The digital map expresses natural topographies and artificial things with 3D position coordinates in the computer such as the road, railway, building, river, mountain, paddy and dryland. Therefore, the digital map is regarded as an important factor in the information-oriented society. However, it is difficult to maintain the most recent topographic information all the times because of restricted budget and time. For that, the efficient method corresponded with the digital map should be presented. This study aims to suggest the way to make an estimate of updating cost for 1:5,000 scale digital map by using remotely sensed data. To predict updating area of the digital map, the screen digitizing method was applied to the overlapped images and digital maps.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.147-150
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2008
This study refers to develop a semi-automatic extraction of agricultural land use and vegetation information using high resolution satellite images. Data of IKONOS satellite image (May 25 of 2001) and QuickBird satellite image (May 1 of 2006) which resembles with the spatial resolution and spectral characteristics of KOMPSAT3. The precise agricultural land use classification was tried using ISODATA unsupervised classification technique and the result was compared with on-screen digitizing land use accompanying with field investigation. For the extraction of vegetation information, three crops of paddy, com and red pepper were selected and the spectral characteristics were collected during each growing period using ground spectroradiometer. The vegetation indices viz. RVI, NDVI, ARVI, and SAVI for the crops were evaluated. The evaluation process is under development using the ERDAS IMAGINE Spatial Modeler Tool.
The digital map expresses natural topographies and artificial things with 3D position coordinates in the computer such as the road, railway, building, river, mountain, paddy and dryland. Therefore, the digital map is regarded as an important factor in the information-oriented society. However, it is difficult to maintain the most recent topographic information all the times because of restricted budget and time. For that, the efficient method corresponded with the digital map should be presented. This study aims to suggest the way to make an estimate of updating cost for 1:5,000 scale digital map by using remotely sensed data. To predict updating area of the digital map, the screen digitizing method was applied to the overlapped images and digital map
The primary goal in this paper is to analyze urban growth patterns using multi-temporal remote sensing images and geographic information data. In order to accomplish this purpose, firstly data pre-processing is carried out, and then land-use maps are generated with ancillary data source by heads-up on-screen digitizing. Lastly, using the results of the previous stages, the patterns of land-use and urban changes are monitored by the proposed scheme. In this research, using the multi-temporal images and geographic information data, monitoring of urban growth was carried out with the application of urban land-use changes.
고해상도의 IKONOS 위성 영상데이터로부터 도로 정보를 판독.추출하고 그 정확도를 분석하고자 하였다. RFM을 이용하여 기하보정영상을 생성한 후, 이 영상으로부터 도로를 판독하고 스크린디지타이징 하였다. 도로 판독 및 추출 정확도를 평가하기 위하여 도로 경계선의 위치와 도로 폭을 수치지도와 비교한 결과, 도로 경계선은 $\pm$3.4m, 도로의 폭은 $\pm$1.1m의 정확도로 추출되었다.
생태계 평가 연구는 대부분 토지피복 정보를 기반으로 하여 연구되며, 주로 전지구적인 범위로 이루어져 왔다. 그러나 이러한 결과들을 지역적 현안에 대한 의사결정 자료로 활용하기에는 범위와 스케일에 있어서 활용성이 떨어지는 측면이 있다. 지역적 스케일에 활용 가능한 토지피복 정보로는 환경부에서 제작된 토지피복도가 있지만 시각판독법(On Screen Digitizing Method)의 한계와 시기별, 지역별 차이로 인해 자료 활용에 제한이 있다. 본 연구는 객체기반 분류기법을 이용하여 UAV 영상의 중분류 토지피복도를 제작하는데 목적이 있다. 이를 위하여 고해상도 UAV 영상을 5m 공간해상도로 재배열한 후 영상분할을 수행한 결과 scale 20, merge 34가 최적의 가중치 값으로 나타났으며, RapidEye 영상 분할에서는 scale 30, merge 30이 중분류 수준에 적절한 가중치 값으로 나타났다. 토지피복도는 예제기반분류를 사용하여 제작하였고, 층화추출법을 사용하여 정확도 검증을 수행하였다. 그 결과, RapidEye 분류 영상은 90%, UAV 분류 영상은 91%로 양호한 토지피복분류 결과가 도출되었다.
본 연구는 최근 국내외에서 문화재 보존, 사고현황조사, 군 정찰업무, 재난관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 성능평가를 다루고자 한다. 항공삼각측량 결과, 위치(X, Y)에서 RMSE 값은 약 10 cm로 나타났으며, UAV 사진측량의 정사영상에 대한 시각판독법(on-screen digitizing) 기법과 지상측량에 의한 필계점 좌표 차의 RMSE 는 X 방향 약 0.174~0.205 m, Y방향 약 0.294~0.298 m의 편위형 오차가 도출되었다. 그리고 실험대상지역의 임의의 1 필지를 대상으로 지적 공부대장면적과 UAV 사진측량의 정사영상으로 취득한 필지 면적을 비교한 결과 차이는 0.118 $m^2$이다. 본 연구는 초경량 고정익무인항공기 사진측량의 정사영상 정확도 평가에 대한 하나의 연구 사례를 제시하였으며, 향후 항공삼각측량(AT), 직접 기하보정(direct-georeferencing), 비행계획, 그리고 실용적 응용분야 개발 등에 대한 연구가 지속되어야 할 것으로 판단된다.
