The purpose of this study is to investigate ways to use Landsat TM data for geological mapping and minieralized area detection. The study was carried out in Kyongju-Pohang area where toseki and bentonite mines are distributed. Rock samples of 18 granites, andesites, toseki, betonites, sedimentary rocks and altered rocks in the study area were collected for the study. The radiometric measurtment of the rock samples were carried out with a radiometer in the laboratory and in the field. The Landsat TM bands 2,3,4,5,7 were used for the measurement. The radiometric characteristics of the sample were mainly processed by the principal component analysis. It was found that the pricipal component analysis of the radiometric characteristics of geologic materials is very useful for the detection of the alteration of rocks and grade of mineral contents. It is expected that the technique can be used in the future for the efficient exploration of minerals in this country and abroad.
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.
본 연구에서는 인공위성 데이타를 사용하여 솔잎혹파리에 의한 산림피해를 추출해 봄으로써 인공위성 데이타가 산림의 병충해감지에 유용함을 입증하는 것이 주된 목적이라고 하겠다. 또한 이러한 산림지역 피해지추출에 유용한 Band의 선정과 산림지역에서 나타나는 그림자의 영향을 감소시켜 보다 정확한 분석결과를 얻는 것도 그 목적으로 하고있다. 인공위성 데이타는 LANDSAT-5의 TM을 사용하였으며 분류정확도 향상과 그림자 영향의 감소를 위하여 화상처리기법인 Spatial Filtering과 화상간연산처리를 행하였다. 연구결과 TM 데이타는 산림의 병충해피해지역감지에 유용하였으며 식물에 대한 분류시 Band 4와 Band 5가 효과적이었다. 또한 Spatial Filtering과 화상간연산처리는 그림자영향감소에 효과적이었으며 특히 화상간연산처리는 산림과 기타 지역과의 분류정확도 향상에도 커다란 도움이 되었다.
원격탐사는 넓은 지역에 대한 수문학적 상태나 변화량을 관측할 수 있는 시 공간적인 수문인자나 변수들에 대한 정보를 제공할 수 있다. 특히, 지표면 알베도, 식생정보 및 지표면 온도 분포등 유역의 수자원을 효율적으로 관리하기 위한 수문 인자들의 공간적인 분포를 파악할 수 있다. 본 논문에서는 수자원의 공간적인 분포를 파악하기 위해 필수적으로 요구되는 지표면 수문인자의 시 공간적인 변화 특성을 분석하였다. 수문인자의 변화 분석을 위해서 1995년도 금강 상류의 보청천 유역에 대해서 획득된 5개의 Landsat TM 자료를 이용하였으며, COST 모델을 이용하여 대기보정을 수행하였다. 연구결과, 토양중에 포함된 수분의 양과 태양고도각의 변화에 따라 알베도가 크게 변화하는 것으로 나타났으며, Landsat TM 자료로부터 추출된 지표면 온도와 기상관측을 통해서 얻어진 대기온도 사이의 차이가 $2.5^{\circ}C$ 내지 $3.86^{\circ}C$로 나타났다.
