• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.129-134
• /
• 2003

본 논문에서는 지표면 산란에 대한 모델을 개발하였고 이를 JPL AirSAR 측정데이터와 비교하였다. 식물이 없는 토양에서의 레이더 산란에 대해 새로 개발된 polarimetric empirical model(PEM)을 바탕으로, radiative transfer 이론을 이용하여 숲, 논, 밭 등 식물이 있는 토양에서의 레이더 산란 모델을 개발하였다. 지표면에서의 산란에 대해 개발된 이 모델을 AirSAR PACRIM-2 실험에서 얻은 측정 데이터와 비교하였다. 논, 채소밭, 풀 없는 토양, 소나무 숲 등에 대해 그 지역에서 얻은 지표면 변수를 이용한 산란모델 계산 결과를 측정 데이터와의 비교함으로써 이 산란모델의 사용가능 범위에 대한 논의가 이루어졌다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
• /
• pp.99-102
• /
• 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.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2024

현재 측정되는 많은 데이터가 지표를 기반으로 측정되지만, 측정지점의 높이값이 기초자료로 활용되지 않기 때문에, 3차원 지리정보시스템에 활용하고자 할 때 어려움이 발생한다. 지표면에 많은 양을 표시하기 위해서는 지형정보를 이용하여 지표면에 점을 그리거나, 지표면의 각 측정지점의 높이값을 추출하여 다각형을 생성하는 방법이 다양하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 형태의 데이터 표현 방법 중 지표면에 표현되는 시계열 측정 데이터의 시각화 성능을 향상시키기 위한 데이터 구축 및 표시 방법을 시도하고, 그 절차와 장단점을 살펴본다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.375-381
• /
• 2009

본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.434-439
• /
• 2019

최근 지구온난화로 인한 기상이변, 도시화로 인한 도심의 열섬현상 등으로 도시 온도변화 및 지표면 온도 변화에 대한 관심이 증대되고 있다. 우리나라에서는 1904년부터 현재까지 기온, 강수량 등 기상 데이터를 수집하고 있다. 최근에는 종관기상관측장비(ASOS; Automated Surface Observing System) 96개소, 방재기상관측장비(AWS) 494개소의 지상기상관측망을 운영하고 있다. 그러나 지상관측망의 경우 각 설치 지점에 대한 점 데이터를 제공하고 있으므로, 측정 지점을 제외한 곳의 지상기상 데이터는 보간법을 통해 예측하고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 지상의 지표면 온도 측정의 해상도를 향상시키기 위해 위성영상을 이용한 지표면 온도를 산출하고, 그 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 서울특별시를 대상으로 Landsat 8 OLI TIRS의 위성영상을 계절별로 획득하고, 열적외 밴드에 NASA식을 적용하여 지표면 온도로 변환하였다. 지상의 측정 자료는 AWS를 통해 측정한 기온 데이터를 활용하였다. AWS 기온 데이터는 관측소 기반의 점 데이터이므로, Landsat 영상과의 비교를 위해 크리깅 보간법으로 보간을 수행하였다. 위성영상기반의 지표면 온도와 AWS 기온 데이터를 비교한 결과 계절에 따른 온도차는 RMSE값을 바탕으로 가을, 겨울, 여름, 봄의 순서로 Landsat 위성영상의 적용 가능성을 판단할 수 있었으며, 위성영상의 시기별 평균온도와 AWS 온도 사이에는 최대 평균 $2.11^{\circ}C$이내, 최대 RMSE ${\pm}3.84^{\circ}C$인 것을 감안하면 정확도 향상을 위해 NASA식에 보정값이 필요하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
• /
• 한국해안해양공학회 1995년도 정기학술강연회 발표논문 초록집
• /
• pp.31-31
• /
• 1995

