본 연구는 Terra ASTER 영상과 LANDSAT 7 ETM+ 분광 영상정보와 같은 상이한 방사 및 공간 해상도를 갖는 위성 센서의 영상을 지질학적으로 활용하기 위한 선형분광혼합분석(LSMA: Linear Spectral Mixture Analysis)기법의 적용성을 목적으로 한다 실제 적용사례로서 몽골지역을 대상으로 ASTER 영상과 LANDSAT 7 ETM+ 분광 영상정보를 이용하여 지질학적 주제도 자성과정을 수행하였다. 두 영상 정보에 대하여 기하 보정 및 방사 휘도 조정 등의 전처리 작업을 수행한 후 사전 지질조사 정보와 두 영상정보의 밴드 별 상관도를 분석하여 7개의 지질단위의 분광 클래스를 선택하였고 20개 밴드완 위성 영상자료를 LSMA 기법에 적용하였다. 처리 결과로 주제도 작성의 대상으로 한 7개의 지질단위에 대한 각각의 주제도를 얻게 되었다. 결론적으로 LSMA 기법은 지질 주제도 작성을 위한 효과적인 접근 방법 중의 하나로 판단된다.
경기도 여주, 광주, 양평 등 13개 면지역의 '83 및 '94년 9월에 관측된 LANDSAT 영상 데이터를 이용하여 동일 지역의 연차간 식생의 변화 및 지역간 식생의 변화 정도를 정량적으로 평가한 결과는 다음과 같다. 1. 식생지수는 1983년 보다 1994년에 더욱 낮게 나타나 1983년의 식생이 좋았던 것으로 나타났다. 2. 광주군 초월면, 양평군 양평읍, 여주군 흥천면 등은 특히 식생의 변화가 매우 큰 지역으로 분류되었으며 이는 중부 고속도로 건설 및 도시개발로 인한 식생의 파괴 등에 기인한 것으로 판단되었다. 3. LANDSAT 위성자료와 영상분류기법을 이용하여 여주, 양평, 광주 지역의 논 면적을 추정한 결과 통계자료 면적대비 9%가량 높게 나타났다. 4. 통계자료와 추정된 논 면적 자료의 회귀분석 결과 ($Y=1.547+0.65X^*$, r=0.95;Y=통계자료, X=영상분석 결과) 매우 높은 직선의 상관관계(r=0.95)를 보였다.
On May 31, 2003. Landsat 7 experienced an anomaly causing the Scan Line Corrector(SLC) to stop functioning normally. The SLC-off causes individual scan lines to alternately overlap and then leave large gaps at the edge of the Image. A many scientists with ongoing experience using ETM+ data evaluated the scientific usability and validity of Landsat 7 products containing the SLC anomaly The best reference scene for gap-filling is the other SLC-on Landsat scene that provide same resolution, few changes, and similar data acquisition. But receiving of Landsat imagery is not stable in Korea. So SPOT image can be another alternative solution because it is a steady-state multispectral satellite image as Landsat image. In this study, we filled the SLC-off gap s of 2, 3, 4 bands using SPOT image by a local regression technique, and assigned the optimum spectral value to gaps of 1, 5, 7 bands based on a spectral adjacency. Through this process, we could restore Landsat SLC-off image and evaluated the accuracy of the results.
중저해상도 광학영상의 순간시야각(instantaneous filed of view -IFOV)에 포함되는 공간에는 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이다. 영상분류와 같은 기존의 영상처리기법에서는 하나의 화소가 단일의 지표물을 대표한다는 가정에서 접근하였으나, 최근 화소의 혼합정도를 세분하는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)기법이 개발되고 있다. 분광혼합분석법을 이용하여 혼합된 화소에 포함된 지표물을 분해(unmixing) 하고 그 효과를 분석하고자 하여 경기도 광릉국립수목원의 시험림 지역을 대상으로 Landsat-7 ETM+영상을 이용하여 선형혼합 모델을 적용하였고, 그 결과 각각의 화소를 6개의 End-member의 혼합비로 구분하였다. Endmember의 비율을 나타낸 영상을 분석하여 점유비율에 따른 활엽수와 침엽수의 구분을 할 수 있었고, 각 임상별의 특징도 얻을 수 있었다. 특히 침엽수의 경우 그림자의 효과가 높다는 특성도 파악 할 수 있었다. 분광혼합분석법은 기존의 전통 분류방법과는 달리 다양한 산림의 정보를 추출해 낼 수 있다.
