본 연구는 DMZ 및 민통선지역의 토지피복 변화양상을 생태학적 측면에서 파악해보는데 목적을 두고 있다. 한반도 허리를 가르는 대상형 지역인 DMZ에 대하여 남북간 왕래가 잦은 서부지역에 대하여 토지피복특성을 파악해 보았는데, 비접근지역인 연구지역 특성상 본 연구에서는 위성영상자료를 활용하여 토지피복의 현황 및 변화특성을 파악해 보았다. '80년대 중반(Landsat TM, '87.05.20) 및 2000년대 초반의 영상(Landsat ETM+, '02.06.06)을 활용함으로써 최근 15년 동안 토지피복이 어떻게 변화했는지 파악하였으며, 생태적 가치가 큰 DMZ 지역의 토지피복 분류정확도를 높이기 위하여, 선형분광혼합화소분석(linear spectral mixture analysis : LSMA)을 이용하였다. 이 분석법은 하나의 화소를 단일한 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리, 각 화소의 토지피복의 혼합정도를 세분화 한 후 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 화소값 별로 분할영상(fraction image)을 생성하였는데, 본 연구에서는 식생, 토양, 수문의 3가지 화소에 대한 분할영상을 생성하였다. 분석결과 토지피복 가운데 산림지역의 면적이 가장 많은 감소를 가져왔는데, 남한지역의 경우 산림의 $39.04km^2$가, 북한지역은 $52.37km^2$가 다른 토지피복으로 변화되었다. 농경지의 경우 북한은 농경지 면적의 $56.15km^2$가 나대지로 변화되었는데, 이는 남한에 비하여 농경지 관리가 소홀하여 나대지 상태로 방치되고 있음을 알 수 있다. 공간적인 측면에서 볼 때, 민통선지역의 경우 전반적으로 토지피복의 변화가 나타나고 있으며, DMZ 내부의 경우도 장단반도 주변지역, 파주시 및 북한 판문군지역의 경우 그 변화가 민통선지역과 비슷한 양상을 보이고 있다.
초분광영상의 분석 기법 중 하나인 선형혼합분석기법은 각 화소를 구성하는 구성물질과 구성 비율을 추정하는데 매우 유용하게 사용되고 있다. 선형혼합모델은 지질 및 광물분포와 관련된 분야에서는 비교적 성공적으로 시도되고 있으나, 산림이나 여러 인공물들로 구성된 도시와 같은 상대적으로 복잡한 구조를 가진 혼합체에서는 그 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 식물과 토양의 혼합체를 대상으로 선형혼합모델을 적용하여 계산된 혼합체의 반사값과 실제 이 혼합체들을 분광측정기로 측정한 반사값과의 비교를 통해, 선형혼합모델의 오차를 계산하였다. 이를 통해 선형혼합모델의 오차 원인인 구성 물질간의 분광적 상호작용이 어느 경우 발생 혹은 증가하는지를 분석하고, 또한 파장대별 상호작용의 정도 차이가 있는지를 분석하였다. 연구 결과, 선형혼합모델은 혼합체를 구성하는 구성물질의 구성비율이 비슷한 경우, 각 구성 물질간의 상호작용이 증가하여 선형혼합모델의 오차가 가장 커지는 것을 알 수 있었다. 결과적으로 선형혼합모델의 오차 원인인 구성 물질간 상호작용의 발생 정도는 혼합체를 구성하는 성분의 종류, 반사 특성, 구성비율, 파장대와 구성 성분의 배열 상태에 따라 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 향후 선형혼합모델의 정확도를 높이기 위해서는 이러한 혼합체의 특징들이 구성 물질간의 상호작용에 끼치는 영향을 정량적으로 분석하여야 할 것이다.
본 논문에서는 영상들의 특징들을 추출하여 특징 값들의 비교를 통하여 질의 영상의 유사 영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상들의 색상 히스토그램으로 색상 특징 값들을 추출하고 질감 정보인 에지 정보와 이웃화소간의 공간 관계를 분석하여 질감 특징 값들을 추출하여 저장한 후 질의 이미지의 색상과 질감 특징들을 구하여 비교를 통하여 유사도를 분석하고 결과 영상을 보여준다. 또한 색상과 질감을 혼합하여 사용할 때 적응적으로 가중치를 부여함으로써 가중치가 적합하지 않아 발생하는 오 검출될 현상을 피할 수 있게 되었다. 실험을 통하여 기존의 방법과의 성능을 비교분석하였고 본 방법의 우수성을 입증하였다.
영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상의 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 그러나 이와 같은 방법들은 잡음이 존재하는 영상에서는 우수한 성능을 나타내지 못하고, 선택적인 에지 검출이 불가능하다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 혼합된 잡음환경에서 영상에 존재하는 라인-에지 성분을 검출하였다.
국내외 해상 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances, HNS) 물동량이 증가함에 따라 HNS 유출 사고의 위험성이 점차 높아지고 있다. 해상에 유출된 HNS는 해양생태계 파괴를 비롯한 해양환경 오염 및 인명피해를 유발하며, 화재 및 폭발 등을 동반한 2차 사고 발생 가능성도 존재한다. 따라서 해상 HNS의 신속한 탐지와 각 물질 특성에 적합한 방제전략을 수립해야 한다. 본 연구에서는 초분광 원격탐사에 기반한 지상 HNS 유출 실험 과정 및 탐지 알고리즘 적용 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해 프랑스 브레스트 지역의 야외 풀장에서 스티렌을 유출한 후 초분광 센서를 활용한 동시 관측을 수행하였다. 순수 스티렌 및 해수 스펙트럼은 주성분 분석(principal component analysis, PCA) 및 N-Findr 기법을 적용하여 추출하였으며, 또한 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM)을 포함한 분광정합 기법을 적용하여 초분광 영상 내 화소들을 스티렌 및 해수로 분류하였다. 그 결과 SDS 및 SSV 기법이 우수한 스티렌 탐지 결과를 보여주었으며, 스티렌 총 면적은 약 1.03 m2로 추정되었다. 본 연구는 해상 HNS 모니터링에 주요 역할을 할 것으로 기대된다.
