Landsat TM 위성영상을 이용하여 전라북도 고군산 군도 미지형을 무감독 분류의 ISODATA 기법과 감독 분류의 최근린법으로 분석한 시공간 변화를 파악하고자 한다. 각각의 퇴적물 지형은 새만금 방조제 공사 진행에 따라 지리적 요인과 기후 환경적 영향에 대하여 상이한 특성을 갖는다. 본 연구 지역의 지형적 특성을 구체적으로 구분한 결과는 간척 계획수립과 간척된 이후의 퇴적 및 침식 지형 예측에 유용할 것으로 사료된다. 아울러 Landsat TM 7개의 band 중에서 밴드 4는 조간대와 해변의 구분, 그리고 밴드 5는 조간대에 대한 세부적인 미지형의 분류에 이용하며, 위성영상이 미지형 변화의 탐지에 효율적임을 밝히고자 한다. 따라서 위성영상을 이용한 지형지물의 분류 및 변화에 대한 탐지는 제방 축조공사가 완료된 후 방조제 외측에 위치한 고군산 군도에서 갯벌이 형성되는지의 여부를 밝히는데 매우 유용할 것으로 기대된다.
본 논문은 무감독 ISODATA 기법을 이용하여 Landsat TM 위성영상에 기반한 새만금 간석지의 지형을 분류하고, 이 분류된 지형의 시공간적 변화를 분석하고자 한다. 각각의 퇴적 지형은 새만금 방조제 공사 진행에 따른 상이한 특성을 나타내며, 퇴적 변화와 분포를 입증한다. Landsat TM 7개의 band 중에서 밴드 4가 간석지와 해수면의 구분, 그리고 밴드 5는 간석지에 대한 세부적인 지형의 분류에 이용한다. 각 지역의 지형적 특성을 구분함으로써 간석지의 지형변화에 따른 검토는 간척 계획수립과 간척된 이후의 토지 이용에 매우 유용할 것으로 사료된다.
원격탐사 자료와 현장 자료를 이용한 산림 바이오매스 탄소량 추정은 전 세계적으로 각광을 받고 있으며, 국내의 경우 2010년 국립산림과학원에서 개발한 수종별 탄소배출계수를 통해 보다 정확한 탄소량 추정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 2006년부터 2009년까지 구축된 제5차 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI) 자료를 기반으로 k-Nearest Neighbor(kNN) 알고리즘을 이용하여 충청북도 단양군의 지상부 바이오매스 탄소량을 추정하였다. 원격탐사 자료로는 계절 변화가 뚜렷한 한반도의 기후가 산림 지역의 분광 특성 및 이에 따른 탄소량 추정에 미치는 영향을 조사하기 위해 2004년부터 2005년까지 계절별로 취득된 Landsat TM 위성영상을 이용하였다. 분석결과 단양군 지역의 지상부 바이오매스 총 탄소량은 최대 3542768.49tonC에서 최소 3329037.51tonC 사이로 추정되었으나, 계절에 따른 특정 경향은 발견되지 않았다.
In this study we classified sediment types of tidal flat using Landsat-5 images. This is for groping the method which can analyze correctly various kinds of sediment faces through satellite images. This work was performed by referencing ground truth of sediment faces which was investigated in the field. With this data we classified Landsat-5 image of 1997's to grope a most suitable classification method. As a result, in case of south Kanghwa island area, it was the optimum way to compound band 4, 5, 7 of Landsat-5 TM imagery. And, this work classified 3 kinds of sediment faces - M(mud), sM(sandy mud) and (g)M(slightly gravelly mud) - in land and mixed water area. It is anticipated that if this method is applied to a image of extremely lower sea level time, it can classify the sediment types of a broad tidal flat area. This is expected to be a beginning of estimating the effect of sediment faces to the change of the tidal flat ecosystem.
