• Title/Summary/Keyword: 군집위성

Search Result 83, Processing Time 0.03 seconds

Estimation of Evapotranspiration Distribution using LAI (LAI를 고려한 유역 증발산량 분포 분석)

  • Kim, Joo Hun;Kim, Kyung Tak;Park, Jung Sool
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2004.05b
    • /
    • pp.1276-1279
    • /
    • 2004
  • 수문순환 과정에서 증발산은 물이 유역으로부터 제거되는 주요 기작으로서, 증발산에 중요한 역할을 하는 식물은 지구 육지 표면의 약 $70\%$ 정도를 점유하고 있으며, 생태계의 가장 중요한 구성인자로서, 식물의 종류 및 군집의 공간적 분포유형, 생육주기 및 형태적 변화 등과 같은 정보들은 그 지역의 기후, 토양, 지질, 지리적 특성을 밝히는데 중요한 역할을 한다. 식생관련 정보 중 엽면적 지수란 단위지표면적당 총 엽면적의 비를 나타내는 것으로 환경생태, 기상, 수문분야에서 다양하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 Landsat 위성영상과 DEM 등의 GIS 자료를 이용하여 지형적인 요소를 고려하여 유역의 증발산량을 분포형으론 산정하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구대상유역은 한강의 제1지류인 경안천유역으로 하였고, 증발산량 산정에 필요한 기상자료는 월평균기온, 수평면일사량, 상대습도를 이용하였고, 일사량비와 일조시간비 계산을 위해 위도별에 따른 총일조시간과 월평균일사량을 계산하였다. 잠재증발산량 산정은 Penman-Monteith식을 이용하여 산정하였으며, 식생지수와 밀접한 관계가 있는 LAI를 고려하여 산정하였다.

  • PDF

Study on a GIS Database of Red Tide Information System (적조정보시스템 구축의 GIS 데이터베이스화 연구)

  • 정종철
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
    • /
    • 2004.03a
    • /
    • pp.115-115
    • /
    • 2004
  • 본 연구의 목적은 GIS 분석기법에 의해 적조의 공간적인 분포를 분석하고 적조의 발생시기와 기상해양학적인 인자를 GIS 데이터베이스화하는 방안을 제시하는 데 있다. 1995년 남해안과 동해안에 걸쳐서 발생한 적조의 피해는 적조연구의 방향을 새롭게 바꾸었다 연안지역 소규모 만에서 국지적으로 단시간에 발생하고 소멸하던 적조의 피해가 최근에는 2년의 주기성을 가지고 유해성 적조 생물의 장기적인 번성으로 연안양식어장에 큰 피해를 발생시키고 있다. 때문에 적조발생의 해양기상학적 인자를 분석하고, 적조생물의 생물군집과 적조생물의 제거 기술 등 다양한 연구분야에서 적조 연구가 이루어지고 있다. 특히 적조의 발생시 이를 효과적으로 정확하게 적조 발생지역을 관측하기 위한 위성원격탐사를 이용하는 기술의 개발과 항공기 예찰, 선박관측 등의 조사기법이 제시되고 있다. 본 연구에서는 과거에 국내 연안에서 발생한 적조의 발생 범위와 적조 생물, 그리고 기상학적 요소 등을 하나의 지리정보시스템으로 구축하기 위해 각각의 자료를 데이터베이스화하고 빈번한 적조발생의 공간적 분포를 분석하는데 필요한 자료의 구축 방안을 제시하고자 한다.

  • PDF

Boundary Detection using Adaptive Bayesian Approach to Image Segmentation (적응적 베이즈 영상분할을 이용한 경계추출)

  • Kim Kee Tae;Choi Yoon Su;Kim Gi Hong
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
    • /
    • v.22 no.3
    • /
    • pp.303-309
    • /
    • 2004
  • In this paper, an adaptive Bayesian approach to image segmentation was developed for boundary detection. Both image intensities and texture information were used for obtaining better quality of the image segmentation by using the C programming language. Fuzzy c-mean clustering was applied fer the conditional probability density function, and Gibbs random field model was used for the prior probability density function. To simply test the algorithm, a synthetic image (256$\times$256) with a set of low gray values (50, 100, 150 and 200) was created and normalized between 0 and 1 n double precision. Results have been presented that demonstrate the effectiveness of the algorithm in segmenting the synthetic image, resulting in more than 99% accuracy when noise characteristics are correctly modeled. The algorithm was applied to the Antarctic mosaic that was generated using 1963 Declassified Intelligence Satellite Photographs. The accuracy of the resulting vector map was estimated about 300-m.

