환경부에서는 위성영상과 항공영상을 이용하여 토지피복지도를 1998년부터 제작하여 배포하고 있으나, 권역별 제작 주기가 달라 활용성이 저하된다. 이에, 본 연구에서는 항공정사영상과 Landsat 8 위성영상을 이용하여, 토지피복지도를 자동으로 생성하기 위한 연구를 수행하였다. 토지피복지도를 자동적으로 제작하기 위하여 딥러닝 기반 세그먼테이션 방법의 하나인 Residual U-Net을 활용하였다. 토지피복지도의 제작 시기와 가장 근접한 시기의 항공 및 위성영상을 신경망을 통하여 학습하고, 학습결과를 3가지 실험군으로 나누어 토지피복지도와 비교하여 정확도 평가를 수행하였다. 첫 번째 군으로 대분류 7개 전체를 활용한 결과의 경우, 선행연구에서 대분류 4개에만 적용된 결과보다도 향상된 86.6 %의 분류 정확도를 나타내었다. 중분류를 일부 포함한 2개의 실험군의 경우에는 71 %의 정확도를 나타내었다. 본 연구 결과를 바탕으로 신경망을 활용한 대분류 항목에 대한 자동 분류 가능성을 제시하였으며, 중분류 및 세분류에 대한 기초연구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
조간대 Digital Elevation Model (DEM)은 순수 학문적 분야, 연안역 관리, 수산활동, 해상안전, 군사적 목적은 물론 자연적 인위적 환경 변화가 심한 조간대의 지형변화를 파악하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 서해안에서 가장 큰 규모인 강화도 남단 조간대를 대상으로 광학위성자료를 이용한 수륙경계선 방법과 마이크로파 위성자료를 이용한 위상간섭기법을 적용하여 조간대 DEM을 생성하였다. 광학 위성영상인 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+ 에 수륙경계선 방법을 적용하여 생성된 DEM은 조간대의 전체적인 지형 형태를 잘 나타내었으나, 그 정밀도가 다양한 조석 상태를 반영하는 수륙경계선들의 갯수에 의해 결정됨을 알 수 있었다. 마이크로파 위성영상인 ERS-1/2와 ENVISAT에 위상간섭기법을 적용하여 DEM을 생성한 결과, 하루간격의 ERS-1/2 tandem 간섭쌍을 이용하여 영종도 북단 일부 조간대에 대해 DEM 제작이 가능하였으나, 그 밖의 지역에서는 높은 지표잔존수 함량으로 인한 낮은 긴밀도로 인하여 DEM 제작이 어려웠다. 향후 우리나라 다목적위성-2호를 이용하여 단기간에 다양한 조위를 갖는 높은 공간해상도를 갖는 위성영상을 얻음으로 수륙경계선 방법에 의한 DEM 생성의 정밀도를 높이 수 있을 것이다. 또한 계획 중인 single-pass 마이크로파 위성자료를 이용한 조간대 DEM 제작을 위한 기술개발이 요구된다.
본 연구는 시화호 대규모 간척사업의 개발기간에 따른 갯골의 변화양상을 원격탐사적으로 분석하였다. 간척사업 기간을 개발기, 폐쇄기, 개방기로 나누고, CORONA, Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, 항공정사영상을 활용하여 각 시기별 갯골의 수, 연장, 너비, 방향 등의 변화양상을 분석하였다. 갯골의 수는 전반적으로 개발기에서 개방기까지 감소하는 추세를 보였으나 3차 갯골의 경우 1차, 2차 갯골과는 달리 유지되는 경향을 보였다. 갯골의 연장은 개발기부터 폐쇄기까지 전반적으로 감소하는 추세를 나타내었고, 개방기에 2차, 3차 갯골의 연장이 증가하는 추세를 보였다. 평균너비는 2차, 3차 갯골이 개발기에서 폐쇄기까지 감소하는 추세를 보이다가, 개방기 이후 증가하는 경향을 보인다. 갯골의 방향은 전반적으로 북서와 남동 방향을 보이지만, 폐쇄기에서 개방기로 전환되는 시점을 기준으로 장미도표(Rose diagram)의 형태가 남동방향의 빈도가 줄고 북서 방향 주변에서 집중되어 형태를 보였다. 이러한 갯골의 변화는 시화호 개발이전 안정적으로 에너지가 공급되던 환경에서 폐쇄기의 인공적인 환경변화로 인한 에너지의 차단, 그리고 다시 수문이 개방되어 갯골에 일부 에너지가 공급되는 환경변화로 인해 발생한 것으로 판단된다.
