• 한국지리정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.35-45
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• 2018

항공기 탑재용 초분광 카메라시스템에 의해 얻어진 영상데이터는 수십 내지 수백의 연속된 초분광 해상도로부터 동시에 각 화소별 완전한 분광 및 공간정보를 포함하고 있으므로 복잡한 연안지역에 대한 해안선 매핑, 특정재료로 이루어진 시설물 탐지, 연안지역의 토지이용 상세분석 및 변화 모니터링 등에 그 활용잠재성이 대단히 크다. 육역과 해역을 포함하는 연안지역을 대상으로 항공기 탑재 초분광센서인 CASI-1500으로부터 취득된 초분광 항공영상을 이용하여 분광각매퍼(SAM;Spectral Angle Mapper) 감독분류방법으로 토지피복분류를 행하였다. 첫번째, 대기보정영상에 대하여 육역과 해역이 포함된 지역에 대한 통합분류, 두번째, 육 해역의 통합분류결과로부터 육역과 해역의 분리 후 재분류, 그리고 세번째로 육역만을 대상으로 한 분류를 각각 수행하여 결과 및 정확도를 비교하였다. 또한 초분광 항공영상 48개 밴드로부터 IKONOS, QuickBird, KOMPSAT, GeoEye 등 고해상도 위성영상과 동일한 파장대의 4개 밴드영상, 그리고 WorldView-2 위성영상과 동일한 파장대의 8개 밴드영상만을 선택하여 각각 토지피복분류를 수행하고 초분광 48개 밴드영상으로 분류한 결과와 비교하였다. 연구결과, 연안지역에 대한 육역과 해역 통합영상으로 분류하는 것에 비해 육역과 해역 통합영상으로 분류한 후 육역과 해역을 분리하여 재분류를 수행하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 육역의 분류 결과에서 분광해상도가 높은 영상의 결과일수록 아스팔트나 콘크리트 도로가 더 정확하게 분류되었다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.201-205
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• 2007

In the post-Cold War era, acquisition technique of high-resolution satellite imagery (HRSI) has begun to commercialize. IKONOS-2 satellite imaging data is supplied for the first time in the 21st century. Many researchers testified mapping possibility of the HRSI data instead of aerial photography. It is easy to renew and automate a topographical map because HRSI not only can be more taken widely and periodically than aerial photography, but also can be directly supplied as digital image. In this study matching size of IKONOS Geo-level stereo image is presented lot production of digital elevation model (DEM). We applied area based matching method using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images. After matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex non-linear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters (EOPs) to minimize search area, the matching is tarried out based on this line. The experiment on matching size is performed according to land cover property, which is divided off into four areas (water, urban land, forest land and agricultural land). In each of the test areas, window size for the highest correlation coefficient is selected as propel size for matching. As the results of experiment, the proper size was selected as $123{\times}123$ pixels window, $13{\times}13$ pixels window, $129{\times}129$ pixels window and $81{\times}81$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. Of course, determination of the matching size by the correlation coefficient may be not absolute appraisal method. Optimum matching size using the geometric accuracy therefore, will be presented by the further work.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1935-1943
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• 2022

위성 영상을 활용하여 대규모 또는 정밀 토양 수분도를 제작하는 방법의 개발과 이를 적용한 사례 연구는 원격탐사 응용 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이 연구는 제주도 연구 지역을 대상으로 토양 수분도를 제작하였다. 이를 위하여 선형으로 조정된 Synthetic Aperture Radar (SAR) 편광 영상과 입사각 정보를 이용하여 광학 영상과 함께 토양 수분도를 산출하였다. SAR 영상은 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 후반 산란 계수 Analysis Ready Data (ARD) 자료를 사용하였다. 또한 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복도(land cover map)와 KOMPSAT-3 고해상도 위성 영상의 지표 반사도로부터 산출한 식생 지수 정보(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토양 수분도 처리 과정에 적용하였다. 이처럼 SAR 영상과 광학영상 정보를 융합하여 처리하는 경우는 토양 수분 산출물의 신뢰도를 향상할 수 있는 것으로 알려져 있다. 산출물의 과학적 분석을 위하여 KOMPSAT-3 영상으로 제작한 정규 수분 지수(normalized difference water index, NDWI)와 비교 분석을 실시하였다. 그리고 KOMPSAT-3 처리 결과의 검증을 위하여 Landsat-8 위성의 NDWI 처리 결과와 비교하였다. 이 연구를 통하여 산출한 토양 수분도 결과는 KOMPSAT-3 영상과 Landsat-8 위성으로 각각 처리한 NDWI 처리 결과와 높은 상관도를 나타냈다. 마지막으로 이 연구에 사용한 토양 수분 산출 알고리즘을 우리나라 고해상도 위성인 KOMPSAT-5 영상에 맞게 추가 개발하면 다른 외부 영상 없이 KOMPSAT 광학 위성정보와 KOMPSAT SAR 영상정보를 이용한 정밀 토양 수분도 제작이 가능할 것이라고 생각한다.

