분야이다. 위성영상분리도 위성영상의 분류에 있어 영상 정확도 향상에 매우 효율적이라 할 수 있다. 영상분류를 향상시키기 위해서 분리도의 특성을 파악하여 분류의 정확도와의 상관관계를 분석하였다. 영상은 영상마다의 분리도를 비교, 분석하기 위해 IKONOS 영상, SPOT 5 영상, Landsat IM 영상을 1m의 해상도로 리샘플링하였다. 본 연구에서 위성영상별로 클래스 분리도를 측정한 결과 분리도 값이 대체로 $1,600{\sim}2,000$으로 높게 나타났다.

• 한국환경과학회지
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• 제15권4호
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• pp.373-378
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• 2006

The western coast of South Korea is famous for its large and broad tidal lands. Nevertheless, land reclamation, which has been conducted on a large scale, such as Sihwa embankment construction project has accelerated coastal environmental changes in the embankment inland. For monitoring of environmental change, vegetation change detecting of the embankment inland were carried out and field survey data compared with Landsat TM, ETM+, IKONOS, and EOC satellite remotely sensed data. In order to utilize multi-temporal remotely sensed images effectively, all data set with pixel size were analyzed by same geometric correction method. To detect the tidal land vegetation change, the spectral characteristics and spatial resolution of Landsat TM and ETM+ images were analyzed by SMA(spectral mixture analysis). We obtained the 78.96% classification accuracy and Kappa index 0.2376 using March 2000 Landsat data. The SMA(spectral mixture analysis) results were considered with comparing of vegetation seasonal change detection method.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.245-250
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• 2004

The classification of the satellite images is basic part in Remote sensing. In classification of the satellite images, class separability feature is very effective accuracy of the images classified. For improving classification accuracy, It is necessary to study classification methode than analysis of class separability feature deciding classification probability. In this study, IKONOS, SPOT 5, Landsat TM, were resampled to sizes 1m grid. Above images were calculated the class separability prior to the step for classification of pixels. The results of the study were valued necessary process in geometric information building. This study help to improve accuracy of classification as feature of class separability in the class through optimizing previous classification steps.