주성분분석을 이용한 다중시기 원격탐사 자료분석

Multi-temporal Remote Sensing Data Analysis using Principal Component Analysis

본 연구의 목적은 Landsat TM 자료를 이용하여 시화호로부터 황해로 방류되는 오염된 시화호물의 방류범위를 해석하는 것이다. 본 연구지역은 Case 2 water에 속하는 지역이기 때문에 엽록소와 부유사의 정량적인 해석을 위한 알고리듬을 적용하는데는 한계가 있다. 본 연구의 초점은 다중시기의 Landsat TM 자료를 이용하는데 있다. 즉, 시화호로부터 방류되는 방류수의 공간적인 확산범위를 관측하기 위해 주성분분석을 적용하였다. 주성분분석의 결과는 엽록소, 부유사, 투명도, 표층수온, SeaWiFS 채널의 수중광학 측정결과인 반사치와 비교하였다. 그리고, PRR-600에 의해 얻어진 수중 광학 반사치는 Landsat TM 자료에서 얻어진 주성분분석 결과와 함께 분석되었다. 이러한 현장관측자료를 바탕으로 비록 다른 현장관측 측정변수가 낮은 상관관계를 나타냈음에도 불구하고 투명도(Secchi Disk Depth)와 주성분분석의 제 1 성분이 $R^2$=0.7631의 좋은 상관관계를 나타내었다. 또한 본 연구에서는 다중시기의 원격탐사자료를 사용하여 주성분분석을 할 때 나타나는 여러 문제를 토의하였다.

The aim of the present study is to define and tentatively to interpret the distribution of polluted water released from Lake Sihwa into the Yellow Sea using Landsat TM. Since the region is an extreme Case 2 water, empirical algorithms for detecting concentration of chlorophyll-a and suspended sediments have limitations. This work focuses on the use of multi-temporal Landsat TM data. We applied PCA to detect evolution of spatial feature of polluted water after release from the lake Sihwa. The PCA results were compared with in situ data, such as chlorophyll-a, suspended sediments, Secchi disk depth(SDD), surface temperature, remote sensing reflectance at six channel of SeaWiFS. Also, the in situ remote sensing reflectance obtained by PRR-600(Profiling Reflectance Radiometer) was compared with PCA results of Landsat TM data sets to find good correlation between first Principal Component and Secchi disk depth($R^2$=0.7631), although other variables did not result in such a good correlation. Therefore, Problems in applying PCA techniques to multi-spectral remotely sensed data were also discussed in this paper.