Satellite imagery may contain large regions covered with atmospheric aerosol. A highresolution satellite imagery affected by non-homogenous aerosol cover should be processed for land cover study and perform the radiometric calibration that will allow its future application for Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT) data. In this study, aerosol signal was separated from high resolution satellite data based on the reflectance separation method. Since aerosol removal has a good sensitivity over bright surface such as man-made targets, aerosol optical thickness (AOT) retrieval algorithm could be used. AOT retrieval using Look-up table (LUT) approach for utilizing the transformed image to radiometrically compensate visible band imagery is processed and tested in the correction of satellite scenery. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), EO-l/HYPERION data have been used for aerosol correction and AOT retrieval with different spatial resolution. Results show that an application of the aerosol detection for HYPERION data yields successive aerosol separation from imagery and AOT maps are consistent with MODIS AOT map.
정규식생지수는 농업분야에 가장 많이 사용된 원격탐사 자료로, 현재 대부분의 광학위성에서 제공되고 있다. 특히 고해상도 광학위성영상이 제공되면서 농업 활용 분야에 따른 최적의 광학위성영상의 선택이 매우 중요한 이슈가 되었다. 본 연구에서는 국내 논지역의 정규식생지수 모니터링 시 가장 최적의 광학위성영상을 정의하고 이를 위해 필요한 해상도 관련 요구조건을 도출하고자 한다. 이를 위해 전 세계적으로 많이 사용되는 MOD13, Landsat-8, Sentinel-2A/B, PlanetScope 위성의 정규식생지수영상을 대상으로 국내 당진 논지역의 공간분포 및 2019년부터 2022년까지 시계열 패턴을 비교, 분석하였다. 각 자료는 3-250 m의 공간해상도와 다양한 주기해상도로 제공되며, 정규식생지수를 산출할 때 사용되는 분광밴드의 영역도 약간의 차이가 있다. 분석 결과 Landsat-8은 가장 낮은 정규식생지수 값을 나타내며 공간적으로 변이도 매우 낮았다. 이에 비해 MOD13 정규식생지수 영상은 PlanetScope 자료와 비슷한 공간분포 및 시계열 패턴을 나타났으나 낮은 공간해상도로 인해 논 주변지역의 영향을 받았다. Sentinel-2A/B는 넓은 근적외선밴드 영역으로 인해 상대적으로 약간 낮은 정규식생지수 값을 나타내었으며, 특히 생육 초기시기에 그 특징이 두드러졌다. PlanetScope의 정규식생지수가 상세한 공간적 변이 및 안정적인 시계열 패턴을 제공하나 높은 구매가격을 고려하면 공간적으로 균일한 논지역보다는 밭지역에서 그 활용성이 높을 것으로 사료된다. 이에 따라 국내 논지역에 대해서는 250 m급 MOD13 정규식생지수나 10 m급 Sentinel-2A/B가 가장 효율적일 것으로 사료되나 작물의 개체에 대한 상세 물리량 추정을 위해서는 고해상도 위성영상이 활용될 수 있다.
휴대용 기기와 다양한 위치 기반 서비스의 확산으로 공간데이터의 양적 팽창이 가속화됨에 따라 대용량의 공간데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기술의 중요성이 점차 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 스토리지, 메모리, 애플리케이션 등 다양한 전산 자원을 공유할 수 있는 서비스 환경으로, 최근 이를 활용해 대용량의 공간데이터를 처리, 분석하는 방법과 그 필요성에 관한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 아직까지 대용량 공간데이터의 분석에 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용했을 때 어느 정도의 성능 향상을 기대할 수 있는지에 대한 실증적 연구는 비교적 많이 이루어지지 않았으며, 본 연구의 목표는 이러한 논의의 공백을 채우는 것이다. 이를 위해 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 병렬 연산을 사용했을 때 모란지수와 지리가중회귀분석의 연산 속도가 어느 정도 향상되는지 살펴보았으며, 그 결과를 통해 클라우드 컴퓨팅을 활용한 공간분석의 효율성을 평가하였다. 실험 결과, 중앙처리장치의 클록 수가 더 높은 로컬 컴퓨터에 비해 병렬 연산에 적합한 환경을 갖춘 공용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 좀 더 효율적인 연산이 가능했으며, 데이터의 규모가 클수록 격차가 더욱 크게 나타났다.
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.
Park, Hyuk;Katkovnik, Vladimir;Kang, Gum-Sil;Kim, Sung-Hyun;Choi, Jun-Ho;Choi, Seh-Wan;Jiang, Jing-Shan;Kim, Yong-Hoon
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.604-609
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2002
The passive microwave remote sensing has progressed considerably in recent years. Important earth surface parameters are detected and monitored by airborne and space born radiometers. However the spatial resolution of real aperture measurements is constrained by the antenna aperture size available on orbiting platforms and on the ground. The inverse problem technique is researched in order to improve the spatial resolution of microwave scanning radiometer. We solve a two-dimensional (surface) temperature-imaging problem with a major intention to develop high-resolution methods. In this paper, the scenario for estimation of both radiometer point spread function (PSF) and target configuration is explained. The PSF of the radiometer is assumed to be unknown and estimated from the observations. The configuration and brightness temperature of targets are also estimated. To do this, we deal with the parametric modeling of observation scenario. The performance of developed algorithms is illustrated on two-dimensional experimental data obtained by the water vapor radiometer.
