The characteristics of neighborhood correlation images for change detection were explored at different spatial resolution scales. Bi-temporal QuickBird datasets of Las Vegas, NV were used for the high spatial resolution image analysis, while bi-temporal Landsat $TM/ETM^{+}$ datasets of Suwon, South Korea were used for the mid spatial resolution analysis. The neighborhood correlation images consisting of three variables (correlation, slope, and intercept) were evaluated and compared between the two scales for change detection. The neighborhood correlation images created using the Landsat datasets resulted in somewhat different patterns from those using the QuickBird high spatial resolution imagery due to several reasons such as the impact of mixed pixels. Then, automated binary change detection was also performed using the single and multiple neighborhood correlation image variables for both spatial resolution image scales.
Image co-registration is the process of overlaying two images of the same scene. One of which is a reference image, while the other (sensed image) is geometrically transformed to the one. Numerous methods were developed for the automated image co-registration and it is known as a timeconsuming and/or computation-intensive procedure. In order to improve efficiency and effectiveness of the co-registration of satellite imagery, this paper proposes a pre-qualified area matching, which is composed of feature extraction with Laplacian filter and area matching algorithm using correlation coefficient. Moreover, to improve the accuracy of co-registration, the outliers in the initial matching point should be removed. For this, two outlier detection techniques of studentized residual and modified RANSAC algorithm are used in this study. Three pairs of Landsat images were used for performance test, and the results were compared and evaluated in terms of robustness and efficiency.
Ha, Sung-Ryong;Lee, Seung-Chul;Ko, Chang-Hwan;Jo, Yun-Won
대한원격탐사학회지
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제22권5호
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pp.445-449
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2006
Diffuse pollution has been considering as a major source of the quality deterioration of water resources. The establishment of riparian vegetation strips or buffers along those areas of water bodies is used to reduce the threat of diffuse pollution. Remote sensing offers a means by which critical areas could be identified, so that subsequent action toward the establishment of riparian zones can be taken. On the behalf of KOMPSAT-2 satellite imagery as a high resolution spatial data, Landsat TM satellite data are used to aquire the land cover for the riparian buffers studied. This investigation aims to assess the riparian buffers established on the upper Geum river as a pollution mitigation. Through comparing the delineation of riparian buffer zones developed with the existing zones established by the government, we can find the critical distortion points of the existing riparian buffer zone.
Wetlands are lands with a mixture of water, herbaceous or woody vegetation and wet soil. And linear spectral mixture analysis (LSMA) is one of the most often used methods in handling the spectral mixture problem. This study aims to test LSMA is an enhanced routine for classification of wetland land-covers in Paldang reservoir and vicinity (paldang Reservoir) using Landsat TM and ETM+ imagery. In the LSMA process, reference endmembers were driven from scatter-plots of Landsat bands 3, 4 and 5, and a series of endmember models were developed based on green vegetation (GV), soil and water endmembers which are the main indicators of wetlands. To consider phenological characteristics of Paldang Reservoir, a soil endmember was subdivided into bright and dark soil endmembers in spring and a green vegetation (GV) endmember was subdivided into GV tree and GV herbaceous endmembers in fall. We found that LSMA fractions improved the classification accuracy of the wetland land-cover. Four endmember models provided better GV and soil discrimination and the root mean squared (RMS) errors were 0.011 and 0.0039, in spring and fall respectively. Phenologically, a fall image is more appropriate to classify wetland land-cover than spring's. The classification result using 4 endmember fractions of a fall image reached 85.2 and 74.2 percent of the producer's and user's accuracy respectively. This study shows that this routine will be an useful tool for identifying and monitoring the status of wetlands in Paldang Reservoir.
This study demonstrated the ability of a Landsat-8 OLI multispectral data to identify and delineate hydrothermal alteration zones around auriferous prospects within the crystalline basement, North-western Nigeria. Remote sensing techniques have been widely used in lithological, structural discrimination and alteration rock delineation, and in general geological studies. Several artisanal mining activities for gold deposit occur in the surrounding areas within the basement complex and the search for new possible mineralized zones have heightened in recent times. Systematic Landsat-8 OLI data processing methods such as colour composite, band ratio and minimum noise fraction were used in this study. Colour composite of band 4, 3 and 2 was displayed in Red-Green-Blue colour image to distinguish lithologies. Band ratio ${\frac{4}{2}}$ image displayed in red was used to highlight ferric-ion bearing minerals(hematite, goethite, jarosite) associated with hydrothermal alteration, band ratio ${\frac{5}{6}}$ image displayed in green was used to highlight ferrous-ion bearing minerals such as olivine, amphibole and pyroxenes, while ratio ${\frac{6}{7}}$ image displayed in blue was used to highlight clay minerals, micas, talc-carbonates, etc. Band rationing helped to reduce the topographic illumination effect within images. The result of this study showed the distribution of the lithological units and the hydrothermal alteration zone which can be further prospected for mineral reserves.
