Park, Seo-Woo;Kim, Geon-Il;Shin, Jin-Ho;Hong, Sang-Hoon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.3
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pp.439-450
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2018
The lineament is a linear or curved terrain element to discriminate adjacent geological structures in each other. It has been widely used for analysis of geology, mineral exploration, natural disasters, and earthquake, etc. In the past, the lineament has been extracted using cartographic map or field survey. However, it is possible to extract more efficiently the lineament for a very wide area thanks to development of remote sensing technique. Remotely sensed observation by aircraft, satellite, or digital elevation model (DEM) has been used for visual recognition for manual lineament extraction. Automatic approaches using computer science have been proposed to extract lineament more objectively. In this study, we evaluate the characteristics of lineament which is automatically extracted with respect to difference of spatial resolution of DEM. We utilized two types of DEM: one is Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) with spatial resolution of about 90 m (3 arc sec), and the other is the latest world DEM of TerraSAR-X add-on for Global DEM with 12 m spatial resolution. In addition, a global DEM was resampled to produce a DEM with a spatial resolution of 30 m (1 arc sec). The shaded relief map was constructed considering various sun elevation and solar azimuth angle. In order to extract lineament automatically, we used the LINE module in PCI Geomatica software. We found that predominant direction of the extracted lineament is about $N15-25^{\circ}E$ (NNE), regardless of spatial resolution of DEM. However, more fine and detailed lineament were extracted using higher spatial resolution of DEM. The result shows that the lineament density is proportional to the spatial resolution of DEM. Thus, the DEM with appropriate spatial resolution should be selected according to the purpose of the study.
Kim Chang-Oh;Lee Dong-Cheon;Kim Jeong-Woo;Kim Sang-Wan;Won Joong-Sun
Proceedings of the KSRS Conference
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2004.10a
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pp.522-525
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2004
Interferometry SAR (InSAR) is a technique to generate topographic map from complex data pairs observed by antennas at different locations. However, to obtain topographic information using InSAR is difficult task because it requires series of complicated process including phase unwrapping and precise recovery of the SAR geometry. Especially, accuracy of the DEM (Digital Elevation Model) produced by repeat pass single SAR pair could be influenced by atmospheric effect. Recently, a new InSAR technique to improve accuracy of DEM has been introduced that utilizes low resolution DEM with a number of SAR image pairs. The coarse DEM plays an important role in reducing phase unwrapping error caused by layover and satellite orbit error. In this study, we implemented DInSAR (Differential InSAR) method which combines low resolution DEMs and ERS tandem pair images. GTOPO30 DEM with 1km resolution, SRTM-3 DEM with 100m resolution, and DEM with 10m resolution derived from 1:25,000 digital vector map were used to investigate feasibility of DInSAR. The accuracy of the DEMs generated both by InSAR and DInSAR was evaluated.
Kim, Jin-Woo;Kim, Jong-Hong;Sohn, Hong-Gyoo;Heo, Joon
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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pp.590-593
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2006
Timber inventory management includes to measure and update forest attributes, which is crucial information for private companies and public organizations in property assessment and environment monitoring. Field measurement would be accurate, but time-consuming and inefficient. For the reason, remote sensing technology has been an alternative to field measurement from an economic perspective. Among several sensors, LiDAR and Radar interferometry are known for their efficiency for forest monitoring because they are less influenced by weather and light conditions, and provide reasonably accurate vertical/horizontal measurement for a large area in a short period. For example, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and National Elevation Dataset (NED) in the U.S. can provide tree height information and DSM. On the other hand, LiDAR DSM (the first return) and DEM (the last return) can also present tree height estimation. With respect to project site of loblolly pine plantation in Louisiana in the U.S., the accuracy of SRTM C-Band approach estimating tree height was assessed by the LiDAR approaches. In addition, SRTM X-Band and NED were also compared with the results. Plantation year in inventory GIS, which is directly related to forest age, is high correlated with the difference between SRTM C-Band and NED. As a byproduct, several stands of age mismatch could be recognized using an outlier detection algorithm, and optical satellite image (ETM+) were used to verify the mismatch. The findings of this study were (1) the confirmation of usefulness of the SRTM DSM for forest monitoring and (2) Multi-sensors- Radar, LiDAR, ETM+, MODIS can be used for accuracy improvement of forest inventory GIS altogether.
