산불지역 토양의 침식양상을 구분하기위하여 강원도 강릉시 사천면 일대의 산불지역 토양을 조사하였다. 토양은 유기물의 분포양상 및 토양층의 두께, 토양층 발달의 완전성(성숙도)를 근거로 5개 유형으로 구분하였다. 침식 현상은 토양의 유형에 따라 다르게 나타났다. 나뭇잎, 낙엽층, 뿌리, 재 그 밖의 유기물의 피복이 토양의 색과 영상 이미지 반사에 영향을 미치는 중요한 요인이었다. 침식양상의 차이를 보이는 5개 유형의 토양의 Landsat ETM 영상은 토양 유형별로 상이한 반사특성을 보였다. 산불지역 토양의 정규식생지수(NDVI)와 무감독 분류는 토양유형에 따른 Landsat ETM 영상 차이를 잘 반영하기 못하였으나, 최대우도법에 의한 감독분류 기법의 적용시 산불지역에서 침식형태에 따른 토양유형 구분이 가능하였다. 본 연구는 산불지역에서 침식현상을 파악하고 예측하는데 Landsat ETM 영상의 활용이 매우 효과적임을 보여주었다.
한반도 전역과 같은 상대적으로 넓은 지역의 정확한 분류를 위해서는 단일 영상 분류 후 영상정합 방식보다는 영상 정합 후 분류방법이 보다 정확하다. 또한 다중시기 정보는 분류에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 한반도 전역을 대상으로 최적의 Landsat ETM+ 영상정합 방식을 제시하였다. 한반도 전역에 대해 2000년부터 2001년까지 획득된 총 65개의 Landsat ETM+영상을 이용하여 낙엽기, 이앙기, 개엽기 각각 정합 영상을 제작하였다. 이때 보다 정확한 영상정합을 위해 히스토그램 매칭, 중앙영상을 기준으로 한 1차 회귀식적용방법, Landsat 촬영 패스별로 적용한 1차 회귀식 적용방법, 총 세 가지 상대복사보정 방법을 적용하였다. 적용 결과, 패스별 상대복사보정한 결과가 그 보정 효과가 크면서, 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한 시기별 정합영상을 살펴보면, 개엽기의 정합영상이 타시기에 비해 상대적으로 인접한 영상 간 지표물의 변이가 다양하게 나타나는 것을 볼 수 있었다.
불투수도는 도시화, 환경변화를 추정하기 위한 중요한 지수로서 도시 기후 변화, 홍수기철 도시 범람의 증가, 홍수 모델링에 영향 등 도시의 홍수 기상학과 수문학적인 변화와 매우 밀접한 관계가 있다. 본 연구에서는 안성지역 일대를 대상으로 하여 Landsat ETM+ 영상을 이용한 불투수도 작성을 시도하였다. 학습 및 검수자료는 고해상도 영상인 IKONOS 영상을 이용하였으며, Landsat ETM+ 영상에 대한 위성반사율을 이용하여 tasseled cap과 NDVI로 전환하고 다양한 변수들이 불투수도에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 Regression Tree 알고리즘에 따라 불투수도 추정식을 개발하여 지도화하였다.
최근 위성 영상정보를 이용하는 활용 연구의 중요성이 강조되면서 다중 분해능을 갖는 위성 영상정보의 통합적인 적용에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 광역적인 분석에서 다중 분해능 위성 영상정보의 광역적 통합 분석에 대한 적용 가능성을 살펴보기 위하여 경기도 남양주시에 대한 Landsat 7 ETM+ 다중 분광 영상정보와 KOMPSAT EOC 영상정보에 대한 화소 값(DN) 분석 및 다중 분해능 영상 분류를 수행한 뒤에, 분류 결과를 같은 지역에 대하여 구축된 토지이용현황 주제도와 대비 분석하고자 하였다. 다중 분해능 영상 분류로 나타난 주요 결과로는 단일 분해능 영상정보 분류결과에 비하여 도로 정보와 같은 선형적인 요소의 추출이 용이한 것으로 나타났다. 한편 연구 지역내 주요 도로에 대한 영향권 설정 분석 또는 거리 질의 방법을 이용하여 수행된 영상 분류 결과와 토지이용현황 주제정보의 대비 분석 결과는 두 가지 정보가 유사한 패턴을 보이므로, 다중 분해능 영상정보의 분류 결과는 도시 환경분석문제에도 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.378-381
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2002
We retrieved the aerosol optical thickness $\tau$$_{a}$ over land from Landsat-7/ETM+ image data using the correlation between the visible reflectance and middle IR reflectance. This band correlation method for aerosol retrieval was originally proposed fur MODIS data analysis by Kaufman et al.(1977). The results of retrieved aerosol optical thickness $\tau$$_{a}$ from Landsat-7/ETM+ data were compared with the simultaneous sky observation data at our study site. We found a good agreement between the retrieved and observed values. We presented the distribution maps of the aerosol optical thickness over land, retrieved from Landsat-7/ETM+ image data. Then, the surface reflectance map was also presented. The aerosol optical thickness over sea was retrieved assuming no reflected contribution from sea in the near IR band. In addition, we discussed some limitations when we apply the band correlation method.