수문순환 과정에서 증발산 현상은 수자원 개발을 위한 계획의 수립과 수자원시스템의 운영면에서 대단히 중요한 요소로서 작용한다. 본 연구는 Landsat TM(ETM+) 자료와 DEM, Landcover 등의 공간정보를 이용하여 지표면의 에너지수지 요소를 고려한 유역의 일일 잠재증발산량을 분포형으로 산정하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 한강수계 경안천 유역으로 하였으며, 잠재증발산량 산정은 식생이 전혀 없는 수역과 비수역 부분으로 구분하여 식생이 존재하는 지역에는 엽면적지수(LAI)를 고려한 Penman-Monteith식을 이용하였다. 그리고 비식생영역인 수역은 Penman의 에너지수지 질량수송 조합방법에 의해 산정하였다. 잠재증발산량 산정에 필요한 입력자료 중 NDVI와 SR 그리고 알베도는 1986년부터 2002년까지의 Landsat TM 및 ETM+ 영상자료로부터 분포형으로 생성하였다. NDVI 분포도를 이용하여 지중열전도량 분포도를 생성하였고, SR 분포도를 이용하여 엽면적지수 분포도를 작성하였다. 산정결과 유역전체 평균 잠재증발산량은 단위 셀당 1.8~3.2mm/day정도로 산정되었다. 각 토지피복별 잠재증발산량을 산정한 결과 수표면에서의 잠재증발산량은 3.6~4.9mm/day, 도시지역은 1.4~3.1mm/day, 나대지는 1.4~3.5mm/day, 초지는 1.7~3.7mm/day, 산림지역은 1.7~3.0mm/day 그리고 농경지에서는 1.8~3.6mm/day로 산정되었다. 증발접시 관측자료와 비교한 결과 잠재증발산량이 과소하게 산정되었으나 물리적인 타당성은 있는 것으로 판단된다.
강원도 양양에 위치한 남대천은 하구로 육상 환경과 해양 환경의 점이지대이다. 하구는 다양한 연안환경을 형성해 지구 생태계 중 생태적 가치가 높은 환경으로 남대천에 출연하는 종 중 일부 고유종은 우리나라에서 매우 희소하게 출현되어 보호가 필요하며, 모천 회귀어류인 연어는 우리나라에서 70% 이상이 남대천으로 회귀한다. 남대천과 같은 하구에서는 사주가 보편적으로 나타나며, 시간이 지남에 따라 그 모양이 변하는 것을 관찰할 수 있다. 하구 사주의 변화는 생태 환경의 변화를 야기하므로 지형 변화의 원인 분석과 지속적인 모니터링이 필요하다. 이에 본 연구에서는 남대천 하구 사주에서 일어나는 지형 변화인 '갯터짐' 현상이 일어나는 조건과 그 위치 변화의 원인에 대해 알아보고자 한다. 남대천 하구 사주의 지형 분석을 위해 미국 지질 조사국(USGS)에서 제공하는 Landsat 위성영상으로 1984년부터 약 40년간의 하구 사주의 면적과 갯터짐의 위치 변화를 관찰하였으며, 이를 평균 해류 벡터, 강수량 그리고 조위와 비교하였다. 그 결과 사주는 시간의 흐름에 따라 그 위치와 형태가 계속 변화하는 것을 확인하였다. 계절이나 연대별 특징은 나타나지 않았으며, 연안류의 방향에 영향을 받는 것으로 생각된다. 강수량과 조위를 하구 사주의 면적과 비교한 결과 강수량과 조위가 증가할수록 사주 면적이 감소하는 것을 확인하였다.
