• 한국농공학회:학술대회논문집
• /
• 한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
• /
• pp.765-770
• /
• 1999

The purpose of this study is to obtain land classification map by using remotely sensed data; Landsat TM and SPOT panchromatic, and to compare their results with statistical data and digitized coverage from topographic paper map. The classification was conducted by maximum likelihood method with training sets. The best result was obtained from the Landsat TM merged by SPOT Panchromatic, that is, similar with statistical data. This is caused by setting more precise training sets with the enhanced spatial resolution by using SPOT Panchromatic. The classified map may be useful as a fundamental data to estimate pollutant load in regional scale of agricultural watershed.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.262-266
• /
• 1999

Several commercial companies that plan to provide improved panchromatic and/or multi-spectral remote sensor data in the near future are suggesting that merge datasets will be of significant value. This study evaluated the utility of one major merging process-process components analysis and its inverse. The 6 bands of 30$\times$30m Landsat TM data and the 10$\times$l0m SPOT panchromatic data were used to create a new 10$\times$10m merged data file. For the image classification, 6 bands that is 1st, 2nd, 3rd, 4th, 5th and 7th band may be used in conjunction with supervised classification algorithms except band 6. One of the 7 bands is Band 6 that records thermal IR energy and is rarely used because of its coarse spatial resolution (120m) except being employed in thermal mapping. Because SPOT panchromatic has high resolution it makes 10$\times$10m SPOT panchromatic data be used to classify for the detailed classification. SPOT as the Landsat has acquired hundreds of thousands of images in digital format that are commercially available and are used by scientists in different fields. After the merged, the classifications used supervised classification and neural network. The method of the supervised classification is what used parallelepiped and/or minimum distance and MLC(Maximum Likelihood Classification) The back-propagation in the multi-layer perception is one of the neural network. The used method in this paper is MLC(Maximum Likelihood Classification) of the supervised classification and the back-propagation of the neural network. Later in this research SPOT systems and images are compared with these classification. A comparative analysis of the classifications from the TM and merged SPOT/TM datasets will be resulted in some conclusions.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.54-59
• /
• 1999

1999년 5월 26일에 발사된 우리별 3호는 고해상도 지구관측 센서가 담재되어 있으며, SPOT과 거의 유사한 분광대를 갖고 잇다. 따라서 본 보고에서는 우리별 3호에서 획득한 위성영상의 활용가능성을 확인하는 것을 주목적으로 하며, 현재 상용으로 제공되고 있는 대표적인 위성영상인 Landsat TM과 SPOT영상과 비교하는 것을 부목적으로 한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
• /
• pp.940-942
• /
• 2003

In an attempt to enhance the visual effect of SPOT image, this study develops a neural network algorithm to transform SPOT false color into simulated true color. The method has been tested using Landsat TM and SPOT images. The qualitative and quantitative comparisons indicate that the striking similarity can be found between the true and simulated true images in terms of the visual looks and the statistical analysis.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.317-324
• /
• 2010

In recent years, many automatic classification approaches have been employed. An automatic classification method can be effective, time-saving and can produce objective results due to the exclusion of operator intervention. This paper proposes a classification method based on automated training for high resolution multispectral images using ancillary data. Generally, it is problematic to automatically classify high resolution images using ancillary data, because of the scale difference between the high resolution image and the ancillary data. In order to overcome this problem, the proposed method utilizes the classification results of a Landsat image as a medium for automatic classification. For the classification of a Landsat image, a maximum likelihood classification is applied to the image, and the attributes of ancillary data are entered as the training data. In the case of a high resolution image, a K-means clustering algorithm, an unsupervised classification, was conducted and the result was compared to the classification results of the Landsat image. Subsequently, the training data of the high resolution image was automatically extracted using regular rules based on a RELATIONAL matrix that shows the relation between the two results. Finally, a high resolution image was classified and updated using the extracted training data. The proposed method was applied to QuickBird and SPOT-5 images of non-accessible areas. The result showed good performance in accuracy assessments. Therefore, we expect that the method can be effectively used to automatically construct thematic maps for non-accessible areas and update areas that do not have any attributes in geographic information system.

