• 제목/요약/키워드: Optimal Satellite Images

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북한의 생태지리구획을 활용한 임농복합경영 적정 수종 및 작물 고찰 연구 (A Study on Appropriate Tree Species and Crops for Agroforestry Using an Ecological Geographic Map of North Korea)

  • 박소희;임중빈;김은희;양아람
    • 한국산림과학회지
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    • 제110권3호
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    • pp.355-368
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    • 2021
  • 임농복합경영에 관한 기술협력은 남북 산림협력 분과회담 주요의제 중 하나이다. 본 연구는 북한의 생태지리 및 입지 특성을 반영한 임농복합경영 대상지에 따른 적정 수종과 작물을 선정하기 위해 수행되었다. 생태지리구획도는 북한의 위성자료와 문헌자료를 사용하여 북한 전역을 4지대 13지역으로 구분하여 작성되었다. 북한 전역을 세 가지 입지 특성(토심, 경사 및 지형적 위치)에 따라 18개 입지 조건으로 구분하고, 북한의 임농복합경영의 경영기간에 따라 단기와 장기임농복합경영 대상지로 분류하여 지도로 작성하였다. 최종적으로 생태지리구획도와 임농복합경영 대상지 지도를 중첩하여 수목 30종과 작물 19종을 대상으로 지역별 적정 수종 및 작물을 분류하였다. 수종과 작물은 동일 지대 내 지역별로는 대부분 유사하였으나, 지대별로 비교했을 때는 차이를 보였다. 이는 생태지리구획에 반영된 지리 기후적 특성이 지대별로 큰 차이를 보이기 때문인 것으로 보인다. 향후 본 연구 결과를 기반으로 임농복합경영 분야 남북 산림협력 시 경영 목적과 경영 유형을 모두 고려한 수종 및 작물을 제안할 수 있을 것으로 판단된다.

고품질 해빙표면모델 생성을 위한 정합비용함수의 성능 비교 분석 (Performance Comparison of Matching Cost Functions for High-Quality Sea-Ice Surface Model Generation)

  • 김재인;김현철
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_2호
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    • pp.1251-1260
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    • 2018
  • 항공영상으로 제작한 고품질의 해빙표면모델은 인공위성 기반 원격탐사 기술 개발을 위한 현장자료 뿐만 아니라 북극 해빙의 정밀한 형상학적 변동 특성 분석에도 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 해빙 표면의 부족한 텍스쳐 정보는 영상정합을 어렵게 만드는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 고품질 해빙표면 모델 생성을 위한 일환으로 균질한 해빙 표면에 대한 정합비용함수들의 성능 비교 분석을 수행한다. 정합비용함수로는 영상 도메인의 SSD(sum of squared differences), NCC(normalized cross-correlation), ZNCC(zero-mean normalized cross-correlation), 주파수 도메인의 PC(phase correlation), OC(orientation correlation), GC(gradient correlation)를 분석하였다. 텍스쳐 정보량에 따른 정합 성능을 보다 명확하고 객관적으로 분석하기 위해 객체 공간 기반 정합 기법의 원리를 바탕으로 하는 새로운 평가 방법을 도입하였다. 실험결과는 해빙 표면과 같이 텍스쳐 정보가 희박한 지역에 대해서는 정합 지역에 따라 적합한 크기의 탐색창을 가변적으로 적용해야만 정합의 신뢰성 및 정확도 확보가 가능함을 보여주었다. 정합비용함수들 사이에서는 NCC와 ZNCC가 텍스쳐 정보 변화에 대해서 가장 우수한 성능을 나타냈다.

Effects of Environmental Conditions on Vegetation Indices from Multispectral Images: A Review

