• 대한원격탐사학회지
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• 제17권3호
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• pp.189-197
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• 2001

원격탐사의 장점 중 하나는 넓은 지역의 정보를 신속하게 추출할 수 있다는 것이다. 이러한 장점은 광역지대의 토지피복을 분류하여 자원 및 환경을 신속하게 파악하고자 하는 수요에 부응할 수 있는 효과적인 수단이다. 이 연구에서는 다량의 위성영상을 이용하여 넓은 지역의 토지피복분류를 효율적으로 수행하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 한반도를 대상으로 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상 23 scene을 이용하여 공간해상도 100m인 토지피복분류를 수행하였다. 기존의 정형화된 위성영상처리 및 분류기법을 적용하여 다량의 위성영상을 처리하고 광역 토지피복분류를 효율적으로 수행하였다. 이러한 방법은 국토계획이나 광역 지역계획 등에서 필요한 전반적인 자원현황을 신속하고 효과적으로 제공할 수 있는 수단이 될 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권1호
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• pp.13-21
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• 2004

The usefulness of the multi-temporal satellite image to monitoring the vegetation recovery process after forest fire was tested. Using multi-temporal Landsat TM and ETM＋data, NDVI and NBR changes over times were analyzed. Both NDVI and NBR values were rapidly decreased after the fire and gradually increased for all forest type and damage class. However, NBR curve showed much clearer tendency of vegetation recovery than NDVI. Both indices yielded the lowest values in severely damaged red pine forest. The results show the vegetation recovery process after forest fire can detect and monitor using multi-temporal Landsat image. NBR was proved to be useful to examine the recovering and development process of the vegetation after fire. In the not damaged forest, however the NDVI shows more potential capability to discriminate the forest types than NBR..

• 환경영향평가
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• 제20권2호
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• pp.199-205
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• 2011

The Saemangeum embankment construction have changed the flowing on the topography of the coastal marine environment. However, the variety of ecological factors are changing from outside of Saemangeum embankment area. The ecosystem of various marine organisms have led to changes by sea surface temperature. The aim of this study is to monitoring of sea surface temperature(SST) changes were measured by using thermal infrared satellite imagery, MODIS and Landsat. The MODIS data have the high temporal resolution and Landsat satellite data with high spatial resolution was used for time series monitoring. The extracted informations from sea surface temperature changes were compared with the dyke to allow them inside and outside of Saemangeum embankment. The spatial extent of the spread of sea water were analyzed by SST using MODIS and Landsat thermal channel data. The difference of sea surface temperature between inland and offshore waters of Saemangeum embankment have changed by seasonal flow and residence time of sea water in dyke.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.87-99
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• 2006

연안 해역에서 공간적으로 미세한 생태학적, 생지화학적 변화를 파악하기 위해서는 저해상도의 해색위성보다 Landsat ETM+나 SPOT HRV와 같은 중간 해상도의 육상관측 위성을 이용하는 것이 더 효과적이다. 이 연구에서는 각 밴드의 spectral response curve를 고려하여 Landsat TM/ETM+용 부유퇴적물 농도 추정 알고리즘을 개발하였다. Landsat 영상으로부터 연안 부유퇴적물 알고리즘을 향상시키기 위하여 두 가지 타입의 알고리즘 사용하였는데, 현장관측에 의한 경험적 모델과 원격반사도 모델이다. 본 연구에서는 이 두 가지 방법으로 연안 지역에서의 부유퇴적물 농도추정 알고리즘을 만들어보고, 현장 관측 자료를 이용하여 두 알고리즘을 검증 및 비교해 보았다. 그 결과 2번 밴드를 사용한 경험적 알고리즘이 현장조사 자료와 가장 잘 일치하였다. 원격반사도 모델 기반의 알고리즘은 경험적 모델에 비해 높은 값을 추정하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 연구에서 사용된 모델은 안유환(2000)에 의해 개발된 것으로서 지중해 해역의 특성에 맞도록 개발된 것이다. 따라서 해수성분요소 등의 해역 특성이 매우 다른 우리나라 해역에 맞지 않아서 생긴 결과라 생각된다. 차후에 이 모델을 우리나라 해역 특성에 맞도록 개발한다면 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제7권2호
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• pp.85-92
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• 1989

본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 인공위성 MSS 데이타와 TM 데이타를 몇 가지의 선형변환된 데이타로 변형시킴으로 분류 정확도향상과 특정 대상물에서의 유효 변환데이타 조합을 알아내고자 하는 것이 주된 목적이라 하겠다. LANDSAT 데이타를 처리함에 있어서, 문제점 중의 하나가 자료의 방대함이며, 이 방대한 자료에 대하여 보다 효율적이고 경제적인 분석을 행하기 위한 방법이 선형변환이다. 이 방법은 여러가지 선형적 산술과 통계적 변환을 하여 다파장 데이타들을 변환시킴으로써, (1) 복잡한 데이타에 대해서는 단순함을 제공 (2) 중복 데이타에 대한 선택적 처리 및 불필요한 자료 제거 (3) 연구대상에 대한 강조등을 행한다. 본 연구에서는 Band Ratioing과 PCA를 수행하여 자료를 변환 분석하여 보았다. 분류 결과 Infrared/RED Ratio는 식물의 특성을 확장시켜 다른 분류 항목과 구별하여 분류하는 데 유용하였으며, 주성분 분석 결과 녹색식물역의 분류에 있어서 Band 1,27이 효과적이었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.262-266
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• 1999

