본 연구는 현장조사에서 얻어진 갯벌의 퇴적물 입자조성과 동일시기의 위성영상에서 추출된 반사치를 이용하여 함평만 갯벌의 입자분포도를 제시하였다. Landsat TM 자료에서 추출된 갯벌 입자조성에 따른 스팩트럼이 분석되었고, 7개의 위성영상은 ISODATA 와 K-MEANS 방법으로 분류되었다. 무감독분류된 결과는 현장관측치에 의해 분류 정확도가 평가되었으며, ISODATA와 K-MEANS 방법의 분류 정확도는 84.3%와 85.7%이다. 다중시기 위성영상 분류 결과를 검증하기 위해 현장조사 자료에 의해 분류된 1999년 5월 TM 영상을 참조자료로 하여 다중시기의 영상분류 결과를 비교하였다.
최근 기후 온난화, 오존층 파괴, 열대림의 감소, 사막화 등의 환경문제가 이미 한 국가 문제를 넘어 범세계적인 지구환경문제로 대두되면서 이를 해결하기 위한 국제적인 관심과 노력이 다양하게 진행되어 왔다. 본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 도시의 녹지증가를 정량적으로 산출하고, 온도 추출을 통해 도시의 온도변화를 파악하고자 하였다. 2002년 5월과 2009년 5월 Landsat TM영상을 이용하여 연구대상지의 녹지 면적변화와 열변화를 분석하였으며, 도심의 지표면 온도를 추출하기 위해 Landsat TM 열적외선 영역센서인 Band 6의 분광밝기정도를 이용하여 표면온도분포를 산출하였다. 연구결과, 도심지 녹지의 면적이 $2.97km^2$ 증가하였으며, 도시의 지표온도가 약$0.6^{\circ}C{\sim}0.8^{\circ}C$ 낮아졌음을 제시하였다. 향후 원격탐사 및 실측자료를 바탕으로 도심 온도변화에 대한 추가적인 연구가 이루어진다면 도시환경문제 해결에 크게 기여할 것이다.
수질오염 현상을 규명하기 위해서는 지속적으로 호수의 수질을 조사할 필요가 있는데 이것은 시간과 경비가 많이 소요될 뿐만 아니라 광범위한 지역을 조사하기가 상당히 어렵다. 그러나 인공위성에 의한 원격탐사 기법은 동시에 넓은 지역에 걸쳐 수질상태를 측정할 수 있고 또한 주기적으로 동일 지점을 측정할 수 있기 때문에 수질을 조사하는데 효과가 크다. 또한 Landsat의 센서들 중에는 파장별로 물체를 감지하는 특성이 있어서 수질의 분포를 단시간내에 비교적 정확하게 확인해 낼 수 있으며 그 영상을 Color로 표현하는 것이 가능하다. 따라서 본 연구는 인공위성 자료를 이용하여 투명도, 수심, 표층수온 등 수질인자 추출을 시도하고 그에 따른 수질인자 실험식을 제시하여 화진포호의 수질분포 영상도를 작성하였다. Landsat TM 영상의 DN으로부터 수질인자를 추출하고 이것을 다시 GIS를 이용하여 TIN분석을 한 후 수질분포 영상도를 작성하면 실제 관측하여 얻어진 값을 이용하여 나타낸 것 보다 광범위한 지역에 대하여 비교적 정확한 패턴임을 알 수 있다.
본 연구에서는 간척사업이 주변의 환경에 미친 영향을 파악하여 간척사업 과정상의 시행착오의 원인을 규명하고, 지속가능한 개발을 위한 합리적인 방법을 모색하고자 하였다. Landsat TM 자료와 문헌자료의 분석 및 현지답사를 통하여 간척사업으로 인한 토지이용과 산업구조, 수질, 생태계, 기후 등의 환경 변화를 분석하였다. 서산 A${\cdot}$B지구와 사화지구 등 대규모 간척사업은 새로운 농경지와 산업용지를 창출하였으나, 그 주변지역의 토지이용과 환경에 많은 영향을 미쳤다. 즉, 갯벌과 삼림 면적이 감소하고 주변지역의 도시화현상으로 인구 및 산업구조의 변화를 초래하였고, 산업화로 인한 오염부하량의 증가는 수질 악화와 생태계 훼손의 원인이 되어 사회적 문제를 야기하였으며, 일부 기후요서의 변화를 가져왔다. 수질오염의 가장 큰 원인은 환경영향평가의 범위를 사업지구만으로 한정하였으며, 환경현황조사에서 사업지구의 계절별 강수패턴 및 유입하천의 규모 등에 관한 특성을 간과한데 기인하다. 지속가능한 개발을 위하여서는 사업시행 전에 합리적인 환경기초자료의 구축과 적절한 환경영향권의 설정, 그리고 사업완료 후의 엄격한 환경평가와 환경변화에 관한 지속적인 자료의 축적이 필요하다.