  • Md Asrakul Haque;Md Nasim Reza;Mohammod Ali;Md Rejaul Karim;Shahriar Ahmed;Kyung-Do Lee;Young Ho Khang;Sun-Ok Chung
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.319-341
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    • 2024
  • The utilization of multispectral imaging systems (MIS) in remote sensing has become crucial for large-scale agricultural operations, particularly for diagnosing plant health, monitoring crop growth, and estimating plant phenotypic traits through vegetation indices (VIs). However, environmental factors can significantly affect the accuracy of multispectral reflectance data, leading to potential errors in VIs and crop status assessments. This paper reviewed the complex interactions between environmental conditions and multispectral sensors emphasizing the importance of accounting for these factors to enhance the reliability of reflectance data in agricultural applications.An overview of the fundamentals of multispectral sensors and the operational principles behind vegetation index (VI) computation was reviewed. The review highlights the impact of environmental conditions, particularly solar zenith angle (SZA), on reflectance data quality. Higher SZA values increase cloud optical thickness and droplet concentration by 40-70%, affecting reflectance in the red (-0.01 to 0.02) and near-infrared (NIR) bands (-0.03 to 0.06), crucial for VI accuracy. An SZA of 45° is optimal for data collection, while atmospheric conditions, such as water vapor and aerosols, greatly influence reflectance data, affecting forest biomass estimates and agricultural assessments. During the COVID-19 lockdown,reduced atmospheric interference improved the accuracy of satellite image reflectance consistency. The NIR/Red edge ratio and water index emerged as the most stable indices, providing consistent measurements across different lighting conditions. Additionally, a simulated environment demonstrated that MIS surface reflectance can vary 10-20% with changes in aerosol optical thickness, 15-30% with water vapor levels, and up to 25% in NIR reflectance due to high wind speeds. Seasonal factors like temperature and humidity can cause up to a 15% change, highlighting the complexity of environmental impacts on remote sensing data. This review indicated the importance of precisely managing environmental factors to maintain the integrity of VIs calculations. Explaining the relationship between environmental variables and multispectral sensors offers valuable insights for optimizing the accuracy and reliability of remote sensing data in various agricultural applications.

Landsat 위성 영상으로부터 Modified U-Net을 이용한 백두산 천지 얼음변화도 관측 (Observation of Ice Gradient in Cheonji, Baekdu Mountain Using Modified U-Net from Landsat -5/-7/-8 Images)

  • 이어루;이하성;박순천;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_2호
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    • pp.1691-1707
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    • 2022
  • 한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.

원격탐사와 공간통계 기법을 이용한 토지피복 분류 및 패턴 분석 - 강원도 DMZ일원을 대상으로 - (Analysis of Land Cover Classification and Pattern Using Remote Sensing and Spatial Statistical Method - Focusing on the DMZ Region in Gangwon-Do -)

  • 나현섭;박정묵;이정수
    • 한국지리정보학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.100-118
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    • 2015
  • 본 연구는 위성영상을 이용하여 객체기반 토지피복 분류도를 구축하고 공간통계기법을 통하여 토지피복의 분류항목별 분포패턴을 파악하였다. 객체기반 분류는 분광정보, 질감정보, 분광정보와 질감정보의 조합에 의하여 각각의 토지피복 분류도를 구축하였으며, 정확도 평가를 통하여 최적의 토지피복 분류도를 선정하였다. 또한, 토지피복의 분류항목별 공간적 분포패턴을 파악하기 위하여 핫스팟 분석을 실시하여 정량화하였다. 객체기반 분류를 위한 최적의 가중치는 Scale 52, Shape 0.4, Color 0.6, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였다. 토지피복 분류도는 분광정보와 질감정보의 조합을 사용하였을 때, 전체 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 밭과 시설재배지, 나지의 경우 분광정보만을 사용하였을 때 보다 정확도가 약 12% 이상 증가하였다. DMZ일원의 분류항목별 면적비율은 산림 > 논 > 교통시설 > 초지 > 밭 > 나지 > 건물 > 수역 > 시설재배지 순으로 높았으며, 특히, 양구군의 밭과 교통시설은 민간인통제선 이북지역, 철원군의 밭, 인제군의 산림과 교통시설은 민간인통제선 이남지역에서 주로 분포하는 것으로 나타났다. 분류항목별 분포 패턴의 경우, 농업과 관련된 논, 밭, 시설재배지의 핫스팟(hot spot)은 철원군의 평야 지역과 양구군의 분지 지역에 집중 분포하였다. 나지, 수역, 건물, 도로의 핫스팟 지역은 농업과 관련된 핫스팟 지역과 분포 패턴이 유사한 반면, 산림과 초지의 핫스팟 지역과는 분포 패턴이 상이하였다.