대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.108-113
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2000
1991년 5월 31일, 1996년 9월 1일 그리고 1997년 6월 17일의 Landsat TM 위성화상자료를 Tasseled Cap 변환을 통하여 추출되는 4번째 특징을 연무지수농도로 사용할 수 있는가를 알아보고 또한 이렇게 산출된 연무지수를 사용하여 각 일자별 대기오염측정인자와 기상측정인자와 비교하고 서울시 각 행정구별 연무현상에 대하여 알아보았다. 동일화상내에서 연무가 있는 삼림지역과 연무가 없는 삼림지역을 표본조사하여 검정한 결과 Tasseled Cap 변환의 4번째 특징이 연무지수와 관련되어 있음을 밝혔고 기상측정 인자의 시정거리와 연무지수사이의 역상관의 경향이 있음을 확인하엿다. 대기오염측정 인자의 경우 정확한 연관성을 파악하지는 못하였는데 이는 연무현상이 대기오염 물질의 2차 생성물에 의한 것으로 추정된다. 각 날자에서 1991년 5월 31일과 1997년 6월 17일 서울에 연무현상이 있음을 확인하였고 대체적으로 날짜에 상관 없이 중구, 종로구, 강남구, 서초구에서 높은 연무지수를 나타내었다.
본 연구는 강원도 강릉지역 산불지역의 피해분석을 위한 피해지 지표분류를 목적으로 Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 영상에서 활용할 수 있는 분류지수의 적용을 검토하였다. 연구지역 산불지역을 대상으로 Landsat TM 영상을 활용하기 위해 개발된 식생지수(NDVI)와 토양을 고려한 식생지수(SAVI), Tasseled Cap 변환으로 억을 수 있는 밝기지수(brightness), 습윤지수(wetness), 녹색지수(greenness)를 야외조사 결과와 비교하였다. 분석 결과 식생지수와 토양을 고려한 식생지수는 산불발생지역과 산불이 발생하지 않은 지역에 대한 구분이 뚜렷하였으나, 산불발생지역내에서 피해지역 구분에는 적절하지 않은 것으로 파악되었다. 산불방생지역내에서는 Tasseled Cap 변화에서 나타나는 토양평면을 활용할 때 침식피해와 관련한 야외조사 결과와 가장 근접한 분류 결과를 얻을 수 있었다. Tasseled Cap 변환에서 건조지수와 녹색지수를 더하여 선형함수로 활용하면 신속하고 효율적으로 산불지역을 분류가 가능 할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 위성 영상을 이용하여 경작지에 나타나는 봄가뭄의 가뭄 심도와 공간적 패턴을 분석하고 그 효용성을 평가하였다. 가뭄이 심각한 우심지역에 대한 신속한 분석은 효과적인 정책 수집과 피해를 감소시키는데 필수적 요소이다. 우선 농작물생육에 가장 큰 영향을 주는 토양수분에 관한 정보는 Tasseled cap 변환으로 얻어진 Wetness value를 통해 확인하였다. 그리고 NDVI와 Wetness의 상관관계분석을 통해 가물어가는 농경지의 상태 파악이 가능하면, 피복 정도를 통해 밭작물에 대한 가뭄 영향력을 이해할 수 있었다. 또한 설명력이 높은 주성분 요인들과 Wetness의 상관관계분석에서 건조한 지역을 가려내어 가뭄지역을 밝힐 수 있었다. 마지막으로 분석을 토해 확인된 가뭄 민감지역과 실제 가뭄 대책비와의 높은 상관관계는 국지적 가뭄 연구의 가능성과 가뭄 정책 수립 시 의사결정지원 가능성을 보여주었다.
LANDSAT TM 자료를 이용한 지형변화를 관측하는데 알맞은 알고리즘에 대한 고찰과 이 알고리즘을 1986년 4월 15일과 1992년 9월 22일 경기만에서 얻어진 LANDSAT TM 자료에 적용하여 타당성을 시험하였다. 이 알고리즘은 변화벡터분석법과 tasseled cap 변환을 이용한 방법이다. 변화벡터분석법은 영상자료간의 변화를 관측하는데는 우수하지만 그 변화벡터의 수가 증가함에 따라 효율이 감소하는 단점이 있다. 이와 같은 단점을 보완하기 위해 tasseled cap 변환을 이용함으로서 원래 6개 밴드의 LANDSAT TM 자료를 두 개의 밴드 즉 Brightness와 Greenness로 줄일 수 있게 된다. 시험적용 결과 이 알고리즘은 해안선 일대에서의 대규모 지형변화뿐만 아니라 육안관측으로는 어려운 미세한 변화까지도 관측 가능한 것으로 나타났다. 그러나 본 연구결과의 변화벡터 영상에서는 인공적인 변화에 더 민감한 것으로 나타났는데 이는 본 연구에 사용된 두 LANDSAT TM 자료가 얻어진 시간 간격이 지질학적 작용에 의한 변화가 나타나기에는 비교적 짧기 때문인 것으로 사료된다.
