본 연구의 목적은 향후 발사될 KOMPSAT-2 MSC와 유사한 분광특성을 가지는 Landsat ETM+ 영상자료와 동시기에 지상에서 관측한 surface reflectance 자료를 이용하여 영상기반의 대기보정 모델을 검토하는 것이다. 이러한 영상기반의 대기보정은 현장관측 자료가 필요하지 않다는 이점이 있다. TOA reflectance와 현장 관측치 간에 상당한 차이를 보이며, 연구결과는 COST 모델을 기반으로 하는 Case 1이 세 가지 경우 중에서 가장 정확함을 나타냈다. 한편 Case 2_1의 경우 Case 1처럼 정확하나 그 값은 현장 자료보다 낮게 나타났다. 또한 Case 3_1은 일부 밴드에서 관측치와 전혀 상관성이 없는 것으로 나타났다. 향후 IKONOS와 같은 고해상도 영상자료에 본 연구방법을 적용하면 MSC 데이터 특성에 맞는 대기보정 모델을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 Dempster-Shafer evidence theory에 기반하여 Gaussian 질량 함수를 사용하는 융합 기법을 제안하고 있다. Dempster-Shafer 융합은 비정확성과 불확실성 measures를 각각 belief 함수와 plausibility 함수로 나타내며 이 두 함수 값 사이의 간격을 나타내는 "belief interval"에 의해 불확실성의 정도가 표현된다. 이러한 Dempster-Shafer 융합기술을 이용하여 서로 다른 센서에서 수집된 영상 자료를 융합하여 사용하여 분류 결과의 정확성을 높이고 특히 분류를 위한 매개변수를 추정하는 훈련과정에서 복합 클래스를 설정할 수 있어 단순 클래스 설정으로 인한 훈련과정이 어려움을 피할 수 있다. 이 연구에서는 경기도 용인/능평 지역에서 관측 된 KOMPSAT EOC의 범색 영상 자료와 LANDSAT ETM+의 식생지수 자료에 대해 제안된 Dempster-Shafer 융합기술을 이용하여 분류 실험을 수행하였고 분류 결과는 서로 다른 센서간의 영상자료 융합을 위한 제안된 기법의 잠재적 효과성을 보여주고 있다.
본 연구는 낙동강 하구의 습지를 대상으로 습지생태계의 공간정보 추출을 위해 지리정보시스템 및 원격탐사 기법을 이용하여 3차원 습지목록을 제작하였다. 습지와 관련된 현장 조사는2009년 3월부터 8월까지 실시하였고, Landsat TM (2002년 10월 30일), Kompsat-2 (2008년 1월 17일 & 2008년 11월 20일) 인공위성 영상 자료와 항공 LiDAR (2009년 3월 1일) 및 국토지리정보원에서 제작된 수치지형도(1:5,000)를 사용하였다. 각종 영상자료는 기하보정한 후, 감독분류 및 무감독분류를 실시하여 현지 식생조사 자료와 비교, 분석해 습지분류도를 제작하였으며, 습지의 생산력을 분석하기 위해 낙동강 하구 습지의 우점식물종인 갈대군락의 생산성에 근거한 습지생산력 지도를 작성하였다. 또한 제작된 3차원 습지지도는 철새의 가시권 분석, 침수 모델링, 저서생물의 분포 특성 파악 등으로 다양하게 활용할 수 있는 방안을 제시하여 이러한 기법들을 잘 이용하면 우리나라 전역의 습지목록 작성에 활용될 수 있을 것이다.
This paper has dealt with a data fusion for the problem of land-cover classification using multisensor imagery. Dempster-Shafer evidence theory has been employed to combine the information extracted from the multiple data of same site. The Dempster-Shafer's approach has two important advantages for remote sensing application: one is that it enables to consider a compound class which consists of several land-cover types and the other is that the incompleteness of each sensor data due to cloud-cover can be modeled for the fusion process. The image classification based on the Dempster-Shafer theory usually assumes that each sensor is represented by a single channel. The evidential approach to image classification, which utilizes a mass function obtained under the assumption of class-independent beta distribution, has been discussed for the multiple sets of mutichannel data acquired from different sensors. The proposed method has applied to the KOMPSAT-1 EOC panchromatic imagery and LANDSAT ETM+ data, which were acquired over Yongin/Nuengpyung area of Korean peninsula. The experiment has shown that it is greatly effective on the applications in which it is hard to find homogeneous regions represented by a single land-cover type in training process.
