지상측정 및 위성영상탑재 광학센서를 이용하여 벼 주요 생육시기에 대한 군락의 엽질소 함량을 추정하였다. 6월부터 10월에 걸쳐 주요 생육시기 $5{\sim}6$회에 걸쳐 Orbview 및 QuickBird와 같이 4m 이하의 고해상도 다중영상을 취득하였다. 위성영상 취득일에 가능한한 맞추어 인공광원을 사용하는 2종의 능동형 광학 (G)NDVI 센서를 이용한 벼 군락의 반사특성을 측정하였으며 동시에 식물체 샘플링을 통한 생육량, 엽면적지수, 엽질소 함량 등을 분석하였다. 시기별 영상의 분광반사특성 및 (G)NDVI와 벼 생육량 및 엽질소 함량과의 관계를 알아보기 위해 상관분석 및 회귀분석을 수행하였다. 지상센서 및 위성영상 유래 (G)NDVI의 값을 서로 비교해 보면 전체적으로 지상센서를 이용하여 측정한 (G)NDVI값이 위성영상 유래 (G)NDVI값보다 크게 나타났다. 하지만 두 센서 모두 엽면적지수 변화에 따른 (G)NDVI의 변화를 살펴보면 엽면적지수가 2 정도가 될 때까지는 함께 증가하다가 2보다 커지면서는 변화가 없이 머무르는 경향은 같게 나타났다. 엽면적지수의 변화는 군락의 엽질소함량 변화와 선형적인 관계($R^2=0.80$)로 나타났다. 분얼기부터 성숙초기까지의 자료를 이용하여 지상센서 및 위성영상 유래 (G)NDVI를 이용한 벼 군락의 엽질소 함량과의 관계를 살펴보니 지수함수적 관계($R^2=0.90$)로 나타났다. 위성영상 유래 (G)NDVI를 이용한 벼 군락의 엽질소 함량 추정식을 이용하여 신평면 최고쌀 생산단지에 대한 엽질소 함량 지도를 작성하였다.
In this paper, we introduce a newly developed photogrammetric software for automatic generation of high quality geo-products and its performance assessment carried out using various satellite images. Our newly developed software provides the latest techniques of an optimized sensor modelling, ortho-image generation and automated Digital Elevation Model (DEM) generation for diverse remote sensing images. In particular, images from dual- and multi-sensor images can be integrated for 3D mapping. This can be a novel innovation toward a wider applicability of remote sensing data, since 3D mapping has been limited within only single-sensor so far. We used Kompsat-2, Ikonos, QuickBird, Spot-5 high resolution satellite images to test an accuracy of 3D points and ortho-image generated by the software. Outputs were assessed by comparing reliable reference data. From various sensor combinations 3D mapping were implemented and their accuracy was evaluated using independent check points. Model accuracy of 1~2 pixels or better was achieved regardless of sensor combination type. The high resolution ortho-image results are consistent with the reference map on a scale of 1:5,000 after being rectified by the software and an accuracy of 1~2 pixels could be achieved through quantitative assessment. The developed software offers efficient critical geo-processing modules of various remote sensing images and it is expected that the software can be widely used to meet the demand on the high-quality geo products.
본 연구에서는 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상을 이용하여 전처리 후 정밀 농업 주제정보를 추출하는 방법론을 제시하고자 하였다. 분석에 사용한 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상은 IKONOS (2001/5/25, 2001/12/25, 2003/10/23) 3개의 영상, QuickBird (2006/5/1, 2004/11/17) 2개의 영상, KOMPSAT-2 (2007/9/17) 1개의 영상 등 모두 6개의 영상을 확보 및 각각에 대한 현장 GCP자료 및 RPC, RPB 자료를 수집하여 정사보정을 실시하였다. RMSE는 약 $0.12\sim3.18$의 값으로 분포되었다. KOMPSAT근 급 영상자료로 부터 정밀농업물재배지도를 작성하기 위해 각 벤드별 Scatter기법을 이용하여 각 밴드간의 상간관계를 살펴보고, 3개의 최적의 밴드를 선정하였다. 또한 작물별 최적의 밴드 결정을 위해 각 밴드별 픽셀 값을 사용하여 Texture 분석을 실시하였다. 그 결과 논의 경우 모든 밴드에서 분석이 용이 한 것으로 분석되었으며, 4밴드의 경우 3개의 작물(고추, 옥수수, 벼)의 분석시 매우 적합한 밴드인 것으로 분석되었다. 각 영상별 필터링 기법과, ISODATA 방법을 이용한 정밀농업 토지이용도 작성하여 기존 스크린 디지타이징 기법으로 작성한 정밀토지이용도와 비교하였다. 다양한 식생정보를 추출하는 위하여 확보된 영상자료로부터 RVI, NDVI, ARVI, SAVI 식생지수 를 추출하였으며, 그 결과를 현장자료로부터 추출한 식생지수간의 결과 값과 비교분석하였다.
