• 자원환경지질
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• 제28권4호
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• pp.405-414
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• 1995

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.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.147-159
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• 1994

The performance of the improvement method of spatial resolution for satellite images based on the generalized inverse matrix is superior to the conventional methods. But, this method calculates the coefficient values for extracting the spatial information from the relation between a small pixel and large pixels. Accordingly it has the problem of remaining the blocky patterns at the result image. In this paper, a new generalized inverse matrix method is proposed which is different in the calculation method of coefficient values for extracting the spatial information. In this proposed metod, it calculates the coefficient values for extracting the spatial information from the relation between a small pixel and small pixels. Consequently it can improve the spatial resolution more efficiently without remaining the blocky patterns at the result image. The effectiveness of the proposed method is varified by simulation experiments with real TM image data.

• Spatial Information Research
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• 제18권2호
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• pp.1-12
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• 2010

현재 녹지 연결성 조사는 대부분 현지조사에 의존하고 있어, 특정시기의 특정지점에서 조사된 결과에 주안점을 두고 있다. 그리하여 조사지점의 대표성에 한계가 있고 많은 시간이 소요되고, 조사 대상물 위치의 부정확, 경제적 비효용 등이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구는 이러한 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 Landsat TM (Thematic Mapper) 영상의 픽셀에 의거한 녹지 연계망을 평가하고자 출발하였다. 그리하여 원격탐사 기법이 녹지 연계망을 평가할 수 있는 도구로서의 가능성을 지니고 있는 지를 평가하고자 특정 사례 연구지역에 대해 실증적인 연구가 수행되었다. 조사지점에만 국한된 현지조사 방식과 달리 픽셀 기반의 평가는 광역적인 녹지 연계망의 분포실태를 단시간에 제시하였다. 녹지 연계망 훼손 추세 평가는 다양한 시기의 녹지 변화 실태를 정량적으로 제시하고 있기 때문에 그 결과가 녹지 연계망 보전과정에서 설득력을 지닌 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구가 녹지 연계망 감시에서 객관적인 데이터에 의거한 정책결정이 아닌 직관에 의존하여 왔던 관행을 개선될 수 있는 계기가 되어 향후 녹지 연계망 보전관련 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권2호
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• pp.149-164
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• 1998

본 연구에서는 지구자원탐사용 인공위성 화상데이터중에서 공간해상력이 우수한 RS-1C PAN 데이터와 Landsat TM 데이터를 중합(merging)하는데 있어서, 어떤 중합방법이 유효한지를 밝히고자 하였다. 각기 다른 두 화상데이터를 중합하기 위하여 IHS, PCA, HPF, ratio enhanoement 및 LUT방법을 적용하였으며, 이 방법들에 의하여 얻어진 화상들의 평가에 있어서는, 분광반사특성 보존성부분과 공간해상력 부분으로 나누어서 평가하였다. 그 결과 ratio enhancement방법이 분광반사특성의 보존성에 있어서 가장 좋은 결과를 나타내었다. 전체적인 화상의 시각적 판독평가에 있어서는 PCA방법이 다른 방법에 비하여 공간해상력이 우수한 것으로 파악되었으며 다음으로 HPF, ratio enhancement, IHS, LUT방법의 순으로 나타났다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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• pp.33-36
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• 2003

Principal component analysis (PCA) was used to improve image classification by the unsupervised classification techniques, the K-means. To do this, I selected a Landsat TM scene of Jeju Island, Korea and proposed two methods for PCA： unstandardized PCA (UPCA) and standardized PCA (SPCA). The estimated accuracy of the image classification of Jeju area was computed by error matrix. The error matrix was derived from three unsupervised classification methods. Error matrices indicated that classifications done on the first three principal components for UPCA and SPCA of the scene were more accurate than those done on the seven bands of TM data and that also the results of UPCA and SPCA were better than those of the raw Landsat TM data. The classification of TM data by the K-means algorithm was particularly poor at distinguishing different land covers on the island. From the classification results, we also found that the principal component based classifications had characteristics independent of the unsupervised techniques (numerical algorithms) while the TM data based classifications were very dependent upon the techniques. This means that PCA data has uniform characteristics for image classification that are less affected by choice of classification scheme. In the results, we also found that UPCA results are better than SPCA since UPCA has wider range of digital number of an image.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.712-714
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• 2003

