Like other major cities in the world, Bangkok and some other cities in Thailand are expanding rapidly. The Office of Transports and Traffic Policy and Planning had selected three cities for a study of urban change; namely, Bangkok Metropolis and vicinity ( including Nontha buri, Samut Prakan , Prathum Thani, Samut Sakhon and Nakhon Pathom), Chiang Mai and Nakhon Nayok. The main objective of the study is to monitor urban development and urban extension as well as the change of landuse from farm land to urban area during two periods by using available satellite data. LANDSAT-5 TM and SPOT-HRV panchromatic were used for the first period and LANDSAT-7 ETM+ and IRS-lD panchromatic were used for the second period with a lapsed time of 14 years. I was found that during this period Bangkok Metropolis and vicinity extended 1,222 square kilometer; Chiang Mai 68.3 square kilometer, Nakhon Nayok 5.97 square kilometer. Most landuse categories which had been changed to urban were rice paddy and mixed orchard. Some suggestion for sound urban development based on satellite data was also included.
This study proposes a classification method based on an automated training extraction procedure that may be used with very high resolution (VHR) images of non-accessible areas. The proposed method overcomes the problem of scale difference between VHR images and geographic information system (GIS) data through filtering and use of a Landsat image. In order to automate maximum likelihood classification (MLC), GIS data were used as an input to the MLC of a Landsat image, and a binary edge and a normalized difference vegetation index (NDVI) were used to increase the purity of the training samples. We identified the thresholds of an NDVI and binary edge appropriate to obtain pure samples of each class. The proposed method was then applied to QuickBird and SPOT-5 images. In order to validate the method, visual interpretation and quantitative assessment of the results were compared with products of a manual method. The results showed that the proposed method could classify VHR images and efficiently update GIS data.
본 연구에서는 정부차원에서 충남 연기군 일대에 추진되고 있는 행정중심복합도시 대상지역($132\;km^2$)에 대하여 재해대책을 위한 토지피복 분류 및 식생활력도(NDVI) 평가를 시도하였다. 활용한 영상은 아리랑 2호, LANDSAT, Aster 영상이며 해상도에 따른 분류의 한계를 비교, 평가하였다. 대상지역은 주로 산지와 논과 밭 등의 경작지이므로 특히 논과 밭의 분류에 주의를 기울였다. 아리랑2호 영상의 분류에 있어서는 고해상영상 분류를 위한 세그먼테이션 기법을 적용하였다. 분류의 정확도를 평가하기 위해 표본적으로 현장조사를 실시하여 검사하였으며 국가 토지이용도 및 토지대장의 지목과 비교하였다. 얻어진 결과는 shape file의 형태로 주제도를 완성하였으며 이는 행정중심복합도시의 미래지향적 개발계획을 위한 정책결정에 많은 도움이 될 것이다.
봄 가뭄탐지를 위한 위성영상 활용을 위해 중 저해상 위성영상인 Landsat TM(Thematic Mapper) 영상을 이용하여 기존의 봄철 가뭄 해석에 많이 사용되어온 정규식생지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index)이외에 MSI(Moisture Stress Index), MidIR Index, II (Infrared Index) 지수들의 가뭄분석 활용가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 경상북도 영천시를 대상으로 무강수일수에 따른 영상을 선정하여 DN(Digital Number)값의 특성 및 상관성을 분석하고 이와 더불어 가뭄지수와의 비교 분석을 실시하였다. 그 결과 NDVI와 MSI 및 II 지수는 높은 상관관계를 보였으나, MidIR은 낮은 상관관계를 보였으며, 가뭄지수와의 분석에서도 MSI 및 II 지수는 강한 상관관계를 보여주었다. 따라서 MSI와 II 지수를 이용한 가뭄연구를 통해 정보의 다양성 및 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
잠열과 관련된 지표면 증발산량은 지표 온도를 결정하는 중요한 요인이며, 이를 정확히 산정하는 것은 중규모 순환장 예보의 정확도와 밀접하게 관련된다. 본 연구에서는 고해상도인 LANDSAT 5 TM 자료를 이용하여 대구광역시의 상대 증발산 효율을 추정하였다. 증발산 효율 추정은 복사 온도/식생 지수의 관계식을 이용하였다. 식생 지수는 대구광역시의 실제 토지 이용도와 일치하였다. 도시 지역내의 공원 지역의 경우 낮은 복사 온도를 나타내었다. 이것은 두류공원과 같은 도심내 공원 지역의 고증발산에 기인한 것이다. 그러나 전체적인 도심지는 저증발산이 두드러졌다. 그리고 지표면 구성특징에 의하여 도심지 내 공단 지역과 주거 지역은 상대적인 증발산 분포에서 차이가 나타났다.
