인공위성 영상자료를 이용하는 원격탐사는 지질, 환경, 지형도제작 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 특히 다중 및 초분광영상자료는 태양을 에너지원으로 하여 지표면 전자기파의 반응을 영상화하는 다중 및 초분광영상자료의 활용을 위해 분광반사율정보가 더욱 활발하게 이용될 것으로 기대된다. 본 연구에서는 고창지역에 대해 주기적으로 실시하고 있는 분광반사율 및 USGS 분광라이브러리 성과를 이용하여 다중파장대 위성영상자료인 ASTER와 분광반사율을 이용한 위성영상의 활용가능성 및 검보정의 가능성을 제시 하고자 한다.
부유물이 해수의 광특성을 좌우하는 탁한 해수의 해색 분석 알고리즘을 개발하기 위하여 해수의 CASE-II water 원격반사도 모델이 개발되었다. 개발된 원격반사도 모델은 현장관측 자료와 비교 검정되었으며, 모델의 결과를 활용하여 지금까지의 단순 2 band ratio의 클로로필 알고리즘보다 발전된, 즉 부유물 농도의 함수로 새로운 개념의 알고리즘 개발이 시도하였다. 새 해색 클로로필 알고리즘을 SeaWiFS 위성 자료에 적용한 결과 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.
Spectral reflectance data of upland crops at OSMI bands were collected and evaluated for the feasibility of crop discrimination knowledge-based on crop calendar. Effective bands and their ratio values for discriminating corn from two other legumes were defined with OSMI equivalent bands and their ratio values. For corn discrimination from two other legumes, peanut and soybean, June 22 among measurements dates was the best since all OSMI equivalent bands and their ratio values in June 22 were highly significant for corn separability. Phenological growth stage of a silage corn (rs510) could be estimated as a function of spectral reflectance in vegetative stage. Five growth stage prediction models were generated by the SAS procedures REG and STEPWISE with OSMI equivalent bands and their ratio values in vegetative stage.
광물탐사 과정 중에 원격탐사 기법을 도입하면 지표 광역조사를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 위성영상에서 특정 광물의 분포 위치와 분포량에 대한 분석을 수행하기 위해서는 대상 광물의 분광반사특성을 분류 기준으로 선정하여야 한다. 본 연구에서는 국내 광산 및 채석장에서 채취한 광물과 암석 시료를 이용하여 구성 광물을 분석하고 분광반사특성을 측정하였다. 다양한 위성영상들의 구성 밴드들에 대한 파장영역을 추출하고 측정된 분광반사특성 자료를 추출된 파장영역으로 재구성하여 광물 및 암석들의 고유한 분광특성들의 보존 유무에 대해 분석을 수행하였다.
Several ocean color algorithms have been developed for GOCI (Geostationary Ocean Color Imager) using in-situ bio-optical data sets. These data sets collected around the Korean Peninsula between 1998 and 2009 include chlorophyll-a concentration (Chl-a), suspended sediment concentration (SS), absorption coefficient of dissolved organic matter ($a_{dom}$), and remote sensing reflectance ($R_{rs}$) obtained from 1348 points. The GOCI Chl-a algorithm was developed using a 4-band remote sensing reflectance ratio that account for the influence of suspended sediment and dissolved organic matter. The GOCI Chl-a algorithm reproduced in-situ chlorophyll concentration better than the other algorithms. In the SeaWiFS images, this algorithm reduced an average error of 46 % in chlorophyll concentration retrieved by standard chlorophyll algorithms of SeaWiFS. For the GOCI SS algorithm, a single band was used (Ahn et al., 2001) instead of a band ratio that is commonly used in chlorophyll algorithms. The GOCI $a_{dom}$ algorithm was derived from the relationship between remote sensing reflectance band ratio ($R_{rs}(412)/R_{rs}(555)$) and $a_{dom}(\lambda)$). The GOCI Chl-a fluorescence and GOCI red tide algorithms were developed by Ahn and Shanmugam (2007) and Ahn and Shanmugam (2006), respectively. If the launch of GOCI in June 2010 is successful, then the developed algorithms will be analyzed in the GOCI CAL/VAL processes, and improved by incorporating more data sets of the ocean optical properties data that will be obtained from waters around the Korean Peninsula.
