본 연구에서는 저고도 원격탐사 기구인 Helikite를 이용하여 연안지역의 영상을 획득하였다. 그리고 획득된 영상에서 4 종류의 영역 분할 알고리즘을 이용하여 육지와 수괴의 영역을 분할해 낸 후 경계 검출법을 이용해 수륙경계선을 추출하였다. 실측데이터의 부재로 정량적인 비교는 불가능했으나, 수괴와 육지의 구분이 비교적 명확한 적외선(Infrared band) 영역의 영상을 기준으로 각 알고리즘들에 의해 추출된 수륙경계선을 비교하였다. 그 결과, 영상에서 수괴와 육지의 구분이 모호한 부분에서 각각의 알고리즘의 결과가 크게 차이가 나는 것을 발견할 수 있었다. 이는 각 알고리즘이 영역을 구분하는데 사용되는 영상의 수치값(Digital number)의 임계치를 선정하는 과정에서 생긴 차이라고 판단된다. 이와 같이 다양한 알고리즘을 통한 수륙경계선의 추출은 향후 연속 모니터링이 가능한 자동 관측시스템과 함께 활용하여 고정지역에서 얻은 수년의 장기간의 데이터를 통해 연안 지역 형태의 급격한 변화를 설명하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
Recent satellite data have revealed a correlation between the Sun’s activities and the Earth’s atmosphere . Many scientists have been conjectured a more direct connections between solar variability and the Earth’s atmosphere from satellite data analysis. During solar storms, more energetic particles reach the Earth’s atmosphere and this phenomenon have effects on the Earth’s atmospheric environment. Consequently, scientists suggest that these variations will affect a global climate change. In this study, we investigate the confirmative research results of atmospheric effects due to solar activities, especially solar storms.
This paper presents a geostatistical contextual classifier for the classification of remote sensing data. To obtain accurate spatial/contextual information, a simple indicator kriging algorithm with local means that allows one to estimate the probability of occurrence of certain classes on the basis of surrounding pixel information is applied. To illustrate the proposed scheme, supervised classification of multi-sensor remote sensing data is carried out. Analysis of the results indicates that the proposed method improved the classification accuracy, compared to the method based on the spectral information only.
RS 및 GIS 기술을 수산 및 해양과학분야에 실제로 어떻게 활용할 수 있는가를 제시하고 이 분야의 전문가들에게 관련 정보를 제공하는 데 있다. 앞으로 RS 및 GIS 기술은 수산 및 해양분야의 자연재해와 관련되는 여러 가지 현상들을 조사, 감시 그리고 예견하고 수산자원 및 해양환경의 관리와 보존에 활용되어 아주 유용하게 이용될 것이다.
본 연구에서는 해양과 수산 분야에 대한 GIS(Geographic Information System)와 RS(Remote Sensing)의 팔용에 대해 살펴보았다. GIS와 RS는 선진 과학 기술로서 중요한 역할을 하고, 지구 과학의 여러 분야에서 연구의 강력한 도구로 활용되고 있다. GIS와 RS는 해양과 수산에 관련된 다양한 현상을 관측하고 예측하기 위한 수단으로 크게 이용될 것이다.
The usual technique of correction and positioning of film image of RS require enough control points to provide the geographic coordinate. Some distortion and error caused by earth curvature and terrain and photograph tilt can't be eliminated by these ways. In this paper a set of technique of systemic correction and positioning of remote sensing image base on orbit parameter is described, some questions in its realization and their solvent also included.
Recently, the spatial resolution of earth observation satellites is significantly increased to a few meters. Such high spatial resolution images definitely will provide lots of information for detail-thirsty remote sensing users. However, it is more difficult to develop automated image algorithms for automated image feature extraction and pattern recognition. In this study, we propose a two-stage procedure to extract road information from high resolution satellite images. At first stage, a watershed segmentation technique is developed to classify the image into various regions. Then, a knowledge is built for road and used to extract the road regions. In this study, we use panchromatic and multi-spectral images of the IKONOS satellite as test dataset. The experiment result shows that the proposed technique can generate suitable and meaningful road objects from high spatial resolution satellite images. Apparently, misclassified regions such as parking lots are recognized as road needed further refinement in future research.
Kim, Deoksu;Bae, Dukwon;Choi, Jang-Geun;Jo, Young-Heon
대한원격탐사학회지
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제38권4호
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pp.387-394
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2022
Coastal upwelling is a significantly imperative process for understanding the interactions between physical and ecological processes and has been investigated incessantly. In this study, we explored the upwelling index, specifically upwelling age (UA). UA enabled us to observe the initiating, sustaining, and decaying upwelling processes. Although the sensitivity of many other geophysical parameters to estimate UA has been investigated, the wind direction has not been evaluated. Thus, we assessed the appropriate wind direction for the UA and obtained efficient upwelling signals from the four coastal stations. Furthermore, we applied the UA and compared it with the satellite sea level anomaly, sea surface temperature, and chlorophyll-a changes to validate how UA depicts their spatial extents. Thus, UA can predict the timing of coastal upwelling events using predicted geophysical parameters.
The aim of this paper is to investigate the applicability of high spatial resolution remote sensing images for conducting the rural amenity resources survey. There are a large number of rural amenity resources and field reconnaissance without a sufficient preliminary survey involves a big amount of cost and time even if the data quality cannot always be satisfied with the advanced study. Therefore, a new approach should be considered like the state-of-the-art remote sensing technology to support field survey of rural amenity resources as well as to identify the spatial attributes including the geographical location, pathway, area, and shape. Generally high-resolution satellite or aerial photo images are too expensive to cover a large area and not free of meteorological conditions, but recently rapidly-advanced internet-based image services, such as Google Earth, Microsoft Bing maps, Bluebirds, Daum maps, and so on, are expected to overcome the handicaps. The review of the different services shows that Google Earth would be the most feasible alternative for the survey of rural amenity resources in that it provides powerful tools to build spatial features and the attributes and the data format is completely compatible with other GIS(Geographic information system) software. Hence, this study tried to apply the Google Earth service to interpret the amenity resources and proposed the reformed work process conjugating the internet-based high-resolution images like satellite and aerial photo data.
20세기 후반부터 유부도 주위에서 하구언 축조 등 비교적 큰 규모의 간척사업들이 진행되었다. 이러한 간척사업의 시작으로 인공구조물들이 연안에 축조됨에 따라 주변 해역의 해류, 조위 및 조류의 변화를 야기하여 퇴적 및 침식으로 인한 연안지형의 변화가 예상된다. 따라서 이 연구에서는 유부도 조간대를 포함하는 Landsat TM/ETM+자료를 1998년부터 2012년까지 획득한 후 waterline 기법을 적용하여 인공구조물 축조에 의한 지형변화를 탐지하였다. 그 결과 유부도의 동쪽, 북동쪽, 서쪽 조간대에서 주로 퇴적이 일어났으며 그 면적이 약 4.5 $km^2$ 이상 되었다. 한편, RADARSAT-2의 완전편파 SAR자료에 Freeman-Durden decomposition을 적용하여 퇴적이 뚜렷이 일어난 지역에 대한 산란특성을 분석하였다. 그 결과 동쪽 퇴적지역은 서쪽 및 북동쪽의 퇴적지역과는 다른 산란특징이 관찰되었으며, 이는 퇴적환경의 차이로 인해 다른 종류의 퇴적물이 퇴적되어 발생한 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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