• 한국측량학회지
• /
• 제32권5호
• /
• pp.451-457
• /
• 2014

최근 몽골 수도 울란바타르를 둘러싸고 있는 Tuv지역의 토지 황폐화가 급속도로 진행되고 있는데 이는 광산업의 발달과 인구 밀집으로 인하여 기존의 목초지가 파괴됨으로써 더욱 더 가속화 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 Tuv지역의 도심지역과 광산지역을 대상으로 하여 토지피복의 변화 탐지와 토지황폐화에 대한 추이를 분석하기 위하여 2001년부터 2009년까지의 Landsat TM과 +ETM 위성영상을 활용하여, 정규식생지수와 무감독분류(Unsupervised Classification)의 K-Mean 알고리즘과 감독분류(Supervised Classification)의 MLC 등의 디지털 영상 분류기법을 적용하여 몽골 Tuv지역의 다중시기별 토지피복변화를 분석하였다. 그 결과 광산지역의 확장과 더불어 기후변화 및 인구밀집 등으로 인하여 토지가 황폐화되어 사막지역으로 변화되어가는 추이를 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.39-48
• /
• 2011

대기 중 온실가스 증가로 인한 지구온난화의 영향으로 각종 자연 재해가 증가하면서, 온실가스에서 가장 큰 비율을 차지하는 이산화탄소의 자연 포집지인 산림이 저장하고 있는 탄소량을 추정하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 하지만 국내 지역의 환경에 적합한 탄소저장량 추정 기법 및 자료 선정에 대한 연구는 아직 부족한 상황으로, 이에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 전 세계적으로 탄소저장량 추정에 보편적으로 이용되고 있는 회귀 모델과 $k$NN($k$-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 충청북도 단양군을 대상으로 산림이 저장하고 있는 탄소 저장량을 추정하고 결과를 비교 분석하였다. 연구 자료로써 Landsat TM 영상과 제5차 NFI(National Forest Inventory) 자료를 이용하였으며, 지형효과 보정 및 식생 구분에 특화된 다양한 비율영상을 사용하였다. 분석 결과, 단양군의 탄소저장량 추정에는 회귀 모델보다 $k$NN 알고리즘을 이용하는 것이 더 유리하며, 비율영상의 경우 정확도 향상에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.317-324
• /
• 2010

In recent years, many automatic classification approaches have been employed. An automatic classification method can be effective, time-saving and can produce objective results due to the exclusion of operator intervention. This paper proposes a classification method based on automated training for high resolution multispectral images using ancillary data. Generally, it is problematic to automatically classify high resolution images using ancillary data, because of the scale difference between the high resolution image and the ancillary data. In order to overcome this problem, the proposed method utilizes the classification results of a Landsat image as a medium for automatic classification. For the classification of a Landsat image, a maximum likelihood classification is applied to the image, and the attributes of ancillary data are entered as the training data. In the case of a high resolution image, a K-means clustering algorithm, an unsupervised classification, was conducted and the result was compared to the classification results of the Landsat image. Subsequently, the training data of the high resolution image was automatically extracted using regular rules based on a RELATIONAL matrix that shows the relation between the two results. Finally, a high resolution image was classified and updated using the extracted training data. The proposed method was applied to QuickBird and SPOT-5 images of non-accessible areas. The result showed good performance in accuracy assessments. Therefore, we expect that the method can be effectively used to automatically construct thematic maps for non-accessible areas and update areas that do not have any attributes in geographic information system.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.217-225
• /
• 1999

Landsat TM 위성영상을 이용하여 전라북도 줄포만 간석지의 미지형을 무감독분류의 ISODATA 기법으로서 분석한 결과 mudflat, mixed flat, sandflat 의 3지형으로 분류되었다. 각각의 미지형들은 퇴적물 입도와 지형에 있어서 상이한 특성을 나타내었으며, mudflat은 내만쪽에 위치하고 snadflat은 만의 입구 그리고 mixedflat은 그 사이에 각각 분포하였다. 각 지역의 지형특성으로는 2m 내외의 갯골이 평탄면 사이에 분포하는 mudflat과 평균기복이 10cm 이하로서 아주 평탄한 지형으로 물결무늬가 발달한 sandflat 그리고 이 양자의 중간형태를 취하는 mixedflat 으로 구분되었다. 아울러 Landsat TM의 7개의 밴드중에서 밴드 5와 7이 간석지의 미지형분류, 밴드4는 육지와 간석지의 분류 그리고 밴드 3은 해면과 간석지의 분류에 각각 효율적임이 밝혀졌다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.114-114
• /
• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.323-329
• /
• 2002

