• 한국측량학회지
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• 제28권4호
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• pp.471-476
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• 2010

본 연구의 목적은 위성영상자료를 이용하여 사막지역의 토지피복상태의 변화를 분석하는데 있다. 따라서 본 연구에서는 위성영상자료를 이용한 사막지역의 토지피복상태를 분석하였다. 이 연구에서는 사막지역의 토지피복상태를 분석하기 위해서 몽골 지역을 연구 대상으로 하고 1991년부터 2007년까지의 Landsat TM과 ETM+ 영상자료를 이용하고 정규화 식생지수 및 무감독분류와 감독분류 방법에 의해 사막지역의 토지피복상태 변화를 분석하였다. 토지피복 상태를 수계, 녹지, 사막지역으로 구분하고 다시 사막지역은 약, 중간, 강 사막지역으로 분류하고 분석하였다. NDVI 지표와 분류된 사막지역 과의 상관관계를 분석함으로써 시간적 변화에 따른 사막화 지역의 토지피복 상태 변화를 분석하고자 한다. 위성영상자료를 이용하여 분석한 결과 사막주변영역에서 녹지는 감소하고 있는 것으로 나타나 사막지역이 확대되고 있는 것을 알 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.443-450
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• 2014

최근 각종 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 정부 및 지방 자치 단체에서 다양한 공간정보를 제작하여 공급하고 있다. 2000년 대분류 토지피복지도가 제작된 이래 2010년부터 토지 피복 세분류 지도가 작성되기 시작하였으나 현재 일부 지역에 대해서만 세분류 지도가 구축되어있는 상황이다. 또한 그 동안 토지 피복 분류 결과의 고도화를 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔지만 대부분의 연구가 대분류 또는 중분류 수준에 그치고 있으며 토지 피복 세분류에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 토지 피복 중분류의 논 항목을 세분류 갱신하기 위하여 경지 정리 논을 자동으로 추출하는 기법을 제안하였다. 농업 분야에 효과적인 활용이 가능한 RapidEye 위성영상을 이용하였으며 영상에 고주파 필터링을 적용하여 논의 경계 정보를 강조하고 Otsu 임계화를 통해 논 경계에 대한 이진 영상을 취득하였다. 토지 피복 지도와 영상 등록을 수행하여 논 토지 피복에 대한 마스킹을 수행하였으며 이를 통해 논 지역의 경계 정보를 선별하였다. 최종적으로 지역적인 허프 라인 추출을 통하여 끊어진 에지를 이어 논의 경계 정보를 선형으로 추출하고 시작점과 끝점이 유사한 선형을 연결하여 경지 정리 논의 경계 정보를 완성하였다. 연구 결과, 효과적으로 경지 정리 논의 경계를 추출할 수 있었으며 벡터 추출 시 논 토지 피복 세분류 갱신의 상당 부분을 자동화할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.128-133
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• 1998

To assess the flood damages and to provide necessary information for preventing future catastrophe, it is necessary to appraise the inundated area with more accurate and rapid manner. This study attempts to evaluate the potential of satellite synthetic aperture radar (SAR) data for mapping of flood inundated area in southern part of Korea. JERS L-band SAR data obtained during the summer of 1997 were used to delineate the inundated areas. In addition, Landsat TM data were also used for analyzing the land cover condition before the flooding. Once the two data sets were co-registered, each data was separately classified. The water surface areas extracted from the SAR data and the land cover map generated using the TM data were overlaid to determine the flood inundated areas. Although manual interpretation of water surfaces from the SAR image seems rather simple, the computer classification of water body requires clear understanding of radar backscattering behavior on the earth's surfaces. It was found that some surface features, such as rice fields, runaway, and tidal flat, have very similar radar backscatter to water surface. Even though satellite SAR data have a great advantage over optical remote sensor data for obtaining imagery on time and would provide valuable information to analyze flood, it should be cautious to separate the exact areas of flood inundation from the similar features.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.381-383
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• 2003

SAR imagery offers a reliable mode of image acquisition over tropical countries for various applications. The Philippines participated in two missions to the Pacific Rim by NASA in 1996 and 2000 that saw the deployment of the AIRSAR instrument. This paper discusses the Philippine experience in the use of polarimetric and interferometric radar datasets for diverse applications, including hazards mapping, geologic and geomorphologic mapping, and land cover mapping. The results are discussed in the light of present efforts at capacity building in remote sensing, attempts at operationalizing the use of SAR for priority applications, and future ambitions in remote sensing.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권1호
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• pp.117-126
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• 2018

This study aims to evaluate the usability of polarimetric SAR measurements for discriminating water-covered area from other land cover types and to propose polarimetric parameters showing the better response to the flood. Flood-related changes in the polarimetric parameters were studied using the L-band PALSAR-2 quad-pol mode data acquired before and after the severe flood events occurred in Joso city, Japan. The experimental results showed that, among various polarimetric parameters, the HH-polarization intensity, the Shannon entropy, and the surfaces scattering component of model-based decomposition were found to be useful to discriminate water-covered areas from other land cover types. Particularly, an unsupervised change detection with the Shannon entropy provides the best result for an automated mapping of flood extents.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.111-126
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• 2022

