지형지물은 각각의 특징적 요인을 내포하고 있다. 이 특징적 요인들은, 공간해상도에 따라 정도의 차이가 있겠지만, 수집된 위성영상에도 반영된다. 이러한 요인들 중에서는 영상분류에 활용될 경우 영상 분류의 정확도를 높혀 주고, 때로는 이것이 거의 물체인식의 수준까지 기여할 수 있는 것들이 있다. 이 연구에서는 텍스춰 및 지형지물의 배열에 있어서 특징적 현상을 보이는 비닐하우스를 대상으로 spatial auto-corelation 개념을 기반으로 자동적으로 이를 인지하는 방법을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 디지타이징과 같은 사람의 직접적인 개입이 없이 자동화된 방법으로 비닐하우스의 특정한 패턴이 반복적으로 나타나는 것을 감지할 수 있도록 개발되었다. 패턴의 인식에 더하여 비닐하우스의 기하학적 모양을 고려하는 방법도 도입하였다. 그럼으로써 비닐하우스의 추출에 단순히 화소 단위의 분석이 아닌 보다 객체지향적인 방법으로 비닐하우스를 추출하도록 하였다. 개발된 방법을 제주지역의 IKONOS에 적용시켜 본 결과, 연구대상지역 내의 비닐하우스가 매우 정확하게 적출되었다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.26-30
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1998
Recently many parts of world suffer from chaotic weather, Many scientists believe that this is due to the human made green house emissions, mainly carbon-dioxide Apart from this various pollutants also affect the Earth's environment. These global changes could become a great threat to human survival on the Earth in the future. Therefore many countries are putting great efforts into the study on the global change. This research should take into account whole field of earth sciences, so it becomes interdisciplinary by nature. This will help us to understand the complicated and subtle nature system of the Earth.
본 논문은 농작물의 생육환경에 있어 날씨와 기온 등 농작물 재배에 최적의 환경에 적합한 비닐하우스 자동 제어 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 일광, 개폐, 온습도, 차폐와 비닐하우스 내 외부의 기온차를 이용한 계절별(동절기, 하절기) 수막 가동 및 개폐 자동제어 기능 및 원격 모니터링 기능을 구현한다.
본 논문에서는 센서를 이용하여 비닐하우스의 정보 데이터를 수집하고 비닐하우스 내부를 실시간으로 확인 할 수 있는 스마트 팜 자동 제어 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 비닐하우스의 모니터링을 PC와 핸드폰에서 가능하도록 하였으며 비닐하우스의 센서 데이터를 주기적으로 수집하여 데이터에 이상 변화 이벤트가 감지가 될 경우 모니터링부로 알림 서비스를 제공한다.
Taipei Watershed Management Bureau (WRATB) is a government agency entitled for water resources protection at two major watersheds in order to provide drinking water for about four millions population in Taipei on a sustainable basis. At WRATB, there are two major public sewage treatment facilities which can convert sewage in each watershed into an acceptable state before they were discharged into rivers. More than 82% of household wastewater have been collected and treated by the two public sewage systems. However, households at remote area still need more effective sewage management prescriptions. The objective of this paper is to implement geographic information systems in order to provide more effective approaches that sewage management can be easier and cost effective. ArcIMS was implemented for Internet browsing and map server of those sewage facilities on personal computers, laptop computers. In the open field, ArcPAD was implemented with personal digital assistant (PDA) such that compact flash type's global positioning systems (GPS) and digital camera can be utilized with PDA. All sewage facilities digital files were convert into ArcMap format files. MapObjects and visual BASIC were used to create sewage application modules to meet every single technician personal flavor. ASP.NET was implemented for Internet database manipulations of all sewage databases. Mobile GIS was the key component of GIS applications in the open field for sewage management on a basis of house by house. Houses at remote area, which can not cover by the two public sewage systems, were managed by PDA and laptop computers with GPS and digital camera. Sewage management at Taipei Watershed Management Bureau is easier both in the open field and in the office. Integration of GPS, GIS, and PDA makes sewage management in the open field much easier. ArcIMS, MapObjects, ASP.NET and visual BASIC make sewage management can be done in the office and over Internet.
본 연구는 평택 지역에 대한 Landsat TM 인공위성 자료를 이용하여 평택지역의 토지피복분류도를 만들고 DGPS, 항공사진, 지형도 등을 이용하여 보다 정확한 참조자료를 만들어 분류도의 정확성을 평가하고자 하였다. 논, 밭 등 12개 항목으로 분류하여 면적을 산출한 결과 1997년 6월 현재 평택시의 논면적은 16,157$\textrm{km}^2$, 밭면적은 4,949$\textrm{km}^2$로 나타났다. DGPS, 항공사진, 지형도 등을 이용하여 평가한 결과 간석지, 논, 물 및 바다 등이 90%의 정확도를 보였으며, 밭, 비닐, 산림, 초지, 촌락 등은 낮게 평가되었다. 전체 정확도는 85.8%로 비교적 양호하게 평가되었으며, 논의 경우 92%의 높은 정확도가 나와 원격탐사 자료의 효용성이 큼을 알 수 있었다. 해양, 수역, 도심지 등의 분류결과는 높게 나타났는데 반해 밭, 비닐하우스, 초지 등은 적은 면적으로 혼재되어 있기 때문에 분류 결과가 낮았다.
