• 제목/요약/키워드: Landsat-8

검색결과 267건 처리시간 0.029초

위성영상을 활용한 한국 남해의 광학적 특성 연구 : 2013년 8월 발생한 적조 사례를 중심으로 (Analysis on optical property in the South Sea of Korea by using Satellite Image : Study of Case on red tide occurrence in August 2013)

  • 박수호;윤홍주
    • 한국전자통신학회논문지
    • /
    • 제11권7호
    • /
    • pp.723-728
    • /
    • 2016
  • 본 연구에서는 Landsat-7 ETM+, Landsat-8 OLI 영상과 COMS/GOCI 영상을 이용하여 적조 픽셀의 광학적 특성을 분석하였다. 적조 픽셀을 샘플링하기 위해 Landsat-7, 8 True Color 영상을 활용하였으며, 영상에서 적조 픽셀의 좌표를 획득하였다. 획득된 픽셀의 좌표를 참조하여 동일 해역의 GOCI 영상을 통해 해당픽셀의 흡광 및 수출광량 자료를 획득하였다. 적조가 발생하지 않은 경우 412nm와 660nm 파장대에서 주흡광을 보인 것에 비해 적조 픽셀의 경우 660nm에서 주흡광을 보였으며, 412nm에서는 흡광량이 현저히 줄어든 것을 확인하였다. 수출광량의 경우 스펙트럼 형태에서는 큰 차이가 없었으나, 수출광량의 절대값이 적조 픽셀의 경우 낮게 나타났으며, 특히 660nm와 680nm 파장대에서 수출광량 감소가 크게 나타났다.

Absolute Radiometric Calibration for KOMPSAT-3 AEISS and Cross Calibration Using Landsat-8 OLI

  • Ahn, Hoyong;Shin, Dongyoon;Lee, Sungu;Choi, Chuluong
    • 한국측량학회지
    • /
    • 제35권4호
    • /
    • pp.291-302
    • /
    • 2017
  • Radiometric calibration is a prerequisite to quantitative remote sensing, and its accuracy has a direct impact on the reliability and accuracy of the quantitative application of remotely sensed data. This paper presents absolute radiometric calibration of the KOMPSAT-3 (KOrea Multi Purpose SATellite-3) and cross calibration using the Landsat-8 OLI (Operational Land Imager). Absolute radiometric calibration was performed using a reflectance-based method. Correlations between TOA (Top Of Atmosphere) radiances and the spectral band responses of the KOMPSAT-3 sensors in Goheung, South Korea, were significant for multispectral bands. A cross calibration method based on the Landsat-8 OLI was also used to assess the two sensors using near simultaneous image pairs over the Libya-4 PICS (Pseudo Invariant Calibration Sites). The spectral profile of the target was obtained from EO-1 (Earth Observing-1) Hyperion data over the Libya-4 PICS to derive the SBAF (Spectral Band Adjustment Factor). The results revealed that the TOA radiance of the KOMPSAT-3 agree with Landsat-8 within 5.14% for all bands after applying the SBAF. The radiometric coefficient presented here appears to be a good standard for maintaining the optical quality of the KOMPSAT-3.

EO-1 Hyperion 초분광 영상의 밴드 접합 기법을 이용한 Landsat 8 (LDCM) OLI 센서의 방사 특성 검증 (Validation of the Radiometric Characteristics of Landsat 8 (LDCM) OLI Sensor using Band Aggregation Technique of EO-1 Hyperion Hyperspectral Imagery)

  • 지준화
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제29권4호
    • /
    • pp.399-406
    • /
    • 2013
  • 위성 영상 자료에 대한 품질의 향상과 안정화는 다양한 목적을 가진 사용자들을 만족시킬 수 있다. 특히 절대 방사 검/보정은 영상의 광항적 품질을 유지하기 위한 척도가 된다. 본 연구에서는 초분광 영상 밴드 접합 기법과 분광 반응도를 이용하여 다중 분광 센서의 가상화를 통해 절대 방사 보정 계수의 적합성을 판단하였다. 적합성 분석을 위해 약 30분 차이로 촬영된 EO-1 Hyperion과 Landsat-8 OLI 센서의 영상을 이용하였고, 서로 다른 특성을 지닌 토지 피복으로 구성된 3개 지역을 선정하여 복사 에너지 값을 비교 하였다. 그 결과, 시공간에 따른 차이, 센서 수준의 차이를 제외하고 모든 밴드에서 0.99 이상의 적합성을 보여 주었다.