Park, Hyuk;Katkovnik, Vladimir;Kang, Gum-Sil;Kim, Sung-Hyun;Choi, Jun-Ho;Choi, Se-Hwan;Jiang, Jing-Shan;Kim, Yong-Hoon
대한원격탐사학회지
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제19권1호
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pp.53-59
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2003
The passive microwave remote sensing has progressed considerably in recent years Important earth surface parameters are detected and monitored by airborne and space born radiometers. However the spatial resolution of real aperture measurements is constrained by the antenna aperture size available on orbiting platforms and on the ground. The inverse problem technique is researched in order to improve the spatial resolution of microwave scanning radiometer. We solve a two-dimensional (surface) temperature-imaging problem with a major intention to develop high-resolution methods. In this paper, the scenario for estimation of both radiometer point spread function (PSF) and target configuration is explained. The PSF of the radiometer is assumed to be unknown and estimated from the observations. The configuration and brightness temperature of targets are also estimated. To do this, we deal with the parametric modeling of observation scenario. The performance of developed algorithms is illustrated on two-dimensional experimental data obtained by the water vapor radiometer.
Microphytobenthos bloom from late January to early March in Korean tidal flats. KOMPSAT-2 will provide multi-spectral images with a spatial resolution of 4 m comparable with IKONOS. Using IKONOS and Landsat data, algal mat detection was tested in the Saemangeum area~ Micro-benthic diatoms are abundant and a major primary product in the tidal flats. A linear spectral unmixing (LSU) method was applied to the test data. LSU was effective to detect algal mat and the classified algal mat fraction well correlated with NDVI image. Fine grained upper tidal flats are generally known to be the best environment for algal mat. Algal mat thriving in coarse grained lower tidal flats as well as upper tidal flats were reported in this study. A high resolution multi-spectral sensor in KOMPSAT-2 will provide useful data for long-term monitoring of microphytobenthos in tidal flats.
The wavelet and semivariogram analysis method are used to identify the city landscape and farmland landscape pattern on the 1m resolution IKONOS images. The results prove that wavelet method is a potential way for landscape pattern analysis. Compared to semivariogram analysis, Wavelet analysis can not only detect the overall spatial pattern, but also find multi-scale and direction structures. In this experiment, the wavelet analysis results indicate: (1) the city landscape image is mainly composed of three level structures whose spatial pattern characters appear at 2m, 16m, 128m and 256m accordingly; (2) the farmland landscape is mainly two scale spatial patterns appearing at the 2m, 128m and 256m. IKONOS Remote sensing, with the high spatial and spectral information, is a powerful tool that can use in many ecological systems research and sustainable management.
Accurate estimation of forest carbon stocks is important in establishing greenhouse gas reduction plans. In this study, we estimate the spatial distribution of forest carbon stocks using machine learning techniques based on high-resolution remote sensing data and detailed field survey data. The high-resolution remote sensing data used in this study are Landsat indices (EVI, NDVI, NDII) for monitoring vegetation vitality and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data for describing topography. We also used the forest growing stock data from the National Forest Inventory (NFI) for estimating forest biomass. Based on these data, we built a model based on machine learning methods and optimized for Korean forest types to calculate the forest carbon stocks per grid unit. With the newly developed estimation model, we created forest carbon stocks maps and estimated the forest carbon stocks in South Korea. As a result, forest carbon stock in South Korea was estimated to be 432,214,520 tC in 2020. Furthermore, we estimated the loss of forest carbon stocks due to the Donghae-Uljin forest fire in 2022 using the forest carbon stock map in this study. The surrounding forest destroyed around the fire area was estimated to be about 24,835 ha and the loss of forest carbon stocks was estimated to be 1,396,457 tC. Our model serves as a tool to estimate spatially distributed local forest carbon stocks and facilitates accounting of real-time changes in the carbon balance as well as managing the LULUCF part of greenhouse gas inventories.
현재까지 우리나라 하천관리는 기존의 도면관리 및 현장조사를 통한 정보관리에서 벗어나 WAMIS, RIMGIS와 같은 물 관련 하천기본지리정보 시스템을 구축하여 사용되어 왔다. 하지만 기 구축된 시스템들은 선(線) 중심의 9차원 하천 공간자료로 관리되어 실무자 중심의 친환경적 하천관리업무 지원을 위한 자료로서 활용성이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 면(面) 중심의 입체적인 3차원 하천공간정보 구현과 체계적인 하천관리업무가 가능하도록 항공사진(아날로그, 디지털) 및 다양한 위성영상에 대한 해상도 비교와 시설물 판독 분석을 통한 하천 적용여부 분석을 수행하였다. 하천 적용성 분석을 통해 가장 효과적으로 판단되는 디지털 항공사진을 이용하여 하천관리 및 활용방안을 모색함으로써 효율적인 하천관리방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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