Disaster Prediction, Monitoring, and Response Using Remote Sensing and GIS (원격탐사와 GIS를 이용한 재난 예측, 감시 및 대응)

  • Kim, Junwoo;Kim, Duk-jin;Sohn, Hong-Gyoo;Choi, Jinmu;Im, Jungho
    • Korean Journal of Remote Sensing
    • /
    • v.38 no.5_2
    • /
    • pp.661-667
    • /
    • 2022
  • As remote sensing and GIS have been considered to be essential technologies for disasters information production, researches on developing methods for analyzing spatial data, and developing new technologies for such purposes, have been actively conducted. Especially, it is assumed that the use of remote sensing and GIS for disaster management will continue to develop thanks to the launch of recent satellite constellations, the use of various remote sensing platforms, the improvement of acquired data processing and storage capacity, and the advancement of artificial intelligence technology. This spatial issue presents 10 research papers regarding ship detection, building information extraction, ocean environment monitoring, flood monitoring, forest fire detection, and decision making using remote sensing and GIS technologies, which can be applied at the disaster prediction, monitoring and response stages. It is anticipated that the papers published in this special issue could be a valuable reference for developing technologies for disaster management and academic advancement of related fields.

Analysis of flood stage difference due to the vegetation in Seomjin river in August 2020 (2020년 8월 홍수시 식생으로 인한 섬진강 홍수위 변화 분석)

  • Kim, Won;Baek, Donghae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2021.06a
    • /
    • pp.2-2
    • /
    • 2021
  • 최근들어 하천내 식생이 차지하는 비율이 크게 증가하고 있으며, 이러한 현상은 하천의 규모나 위치, 댐 유무에 관계없이 전국적으로 발생하고 있다. 식생 면적 비율의 증가는 하천의 육역화로 이어질 뿐만아니라 홍수위를 상승시켜 홍수 안전에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 2020년 8월 섬진강에서 발생한 홍수를 대상으로 식생이 홍수위에 미치는 영향을 분석하였다. 섬진강에는 초본류 뿐만아니라 버드나무류의 목본류가 상당히 분포하고 있으며 이와 같은 식생이 홍수흐름에 큰 영향을 미친 것으로 보인다. 분석을 위해 홍수 이후 섬진강 현지 답사를 통해 식생분포 현황 및 홍수로 인한 영향을 조사하였다. 섬진강의 식생분포 조사를 위해서는 2020년 4월 조사된 유럽 우주국 Sentinel-2 위성영상을 사용하였으며, 정규식생지수(NDVI)와 정규수분지수(NDWI)를 이용하여 하천내 식생밀도를 단계별로 구분하였다. 군집된 식생지수에 따라 USGS의 매닝계수 산정표를 기본으로 식생분포 군집별 조도계수를 산정하여 대상 구간내에 2차원으로 분포시켰다. 수치모형은 NAYS2D 모형을 사용하였으며 대상구간은 섬진강 고달교에서 구례교까지 21.5km이다. 계산조건은 2020년 8월 홍수중 구례교 수위관측소를 기준으로 최대수위가 발생한 시점의 자료를 활용하였다. 고달교에서는 홍수통제소에서 제공하는 홍수량을 상류경계 조건으로 입력하였고 구례교에서는 해당 시각의 수위를 하류경계조건으로 입력하였다. 모형의 검증을 위해 대상구간의 중간에 있는 압록수위관측소 수위를 활용하였다. 식생 유무에 따른 홍수위변화는 조도계수 값에 의해 반영되도록 하였는데 식생이 있는 경우는 현재 상태, 식생이 없는 경우는 모든 지점에 모래와 자갈이 분포하는 것으로 가정하여 계산된 홍수위를 비교하였다. 분석 결과 대상구간에는 전체 면적중 약 56%를 식생이 차지하고 있으며 이로 인해 0.5~1.0m의 홍수위 상승이 발생하는 것으로 분석되었다. 수목으로 인해 2020년 8월과 같은 큰 홍수시에도 홍수위가 크게 상승하는 것으로 분석되었는데 이와 같은 점을 고려하면 하천내 식생이 홍수위에 미치는 영향을 감안하여 적극적인 식생관리 방안이 시행될 필요가 있을 것으로 판단된다.

  • PDF

Optimal Satellite Constellation Design for Korean Navigation Satellite System (한국형 위성항법시스템을 위한 위성군집궤도 최적 설계)

