• 대한원격탐사학회지
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• 제20권3호
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• pp.197-205
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• 2004

Wetlands are lands with a mixture of water, herbaceous or woody vegetation and wet soil. And linear spectral mixture analysis (LSMA) is one of the most often used methods in handling the spectral mixture problem. This study aims to test LSMA is an enhanced routine for classification of wetland land-covers in Paldang reservoir and vicinity (paldang Reservoir) using Landsat TM and ETM+ imagery. In the LSMA process, reference endmembers were driven from scatter-plots of Landsat bands 3, 4 and 5, and a series of endmember models were developed based on green vegetation (GV), soil and water endmembers which are the main indicators of wetlands. To consider phenological characteristics of Paldang Reservoir, a soil endmember was subdivided into bright and dark soil endmembers in spring and a green vegetation (GV) endmember was subdivided into GV tree and GV herbaceous endmembers in fall. We found that LSMA fractions improved the classification accuracy of the wetland land-cover. Four endmember models provided better GV and soil discrimination and the root mean squared (RMS) errors were 0.011 and 0.0039, in spring and fall respectively. Phenologically, a fall image is more appropriate to classify wetland land-cover than spring's. The classification result using 4 endmember fractions of a fall image reached 85.2 and 74.2 percent of the producer's and user's accuracy respectively. This study shows that this routine will be an useful tool for identifying and monitoring the status of wetlands in Paldang Reservoir.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권6호
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• pp.369-382
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• 2004

본 연구는 Terra ASTER 영상과 LANDSAT 7 ETM+ 분광 영상정보와 같은 상이한 방사 및 공간 해상도를 갖는 위성 센서의 영상을 지질학적으로 활용하기 위한 선형분광혼합분석(LSMA: Linear Spectral Mixture Analysis)기법의 적용성을 목적으로 한다 실제 적용사례로서 몽골지역을 대상으로 ASTER 영상과 LANDSAT 7 ETM+ 분광 영상정보를 이용하여 지질학적 주제도 자성과정을 수행하였다. 두 영상 정보에 대하여 기하 보정 및 방사 휘도 조정 등의 전처리 작업을 수행한 후 사전 지질조사 정보와 두 영상정보의 밴드 별 상관도를 분석하여 7개의 지질단위의 분광 클래스를 선택하였고 20개 밴드완 위성 영상자료를 LSMA 기법에 적용하였다. 처리 결과로 주제도 작성의 대상으로 한 7개의 지질단위에 대한 각각의 주제도를 얻게 되었다. 결론적으로 LSMA 기법은 지질 주제도 작성을 위한 효과적인 접근 방법 중의 하나로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권6호
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• pp.457-468
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• 2005

도시화에 따른 불투수 지표면의 증가는 도시환경에 부정적인 영향을 미치게 된다. 따라서 도시 내 불투수 지역의 시공간적 변화 사항을 탐색하고 정량화하는 작업은 도시환경을 연구함에 있어 무엇보다 중요한 일이라 할 수 있다 지난 시기 도시지역의 불투수 지표면을 탐색하는 방법으로는 전통적인 영상분류 기법이 많이 사용되었다. 그러나 기존의 전통적인 영상분류 기법은 영상을 구성하는 각 셀이 지표면에 존재하는 다양한 객체들의 분광특성이 혼합된 결과임에도 불구하고 단 하나의 클래스로만 구분하는 단점을 가진다. 또한 불투수 지표면의 비율을 산정하기 위해서는 영상분류 후 각 분류항목에 불투수율을 할당해야하는 2중의 노력이 필요하며, 각 클래스에 단일한 불투수율을 지정해야만 하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 기존의 영상 분류방법이 갖는 이러한 단점을 보완하고자 불투수 지표면의 비율을 산정하기 위해 분광혼합분석 (spectral mixture analysis) 기법을 이용하였다. 분광혼합분석 기법을 적용하기 위해 식생, 토양, low albedo, high albedo 등 4가지 요소를 엔드멤버로 선택하였으며, 불투수율은 low albedo와 high albedo의 합으로 산정하였다. 대상 연구지역은 지난 십여년 동안 급격한 도시화가 진행된 탄천유역을 선정하였으며, 1988, 1994, 2001년의 Landsat 영상을 이용하여 신도시 건설에 따른 불투수 지표면의 변화율을 검토하였다. 분석결과 탄천유역의 불투수율은 88년 $15.6\%$, 94년 $20.1\%$, 2001년 $24\%$로 증가된 것으로 나타났다. 결론적으로 도시 불투수율을 분석 시 분광혼합분석 기법을 적용할 경우 추가적인 노력 없이 비교적 정확한 불투수율을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Weed & Turfgrass Science
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• 제5권2호
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• pp.88-94
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• 2016