Landsat은 대표적인 지구관측 위성 중 하나로 지표면 모니터링, 변화탐지, 분류 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 구름과 구름의 그림자는 지표의 관측과 분석을 제한하는 장애물 중 하나로, Landsat을 사용하기 전 구름을 제거하고 원래의 지표 피복으로 복원하는 과정은 필수적이다. 최근에 발사된 Landsat-8은 기존위성에 비해 2개의 추가적인 costal/aerosol, cirrus 밴드를 제공하며, 이는 구름을 탐지하고 복원하는데 효율적으로 사용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Landsat-8의 영상에서 구름을 효과적으로 탐지하고, 복원하는 기법을 단계적으로 제안하였다. Otsu 임계화 기법을 통하여 구름과 구름의 그림자 지역을 탐지하였고, 탐지된 구름 및 그림자 지역은 실험 영상과 참조영상을 이용하여 원래의 지표 피복으로 복원 하였다. 복원영상의 정확도 평가에서는 전체정확도가 약 85%, 카파계수가 0.7128로 본 연구에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.
본 연구는 Landsat Thematic Mapper (TM) 영상의 열적외선 (Thermal Infrared: TIR) 밴드 자료를 이용하여 시화호와 그 주변지역의 해수면 온도 (SST: sea surface temperature)를 검출하고, 시화방조제 공사 후의 토지피복변화를 파악하기 위해 수행되었다. 해수면 온도의 측정은 해양체계 뿐만 아니라 해양과 대기 사이의 열적인 경계범위 연구에 있어 중요하다. 1970년대 이후, AVHRR (advanced very high resolution radiometer)과 Landsat TM (Thematic Mapper)과 같은 인공위성 영상의 원격탐사기법을 이용한 해수면 온도의 추출이 이루어졌다. 그러나 AVHRR 영상은 우리나라의 서해안 지역과 같은 매우 복잡한 해안선을 가지고 있는 지역에서는 조악한 공간 해상도로 인해 해수표면온도 추출에 한계가 있다. Landsat TM 위성영상은 본 연구지역과 같이 복잡하고 좁은 해안지역의 해수면 온도 추출에 유용하게 사용된다고 판단된다.
특정 기간 사이의 토지의 변화들을 파악하는 것은 매우 중요하다. 그러나, 토지를 변화 시킬 수 있는 요소들은 많이 존재할 수 있기 때문에 그러한 요인들을 규명하기란 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 이러한 토지 변화 요인들을 정량적으로 사용하여 시뮬레이션을 수행하고자 하였다. CLUE-S 모델을 이용하여 사용한 자료는 1987년 Landsat TM 영상과 2001년 Landsat ETM+ 영상이며, 1987년부터 2010년까지 23년 동안의 토지 이용도를 시뮬레이션 하였다. 그 결과, 2001년 영상의 감독 분류 결과와 시뮬레이션을 수행한 2001년 결과 사이의 정확도는 93.69%가 나왔으며, 이러한 결과를 통해 미래의 토지 피복 현황도를 예측할 수 있었다.