ASTER image has some advantages for classification such as 15 spectral bands and 15m ${\sim}$ 90m spatial resolution. However, in the classification using general remote sensing image, shadow areas are often classified into water area. It is very difficult to divide shadow and water. Because reflectance characteristics of water is similar to characteristics of shadow. Many land cover items are consisted in one pixel which is 15m spatial resolution. Nowadays, very high resolution satellite image (IKONOS, Quick Bird) and Digital Surface Model (DSM) by air borne laser scanner can also be used. In this study, mixed pixel analysis of ASTER image has carried out using IKONOS image and DSM. For mixed pixel analysis, high accurated geometric correction was required. Image matching method was applied for generating GCP datasets. IKONOS image was rectified by affine transform. After that, one pixel in ASTER image should be compared with corresponded 15×15 pixel in IKONOS image. Then, training dataset were generated for mixed pixel analysis using visual interpretation of IKONOS image. Finally, classification will be carried out based on Linear Mixture Model. Shadow extraction might be succeeded by the classification. The extracted shadow area was validated using shadow image which generated from 1m${\sim}$2m spatial resolution DSM. The result showed 17.2% error was occurred in mixed pixel. It might be limitation of ASTER image for shadow extraction because of 8bit quantization data.
Since 1988, pine wilt disease has spread over rapidly in Korea. It is not easy to detect the damaged pine trees by pine wilt disease from conventional remote sensing skills. Thus, many possibilities were investigated to detect the damaged pines using various kinds of remote sensing data including high spatial resolution satellite image of 2000/2003 IKONOS and 2005 QuickBird, aerial photos, and digital airborne data, too. Time series of B&W aerial photos at the scale of 1:6,000 were used to validate the results. A local maximum filtering was adapted to determine whether the damaged pines could be detected or not at the tree level from high resolution satellite images, and to locate the damaged trees. Several enhancement methods such as NDVI and image transformations were examined to find out the optimal detection method. Considering the mean crown radius of pine trees, local maximum filter with 3 pixels in radius was adapted to detect the damaged trees on IKONOS image. CIR images of 50 cm resolution were taken by PKNU-3(REDLAKE MS4000) sensor. The simulated CIR images with resolutions of 1 m, 2 m, and 4 m were generated to test the possibility of tree detection both in a stereo and a single mode. In conclusion, in order to detect the pine tree damaged by pine wilt disease at a tree level from satellite image, a spatial resolution might be less than 1 m in a single mode and/or 1 m in a stereo mode.
항공기 탑재용 초분광 카메라시스템에 의해 얻어진 영상데이터는 수십 내지 수백의 연속된 초분광 해상도로부터 동시에 각 화소별 완전한 분광 및 공간정보를 포함하고 있으므로 복잡한 연안지역에 대한 해안선 매핑, 특정재료로 이루어진 시설물 탐지, 연안지역의 토지이용 상세분석 및 변화 모니터링 등에 그 활용잠재성이 대단히 크다. 육역과 해역을 포함하는 연안지역을 대상으로 항공기 탑재 초분광센서인 CASI-1500으로부터 취득된 초분광 항공영상을 이용하여 분광각매퍼(SAM;Spectral Angle Mapper) 감독분류방법으로 토지피복분류를 행하였다. 첫번째, 대기보정영상에 대하여 육역과 해역이 포함된 지역에 대한 통합분류, 두번째, 육 해역의 통합분류결과로부터 육역과 해역의 분리 후 재분류, 그리고 세번째로 육역만을 대상으로 한 분류를 각각 수행하여 결과 및 정확도를 비교하였다. 또한 초분광 항공영상 48개 밴드로부터 IKONOS, QuickBird, KOMPSAT, GeoEye 등 고해상도 위성영상과 동일한 파장대의 4개 밴드영상, 그리고 WorldView-2 위성영상과 동일한 파장대의 8개 밴드영상만을 선택하여 각각 토지피복분류를 수행하고 초분광 48개 밴드영상으로 분류한 결과와 비교하였다. 연구결과, 연안지역에 대한 육역과 해역 통합영상으로 분류하는 것에 비해 육역과 해역 통합영상으로 분류한 후 육역과 해역을 분리하여 재분류를 수행하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 육역의 분류 결과에서 분광해상도가 높은 영상의 결과일수록 아스팔트나 콘크리트 도로가 더 정확하게 분류되었다.
