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.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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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.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.4
no.1
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pp.18-26
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2001
Landsat TM band ratio algorithms were made by in-water optical measurement data of each sampling points for water quality monitoring of coastal area using Landsat TM satellite data. The algorithm was derived from in-water optical reflectance data which was measuring by the PRR(profiling reflectance radiometer). And, in-water optical reflectance data were applied to Landsat TM bands. Relationship between in-water optical reflectance and pigments proposed by the ratio of TM band 1 and band 2 showed to as follows; $Y=3.8352{\times}(R(band\;1)/R(band\;2))^{-2.1978}$ ($R^2$=0.7069) and, relationship of the ratio of TM band 1 and band 3 as follows; $Y=23.288{\times}(R(band\;1)/R(band\;3))^{-1.5243}$ ($R^2$=0.8062). Calculated the upwelling radiance of water surface and radiance of TM showed the ratio of atmospheric effect. In the coastal area Rayleigh and Mie scattering of atmosphere is to make over 80% of normalized radiance of Landsat TM. In order to apply in-water algorithm obtained by PRR, we had to calculate the atmospheric effects at sampling site. And, the quantitative analysis of in-water components using Landsat TM data need the calibration of in-water algorithm and effective method of atmospheric correction.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.3
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pp.16-25
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1998
In this paper, we propose features extraction method using Rough sets theory for efficient data classifications
in hyperspectral environment. First, analyze the properties of multispectral image data, then
select the most efficient bands using discemibility of Rough sets theory based on analysis results. The
proposed method is applied Landsat TM image data, from this, we verify the equivalence of traditional
bands selection method by band features and bands selection method using Rough sets theory that pmposed
in this paper. Finally, we present theoretical basis to features extraction in hyperspectral environment.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2014.11a
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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.
The quality of satellite imagery should be improved and stabilized to satisfy numerous users. The radiometric characteristics of an optical sensor can be a measure of data quality. In this study, a band aggregation technique and spectral response function of hyperspectral images are used to simulate multispectral images. EO-1 Hyperion and Landsat-8 OLI images acquired with about 30 minutes difference in overpass time were exploited to evaluate radiometric coefficients of OLI. Radiance values of the OLI and the simulated OLI were compared over three subsets covered by different land types. As a result, the index of agreement shows over 0.99 for all VNIR bands although there are errors caused by space/time and sensors.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.16
no.2
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pp.187-194
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1998
In this study, effective multispectral Landsat TM band combinations for a merging with the high resolution IRS-1C PAN data using the IHS method to improve landuse accuracy is discussed. From the pre-classified image using the merged images with TM all six band images(with the exception of band 6 image) and PAN image, a sample data which has ten classes was generated. An evaluation of the overall classification accuracy for the representative seven merged images which were merged using each TM three-band images and IRS-1C PAN image by IHS method for the sample area. The increase in classification accuracy is most significant with the inclusion of two of TM4, TM5 and TM7 infrared band images. Especially, the largest increase(11.8 percent) in landuse classification accuracy were investigated when Landsat TM247 bands were merged with IRS-1C PAN data. The classification accuracy when TM three band image and PAN image were used without merging is higher than result of the case of using the merged images.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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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.
Lee, Soo Bong;Kim, Young-Min;Kim, Jin-Young;Park, Young-Jin
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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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.
An algorithm for monitoring geomorphological change using remote sensing data is investigated and tested using two LANDSAT TM data sets acquired over the Kyunggi Bay on April 15 1986 and September 22 1992, respectively. The algorithm exploits change vector analysis and tasseled cap transform. Although change vector analysis is effective for change detection, efficiency is decreased as the number of variables are increased. In this algorithm, we overcome the problem by utilizing the tasseled cap transform which can reduce six bands of LANDSAT TM data into only two components called Brightness and Greenness. The test results demonstrate that the algorithm is very effective in monitoring small-scaled changes over coastal area as well as significant changes in geomorphology. The resulting change vector image, however, is more sensitive to the changes occurred by human activities than by pure geological processes mainly because of relatively short time interval between two LANDSAT TM data sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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