Landsat-8 위성의 열적외 센서를 활용한 대기온도와 밝기온도의 계절별 상관관계 분석 (Assessment of the Relationship between Air Temperature and TOA Brightness Temperature in Different Seasons Using Landsat-8 TIRS)

  • 정윤재;정연인;최수영
    • 한국지리정보학회지
    • /
    • 제21권2호
    • /
    • pp.68-79
    • /
    • 2018
  • 일반적으로 밝기온도는 대기온도와 밀접한 연관이 있으며, 밝기온도는 Landsat과 같은 지구관측위성의 열적외 센서를 활용하여 측정이 가능하다. Landsat-8 위성의 열적외 센서는 지표온도를 측정할 수 있는 두 개의 밴드 (Band 10과 Band 11)를 가지고 있다. 본 연구에서는 대한민국 서울지역의 기상관측센터에서 측정한 대기온도와 Band 10과 Band 11로부터 각각 측정한 밝기온도의 상관관계를 시기별(봄, 여름, 가을, 겨울)로 분석하였으며, 본 연구를 통해 다음과 같은 결과를 확인할 수 있었다. 첫째, 밝기온도와 대기온도의 상관관계는 봄, 가을, 겨울 및 여름 순으로 높았다. 둘째, 봄, 가을 및 겨울에서는 대기온도가 증가할수록 밝기온도도 증가하였으나, 여름에서는 대기온도가 증가할수록 밝기온도는 감소하였다. 셋째, Band 10을 활용하여 측정한 밝기온도가 Band 11을 활용하여 측정한 밝기온도에 비해 대기온도와 상관관계가 높았다.

Landsat 8호 영상을 이용한 진양호의 클로로필 a 농도의 공간분포와 영양상태 분석 (Analysis of a Spatial Distribution and Nutritional Status of Chlorophyll-a Concentration in the Jinyang Lake Using Landsat 8 Satellite Image)

  • 장민원;조현경;김상민
    • 한국물환경학회지
    • /
    • 제35권1호
    • /
    • pp.1-8
    • /
    • 2019
  • The purpose of this study is to evaluate the nutritional status of Lake Jinyang using Landsat 8 satellite image band correlated with chlorophyll-a, which is also related to algae proliferation. We selected 20 Landsat 8 images dating from 2013 to 2017, taken close to water quality measurement date when the cloud cover was less than 20 %. Based on the results of the previous studies, analyzing the correlation between chlorophyll-a, and Landsat 8 satellite image band, we selected near infrared wavelength, band 5 which is closely related to the population of algae. The nutritional status was classified using the Aizaki trophic state index (TSIm). The results of the regression equation between band 5 and the observed chlorophyll-a data was used to calculate chlorophyll-a for the image data from 2013 to 2017. The concentration of chlorophyll-a ranged from 3 to $16.1mg/m^3$. To illustrate the spatial distribution of chlorophyll-a within the lake, the chlorophyll-a concentration was divided into five grades. The images on October 14, 2014 and April 10, 2016 showed relatively high value of chlorophyll-a, while January 18, 2015 and December 6, 2016 chlorophyll-a value were below 5. The images on October 14, 2014 and April 10, 2016 were rated as eutrophic status in most areas. The results of simulating water quality for the day when the water quality was not measured resulted to an approximate value for the Panmun station while the Naedong station needed some corrections.

