원격탐사 자료를 이용하여 조간대 표층퇴적상의 분류가 가능하다면 현장조사와 상호 보완적으로 사용될 수 있다. 공간해상도 30 m 급의 Landsat 위성 자료를 이용하여 0.0625 mm 입자 기준에 의한 조간대의 표층 퇴적상 분류를 한 연구가 몇 차례보고 된 바 있지만, 스펙트럴 값만으로 퇴적상을 분류하기 위해서는 몇 가지 문제점이 따른다. 첫째는 점이적으로 변하는 조간대에서 입도와 위성자료 공간해상도와의 스케일 차이로 인한 mixed pixel(mixel)을 어떻게 분류할 것인가 이고 두 번째는 입도 요인 이외의 조간대 환경요인을 어떻게 고려해야 되느냐 하는 것이다. mixel에 대한 대안으로 4 m 공간해상도의 IKONOS 영상을 이용하였으며, 입도 이외의 다른 환경 요인은 조간대 지형과 조류로 (tidal channel)를 파악하여 퇴적상의 특성과 비교하였다. IKONOS를 이용한 조간대 퇴적상 분류 결과는 현장 조사 자료와 잘 일치하였으며 지형적으로 높고 조류로가 발달한 부분에 이질 퇴적상이 위치하는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 IKONOS와 같은 공간해상도를 갖는 KOMPSAT II 위성이 2004년 진수되어 서해조간대 지역에 대해 다시기의 많은 영상을 확보할 수 있다면 조간대의 지형변화와 생태계 변화 등의 조간대 모니터링 연구에 활용되어 연안의 종합적이고 효율적인 관리에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
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. 학습자료 및 검수자료 구축은 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.
본 연구에서는 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상을 이용하여 정밀농업 토지이용도와 식생정보를 추출하는 반자동 기법을 개발하여 제시하고자 한다. 분석에 사용한 자료는 KOMPSAT-3급의 공간 해상도와 분광 해상도가 동일한 IKONOS-2 영상(2001/5/25, 2001/12/25, 2003/10/23), QuickBird-2 영상(2006/5/1, 2004/11/17) 그리고 KOMPSAT-2 영상(2007/9/17)을 사용하였다. KOMFSAT-3급 영상자료로부터 정밀농업 재배지도를 작성하기 위해 ISODATA방법을 이용한 정밀농업 토지이용도를 작성하여 현장자료를 기존 스크린 디지타이징 기법으로 작성한 정밀 토지이용도와 비교하였다. 다양한 작물의 생육정보를 추출하기 위하여 식생지수인 RVI, NDVI, ARVI, SAVI를 이용하여 각 작물별로 분석하였으며, 이 과정을 ERDAS IMAGINE Spatial Modeler Tool로 개발하였다.
본 연구에서는 주파수 및 공간 도메인 상에서 선호 분석에 장점이 있는 웨이블릿 기반의 영상 융합 알고리듬을 제안하였다. 개발된 알고리듬은 레이더 영상 신호와 광학 영상 신호의 상대적인 크기를 비교하여 상대적으로 신호 크기가 큰 경우에는 레이더 영상 신호를 융합 영상에 할당하고 크기가 작은 경우에는 레이더 영상 신호와 광학 영상 선호의 가중치 합으로 융합 영상 신호를 결정한다. 사용되는 융합 규칙은 두 영상 신호의 상대적인 신호 비(ratio) 영상 그레디언트, 로컬 영역의 분산 특성을 동시에 고려한다. Ikonos 위성 영상과 TerraSAR-X 위성 영상을 이용한 실험에서 상대적으로 신호 크기가 큰 레이더 신호 만을 융합 영상에 할당하는 기존 방법에 비해 entropy, image clarity, spatial frequency, speckle index 측면에서 우수한 융합 결과를 얻었다.
본 연구에서는 저해상도 다분광 영상으로부터 고해상도 다분광 영상을 효과적인 추출하기 위해 인공지능의 한 기법인 신경회로망을 이용하여 중합을 위한 구조를 제안하였고, IKONOS 위성 영상에 적용하여 실험 및 결과를 제시하였다. 실험 결과에서 얻어진 화상은 비교적 좋은 분광특성을 나타내었으며, 향후, 본 연구의 중합방법은 토지 이용분류, 환경감시, 자원조사 등의 많은 분야와 지형공간정보 시스템의 데이터 활용 등 여러분야 응용될 경우 우수한 성능을 제공할 것으로 사료된다.