호수의 수질관리시 가장 중요한 수질인자 중의 하나인 클로로필의 반사도를 측정하여 가시광선과 근적외선 영역에서 클로로필의 파장별 반사특성을 파악하였고, 클로로필 반사도 스펙트럼에 TM데이터를 적용시켜 TM데이터만으로 클로로필 농도를 추정할 수 있는 변환식을 유도하였다. 또한 1995년 6월 20일과 1996년 3월 18일자의 LANDSAT TM데이터와 위성 통과시간에 대청호에서 측정한 클로로필의 상관관계로부터 회귀모델을 유도하여 대청호 전역의 영양상태 분포도를 작성하였고 계절에 따른 영양상태를 평가하였다.
해양과 육상사이의 전이지대인 조간대는 인위적 활동과 자연적 교란에 의해 다양한 변화가 빠르게 일어나 지속적인 모니터링이 필요하다. 원격탐사 방법을 활용한 연안지형변화 모니터링은 조간대 접근성에 대한 한계를 극복하고, 조간대의 장기적인 지형변화를 관측하는데 효과적인 것으로 평가된다. 원격탐사를 이용한 기존 연안지형 모니터링연구는 대부분 Landsat 위성시리즈와 Sentinel 위성 영상 분석을 통해 수행되었다. 본 연구는 GOCI-II(천리안 해양위성 2호)영상에서 NDWI 지수를 이용해 수륙경계선을 추출한 후 다양한 조위에 따른 경기만 일대 조간대 면적 변화를 파악하고 짧은 기간 동안 DEM제작과 지형고도변화 관측의 유용성에 대해 살펴보았다. 2020년 10월 8일부터 2021년 8월 16일까지 경기만 일대에서 획득된 영상은 GOCI-II 249장, Sentinel-2A/B 39장, Landsat 8 OLI는 7장이었다. 조간대 DEM을 제작할 경우, Sentinel과 Landsat 영상은 최소 3개월에서 1년 이상의 자료수집이 필요했지만, GOCI-II 위성은 단 하루의 자료를 이용해서 조위에 따른 경기만 일대 조간대 DEM생성이 가능하였고 조간대 노출빈도 계산을 통해 지형고도변화도 관측하였다. GOCI-II 위성을 활용해 연안지형변화를 관측시 짧은 주기의 높은 시간해상도로 지형 변화를 조기 감지하고 부족한 공간해상도는 고해상도의 다중복합자료를 이용해 정밀하게 보간하여 활용하는 방안이 좋을 것으로 생각된다. 향후, 위 결과들을 바탕으로 연구 영역을 확대하고, 자동 분석 및 탐지 가능한 기술 개발을 통해 한반도 연안의 최신 지형도와 연안관리에 필요한 정보를 빠르게 제공 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 향후 황새 복원예정지역을 선정하기 위한 서식지 적합 모델을 개발하는데 기초 자료로 활용하기 위한 목적으로 과거 황새 번식지역의 환경적 변인의 특성을 분석하였다. 청문조사를 통해 6곳의 번식지점을 추가적으로 확인하고, 문헌에 기록된 4개 지역을 포함하여 총 10개 번식지점의 환경적 특성을 분석하였다. 1970년대 토지이용현황도(1:50,000)를 이용하여 황새 번식지 선택에 중요한 환경 변인인 농경지, 하천, 저수지, 도시취락을 분석하였고, 위성영상(Landsat MSS; 1974년) 분석을 통해 번식지점으로부터 5km 반경 내에 포함되는 산림, 수역, 농경지, 초지, 도시화 지역으로 분류하여 면적을 산출하였다. 그리고 무작위지점(random points) 93개 지역과 황새 번식지점 10개 지역의 5km 반경 내에 포함된 5가지 토지피복 유형별 면적의 평균을 비교 검정하였다. 분석결과, 과거 황새 번식지점은 도시취락, 농경지와 인접하여 위치하였으며, 10개 지역 중 7개 지역에서 하폭 30m 이상의 하천이 반경 1km 내에 위치하고 있었다. 황새가 둥지를 튼 영소목의 해발고도는 40~116.38m이었고, 평지나 경사도가 30도 이하인 사면에 영소목이 위치하였다. 인공위성영상으로 분석된 황새 번식지점으로부터 5km 반경 내의 토지피복 유형별 구성비율은 산림(53.7%), 농경지(28.3%), 초지(16.7%), 수역(0.8%), 도시화지역(0.6%)으로 나타났다. 무작위 지점(random point)과 번식지점의 토지유형별 면적의 평균을 비교 검정한 결과, 유의미한 차이를 보이는 토지유형은 산림, 농경지, 초지, 도시화지역이었다.