Several commercial companies that plan to provide improved panchromatic and/or multi-spectral remote sensor data in the near future are suggesting that merge datasets will be of significant value. This study evaluated the utility of one major merging process-process components analysis and its inverse. The 6 bands of 30$\times$30m Landsat TM data and the 10$\times$l0m SPOT panchromatic data were used to create a new 10$\times$10m merged data file. For the image classification, 6 bands that is 1st, 2nd, 3rd, 4th, 5th and 7th band may be used in conjunction with supervised classification algorithms except band 6. One of the 7 bands is Band 6 that records thermal IR energy and is rarely used because of its coarse spatial resolution (120m) except being employed in thermal mapping. Because SPOT panchromatic has high resolution it makes 10$\times$10m SPOT panchromatic data be used to classify for the detailed classification. SPOT as the Landsat has acquired hundreds of thousands of images in digital format that are commercially available and are used by scientists in different fields. After the merged, the classifications used supervised classification and neural network. The method of the supervised classification is what used parallelepiped and/or minimum distance and MLC(Maximum Likelihood Classification) The back-propagation in the multi-layer perception is one of the neural network. The used method in this paper is MLC(Maximum Likelihood Classification) of the supervised classification and the back-propagation of the neural network. Later in this research SPOT systems and images are compared with these classification. A comparative analysis of the classifications from the TM and merged SPOT/TM datasets will be resulted in some conclusions.

• 환경영향평가
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• 제11권4호
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• pp.231-238
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• 2002

In this study we classified sediment types of tidal flat using Landsat-5 images. This is for groping the method which can analyze correctly various kinds of sediment faces through satellite images. This work was performed by referencing ground truth of sediment faces which was investigated in the field. With this data we classified Landsat-5 image of 1997's to grope a most suitable classification method. As a result, in case of south Kanghwa island area, it was the optimum way to compound band 4, 5, 7 of Landsat-5 TM imagery. And, this work classified 3 kinds of sediment faces - M(mud), sM(sandy mud) and (g)M(slightly gravelly mud) - in land and mixed water area. It is anticipated that if this method is applied to a image of extremely lower sea level time, it can classify the sediment types of a broad tidal flat area. This is expected to be a beginning of estimating the effect of sediment faces to the change of the tidal flat ecosystem.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.147-159
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• 1994

The performance of the improvement method of spatial resolution for satellite images based on the generalized inverse matrix is superior to the conventional methods. But, this method calculates the coefficient values for extracting the spatial information from the relation between a small pixel and large pixels. Accordingly it has the problem of remaining the blocky patterns at the result image. In this paper, a new generalized inverse matrix method is proposed which is different in the calculation method of coefficient values for extracting the spatial information. In this proposed metod, it calculates the coefficient values for extracting the spatial information from the relation between a small pixel and small pixels. Consequently it can improve the spatial resolution more efficiently without remaining the blocky patterns at the result image. The effectiveness of the proposed method is varified by simulation experiments with real TM image data.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.441-444
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• 2005

The goal of this study is to investigate the relationship between microphytobenthic biomass and normalized vegetation index obtained from Landsat TM images. Monitoring a seasonal change of microphytobenthic biomass in the sand bar is specifically focused. Since the study area, Hampyeong Bay, was difficult to approach, we failed to obtain ground truths simultaneously on satellite image acquisition. Instead, chlorophyll-a concentration in surface top layer was measured on different dates for microphytobenthic biomass. Although data were acquired on different dates, a correlation between the field and satellite images was calculated for investigating general trends of seasonal change. NDVI and tasseled cap transformed images were also used to review the variation of microphytobenthic biomass by using Landsat TM and ETM+ images. Atmosphere effects were corrected by applying COST model. Seaweeds were also flouring in the same season of microphytobentic blooming. Songseok-ri area was minimally affected by seaweeds from February to May, and selected as a test site. NDVI value was classified into high-, moderate-, and low-grade. It was well developed over fme-grained sediments and rapidly reduced from May to November over sand bar. In this bay, correlation between grain size and microphytobenthic biomass was clearly seen. From the classified NDVI and tasseled cap transformed data, we finally constructed spatial distribution and seasonal variation maps of microphytobenthic biomass.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.39-48
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• 2011

대기 중 온실가스 증가로 인한 지구온난화의 영향으로 각종 자연 재해가 증가하면서, 온실가스에서 가장 큰 비율을 차지하는 이산화탄소의 자연 포집지인 산림이 저장하고 있는 탄소량을 추정하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 하지만 국내 지역의 환경에 적합한 탄소저장량 추정 기법 및 자료 선정에 대한 연구는 아직 부족한 상황으로, 이에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 전 세계적으로 탄소저장량 추정에 보편적으로 이용되고 있는 회귀 모델과 $k$NN($k$-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 충청북도 단양군을 대상으로 산림이 저장하고 있는 탄소 저장량을 추정하고 결과를 비교 분석하였다. 연구 자료로써 Landsat TM 영상과 제5차 NFI(National Forest Inventory) 자료를 이용하였으며, 지형효과 보정 및 식생 구분에 특화된 다양한 비율영상을 사용하였다. 분석 결과, 단양군의 탄소저장량 추정에는 회귀 모델보다 $k$NN 알고리즘을 이용하는 것이 더 유리하며, 비율영상의 경우 정확도 향상에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.