요즘 측량분야에서 Geomatics 또는 Geoinformatics라는 새로운 용어가 대두되고 있다. 해외의 유수 기관 및 대학교에서도 측량이라는 학과명 또는 기관명을 Geomatics라는 용어로 교체하고 있으며, 이는 측량분야의 다양화와 학제간 연구수행의 필요성을 반영하는 것이다. 최근 45로 일컬어지는 GPS, 원격탐사(RS), GIS, ITS의 경우 각기 독자적인 영역을 구축하기보다는 상호 보완적인 역할을 하며 통합되어 가는 추세이다. 1950년대에 기본적인 위성관측기술 및 계산 기술의 개발을 시작으로 1980년대에 이르러서는 위성 기술은 측지학 및 측량 분야에 적용되기 시작했다. 그 대표적인 것이 GPS(Global Positioning System)로 기존의 천체측정학 방식을 대체하는 유용한 위치결정 수단으로 사용되기 시작했다. DNSS로부터 시작된 GPS는 측지 측량분야, 지구물리학분야, 항법 및 교통, GIS Mapping, 기상 및 해양, 재난 및 레저, 인공위성 궤도결정 등 다양한 분야에 적용되었으며, 특히 2000년 5월 1일 SA가 해제되면서 그 활용도는 더욱 증가하고 있다. 위성원격탐사의 경우 초창기에 중ㆍ저해상도의 다중분광영상에서 시작하여 그 해상도가 꾸준히 향상되어 오늘날 0.61 미터급 고해상도 위성인 QuickBird 위성이 발사되어 운용 중에 있다. 위성영상의 공간해상도, 분광해상도, 방사해상도는 향후 계속 향상될 것이며 이에 따른 방대한 데이터의 처리 문제 및 하드웨어/소프트웨어 지원에 대한 연구가 수반되어야 할 것이다. GPS 및 원격탐사(RS)는 더 이상 독자적인 영역으로서가 아니라 Geomatics를 이루는 중요한 분야로서 타 시스템과의 보완적인 관계로서 통합되어 나갈 것이다. 이를 위해서는 공간정보에 대한 표준화 및 데이터 처리, 통합, 시스템 구축을 위한 기술적 연구가 계속 진행되어야 할 것이다.분 공부상면적보다 늘어났다. 2. 좌표의 이동량이 일률적이지 못하므로 기초점에 대한 문제라고 생각되며, 따라서 도해지적을 수치지적으로 전환함에 있어서 가장 우선되어야 할 사항이 기초점 정비라 하겠다.승이 뚜렷하였다. 따라서 비파 착즙액 첨가 기능성 yoghurt 제조시 비파 착즙액을 10% 첨가하여 혼합 starter로 Str. thermophilus와 Lac. acidophilus 혼합균주를 사용하는 것이 이들 유산균의 증식에 가장 적합한 것으로 나타났다.타났다..297, 0.293, 0.205에서 50일 경과 후 0.612, 0.472, 0.898로 비살균에서 높은 값을 보였다. 따라서 비살균의 경우 저장말기에 TBA값이 높아지는 경향을 보였다. 5. L값은 살균처리의 경우 저장 30일 이후 약간 어두워지는 경향을 보였고, 121$^{\circ}C$ 살균처리에서 높은 값을 보였다. 대체로 저장온도가 높고 저장기간이 길어질수록 약간 밝아지는 경향을 보였다. 적색도는 인삼 첨가구의 경우 상온 및 냉장저장에서 10$0^{\circ}C$ 살균이 121$^{\circ}C$ 처리구 보다 약간 높은 값을 보였다. 저장기간에 따른 적색도의 변화는 인삼과 송이 첨가구에서 비교적 안정적이었다. 황색도는 상온 및 냉장저장에서 저장기간에 따라 약간 감소하는 경향을 보인 후 상온저장 50일 째, 냉장 60일 째 가장 높게 나타났다. 121$^{\circ}C$ 살균처리구가 10$0^{\circ}C$ 처리구보다 약간 높은 경향을 보였다.^{\circ}C$$,에서는 20시간 가열시 0.706$\mu\textrm{g}$/kg으로 가장 높게 생성된 후 서서히 감소하였다. 그러나 산값과 공액이중산값은 계속 증가하는 양상을 나타냈다. 즉 B(a)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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