• 대한원격탐사학회지
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• 제20권3호
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• pp.163-173
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• 2004

The objective of this study is to develop a method to generate micro-relief digital elevation model (DEM) data of the tidal mudflats using multi-temporal Landsat Thematic Mapper (TM) data. Field spectroscopy measurements showed that reflectance of the exposed mudflat, shallow turbid water, and normal coastal water varied by TM band wavelength. Two sets of DEM data of the inter-tidal mudflat area were generated by interpolating several waterlines extracted from multi-temporal TM data acquired at different sea levels. The waterline appearing in the near-infrared band was different from the one in the middle-infrared band. It was found that the waterline in TM band 4 image was the boundary between the shallow turbid water and normal coastal water and used as a second contour line having 50cm water depth in the study area. DEM data generated by using both TM bands 4 and 5 rendered more detailed topographic relief as compared to the one made by using TM band 5 alone.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권1호
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• pp.73-83
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• 1999

위성영상으로부터 주기적으로 얻어지는 토지이용 및 토지피복 정보는 지표환경이 급변하는 도시지역의 변화를 검출하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 이들 정보는 도시정보시스템에서 공간데이터베이스 구축을 위한 베이스맵으로서, 그리고 바람직한 도시계획 및 개발방향을 위한 의사결정자료로서 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 구미시를 사례지로 하여 1991년과 1997년에 수집된 Landsat TM과 JERS-1 OPS 영상데이터로부터 토지이용에 대한 무감독 및 감독분류를 각각 행하고 토지이용 변화를 검출하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.167-170
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• 2003

본 연구는 무감독영상해석(Unsupervised Classification)에서 주성분 분석법(Principal Component Analysis)의 응용성을 연구하기 위하여, 주성분 분석법을 K-means, ISODATA 두가지 무감독분류법에 적용하였다. 적용대상지역은 제주도이다. 본 연구에서 주성분 분석 방법중에서 비정규형 주성분 분석방법 (Unstandardized PCA)과 정규형 주성분 분석방법(Standardized PCA) 두가지 경우로 나누어서 각각 연구하였다. 이를 위하여 제주도의 Landsat TM영상과 국토연구원에서 조사한 제주도 식생분류 조사자료와 현장조사 자료 그리고 1/25,000 수치지도를 이용하였다. 그리고 분석된 자료의 정확도를 평가하기 위하여 오차행렬(Error Matrix)을 도입하여 계산하였다. 우선 비정규형 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상과 Landsat TM 원래 영상을 오차행렬을 이용하여 제주도의 식생 분류에 각각 적용하였다. 그 결과, K-means 무감독분류법에서는 Landsat TM 자료를 직접 이용한 경우에는 바다와 육상의 분류가 잘 되지 않았으며, 또한 전반적인 영상분류결과가 관측치와 많은 차이를 보였다. 그러나, 주성분 분석법으로 계산된 주성분 영상으로 K-means방법으로 분류 한 결과는 관측치와 잘 일치를 하였다. ISODATA의 경우, Landsat TM 원래영상을 계산하면, K-means으로 분류한 결과보다는 좋은 값을 나타냈으나, 주성분 분석법으로 구한 영상의 계산결과와 비교하면, 주성분 영상으로 구한 분류결과의 정확도가 약 15%정도 높게 나타났다. 정규형 주성분 분석법의 경우를 보면 K-means에서는 Landsat TM원래 자료보다 우수한 결과를 보여주었으나, 비정규형 주성분 분석법으로 계산된 결과보다는 정확도가 다소 떨어지는 단점이 있었고, ISODATA의 경우도 Landsat TM원래 자료보다 약 7%정도의 높은 정확도를 보였으나, 비정규형 영상보다는 약8%정도 낮은 정확도를 보였다. 본 연구에서 주성분 분석법으로 계산된 결과에서 주목되는 것은, 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상은 분류방법(K-means, ISODATA, artificial neural networks)에 따라 분류된 결과값이 비슷하게 나타난 반면, Landsat TM원래 자료는 분류방법에 따라 결과값이 많은 차이를 보여 주었다. 그리고 주성분 분석 방법 중에서도 비정규형 주성분 분석법(Unstandardized PCA)이 정규형 주성분 분석법(Standardized PCA)보다 영상분석에서 더 좋은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.

• 한국관개배수논문집
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• 제7권2호
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• pp.66-74
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• 2000

The purpose of this study is to obtain land cover classification map by using remotely sensed data : Landsat TM and KOMPSAT-1 EOC, and to estimate SCS-CN direct runoff by using point rainfall(Thiessen network) and spatial rainfall(surface interpolation) f

• 환경영향평가
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• 제7권1호
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• pp.81-91
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• 1998

The objective of this study was to use remotely sensed data, combined with in situ data, for the assessment of trophic state for Daecheong reservoir. Three Landsat TM(Thematic Mapper) imagery data were processed to portray trophic state conditions. The remotely sensed data and the measured data were obtained on 20 June 1995. Regression models have been developed between the chlorophyll-a concentration and reflectance which was converted to Landsat TM digital data. The regression model was determined based on the correlation coefficient which was higher than 0.7 and was applied to the entire study area to generate a distribution map of chlorophyll-a and trophic state. The equation, providing estimates of chlorophyll-a concentration, represented the year-to-year spatial variation of trophic zones in the reservoir. Satellite remote sensing data derived from Landsat TM had been successfully used for trophic slate mapping in Daecheong reservoir.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.27-33
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• 2001

