The objective of this study was to use remotely sensed data, combined with in situ data, for the assessment of trophic state for Daecheong reservoir. Three Landsat TM(Thematic Mapper) imagery data were processed to portray trophic state conditions. The remotely sensed data and the measured data were obtained on 20 June 1995. Regression models have been developed between the chlorophyll-a concentration and reflectance which was converted to Landsat TM digital data. The regression model was determined based on the correlation coefficient which was higher than 0.7 and was applied to the entire study area to generate a distribution map of chlorophyll-a and trophic state. The equation, providing estimates of chlorophyll-a concentration, represented the year-to-year spatial variation of trophic zones in the reservoir. Satellite remote sensing data derived from Landsat TM had been successfully used for trophic slate mapping in Daecheong reservoir.
Landsat data는 많은 분야(分野)에서 이용(利用)되어지고 있지만 경제적(經濟的)인 면에서 초기 비용(費用)이 많이 드는 분제(問題)가 남아있다. 그러나 Landsat TM영상(影像)을 이용(利用)한 지표정보(地表情報) 추출(抽出)은 경제성(經濟性)을 만족(滿足)시킬만한 초기비용(費用)을 산출(産出)하고 있다. 뿐만 아니라 정확성(正確性) 면에서도 양질(良質)의 data를 추줄(抽出)할 수 가 있다. 본 연구(硏究)에서는 Landsat data를 이용(利用)하고자 하는 사람들에게 경제성(經濟性)과 정확성(正確性)을 만족(滿足)시킬 목적(目的)으로 광학(光學)이미지법을 택해 TM영상(影像) data를 이용(利用)하여 지표정보(地表情報)를 획득하였다. 본 연구(硏究)에서 수행(遂行)한 연구결과(硏究結果)에 따르면 OHP를 이용(利用)한 광학(光學) 이미지법은 초기비용(費用)면에서나 정확성(正確性)에서 좋은 결과(結果)값을 얻는다는 사실(事實)을 밝혀주고 있다. 본 연구(硏究)의 방법(方法)은 TM영상(影像) data를 이용(利用)해 보고자 히는 사람들에게 많은 도움이 되리라 생각한다.
광역수계에서 현재의 수질평가 방법은 시간과 장비 등의 제약으로 오염물질 분포, 이동 및 전반적인 수질현황을 파악하기가 어렵기 때문에 최근에는 대상수역의 수질을 동시적이고 공간적으로 측정을 할 수 있는 원격탐측 적용 연구가 증가추세에 있다. 따라서 본 연구에서는 위성 원격탐측기법으로 호수 수질을 관측하고자 1995년 6월 20일과 1995년 3월 18일에 Landsat 5호 위성의 대청호 상공 통과시간에 맞춰 대청호에서 부영양화 관련 수질인자를 측정하여 위성데이터와 수질 실측치간의 상관관계 분석 및 회귀모델을 유도하였고 모델의 정밀도를 검증하였다 연구결과 TM데이터로부터 수질에 관한 많은 정보를 얻을 수 있었는데, 투명도, 탁도, 부유물질 및 클로로필은 높은 상관성을 보였으나 분광특성이 뚜렷하지 않은 총인, 총질소는 원격탐측 적용이 어려운 것으로 나타났다.
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.
유출에 대한 신속하고 정확한 예측은 수문 및 수자원 분야에 있어서 궁극적인 목표 중의 하나이며, 우리나라와 같이 강우에 대한 유출의 응답이 짧은 시간에 발생하는 경우에 무엇보다도 중요하다. 따라서, 토지이용변화 등에 의한 유출의 변화 및 감시를 포함하는 유역내의 수문 변수의 변화를 적절하게 고려할 수 있는 분포형 자료를 선호하게 된다. 이때 분포형 모형을 적용시키기 위해서는 강우의 공간특성을 알아야 하며, 각 격자별 강우량이 입력자료로 활용되어 각 격자별 유출특성을 파악하게 된다. Landsat TM 자료를 이용할 경우 분포형 모형을 위한 유역 내에 관련된 인자 및 식생, 토지피복 등의 자세한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 SCS의 유출곡선번호(CN)에 의한 방법을 이용하여 유효우량도를 작성하여 신속하게 유출의 감시가 가능하도록 하는 기법에 대하여 검토하였다. 호우시에 있어서 유효우량에 대한 시계열 자료는 본 기법을 통하여 분포형태로서 계산i과 수 있으며, 이 결과는 분포형 유출모형을 이용하여 유역 출구에서의 수문곡선을 산정할 수 있다.