해양생태계에 밀접한 영향을 미치는 대규모 광양제철소가 위치한 광양만 주변 해역을 연구지역으로 2000년부터 2010년까지 총 25장의 Landsat-7 ETM+ 열적외선 자료를 활용하여 해수면온도 변화를 분석하였다. Landsat-7 ETM+ 열적외선 영상으로부터 측정된 해수표면 온도의 정확도를 분석하기 위해 Landsat 열적외선 영상으로부터 측정된 해수면온도는 여수조위관측소에서 측정된 실측데이터와 비교 검증하였고, 분석한 결과Landsat-7 ETM+ 영상으로부터 산정된 해수표변 온도가 여수조위관측소에서 실측된 온도보다 $1.22^{\circ}C$ 낮게 나타났으며, 상관도를 분석한 결과 $R^2=0.991$로서 위성영상으로부터 추정된 온도와 실측 해수온도는 상관도가 높다고 할 수 있다. 광양제철소 인근의 해수표면온도와 외해의 해수표면온도를 비교분석 하기 위해 총 5지역을 선택하였으며, 해수면온도의 시계열 자료를 계절별, 지역별로 분석하였다. 또한 광양만과 순천만에서 각각 공간적으로 잘 분포된 5개의 지점들을 선택하여 1년에 걸친 온도변화의 추이와 두만의 평균해수온도차를 분석하였다.
수질오염 현상을 규명하기 위해서는 지속적으로 호수의 수질을 조사할 필요가 있는데 이것은 시간과 경비가 많이 소요될 뿐만 아니라 광범위한 지역을 조사하기가 상당히 어렵다. 그러나 인공위성에 의한 원격탐사 기법은 동시에 넓은 지역에 걸쳐 수질상태를 측정할 수 있고 또한 주기적으로 동일 지점을 측정할 수 있기 때문에 수질을 조사하는데 효과가 크다. 또한 Landsat의 센서들 중에는 파장별로 물체를 감지하는 특성이 있어서 수질의 분포를 단시간내에 비교적 정확하게 확인해 낼 수 있으며 그 영상을 Color로 표현하는 것이 가능하다. 따라서 본 연구는 인공위성 자료를 이용하여 투명도, 수심, 표층수온 등 수질인자 추출을 시도하고 그에 따른 수질인자 실험식을 제시하여 화진포호의 수질분포 영상도를 작성하였다. Landsat TM 영상의 DN으로부터 수질인자를 추출하고 이것을 다시 GIS를 이용하여 TIN분석을 한 후 수질분포 영상도를 작성하면 실제 관측하여 얻어진 값을 이용하여 나타낸 것 보다 광범위한 지역에 대하여 비교적 정확한 패턴임을 알 수 있다.
낙동강의 대지류중의 하나인 금호강 유역분지를 대상으로 하여 Landsat TM 영상의 false color composite를 육안분류하여 충적평야상의 자연제방, 후배습지, 합류선상지 등의 미지형 분류를 시도해 보고 검증하였다. 이를 위하여 1992년 11월 11일에 탐지된 Landsat TM 영상중의 band 2, 3, 4에 blue, green, red filter를 각각 씌워 조합한 false color 영상이 가장 효과적이었음이 규명되었는데, 시기(時期)적으로는 미지형 별로 녹색식물(綠色植物)의 밀도차가 가장 두드러지는 11월 중순(中旬)의 영상이 가장 효율적이었다. 즉 배후습지의 논은 벼가 막 수확된 때이므로 나지(裸地) 상태이었으나 자연제방 상에는 김장채소, 과수원의 하층(下層) 초본식물 등의 녹색식물이 상대적으로 많이 남아 있으며 합류선상지 부분은 논과 밭이 혼합되어 녹색식물의 밀도가 중간 정도로 분포하기 때문인 것으로 판단된다. 이와 같이 false color composite의 색조 차이를 이용한 미지형 분류결과에 대해 sample 지역에서 현지 지형 조사와 퇴적물 입도분석(粒度分析)을 실시하여 검증해 본 결과 충적평야 미지형 분류에 있어서 탐지시기와 band 조합의 대응이 효율적으로 이루어진다면 TM 영상이 매우 유용하다는 것이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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