본 연구에서는 시화호, 경기만, 천수만, 진해만에서 SeaWiFS 밴드영역을 가진 수중광학측정장비에 의해 얻어진 자료를 바탕으로 투명도 알고리듬이 구성되었다. 이를 현장관측치와 비교하여 가장 높은 상관계수를 나타내는 밴드를 찾았다. 수중광 반사도 밴드비율은 $R_{rs}$(490/665)의 밴드비율이 실측치와 가장 좋은 상관관계($R^2$=0.8188)를 나타냈다. 현장조사에 의해 얻어진 수중 광학 알고리듬을 위성자료에 적용하기 위해 SeaWiFS 보다 비교적 연안해역을 모니터링하기에 용이한 공간해상력을 가진 Landsat TM의 반사도 자료를 계산하고, 이를 동일시점의 현장관측자료와 비교하였다. 하지만, Landsat TM을 적용한 결과는 실측치와 낮은 상관관계를 나타냈고, 이에 대한 문제점을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권2호
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• pp.149-164
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• 1998

본 연구에서는 지구자원탐사용 인공위성 화상데이터중에서 공간해상력이 우수한 RS-1C PAN 데이터와 Landsat TM 데이터를 중합(merging)하는데 있어서, 어떤 중합방법이 유효한지를 밝히고자 하였다. 각기 다른 두 화상데이터를 중합하기 위하여 IHS, PCA, HPF, ratio enhanoement 및 LUT방법을 적용하였으며, 이 방법들에 의하여 얻어진 화상들의 평가에 있어서는, 분광반사특성 보존성부분과 공간해상력 부분으로 나누어서 평가하였다. 그 결과 ratio enhancement방법이 분광반사특성의 보존성에 있어서 가장 좋은 결과를 나타내었다. 전체적인 화상의 시각적 판독평가에 있어서는 PCA방법이 다른 방법에 비하여 공간해상력이 우수한 것으로 파악되었으며 다음으로 HPF, ratio enhancement, IHS, LUT방법의 순으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.31-43
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• 2005

황해연안 전라북도 군산시 지역의 15년 동안의 4개 시점을 선택하여 육상도시 변화탐지를 목적으로 지표온도와 NDVI를 비교 관찰하고 NDVI최저대-지표온도최고대 상관관계를 분석하였다. 위성영상은 장기간에 걸친 광역지역의 연속모니터링에 효과적이므로 군산시를 촬영한 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+인공위성 영상을 분석대상으로 하였으며 에러보정을 위한 승인된 "gain", "bias" 또는 "offset"의 임계치를 대입하여 TM과 ETM+영상간의 오차를 정량화하고 분류하여 비교 검정하였다. 본 연구는 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+인공위성 영상을 전북 군산시 도시변화탐지에 적용하고 지표온도, 토지피복, 식생 변수를 검증하여 지표온도와 NDVI식생지수와의 R=(+)0.9478의 강한 양의 상관관계를 검출함으로써 제안한 위성영상을 이용한 NDVI최저대-지표온도최고대 상관분석모델이 육상 도시변화탐지에 매우 효과적임을 입증할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권3호
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• pp.46-59
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• 1999

원격탐사는 넓은 지역에 대한 수문학적 상태나 변화량을 관측할 수 있는 시 공간적인 수문인자나 변수들에 대한 정보를 제공할 수 있다. 특히, 지표면 알베도, 식생정보 및 지표면 온도 분포등 유역의 수자원을 효율적으로 관리하기 위한 수문 인자들의 공간적인 분포를 파악할 수 있다. 본 논문에서는 수자원의 공간적인 분포를 파악하기 위해 필수적으로 요구되는 지표면 수문인자의 시 공간적인 변화 특성을 분석하였다. 수문인자의 변화 분석을 위해서 1995년도 금강 상류의 보청천 유역에 대해서 획득된 5개의 Landsat TM 자료를 이용하였으며, COST 모델을 이용하여 대기보정을 수행하였다. 연구결과, 토양중에 포함된 수분의 양과 태양고도각의 변화에 따라 알베도가 크게 변화하는 것으로 나타났으며, Landsat TM 자료로부터 추출된 지표면 온도와 기상관측을 통해서 얻어진 대기온도 사이의 차이가 $2.5^{\circ}C$ 내지 $3.86^{\circ}C$로 나타났다.

• 환경영향평가
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• 제4권2호
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• pp.59-70
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• 1995

The solution-state of a reclaimed waste would be known to the method in using an analysis for seepage. But it is not the best method in the huge landfill reclaimed all kinds of the waste at random. Especially in case of the landfill called the Nan Gi-do located along the Han-river, it is difficult to judge the generative seepage to be flowed in to the Han-river. So to plan the effective stabilization on a landfill, it is very useful survey method using the Landsat TM image. Operating a heat-distribution analysis with the Landsat TM image, in case of a landfill not having definite data, we would assume the reclaimed sections of the waste to judge a solution-speed late comparatively such as a industry waste or a harmful waste through the heat change.