육역과는 달리 환경변화가 심한 수역에 관한 현상을 파악하는 기존의 재래적 환경감지기법은 막대한 장비, 인력, 시간, 경비 등에 의해 수시로 변화하는 현상을 쉽게 파악하지 못하고 있으므로 좀 더 경제적이면서 효율적인 환경인자 추출기법이 요구된다. 따라서 광역성, 신속성, 동시성이 있는 원격탐사 기법을 이용한 수역에서의 환경관리기법에 대한 연구가 요구되고, 그 연구의 일환으로써 Landsat Thematic Mapper(TM) 자료를 이용하여 지상실측값과 Digital Number(DN) 사이의 상관관계를 규명하고, 경험식과 희귀모델을 이용한 수질환경인자 추출기법의 한 모텔을 제시하였다.
토지피복은 지표면의 물리적 상태 및 사용 용도에 따른 특성을 나타내는 기본적인 정보로 농업, 환경, 재해, 수자원 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 식생활동으로 인해 생기는 증산과 토양에서 일어나는 증발을 증발산이라 통칭하며, 이의 정확한 산정은 수리, 수문학적 유역 분석에 중요하다. 정확한 증발산의 산정을 위해서는 기압, 온도 등 기상 인자의 역할이 중요하지만 토지피복 특성 역시 증발산에 큰 영향을 주므로 중요한 요소 중 하나이다. 이는 인간의 활동에 의해 점차적으로 빠르게 변화하는 추세이므로 인공위성 영상을 이용하여 효율적인 정보의 취합 및 관리가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 Landsat 5 TM(Thematic Mapper) 영상을 기반으로 무감독 분류법을 이용하여 ISODATA Training과 Masking기법을 사용하여 한강 유역의 토지피복도를 산정하였다. 본 연구에서는 연구 대상 지역의 영상을 사용하였고, 토지의 분류는 수역, 시가, 나지, 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지로 분류하였다. 그 결과 우리나라의 대다수를 이루는 수역, 시가, 산림, 농지에 대한 높은 정확도를 갖는 토지피복도를 얻을 수 있었으며, 이는 군사경계 외부의 지역도 포함된 결과이다. 단, 나지와 습지, 초지 부분의 정확도는 비교적 떨어지나, 우리나라의 토지특성상 많은 비율을 차지하고 있지 않으므로 신뢰할 만한 결과라 할 수 있겠다. 이 결과와 외부 자료를 이용하여 보다 향상된 토지피복도를 만들 수 있을 것이다. 이를 토대로 군사지역 등 접근이 어려운 지역의 토지피복 현황을 파악하여 정확한 증발산 산정에 도움이 되고자 한다.
This report is a study concerning the classiffication of the surface cover data applying the data of Landsat TM(Thematic Mapper). The purpose of this study was to reduce the cost of use for Landst data and increase the accuracy of land cover classiffication. Especially, A method used in this paper was a unique optical method using Over Head Projector. It is found that a unique optical method can have significant effects upon the responses according to the present results in this study.
This study investigates to detect sea surface temperature (SST) and land cover change after tide embankment construction using Landsat Thematic Mapper (TM) thermal infrared (TIR) band data at Shihwa Lake and surrounding area. SST measurement is important for studies of both the structure of the ocean and as the thermal boundary between the ocean and the atmosphere. The TIR band of TM images can be used to detect SST change whose shoreline is complicated and narrow like the study site. The purpose of this study is to estimate SST and land cover change at Shihwa Lake and surrounding area.
Spatial information on forest biomass is an important factor to evaluate the capability of forest as a carbon sequestrator and is a core independent variable required to drive models which describe ecological processes such as carbon budget, hydrological budget, and energy flow. The objective of this study is to understand the relationship between satellite image and field data, and to quantitatively estimate and map the spatial distribution of forest biomass. Landsat Enhanced Thematic Mapper (ETM+) derived vegetation indices and field survey data were applied to estimate the biomass distribution of mountainous forest located in Gwangneung Experimental Forest (230 ha). Field survey data collected from the ground plots were used as the dependent variable, forest biomass, while satellite image reflectance data (Band 1~5 and Band 7), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), and RVI (Ratio Vegetation Index) were used as the independent variables. The mean and total biomass of Gwangneung catchment area were estimated to be about 229.5 ton/ha and $52.8{\times}10^3$ tons respectively. Regression analysis revealed significant relationships between the measured biomass and Landsat derived variables in both of deciduous forest ($R^2=0.76$, P < 0.05) and coniferous forest ($R^2=0.75$, P < 0.05). However, there still exist many uncertainties in the estimation of forest ecosystem parameters based on vegetation remote sensing. Developing remote sensing techniques with adequate filed survey data over a long period are expected to increase the estimation accuracy of spatial information of the forest ecosystem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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