Land use and land cover (LULC) mapping is an important factor in geospatial analysis. Although highly precise ground-based LULC monitoring is possible, it is time consuming and costly. Conversely, because the synthetic aperture radar (SAR) sensor is an all-weather sensor with high resolution, it could replace field-based LULC monitoring systems with low cost and less time requirement. Thus, LULC is one of the major areas in SAR applications. We developed a LULC model using only KOMPSAT-5 single co-polarized data and digital elevation model (DEM) data. Twelve HH-polarized images and 18 VV-polarized images were collected, and two HH-polarized images and four VV-polarized images were selected for the model testing. To train the LULC model, we applied the conditional generative adversarial network (cGAN) method. We used U-Net combined with the residual unit (ResUNet) model to generate the cGAN method. When analyzing the training history at 1732 epochs, the ResUNet model showed a maximum overall accuracy (OA) of 93.89 and a Kappa coefficient of 0.91. The model exhibited high performance in the test datasets with an OA greater than 90. The model accurately distinguished water body areas and showed lower accuracy in wetlands than in the other LULC types. The effect of the DEM on the accuracy of LULC was analyzed. When assessing the accuracy with respect to the incidence angle, owing to the radar shadow caused by the side-looking system of the SAR sensor, the OA tended to decrease as the incidence angle increased. This study is the first to use only KOMPSAT-5 single co-polarized data and deep learning methods to demonstrate the possibility of high-performance LULC monitoring. This study contributes to Earth surface monitoring and the development of deep learning approaches using the KOMPSAT-5 data.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-22
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• 2015

풍력자원지도의 작성을 위해 기본적으로 지형고도자료, 지면조도자료, 풍황자료가 필요하다. 그 중 지면조도자료의 경우 토지피복분류 기법을 통한 토지피복지도를 이용하여 구할 수 있다. 지면조도지도의 경우 토지피복의 성질에 따라 풍속의 조도계수가 다르게 되며, 이러한 조도계수에 근거하여 정확한 지면조도지도를 만들 수 있다. 본 연구에서는 Landsat위성자료를 이용하여 무감독 분류 방법과 식생지수법을 사용하여 지면조도자료를 생성한 후 풍력자원지도를 작성하였다. 이렇게 만들어진 풍력자원지도를 근거로 식생지수법의 사용이 무감독 분류 기법에 비하여 타당한지를 검증하였다. 그 결과, 식생지수를 사용한 풍력자원지도는 관측 자료와 비교한 경과 60% 이상의 등급 일치율을 보였고 불일치하는 픽셀에 대해서는 최대 등급의 차이를 넘지 않았다. 따라서 풍력자원지도 생성 시 필요한 지면조도지도를 계산할 경우 식생지수를 이용한 분류방법이 효과적인 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.71-79
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• 2014

많은 연구들은 저해상도 위성영상을 이용하여 불투수면을 생성하며, 광역적인 객체 단위의 불투수면을 생성하는 데에 효율적인 성과를 이루지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 RapidEye 위성영상을 활용한 객체 기반의 불투수면 생성 기법을 제안하였으며, 이를 실험지역에 적용하고자 하였다. 분광반사율로 변환된 RapidEye 위성영상을 활용하여 추가적인 밴드를 생성하였으며, 훈련자료를 이용하여 그림자 및 수계 클래스를 추출하였다. 해당 클래스를 제외한 나머지 클래스들은 환경부의 중분류 토지피복지도와 분광혼합분석 모델을 활용하여 피복단위의 불투수 비율 영상을 생성하였다. 참조자료와의 정량적 비교평가를 통하여 본 연구에서 적용한 불투수면 생성 방법의 효용성을 검증하였다.

• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.471-479
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• 2011

증발산은 토양 표면에서 일어나는 증발 과정과 식물의 광합성으로 인해 발생하는 증산 작용을 포함한 수문 기상인자로 수문 순환과정에서 중요한 역할을 차지한다. 현재 국내외에서는 증발산을 산정하고 공간적인 거동을 파악하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만 특정 지역에서의 토지 피복의 차이나 식생으로 인해 거동을 이해하는데 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 고해상도의 영상을 제공하는 Landsat 위성이 기반이 되는 원격탐사 기반 에너지 수지 모형인 Mapping EvapoTRanspiration with Internalized Calibration (METRIC) 모형과 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 위성 기반의 Penman-Monteith 알고리즘으로 산정된 증발산의 공간 분포를 비교하였다. 토지 피복별로 분류한 후 두 공간 분포를 비교하여 침엽수림과 활엽수림에서 가장 높은 상관관계를 갖는 것을 확인하였고 두 모형에 대한 적용성이 높음을 알 수 있다. 본 연구를 바탕으로 원격탐사 기반 고해상도 증발산 지도를 제작하여 시공간적 변동성과 계절 변화에 따른 거동을 파악할 수 있을 것이다.

• 농업과학연구
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• 제41권3호
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• pp.205-211
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• 2014

Focused on Mt. Bogdkhan nature reserve in Mongolia, this study was conducted as a fundamental research to discover a tendency and characteristics of forest damage and to draw up measures for proper plans of forest restoration through an analysis of year-to year change using satellite images. In specific, land cover mapping was conducted by using Landsat images from 1994 to 2011, and then year-to year change was analyzed to investigate the features of forest damage in Mt. Bogdkhan. The results showed that the whole area of a reservation in Mongolia in 2011 was about $416.89km^2$; among them, forest area was $167,87km^2$, accounting for about 40.3%, followed by bare patch and grassland area (58.6%) and urban dry area (1.1%). In particular, compared in 1994, the area of forest in 2011 has increased by $6.12km^2$; while bare patch and grassland area has decreased by $10.81km^2$. Primary causes of forest degradation occurred in Mt. Bogdkhan nature reserve included illegal logging for fuel, forest and grassland degradation caused by domestic animals grazing, man-made forest fire, and disaster caused by insect pest.