Waterline extraction is the one of widely used methods for studying changes in tidal flat environment and coastlines using multi-temporal optical images such as Landsat TM and Landsat ETM+. High dynamics of tidal currents and land reclamation which accelerate sedimentation and/or erosion cause waterline change in tidal flats. The amount of sediment deposited or eroded can be evaluated by precisely estimating waterline changes in tidal flats. The objective of this study is to detect the change of waterlines during 17 years and analyze the trends of erosion and sedimentation in the study areas. The Ganghwado tidal flat on the west coast of the Korean Peninsula was selected. The study area is famous for high dynamics of tidal currents and vast tidal flats. Land reclamation which has been carried out on a large scale is also considered as one of elements that have accelerated the environmental changes in this tidal flat. In this study, we acquired 26 waterlines from Landsat TM and Landsat ETM+ images. We extracted the waterline from each satellite image to generate a digital elevation map (DEM) which was used for reference and to compare with the other waterline which was extracted from DEM having a same tide. The result of comparison well depicted the areas of dominant sedimentation and erosion, and general trends of sedimentation and erosion according to sub-regions are also revealed during the investigation time. Results showed that erosion during a decade was dominant at the west of the Southern Ganghwado tidal flat, while sedimentation was dominant at the wide channel between the Southern Ganghwado tidal flat and the Yeongjongdo tidal flat. This area has been commonly affected by high currents and sedimentation energy. Although we were not able to verify the accuracy of the waterline changes, this result clearly showed the waterline change and therefore, the waterline extraction method used in this study has proven as an effective tool for long term tidal change estimation.
This study aimed at verifying the grain-sized distribution of surface deposits in a tidal flat using multi-spectral Landsat TM. In this study, we employed the grain-sized analysis, PCA and unsupervised classification techniques for analyzing the distribution of deposits. As a result in this study, the unsupervised classification method using PCA image was found to be most useful in classifying tidal flat deposits using satellite data. This method is considerably effective in analyzing not only the aspects of distribution in terms of accumulated deposits and erosion, but also the changes in seaside topography and shoreline. The grain-sized distribution analysis indicates that the mud flat inside the Cheonsu-bay tidal flat is distributed, the mixed flat located in the middle, and the sand flat distributed near the sea. The sand flat is dominant around the southern part of Seomot isle and its beach. On the other hand, the mud and mixed flat is dominant on the western part. Likewise, the western coast of Seomot isle and its beach is significantly affected by waves facing the offshore. However, the eastern side of the bay could be a site for the evolution of tidal flat made of fine materials where it is less affected by ocean waves. These results show that multi-spectral satellite data are effective for the classification of distribution materials and environmental impact assessment and continuous monitoring. In particular, the research on environmental deposits can provide important decision-supporting information for decision-making on seaside development, by analyzing the progress of deposits and environmental changes.
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.
원격탐사 자료를 효율적으로 사용하기 위해서 위성영상의 기하학적인 왜곡을 제거하는 작업은 반드시 필요하다. 이러한 기하보정을 위해서는 기하보정 된 위성영상, 수치지도, GPS 측량 및 기타 방법에 의해 획득되어진 지상기준점을 필요로 한다. 지금까지의 지상기준점을 이용한 기하보정 방법은 수동적으로 이루어 졌으며, 많은 시간과 노력을 필요로 하였다. 본 논문에서는 GCP Chip 데이터베이스를 이용하여 온라인 상에서 자동으로 기하보정 하는 방법을 제안하였다. 제안된 온라인 자동기하보정 시스템은 영상을 입력하는 부분, 지상기준점 영상을 조정하는 부분, 선택된 지상기준점을 수정 및 갱신하는 부분, 그리고 기하보정 결과를 저장하는 네 가지 부분으로 이루어져 있다. 결론적으로 이러한 온라인 자동 기하보정 시스템을 이용하여 기존의 수동적인 기하보정방법 보다 시간 및 노력을 줄일 수 있으며, 랜셋 영상의 활용에 기여할 것이다.
도시 열 환경 개선을 위해서는 무엇보다도 특정지역의 열 환경에 대한 구조적 특성분석이 선행되어져 문제점을 분석하고 보완되어야 한다. 본 연구에서는 Landsat 위성을 활용하여 대구광역시의 1월과 8월의 열 환경의 중심성 측정, 분포도 작성, 공간통계 분석 등을 활용하여 공간적 특성에 따른 열 환경구조를 분석하였다. 분석을 위해 위성영상의 열적외밴드를 활용하여 표준정규분포화하여 점수로 중심성을 추출하였고, 국지적 공간에서의 자기 상관성을 파악하기 위한 국지적 모란지수(Local Local Moran's I)를 기초로 한 Cluster Map를 작성하여 환경공간구조의 분포 특성을 파악하였다. 따라서 위성영상을 활용한 열 환경 분포 특성과 중심지의 파악은 도시의 열 환경 개선 계획 및 관리방안을 모색하는데 필요한 중요한 기초자료로서 정부의 다양한 열환경 정책이나 계획에 우선시 되어야 할 참고자료를 제공하고자 한다.
