본 연구에서는 지형도, 해도, Landsat TM 영상을 이용하여 아산만과 천수만 지구를 대상으로 방조제 축조 후 의 간석지 면적을 추정하였다. 지형도를 이용한 방조제 축조 후의 간석지 면적의 산정 결과는 아산만 지구와 천수 만 지구 모두 일정한 경향이 없었으며, 이는 지형도의 제작시 항공사진 촬영시간의 조위를 감안하지 않은 결과로 평가된다. 해도의 분석 결과, 아산만 지구와 천수만 지구의 방조제 준공후 연평균 간석지면적은 각각 22.2 ha/yr, 55.6 ha/yr 만큼 증가한 것으로 나타났다. 다시기 Landsat-5 TM 영상을 이용하여 무감독분휴의 ISODATA 기법으로 분석한 결과, 방조제 축조후 간석지 면적은 아산만 지구가 21.33 ha/yr, 천수만 지구가 47.3 ha/yr의 증가를 보였다. 해도 분석에 의한 간석지 면적의 증가 양상은 방조제 축조 후의 증가 비율이 축조 전의 증가 비율보다 크게 나타났으며, 방조제 축조 후의 위성영상 자료에 의한 간석지 면적의 증가 추세는 해도에 의한 분석 결과 의 경향과 유사하게 나타났다.
The present study aims to derive and compare narrow and broad bandwidths of ocean color sensor’s algorithms for the study of monitoring highly dynamic coastal oceanic environmental parameters using high-resolution imagery acquired from Multi-spectral Camera (MSC) on KOMPSAT-2. These algorithms are derived based on a large data set of remote sensing reflectances ($R_{rs}$) generated by using numerical model that relates $b_b/(a + b_b)$ to $R_{rs}$ as functions of inherent optical properties, such as absorption and backscattering coefficients of six water components including water, phytoplankton (chl), dissolved organic matter (DOM), suspended sediment (SS) concentration, heterotropic organism (he) and an unknown component, possibly represented by bubbles or other particulates unrelated to the first five components. The modeled $R_{rs}$ spectra appear to be consistent with in-situ spectra collected from Korean waters. As Kompsat-2 MSC has similar spectral characteristics with Landsat-5 Thematic Mapper (TM), the model generated $R_{rs}$ values at 2 ㎚ interval are converted to the equivalent remote sensing reflectances at MSC and TM bands. The empirical relationships between the spectral ratios of modeled $R_{rs}$ and chlorophyll concentrations are established in order to derive algorithms for both TM and MSC. Similarly, algorithms are obtained by relating a single band reflectance (band 2) to the suspended sediment concentrations. These algorithms derived by taking into account the narrow and broad spectral bandwidths are compared and assessed. Findings suggest that there was less difference between the broad and narrow band relationships, and the determination coefficient $(r^2)$ for log-transformed data [ N = 500] was interestingly found to be $(r^2)$ = 0.90 for both TM and MSC. Similarly, the determination coefficient for log-transformed data [ N = 500] was 0.93 and 0.92 for TM and MSC respectively. The algorithms presented here are expected to make significant contribution to the enhanced understanding of coastal oceanic environmental parameters using Multi-spectral Camera.
인공위성 데이타 정보의 용용분야는 여러가지가 있으나, 본 연구에서는 LANDSAT MSS데이타와 TM데이타를 처리 분석하여 서울시 토지이용정보를 경년변화에 따라 추출하고자 하였다. 사용 데이터는 MSS(72, 79, 81, 83년), TM(85년)이며 입수된 데이타를 전처리를 통해 기하보정, 디지타이징(행정구역에 따라) 등을 하고, 유효 band 선정 및 filtering을 통하여 정확도를 높인 후 MLC(Maximum Likelihood Classifier)로 토지이용분류를 실시하였다. 토지이용분류시 training field 선정 자료로는 현지조사자료, 지형도, 항공사진을 참조하였고, 분류결과의 정확도는 각각 그 당시의 통계자료를 토대로 하여 비교해 보았다. 분석결과, 서울시의 도시지역은 72년 (25.3 %), 81년 (43.0 %), 85년 (51.9 %)로 증가되었고, 이에 대해 삼림은 72년(39.0 %)에서 85년(28.4 %)로 점차 감소되고 있었다. 이상과 같이 토지이용 경년변화를 추출함으로써 도시의 토지 이용상황 monitoring에는 반복 주기를 가지는 인공위성 데이터의 활용이 경제적이며 효과적임을 알 수 있었다.
