Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제4권3호
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pp.149-156
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2000
This study presents an investigation of the changes that have occurred in the coastal ocean area of Kwangyang Bay located in the South Coastal region of Korea using remote sensing data based on Landsat Thematic Mapper (TM) multispectral digital data from 1988 and 1996. The coastal changes were detected using the digital histogram method and vector trace method. All the images were preprocessed, i.e. geometrically corrected, before the training set selection. when comparing the histograms of 7-band TM data, it was found that the band 5 image exhibited two critical Digital Number(DN) peaks, thereby indicating new coastal water and coastal land data. Based on this information, the coastal ocean area of the band 5 image was calculated using the vector tracing method supported by a CAD program. The result shows that the coastal ocean area decreased by about 5 % between 1988 to 1994. Accordingly, this gives a strong indication that the continuing land development will have a serious impact on the ecosystem of Kwangyang Bay.
두 시기의 분류영상으로부터 추출된 각각의 정보를 지리정보의 속성정보로 입력하여 지리정보시스템의 한 매개변수로 이용함으로써 두 시기의 지표변화정보를 동시에 추출할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지표피복 정보를 획득할 수 있는 원격탐사기법과 지리정보시스템의 장점을 활용하여 토지이용 변화양상과 더불어 지표의 효율적인 관리 및 개발을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다 지표변화정보 추출에 관한 연구를 수행한 결과 기존의 영상분류방법보다 영상정보처리를 쉽게 할 수 있어 각 화소에 대한 지표의 변화과정을 쉽게 알 수 있었다.
Wetlands are lands with a mixture of water, herbaceous or woody vegetation and wet soil. And linear spectral mixture analysis (LSMA) is one of the most often used methods in handling the spectral mixture problem. This study aims to test LSMA is an enhanced routine for classification of wetland land-covers in Paldang reservoir and vicinity (paldang Reservoir) using Landsat TM and ETM+ imagery. In the LSMA process, reference endmembers were driven from scatter-plots of Landsat bands 3, 4 and 5, and a series of endmember models were developed based on green vegetation (GV), soil and water endmembers which are the main indicators of wetlands. To consider phenological characteristics of Paldang Reservoir, a soil endmember was subdivided into bright and dark soil endmembers in spring and a green vegetation (GV) endmember was subdivided into GV tree and GV herbaceous endmembers in fall. We found that LSMA fractions improved the classification accuracy of the wetland land-cover. Four endmember models provided better GV and soil discrimination and the root mean squared (RMS) errors were 0.011 and 0.0039, in spring and fall respectively. Phenologically, a fall image is more appropriate to classify wetland land-cover than spring's. The classification result using 4 endmember fractions of a fall image reached 85.2 and 74.2 percent of the producer's and user's accuracy respectively. This study shows that this routine will be an useful tool for identifying and monitoring the status of wetlands in Paldang Reservoir.
강과 호수와 같은 넓은 지역을 대상으로 수질조사를 실시할 경우, 주기적이고 동시적인 관찰과 분석이 요구되고 있으며 인공위성 영상을 이용한 원격탐사 기법은 이러한 측면에서 매우 유용한 것으로 평가되고 있다. 그러나 인공위성 영상으로부터 수질인자를 추출하고자 할 때, 대기 산란의 영향이 포함된 위성영상의 화소 값은 분석의 정확도를 감소시키는 주된 원인이 된다. 본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 수질 인자를 분석하고자 할 때, 대기의 산란에 의한 영향을 제거하기 위한 대기 보정방법을 선택하고자 하였다. 또한 대기 보정방법 중 클로로필-a 부유물질, 투명도에 대한 상관성이 가장 높은 밴드의 조합을 선정하였다. 이러한 대기 보정방법과 밴드 조합을 사용하여 1984년, 1989년, 1993년, 1995년에 각각 관측된 인공위성 영상으로부터 수질 인자간의 시계열 변화를 분석하고자 하였다.