우리는 각종 언론 보도를 통해 북한 내 식량난의 심각성을 지속적으로 전달받고 있다. 최근 들어서는 그 심각성이 날로 높아져 국제기구와 구호단체에서도 우려의 목소리가 커지고 있다. 식량난과 땔감의 부족으로 인해 주민들은 산에 있는 나무를 불법으로 벌목하여 산림의 황폐화도 아시아에서 3번째로 빠르게 진행되고 있는 지역에 해당된다. 그러나 북한의 경우 직접적인 산림의 황폐화 정도를 측정할 수 없으므로, 위성영상을 이용한 원격탐사기법을 적용해야한다. 이에 본 연구에서는 산림의 황폐화에 대한 심각성을 파악하기 위해 북한의 산림 변화 특성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 Landsat 5 TM 위성영상과 Landsat 8 OLI TIRS의 2시기 위성영상을 획득하고, 영상 분류를 수행하였다. 그 결과, 남포특별시 지역과 평양직할시 지역에서 산림이 황무지로 변한 것을 알 수 있었으며, 반면에 양강도 북부지역에서는 황무지가 산림지역으로 변한 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 전체 지역에 대한 면적은 2006년에 비해 2017년에 산림의 변화는 매우 적었으나 수계($4,416.22km^2$)와 주택지가($2,017.03km^2$) 감소하고, 감소된 면적과 유사한 값으로 농경지가 $6,625.74km^2$ 증가한 것을 알 수 있었다.
15년간의 안면도의 landsat TM 영상과 50여 년의 지형도 및 25년 사이의 항공사진을 토대로, 지형, 지질답사와 산림조사를 실시하고 이들로부터 지질특성, 지형변화 및 산림자원의 변화경향을 파악하였다. 소나무 숲만을 대상으로 볼 때, 겨울철의 식생지수가 0.5 이상인 지역이 소나무 숲과 일치하며 대체적으로 30년 내지 50년 연령의 숲에서 최대의 식생지수를 보이며 고령으로 가면서 약간 감소할 뿐, 별 차이를 보이지 않는다. 활엽수 및 초지와 침엽수의 구분은 계절별 식생지수의 급격한 변화 및 지형과의 대비로서 가능하였다. 지형변화는 창기리 부근에서 약 370년 전 운하를 건설한 이후, 조석에 의해 지속적인 침식이 진행 중이며 해안선에 발달해있던 만곡부는 방조제의 축조로 간척사업이 특히 과거 30여 년 동안에 진행되어 논 경작지가 크게 증가되었다. 소나무 숲의 면적을 해석하면, 1986년에는 소나무 삼림면적이 35.91km$^2$, 1993년에는 33.15 km$^2$이며, 안면도 남동부의 장곡리, 누동리에서는 1986년에는 넓게 분포했던 소나무 숲이 93년에는 초지로 바뀌어 있음이 나타나고, 중북부에서는 대체로 소나무 숲의 면적이 1986년에 비하여 1993년에 증가한 것으로 해석된다.
국내에서 7번째로 큰 섬인 영종도는 인천으로부터 남서쪽으로 약 4.8 km 떨어져 있다. 영종도 주변에는 조수 차에 따라 드러나는 갯벌이 존재하며, 이곳은 지속적으로 감소하고 있는 겨울철새의 중요한 도래지라는 점에서 환경적 가치가 높은 곳이기도 하다. 그러나 최근 인천국제공항의 건설과 간척사업과 같은 인위적인 자연개발로 인해 갯벌 보존에 대한 우려가 증가하고 있다. 본 연구에서는 미국 지질조사소 (USGS)가 제공하고 있는 Landsat 7 ETM+영상을 기반으로 영종도 갯벌 지역을 분석하였다. 갯벌의 경계선을 뚜렷이 나타내기 위하여 물과 육지의 경계가 분명하게 구분하는 RGB 7, 5, 3 밴드조합으로 위성영상 가합성 (False color composite)을 수행하고 지표피복분류를 통해 갯벌을 탐지하여 면적을 계산하였으며, 갯벌 면적을 수치화하는 작업을 반복 수행하였다. 또한 조위관측소가 자료를 제공하는 기간인 2000년부터 2015년까지 총 16년간 자료를 기반으로, 조위의 변화에 따라 영종도 동북부 갯벌 지역의 면적을 수치화하여, 각 조위구간에 따라 나타나는 면적을 분석하였다. 본 논문은 차후 영종도 갯벌의 보존에 대한 연구가 진행되기에 앞서 동일한 조위 조건에서 면적의 범위에 대한 지표가 될 것이며, 인위적인 환경변화에 의한 영종도 지역의 갯벌 변화를 관측하는데 중요한 과학적 근거가 될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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