위성 영상을 활용하여 대규모 또는 정밀 토양 수분도를 제작하는 방법의 개발과 이를 적용한 사례 연구는 원격탐사 응용 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이 연구는 제주도 연구 지역을 대상으로 토양 수분도를 제작하였다. 이를 위하여 선형으로 조정된 Synthetic Aperture Radar (SAR) 편광 영상과 입사각 정보를 이용하여 광학 영상과 함께 토양 수분도를 산출하였다. SAR 영상은 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 후반 산란 계수 Analysis Ready Data (ARD) 자료를 사용하였다. 또한 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복도(land cover map)와 KOMPSAT-3 고해상도 위성 영상의 지표 반사도로부터 산출한 식생 지수 정보(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토양 수분도 처리 과정에 적용하였다. 이처럼 SAR 영상과 광학영상 정보를 융합하여 처리하는 경우는 토양 수분 산출물의 신뢰도를 향상할 수 있는 것으로 알려져 있다. 산출물의 과학적 분석을 위하여 KOMPSAT-3 영상으로 제작한 정규 수분 지수(normalized difference water index, NDWI)와 비교 분석을 실시하였다. 그리고 KOMPSAT-3 처리 결과의 검증을 위하여 Landsat-8 위성의 NDWI 처리 결과와 비교하였다. 이 연구를 통하여 산출한 토양 수분도 결과는 KOMPSAT-3 영상과 Landsat-8 위성으로 각각 처리한 NDWI 처리 결과와 높은 상관도를 나타냈다. 마지막으로 이 연구에 사용한 토양 수분 산출 알고리즘을 우리나라 고해상도 위성인 KOMPSAT-5 영상에 맞게 추가 개발하면 다른 외부 영상 없이 KOMPSAT 광학 위성정보와 KOMPSAT SAR 영상정보를 이용한 정밀 토양 수분도 제작이 가능할 것이라고 생각한다.
본 연구의 목적은 위성영상으로부터 보다 정확한 토지정보를 취득하기 위해 다중시기데이터의 혼합과 특정 영상강조기법 및 영상분류알고리즘을 병합하여 적용하는 응용분류체계의 개발이다. 즉, 본 연구에서는 혼합된 다중시기데이터를 주성분분석한 후 정준상관분류기법을 적용하는 분류과정을 제안한다. 이 분류과정의 결과를 단일영상별 정준상관분류결과, 다중시기혼합영상의 정준상관분류결과, 시기별 주성분분석 후 정준상관분류결과와 비교한다. 사용된 위성영상은 1994년 7월 26일과 1996년 9월 1일에 취득된 Landsat 5 TM 영상이다. 정확도평가를 위한 지상실제데이터는 지형도 및 항공사진으로부터 취득되었으며, 연구대상영역 전체가 정확도평가 대상으로 사용되었다. 제안된 응용분류체계는 단일영상만을 사용하여 정준상관분류를 수행한 경우보다 분류정확도면에서 약 8.2% 상승되는 우수한 효과를 보여주었다. 특히, 복잡한 토지특성이 혼합되어 있는 도시역을 정확히 분류하는데 유효하였다. 결론적으로 Landsat TM 영상을 사용한 토지피복정보 추출시 분류정확도를 높이기 위해서, 다중시기영상을 사전에 주성분분석 후 정준상관분류기법을 적용하면 매우 효과적임을 확인하였다.
