• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.339-344
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• 2005

하이퍼스펙트럴 데이터의 효과적인 분석을 위해 밴드 추출(Feature Extraction)이나 밴드선택(Feature Selection)에 대한 연구가 최근 많이 이루어지고 있다. 본 연구는 상대적으로 많은 밴드를 가지는 하이퍼스펙트럴 영상을 식생지수(Vegetation Index)와 같은 특수한 목적에 적용하기 위해 같은 파장대의 밴드를 조합(Band Aggregation)하여 Landsat ETM+ 영상 밴드와 동일한 영상 생성을 목적으로 한다. 이를 위해 NASA에서 제공하는 밴드별 분광특성 자료를 이용하여 밴드 조합을 위한 가중치 계산식에 적용하였으며, 밴드 선택을 위한 유효 파장대를 추출해 보았다 데이터 간 편차를 줄이기 위해 실제 1분 간격으로 촬영된 동일지역의 Hyperion과 ETM+ 영상을 사용하여 알고리즘에 적용하였고, 그 결과를 영상 간 상관계수와 NDVI 영상을 이용하여 비교 분석하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.151-156
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• 2003

본 연구에서는 2000년 LANDSAT ETM+ 수도권 영상을 이용하여 도시지역 10개소, 식생지역 10개소를 선정해서 각각에 대해 표준화 주성분 분석을 적용하여 두 지역간의 고유벡터 매트릭스를 비교ㆍ분석해보았다. 도시 지역과 식생 지역각각에 대해 총 6개의 주성분이 생성되었으며 PC-2와 고유벡터 부호가 변한 밴드(band2, band7)를 RGB로 조합하여 수원지역을 대상으로 분류(Classification)한 결과의 정확도를 분광서명 분별 분석(Signature Separability Analysis)통해 얻은 밴드조합(band1, band3, band5) 영상의 분류결과와 비교해 보았다. 수원지역 2000년 IKONOS 영상의 다중분광 밴드(4×4m)와 전정색 밴드(1x1m)를 융합한 영상이 분류 정확도를 판단하는 기준으로 사용되었다. 비교결과 분류 전체 정확도는 각각 87.7%, 77.29% Khat 지수는 0.83, 0.68로 나타나 PC-2, 밴드2, 밴드7을 이용했을 때 분류 정확도를 높일 수 있다는 결과를 얻었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.18-26
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• 2001

본 연구에서는 Landsat TM을 이용하여 연안해역의 수질을 모니터링하기 위해 현장에서 조사된 수중광학 측정자료를 Landsat TM 밴드에 적용하여 Landsat TM 밴드비율 알고리듬을 구성하였다. 수중광학 측정장치인 PRR(profiling reflectance radiometer)을 이용하여 획득된 수중 광 반사도를 Landsat TM 밴드 폭으로 보정한 후 현장에서 실측된 피그먼트와 통계적으로 분석하여 관계식을 도출하였다. 수중 광 반사도를 TM 밴드 1과 밴드 2 의 비율에 의한 알고리듬으로 구성하여 $Y=3.8352{\times}(R(band\;1)/R(band\;2))^{-2.1978}$ ($R^2$=0.7069)과 같은 관계식을 도출하였고, 밴드 1과 밴드 3의 비율에 의한 반사도와 피그먼트의 관계는 $Y=23.288{\times}(R(band\;1)/R(band\;3))^{-1.5243}$ ($R^2$=0.8062) 이다. 수면 위로 올라오는 광량과 TM의 레이디언스 값을 각각 구하여 대기효과 중의 Rayleigh 산란과 Mie 산란에 의한 대기중의 잡음비율을 파악하였으며, 연안해역의 조사지점에서 80% 이상의 대기잡음이 있음을 제시하였다. 본 연구에서 도출된 수중 광 알고리듬을 Landsat TM에서 수신된 영상신호에 적용하여 시화호와 연안해역의 수질을 정량적으로 분석하기 위해서는 수중 구성 성분들의 수중 광학 특성을 고려한 수중 알고리듬의 보정과 대기중의 잡음을 효율적으로 제거할 수 있는 대기보정기법의 적용이 요구된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.16-25
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• 1998

본 논문에서는 초 다중 밴드 환경의 효과적인 데이터 분류를 위해서 Roungh 집합 이론을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 다중 분광 이미지 데이터의 특성을 분석하고, 그 분석 결과를 토대로 Rough집합이론의 식별 능력을 이용하여 가장 효과적인 밴드를 선택할 수 있도록 한다. 실험으로는 Landsat TM으로부터 취득한 데이터에 적용시켰으며, 이를 통해 전통적인 밴드 특성에 의한 밴드 선택 방법과 본 논문에서 제안하는 러프 집합 이론을 이용한 밴드 선택 방법이 일치됨을 보이고 이를 통해 초다중 밴드 환경에서의 특징 추출에 대한 이론적 근거를 제시한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.135-136
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• 2014

지구온난화에 따른 이상기후현상을 해결하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화유무와 특성파악이 중요하다. 특히, 인공위성의 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 파악하고 변화유무를 판단하는 지표로서 많이 사용되고 있다. 하지만, 최근 발사된 Landsat 8 OLI의 경우 정규식생분포지수에 영향을 주는 근적외선 밴드의 파장대역이 기존의 TM/ETM+ 위성의 근적외선 밴드의 파장대역보다 감소하였다. 또한 이러한 파장대역 변화에 의한 정규식생분포지수의 차이에 대해서 공식적으로 연구한 사례가 없다. 그러므로 본 연구는 Landsat 8 OLI 위성영상과 Landsat 7 ETM+ 위성영상을 식생이 활발한 여름철(9월)과 그렇지 않은 겨울철(1월)의 영상을 각각 취득하여, 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목으로 분류하여 각각의 정규식생분포지수를 비교해보고 상관관계분석을 시도하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권4호
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• pp.399-406
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• 2013