Vehicular traffic on turf results in loss of green cover due to direct tearing of shoots and indirect long-term soil compaction. Protection of turfgrass crowns from wear could increase the ability of turf to recover from heavy traffic. Plastic turfpavers have been installed in trafficked areas to reduce soil compaction and to protect turfgrass crowns from wear. The objectives of this study were to evaluate traffic performance of turfgrasses (Zoysia matrella and Axonopus compressus) and soil mixture (high, medium and low sand mix) combinations on turf-paver complex. The traffic performance of turf and recovery was evaluated based on percent green cover determined by digital image analysis and spectral reflectance responses by NDVI-meter. Bulk density cores indicated significant increase in soil compaction from medium and low sand mixtures compared to high sand mixture. Higher reduction of percent green cover was observed from A. compressus (30-40%) than Z. matrella (10-20%) across soil mixtures. Both turf species displayed higher wear tolerance when established on higher sand (>50% sand) than low sand mixture. Positive turf recovery was also supported by complementary spectral responses. Establishment of Zoysia matrella turf on turfpaver complex using high sand mixture will result in improved wear tolerance.

• 대한약학회:학술대회논문집
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• 대한약학회 2000년도 NEW STRATEGY FOR DRUG DEVELOPMENT IN POST-GENOMIC ERA(대한약학회)
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• pp.251.1-251.1
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• 2000

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.297-300
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• 2006

The knowledge of fuel load and composition is important for planning and managing the fire hazard and risk. However, fuel mapping is extremely difficult because fuel properties vary at spatial scales, change depending on the seasonal situations and are affected by the surrounding environment. Remote sensing has potential of reduction the uncertainty in mapping fuels and offers the best approach for improving our abilities. This paper compared the results of object-oriented classification to a pixel-based classification for fuel type map derived from Hyperion hyperspectral data that could be enable to provide this information and allow a differentiation of material due to their typical spectra. Our methodological approach for fuel type map is characterized by the result of the spectral mixture analysis (SMA) that can used to model the spectral variability in multi- or hyperspectral images and to relate the results to the physical abundance of surface constitutes represented by the spectral endmembers. Object-oriented approach was based on segment based endmember selection, while pixel-based method used standard SMA. To validate and compare, we used true-color high resolution orthoimagery

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권4호
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• pp.303-319
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• 2015

The objectives of this paper are to measure surface imperviousness using three different classification methods: per-pixel, sub-pixel, and object-oriented classification. They are tested on high-spatial resolution QuickBird data at 2.4 meters (four spectral bands and three principal component bands) as well as a medium-spatial resolution Landsat TM image at 30 meters. To measure impervious surfaces, we selected 30 sample sites with different land uses and residential densities across image representing the city of Phoenix, Arizona, USA. For per-pixel an unsupervised classification is first conducted to provide prior knowledge on the possible candidate spectral classes, and then a supervised classification is performed using the maximum-likelihood rule. For sub-pixel classification, a Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) is used to disentangle land cover information from mixed pixels. For object-oriented classification several different sets of scale parameters and expert decision rules are implemented, including a nearest neighbor classifier. The results from these three methods show that the object-oriented approach (accuracy of 91%) provides more accurate results than those achieved by per-pixel algorithm (accuracy of 67% and 83% using Landsat TM and QuickBird, respectively). It is also clear that sub-pixel algorithm gives more accurate results (accuracy of 87%) in case of intensive and dense urban areas using medium-resolution imagery.

• 환경영향평가
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• 제17권2호
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• pp.105-112
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• 2008

Human activity has been the major threat to wetlands. Agriculture, industrial development, and urban and suburban sprawl have caused the greatest losses of coastal wetlands. In fact, riceland agriculture, because of the flooding that goes with it, provides some additional wetland habitat not otherwise available. The biggest current source of loss for freshwater coastal wetlands is from urban sprawl. In this study, spatial analysis method such as landscape index were applied to Sihwa area in Ansan city. The SMA (Spectral Mixture Analysis) method using Landsat image showed the change distribution of wetland vegetation from 1996 to 2004. The southern part of Sihwa wetland have been changed with Suda japonica of 24% and reed vegetation of 34% on coastal wetland which were covered with tidal flat.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.819-820
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• 2010

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.279-282
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• 2006

분광혼합은 위성영상에서 공간해상도의 한계로 인해 다른 분광 속성을 가진 물질들이 하나의 픽셀 내에 존재하게 될 때 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 분광분리 알고리즘을 통해 픽셀의 순수한 영역만을 선정하여 정확도 높은 탐지가 가능하도록 하는 분광혼합분석(Spectral Mixture Analysis, 이하 SMA)을 고해상도 영상에 적용하였다. 본 연구는 산림의 훼손이 심각한 강원도 정선군 임계지역의 QuickBird 다중분광 위성영상을 이용하였다. 주성분분석(Principal Component Analysis, 이하 PCA)으로 생성된 결과 영상의 1, 2, 3번 밴드를 추출한 후에 밴드간의 Scatter plots 내에서 끝지점에 위치하는 Endmember를 3개(나지, 산림, 초지) 선정하였다. 선정된 Endmember를 토대로 작성된 fraction 영상을 이용하여 강원도 임계지역의 산림훼손으로 초지와 나지로 변화된 지역을 탐지하여 보았다.