TIN은 Triangulated Irregular Network의 약자로 불규칙한 대소삼각형의 집합으로 삼각망을 구성, 지표면을 Digital Terrain Model로 만드는 기법이다. 지표면(해저지형포함)은 수치화된 등고선의 벡터 데이터와 점의 표고데이터 또는 표고 평행배열의 Raster데이터로부터 모형화되며 또는 제 3의 방법인 TIN에 의해 모형화된다. 이 TIN에 의한 도형은 컴퓨터가 위성측량, 항공측량, 광파측량 또는 음차수심측량등 측량결과를 받아 어떤 특정 프로그램을 구동 삼각형의 정점에 해당하는 점의 X, Y, Z의 좌표로부터 닫한 삼각형을 작성한다. (중략)

• 한국측량학회지
• /
• 제34권5호
• /
• pp.503-514
• /
• 2016

객체 외곽선의 정확한 묘사는 수치지형도, 건물모델, 공간정보 데이터베이스와 같은 공간정보 성과물을 신뢰성 있게 제공하기 위해 중요하다. 라이다 데이터에서 건물의 실제 경계는 지붕에 있는 최외곽점들과 건물 주변의 지표면 상에 있는 점 사이에 존재한다. 그러므로 건물 지붕에 있는 점들 만으로 결정된 외곽선은 건물의 실제 경계와 일치하지 않는다. 본 논문은 라이다 데이터를 이용하여 건물의 실제 외곽선에 근접한 외곽선을 추정하는 것이 목적이며, 격자화 되지 않은 원래 데이터에서의 건물과 지표면 데이터로부터 최종 외곽선을 결정하였다. 최종 외곽선 결정방법은 두 영역 간의 해상 경계선 결정에 적용하는 방법과 유사하다. 제안한 방법은 분할된 데이터로부터 초기 외곽선을 결정하고, 지붕의 점들과 지표면 상의 점들을 이용한 외곽선을 추정하였다. 또한 점밀도가 극히 낮은 데이터에도 적용하여 제안한 방법의 신뢰성을 검증하였다. 시뮬레이션 및 실제 라이다 데이터를 이용하여 실험을 수행하여 타당성과 효용성을 검증하였지만, 향후 개선되고 향상될 부분이 있다고 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.463-473
• /
• 2021

본 연구에서는 최근 USGS에서 공개한 Landsat 8 Collection 2 Level 2 Science Product (L2SP) 위성 영상을 이용하여 국내 지표면 온도를 산출하였고, 기존 Landsat 8 Collection 1 Level 1 Terrain Precision (L1TP) 위성 영상을 활용하여 산출한 국내 지표면 온도와의 비교와 기상청 종관기상관측자료(Automated Synoptic Observing System, ASOS)와의 검증을 통해 L2SP 기반 지표면 온도 자료의 국내 영역에 대한 적합성을 평가하고자 하였다. L2SP는 연구 및 분석에 용이하도록 Landsat 8 Collection 2 Level 1 데이터를 기반으로 만든 Level 2 자료로, 기존의 계산식을 통해 산출해야 하는 지표면 반사도 자료와 지표면 온도 자료를 계산 처리 없이 바로 사용할 수 있다는 장점이 있다. 2018년부터 2020년까지 3년간의 Landsat 8 지표면 온도 산출물과 관측소 지점 8개소 주변 3×3 격자 영역과의 비교한 결과, 8개 관측소 기준 L2SP 지표면 온도와 L1TP 지표면 온도의 평균 피어슨 상관계수(Pearson correlation coefficient)는 각각 0.971, 0.964로 두 자료 모두 상당히 강한 양의 상관관계를 보여주었으며, RMSE (Root Mean Square Error)의 경우 각각 4.029℃, 5.247℃로 L2SP 지표면 온도 자료가 더 낮은 RMSE를 보여주는 것을 확인 하였다. 이는 관측소 위치별로 값에 차이가 생길 수 있지만 평균적인 지표 결과를 보았을 때, L2SP 지표면 온도 자료가 L1TP를 통해 산출되는 지표면 온도 자료와 비교했을 때 준수하거나 그 이상의 정확도를 보여주어 국내 지표면 온도 산출 연구에 적합하다고 판단된다. 따라서 향후 계절적 요인과 고도에 따른 온도 차이 등의 환경 및 지형적인 요인도 고려를 하거나, 본 연구 과정에서 발생한 Science Product의 고정적인 영상 품질 문제 등이 개선된다면 보다 더 안정적이고 정확도 높은 지표면 온도 참조 자료로써의 유용성이 클 것이라 판단된다.

