• Spatial Information Research
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• 제2권2호
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• pp.135-145
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• 1994

토지이용실태에 관한 자료는 국토계획이나 지역계획을 수립하는데 있어서 필수적인 기초자료의 하나이다. 그러나 현재로서는 토지이용실태를 그대로 반영하고 있는 정확한 자룔르 구득하는 일이 그렇게 쉬운 일만은 아니다. 이러한 물리적 토지이용실태에 관한 자료들은 지리정보시스템기법과 원격탐사자료의 영상처리기법등을 적절히 잘 활용함으로써, 적은 비용으로도 신속하게 관련 정보를 추출할 수 있다. 이러한 동기에서 이 연구는 인공위서에서 감지한 수도권의 원격탐사자료(1979년 MSS자료와 1991년 TM자료)를 이용하여 첫째 착도권의 토지이용실태를 분석하고 둘째 지난 12년간 착도권내 도시지형의 확산모습과 토지용이변화과정을 그림과 통계로 정리함으로써 수도권 정책을 평가하는데 필요한 기초자료를 생산하며, 셋째 향후 국토계획이나 지역계획 수립시 인공위성 원격탐사자료를 적극 활용할 수 있는 연구토양과 분위기를 조성하는데 연구의 목적을두고 있다.

• 한국측량학회지
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• 제19권1호
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• pp.95-106
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• 2001

본 연구에서는 북한 서해안 지역의 농지기반조성현황을 조사하기 위하여 Landsat TM. JERS OPS, SPOT PAN데이터를 주로 사용하는 원격탐사기법과 시대별 진척상황을 추적하기 위하여 발행년도가 다른 지도 등을 이용하였다. 농업시설물을 판독하기 위하여 기하보정, 디지털 모자이킹 , 영상중합, 선형추출, 토지이용분류 등의 기법을 연구하였으며, 이를 응용하여 북한 서해안지역에 계획되어 있는 간척가능지구, 미완공간척지, 수리계획 등을 조사하였다. 확인된 간척가능 면적은 완공 또는 부분 완공되었거나 방조제노선이 계획된 지구를 합한 총면적이 177,766ha로서 북한이 발표한 30만 ha의 59%에 해당된다. 또한, 1994년도 $\boxDr$북한의 동향$\boxUl$에서 발표한 제3차 7개년 계획기간(1987-1993)에 북한정부가 추진한 총 면적 27,100ha의 간척지 개발면적을 조사한 결과, 기 개발된 면적 16,555 ha와 미완공 간척지면적 16,826 ha로 나타났다. 이들 간척지구는 해안지역에 위치하고 자체유역이 작아 용수가 부족한 실정으로 서해안으로 흐르는 압록강, 청천강, 대동강, 예성강 등으로부터 용수공급을 받는 2000리 물길사업과 연계되어 있으나 용수의 과부족은 검토를 요한다.

• 한국환경과학회지
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• 제19권1호
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• pp.115-124
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• 2010

Urban watershed can be found in the visible changes in technology, the most realistic satellite images is to use the data. Satellite image data on the indicators for progress on the nature of the change of land use is consistent and repetitive information, regular observation makes possible the detailed analysis of space-time. These remote sensing techniques and the type of course and, by using the time series history, the past, the dynamic model and the randomized prediction methodology for the conversion process if the city and river basin cooperation of the space changes effectively will be able to extrapolate. For each of the main changes in river flow, depending on the area of urbanization as determined according to reproduce the duration of the relationship between the urbanization of the area and runoff can be represented as a linear polynomial expression was, if a linear expression in the two fast slew rate of 0.858 to 0.861 showed up, and fast slew rate of 0.934 to 0.974 for the polynomial are reported. Change of land use changes in the watershed of the flow is one of the most affecting elements. Therefore, changes in land use of the correct classification of rivers is a more accurate calculation of the amount of the floodgate. In particular, using the Landsat images through the image of the land use category, land use past data and calculated using the Markov Chain model and predict the future land use plan in the water control project will be used for large likely.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.674-682
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• 2005