Hong Seong Min;Jung In Kyun;Park Geun Ae;Kim Seong Joon
한국농공학회논문집
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제46권7호
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pp.15-21
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2004
This study is to present a standardized agricultural land use classification scheme at various spatial resolution (from 1 m to 30 m) of satellite images including Landsat TM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR and IKONOS panchromatic (PAN) and multi-spectral (MS) images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural land use, crop types, agricultural facilities and structures of 18 items. It was found that there is a threshold spatial resolution between 4 m and 6.6 m to identify the full items. Thus it is suggested that IKONOS fusion image (MS enhanced by PAN) is required to produce land use map for agricultural purpose.
The detection of sandstorms and industrial pollutants has been the emphasis of this study. Data obtained from meteorological satellites, NOAA and GMS, have been used for detailed analysis. MODIS and Landsat images are also used for the application of future KOMPSAT- 2. Verification of satellite observations has been made with air pollution data obtained by ground-level monitors. It was found that satellite measurements agree well with concentrations and variations of air pollutants measured on the ground, and that satellite technique is a very useful device for monitoring large-scale air pollution in East Asia. The quantitative analysis of satellite image data on air pollution is the goal in the future studies.
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.
최근 관심이 증대되고 있는 국토모니터링과 관련하여 기존의 SPOT, IRS, KOMPSAT, LANDSAT 등의 중ㆍ저해상도 위성영상과 IKONOS 등의 고해상도 위성영상을 이용하여 국토의 변화를 탐지하고자 하는 시도가 활발히 진행되고 있다. 이 때 영상의 기하보정은 필수적인 과정이며 영상의 기하보정시 기준점을 취득하는 과정에 많은 시간과 작업비용이 소요된다. 현재 기준점 취득은 수치지도 등을 통해 기존의 지상기준점을 이용하는 방법과 GPS를 이용한 현지 측량방법이 활용되고 있는데 동일지역에 대해 매번 사업 때마다 수행되고 있는 실정이다. 따라서 이러한 과정을 보다 효율적으로 수행하기 위한 하나의 방안으로 본 연구에서는 image chip을 이용하여 GCP를 취득하고 이를 데이터베이스로 구축하여 기존의 작업을 자동화, 체계화하고자 하였다. 이를 통하여 중복측량 방지와 데이터의 균질성을 기할 수 있었다. Image Chip의 영상 정합을 위해서는 상관계수법과 최소제곱정합법을 이용하여 부영상소 단위까지 정합결과를 얻을 수 있었으며 위성의 header 정보로부터의 영상의 표정각과 입사각에 대한 정보를 이용하여 축척과 회전요소를 고려함으로써 영상 정합시 보다 정확한 기준점 정보를 취득할 수 있었다. 또한, 이종 센서간 영상정합 가능성에 대해서 연구한 결과 KOMPSAT과 SPOT간에는 신뢰할 만한 수준의 정합 결과를 얻을 수 있었으나 고해상도 영상의 경우에는 항공사진과 IKONOS의 영상 정합시 센서의 방사학적 특성의 차이로 신뢰할 안한 결과를 얻을 수 없었다. 