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

• 한국지리정보학회지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.147-155
• /
• 2015

본 논문에서는 기존의 현지조사 및 항공영상을 통하여 해안선 측량의 인력낭비와 경제적 손실이 발생하게 되고 이를 최소화하기 위하여 약최고고조면의 표준 해안선으로부터 추출한 포인트와 다양한 국내외 위성영상(다목적실용위성 3호, SPOT-5, Landsat-8, Quickbird-2)에서 얻어진 각 영상별 디지타이징 포인트를 활용하여 광범위의 효율적인 해안선을 추출하기 위한 디지타이징을 실시하여 정확도 비교 분석을 실행한다. 약최고고조면의 표준 해안선의 포인트들과 각 위성별 해안선의 차이 값은 다목적실용위성 3호, Quickbird-2, SPOT-5, Landsat-8의 순서로 작게 나타났다. 다목적실용위성 3호와 Quickbird-2 간의 유의성 검증을 통하여 유의확률(양쪽)(significant probability (2-tailed))이 유의수준 1%에서 통계적으로 의미가 있는 값으로 나타났다. 그러므로 효율적인 해안선 추출을 위해서는 고해상도의 위성영상이 필요하고 영상 획득이 용이하면서 가격이 저렴한 다목적실용위성 3호를 사용한다면 국가의 자력으로 가장 효율적인 해안선 추출이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제35권6_4호
• /
• pp.1403-1415
• /
• 2019

도시인구 증가와 이에 따른 급격한 도시화는 도시 내 여러 열환경 문제를 수반한다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 hot Spot 분석과 같은 도심 열환경 모니터링이 필요시 된다. 본 연구는 우리나라 세종특별자치시의 14개의 동과 주변 행정구역을 연구지역으로 선정하여 2013년부터 2018년 여름철의 도시 확장에 따른 지표면 온도 변화 특성을 분석하였다. Landsat 8 지표면온도와 KOMPSAT2/3 기반 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)및 NDBI(Normalized Difference Built-up Index)를 이용하여 연구 지역의 지표면 온도 분포를 모의하고, 도심지 확장에 따른 지표면 온도 변화 양상을 구축된 NDVI와 NDBI를 이용해 논의했다. 특히, 연구지역 안에서의 도심지 확장이 뚜렷한 지역을 연구 대상으로 선정하여 고해상도의 KOMPSAT영상으로 지역 내 hot spot의 변화 원인을 분석하였다. 연구결과, 연구지역 내에서 도시화가 진행된 지역에 hot spot이 나타나는 것을 확인하였으며 일반적으로 NDVI가 낮거나 NDBI가 높을수록 hot spot의 영향이 뚜렷하고 온도가 높게 나타나는 것으로 확인되었다. 지표면온도와 위성기반 산출물을 이용해 도시화가 지속적으로 진행된 지역과 급격하게 나타난 지역이 구분되었으며 토지피복에 따른 상이한 특성도 파악할 수 있었다. 도시화에 따른 지표면 온도 변화가 뚜렷한 지역에 본 연구와 같이 고해상도의 KOMPSAT 영상을 통한 분석이 수반되면 향후 도시계획 및 정책 활용에 효과적으로 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.289-297
• /
• 2006

토지피복지도는 토지의 피복특성과 토지활용특성을 나타내는 자료로서 토지피복분류체계에 따라 계층적인 구조로 1998년부터 제작되고 있다. 대분류는 Landsat 위성영상을 활용하여 남 북한에 대한 작업이 완료되었으며, 중분류는 IRS-1C, IRS-1D, KOMPSAT, SPOT-5 영상을 저해상 컬러 영상과 영상융합을 한 후, 그 결과자료를 전문가가 도화하여 제작하고 있다. 특히 도화에 의한 중분류 토지피복지도 제작은 위성영상의 구매 및 자료처리, 토지피복 지도제작 과정에서 막대한 비용이 필요하다. 본 논문에서는 최근 많은 연구가 수행되고 있는 초분광 위성영상인 EO-1 Hyperion을 이용한 중분류 토지피복지도 제작 가능성을 연구했다. 많은 분광정보를 제공하는 Hyperion 영상과 기존에 사용하던 Landsat-7 ETM+ 영상의 토지피복분류 비교 연구를 수행하여 Hyperion의 분류정확도를 평가했다. 또한, Hyperion에 적합한 최적밴드선택 방법을 통하여 초분광 위성영상 활용의 효율성을 증대시켰다.

• Journal of Forest and Environmental Science
• /
• 제28권3호
• /
• pp.152-157
• /
• 2012

Sarawak is the largest state in Malaysia that covers 37.5% of the total land area. Multitemporal satellite images of Landsat and SPOT were used to examine deforestation and forest fragmentation in Sarawak between 1990 and 2009. Supervised classification with maximum likelihood classifier was used to classify the land cover types in Sarawak. The overall accuracies of all classifications were more than 80%. Our results showed that forests were reduced at 0.62% annually during the two decades. The peat swamp forest suffered a tremendous loss of almost 50% between 1990 and 2009 especially at coastal divisions due to intensified oil palm plantation development. Fragmentation analysis revealed the loss of about 65% of the core area of intact forest during the change period. The core area of peat swamp forest had almost completely disappeared during the two decades.