• 제목/요약/키워드: satellite association

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공간정보를 이용한 복선 철도노선 선정에서의 3차원 지형분석 및 모델링 (3D Terrain Analysis and Modeling for Double-Tract Railway Route Selection Using Geo-Spatial Information)

  • 이영욱;연상호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제5권6호
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    • pp.248-254
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    • 2005
  • 최근 중앙선과 태백선의 국철구간에 대한 복선화 사업이 시작되면서 도심지에 비해 지형이 험준하고 경사가 급한 산악지에서의 철도설계와 공사의 어려움이 예상되고 있다. 본 연구에서는 지형이 험준한 산악지에서의 복선철도 신설구간에 대한3차원 지형분석과 가상주행을 통하여 설계 및 시공 이전에 대상지역의 인공위성 영상의 활용을 구체적으로 적용함으로서 좀 더 상세한 지형에 대한 정보수집과 분석 을 시도하였다. 약 15km 구간의 산악지에 대한 3차원 지형분석과 복선철도노선과의 관계를 확인하고 가상주행을 실제 적용해 봄으로서 기존의 방법을 개선할 뿐만 아니라 산악지의 복선철도 구간의 지형분석의 방법을 제시하여 새로운 방법의 가능성을 찾아낼 수 있었다.

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시계열 Landsat영상을 이용한 대청댐 유역의 수계변화 모니터링 (Hydrosphere Change Monitoring of the Daecheong-Dam Basin using Multi-temporal Landsat Images)

  • 엄대용;박준규;이진덕
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.932-936
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    • 2007
  • 본 연구에서는 대청댐 유역의 수계 변화를 GIS 기반에서 정량적 정성적으로 해석하기 위해 다시기의 Landsat 위성영상을 이용하여 대청댐 건설이후부터 근래까지 유역의 수계 변화를 탐지하고자 하였다. 이를 위해 1981년, 1987년, 1993년, 2002년에 해당하는 각각의 Landsat 위성영상에 대하여 수계, 식생, 도로 및 인공지형물의 클래스를 지정하고 감독분류기법을 적용하여 유역에 대한 변화를 분석하였다. 감독분류의 결과로부터 4시기 위성영상 중 수계만을 추출하여 중첩분석을 수행하였으며, 이를 통해 대청댐 유역의 수계에 대한 시계열적 변화를 효율적으로 파악할 수 있었다.

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신도시 여성 소비자의 의류상점 선택행동에 관한 연구 (Apparel Store Patronage Behavior of Female Consumers in Satellite Cities)

  • 고애란
    • 대한가정학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.77-88
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    • 1997
  • The purpose of this study was to examine the models of apparel store patronage behavior of various store types for each of two clothing categories in terms of lifestyle activities, information sources, shopping orientations and store attributes. The data were collected via a questionnaire from 326 adult females of ages over 20's living in satellite cities around Seoul and were analyzed by factor analysis, Multiple Regression analysis and path analysis. The results of this study were as follows: 1) There were significant relationships between lifestyle activities, information sources, shopping orientations and store attributes in both of formal wear and casual wear purchase. 2) Patronage behavior of department store in formal wear purchase was influenced by shopping activities, personal information sources, brand/store loyalty orientation. Regional store preference and store image attributes influenced the franchise store patronage behavior in formal wear purchase. Discount store patronage behavior in formal wear purchase was predicted by self-assurance/innovativeness and store image and service attributes. Information search of printed material/TV and store image and service attributes influenced off-price store patronage behavior for formal wear, while shopping activities and department store preference influenced off-price store patronage for casual wear. Traditional market patronage behavior for formal were was influenced only by brand/store loyalty, while traditional market patronage behavior for casual wear was influenced by sports activities, brand/store loyalty and price attributes.

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원격탐사자료를 활용한 접경지역 지형조사 - 강원도 고성군 송현리 일대를 사례로 - (A Landform Survey in Transborder Region Using the RS Data - In case of Goseong Region, Kangwon Province -)

  • 서종철;박경
    • 한국지역지리학회지
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    • 제9권3호
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    • pp.385-394
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    • 2003
  • 현장 접근이 제한되어 있는 동부해안 접경지역의 지형조사 과정에서 IKONOS 위성영상과 수치지도 등의 원격탐사자료와 현장조사 자료를 이용하여 지형분류를 시도하였다. 조사결과는 위성영상자료를 활용하여 조사지역 전체를 면사상의 단위지형으로 분류하였다. 조사지역에서 나타나는 특징적인 지형은 해안사주, 해안사구, 석호, 육계사주와 육계도 등으로 구성된 해안지형과 하천습지와 석호, 하구습지 등으로 구성된 습지지형이다. 이 일대의 지형은 규모에 비해 지형요소의 유기적인 안정성이 높아 그 가치가 높게 평가된다.