영상 정합시 정확도에 영향을 미치는 인자들에 관한 실험 결과 센서의 파장, 계절, Chip 영상의 크기 등이 큰 영향을 미쳤으며 영상정합을 위해 영상 GCP를 데이터베이스에서 검색할 때 이에 대한 고려가 우선적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.n of hub-and-spoke system, integration of logistics bases, introduction of (automatic) parking building, diversification of transportation mode, and etc. At the same time, we constructed three practically executable scenarios based on those ideas. The first is "Center Hub" scenario, the second is "Metropolitan Hub" scenario. The third and last scenario is "Regional Consolidation of Warehouses (distribution centers)".f worldly desire' and 'cordiality' that one could be deserved his diligency becoming a part of the harmonious idealistic living place. Fourthly, on the character of story teller. Originally he is a incomer of "Gang-Ho" from real world. so that reason, he is showing dualism not to deny the loyalty oath to his king, while he intends to satisfy with the life in "Gang- Ho" separating himself from real world. As a gentry, at that time, the loyalty oath is inevitable one and that is found from wr
2008년과 2009년에 획득된 KOMPSAT-2 위성영상 자료와 야외조사를 병행하여 순천만과 벌교 연안습지의 염생식물 군락의 정밀한 분포경계를 확인하고 분포 양상과 면적을 구하였다. 순천만과 벌교 연안습지의 주요 군락은 갈대와 칠면초 우점군락으로 확인되었다. 퇴적특성을 파악하기 위해 조간대 표층의 수준측량과 퇴적상 분석이 수행되었다. 염습지의 퇴적상은 대부분 실트질 니와 니질 퇴적상을 보였으며 계절변화는 매우 작았고, 지형구배는 경사도가 $0.0007{\sim}0.002^{\circ}$로 매우 평탄하였다. 연구지역에서 염생식물은 평균해수면보다 0.7~1.8 m 높은 곳을 점하고 있었으며, 갈대우점군락은 평균해수면 위 1.1~1.8 m, 칠면초 우점군락은 평균해수면 위 0.7~1.3 m 높은 고도를 나타내는 범위에서 생육하고 있다. 2009년 분포를 기준으로 순천만 연안습지의 갈대 우점군락의 면적은 약 $0.79km^2$, 칠면초 우점군락의 면적은 약 $0.22km^2$로, 총 면적은 약 $1.01km^2$이다. 벌교천 하구 연안습지의 갈대 우점군락 면적은 약 $0.31km^2$, 칠면초 우점군락의 면적은 약 $0.031km^2$이며, 총 면적은 약 $0.341km^2$이다. 순천만-벌교 하구 염습지에서 각기 105개와 60개의 염생식물 단위군락의 분포양상과 면적이 제시될 수 있었다. 2008/2009년 위성영상에 의해 분석된 염생식물 군락의 정밀한 분포양상과 면적은 국내에서 가장 중요한 염습지인 해당 연구지역에서 향후 염습지 관련 모니터링의 기본자료로 매우 가치가 높을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 LANDSAT 8호, KOMPSAT 2호 위성영상과 1/25,000 수치지형도를 기반으로 작성된 음영기복도를 이용하여 2007년 1월 20일 오대산 지역에서 발생한 약 4.8의 중규모 지진과 선구조선의 관계를 분석하였다. 대부분의 선행연구는 지체구조와 관련된 선구조선 분석 연구를 하였으며, 주로 2차원의 위성영상과 음영기복도를 활용하였기에 지형의 기복 등에 대한 판독이 어려워 선구조선 추출이 제한적이었다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 기반으로 작성한 3차원 입체 영상과 수계망 분석을 통해 지형의 기복, 수계의 연결성 등을 판독해 선구조선을 추출하여, 2차원 영상에서 나타나는 시각적인 판독에 의한 오류를 최소화한 선구조선 판독도를 작성하였다. 또한 진앙에 대한 선구조선의 통계 요소별 밀도를 추정하기 위해 spline 내삽법을 이용하여 선구조선의 빈도, 교차점, 길이에 대한 밀도를 계산하였다. 그리고 진앙에서의 선구조선 밀도가 얼마나 밀집되어 있는지 정량적으로 표현하기 위하여 각 격자 내의 선구조선 밀도에 대해 최대 선구조선 밀도로 나누는 상대밀도 값(Value of the Relative Density; VRD)을 계산하는 알고리즘을 개발하여 밀도도(density map)를 작성하였다. 각 영상의 진앙에서의 VRD는 최소 약 0.60에서 최대 약 0.90으로 나타났지만, 각 영상별 광원의 고도각과 방위각이 차이가 있어 영상별 VRD보다 통계 요소별 VRD의 평균치를 사용하였다. 그 결과, 빈도의 평균 VRD는 약 0.85로 교차점과 길이의 평균 VRD보다 약 21% 높게 나타나, 선구조선의 빈도 요소가 진앙의 위치와의 관계가 가장 밀접함을 확인하였다. 이와 같이 3차원 영상의 선구조선 추출을 통한 밀도 분석 기술은 향후 지진 발생 가능 지역 분석에 기초자료로써의 의미가 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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