The thermal effluent discharged from nuclear power plants can affect the offshore ecosystem change. The ability of measuring sea surface temperature in high resolution with Airborne MSS thermal spectral band(8.5 $\mu$m ~ 12.5 $\mu$m) and Landsat ETM+(10.4$\mu$m ~ 12.5 $\mu$m) gives us an information of spread range of thermal effluent. This information can be used as one of major factors fur analyzing the impact of the fish farm damage around the nuclear power plants. Every season from November 1999, this research has been conducted to investigate the extent of diffusion of thermal effluent discharged from KoRi, UlJin and WolSung Nuclear Power Plant located at the coastline of the East Sea of Korea.

• 한국산림과학회지
• /
• 제78권3호
• /
• pp.263-273
• /
• 1989

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.

• 한국산림과학회지
• /
• 제81권4호
• /
• pp.346-356
• /
• 1992

미서부(美西部)의 광대한 Snake강(江) 범람평원은 홍수로 인하여 수로(水路) 및 식생형(植生型)의 빈번한 변화 및 침해를 받아왔다. 1985년과 1988년 기간 동안의 습지대 식생형의 변화를 탐지하기 위하여, 원격탐사의 변화탐지 기법(技法) 중 구분후(區分后) 비교(比較) 및 영상대차법(映像對差法) 등을 Landsat-5호 TM 디지탈 데이타를 이용하여 비교 고찰 하였다. 대차(對差)된 적외선대(外線帶) 영상들이 가시대(可視帶) 영상을보다 나은 정확도 지표(指標)를 보였으며, 역기법(閾技法)을 적용하여, 영상대차법에 의하여 변형된 영상들로부터 변화(變化)와 무변화(無變化)를 구분하였다. 또한, 여러 정확도 지표들 즉, 카파 일치계수(一致係數), 총정확도, 생산자 정확도, 이용자 정확도 및 평균정확도(생산자 및 이용자 정확도 등에 근거한) 등을 이용하여 최적역영역(最適閾領域)을 결정함에 있어서의 문제점들을 고찰하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.1016-1020
• /
• 2010

본 연구는 충북 청주시에 위치한 무심천 주변을 대상으로 하천이 도시 주변 열 환경에 미치는 영향에 대해 원격탐사(Remote Sensing; RS)기법을 이용하여 분석하였다. 열 환경 특성 분석 순서는 먼저 Landsat 5 TM 위성영상의 열적외 밴드를 이용하여 대상지역의 표면 온도(Land Surface Temperature; LST)를 추출하였다. 다음으로 추출된 LST를 이용하여 무심천을 중심으로 주변의 공업단지와 주거지, 산림 지역의 지표면 온도 분포를 비교 분석하여 하천이 주변의 열 환경에 미치는 영향을 정량화하였다. 또한 공간적 특성 분석을 위해 등온선을 작성하여 하천 주변 열 환경을 파악하였다. 그 결과 온도분포에 따른 열 이동의 크기와 방향을 확인할 수 있었고 열 분포의 공간분포는 공업지>주거지>하천>산림 순으로 나타나 토지이용특성에 따른 열 분포의 경향을 파악할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.163-173
• /
• 2004

The objective of this study is to develop a method to generate micro-relief digital elevation model (DEM) data of the tidal mudflats using multi-temporal Landsat Thematic Mapper (TM) data. Field spectroscopy measurements showed that reflectance of the exposed mudflat, shallow turbid water, and normal coastal water varied by TM band wavelength. Two sets of DEM data of the inter-tidal mudflat area were generated by interpolating several waterlines extracted from multi-temporal TM data acquired at different sea levels. The waterline appearing in the near-infrared band was different from the one in the middle-infrared band. It was found that the waterline in TM band 4 image was the boundary between the shallow turbid water and normal coastal water and used as a second contour line having 50cm water depth in the study area. DEM data generated by using both TM bands 4 and 5 rendered more detailed topographic relief as compared to the one made by using TM band 5 alone.