고해상도 위성영상의 공급이 현실화됨에 따라 위성영상을 기반으로 한 수치지형도나 주제도의 신규제작 및 갱신에 많은 관심이 모이고 있다. 본 연구는 아이코노스 위성영상을 이용하여 기존의 축척 l/5,000 및 l/25,000수치지도의 수정 및 갱신 가능성을 제시하고자 하였다. 아이코노스 단영상에서 기존 수치지도상의 기준점을 활용하여 기하보정을 수행하였으며, 기존 수치지도의 3차원 등고선자료와 표고성과에 의해 수치표고모형을 추출하여 정사영상을 생성하였다. 정사보정된 위성영상과 기존 수치지도를 중첩하여 변화된 지형지물들을 스크린 디지타이징 방법으로 수정하였고, 위치정확도 분석을 위해 변하지 않은 지역의 지형지물들을 위성영상위에 직접 작도하여 비교하였다. 그 결과, 평면위치오차를 $\pm$3.35m의 평균제곱근오차로 산출할 수 있었으므로 축척 1/10,000 이하의 수치지도 갱신에는 충분히 그 활용이 가능한 것으로 판단되며, 입체영상을 사용하고 지상기준점 측량을 병행한 갱신방법을 사용한다면 축척 l/5,000이상의 대축척 수치지도 갱신도 가능할 것이다.
본 연구에서는 수문-수질 모의가 가능한 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 경안천 상류의 별미천 유역($1.21km^2$)을 대상으로 최적관리기법(Best Management Practice, BMP) 적용에 따른 비점오염원 저감효과를 분석하고자 한다. 이를 위해, 별미천 유역내 논($0.049km^2$)과 밭($0.018km^2$) 지역에 대한 BMP 시나리오를 작성하였다. 먼저, 논에서는 계단식(Terrace) 재배 방법을 적용하였으며, 밭에서는 등고선(Contour farming) 재배 방법과 볏짚지표피복 시나리오를 적용하였다. 여기서, 볏짚지표피복 시나리오는 현재 $1276.6m^2$, 경사도 약 3.2%의 콩 재배가 이루어지고 있는 시험포장에서 수행된 결과를 이용하여 SWAT 모형의 지표유출관련 매개 변수를 조정하였다. SWAT 모형의 적용성 평가를 위해, 1:5,000 수치지도로부터 2m DEM(Digital Elevation Model) 및 QuickBird(2006.05.01) 위성영상으로부터 스크린 디지타이징기법(On-Screen Digitizing Method)을 이용하여 총 21개 토지이용항목의 1:5,000급 정밀토지이용도를 작성하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 구축하였다. 또한, 유역출구점에서 자동수위 및 강우량 계측기, 수질측정을 위한 오토샘플러를 설치하여 시간당 수위(유량), 강우 자료와 강우발생에 따른 수질자료(Sediment, Total Nitrogen, Total Phosphorus)를 이용하여 모형의 검보정(2011.06.08 ~ 2011.10.31)을 실시하였다. 모형의 검보정 후, 논에서의 Terrace 및 밭에서의 Contour farming, 밭 시험포장에서의 저감효과가 분석된 지표피복시나리오의 적용을 위한 SWAT 모형의 관련 매개변수를 정의하고, 각 BMP 시나리오별 비점오염원 저감효과를 분석하였다.
본 연구에서는 연구지역을 대상으로 LiDAR(Light Detection And Ranging) 데이터와 항공사진, 수치 지도를 이용하여 지형지물에 대한 위치정확도 분석을 실시하였다. 연구지역은 부산광역시 사하구 하단지역으로 선정하였으며, 첨단 측량기법인 항공 LiDAR 데이터와 축척 1:20,000의 항공사진을 이용하였다. 그리고 각각의 영상에 대하여 표정작업과 영상의 재배열 과정을 거쳐 최종 수치정사영상을 제작하였다. 제작된 영상을 이용하여 검사점을 선정하고, 선정된 검사점에 대한 정보를 추출하였으며, 스크린 디지타이징기법을 통한 수평위치 좌표를 추출하였다. 그리고 국토지리 정보원에서 공시한 축척 1:5,000의 수치지도를 이용하여 추출된 LiDAR 데이터 좌표와 항공사진의 좌표를 각각 비교.분석하였다. 수치지도를 기준으로 비교 분석한 결과 항공사진의 수평위치 정확도가 항공 LiDAR 측량 성과 보다 건물의 경우 x방향으로 24cm, y방향으로 26cm정도가 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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