대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.506-506
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2002
S. Korean Government has accelerating its efforts to enhance the quality of the drinking water. The Ministry of Environment has declared the law of securing water-pollutant buffering zone to minimize the inflow of the point and nonpoint sources into the drinking water sources. As a first phase of installing nationa-wide water-pollutant buffering zone, approximately 300km buffering zone has been delineated along the South and North Han river, the major drinking water sources for the capital area of S. Korea, which has the population of more than 12 millions. The buffering zone has the width of 1,000 meter for the special protection area, and 500 meter for the remaining area from both ends of the river. The major works have been done in three stages. Firstly, the boundaries lines of the buffering zone was delineated on the digital topographic maps. Secondly, the maps were overlayed with the cadastral maps to identify individual land parcels, the street address of the major pollutant discharging facilities, and all different types of pollutants including livestocks. Thirdly, the field work has been done as a verification. Once the buffering zone was generated, all the information for the buffering gone were created or imported from other government agencies including official land price, details of the major manufacturing facilities discharging considerable amount of pollutants, major motels and resorts, not to mention of restaurants, etc. Also, major livestock houses were located to identify the path of the pollutant inflow to the drinking water source. Further works need to be continued such as purchasing private lands within the buffering zone and change the land use in the efforts to decrease the pollutant amount and to provide more environmentally friendly space. Also, high resolution satellite imagery should be utilized in the near future as a cost-effective data source to update all the landuse activities within buffering zone.
Satellite and aerial remote sensing (RS) techniques have been provided to collect spatial data globally over the last few decades. However in developing countries such as China, there is still an urgent need for low cost and high resolution RS data. As an emerging RS platform, commercial Unmanned Aerial Vehicle (UAV) integrated with state-of-the-art sensors and information technologies has the potential to become a low cost tool to meet application demands. In this paper, the architecture of UAV RS operation system is mentioned. Moreover, key technologies in UAV RS system are analyzed and current work is reported.
화장의 증가에도 불구하고 묘지의 면적증가는 계속되고 있고 이로 인해 국토공간 가운데 산지를 효율적으로 활용하지 못하고 있는 것이 현실이다. 위성영상을 이용한 사상추출(feature extraction) 방법은 이러한 문제점을 해결하고 묘지의 체계적인 관리를 가능하게 할 것으로 기대할 수 있다. 이에 본 연구에서는 묘지의 반자동 혹은 자동추출을 위한 기초연구로서 묘지의 통계적인 분광특성과 유형분류에 관한 연구를 수행하였다. 연구를 위해 고해상도 위성영상인 IKONOS 영상을 이용하였다. 연구지역 내에서 24개의 대상묘지를 선정하여 해당 묘지의 통계적 분광특성을 조사하고, 경관 식생지수 군집분석 등에 의한 분류를 시도하였다. 그리고 사면이나 경사도가 묘지의 유형구분에 미치는 영향을 연구하였다. 연구결과, 식생지수와 군집분석에 의한 유형구분이 유사하게 나타났고 사면이나 경사도는 묘지의 유형구분에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
설악산 아고산대 지역에 분포하는 암괴원은 2000년에 보고 된 후. 아직 그 규모에 비해 많은 논의가 이루어지지 못하였다. 고산지형학과 주빙하 지형학 분야에서의 새로운 논의들을 소개하고 현지답사를 통해 확인한 새로운 논의점들을 소개하고자 한다. 항공사진에서 확인하기 어려운 분포지역과 관련된 정보는 IKONOS 위성영상을 통해 일부지역에서 확인할 수 있으며. 분포범위를 확정할 수 있었다. 현지조사의 결과 지의류의 성장이 암괴의 화학적 풍화를 유발하고 있음을 확인할 수 있었고, 심층풍화와 관련된 절리구조가 아직도 중요한 것으로 파악된다. 외국의 대부분의 산정형 암해와는 달리 미립물질이 대부분 세탈되어 버리고 암괴만 남아. 화학적 풍화의 산물인 점토광물 등을 확인하기 어렵다는 점과 지의류의 성장속도와 풍화혈의 발달정도로 보아, 홀로세이전에 형성된 암괴원이 현재 기후하에서 생물학적 풍화를 받아 변형되는 것이라고 판단된다.
최근 지형정보 취득을 위한 다양한 신기술의 개발로 수치지도, LiDAR(Light Detection And Ranging), 고해상도 위성영상 등의 Digital Elevation Model(DEM) 자료원이 다양해졌다. 이러한 DEM은 효율적인 유역관리를 위해 수문지형 특성인자 추출에 필요한 주요 자료원이다. 특히 DEM을 이용한 유역 추출은 최근의 오염총량관리 계획의 수립에 필요한 당해 지역의 수계환경자료조사, 오염원조사, 오 폐수량 및 오염부하량 산정, 수질모델링 등의 공간적 경계를 구분 짓는 매우 중요한 공간자료이다. 지금까지의 DEM을 이용한 유역추출 연구가 격자크기나 전처리 방법에 따른 인자추출이 주를 이뤘으나, 이 연구에서는 LiDAR와 수치지도를 통해 작성한 DEM별 격자크기와 전처리방법에 따른 유역 추출의 정확도를 분석하였으며, 2m 격자의 LiDAR DEM을 Agree burn으로 전처리한 것이 가장 적합한 것으로 나타났다.