논의 시기별 파장별 분광반사특성을 조사하기 위해, Landsat TM 밴드, RVI, 습윤도의 특성을 분산분석한 결과, 가시광선 영역의 TM 밴드 1, 2, 3의 논지역 평균 자료값은 식물색소에 의한 광흡수와 관련이 많아 군락형성이 최대인 8월 19일과 9월 1일에 가장 낮아졌다가 등숙기인 9월 중 하순에 다시 높아졌다. 중간 적외선 영역인 TM 밴드 5와 7은 수분에 민감하여, 담수상태로 수체의 영향이 컸던 5월 31일과 6월 2일의 자료값이 가장 낮았고, 군락의 최성기에서 성숙기로 접어들면서 식물체의 수분함량이 줄어들어 자료값이 점점 높아졌다. 한편, RVI는 출수ㆍ개화기인 8월 19일과 9월 1일에 가장 높았고, 습윤도는 벼의 생육초기에서 성숙기로 갈수록 계속 낮아졌다. 이앙기인 5월 31일, 출수기인 8월 19일 두시기 자료에서 수분에 민감한 TM 밴드 5, 식생의 특징이 드러나는 RVI, 또한 모든 밴드의 특성이 포함된 습윤도를 벼 재배면적 추정을 위한 정보로 이용하여, 이앙기에 담수상태이고 같은 지역이 출수기에 무성한 식생의 특징을 보이는 곳을 벼 재배지역으로 정하여 벼 재배면적 지도를 작성하였다. 벼 재배면적은 7291.19ha 추정되었고, 지형도를 이용한 100지점의 정확도 검증 결과 92%로 나타났다. 1991년 5월 31일과 8월 19일 두 시기의 Landsat TM 밴드 3, 4, 5, RVI 및 습윤도를 각각 유효밴드로 선정하여 중첩한 총 10개의 밴드를 가진 화상을 생성하여 기존의 분류법에 이용하였다. 최대우도법에 의한 감독분류 결과 벼 재배면적은 9100.98 ha였다. Error matrix에 의한 분류정확도는 97.2%로 나타났고, 지형도를 이용한 정확도는 95%로 나타났다. 분류항목수를 15개와 20개로 한 ISODATA법에 의한 비교사 분류결과 벼 재배면적이 각각 6663.60ha와 5704.56 ha로 추정되었고, 지형도에 의한 분류정확도는 각각 87%와 82%로 나타났다. 통계연보를 기준자료로 하여 분류방법간 비교를 위하여 당진군 우강면에 대하여 벼 재배면적 비교를 한 바 감독분류에 의해 2522.97ha로 가장 크게 추정되었고, 다음이 규칙기반분류와 분류항목수를 20으로 한 무감독분류법으로 각각 1567.31 ha와 1865.61 ha로 추정되었다. 분류항목수를 15로 한 무감독분류에 의한 벼 재배면적이 1638.72 ha로 가장 작게 추정되었다. 이때, 통계연보 자료상의 우강면의 논면적(2242.69ha)에 가장 가깝게 추정된 결과는 규칙기반분류이었다. 벼 재배지역은 추정방법에 관계없이 이앙기와 출수기, 두 시기의 자료를 이용한 경우 다소 차이는 있으나 정확하게 구분되었다. 위성의 분광반사 특성을 이용한 규칙기반분류는 매우 쉽고, 재현성이 있으며, 넓은 지역에 대한 신속한 작업이 가능하다.
최근 기후 온난화, 오존층 파괴, 열대림의 감소, 사막화 등의 환경문제가 이미 한 국가 문제를 넘어 범세계적인 지구환경문제로 대두되면서 이를 해결하기 위한 국제적인 관심과 노력이 다양하게 진행되어 왔다. 본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 도시의 녹지증가를 정량적으로 산출하고, 온도 추출을 통해 도시의 온도변화를 파악하고자 하였다. 2002년 5월과 2009년 5월 Landsat TM영상을 이용하여 연구대상지의 녹지 면적변화와 열변화를 분석하였으며, 도심의 지표면 온도를 추출하기 위해 Landsat TM 열적외선 영역센서인 Band 6의 분광밝기정도를 이용하여 표면온도분포를 산출하였다. 연구결과, 도심지 녹지의 면적이 $2.97km^2$ 증가하였으며, 도시의 지표온도가 약$0.6^{\circ}C{\sim}0.8^{\circ}C$ 낮아졌음을 제시하였다. 향후 원격탐사 및 실측자료를 바탕으로 도심 온도변화에 대한 추가적인 연구가 이루어진다면 도시환경문제 해결에 크게 기여할 것이다.