This study aims to estimate chlorophyll-a concentration in rivers using multi-spectral RapidEye imagery and Spectral Mixture Analysis (SMA) and assess the applicability of SMA for multi-temporal imagery analysis. Comparison between images (acquired on Oct. and Nov., 2013) predicted and ground reference chlorophyll-a concentration showed significant performance statistically with determination coefficients of 0.49 and 0.51, respectively. Two band (Red-RE) model for the October and November 2013 RapidEye images showed low performance with coefficient of determinations ($R^2$) of 0.26 and 0.16, respectively. Also Three band (Red-RE-NIR) model showed different performance with $R^2$ of 0.016 and 0.304, respectively. SMA derived Chlorophyll-a concentrations showed relatively higher accuracy than band ratio models based values. SMA was the most appropriate method to calculate Chlorophyll-a concentration using images which were acquired on period of low Chlorophyll-a concentrations. The results of SMA for multi-temporal imagery showed low performance because of the spatio-temporal variation of each end members. This approach provides the potential of providing a cost effective method of monitoring river water quality and management using multi-spectral imagery. In addition, the calculated Chlorophyll-a concentrations using multi-spectral RapidEye imagery can be applied to water quality modeling, enhancing the predicting accuracy.
본 연구에서는 광학 원격탐사 영상의 획득 시 태양의 고도 및 방위가 대상 지역의 지형기복과 결합하여 나타나는 영향 및 다수의 시기에 걸쳐 획득한 영상을 비교분석하는 경우 영상 촬영시기의 차이로 인한 태양의 위치변화와 지형기복이 결합하여 나타나는 영향에 대한 보정을 시도하였다. 한라산과 다수의 분석구가 분포하는 제주도를 대상으로 Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 지형자료를 사용하여 국지적조도의 모델링 시 커널의 크기를 $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, $9{\times}9$ 화소로 변화시키며 Lambertian 보정기법인 cosine 보정법과 비 Lambertian 보정기법인 c-보정법을 적용하고 보정기법 및 커널 크기에 대한 지형보정 효과를 분석하였다. 개별 영상의 육상지역에 대하여 보정을 수행한 결과 커널의 크기 $7{\times}7$을 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 보정효과가 가장 우수한 것으로 평가되었고, 대상지역을 ISODATA 무감독분류법을 이용하여 선택된 산림지역에 한정하여 지형보정을 수행한 경우에는 커널의 크기 $9{\times}9$를 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 가장 우수한 결과가 도출되었으며 다양한 지표피복이 혼합된 대상지역 대한 보정보다 효과가 큰 것으로 평가되었다. 다시기 영상의 경우 세 시기에 획득된 영상에 대하여 각각 지형보정을 수행한 후 상대적 방사도 보정을 적용하였을 때 지형보정을 수행하지 않은 경우와 비교하여 적외선 파장영역에서는 보다 균질한 반사도로 방사보정이 이루어졌으며 가시광 파장영역에서는 원영상의 반사도 패턴이 잘 보존된 결과가 도출되었다. 이상의 결과로부터 주변 지형으로부터 반사되는 에너지와 불완전한 대기보정으로 인한 잔류 대기영향을 고려하는 c-보정법을 적용하는 경우 cosine 보정법보다 우수한 지형보정 효과가 나타나며 수치표고모델에 내재된 수평과 수직방향 오차 및 위성영상과의 정합오차의 영향을 감소시기키 위하여 국지적 조도의 모델링 시 커널의 크기를 증가시키는 경우 지형보정의 효과가 증대되는 것으로 판단된다.
목적 : 본 연구에서는 금 나노 입자를 통한 국소 가열과 MR 온도 영상 기법을 결합한 Theragnosis 개념에 대한 가초연구로 금 나노 입자의 특성 및 제조 조건에 따른 MR 변수의 변화를 연구하였다. 대상 및 방법 : 실험실에서 제조된 구형과 막대형 금 나노 입자를 사용하였다. 구형 입자는 합성방법과 교반속도(stirring speed: rpm)를 변수로 설정하였고, 막대형 입자눈 첨가된 구형 입자의 양을 변수로 하여 조건을 다양화하였다. 금 나노 입자를 2% 아가로즈 젤에 1:1 로 혼합하여 임상용 1.5T MRI 시스템에서 신호를 획득하였고, $T_1$과 $T_2$ 이완시간의 측정을 위해 TR과 TE를 조절하였다. 획득한 영상의 화소별 신호 강도플 이용하여 제작한 소프트웨어로 $T_1$과 $T_2$ 이완곡선을 추정하였고, 통계 분석으로 유의성을 검증하였다. 결과 : 구형 입자의 평균 $T_1$ 값은 $1.86{\pm}0.04$초, 막대형은 평균 $2.08{\pm}0.04$초로 막대형이 더 걸게 측정되었고, 반면 평균 $T_2$ 값은 구형과 막대형 각각 $57{\pm}2.4$ ms와 $35.45{\pm}0.1$ ms로 구형 나노 입자에서 더 길게 측정되었다. 결론 : 금 나노 입자의 형태적 특성 및 제조 조건에 따른 MR 영상 변수 $T_1$과 $T_2$ 이완시간의 변화를 확인하였다. 금 나노 입자를 이용한 MR 영상 연구의 수행 시 금 나노 입자의 형태와 제조 조건에 따른 적절한 TR과 TE로 최적화된 영상을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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