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천리안 위성을 이용한 지표면 온도의 검증 (Verification of Land Surface Temperature using COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite))

  • 백종진;최민하
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.99-102
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    • 2012
  • 지표면 온도는 토지피복의 상태, 식생의 분포 상태, 토양수분, 증발산 등의 영향으로 많은 차이를 가지게 되며, 지면-대기의 상호순환의 중요한 인자로써 기후모델 및 농업 등의 기본적인 데이터로 사용되고 있다. 이러한 지표면의 온도를 정확하게 파악하는 것은 수문학적 관점 및 기상적인 관점에서 매우 중요하다. 기존에 LST (Land Surface Temperature, 지표면온도), ET (EvapoTranspiration, 증발산), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, 정규식생지수) 등의 검증이 많이 이루어진 MODIS위성의 Terra/Aqua센서는 한반도를 스캔하고 지나갈 때의 순간적인 데이터를 산출된다. 공간적인 면에서는 많은 이점이 있으나 시간적인 면에서는 시간에 따른 인자들의 변동성을 파악 하는데는 많은 문제가 있다. 그렇기 때문에 시 공간적으로 변화양상을 측정 할 수 있는 정지궤도위성의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 2010년 6월 27일 발사된 정지궤도위성인 천리안의 데이터를 활용하였다. 천리안 위성은 기상 센서와 해양관측 센서 그리고 통신센서를 가진 위성이다. 천리안 위성의 기상 센서는 MTSAT-1 위성과 같은 적외선 센서를 탑재하고 있으며, 평시에는 15분 단위의 데이터를 산출하게 된다. 천리안에서 제공되는 많은 Product(강우강도, 해수면온도, 가강수량, 지구방출복사 등)는 수자원 및 기상에 관련된 데이터가 제공된다. 하지만 아직 검증이 많이 이루어지지 못하였다. 그래서 천리안 위성 데이터인 지표면 온도자료를 이용하여 천리안 위성의 효율성에 대해서 알아보고자 하며, 기존의 검증이 많이 이루어진 MODIS의 데이터와의 상관성을 분석하고 지상과의 관계를 검증 및 비교하여 천리안 위성의 활용성에 대해서 알아보려고 한다.

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Assessment of Human Impact on Mekong River Flood by Using Satellite Nightlight Image

  • Try, Sophal;Lee, Giha;Lee, Daeeop;Thuy, HoangThu
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.187-187
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    • 2016
  • High intensity of population distribution in deltaic setting especially in Asia tends to have increased and causes coastal flood risk due to lower elevations and significant subsidence. Maximum or peak discharge of flood always causes numerous deaths and huge economic losses. New technology of spatial satellite image has been applied to analyze flood damage. In this research, the relationship of nightlight intensity associated with flood damages has been determined during 1992-2013 with spatial resolution of 30 arc sec ($0.0083^{\circ}$) which is nearly one kilometer at the equator in whole six countries along the Mekong River (i.e., China, Myanmar, Lao PDR, Thailand, Cambodia and Vietnam). ArcGIS Hydrological Flow Length Tool has been used to determine the distance of each pixel areas from the rivers and streams. Statistical analysis results highlight the significant correlation R = 0.47 between nightlight digital number and economic damages per unit area (US$/km2) and R = 0.62 for number of affected people for unit area ($people/km^2$). The areas near by the Mekong River and its tributaries correspond to high flood damage. This spatial analysis result is going to be prestigious key information to the regions and all related stakeholders for decisions and mitigation strategies.

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Site-Specific Error-Cross Correlation-Informed Quadruple Collocation Approach for Improved Global Precipitation Estimates

  • Alcantara, Angelika;Ahn Kuk-Hyun
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.180-180
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    • 2023
  • To improve global risk management, understanding the characteristics and distribution of precipitation is crucial. However, obtaining spatially and temporally resolved climatic data remains challenging due to sparse gauge observations and limited data availability, despite the use of satellite and reanalysis products. To address this challenge, merging available precipitation products has been introduced to generate spatially and temporally reliable data by taking advantage of the strength of the individual products. However, most of the existing studies utilize all the available products without considering the varying performances of each dataset in different regions. Comprehensively considering the relative contributions of each parent dataset is necessary since their contributions may vary significantly and utilizing all the available datasets for data merging may lead to significant data redundancy issues. Hence, for this study, we introduce a site-specific precipitation merging method that utilizes the Quadruple Collocation (QC) approach, which acknowledges the existence of error-cross correlation between the parent datasets, to create a high-resolution global daily precipitation data from 2001-2020. The performance of multiple gridded precipitation products are first evaluated per region to determine the best combination of quadruplets to be utilized in estimating the error variances through the QC approach and computation of merging weights. The merged precipitation is then computed by adding the precipitation from each dataset in the quadruplet multiplied by each respective merging weight. Our results show that our approach holds promise for generating reliable global precipitation data for data-scarce regions lacking spatially and temporally resolved precipitation data.

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다중 위성 강수자료를 이용한 머신러닝 기반 최적 위성 강수자료 생성 (Generation of the bias-corrected satellite precipitation based on machine learning using multiple satellite precipitation products)

  • 정성호;응웬반지앙;김영훈;이기하
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.40-40
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    • 2021
  • 수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

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