본 연구는 토양손실 추정 모형인 RUSLE를 이용하여 안성천의 평택수위관측소 (건교부)를 중심으로한 유역의 토양손실량 및 유실된 토사의 이동경로를 분석하고자 하였다. 모형의 입력자료로 사용되는 지형정보 자료를 RS와 G1S 기법을 이용하여 구축함으로써 RUSLE 모형의 적용성을 평가하였다. 과거에 비하여 다양한 토지피복 형태가 변화된 안성천 유역(583.9 km)에 대하여 Landsat MSS 및 TM 위성자료를 이용하여 토지피복 변화에 대한 GIS 입력자료를 구축하였다. 강우자료는 2개의 강우 관측소의 1993년부터 2000년까지의 연평균 강우자료를 surface interpolation을 수행하여 지점강우를 공간강우로서 변환하여 구축하며 토양손실량을 산정하였다. 그 결과 1990년에 비하여 2000년의 토양손실변화는 25.3 ㎢ 줄어든 산림지역의 토양손실량은 3751.2 ton/yr 감소한 반면, 22.5 km 늘어난 밭지역의 토양손실량은 5395.4 tou/yr 증가하였다. 따라서, 산림지역은 1.1배의 면적감소에 대하여 1.2배의 토양손실량이 감소된 반면, 밭지역은 1.3배의 면적증가에 대하여 4.4배의 토양손실량의 증가를 보여 밭지역이 토양손실량 변화 에 민감함을 확인할 수 있었고, 유역 전체의 토양손실량은 5.4 kg/㎡/yr로 증가하였다.
The west coast of the Korean Peninsula is famous for its large tidal range (up to 9 m) and vast tidal flats. With comparison the sedimentary environments of open and close tidal flat using remote sensing, we select Kanghwa tidal flat and Hwang-Do tidal flat in Cheonsu Bay. Prior to surface sediment discrimination using remote sensing, sedimentary environments including intertidal OEM, hydraulic condition, and relationship between grain size and various tidal condition are investigated. Remote sensing has the potential to provide synoptic information of intertidal environments. The objectives of this study are: (i) to generate an intertidal digital elevation model (OEM) using the waterline method of Lansat TM/ETM+, (ii) to investigate the tidal channel distribution using texture analysis, and (iii) to analyze the relationship between surface grain size by using in-situ data and intertidal OEM and tidal channel density by using high-resolution satellite data such as IKONOS and Kompsat EOC. The results demonstrate that satellite remote sensing is an efficient and effective tool for a surface sediment discrimination and long term morphologic change estimation in tidal flats.
자연 생태계의 일부분으로 발생한 삼림은 공기를 맑게하고 수자원을 보존하며, 번식과 멸종의 방지, 휴식공간 제공 그리고 인간생활 환경을 형성하고 보존시키는 역할을 수행한다. 본 연구에서 원격탐사 자료를 이용하여 삼림식생을 분류한 것은 침염수, 활엽수, 농경지 및 초지, 물의 네 가지로 삼림식생정보를 분류하였다. TM 수치영상을 컴퓨터를 이용하여 분류할 경우, 물지역의 특성 값은 제 4밴드에서 7-13 D.N으로 나타났다. 그러나 침엽수, 활엽수, 농경지 및 초지는 모두 비슷한 특성 값이 나타나므로 화상처리를 해야했다. 화상처리를 제 2밴드와 제 3밴드를 합성한 영상을 비연산처리한 결과, 제 3밴드로부터 활엽수 지역은 72-91의 D.N으로 나타나고, 제 1밴드에서의 침엽수 지역은 l18∼136, 제 3밴드에서의 농경지 및 초지는 96-120의 D.N에서 일치하였다. 또한 최대 우도법으로 분류한 결과와 TM 수치영상의 현지답사에 대한 비교오차를 구한 결과 침엽수, 활엽수, 농경지와 초지 및 물에서 각각 -7.43%, +1.89%, +7.58%, -2.04%의 분류 정확도를 얻었다. 결론적으로 이 결과는 원격탐사 자료를 이용한 삼림식생분류가 매우 유용한 것임이 입증되었다.