우리나라는 황사발생 빈도가 증가하고 특히 하절기에 강우 및 구름 발생이 잦아 위성원격탐사영상의 대기보정처리를 필요로 한다. 본 연구에서는 대기보정 전후의 클래스별 화소값 분포 변화를 비교하여 대기보정이 영상화소분류에 미치는 영향을 분석하였다. 실험에 사용된 영상은 LANDSAT-5 TM이고, 대기보정 모듈로는 상용 소프트웨어인 ATCOR, FLAASH와 인터넷에 공개된 COST 모델 3가지를 적용하였다. 실험 결과, 건물밀집 지역 영역에서 클래스 분리도가 향상되는 것으로 나타났다.
GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 질감 특징 정보 여섯 종류를 이용해서 위성영상을 변환한 후 두개의 주성분을 누적한 영상을 만들어 전 처리 과정을 거쳐서 모서리 검출과 영역 검출을 수행하였다. 실험 결과 두개의 주성분 변환 누적 영상의 고유 값은 94.6%로 여섯 종류 질감에 대한 대부분의 정보를 가지고 있으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상의 적조영역과 비교했을 때 가장 우수한 결과를 나타내었다. 또한 적조영역과 맑은 해역에 대한 유클리디언 거리 측정으로 유클리디언 공간을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 입력되는 원격탐사 영상의 임의 해역에 대해 적조영역을 식별하였다.
본 논문에서는 영상의 콘트라스트 향상법 중에서 히스토그램 평활화(HE) 방법과 평균값 보존 히스토그램 평활화(BBHE) 방법에 대한 처리방법과 처리과정에 대해 논하였으며, Landsat 위성의 TM 센서에 의해 획득된 원격감지 영상데이터 6개 대역(band)의 데이터를 이용하여 3가지 콘트라스트 향상법인 Min-Max 방법, HE 방법, BBHE 방법으로 처리한 결과영상과 히스토그램을 비교 분석하였다. 처리 결과영상과 히스토그램을 비교 분석한 결과, HE 방법과 BBHE 방법은 히스토그램을 평탄화시키는 특성으로 인하여 평활화처리 후 영상의 밝기를 과도하게 변화시키는 점이 있으나, 회색준위의 동적범위를 전체 범위로 확장시킨 결과로 콘트라스트 향상 효과가 우수함을 확인할 수 있었다. HE 방법의 특징은 원 영상의 평균값에 무관하게, 처리결과 영상의 평균값이 회색준위의 중간레벨 부근으로 변환시킴을 알 수 있다. BBHE 방법의 특징은 원 영상의 평균값에 제한되어 변환되므로 인해서 원 영상의 분광특성을 잘 보존하면서 우수한 콘트라스트 향상효과를 나타냈다.
불투수도는 도시화, 환경변화를 추정하기 위한 중요한 지수로서 도시 기후 변화, 홍수기철 도시 범람의 증가, 홍수 모델링에 영향 등 도시의 홍수 기상학과 수문학적인 변화와 매우 밀접한 관계가 있다. 본 연구에서는 안성지역 일대를 대상으로 하여 Landsat ETM+ 영상을 이용한 불투수도 작성을 시도하였다. 학습자료 및 검수자료 구축은 고해상도 영상인 IKONOS 영상을 이용하였으며, Landsat ETM+ 영상에 대한 위성반사율을 이용하여 tasseled cap과 NDVI로 전환하고 다양한 변수들이 불투수도에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 Regression Tree 알고리즘에 따라 불투수도 추정식을 개발하여 지도화하였다.
We used a series of Landsat images acquired from 1984 to 2001 to observe decadal changes of the research forest of Kangwon National University. Tree NDVI images of November in 1984, 1986 and 2001 were displayed in RGB color composite. This image enabled us to identify historical change of conifer types and their approximate ages. Conifers were classified into 'old conifer aged more than 25 years', 'young conifer aged 20-25 years' 'very young conifer aged less than 20 years', and recently deforested areas. The results coincide with in situ data very well. Archives of higher resolution images should be used to monitor the change of area for various tree types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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