The subjects of this study are to examine and to apply the methods of making 1:5,000 scale maps using 1m resolution stereo images of IKONOS for the Munsan area of Paju-city where aerial photo surveying cannot possible because of security conditions. GCP(Ground Control Point) were acquired from GPS surveying and were to perform geometric corrections on images. Digital Map used IKONOS stereo images and it worked from the digital analytical stereoplotter. From field investigation, RMSE errors of the plane and vertical positions are estimated to 1.706m and 1.231m, respectively. The plane accuracy is better than an accuracy required by NGIS (national GIS) programs. Local information from field investigation was added and the resulting maps should be good as digital map under the scale of 1/5,000.
기존에 제작된 주제도는 중 저해상도 위성영상 기반으로 제작이 이루어져 위치정확도 및 표현되는 주제 정보의 정밀도가 낮다는 단점이 있다. 최근 촬영되고 있는 디지털항공사진영상은 흑백 및 컬러영역의 밴드와 산림판독이 가능한 근적외선 영역 밴드의 촬영이 가능하며, 고해상도 영상을 획득할 수 있어 정밀한 토지피복분류의 수행이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 논문에서는 디지털항공사진영상을 이용한 객체기반 토지피복분류 가능성 타진과 디지털항공사진영상의 활용성 제시를 위하여 동일한 지역의 GSD 0.12m급 디지털항공사진영상과 GSD 1m급 IKONOS 위성영상으로 객체기반 토지피복분류를 수행하였으며, 정사영상과 기존 중분류 토지피복도의 정성적 분석을 수행하였다. 또한, TTA(Training and Test Area) Mask를 생성하여 분류정확도를 분석하였으며, 영상을 대상으로 스크린디지타이징을 수행하여 분류면적의 비교를 통한 정확도를 분석하였다. 분석결과 디지털항공사진을 이용한 토지피복도 제작이 가능하였으며, 위성영상에 비해 세밀한 분류가 가능하였다.
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.
본 연구에서는 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상을 이용하여 전처리 후 정밀 농업 주제정보를 추출하는 방법론을 제시하고자 하였다. 분석에 사용한 KOMPSAT-3급 고해상도 위성영상은 IKONOS (2001/5/25, 2001/12/25, 2003/10/23) 3개의 영상, QuickBird (2006/5/1, 2004/11/17) 2개의 영상, KOMPSAT-2 (2007/9/17) 1개의 영상 등 모두 6개의 영상을 확보 및 각각에 대한 현장 GCP자료 및 RPC, RPB 자료를 수집하여 정사보정을 실시하였다. RMSE는 약 $0.12\sim3.18$의 값으로 분포되었다. KOMPSAT근 급 영상자료로 부터 정밀농업물재배지도를 작성하기 위해 각 벤드별 Scatter기법을 이용하여 각 밴드간의 상간관계를 살펴보고, 3개의 최적의 밴드를 선정하였다. 또한 작물별 최적의 밴드 결정을 위해 각 밴드별 픽셀 값을 사용하여 Texture 분석을 실시하였다. 그 결과 논의 경우 모든 밴드에서 분석이 용이 한 것으로 분석되었으며, 4밴드의 경우 3개의 작물(고추, 옥수수, 벼)의 분석시 매우 적합한 밴드인 것으로 분석되었다. 각 영상별 필터링 기법과, ISODATA 방법을 이용한 정밀농업 토지이용도 작성하여 기존 스크린 디지타이징 기법으로 작성한 정밀토지이용도와 비교하였다. 다양한 식생정보를 추출하는 위하여 확보된 영상자료로부터 RVI, NDVI, ARVI, SAVI 식생지수 를 추출하였으며, 그 결과를 현장자료로부터 추출한 식생지수간의 결과 값과 비교분석하였다.
본 연구는 산림 내 임상을 구획하기 위해 고해상도 IKONOS 위성영상을 객체 지향기반으로 분할 및 분류하였다. 영상분할 시 분광정보와 공간정보를 동시에 이용하여 모양이나 분광정보에 있어서 동질한 영역이라고 정의되는 영상객체를 생성하였다. 분할된 영상을 분류계급(class)으로 분류하기 위하여 NDVI와 경사, 방위, 고도 등 지형인자를 새로운 레이어로 추가시키고, 분류개념을 형성하기 위하여 퍼지 규칙을 사용하였다. 영상의 획득시기가 5월초인 점을 감안하여 NDVI는 0.2, 경사 $^{\circ}5^{\circ}$ 그리고 고도 130m를 기준으로 산림과 비산림지역을 분류할 수 있었고, 지형인자에 영향을 많이 받는 굴참나무와 신갈나무 또한 효율적으로 분류할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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