환경부에서는 위성영상과 항공영상을 이용하여 토지피복지도를 1998년부터 제작하여 배포하고 있으나, 권역별 제작 주기가 달라 활용성이 저하된다. 이에, 본 연구에서는 항공정사영상과 Landsat 8 위성영상을 이용하여, 토지피복지도를 자동으로 생성하기 위한 연구를 수행하였다. 토지피복지도를 자동적으로 제작하기 위하여 딥러닝 기반 세그먼테이션 방법의 하나인 Residual U-Net을 활용하였다. 토지피복지도의 제작 시기와 가장 근접한 시기의 항공 및 위성영상을 신경망을 통하여 학습하고, 학습결과를 3가지 실험군으로 나누어 토지피복지도와 비교하여 정확도 평가를 수행하였다. 첫 번째 군으로 대분류 7개 전체를 활용한 결과의 경우, 선행연구에서 대분류 4개에만 적용된 결과보다도 향상된 86.6 %의 분류 정확도를 나타내었다. 중분류를 일부 포함한 2개의 실험군의 경우에는 71 %의 정확도를 나타내었다. 본 연구 결과를 바탕으로 신경망을 활용한 대분류 항목에 대한 자동 분류 가능성을 제시하였으며, 중분류 및 세분류에 대한 기초연구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
기후변화로 인해서 전 세계적으로 온도가 상승하고 있다. 도시를 중심으로 급속한 성장을 이룬 우리나라는 도심지역에 대해서 열섬현상, 대기 오염 등 환경문제가 심각하게 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해서 중앙정부와 지방자치단체들은 도시 숲, 공원 조성 등의 나무심기운동을 활발하게 추진하고 있다. 본 연구에서는 나무심기운동에 따른 도심지역의 녹지 증가와 식생의 생장 상태를 정량적으로 산정하였고 이에 따른 도심지역의 지표면 온도 변화를 분석하였다. 구미지역에 대해서 Landsat 영상을 이용하여 나무심기운동이 진행되기 전, 실행된 직후, 사업이 중간 정도 진행된 시점, 최종적으로 완료된 시점에 대해서 녹지면적과 식생지수, 지표면 온도를 산정하였다. 연구 결과, 두 지역에 대해서 녹지면적이 각각 7.24km2, 4.93km2 증가하였고 식생지수는 0.14~0.16 증가하였으며, 지표면 온도는 0.8~1.2℃ 감소하였다. 나무심기운동은 도시의 지표면 온도를 낮추는 역할뿐만 아니라 공기 정화, 탄소 흡수, 녹색 휴식 공간 제공 등 다양한 역할을 수행하기 때문에 지속적으로 진행되어야 한다.
본 연구는 위성영상과 현장자료를 이용하여 순천만 조간대의 대형저서생물의 분포를 분석하기 위하여 수행되었다. 2010년 7월 7일 간조에 근접한 위성영상과 2010년 9월 25일 만조에 근접한 위성영상을 무감독분류를 이용하여 바다와 갯벌, 육지로 분류하였다. 분류된 영상에서 간조 때와 만조 때의 갯벌을 중첩시켜 조간대를 추출하였다. 조간대에서 총 출현 수는 196종이었으며 조하대 우측에서 가장 많은 종이 출현하였다. 투구갯지렁이류(Sigambra tentaculata)가 가장 우점 하였으며 버들갯지렁이류(Mediomastus californiensis, Heteromastus filiformis), 양손갯지렁이(Magelona japonica) 등이 출현하였다. 조상대에 비해 조하대에 많은 저서생물들이 분포하는 것을 파악하였다. 유기물에 강한 내성을 지닌 대형저서생물들의 분포를 통해 순천만 조하대 지역이 유기물로 인하여 오염 되었다고 판단된다.
In this study we were to explore the seasonal variation of water temperature distributions before and after weir construction at Gumi, Chilgok, Gangjung(Goryung), Dalsung in the Nakdong River using Landsat satellite images. Relationship between in-situ water temperature and radiance values of Landsat-5, 7, 8 satellite images showed high correlation. Seasonal variation of water temperature in Nakdong River showed that the fluctuation ranges of water temperature before weir construction were larger than those after weir construction. This indicated that the variation of water temperature is due to the difference of heat storage volume by weir construction and dredging work. In particular, the water temperature after weirs construction in autumn was 4-8 times lower than that before weirs construction. Water temperature after weir construction decreased in spring and summer at the downstream of Gumi weir and Gangjung(Goryung) weir, and the upstream of Dalsung weir. In autumn and winter, the water temperature after weir construction increased in the upstream and downstream of the whole weirs except upstream of Gumi weir. Relationship between water temperature and meteorological elements (air temperature, wind speed, sunshine, radiation) showed high correlation of above 94% in air temperature, and then radiation was high correlation before and after 65%.