원격계측기술의 발달에 따라 실내 및 실외의 환경에 대한 날씨, 온도 등을 센서를 통하여 모니터링이 가능할 뿐만 아니라 신체의 생화학적 상태를 모니터링 할 수 있다. 센서로부터 측정된 데이터는 제어실로 무선 공중 데이터 망을 통하여 전송될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 형태의 여러 센서 데이터를 측정하여 이를 한 시스템에 원격으로 전송하여 처리를 한다. 측정되는 센서의 데이터는 시설물, 장비 등의 동특성 및 정특성에 따라 제어도 가능하도록 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 유선 및 무선을 통한 데이터 수집으로 여러 분야에 적용할 수 있으며 가정이나 사무실 등의 장소에 구애없이 공중망이 제공되는 어느 곳에서 데이터의 수집 및 제어가 가능한 시스템을 구성하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.7-10
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2006
Four programs, i.e. TRMM, ADEOS2, ASTER, and ALOS are going on in Japanese Earth Observation programs. TRMM and ASTER are operating well, and TRMM operation will be continued to 2009. ADEOS2 was failed, but AMSR-E on Aqua is operating. ALOS (Advanced Land Observing Satellite) was successfully launched on $24^{th}$ Jan. 2006. ALOS carries three instruments, i.e., PRISM (Panchromatic Remote Sensing Instrument for Stereo Mapping), AVNIR-2 (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer), and PALSAR (Phased Array L band Synthetic Aperture Radar). PRISM is a 3 line panchromatic push broom scanner with 2.5m IFOV. AVNIR-2 is a 4 channel multi spectral scanner with 10m IFOV. PALSAR is a full polarimetric active phased array SAR. PALSAR has many observation modes including full polarimetric mode and scan SAR mode. After the unfortunate accident of ADEOS2, JAXA still have plans of Earth observation programs. Next generation satellites will be launched in 2008-2012 timeframe. They are GOSAT (Greenhouse Gas Observation Satellite), GCOM-W and GCOM-C (ADEOS-2 follow on), and GPM (Global Precipitation Mission) core satellite. GOSAT will carry 2 instruments, i.e. a green house gas sensor and a cloud/aerosol imager. The main sensor is a Fourier transform spectrometer (FTS) and covers 0.76 to 15 ${\mu}m$ region with 0.2 to 0.5 $cm^{-1}$ resolution. GPM is a joint project with NASA and will carry two instruments. JAXA will develop DPR (Dual frequency Precipitation Radar) which is a follow on of PR on TRMM. Another project is EarthCare. It is a joint project with ESA and JAXA is going to provide CPR (Cloud Profiling Radar). Discussions on future Earth Observation programs have been started including discussions on ALOS F/O.
Landsat TM 인공위성 자료(1997년 6월 16일 촬영)를 이용하여 평택시에 대한 지표피복분류도를 만들고 정확도를 평가하였고, 또한 우리 나라의 농업실정에 맞는 지표피복 분류체계를 세우기 위해 Anderson의 지표피복분류안을 응용하여 새로운 분류안을 만들었다. 분류방식으로는 감독분류를 사용하였는데 결과에 직접적인 영향을 주는 훈련장소(training site)의 선정을 위해 지형도, 항공사진 등과 현지 실사자료인 DGPS 자료를 사용하여 논, 밭 등 13개의 훈련조(training sets)를 작성 후 최대우도법(最大尤度法)(maximum likelihood classifier)을 적용하여 주제도를 만들었다. 이의 정확도 평가를 위해 DGPS, 항공사진, 지형도 등을 이용한 분류정확도 평가에서 전체 정확도는 86.8%이며, 카파계수가 85.4%로 매우 양호한(Excellent) 것으로 판명되었다. 그러나 도시/촌락, 비닐하우스 등의 사용자 정확도는 60% 정도로서 낮은 편이며, 도로, 비닐하우스 등의 생산자 정확도는 70% 정도로 낮은 편인데, 이는 인공건조물이라는 특징에 따른 분광학적 반사특성과 이질성(異質性)과 분포면적이 적은데 기인된 것으로 생각된다. 한편 원격탐사자료를 이용하여 토지피복 분류도를 작성할 때 우리나라 농업실정에 알맞은 농업적(農業的) 지표피복분류안(地表被覆分類案)을 만들었는데, 수준 I에는 농경지, 산림지, 물, 불모지, 도시나 인공건조물 등으로 나눌 수 있다.
Recently, KARI developed in-house meteorological sensor processing system named MESIS for GOES GVAR 5-CH Imager for better KOMPSAT EOC mission operation. MESIS consists of antenna system, receiver, serial telemetry card, processing and mapping software, and 2 NT PC systems. This paper shows system requirement, system design, characteristic and test results of processing system. System operation concept and sample image are also provided. Implemented system was proven to be fully operational through lots of operations covering from RF signal reception to web publishing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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