이 연구는 위성 영상을 이용하여 경작지에 나타나는 2001년 봄가뭄의 가뭄심도를 탐지하였다. 우리나라에 매년 피해를 주는 봄가뭄은 주로 기상학적 가뭄지수에 의해 모니터링되기 때문에 미시적 차원에서의 가뭄 현황 파악이 어렵다. 따라서, 각 경지에 대한 지표특성을 반영해주는 가뭄의 국지적 연구가 필요하다. 이 연구는 농작물 생육과 성장에 가장 큰 영향을 주는 토양수분을 지표로 2001년의 농업적 가뭄에 대해 분석하였다. 특히, 태슬 모자형(Tasseled cap)변환과 지형적 요인들을 이용하여 가뭄의 정도와 공간적 분포를 탐지하였다. 연구지역의 가뭄분석에서 Landsat 7 ETM/sub +/ 영상의 태슬 모자형 변환을 통해 추출된 수분 지수가 농경지의 가뭄 민감도를 잘 나타내었다. 수분지수는 다양한 토양 수분의 정도를 잘 표현해 주기 때문에, 수분 지수로 가뭄의 심도를 확인 할 수 있었다. 특히, -0.2 이하의 수분지수 값이 나타내는 화소(Pixel)들은 2001년 봄가뭄으로 심각한 용수부족피해를 겪고 있던 경작지로 나타났다. 그 화소들과 지형변수를 이용하여 가뭄심도를 구하는 모델을 구현하였다.
본 논문은 Landsat TM 영상을 활용하여 교목연령 추정과 이와 관련이 있는 영상의 밴드값과 식생지수에 대한 상관관계 연구를 수행하였다. 기본적으로 본 연구에서는 취득시기가 다른 Landsat TM 영상 (1990, 1994, 1998년)과 Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)과 National Elevation Dataset(NED) 영상의 차분영상이 사용되었으며 밴드 4, 5, 7 영상, 태슬모자형 변환을 통한 녹색식생지수, 토양수분지수 영상, 정규식생지수 (NDVI), 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI), 토양보정식생지수 (SAVI) 영상은 Landsat TM 영상에서 추출되었다. 각각의 영상에서 추출된 값인 총 1992개 자료를 회귀분석을 통하여 분석하였고 연구 결과 교목연령을 추정하는데 있어서 가장 높은 결정계수($R^2$)값을 보이는 요소로는 태슬모자형 변환 토양수분지수. 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI) 영상이며 이들 값이 교목연령을 추정하는데 가장 많은 영향이 있음을 알 수 있다.
본 연구에서는 경주시 내남면 일대를 대상으로 KOMPSAT MSC(Multi Spectral Camera) 영상(2007.06.12)을 이용하여 TCT(Tasseled-Cap Transformation), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 알고리즘을 적용하여 분포도를 작성 하였으며 TCT DN 값을 기초로 영상 강조 및 변환을 통한 임상분류에 적합한 밴드 추출과 NDVI 분포도에서의 DN값을 기초로 산림현장 조사 결과에서 취득된 결과와의 비교 분석을 통하여 알고리즘에 대한 임상분류에 있어서의 변별력 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여 KOMPSAT MSC 영상에서의 임상분류를 위한 식생 알고리즘 적용 가능성을 검토하고자 한다.