  • Kim, Han Byeol;Kim, Heung Seob
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
    • /
    • v.39 no.3
    • /
    • pp.1-9
    • /
    • 2016
  • NSS (Navigation satellite system) provides the information for determining the position, velocity and time of users in real time using satellite-networking, and is classified into GNSS (Global NSS) and RNSS (Regional NSS). Although GNSS services for global users, the exactitude of provided information is dissatisfied with the degree required in modern systems such as unmanned system, autonomous navigation system for aircraft, ship and others, air-traffic control system. Especially, due to concern about the monopoly status of the countries operating it, some other countries have already considered establishing RNSS. The RNSS services for users within a specific area, however, it not only gives more precise information than those from GNSS, but also can be operated independently from the NSS of other countries. Thus, for Korean RNSS, this paper suggests the methodology to design the satellite constellation considering the regional features of Korean Peninsula. It intends to determine the orbits and the arrangement of navigation satellites for minimizing PDOP (Position dilution of precision). PGA (Parallel Genetic Algorithm) geared to solve this nonlinear optimization problem is proposed and STK (System tool kit) software is used for simulating their space flight. The PGA is composed of several GAs and iterates the process that they search the solution for a problem during the pre-specified generations, and then mutually exchange the superior solutions investigated by each GA. Numerical experiments were performed with increasing from four to seven satellites for Korean RNSS. When the RNSS was established by seven satellites, the time ratio that PDOP was measured to less than 5 (i.e. better than 'Good' level on the meaning of the PDOP value) was found to 94.3% and PDOP was always kept at 10 or less (i.e. better than 'Moderate' level).

Improved Algorithm of Hybrid c-Means Clustering for Supervised Classification of Remote Sensing Images (원격탐사 영상의 감독분류를 위한 개선된 하이브리드 c-Means 군집화 알고리즘)

  • Jeon, Young-Joon;Kim, Jin-Il
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
    • /
    • v.8 no.3
    • /
    • pp.185-191
    • /
    • 2007
  • Remote sensing images are multispectral image data collected from several band divided by wavelength ranges. The classification of remote sensing images is the method of classifying what has similar spectral characteristics together among each pixel composing an image as the important algorithm in this field. This paper presents a pattern classification method of remote sensing images by applying a possibilistic fuzzy c-means (PFCM) algorithm. The PFCM algorithm is a hybridization of a FCM algorithm, which adopts membership degree depending on the distance between data and the center of a certain cluster, combined with a PCM algorithm, which considers class typicality of the pattern sets. In this proposed method, we select the training data for each class and perform supervised classification using the PFCM algorithm with spectral signatures of the training data. The application of the PFCM algorithm is tested and verified by using Landsat TM and IKONOS remote sensing satellite images. As a result, the overall accuracy showed a better results than the FCM, PCM algorithm or conventional maximum likelihood classification(MLC) algorithm.

  • PDF

Recent Status and Future Prospect on Space Debris Mitigation Guideline (우주쓰레기 경감 가이드라인 동향 및 향후 전망)

  • Kim, Hae-Dong
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
    • /
    • v.48 no.4
    • /
    • pp.311-321
    • /
    • 2020
  • With the recent breakthrough in technology for micro-satellite, small satellite, and mega constellation missions, and the cost of accessing space from recycled space launch vehicles sharply lowered. Thus, space development is set to make a transition to a new space age that is different from before. Accordingly, the problem of worsening space environment conditions due to the increase in space debris, an inevitable adjunct to active space development, is also emerging as an international concern. In this paper, the contents and trends of international organizations for the protection of the space environment and space debris mitigation guidelines of each country were reviewed and forecast the future movement of the international community. In addition, it is suggested example of guidelines that fit the reality of Korea and how to apply them.

Two Dimensional Cluster Analysis of Air Quality by Time and Area (지역.시간별을 고려한 이차원 대기환경 군집 분석)

  • Wee, Seong-Seung;Kim, Jae-Hoon;Ahn, Chi-Kyung;Choi, Byong-Su;Kim, Dae-Seon
    • Journal of Environmental Science International
    • /
    • v.17 no.5
    • /
    • pp.517-524
    • /
    • 2008
  • The purpose of this study was to investigate the characteristics of air quality using data from which obtain local air quality monitoring system for cohort study in Chungju, Korea. We analyzed the concentration data of $NO_2,\;SO_2$, and $PM_{10}$ in Chungju and industrial cities in 2006. We compared a industrial area with a cohort study area using by bicluster algorithm. In the case of $SO_2$, the rate of the cluster time was $10{\sim}60%$ and the cluster time number of two areas was similar. In the case of $NO_2$ and $PM_{10}$, the number of cluster time between a industrial area and cohort study area was clearly different.

A Study on improvement method of sounding density of ENCs (전자해도 수심 밀집도 개선기법 연구)

  • Oh, Se-Woong;Lee, Moon-Jin;Kim, Hye-Jin;Suh, Sang-Hyun
    • Journal of Navigation and Port Research
    • /
    • v.35 no.10
    • /
    • pp.793-798
    • /
    • 2011
  • ENCs are encoded using a numerical charts developed for publishing paper charts and serviced in forms of grid styles. For this reason, the density of ENCs' sounding information is not consistent and that requires improved methods. In this study, K-Means, ISODATA clustering algorithm as classification methods for satellite image was reviewed and adopted to this case study. The designed algorithm includes loading module for ENC data, improvement algorithm of sounding information, writing module of ENC data. According to the results of algorithm, we could confirm the improved result.