본 논문에서는 영역분류 및 대역간 예측을 이용한 원격 센싱된 인공위성 화상의 효과적인 부호화 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 인공위성 화상데이타의 대역별 특성에 따라 각 화소벡터를 분류한 후, 대역내 중복성을 제거하기 위하여 하나의 기준대역에 대하여 분류영역별 대역내 벡터양자화를 행한다. 나머지 대역의 대역간 중복성을 제거시키기 위하여 분류영역별 대역간 예측을 행한다. 실제 LANDSAT-TM 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 Gupta의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
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.
본 연구에서는 산림 바이오매스와 식생지수의 상관성을 분석하기 위해 현장조사 자료, 위성영상과 LiDAR 자료를 이용하여 산정된 산림 바이오매스 분포도를 기준으로 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 LANDSAT 영상을 이용하여 식생지수인 SR, NDVI, SAVI, LAI를 계산한 값과 비교하였다. 분석결과, 고해상도 KOMPSAT-2 영상의 식생지수가 LANDSAT 영상의 식생지수보다 침엽수의 상관성이 더 높게 나타났으며 활엽수의 경우는 LANDSAT 영상의 식생지수가 높은 상관성을 보였다. 식생지수 중에는 NDVI 값이 다른 지수에 비해 상관성이 높게 나타났다. 또한 STSAT-3 위성의 소형영상분광기(Compact Imaging Spectrometer, COMIS)와 유사 센서인 EO-1 위성의 Hyperion 영상을 이용하여 하이퍼스펙트럴 영상을 분석하고 바이오매스와 상관성이 상대적으로 높은 식생지수를 동일한 GSD 조건의 LANDSAT 위성의 식생지수와 비교하고 하이퍼스펙트럴 영상의 임상 추출에 대한 활용가능성을 분석하였다.
갯골은 갯벌 퇴적의 형성과 발달에 가장 핵심적인 구실을 하는 해안퇴적지형으로써, 갯벌 퇴적/침식 지형의 이해와 분포 파악에 있어 매우 중요한 지표로 여겨진다. 본 연구는 KOMPSAT 고해상도 위성영상자료를 활용하여 시화호 간척지의 방조제 수문 개방 이후 시기별 갯골 변화 양상을 파악하고, 고해상도 위성 영상의 활용 가능성 및 효율성 평가하는데 목적을 가진다. 갯골 선 추출을 위해 2009년, 2014년, 2019년 세 시기를 대상으로 KOMPSAT 2, 3 영상을 활용하였으며, 각 4개의 분광 밴드를 활용한 주성분 분석 및 기본 신경망 기반 감독 분류와 Normalized Difference Water Index, Matched Filtering 및 Spectral Angle Mapper 감독 분류 기반의 밴드 비연산 기법을 적용하였다. 추출한 갯골 정보의 검증을 위해 국토지리정보원 수치지도정보 및 중해상도 Landsat 7 ETM+ 영상자료를 활용하였다. 검증 결과, 갯골 선의 방향성 및 분포 양상 변화 감지 부분에서 KOMPSAT 영상 자료가 Landsat 7 영상과 비교하여 검증자료와 큰 일치성을 나타냈다. 하지만 갯골 선 밀도 분포 파악 및 퇴적 지형 발달과 관련된 유의미한 정보의 제공에 있어서는 한계를 가질 것으로 확인되었다. 본 연구는 국내 조간대 환경 이슈에 대응하는 방안으로써 KOMPSAT 영상 기반 고해상도 원격 탐사의 활용 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 조간대 환경 일대를 대상으로 하는 다종 플랫폼 영상 기반 융·복합 주제도 작성을 위한 기초연구자료로써 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
Automatching algorithm is suitable for cross-correlation, which showed correlation surface about maximal correlation coefficient. The size of the window area must be determined empirically, whereas window size generally chosen as a compromise between speed and accuracy. It is possible that epipolar transform prevented from mismatching and decreased search space. In application of the astronomical fields, automatching algorithm mainly used to planet surface recovery in satellite image.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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