본 연구에서는 광학 원격탐사 영상의 획득 시 태양의 고도 및 방위가 대상 지역의 지형기복과 결합하여 나타나는 영향 및 다수의 시기에 걸쳐 획득한 영상을 비교분석하는 경우 영상 촬영시기의 차이로 인한 태양의 위치변화와 지형기복이 결합하여 나타나는 영향에 대한 보정을 시도하였다. 한라산과 다수의 분석구가 분포하는 제주도를 대상으로 Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 지형자료를 사용하여 국지적조도의 모델링 시 커널의 크기를 $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, $9{\times}9$ 화소로 변화시키며 Lambertian 보정기법인 cosine 보정법과 비 Lambertian 보정기법인 c-보정법을 적용하고 보정기법 및 커널 크기에 대한 지형보정 효과를 분석하였다. 개별 영상의 육상지역에 대하여 보정을 수행한 결과 커널의 크기 $7{\times}7$을 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 보정효과가 가장 우수한 것으로 평가되었고, 대상지역을 ISODATA 무감독분류법을 이용하여 선택된 산림지역에 한정하여 지형보정을 수행한 경우에는 커널의 크기 $9{\times}9$를 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 가장 우수한 결과가 도출되었으며 다양한 지표피복이 혼합된 대상지역 대한 보정보다 효과가 큰 것으로 평가되었다. 다시기 영상의 경우 세 시기에 획득된 영상에 대하여 각각 지형보정을 수행한 후 상대적 방사도 보정을 적용하였을 때 지형보정을 수행하지 않은 경우와 비교하여 적외선 파장영역에서는 보다 균질한 반사도로 방사보정이 이루어졌으며 가시광 파장영역에서는 원영상의 반사도 패턴이 잘 보존된 결과가 도출되었다. 이상의 결과로부터 주변 지형으로부터 반사되는 에너지와 불완전한 대기보정으로 인한 잔류 대기영향을 고려하는 c-보정법을 적용하는 경우 cosine 보정법보다 우수한 지형보정 효과가 나타나며 수치표고모델에 내재된 수평과 수직방향 오차 및 위성영상과의 정합오차의 영향을 감소시기키 위하여 국지적 조도의 모델링 시 커널의 크기를 증가시키는 경우 지형보정의 효과가 증대되는 것으로 판단된다.
북미 지역에 위치한 소노란 사막은 많은 위성 광학 센서의 대리 검보정에 이용되어왔다. 소노란 사막은 대리 검보정에 적합한 조건들, 즉 높은 반사율, 적은 식생, 비교적 넓은 면적, 적은 강우량 등을 가지고 있지만, 고도가 낮고 바다에 근접해 있어 대기의 수증기량에 계절적 변화가 크다는 단점이 있다. 대기 상층의 반사율(Top-Of-Atmosphere reflectance, TOA reflectance)만을 이용하여 센서의 감퇴(sensor degradation)를 추정하는 대리 검보정 방법의 경우, 이러한 대기 가변성은 대리 검보정의 정밀도를 떨어뜨리는 결과를 가져온다. 이 논문에서는 12년간에 걸쳐 수집된 Landsat 5 영상을 이용해 소노란 사막 지역 내에서 복사도의 가변성이 가장 작은 위치를 찾아내고, TOA 반사율 가변성의 또 다른 원인인 양방향 반사분포함수(Bidirectional reflectance distribution function, BRDF)를 규명하여 그에 대한 보정을 시도하였다. 실험의 결과, 소노란 사막의 중서부가 가시광선과 근적외선 밴드에 대해 고루 낮은 가변성을 가지는 지역임이 밝혀졌고, BRDF 모델을 통하여 태양-타겟-센서 간의 위치변화로 말미암은 가변성을 고려한 결과, 가시광선 밴드들의 경우 그 BRDF 효과가 상당히 감소하였지만, 근적외선 밴드들의 경우 대기 가변성으로 인해 BRDF 효과가 많이 제거되지 못하였음을 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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