본 논문에서는 다중분광 영상의 분류를 위하여 퍼지 G-K(Gustafson- Kessel) 알고리즘과 PCM 알고리즘을 융합한 분류방법을 제안하였다. 제안된 방법은 학습데이타를 이용하여 퍼지 G-K 알고리즘을 수행한 후 그 결과를 이용하여 PCM 알고리즘을 수행한다 PCM 알고리즘과 퍼지 G-K 알고리즘 분류결과를 비교하여 그 결과가 일치하면 해당 항목으로 분류항목을 결정한다. 일치하지 않는 화소는 PCM 알고리즘의 평균내부거리 안쪽에 있는 화소들을 새로운 학습데이타로 하여 베이시안 최대우도 분류를 수행하여 분류항목을 결정한다. 평균내부거리 안쪽에 있는 화소 데이타는 정규분포형태를 보여준다. 다차원 다중분광 영상인 IKONOS와 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한 결과 퍼지 G-K 알고리즘과 PCM 알고리즘 그리고 전통적인 분류 방법인 최대우도 분류 알고리즘보다 전체 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있었다

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권6호
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• pp.605-615
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• 2010

This study demonstrates the feasibility of small satellite, namely PROBA platform with the compact high resolution imaging spectrometer (CHRIS), for aerosol retrieval in Hong Kong. The rationale of our technique is to estimate the aerosol reflectances by decomposing the Top of Atmosphere (TOA) reflectances from surface reflectance and Rayleigh path reflectances. For the determination of surface reflectances, the modified Minimum Reflectance Technique (MRT) is used on three winter ortho-rectified CHRIS images: Dec-18-2005, Feb-07-2006, Nov-09-2006. For validation purpose, MRT image was compared with ground based multispectral radiometer measurements and atmospherically corrected Landsat image. Results show good agreements between CHRIS-derived surface reflectance and both by ground measurement data as well as by Landsat image (r>0.84). The Root-Mean-Square Errors (RMSE) at 485, 551 and 660nm are 0.99%, 1.19%, and 1.53%, respectively. For aerosol retrieval, Look Up Tables (LUT) which are aerosol reflectances as a function of various AOT values were calculated by SBDART code with AERONET inversion products. The CHRIS derived Aerosol Optical Thickness (AOT) images were then validated with AERONET sunphotometer measurements and the differences are 0.05~0.11 (error=10~18%) at 440nm wavelength. The errors are relatively small compared to those from the operational moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) Deep Blue algorithm (within 30%) and MODIS ocean algorithm (within 20%).

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.21-32
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• 2022

The importance of the classical theme of how the Top-of-Atmosphere (TOA) and Top-of-Canopy (TOC) reflectance of high-resolution satellite images match the actual atmospheric reflectance and surface reflectance has been emphasized. Based on the Radiometric Calibration Network (RadCalNet) BTCN and BSCN data, this study compared the accuracy of TOA and TOC reflectance products of the currently available optical satellites, including KOMPSAT-3, WorldView-2, and Pléiades-1A image sets calculated using the absolute atmospheric correction function of the Orfeo Toolbox (OTB) tool. The comparison experiment used data in 2018 and 2019, and the Landsat-8 image sets from the same period were applied together. The experiment results showed that the product of TOA and TOC reflectance obtained from the three sets of images were highly consistent with RadCalNet data. It implies that any imagery may be applied when high-resolution reflectance products are required for a certain application. Meanwhile, the processed results of the OTB tool and those by the Apparent Reflection method of another tool for WorldView-2 images were nearly identical. However, in some cases, the reflectance products of Landsat-8 images provided by USGS sometimes showed relatively low consistency than those computed by the OTB tool, with the reference of RadCalNet BTCN and BSCN data. Continuous experiments on active vegetation areas in addition to the RadCalNet sites are necessary to obtain generalized results.

• 대한원격탐사학회지
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• 제16권1호
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• pp.13-24
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• 2000

SAR 영상에 나타나는 지질학적 선구조는 안테나의 관측방향에 따라 증가 혹은 감소하여 나타난다. 본 연구에서는 지질학적 선구조 추출시 관측방향에 따라 발생하는 방향편차를 정량적으로 분석하였다. SAR 영상에 나타나는 방향편차의 정량적인 분석을 위해 Landsat TM 영상과 JERS-1 SAR 영상에서 각각 선구조를 추출하였으며 기본 선구조의 판단을 위해 TM 영상에서 추출된 선구조와 야외조사자료 및 지질도상에 나타나는 단층선과의 연관성 분석을 실시하였다. 연구지역내의 SAR 영상에 나타나는 선구조는 관측방향에 평행할 때 최소를, 수직일 때 최대를 보이나 관측방향에 평행한 선구조일지라도 지형적인 특성에 따라 어느 정도 선구조의 추출이 가능한 것으로 나타났다. SAR 영상에 나타나는 선구조의 상대적 증감비율에 대한 분석 결과 길이는 33%~159%, 빈도수는 28%~l87%의 증감을 보였으며 방향별 증감비율을 cosine 함수로 최적화하여 표현한 경우 관측방향에 수직인 방향을 기준으로 약 $\pm$50$^{\circ}$이내 방향에서 TM에 비해 SAR 영상에서의 선구조 추출이 용이한 것으로 나타났다. 또한 길이가 짧은 선구조의 추출 여부는 관측방향에 따라 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.409-420
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• 2012