본 논문에서는 제작이 간편하고, 저렴하여, 설치가 용이한 Trihedral comer reflector를 연결하여 전방향(omni-directional)에서 전파를 입사방향으로 반사하도록 전파반사기를 설계한다. Scale-down된 사각(Square) 형태와 원형(circular) 형태의 Retroreflector를 제작하고 RCS(radar cross section)의 각도별 패턴 특성을 측정하여 이론적, 수치 해석적 계산과 비교한 결과를 보인다. 측정된 RCS 절대 값과 패턴을 이론식 및 시뮬레이션 수치 해석 값과 비교하여 데이터의 적정성을 분석한다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.475-479
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2004
위성에서 감지되는 조간대 원격 반사도는 함수율, 퇴적상, 지형과 생물체 등의 영향에 의해 결정된다. 따라서 다른 환경요인을 제거하지 않고 위성자료 값을 분류하여 퇴적상과 비교한다면 좋은 결과를 얻을 수 없다. 하지만 퇴적상과 다른 환경요인은 관계가 복잡하고 미묘하게 얽혀있기 때문에 위성 자료 값에서 정량적으로 분리하거나 고려하는 것은 매우 어렵다. 특히 mud flat의 조류로나 세곡 부분은 배수구배의 발달로 인해 표층이 빠르게 마르게 되어 매우 높은 광학 반사도를 보이고 이는 sand가 우세한 지역의 높은 광학반사도와의 구별을 어렵게 만든다. 따라서 본 연구에서는 위성자료의 원격반사도 값만으로 조간대의 표층 퇴적상을 분류할 경우 에러가 발생할 수 있는 이러한 문제를 해결하기 위하여 조간대 texture와 표층 퇴적상과의 관계를 파악하고자 한다. 6.6 m 해상도를 갖는 EOC 자료를 이용하여 조류로의 형태와 밀도를 알아내고, 현장에서 샘플 된 입도 자료를 분석하여 비교함으로서 상관관계를 알아보고자 한다. mud flat의 경우, 대부분 복잡한 texture 구조를 갖고 밀도가 매우 높게 나타났으며 mixed flat 지역에서는 직선 구조를 갖는 큰 조류로가 발달하며 일부지역에서는 표면수가 잔존함에 의해 조간대에서 가장 어둡게 나타났다. 반면 sand shoal 이나 chenier 등과 같이 sand의 함량이 매우 높은 곳에서는 지형이 높아 함수율이 매우 낮아 높은 광학 반사도를 보임을 알 수 있었다.
위성에 의한 탁수 원격탐사 알고리즘 개발을 위하여 탁수발생 해역의 remote reflectance를 광합성 색소인 클로로필, 부유물, 용해유기물 농도 등으로 모델화 하였다. 반사도 모델 검정하기 위하여 현장의 관측 값과 비교하였으며, 반사도 모델에 의한 알고즘과 현장에서 얻어진 통계적 관계와 비교하였다. 모델의 탁도 알고리즘과 현장의 탁도 알고리즘 사이에는 조금의 차이가 있었으나 거의 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 개발된 알고리즘을 SeaWiFS 위성자료에 적용하여 한 빈도 주변해역의 해수 탁도를 분석한 결과 현장 관측치와 잘 일치하는 아주 우수한 결과를 보여주었다.
The coastal areas around Palau Island and Tonga Island, near the Pacific equator, consist of coral reefs, mangrove and seaweed. In particular, understanding the optical properties of sea surface water in coral reef habitats helps improve the accuracy of remote sensing based habitat mapping and identify tropical ecosystem characteristics. Here, we collected spectral characteristics of sea surface water of Palau Island and Tonga Island and analyzed the concentration of suspended matters, absorption coefficient, and remote sensing reflectance to understand the seawater characteristics of the coral reef habitats. Based on the results of the suspended matter concentration analysis, we developed and verified an empirical algorithm to derive the concentration from satellite data using remote sensing reflectance of three bands, 555, 625, 660 nm, showed a high determinant coefficient, 0.98. In conclusion, coral reef habitats in tropical regions are characterized by CASE-I water in terms of the marine optics with oligotrophic properties, and require monitoring using continuous collection and analysis of field data.
현재 NASA에서 제공되는 MODIS 지표반사율자료(MOD09)는 MODIS영상을 이용한 각종 주제자료들의 중요한 입력 자료로 사용되고 있으며, MODIS 지표반사율 자료에 대한 객관적인 검증연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MOD09의 검증관련 초기 연구로서, 남한에 분포하는 불변성 타겟(invariant target)을 대상으로 2006년 일별 250m MODIS 지표반사율자료(MOD09GQK)자료의 객관적 검증을 시도하였다. 우선, MOD09 QA(Quality Assurance)자료를 이용하여 구름의 영향을 받은 화소를 제거한 후, 수치지도와 토지피복도를 이용하여 정의한 불변성 타겟에 해당되는 MOD09영상의 화소값을 추출하였다. 이와 같이 추출된 시계열 MOD09GHK영상의 화소값에 1차 회귀분석을 적용하여 이상 반사율 값을 탐지하고, 그 원인을 분석하였다. 검증 결과 나지지역에 대해서 0.0186의 RMSE값이 나타났으며, 인공물의 경우 0.2891의 RMSE값을 보였다. 발생된 이상 화소를 살펴보면, 구름, 그림자, 눈에 영향에 의해 발생한 것도 있으며, 원인을 알 수 없는 이상 화소들도 분포하였다. 향후 연구에서는 한반도 전역의 MODIS 시계열 반사율영상을 대상으로 MODIS 대기보정알고리즘과 입력인자의 적합성을 판단하기 위한 연구를 진행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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