This study aimed at verifying the grain-sized distribution of surface deposits in a tidal flat using multi-spectral Landsat TM. In this study, we employed the grain-sized analysis, PCA and unsupervised classification techniques for analyzing the distribution of deposits. As a result in this study, the unsupervised classification method using PCA image was found to be most useful in classifying tidal flat deposits using satellite data. This method is considerably effective in analyzing not only the aspects of distribution in terms of accumulated deposits and erosion, but also the changes in seaside topography and shoreline. The grain-sized distribution analysis indicates that the mud flat inside the Cheonsu-bay tidal flat is distributed, the mixed flat located in the middle, and the sand flat distributed near the sea. The sand flat is dominant around the southern part of Seomot isle and its beach. On the other hand, the mud and mixed flat is dominant on the western part. Likewise, the western coast of Seomot isle and its beach is significantly affected by waves facing the offshore. However, the eastern side of the bay could be a site for the evolution of tidal flat made of fine materials where it is less affected by ocean waves. These results show that multi-spectral satellite data are effective for the classification of distribution materials and environmental impact assessment and continuous monitoring. In particular, the research on environmental deposits can provide important decision-supporting information for decision-making on seaside development, by analyzing the progress of deposits and environmental changes.
변화탐지 기법은 지표상의 중요하거나 시간에 따른 작은 변화에 대하여 효율적으로 인지를 할 수 있는 방법으로 원격탐사 기술을 이용하는 중요한 응용 분야 중에 하나이다. 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 복합적으로 활용을 하면 주기적이며 장기적인 관측을 보다 효과적으로 수행을 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변화탐지 기법을 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 홍수지역의 침수에 따른 변화지역 인지에 적용하였다. 연구지역은 한반도 낙동강 하류 지역이며, 여러 가지 변화탐지 기법 중에 change vector analysis(CVA)를 중심으로 하여 주성분분석, 화상 대차법을 각각 적용하였으며, 이를 비교하였다. CVA는 영상의 여러 밴드를 이용하여 변화에 대한 크기와 방향의 정보를 제공한다는 장점이 있다. 각각의 변화탐지 기법을 정확도 평가를 통하여 비교한 결과, CVA에 의한 방법이 overall accuracy 97.27%, Kappa 계수 94.45%로 가장 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구를 통하여 홍수지역의 변화탐지에 대하여 효율적인 변화탐지 기법을 제안할 수 있다고 기대한다.
Monitoring of cyanobacteria bloom in reservoir systems is important for water managers responsible of water supply system. Cyanobacteria affect the taste and smell of water and pose considerable filtration problems at water use places. Harmful cyanobacteria bloom in reservoir have significant economic impacts. We develop a new method for estimating the cyanobacteria bloom using Landsat TM and ETM+ data. Developed model was calibrated and cross-validated with existing in situ measurements from Daecheong Reservoir's Water Quality Monitoring Program and Algae Alarm System. Measurements data of three stations taken from 2004 to 2012 were matched with radiometrically converted reflectance data from the Landsat TM and ETM+ sensor. Stepwise multiple linear regression was used to select wavelengths in the Landsat TM and ETM+ bands 1, 2 and 4 that were most significant for predicting cyanobacteria cell number and bio-volume. Based on statistical analysis, the linear models were that included visible band ratios slightly outperformed single band models. The final monitoring models captured the extents of cyanobacteria blooms throughout the 2004-2012 study period. The results serve as an added broad area monitoring tool for water resource managers and present new insight into the initiation and propagation of cyanobacteria blooms in Daecheong reservoir.
This study summarizes the use of satellite data to detect the change of southwestern coastal wetlands in Korea. The images used for this study were two Landsat Thematic Mapper(TM) images (June 12, 1984 & June 2, 1992). TM images were used to classify such different types of wetlands as aquatic bed, nonaquatic bed and other land use in the region. Then it, was possible to a) determine the status of wetlands using image classification products, and b) detect the changes of various types of wetlands influenced by both human and nature. The results from spatiotemporal analysis showed that approximately 120 lad of coastal wetlands were lost from the year of 1984 to 1992. 71 % of the lost wetlands were converted to the reclaimed land. This loss of wetlands has been causing the profound environmental impacts. It has been successfully proved that satellite data are very effective for spatiatemporal change analysis, especially for that of coastal wetlands.
Automatching algorithm is suitable for cross-correlation, which showed correlation surface about maximal correlation coefficient. The size of the window area must be determined empirically, whereas window size generally chosen as a compromise between speed and accuracy. It is possible that epipolar transform prevented from mismatching and decreased search space. In application of the astronomical fields, automatching algorithm mainly used to planet surface recovery in satellite image.
본 연구는 1995년도 보청천 유역을 대상으로 획득된 5개의 Landsat TM 자료를 분석하여 열수지 요소를 추출하고, 에너지 수지식으로부터 잠열을 추정하여 일 증발산량을 계산하였다. 이를 위해서 Landsat TM 자료로부터 현열, 지중열 및 잠열을 추정하고, 추정된 열수지 요소가 증발산량에 미치는 영향을 분석하기 위해서 민감도 분석과 오차분석을 실시하였다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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