Using a field spectrometer having a spectral range of 0.4$\mu\textrm{m}$~2.5$\mu\textrm{m}$ with a spectral resolution of 1nm, the researchers measured the reflectance of granite, andesitic rocks, sedimentary rocks, and pyrophyllite ore in the Ungsang area, Kyungsang Basin, South Korea. Spectral characteristics of the geological media were investigated from the analysis. The in-situ measured sites were selected in well exposed rock outcrops. In case of unfavorable weather conditions, rocks were sampled and remeasured under natural solar condition. The reflectance of field data was measurd at three sistes for granite, six sites for andesitic rock three sites for sedimentary rocks, and two sites for pyrophyllite ore. The vibrational absorption bands for pyrophyllite are detected in the spectral range of 2.0$\mu\textrm{m}$~2.5$\mu\textrm{m}$. The absorption band for granites in study area is not distinctive. The reflectance measured under normal field conditions showed strong absorption at wavelengths of 1.4$\mu\textrm{m}$ and 1.9$\mu\textrm{m}$ due to the effect of moisture in the atmosphere. After the bands of 1.4$\mu\textrm{m}$ and 1.9$\mu\textrm{m}$ were removed, Hull Quotient method was applied to characterize absorption bands. The reflectances of field data were calculated to estimate the band ratio corresponding to the Landsat TM and EOS Terra ASTER. The researchers suggest here that the TM band2, band3, band4, and band7 or ASTER band2, band3, band4, and band9 are the best combination for discriminating outcrops. The researchers tested and demonstrated using a Landsat TM image in the study area. For geologic applications, decorrelation stretch is also an effective tool to enhance the exposed rock mass in images.
Hong Seong Min;Jung In Kyun;Park Geun Ae;Kim Seong Joon
한국농공학회논문집
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제46권7호
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pp.15-21
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2004
This study is to present a standardized agricultural land use classification scheme at various spatial resolution (from 1 m to 30 m) of satellite images including Landsat TM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR and IKONOS panchromatic (PAN) and multi-spectral (MS) images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural land use, crop types, agricultural facilities and structures of 18 items. It was found that there is a threshold spatial resolution between 4 m and 6.6 m to identify the full items. Thus it is suggested that IKONOS fusion image (MS enhanced by PAN) is required to produce land use map for agricultural purpose.
본 연구에서는 Landsat-5 TM 데이터를 사용하여, 경상남도 남해군 일대를 대상으로 솔껍질깍지벌레 피해지역과 경년변화를 효율적으로 추출할 수 있는 기법을 연구 제시하였다. 또한 피해상황을 파악하여 피해지역의 지형적 상관관계를 규명하고, 피해확산방향을 예측하여, 인공위성 화상데이터가 산림의 병충해 감시에 유용함을 입증함과 아울러, 효과적인 방제를 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구결과 수치표고화상을 이용한 BRCT (Backwards Radiance Correction Transformation) 기법을 통하여 지형영향으로 인한 그림자지역을 효과적으로 제거함으로서, 피해지역 추출시 그 유효성을 높일 수 있었다 피해지역과 경년변화 화상을 작성, 분석하여 피해 초기에는 남서사면, 경사도 $7-18^\circ$,산지 최고 표고의 50~70%의 위치에서 집중적으로 발생하여 주로 바람방향(북동방향) 피해가 확대됨을 알 수 있었다.
The land-cover of two regions of South and North Korea included in one Landsat TM scene was investigated by comparing different seasons and different band data over the multiple land-cover types. The relationships between the intensities of two bands in the 2-D plot are mainly linear in band2 versus band1 and band3 versus band1, polygonal sporadic in band5 versus band1 and band7 versus band1, and almost tri-polarized in band4 versus band3. The 2-D plot of band4/band3 shows the best capability to discriminate different main land-cover such as water, vegetation and dry soil. Some discriminations are not clear between city and dry field, or mountain and plain field in the scene of September. The digital number data of band4 from vegetated zones show stronger reflectance in September rather than April, while other band values tend to be lager in April than in September over each land-cover. NDVI presents high value in both regions in September. However the image of Wonsan area in April suggests weak vigor of vegetation in comparison with Cholwon area. Band ratios are very effective in eliminating the influence of the complex topography. The proper pairing of the band ratio improved the discrimination capability of the land-cover; band5/band2 for dry soil, band4/band3 for vegetation and band1/band7 for the water. The RGB combination of the three band ratio pairs showed the best results in the discrimination of the land-cover of Wonsan, Cholwon and even the Demilitarized Zone.