인공위성에 사용되는 온도 측정 센서는 서미스터(Thermistor) 와 AD590이 주로 많이 사용되고 있다. AD590은 IC chip으로 서미스터에 비해 고가이며 $1^{\circ}C$ 온도 변화에 출력 전류가 약 $1{\mu}A$ 변하는 특성을 가진다. 이에 비해 서 미스터는 온도 변화에 따라 저항 값이 변하므로 외부에서 전류나 혹은 전압 stimulus를 인가해 주어야한다. 또한 일반적으로 AD590에 비해 저가이며 NTC(Negative Temperature Coefficient)와 PTC(Positive Temperature Coefficient) 두 가지 형태의 센서가 사용되고 있다. 고 정밀 저궤도 지구관측용 인공위성의 경우 온도에 따른 카메라 구조물의 변형이 최종 영상 품질에 영향을 미치게 되므로 고 품질의 영상획득을 위하여 카메라 구조물의 정밀 온도 제어가 필수적으로 요구되며 이를 구현하기 위해서 매우 정확한 온도측정 요구조건이 주어지게 된다. 저궤도 인공위성의 경우 카메라 시스템에 부착된 온도센서의 측정 정확도 요구조건이 $0.3^{\circ}C$ 까지 요구되는 경우도 있다. 본 논문은 저 궤도 인공위성에 적용된 서 미스터의 온도 측정 정확도에 대한 분석 내용을 나타내었다.
The present study aims to derive and compare narrow and broad bandwidths of ocean color sensor’s algorithms for the study of monitoring highly dynamic coastal oceanic environmental parameters using high-resolution imagery acquired from Multi-spectral Camera (MSC) on KOMPSAT-2. These algorithms are derived based on a large data set of remote sensing reflectances ($R_{rs}$) generated by using numerical model that relates $b_b/(a + b_b)$ to $R_{rs}$ as functions of inherent optical properties, such as absorption and backscattering coefficients of six water components including water, phytoplankton (chl), dissolved organic matter (DOM), suspended sediment (SS) concentration, heterotropic organism (he) and an unknown component, possibly represented by bubbles or other particulates unrelated to the first five components. The modeled $R_{rs}$ spectra appear to be consistent with in-situ spectra collected from Korean waters. As Kompsat-2 MSC has similar spectral characteristics with Landsat-5 Thematic Mapper (TM), the model generated $R_{rs}$ values at 2 ㎚ interval are converted to the equivalent remote sensing reflectances at MSC and TM bands. The empirical relationships between the spectral ratios of modeled $R_{rs}$ and chlorophyll concentrations are established in order to derive algorithms for both TM and MSC. Similarly, algorithms are obtained by relating a single band reflectance (band 2) to the suspended sediment concentrations. These algorithms derived by taking into account the narrow and broad spectral bandwidths are compared and assessed. Findings suggest that there was less difference between the broad and narrow band relationships, and the determination coefficient $(r^2)$ for log-transformed data [ N = 500] was interestingly found to be $(r^2)$ = 0.90 for both TM and MSC. Similarly, the determination coefficient for log-transformed data [ N = 500] was 0.93 and 0.92 for TM and MSC respectively. The algorithms presented here are expected to make significant contribution to the enhanced understanding of coastal oceanic environmental parameters using Multi-spectral Camera.
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.
고해상도 위성영상 분류에서 다양한 색상을 가지는 건물들과 같이 동일한 클래스에 속하지만 색상 정보가 상이한 화소들이 클래스를 구성하는 경우에는 클래스를 대표하는 색상 정보를 결정하기가 어렵다. 본 논문에서는 클래스의 대표적인 색상 정보를 결정하는 문제를 해결하기 위해 HSV(Hue Saturation Value)의 색상 채널을 분할하고 객체 기반의 분류를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 RGB 컬러 공간의 입력 영상을 HSV 컬러 공간의 성분으로 변환한 후에 색상(Hue) 성분을 일정 간격의 서브채널로 분할한다. 각 색상 서브채널에 대해 최소거리기반의 영상 분류를 수행하고 분류 결과를 영상 분할 결과와 결합한다. 제안한 방법을 아리랑3A 위성영상에 적용한 결과 overall accuracy는 84.97%, kappa coefficient는 77.56%로 나타났고 상용 소프트웨어 대비 분류 정확도가 10% 이상 개선된 결과를 보였다.
Unmanned aerial vehicle(UAV) can acquire images with lower cost than conventional manned aircraft and commercial satellites. It has the advantage of acquiring high-resolution aerial images covering in the field area more than 50 ha. The purposes of this study is to develop the rice grain yield distribution using UAV. In order to develop a technology for estimating the rice yield using UAV images, time series UAV aerial images were taken at the paddy fields and the data were compared with the rice yield of the harvesting area for two rice varieties(Singdongjin, Dongjinchal). Correlations between the vegetation indices and rice yield were ranged from 0.8 to 0.95 in booting period. Accordingly, rice yield was estimated using UAV-derived vegetation indices($R^2=0.70$ in Sindongjin, $R^2=0.92$ in Donjinchal). It means that the rice yield estimation using UAV imagery can provide less cost and higher accuracy than other methods using combine with yield monitoring system and satellite imagery. In the future, it will be necessary to study a variety of information convergence and integration systems such as image, weather, and soil for efficient use of these information, along with research on preparing management practice work standards such as pest control and nutrient use based on UAV image information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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