우리나라 국토(國土)의 65%를 차지하는 삼림(森林)은 국민경제적(國民經濟的) 측면(側面)과 국토보전적(國土保全的) 측면(側面)에서 모두 중요하다. 따라서 삼림(森林)의 내용(內容)과 현황(現況)을 정확히 조사하여 평가(評價)하는 일은 큰 의미를 가지며, 그 목적(目的)을 위해서 항공사진(航空寫眞)이나 원격탐사기술(遠隔探査技術)이 효과적으로 이용(利用)된다. Landsat 4호(號)와 5호(號)에 탑재(搭載)되어 있는 TM은 지상해상능력(地上解像能力)이 뛰어나고 넓은 범위의 파장영역(波長領域)을 해석(解析)할 수 있는 능력이 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 Landsat-5에서 수신(受信)한 TM data를 사용하여 경상북도(慶尙北道)의 한 지역(地域)을 대상으로 하여 토지(土地)의 이용형태(利用形態)와 임상구분(林相區分)을 실시(實施)하였고, 흑백적외선(黑白赤外線) 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀)하여 제작(製作)한 임상도(林相圖)와 분류(分類) 결과(結果)를 비교하였다. 그 결과(結果) TM data는 전반적인 토지이용분류(土地利用分類)의 측면(側面)에서 효과가 높았으며, 임상구분(林相區分)은 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀) 결과(結果)와 비교하여 차이가 있었다. 복잡하고 변화(變化)가 심한 삼림지역(森林地域)의 계절(季節)에 따른 반사특성(反射特性)을 이해하고, 임상간(林相間) 분리도(分離度)를 크게 하는 band의 선정(選定)과 조합(調合) 방법(方法)이 앞으로 해결해야 한 문제점(問題點)으로 제기되었다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.864-867
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2006
Thermal infrared images of Landsat-5 TM and Landsat-7 ETM+ sensors have been unrivalled sources of high resolution thermal remote sensing (60m for ETM+, 120m for TM) for more than two decades. Atmospheric effect that degrades the accuracy of Sea Surface Temperature (SST) measurement significantly, however, can not be corrected as the sensors have only one thermal channel. Recently, MODIS sensor onboard Terra satellite is equipped with dual-thermal channels (31 and 32) of which the difference of at-satellite brightness temperature can provide atmospheric correction with 1km resolution. In this study we corrected the atmospheric effect of Landsat SST by using MODIS data obtained almost simultaneously. As a case study, we produced the Landsat SST near the eastern and western coast of Korea. Then we have obtained Terra/MODIS image of the same area taken approximately 30 minutes later. Atmospheric correction term was calculated by the difference between the MODIS SST (Level 2) and the SST calculated from a single channel (31 of Level 1B). This term with 1km resolution was used for Landsat SST atmospheric correction. Comparison of in situ SST measurements and the corrected Landsat SSTs has shown a significant improvement in $R^2$ from 0.6229 to 0.7779. It is shown that the combination of the high resolution Landsat SST and the Terra/MODIS atmospheric correction can be a routine data production scheme for the thermal remote sensing of ocean.
본 연구에서는 Landsat TM 자료와 GIS 기법을 이용하여 지표면 에너지 수지 요소를 공간적으로 추출하고, 추출된 에너지 수지 요소의 적용성을 검토하기 위해서 광역 증발산량을 추정하였다. 추정결과에 대한 정확도 및 열수지 요소가 증발산량에 미치는 영향을 분석하기 위해서 민감도분석과 오차분석을 실시하였다. 연구 대상지역은 금강 상류의 보정천이며, 1995년도 1월 11일, 4월 1일, 5월 3일, 10월 10일 및 11월 27일에 획득된 5개의 Landsat TM자료를 이용하였다. 연구결과 지표면의 경사 방향과 토지피복 형태에 따라 증발산량의 변화가 크게 나타났으며, 경사 방향이 북동이나 남동방향일 경우 식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index) 값이 증가함으로써 지중열 전도량이 증가하게 되어 상대적으로 증발산랴이 감소하는 것으로 나타났다. 민감도 및 오차분석 결과, 순방사량이 12.5% 내지 23.6%의 민감도로서 지표면 온도와 대기온도 및 풍속 등도 다른 인자에 비해 가장 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
자바 섭입대 위에 존재하는 인도네시아 메라피 화산은 1~5년의 주기를 가지는 화산활동이 활발한 성층화산이다. 대체적으로 화산폭발지수가 1-3정도의 규모로 나타나는데 비해 최근 2010년 분화는 화산폭발지수가 4까지 올라가 386명을 사망자를 유발했다. 본 연구에서는 40년간 지구를 관측해온 Landsat 영상을 이용하여 18년 동안 메라피 화산의 지표변화를 관측하였다. 연구를 위해 1994년 7월 6일부터 2012년 9월 1일까지 총 55장의 Landsat-5,7 영상을 수집하였으며, 밴드조합영상을 통해 화산쇄설류의 흐름이 시간에 따라 이동함을 확인하였다. 화산쇄설류가 덮고 있는 지역을 추출하기 위해서, COST model을 이용한 대기보정 후 감독분류를 수행하였으며, 그 결과 CVP 보고서에 기재된 화산쇄설류의 분화 방향과 추출된 화산쇄설류 영역의 변화가 거의 일치했다. NASA에서 제공하는 Landsat-5,7 위성의 열적외선 밴드를 이용한 온도 추출 기법을 적용하여 분화구 지역의 평균 지표온도를 산출한 결과, 분화 전 지표 온도가 급격히 상승하고, 분화 후 온도가 하강하는 양상을 반복적으로 나타냈다. 비록 기상조건에 따른 영상획득에 제약이 있지만, 장기간 발생된 메라피 화산의 지표변화를 확인하는데 있어서 Landsat 위성 영상이 매우 유용한 도구임을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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