;Tateishi, Ryutaro;Wikantika, Ketut;M.A., Mohammed Aslam
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.107-109
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2003
Optical sensor-based land cover categories produce spectral signature confusion along with degraded classification accuracy. In the classification tasks, the goal of fusing data from different sensors is to reduce the classification error rate obtained by single source classification. This paper describes the result of land cover/land use classification derived from solely of Landsat TM (TM) and multisensor image fusion between JERS 1 SAR (JERS) and TM data. The best radar data manipulation is fused with TM through various techniques. Classification results are relatively good. The highest Kappa Coefficient is derived from classification using principal component analysis-high pass filtering (PCA+HPF) technique with the Overall Accuracy significantly high.
The average temperatures by the land cover class, by the elevation extent, by the slope and by the aspect have been calculated using multitemporal Landsat TM band 6 and DEM. For this, the TM band 6 data from October 21, 1985, June 2, 1992, September 1, 1996, May 7, 2000 and the 28.5m x 28.5m grid elevation data of Seoul have been used. From the varying curve of the average land surface temperature by the elevation extent, the presence of the atmospheric inversion phenomenon and the scope of the inversion layer can be inferred. Especially, the average land surface temperature by the aspect can be effective for deciding a road line. For these reasons, it is expected that temperature estimation using remote sensing data shall be effective for the survey of heat damage, environmental temperature monitoring, and urban and environmental Planning usage.
원격탐사기법에 의한 연안해역과 광범위한 수표면적을 지닌 호수의 부유사 분포를 파악하고자 하는 연구는 70년대 이후 위성자료의 이용이 활발히 이루어지면서 많은 연구결과들이 발표되었다. 하지만, 국내에서 원격탐사기법에 의한 부유사의 공간적인 분포를 정량적으로 해석하기 위한 연구는 부족한 실정이며, 적합한 알고리듬이 제시되지 못하고 있다. 본 연구에서는 시화호와 경기만 연안해역에서 실측한 부유사 자료와 SeaWiFS 밴드역을 가진 수중 광학장비에 의해 얻어진 반사치를 이용하여 부유사 알고리듬을 구성하였다. 또한, 알고리듬을 현장실측치가 있는 시점의 Landsat TM 자료를 적용하여 알고리듬의 적용에 따른 문제점을 제시하였다. 밴드비율과 밴드차에 의한 알고리듬 구성은 현장실측치와 $R^2$=0.7649의 관계를 나타내었고, 본 연구에서 얻어진 알고리듬을 통해 계산된 부유사와 실측치는 $R^2$=0.6959를 나타내었다. 하지만, Landsat TM으로부터 추출된 영상신호(radiance)를 알고리듬에 적용하여 얻은 결과는 만족하기 어려운 결과가 나타났고, 이는 엽록소와 용존유기물의 농도가 높은 수역에서는 부유사의 흡광과 산란에 의한 부유사 농도의 정량적인 평가가 어렵다는 것으로 해석되었다.
TM data, which have better resolution in spatial and spectral than MSS data, were used for this study, and several Image Processing Techniques (IPT) were examined for finding the best IPT to fit to lineament extraction and mineralized zone mapping. The Ryeongnam area was selected as test area, because the area is one of major mineralized zones in Korea and its hydrothermal alteration zone is wider and deeper than other areas. The spatial filtering method is most optimum one for limeament extraction: that is, the directional spatial filtering is most efficient to detect N-S, E-W direction lineaments on the image, and the high boost filtering can be applied for mapping all direction lineaments. The ratio method was selected for detecting altered zone. It is possible to make several tens combinations in ratio with 7 bands of TM data, but considering spectral characteristics of each band of TM to the geological meterials and vegetation, the band 4/band 3(A), band 5/band 7(B), and B/A ratio methods were chosen among them. The 5/7 ratio image did not show clearly the altered area due to noise from vegetation cover, so the 4/3 ratio imae was used for trying to decrease the effect of vegetation. As a result the B/A ratio image showed quite nicely the altered zone of the test area. In conclusion, the spatial filtering is the best image processing techniques for lineament mapping, and the B/A ratio image in TM data is useful for the mineralized zone mapping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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