The modifications taking place within the alluvial plains impart a larger extent of disturbances to hydrologic systems. The objective of the present investigation is to detect the sensitivity of multi-temporal image data from Landsat TM (Thematic Mapper) for finding out the land-cover/land-use changes associated with alluvial low land. The eastern coast of Chiba Prefecture, Japan, forms a very important geographic unit owing to the existence of a unique alluvial landform. The alluvial plain occupied in the study area is widely known as 'Kujukuri Plain'. The TM images have been classified by means of maximum likelihood supervised classifier and the extent of changes has been estimated.

• 한국환경생태학회지
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• 제18권2호
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• pp.231-235
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• 2004

본 연구의 목적은 1991년 위성 데이터와 2002년의 위성 데이터의 비교 분석을 통한 전남 완도의 난대림 식생 변화추이를 밝히는데 있다. 이를 위해 1991년 Landsat TM영상과 2002년 Landsat ETM 영상이 이용되었으며, 이미지 프로세싱은 ENVI를 이용하였다. GIS를 이용한 난대림 관리 시스템 개발은 Arc/Info와 ArcView를 이용하여 완성되었다. 영상 데이터의 촬영시기 차이와 TM 영상의 해상도(Resolution)가 정밀하지 못해 복잡한 지형특성을 지닌 곳에서는 정확한 변화추이를 파악하기는 불가능하였으나, 2002년 영상을 이용하여 분석된 완도의 상록활엽수림 면적은 약 2,027ha로 산출되었다. 상록활엽수림과 상록침엽수림은 11년 전에 비해 소폭으로 증가하였으나 낙엽활엽수림은 큰 폭으로 감소하였다. 식생분류를 위한 기준은 상록활엽수림, 상록침엽수림, 낙엽활엽수림, 기타로 구분하였으며 감독분류기법을 통해 식생이 분류되었다. 완도의 공간 데이터는 녹지자연도, 현존식생도, 산림토양도, 훼손유형도, 지형도, 토지소유현황도로 분류되었고, 이에 대한 속성 데이터 베이스는 Arc/Info와 ArcView를 이용하여 완성되었다. 데이터를 관리하고 필요한 정보를 색인 분석하는 사용자 GUI(Graphic User Interface)는 Avenue를 이용하여 개발되었다.

• 환경영향평가
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• 제11권4호
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• pp.231-238
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• 2002

In this study we classified sediment types of tidal flat using Landsat-5 images. This is for groping the method which can analyze correctly various kinds of sediment faces through satellite images. This work was performed by referencing ground truth of sediment faces which was investigated in the field. With this data we classified Landsat-5 image of 1997's to grope a most suitable classification method. As a result, in case of south Kanghwa island area, it was the optimum way to compound band 4, 5, 7 of Landsat-5 TM imagery. And, this work classified 3 kinds of sediment faces - M(mud), sM(sandy mud) and (g)M(slightly gravelly mud) - in land and mixed water area. It is anticipated that if this method is applied to a image of extremely lower sea level time, it can classify the sediment types of a broad tidal flat area. This is expected to be a beginning of estimating the effect of sediment faces to the change of the tidal flat ecosystem.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권3호
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• pp.163-173
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• 2004

The objective of this study is to develop a method to generate micro-relief digital elevation model (DEM) data of the tidal mudflats using multi-temporal Landsat Thematic Mapper (TM) data. Field spectroscopy measurements showed that reflectance of the exposed mudflat, shallow turbid water, and normal coastal water varied by TM band wavelength. Two sets of DEM data of the inter-tidal mudflat area were generated by interpolating several waterlines extracted from multi-temporal TM data acquired at different sea levels. The waterline appearing in the near-infrared band was different from the one in the middle-infrared band. It was found that the waterline in TM band 4 image was the boundary between the shallow turbid water and normal coastal water and used as a second contour line having 50cm water depth in the study area. DEM data generated by using both TM bands 4 and 5 rendered more detailed topographic relief as compared to the one made by using TM band 5 alone.

• 한국측량학회지
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• 제6권2호
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• pp.42-52
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• 1988

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.