논의 시기별 파장별 분광반사특성을 조사하기 위해, Landsat TM 밴드, RVI, 습윤도의 특성을 분산분석한 결과, 가시광선 영역의 TM 밴드 1, 2, 3의 논지역 평균 자료값은 식물색소에 의한 광흡수와 관련이 많아 군락형성이 최대인 8월 19일과 9월 1일에 가장 낮아졌다가 등숙기인 9월 중 하순에 다시 높아졌다. 중간 적외선 영역인 TM 밴드 5와 7은 수분에 민감하여, 담수상태로 수체의 영향이 컸던 5월 31일과 6월 2일의 자료값이 가장 낮았고, 군락의 최성기에서 성숙기로 접어들면서 식물체의 수분함량이 줄어들어 자료값이 점점 높아졌다. 한편, RVI는 출수ㆍ개화기인 8월 19일과 9월 1일에 가장 높았고, 습윤도는 벼의 생육초기에서 성숙기로 갈수록 계속 낮아졌다. 이앙기인 5월 31일, 출수기인 8월 19일 두시기 자료에서 수분에 민감한 TM 밴드 5, 식생의 특징이 드러나는 RVI, 또한 모든 밴드의 특성이 포함된 습윤도를 벼 재배면적 추정을 위한 정보로 이용하여, 이앙기에 담수상태이고 같은 지역이 출수기에 무성한 식생의 특징을 보이는 곳을 벼 재배지역으로 정하여 벼 재배면적 지도를 작성하였다. 벼 재배면적은 7291.19ha 추정되었고, 지형도를 이용한 100지점의 정확도 검증 결과 92%로 나타났다. 1991년 5월 31일과 8월 19일 두 시기의 Landsat TM 밴드 3, 4, 5, RVI 및 습윤도를 각각 유효밴드로 선정하여 중첩한 총 10개의 밴드를 가진 화상을 생성하여 기존의 분류법에 이용하였다. 최대우도법에 의한 감독분류 결과 벼 재배면적은 9100.98 ha였다. Error matrix에 의한 분류정확도는 97.2%로 나타났고, 지형도를 이용한 정확도는 95%로 나타났다. 분류항목수를 15개와 20개로 한 ISODATA법에 의한 비교사 분류결과 벼 재배면적이 각각 6663.60ha와 5704.56 ha로 추정되었고, 지형도에 의한 분류정확도는 각각 87%와 82%로 나타났다. 통계연보를 기준자료로 하여 분류방법간 비교를 위하여 당진군 우강면에 대하여 벼 재배면적 비교를 한 바 감독분류에 의해 2522.97ha로 가장 크게 추정되었고, 다음이 규칙기반분류와 분류항목수를 20으로 한 무감독분류법으로 각각 1567.31 ha와 1865.61 ha로 추정되었다. 분류항목수를 15로 한 무감독분류에 의한 벼 재배면적이 1638.72 ha로 가장 작게 추정되었다. 이때, 통계연보 자료상의 우강면의 논면적(2242.69ha)에 가장 가깝게 추정된 결과는 규칙기반분류이었다. 벼 재배지역은 추정방법에 관계없이 이앙기와 출수기, 두 시기의 자료를 이용한 경우 다소 차이는 있으나 정확하게 구분되었다. 위성의 분광반사 특성을 이용한 규칙기반분류는 매우 쉽고, 재현성이 있으며, 넓은 지역에 대한 신속한 작업이 가능하다.
Kim, Soo-Young;Kim, Jong-Hong;Heo, Joon;Heo, Jun-Haeng
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.239-242
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2006
Impervious surface is an important index for the estimation of urbanization and environmental change. In addition, impervious surface has an influence on the parameters of rainfall-runoff model during rainy season. The increase of impervious surface causes peak discharge increasing and fast concentration time in urban area. Accordingly, impervious surface estimation is an important factor of urban rainfall-runoff model development and calibration. In this study, impervious surface estimation is performed by using remote sensing images such as landsat-7 ETM+ and high resolution satellite image and regression tree algorithm based on case study area ? Jungnang-cheon basin in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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