가로림만의 갯벌 지표온도와 식생지수에 의한 공간분석 (Spatial Analysis of Garorim bay by using Tidal Flat Surface Temperature and NDVI)

  • 정종철
    • 지적과 국토정보
    • /
    • 제47권1호
    • /
    • pp.27-35
    • /
    • 2017
  • 농경지, 공업지역 개발, 주거지 확장과 같은 인간의 활동은 갯벌생태계에 중요한 위협이 되어 왔고, 연안갯벌 감소의 가장 중요한 원인이었다. 가로림만은 가장 중요한 습지 서식처 중에 하나이며, 해양수산부는 가로림만을 2016년 7월 해양생태계보호구역으로 지정하였다. 본 연구의 목적은 Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 (OLI & TIRS)의 위성영상을 통해 가로림만의 공간적인 패턴을 분석하는 것이다. 가로림만의 표층온도와 NDVI는 공간분석기법에 의해 처리하였고, 시계열분석이 25년 동안의 Landsat 영상을 통해 적용되었다. 시계열 온도/식생 분포지도는 위성영상에 의해 몇 개의 갯벌 습지 서식처로 비교되었다. Landsat영상은 1988년부터 2014년까지 습지식생의 변화를 보여주었고, 가로림만 남부지역은 갯벌이 분포된 지역에 연안 습지에서 식생의 공간분포 변화되었음을 보여주고 있다.

Landsat 위성의 센서 차이에 의한 정규식생분포지수 비교 (Comparison of Normalization Difference Vegetation Index due to difference in Landsat satellite sensor)

  • 곽재환;방건준;이진덕
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
    • /
    • pp.135-136
    • /
    • 2014
  • 지구온난화에 따른 이상기후현상을 해결하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화유무와 특성파악이 중요하다. 특히, 인공위성의 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 파악하고 변화유무를 판단하는 지표로서 많이 사용되고 있다. 하지만, 최근 발사된 Landsat 8 OLI의 경우 정규식생분포지수에 영향을 주는 근적외선 밴드의 파장대역이 기존의 TM/ETM+ 위성의 근적외선 밴드의 파장대역보다 감소하였다. 또한 이러한 파장대역 변화에 의한 정규식생분포지수의 차이에 대해서 공식적으로 연구한 사례가 없다. 그러므로 본 연구는 Landsat 8 OLI 위성영상과 Landsat 7 ETM+ 위성영상을 식생이 활발한 여름철(9월)과 그렇지 않은 겨울철(1월)의 영상을 각각 취득하여, 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목으로 분류하여 각각의 정규식생분포지수를 비교해보고 상관관계분석을 시도하였다.

  • PDF

Landsat-8을 이용한 자동화된 구름 제거 영상 생성 (Fully Automated Generation of Cloud-free Imagery Using Landsat-8)

  • 김병희;김용현;한유경;최원석;김용일
    • 한국측량학회지
    • /
    • 제32권2호
    • /
    • pp.133-142
    • /
    • 2014
  • Landsat은 대표적인 지구관측 위성 중 하나로 지표면 모니터링, 변화탐지, 분류 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 구름과 구름의 그림자는 지표의 관측과 분석을 제한하는 장애물 중 하나로, Landsat을 사용하기 전 구름을 제거하고 원래의 지표 피복으로 복원하는 과정은 필수적이다. 최근에 발사된 Landsat-8은 기존위성에 비해 2개의 추가적인 costal/aerosol, cirrus 밴드를 제공하며, 이는 구름을 탐지하고 복원하는데 효율적으로 사용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Landsat-8의 영상에서 구름을 효과적으로 탐지하고, 복원하는 기법을 단계적으로 제안하였다. Otsu 임계화 기법을 통하여 구름과 구름의 그림자 지역을 탐지하였고, 탐지된 구름 및 그림자 지역은 실험 영상과 참조영상을 이용하여 원래의 지표 피복으로 복원 하였다. 복원영상의 정확도 평가에서는 전체정확도가 약 85%, 카파계수가 0.7128로 본 연구에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.