SeNtinel's Application Platform (SNAP) is an open source software developed by the European Space Agency and consists of several toolboxes that process data from Sentinel satellite series, including SAR (Synthetic Aperture Radar) and optical satellites. Among them, S1TBX (Sentinel-1 ToolBoX)is mainly used to process Sentinel-1A/BSAR images and interferometric techniques. It provides flowchart processing method such as Graph Builder, and has convenient functions including automatic downloading of DEM (Digital Elevation Model) and image mosaicking. Therefore, if computer memory is sufficient, InSAR (Interferometric SAR) and DInSAR (Differential InSAR) perform smoothly and are widely used recently in the world through rapid upgrades. S1TBX also includes existing SAR data processing functions, and since version 5, the processing capability of KOMPSAT-5 has been added. This paper shows an example of processing the interference technique of KOMPSAT-5 SAR image using S1TBX of SNAP. In the open mine of Tavan Tolgoi in Mongolia, the difference between DEM obtained in KOMPSAT-5 in 2015 and SRTM 1sec DEM obtained in 2000 was analyzed. It was found that the maximum depth of 130 meters was excavated and the height of the accumulated ore is over 70 meters during 15 years. Tidal and topographic InSAR signals were observed in the glacier area near Jangbogo Antarctic Research Station, but SNAP was not able to treat it due to orbit error and DEM error. In addition, several DInSAR images were made in the Iraqi desert region, but many lines appearing in systematic errors were found on coherence images. Stacking for StaMPS application was not possible due to orbit error or program bug. It is expected that SNAP can resolve the problem owing to a surge in users and a very fast upgrade of the software.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.3
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pp.103-114
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2013
In this study, we established the ortho mosaic imagery on the Korean Peninsula using KOMPSAT-2 images and conducted an accuracy assessment. Rational Polynomial Coefficient(RPC) modeling results were mostly less than 2 pixels except for mountainous regions which was difficult to select a Ground Control Point(GCP). Digital Elevation Model(DEM) which was made using the digital topographic map on the scale of 1:5,000 was used for generating an ortho image. In the case of inaccessible area, the Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM was used. Meanwhile, the ortho mosaic image of the Korean Peninsula was produced by each ortho image aggregation and color adjustment. An accuracy analysis for the mosaic image was conducted about a 1m color fusion image. In order to verify a geolocation accuracy, 813 check points which were acquired by field survey in South Korea were used. We found that the maximum error was not to exceed 5m(Root Mean Square Error : RMSE). On the other hand, in the case of inaccessible area, the extracted check points from a reference image were used for accuracy analysis. Approximately 69% of the image has a positional accuracy of less than 3m(RMSE). We found that the seam-line accuracy among neighboring image was very high through visual inspection. However, there were a discrepancy with 1 to 2 pixels at some mountainous regions.
It is necessary to develop an integration model which can account for various data acquired at different measurement scales in environmental thematic mapping with high-resolution ground survey data and relatively low-resolution remote sensing data. This paper presents and applies a multi-scale geostatistical methodology for downscaling of thematic maps generated from lowresolution remote sensing data. This methodology extends a traditional ordinary kriging system to a block kriging system which can account for both ground data and remote sensing data which can be regarded as point and block data, respectively. In addition, stochastic simulation based on block kriging is also applied to describe spatial uncertainty attached to the downscaling. Two downscaling experiments including SRTM DEM and MODIS Leaf Area Index (LAI) products were carried out to illustrate the applicability of the geostatistical methodology. Through the experiments, multi-scale geostatistics based on block kriging successfully generated relatively high-resolution thematic maps with reliable accuracy. Especially, it is expected that multiple realizations generated from simulation would be effectively used as input data for investigating the effects of uncertain input data on GIS model outputs.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.321-321
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2022