Chlorophyll-a concentration maps of Yongdam reservoir in September and October, 2001 were produced using Landsat ETM imagery and the in-situ water quality measurement data. In-situ water samples were collected on 16th September and 18th October during the satellite overpass. The correlations between the DN values of the imagery and the values of chlorophyll-a concentration were analyzed. The visible bands(band 1, 2, 3) and the near infrared band(band 4) data of September image showed the correlation coefficient values higher than 0.9. The October image showed correlation coefficient values of about 0.7 due to the low variations of chlorophyll-a concentration. Regression models between the DN values of the Landsat ETM image and the chlorophyll-a concentration have been developed for each image. The developed regression models were then applied to each image, and finally the chlorophyll-a distribution maps of Yongdam reservoir were produced. The produced maps showed the spatial distribution of the chlorophyll-a in Yongdam reservoir in a synoptic way so that the tropic state could be easily monitored and analysed in the spatial domain.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.852-855
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2006
There is an increasing need to use data from different sensors in order to maximize the chances of obtaining a cloud-free image and to meet timely requirements for information. However, the use of data from multiple sensor systems is depending on comprehensive relationships between sensors of different types. Indeed, a study of inter-sensor relationships is well advanced in the effective use of remotely sensed data from multiple sensors. This paper was concerned with relationships between sensors of different types for vegetation indices (VI). The study was conducted using IKONOS and Landsat-7 ETM+ images. IKONOS and Landsat-7 ETM+ image of the same or about the same dates were acquired. The Landsat-7 ETM+ images were resampled in order to make them coincide with the pixel sizes of IKONOS. Inter-relationships of vegetation indices between images were performed using at-satellite reflectance obtained by converting image digital number (DN). All images were applied to topographic normalization method in order to reduce topographic effect in digital imagery. Also, Inter-sensor model equations between two sensors were developed and applied to other study region. In the result, the relational equations can be used to compute or interpret VI of one sensor using the VI of another sensor.
Space-borne multi-sensor data could provide fire scar and bum severity mapping. This paper will present detail mapping of burnt areas in Cheongyange Yesan of Korea with ETM+ image. Burn severity map based on ETM+ image was found to be affected by strong topographic illumination effects in mountainous forest area. Topographic effect is a factor which causes errors in classification of high spatial resolution image like IKONOS image. Minnaert constants J( in each band of ETM+ image is derived for reduction of mountainous terrain effects. Finally, this paper computes quantitative analysis of forest fire damage by each forest types.
In multi-dimensional image, ICA-based feature extraction algorithm, which is proposed in this paper, is for the purpose of detecting target feature about pixel assumed as a linear mixed spectrum sphere, which is consisted of each different type of material object (target feature and background feature) in spectrum sphere of reflectance of each pixel. Landsat ETM+ satellite image is consisted of multi-dimensional data structure and, there is target feature, which is purposed to extract and various background image is mixed. In this paper, in order to eliminate background features (tidal flat, seawater and etc) around target feature (laver farm) effectively, pixel spectrum sphere of target feature is projected onto the orthogonal spectrum sphere of background feature. The rest amount of spectrum sphere of target feature in the pixel can be presumed to remove spectrum sphere of background feature. In order to make sure the excellence of feature extraction method based on ICA, which is proposed in this paper, laver farm feature extraction from Landsat ETM+ satellite image is applied. Also, In the side of feature extraction accuracy and the noise level, which is still remaining not to remove after feature extraction, we have conducted a comparing test with traditionally most popular method, maximum-likelihood. As a consequence, the proposed method from this paper can effectively eliminate background features around mixed spectrum sphere to extract target feature. So, we found that it had excellent detection efficiency.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.29-33
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2002
In order to utilize remote sensed images widely, it is necessary to correct geometrically. Traditional approaches to geometric correction require substantial human operations. Such substantial human operations make geometric correction a laborious and tedious process. In this paper, We introduce concept of GCP(Ground Control Point) Chip and generate a GCP Chip for automatic geometric correction. GCP Chip is small image patch which has a GCP in reference coordinate image. GCP Chip will be used to match new images in geometric correction. We generated GCP chip using Landsat-7 ETM+ panchromatic band image in this study. Henceforth this result will support automatic process in geometric correction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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