본 연구에서는 최근 USGS에서 공개한 Landsat 8 Collection 2 Level 2 Science Product (L2SP) 위성 영상을 이용하여 국내 지표면 온도를 산출하였고, 기존 Landsat 8 Collection 1 Level 1 Terrain Precision (L1TP) 위성 영상을 활용하여 산출한 국내 지표면 온도와의 비교와 기상청 종관기상관측자료(Automated Synoptic Observing System, ASOS)와의 검증을 통해 L2SP 기반 지표면 온도 자료의 국내 영역에 대한 적합성을 평가하고자 하였다. L2SP는 연구 및 분석에 용이하도록 Landsat 8 Collection 2 Level 1 데이터를 기반으로 만든 Level 2 자료로, 기존의 계산식을 통해 산출해야 하는 지표면 반사도 자료와 지표면 온도 자료를 계산 처리 없이 바로 사용할 수 있다는 장점이 있다. 2018년부터 2020년까지 3년간의 Landsat 8 지표면 온도 산출물과 관측소 지점 8개소 주변 3×3 격자 영역과의 비교한 결과, 8개 관측소 기준 L2SP 지표면 온도와 L1TP 지표면 온도의 평균 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)는 각각 0.971, 0.964로 두 자료 모두 상당히 강한 양의 상관관계를 보여주었으며, RMSE (Root Mean Square Error)의 경우 각각 4.029℃, 5.247℃로 L2SP 지표면 온도 자료가 더 낮은 RMSE를 보여주는 것을 확인 하였다. 이는 관측소 위치별로 값에 차이가 생길 수 있지만 평균적인 지표 결과를 보았을 때, L2SP 지표면 온도 자료가 L1TP를 통해 산출되는 지표면 온도 자료와 비교했을 때 준수하거나 그 이상의 정확도를 보여주어 국내 지표면 온도 산출 연구에 적합하다고 판단된다. 따라서 향후 계절적 요인과 고도에 따른 온도 차이 등의 환경 및 지형적인 요인도 고려를 하거나, 본 연구 과정에서 발생한 Science Product의 고정적인 영상 품질 문제 등이 개선된다면 보다 더 안정적이고 정확도 높은 지표면 온도 참조 자료로써의 유용성이 클 것이라 판단된다.
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.
중국의 사막화로 인해 발생된 황사 방지대책의 일환으로 우리나라의 전문시민단체와 기업에서는 2008년부터 매년 황사발생 원인지역에 나문재를 파종하고 있다. 이와 관련하여 황사발생 원인지역의 녹지 환경 조성 계획을 위해서는 대상지의 녹지화 현황 분석이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 녹지 환경의 조성 현황을 파악하고 분석하기 위해 Landsat 5 TM 위성영상과 Landsat 8 위성영상을 기반으로 영상분류를 통한 녹지 환경을 분석하였으며, 소금사막 내부의 상세한 녹지 환경 및 식생지수를 파악하기 위해 NDVI를 이용한 분석을 수행하였다. 그 결과, 2009년에서 2011년 사이에는 소금사막과 나대지가 대폭 감소하고 녹지가 증가하는 녹지화가 효율적으로 진행된 반면, 2011년에서 2013년 사이에는 녹지 면적이 급격히 감소하고 나대지가 증가한 것으로 나타났다. 이를 통해 2011년 이후 녹지 환경 조성에 어려움이 있는 것을 알 수 있었으며, 향후 녹지화 사업 시 위성영상을 이용한 사업 수행이 필요할 것으로 판단된다.
Landsat과 ASTER 위성영상을 이용한 암상구분은 반건조-건조 지역을 대상으로 활발한 연구가 이루진 바 있으며, 미국 네바다 금속광화대 지역을 중심으로 광물자원탐사를 위한 초기 단계에서 유용한 방법으로서의 가능성에 관한 검증이 이루어졌다. 연구대상 지역인 중앙, 삼성, 경주, 내남 납석광산이 위치하고 있는 경상분지 남동부의 지질은 주로 백악기 하양층군에 속하는 진동층을 기저로 하여 유천층군에 해당하는 중성질 화산암류, 정각산층, 건천리층, 산성 화산암류와 후기에 이들 층을 관입하는 불국사 화강암류들로 구성되어 있다. 위성영상으로부터 납석광상을 추출하기 위한 비연산 모델을 제시하기 위해서, 중앙납석광산으로부터 채취된 응회암질 모암과 열수변질작용에 의해 형성된 납석을 대상으로 이들의 분광반사률을 측정하였다. 이들 분광반사률을 Landsat 영상과 ASTER 영상의 밴드별 분광반사율 곡선을 이용하여 재배열한 결과, Landsat 영상에 대해서는 밴드 5번에서 강한 반사 특성을 보이고, 밴드 7번에서 강한 흡수 특성을 보였다. ASTER 영상에서는 밴드 5와 8번에서 강한 흡수 특성을 밴드 4와 7번에서 반사특성이 나타났다. 이를 바탕으로 Landsat 위성영상의 DN (Digital Number) 값을 이용한 $Py_{Landsat}$ 모델을 적용한 결과, 열수변질대 지역은 1.94 이상으로 상대적으로 높은 값을 보이는데 반해서 이외의 지역은 1.19~1.49 사이의 낮은 값을 갖는 것으로 나타났다. 또한 $Py_{ASTER}$ 모델의 적용결과 납석광산과 다른 대상물간의 치는 콘크리트와 0.472, 나대지와 0.399로, $OHI_b$과, PAK모델의 적용결과 0.452, 0.371과 0.365, 0.311로 보다 큰 차이가 나타남을 알 수 있다. 따라서 이번 연구에서 제안한 $Py_{ASTER}$ 모델은 납석광상을 보다 더 명확하게 규명할 수 있는 것으로 나타났다.