유역 모델링은 유역에 강우의 유출 과정을 재현할 수 있는 과정이다. 과거 유역 모델링은 1차원 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 있어 입력하는 매개변수 수가 증가함에 따라 모의값의 신뢰성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 다양한 매개변수 중 공간매개변수로써 널리 활용되고 있는 수치표고모델의 신뢰성과 범용성을 확인하고자 한다. 유역모델링 연구에 있어, 수치표고모델 정확성은 결과값의 신뢰성을 좌우하는 중요한 인자 중 하나이다. 수치표고모델이란 실제 지형이 나타내는 표고 정보를 수치화 하여 격자 안에 담은 형태의 파일로 대표적으로 DEM(Digital Elevation Models)과 DSM(Digital Surface Models)로 나눌 수 있다 DEM의 경우 해당 지형의 고도정보만을 담고있으며, DSM은 지표면 상의 나무, 건물 등 포함한 지표면의 고도를 담고 있다. 현재 NASA에서는 전 지구의 30m격자 크기로 SRTM-DSM을 제공하고 있으며, 우리나라 국토지리정보원에서도 90m 격자크기의 DEM을 제공하고 있다. 본 연구에서는 남한강 유역의 수치표고모델을 세 가지 Case로 나눠서 유출량 변화 검토를 진행하였다. 산지가 많은 남한강 유역의 10개의 소유역을 선정하였고, 다음과 같이 3개의 Case를 적용하였다. Case1, DEM 자료를 입력했을 경우, Case2, DSM 자료를 입력했을 경우, Case3 DSM+DEM 자료를 입력했을 경우, 각 Case에 대해 유출량을 산정하였고, 그 결과값을 분석하였다. 해당 유역에 세 가지 Case 모두 유출량의 변화량의 큰 차이를 보이지 않았으며, 공간매개변수 적용에 있어 타당성을 보였다. 따라서 본 연구는 인공위성을 통해 산출된 수치표고모델의 신뢰성을 확인 하였고, 활용가능성을 검토 하였다. 이에 따라 향후 연구에 수치표고모델 적용에 있어 미계측유역에도 활용가능한 연구로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Bhang, Kon-Joon;Schwartz, Franklin Walter;Park, Seok-Soon
Proceedings of the KSRS Conference
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2008.10a
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pp.173-176
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2008
Lake studies play an important role in water management, ecology, and other environmental issues. Typically, monitoring lake levels is the first step on the lake studies. However, for the Prairie Pothole Region (PPR) of North America having millions of small lakes and potholes, on-site measurement for lake levels is almost impossible with the conventional gage stations. Therefore, we employed Geographic Information System (GIS) and remote sensing approach with the Shuttle Radar Topography Mission data to extract lake levels. Several image processing techniques were used to extract lake levels for January, 2000 as a one-time snapshot which will be useful in historic lake level reconstruction. This study is associated with other remote sensing datasets such as Landsat imagery and Digital Orthophoto Quadrangle (DOQ). In this research, firstly, image processing techniques like FFT filtering, Lee-sigma, masking with Canny Edge Detector, and contouring were tested for lake level estimation. The semi-automated contouring technique was developed to accomplish the bulk processing for large amount of lakes in this region. Also, effectiveness of each method for bulk processing was evaluated.
We had developed in preceding study a classification model for the Korean pine and Larch with an accuracy of 98 percent using Hyperion and Sentinel-2 satellite images, texture information, and geometric information as the first step for tree species mapping in the inaccessible North Korea. Considering a share of major tree species in North Korea, the classification model needs to be expanded as it has a large share of Oak(29.5%), Pine (12.7%), Fir (8.2%), and as well as Larch (17.5%) and Korean pine (5.8%). In order to classify 5 major tree species, national forest type map of South Korea was used to build 11,039 training and 2,330 validation data. Sentinel-2 data was used to derive spectral information, and PlanetScope data was used to generate texture information. Geometric information was built from SRTM DEM data. As a machine learning algorithm, Random forest was used. As a result, the overall accuracy of classification was 80% with 0.80 kappa statistics. Based on the training data and the classification model constructed through this study, we will extend the application to Mt. Baekdu and North and South Goseong areas to confirm the applicability of tree species classification on the Korean Peninsula.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.3
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pp.141-152
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2017
This paper presents a technical method for flood estimation based on satellite rainfall and satellite rainfall correction method for watersheds lacking measurement data. The study area was the Sebou Watershed, Morocco. The Integrated Flood Analysis System(IFAS) and Grid-based Rainfall-Runoff Model(GRM) were applied to estimate watershed runoff. Daily rainfall from ground gauges and satellite-derived hourly data were used. In the runoff simulation using satellite rainfall data, the composites of the daily gauge rainfall and the hourly satellite data were applied. The Shuttle Radar Topographic Mission Digital Elevation Model(SRTM DEM) with a 90m spatial resolution and 1km resolution data from Global map land cover and United States Food and Agriculture Organization(US FAO) Harmonized World Soil Database(HWSD) were used. Underestimated satellite rainfall data were calibrated using ground gauge data. The simulation results using the revised satellite rainfall data were $5,878{\sim}7,434m^3/s$ and $6,140{\sim}7,437m^3/s$ based on the IFAS and GRM, respectively. The peak discharge during flooding of Sebou River Watershed in 2009~2010 was estimated to range from $5,800m^3/s$ to $7,500m^3/s$. The flood estimations from the two hydrologic models using satellite-derived rainfall data were similar. Therefore, the calibration method using satellite rainfall suggested in this study can be applied to estimate the flood discharge of watersheds lacking observational data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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