이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) 센서에 적용할 수 있는 고유의 Tasseled Cap Transformation(TCT) 계수를 제시하고 있다. TCT는 다중밴드 센서 자료로부터 지표의 특성을 분석하는 전통적인 영상변환 방법 중 하나로 새로운 다중밴드 광학센서가 관측을 시작하는 경우 센서의 특성 차이로 인하여 각각의 육상관측 위성센서에 적합한 TCT 계수들이 장기 분석을 통하여 수립되어야 한다. GOCI 센서는 해양관측이 주 목적으로 개발되었으나 영상의 상당 부분은 육지를 관측하고 있으며 밴드 구성은 육지관측에도 일반적으로 이용되는 Visible-Near InfraRed(VNIR) 영역의 정보를 포함하고 있다. 또한 GOCI 센서의 높은 시간 해상도는 지표의 일별 변화의 관측에도 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 장점을 이용하여 GOCI 센서에 대한 고유한 TCT가 제공된다면 GOCI 센서의 관측범위 내에서 준 실시간으로 지표변화에 대한 분석과 해석이 가능할 것이다. TCT는 일반적으로 "Brightness", "Greenness", "Wetness"의 세 가지 정보를 포함하지만, ShortWave InfraRed(SWIR) 파장대역이 없는 GOCI 센서의 경우에는 "Wetness"의 정보를 얻을 수 없다. GOCI 센서의 높은 시간 해상도의 활용을 극대화하기 위해서는 "Wetness"의 정보가 제공되어야 한다. "Wetness"의 정보를 얻기 위해 GOCI 주성분 분석(Principal Component Analysis: PCA) 공간을 MODIS TCT 공간에 선형 회귀하는 방법이 사용되었다. 이 연구에서 산출된 GOCI TCT 계수는 정지궤도의 특성에 의해 관측 시간대별로 다른 변환계수를 가질 수 있다. 이 차이를 알아보기 위하여 GOCI TCT 자료와 MODIS TCT 자료 사이의 상관관계가 비교되었다. 그 결과, "Brightness"와 "Greenness"는 4시 자료, "Wetness"는 2시 자료의 변환계수가 선택되었다. 최종적으로 산출된 변환계수의 적절성을 평가하기 위하여 GOCI TCT 자료는 MODIS TCT 영상 및 여러 육상 파라미터들과 비교되었다. GOCI TCT 영상은 MODIS TCT 영상보다 지표 피복의 분류가 더 세밀하게 표현되었으며, GOCI TCT 공간의 지표 피복 분포도 유의미한 결과를 보여줬다. 또한 GOCI TCT의 "Brightness", "Greenness", "Wetness" 자료는 Albedo($R^2$ = 0.75), Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) ($R^2$ = 0.97), Normalized Difference Moisture Index(NDMI) ($R^2$ = 0.77)와 각각 비교적 높은 상관관계가 나타났다. 이러한 결과들은 적절한 TCT 계수의 산출이 이루어졌다는 것을 보여준다.
변화탐지를 위하여 기존에 사용하던 화소차 혹은 화소비 변화탐지 기법은 단밴드의 영상을 사용하므로 다중분광 자료를 활용하기 어렵고 변화지역의 유형을 추출하는데 적절하지 못하다는 단점이 있다. 후분류 변화탐지 기법은 다중분팡 영상의 활용이 가능하고 변화지역의 변화 유형을 파악할 수 있지만 변화탐지 성과가 분류 결과의 정확도에 의해 크게 영향을 받는다. 이에 반해 CVA(Change Vector Analysis) 변화탐지는 여러 밴드의 다중분광 영상을 이용하여 변화지역을 탐지할 뿐 아니라 피복 변화의 경향을 파악할 수 있어 보다 효율적인 기법으로 평가받고 있다. 기본적인 CVA 변화탐지는 일반적으로 다중분광 영상의 red 밴드와 infrared 밴드의 영상을 조합하여 변화탐지를 수행하여 식생 및 인공물의 변화를 탐지한다. 본 연구에서는 단순한 red/NIR 밴드간의 조합 외에 식생의 특성을 계수로 변환하는 PDA(Pattern Decomposition Analysis) 변환 및 Tasseled Cap 변환 결과를 이용한 CVA 변화탐지를 수행하고 각 결과의 정확도를 비교하여 보다 효율적인 식생 변화탐지 기법을 제안하고자 하였다.
본 연구에서는 소유역을 정방형 격자망으로 형성하고 GIS 데이터처리를 행하여 다양한 지형적인 요소를 각 격자 단위로 해석할 수 있도록 한 다음, 분포형 모형 중 대표적인 $Vflo^{TM}$에 적용하였다. 그리고 모형을 이용함에 있어서 소유역 내에서 공간적으로 상이함을 무시하고 유역의 평균적인 토양함수조건을 적용하는 종전의 연구와 달리, 픽셀 단위로 구성되어 있는 LANDSAT 7 $ETM^+$ 위성영상으로부터 Tasseled Cap 변환을 통해 추출한 토양함수정보 를 모형의 각 격자에 적용하였다. 연구 결과, 소유역에서 토양함수의 공간적인 변화가 분포형 모형의 틀에 잘 부합할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 영상획득시기의 습윤지수와 10일 선행강우량과의 관계식을 추정하였으며, 이를 통해 구한 가중치의 적용성을 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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