산업혁명 이후 대기 중 이산화탄소 농도는 증가하고 있으며 이는 기후변화로 나타나고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 영향을 파악하기 위하여 원격탐사를 이용하여 만년설의 시계열 변화를 정량적으로 분석하고, 종설되는 시점을 통계적으로 예측하고자 한다. 연구지역은 아프리카 탄자니아의 킬리만자로 만년설이다. 1984년 6월부터 2011년 7월까지 전체 27년간 23장의 Landsat-5 TM 및 Landsat-7 ETM+ 자료를 사용하였다. 연구를 위하여 첫째, COST 대기보정 모델을 이용하여 각 영상들의 대기보정을 수행하였다. 둘째, NDSI(Normalized Difference Snow Index) 알고리즘을 이용하여 만년설 면적을 추출하였다. 셋째, SRTM DEM을 이용하여 만년설의 최저고도를 추출하였다. 마지막으로, 일차함수 형태의 추세선을 활용하여 종설 시점을 예측하였다. 분석은 23장 전부를 활용한 것과 건기에 촬영된 17장만을 활용한 것으로 나누어 분석하였다. 분석결과 면적은 27년 동안 약 $9.01km^2$에서 약 $2.54km^2$로 약 $6.47km^2$ 감소하였고, 이는 약 73% 면적의 감소를 의미한다. 최저고도는 27년 동안 약 4,603 m에서 4,893 m로 약 290 m 상승하였다. 추세선을 활용한 결과 면적은 매년 건기에 $0.342km^2$, 전체적으로 $0.421km^2$씩 감소하고 있으며, 최저고도는 매년 건기에 9.848 m, 전체적으로 11.251 m씩 상승하고 있는 것으로 나타났다. 면적 감소량을 통해 종설 시점을 예측한 결과 95% 신뢰도에서 2020년에 완전히 사라질 것으로 분석되었다. 이 연구는 적설지역의 변화를 통하여 전 지구의 기후변화를 모니터링할 수 있다는 근거를 제시했으며, 향후 연구지역 또는 유사 지역의 만년설 현황을 파악하는데 참고 자료로서 활용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1329-1331
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• 2003

Improvement of the classification accuracy is one of the major concerns in the field of remote sensing application research in recent years. Previous research shows that the accuracy of the conventional classification methods based only on the original spectral information were usually unsatisfied and need to be refined by manual edit. This present paper describes a method of combining the image processing, ancillary data (such as digital elevation model) and expert knowledge (especially the knowledge of local professionals) to improve the efficiency and accuracy of the satellite image classification in hilly land. Firstly, the Landsat TM data were geo-referenced. Secondly, the individual bands of the image were intensitynormalized and the normalized difference vegetation index (NDVI) image was also generated. Thirdly, a set of sample pixels (collected from field survey) were utilized to discover their corresponding DN (digital number) ranges in the NDVI image, and to explore the relationships between land use type and its corresponding spectral features . Then, using the knowledge discovered from previous steps as well as knowledge from local professionals, with the support of GIS technology and the ancillary data, a set of conditional statements were applied to perform the TM imagery classification. The results showed that the integration of image processing and spatial analysis functions in GIS improved the overall classification result if compared with the conventional methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.625-628
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• 2010

This paper proposes a novel feature extraction method for unsupervised multispectral image segmentation based in one dimensional combined neighborhood differences (1D CND). In contrast with the original CND, which is applied with traditional image, 1D CND is computed on a single pixel with various bands. The proposed algorithm utilizes the sign of differences between bands of the pixel. The difference values are thresholded to form a binary codeword. A binomial factor is assigned to these codeword to form another unique value. These values are then grouped to construct the 1D CND feature image where is used in the unsupervised image segmentation. Various experiments using two LANDSAT multispectral images have been performed to evaluate the segmentation and classification accuracy of the proposed method. The result shows that 1D CND feature outperforms the spectral feature, with average classification accuracy of 87.55% whereas that of spectral feature is 55.81%.