• 지역연구
• /
• 제40권2호
• /
• pp.107-130
• /
• 2024

도시의 지표면 기온 변화는 도시민의 열 쾌적성, 에너지 소비, 나아가 건강에 영향을 미치는 주요한 환경요인이다. 많은 연구가 도시 지표면 기온과 도시 건조환경(built-environment) 형태 간의 관계를 탐색해 왔으나 대부분 극궤도위성 자료를 사용해 정오 시간대 기온만을 분석하였다. 본 연구는 다양한 시간대 지표면 기온을 관측하는 ECOSTRESS 위성 자료를 활용하여 서울시 여름철 지표면 기온의 주간 변동을 탐색하였으며 기온 변동이 건조환경 유형별로 차별적으로 나타나는지 분석하였다. ECOSTRESS는 2018년 발사된 NASA 위성으로 점진 변화 궤도를 운항하며 다양한 시간대 지표면 온도를 70m 고해상도로 관찰한다. 본 연구는 2019~2022년 이른 오전(6:25AM)과 늦은 오후(5:26PM)에 걸친 자료를 수집하여 서울시 지표면 온도의 시계열 자료를 구축하였다. 환경 특성을 반영하는 녹지, 수면, 건축 형태(건폐율, 용적률, 높이) 데이터를 기반으로 계층적 군집분석을 실시해 8가지 건조환경 유형을 도출하였으며, 유형별 온도변동 특성을 비교하였다. 각 유형은 저층고밀거주지(low-rise compact), 저밀아파트단지(low-BCR Apt.), 강변 중고층 주거단지(Riverside Mid-rise Apt.), 중고층 용도혼합지역(mid-to-high-rise mixed use), 고층고밀지역(high-rise compact), 초고층빌딩(skyscrapers), 산림, 수면(하천)을 나타내었다. 분석 결과, 지표 기온의 공간적 격차는 새벽 이후 증가하여 정오(12:04)에 극대화된 뒤 다시 감소하였으며, 기온 변화가 급격한 지역과 안정적인 지역이 구분되었다. 저층 고밀 거주지와 고층 고밀지역의 경우 기온이 빠르고 높게 증가하여 기온변동성이 높았고, 저밀 아파트단지는 기온이 온화하고 완만하게 증가하며 기온 변동성이 낮았다. 건조환경 유형 간 평균기온의 서열은 시간별로 변화하지 않고 유지되었다. 이러한 결과는 폭염과 일교차 증가에 적응할 수 있는 도시형태에 시사점을 제공한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.27-29
• /
• 2007

도심지의 공간을 대부분 차지하고 있는 건물의 높이는 지상의 기준점으로 부터의 상대적인 수직거리로 산정하여 3차원의 정보이다. 그러나 지형도의 등고선으로는 알 수 없는 높이이므로 도심지의 스카이 라인이나 건물의 높이 등은 지도에 누락되어 실제적으로 도시계획과 공간 정보를 구축하기 위하여 별도의 측량을 실시하여야 한다. LIDAR는 레이저 스캐너를 항공기에 장착하여 레이저 펄스를 지표면에 주사하고 반사된 레이저 펄스의 도달 시간을 관측함으로써 반사 지점의 공간위치 좌표를 계산해 지표면에 대한 정보를 추출하는 측량기법으로 최근 새로운 지형정보 획득수단으로 부각되고 있다. 이러한 레이저 스캐닝은 센서와 지표면까지의 거리 및 방향을 관측하여 지표면 상의 표고점에 대한 3차원 좌표를 결정한다. 따라서 본 연구에서는 도심공간의 빌딩 및 지형지물에 관한 고밀도의 LiDAR 데이터를 수집하여 건물 중심을 설정하여 건물경계를 추출하여 3차원의 도심 빌딩을 보다 정확하게 생성할 수 있도록 하였다.