The purpose of this study is to evaluate the nutritional status of Lake Jinyang using Landsat 8 satellite image band correlated with chlorophyll-a, which is also related to algae proliferation. We selected 20 Landsat 8 images dating from 2013 to 2017, taken close to water quality measurement date when the cloud cover was less than 20 %. Based on the results of the previous studies, analyzing the correlation between chlorophyll-a, and Landsat 8 satellite image band, we selected near infrared wavelength, band 5 which is closely related to the population of algae. The nutritional status was classified using the Aizaki trophic state index (TSIm). The results of the regression equation between band 5 and the observed chlorophyll-a data was used to calculate chlorophyll-a for the image data from 2013 to 2017. The concentration of chlorophyll-a ranged from 3 to $16.1mg/m^3$. To illustrate the spatial distribution of chlorophyll-a within the lake, the chlorophyll-a concentration was divided into five grades. The images on October 14, 2014 and April 10, 2016 showed relatively high value of chlorophyll-a, while January 18, 2015 and December 6, 2016 chlorophyll-a value were below 5. The images on October 14, 2014 and April 10, 2016 were rated as eutrophic status in most areas. The results of simulating water quality for the day when the water quality was not measured resulted to an approximate value for the Panmun station while the Naedong station needed some corrections.
본 연구는 LiDAR DEM(Digital Elevation Model)과 다중시기에 촬영된 Landsat 영상을 이용하여 4대강 정비사업이 시행되기 이전 및 이후에 낙동강 유역 내 발생한 토지피복 변화를 탐지 및 분석하기 위하여 수행되었다. 우선 LiDAR DEM으로부터 추출된 제방경계선을 이용하여 하천유역 폴리곤을 생성하고, 하천유역 폴리곤을 이용하여 다중시기에 촬영된 Landsat-5 TM(Thematic Mapper) 영상과 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager) 영상으로부터 4개의 하천유역 영상을 각각 추출하였다. 그리고 영상분류방법을 적용하여 각 하천유역 영상으로부터 하천유역의 주요 토지피복인 하천, 나지, 초지를 각각 분류하였고, 전체 면적에서 각 토지피복이 차지하는 비율을 계산하였다. 다중시기에 촬영된 하천유역 영상으로부터 분류된 각 토지피복의 변화량을 분석한 결과, 4대강 정비사업이 시행되기 이전과 4대강 정비사업이 완공된 이후에는 계절의 변화에 의해 나지와 초지의 면적은 큰 폭으로 변화하였으나, 하천의 면적은 큰 변화가 없었다. 반면에 4대강 정비사업 전후로, 낙동강 유역 내 저수량의 증가로 인해 하천의 면적이 큰 폭으로 증가하였다. 본 논문은 LiDAR DEM과 4대강 정비사업 이전과 이후에 촬영된 위성영상들을 이용하여 4대강 정비사업으로 인해 발생한 하천 유역 내 토지피복 변화를 탐지할 수 있는 효과적인 방법을 제시하였다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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