위성 영상 자료에 대한 품질의 향상과 안정화는 다양한 목적을 가진 사용자들을 만족시킬 수 있다. 특히 절대 방사 검/보정은 영상의 광항적 품질을 유지하기 위한 척도가 된다. 본 연구에서는 초분광 영상 밴드 접합 기법과 분광 반응도를 이용하여 다중 분광 센서의 가상화를 통해 절대 방사 보정 계수의 적합성을 판단하였다. 적합성 분석을 위해 약 30분 차이로 촬영된 EO-1 Hyperion과 Landsat-8 OLI 센서의 영상을 이용하였고, 서로 다른 특성을 지닌 토지 피복으로 구성된 3개 지역을 선정하여 복사 에너지 값을 비교 하였다. 그 결과, 시공간에 따른 차이, 센서 수준의 차이를 제외하고 모든 밴드에서 0.99 이상의 적합성을 보여 주었다.

• 한국측량학회지
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• 제16권2호
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• pp.187-194
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• 1998

본 연구에서는 높은 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다양한 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 사용하여, 화상중합방법의 대표적 방법인 IHS방법으로 중합화상을 작성하고, IHS중합화상 및 원화상을 이용하여 토지이용분류를 수행하는데 있어서 어떤 칼라합성밴드가 유효한지를 밝히는데 그 목적이 있다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN데이터를 IHS방법으로 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, TM4, TM5 및 TM7의 적외선영역(infrared spectral region)의 밴드 중 2개 밴드를 포함시켜 분류를 수행하는 것이 좋았으며, 특히 TM 247 중합화상의 경우 분류정확도가 11.8%로 향상되어 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한 토지이용분류를 수행할 경우 3밴드를 중합하여 사용하는 경우보다 1% 원화상에 IRS-1C PAN화상을 추가하여 사용하는 경우의 정확도가 전체적으로 높았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2081-2084
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• 2008

본 연구에서는 가용 Landsat TM 위성자료를 이용하여 금호강유역의 수문변수를 산정하였다. 대상 유역인 금호강유역은 대구시를 포함한 하천유역으로 도시화로 인한 유역 환경변화가 매우 심한 지역이다. 대상유역의 수문변수의 변화가 유역 생태 및 수문순환구조에 미치는 영향이 크므로 위성자료를 활용한 광역에 대한 수문변수 산정과 시공간변화 특성의 자연적요인은 물론 인위적인 요인을 분석하는 것은 매우 중요하다. 가용한 Landsat자료는 30-120m의 뛰어난 공간분해능과 다양한 관측 밴드를 가지고 있어, 수문변수 산정 및 유역 환경변화를 파악하기에 적합한 자료이다. 본 연구에서는 1985, 1998, 1999년, 2001년 Landsat TM자료를 이용하여 대상지역에 대한 기하학적 보정 등 전처리과정을 거쳐 정규화 식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index)와 이와 연계한 엽면적지수(LAI; Leaf Area Index)를 산정하였으며 토지피복변화를 분석하였다. Landsat자료를 이용한 광역의 토지피복변화와 수문변수변화 분석을 통하여, 위성관측기법 이용한 유역 수문변수 변화특성 도출 가능성을 제시하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.362-363
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• 2016

본 연구에서는 Landsat 위성영상이 가진 열적외 밴드를 이용하여 서울시의 '16년 지표면 온도 변화를 분석하였다. '16년 7월과 8월에 발생한 폭염에 의해 온열질환 환자 2,095명과 사망자 17명을 발생시켰다. 위성영상을 이용하여 동일시기의 한반도 전체 지역 파악에는 한계가 있지만 특정 지역의 변화 추이를 분석하는 것은 가능하다. 본 연구에서는 공간해상도 30m급인 Landsat 위성영상을 이용하여 서울시의 '16년 대비 '94년과 '14년의 지표면 온도 변화를 분석하였다. 분석 결과, '94년에 비해 $1.1^{\circ}C$가 낮고, '14년에 비해 $3.9^{\circ}C$ 높음으로 확인되었다.

• 자원환경지질
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• 제28권4호
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• pp.405-414
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• 1995

LANDSAT TM 자료를 이용한 지형변화를 관측하는데 알맞은 알고리즘에 대한 고찰과 이 알고리즘을 1986년 4월 15일과 1992년 9월 22일 경기만에서 얻어진 LANDSAT TM 자료에 적용하여 타당성을 시험하였다. 이 알고리즘은 변화벡터분석법과 tasseled cap 변환을 이용한 방법이다. 변화벡터분석법은 영상자료간의 변화를 관측하는데는 우수하지만 그 변화벡터의 수가 증가함에 따라 효율이 감소하는 단점이 있다. 이와 같은 단점을 보완하기 위해 tasseled cap 변환을 이용함으로서 원래 6개 밴드의 LANDSAT TM 자료를 두 개의 밴드 즉 Brightness와 Greenness로 줄일 수 있게 된다. 시험적용 결과 이 알고리즘은 해안선 일대에서의 대규모 지형변화뿐만 아니라 육안관측으로는 어려운 미세한 변화까지도 관측 가능한 것으로 나타났다. 그러나 본 연구결과의 변화벡터 영상에서는 인공적인 변화에 더 민감한 것으로 나타났는데 이는 본 연구에 사용된 두 LANDSAT TM 자료가 얻어진 시간 간격이 지질학적 작용에 의한 변화가 나타나기에는 비교적 짧기 때문인 것으로 사료된다.