Myanmar(Burma) has been preserved valuable environmental resources because of its political isolation. But recently, Myanmar has moved a capital city(Naypyidaw) at central forest area and it has been urbanized radically since 2005. In this paper, we built multi-temporal land cover map from Landsat images of 1970s to 2012 with ENVI 4.5 software. For a broad approach, administrative district Yamethin which includes Naypyidaw is classified into 3 classes and with only Naypyidaw region is classified with 4-5 classes to analyse specific changes. And with forest cover extracted by Object Oriented Classification, we evaluated forest fragmentation before and after the development using Patch Analyst(FRAGSTATs 3.3) at Yamethin area. For Yamethin area, there were significant forest cover change, 51% in 1999 to 48% in 2012, and for Naypyidaw area, 67% in 1999 to 57% in 2012 respectively. Also landscape indices resulted from Patch Analyst concluded that the total edge, edge density and mean shaped index of forest patches increased and total core area is decreased. It is attributed from land cover change with urbanization and agricultural land expansion.
위성영상 이미지를 이용한 갯벌의 지형 고찰은 주기적인 자료 획득 등의 측면에서 그 유용성이 입증되어 왔다. 특히, 광학 위성영상의 근적외선 영역은 해역과 육역을 구분하는 데 있어서 유용하게 사용되고 있다. 본 연구에서는 Landsat-5 위성영상을 이용하여 갯벌의 경계선을 추출하고, 조위 자료를 고도값으로 사용하여 갯벌의 수치표고모델을 작성하였다. 수치표고모델은 갯벌의 입체적인 지형을 고찰할 수 있는 유용한 도구이며 더 나아가 갯벌 지형의 변화 탐지에도 사용될 수 있다. 강화도 남단 갯벌에 대해 90년대에 촬영된 8장의 영상을 1994년 기준으로 두 시기로 나누었고, 각각에 대해 수치표고모델을 작성하였다. 이 과정에서 각 영상 촬영 시기에 해당하는 갯벌의 면적을 계산할 수 있었고, 1994년 이후 조위의 변화에 따라 갯벌의 면적이 감소하였음을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 Landsat과 SPOT 5 위성자료를 이용하여 부유사 알고리즘을 적용한 결과를 바탕으로 임하댐의 수질을 시-공간적으로 평가하는데 연구의 목적이 있다. 임하댐의 부유사 농도 분포를 동시에 관측하기 위해서 위성관측 자료가 분석되었다. 본 연구의 중요한 과정은 위성에서 관측된 반사도와 부유사 농도와의 관계를 파악하는데 있다. 하지만, 부유사 알고리즘은 위성자료에서 계산된 부유사와 동일시점의 현장관측 자료와 비교되어야만 한다는 제한점이 있다. 위성관측 반사도로부터 도출된 상관식을 기초로 한 부유사 알고리즘은 부유사 농도 추정을 위한 경험식으로 유도되고 검증되었다.
위성영상의 분류는 원격탐사의 가장 기본적인 분야이다. 위성영상분리도 위성영상의 분류에 있어 영상 정확도 향상에 매우 효율적이라 할 수 있다. 영상분류를 향상시키기 위해서 분리도의 특성을 파악하여 분류의 정확도와의 상관관계를 분석하였다. 영상은 영상마다의 분리도를 비교, 분석하기 위해 IKONOS 영상, SPOT 5 영상, Landsat IM 영상을 1m의 해상도로 리샘플링하였다. 본 연구에서 위성영상별로 클래스 분리도를 측정한 결과 분리도 값이 대체로 $1,600{\sim}2,000$으로 높게 나타났다.
In this paper, forestry area change effect on the soil erosion in Asan lake watershed was estimated. Temporal variations of land use in the study watershed were analyzed from Landsat-5 TM remote sensing images. Geographic Information System (GIS) combined with Universal Soil Loss Equation (USLE) was used to estimate the soil erosion of Asan lake watershed. Spatial data for each USLE factors was obtained from the Landsat-5 TM remote sensing images and 1/25,000 scale digital contour maps. Sediment yield to Asan lake was estimated by sediment delivery ratio and sediment accumulation in lake was estimated by trap efficiency. The estimation methods were validated for sediment accumulation in Asan lake. From the hydrographic survey from 1974 to 2003 for Asan lake, sediment accumulation was measured. The estimated accumulation sediment of 303,569ton/yr showed similar value with observed of 295,888ton/yr. From the validated estimation methods, the increasing amount of soil erosion when 1% of forest area in Asan lake watershed decreases was calculated from 12.91 to 1482.05ton/yr.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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