Landsat 8 이미지영상을 이용한 영양염류농도 추정; 금강을 대상으로 (Estimation of Water Quality using Landsat 8 Images for Geum-river, Korea)

  • 임지상;백종진;김형록;최민하
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제48권2호
    • /
    • pp.79-90
    • /
    • 2015
  • 2013년 3월에 발사된 Landsat 8 인공위성의 이미지데이터를 이용하여 금강유역을 대상으로 수질인자에 대한 평가를 수행하였다. 본 연구의 목적은 다양한 수질인자 중 녹조에 직접적인 영향을 미치는 총질소와 총인의 농도를 추정함으로써 궁극적으로 수생태계에 악영향을 미치는 녹조의 발생을 모니터링 하는 것이다. 현장실측데이터와 인공위성 데이터간의 상관관계를 규명하기 위하여 Pearson' 상관계수를 이용하여 그 관계를 파악하였다. Landsat 8이 촬영되는 시기를 포함하는 총 20개의 현장실측 데이터가 수집되었으며 Landsat 8의 11개의 밴드중, 밴드2, 3, 4의 반사도 값이 총인과 총질소를 탐지하는데 있어서 가장 상관성 높은 것으로 나타났다. 총질소는 유의수준 0.05에서 밴드2(0.48), 3(0.62), 4(0.57)과 높은 양의 상관관계를 보였으며, 총인의 경우, 유의수준 0.01에서 밴드2(0.59), 3(0.59), 4(0.58)로 높은 양의 상관관계를 나타냈다. 5번 밴드는 유의수준을 벗어남으로써 두 수질인자를 탐지하는데 상관성이 떨어지는 것으로 나타났다. 상관성이 높았던 밴드간의 조합을 통해서 총질소와 총인에 대한 각각의 최적 회귀식이 다중 회귀식을 근거로 구축되었다. 유도된 회귀식으로 계산된 총질소와 총인의 농도값은 통계기법인 Bias와RMSE를 이용하여 현장실측데이터들과 비교 검증되었다. 최종적으로, 2014년 4월 21과 2013년 11월 12일에 대한 맵핑을 수행함으로써 총질소와 총인의 공간적인 분포를 시각적으로 확인할 수 있었다.

Landsat-8 위성영상 기반 수분지수 및 기계학습을 활용한 대구광역시의 지표수 탐지 (Detection of Surface Water Bodies in Daegu Using Various Water Indices and Machine Learning Technique Based on the Landsat-8 Satellite Image)

  • 정윤재;김경섭;박인선;정연인
    • 한국지리정보학회지
    • /
    • 제24권1호
    • /
    • pp.1-11
    • /
    • 2021
  • 위성영상을 활용한 하천, 습지, 호수 등 지표수 객체의 탐지는 해당 지역의 수자원 관리 및 조사 업무에 효율적으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 원격탐사 분야에서 물을 탐지하기 위해 제공하는 수분지수(Water Index)와 영상으로부터 객체를 인식하는 데 폭넓게 활용되는 기계학습(Machine learning) 기법을 대구광역시를 촬영한 Landsat-8 위성영상에 개별적으로 적용하여 하천, 호수 등 다양한 지표수 객체를 탐지하고 그 결과를 비교하였다. 우선 Landsat-8 위성영상의 다중분광 밴드로부터 NDWI(Normalized Difference Water Index), MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index) 영상을 생성하였고, 임계치를 적용하여 개별 영상으로부터 물과 그 외 지역을 구분할 수 있는 이진 영상(Binary image)을 제작하였다. 그리고 기계학습 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 동일 위성영상에 적용하여 토지 피복 영상을 제작하고 이로부터 이진 영상을 제작하였다. 최종적으로 100개의 검사점(Checkpoints)을 사용하여 세 이진 영상으로부터 지표수 탐지를 위한 정확도를 오차 행렬을 활용하여 계산하였다. 그 결과, MNDWI 영상으로부터 제작된 이진 영상의 정확도(84%)가 NDWI 영상으로부터 제작된 이진 영상의 정확도(94%)와 SVM에 의해 제작된 이진 영상의 정확도(96%)에 비해 낮았으며, 모든 이진 영상에서 그림자 등의 원인으로 인해 일부 육지 분류 결과가 지표수 객체로 오분류되었다.