• 한국측량학회지
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• 제32권spc4_2호
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• pp.421-430
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• 2014

항공영상, 위성영상 및 초분광영상은 농업, 산림, 수계 해안, 지질, 토지피복 지도 작성 등에 널리 이용되고 있지만, 지적분야에서 이들의 활용은 거의 나타나지 않고 있다. 한편 해외에서는 항공 위성영상의 지적도와 중첩이나 지목의 등록 및 갱신과 관련된 연구 사례들이 보고되고 있다. 이에 본 연구에서는 초분광영상을 지적 분야 적용성 검토결과, 기존 지목 오류 조사를 위한 현장 공간정보 취득 수단으로 활용될 수 있을 것으로 판단되며 향후 다목적 지적 구현 시 지적정보와 융합할 수 있는 농업, 토양, 그리고 식생 등의 속성정보 취득에 기여할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.599-608
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• 2023

수문학, 기상학 및 농업과 같은 응용 분야에서 위성 기반 토양 수분 정보에 대한 관심이 높아지면서 다양한 해상도에서 토양수분도를 제작하는 방법의 개발과 사례 연구는 위성 정보 활용의 주요 주제 중 하나로 대두되고 있다. 이 연구는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 Sentinel-과 Sentinel-2 공개 자료를 적용하여 토양수분도 제작 결과를 예시하였다. 토양수분도는 synthetic aperture radar (SAR) 영상과 광학 영상과 융합하여 산출하였다. SAR 영상은 GEE에서 제공하는 Sentinel-1 위성의 후반 산란 계수 analysis ready data (ARD)자료와 Sentinel-2에서 계산한 정규식생지수와 함께 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복자료를 사용하였다. 호주 빅토리아 주에 위치한 연구지역을 대상으로 토양수분도를 제작하였으며, 기존 연구에서 발표된 현장 측정값과 비교 분석하였다. 현장 측정값을 기준으로 실험 결과의 정확도를 비교한 결과로 결괏값은 기준 값과 4-10%p 차이를 보이는 유의미한 범위의 일치도를 보이고, 위성 기반 토양수분도와는 0.5-2%p의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 지역의 지표 특성에 따라 고해상도의 토양수분도가 필요한 지역은 GEE를 통하여 제공되는 공개 자료와 이 연구에서 적용한 알고리즘으로 토양수분도의 제작이 가능할 것으로 생각한다.

• 대기
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• 제21권4호
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• pp.337-347
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• 2011

In this paper, we developed a detection and correction method of noisy pixels embedded in the time series of normalized difference vegetation index (NDVI) data based on the spatio-temporal continuity of vegetation conditions. For the application of the method, 25-year (1982-2006) GIMMS (Global Inventory Modeling and Mapping Study) NDVI dataset over the Korean peninsula were used. The spatial resolution and temporal frequency of this dataset are $8{\times}8km^2$ and 15-day, respectively. Also the land cover map over East Asia is used. The noisy pixels are detected by the temporal continuity check with the reference values and dynamic threshold values according to season and location. In general, the number of noisy pixels are especially larger during summer than other seasons. And the detected noisy pixels are corrected by the iterative method until the noisy pixels are completely corrected. At first, the noisy pixels are replaced by the arithmetic weighted mean of two adjacent NDVIs when the two NDVI are normal. After that the remnant noisy pixels are corrected by the weighted average of NDVI of the same land cover according to the distance. After correction, the NDVI values and their variances are increased and decreased by 5% and 50%, respectively. Comparing to the other correction method, this correction method shows a better result especially when the noisy pixels are occurred more than 2 times consistently and the temporal change rates of NDVI are very high. It means that the correction method developed in this study is superior in the reconstruction of maximum NDVI and NDVI at the starting and falling season.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.207-218
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• 2014

하천을 복원하거나 정비하는데 있어서 중요한 하천의 실태를 파악하는데, 하천 피복상태 정보는 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 하천의 피복상태 정보를 효율적이고 경제적으로 획득하기 위해 고해상도 항공정사영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 방법을 시험하고 하천토지피복지도 작성을 위한 최적 분류 방법을 검증하였다. 항공 정사영상의 CIR 영상과 RGB 영상을 이용한 하천토지피복 분석과정은 하천토지피복분류 항목 선정, 감독분류, 정확도 평가 및 분류지도 작성의 순서로 수행하였다. 분류 항목은 수역, 도로, 건물, 초지, 산림, 나지, 밭의 7가지 항목을 선정하였다. 감독 분류 알고리즘으로는 최대우도분류, 최소거리분류, 평행육면체분류, 마하라노비스거리분류 기법을 적용하였다. 감독분류의 분류정확도를 개선하기 위해 필터링과 훈련지역의 왜도 검증을 수행한 결과 CIR 영상을 이용한 최대우도분류 기법이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 자원환경지질
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• 제37권5호
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• pp.521-532
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• 2004

본 연구의 목적은 강릉지역에 대해 산사태 취약성을 GIS와 원격탄사를 이용하여 평가하는 것이다. 이를 위해 산사태 위치는 위성영상 해석 및 현지 조사를 통해 확인되었고, GIS와 원격탐사를 이용하여 지형도, 토양도, 지질도, 선구조도, 토지피복도 등이 수집되고, 처리된 후 공간 데이터베이스로 구축되었다. 확률 기법인 빈도비 모델을 이용하여 산사태와 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등 산사태 발생 요인들과의 관계를 계산하여 빈도비를 구하였다. 그리고 이러한 빈도비를 모두 더하여 산사태 취약성 지수를 계산하였으며, 이러한 취약서 지수를 모두 더하여 취약성도를 작성하였다. 그 결과는 실제 산사태 위치자료를 이용하여 검증 및 교차 검증되었고, 그 검증 결과는 산사태 취약성도와 산사태 위치와 밀접한 관계가 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제15권2호
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• pp.237-244
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• 1997

본 연구에서는 홍수 및 가뭄 피해지역 에 대한 객관적이고 효율적 인 조사방법으로서 인공위성 자료를 이용한 흔적분석의 타당성을 파악하는 것을 목표로 하였다. 각 피해시기에 관측된 위성자료와 이와 비교할 평시의 위성자료에 대하여 각각 토지피복분류 작업을 실시하였고, 중첩분석을 통하여 홍수 및 가뭄흔적을 파악하였다. 이후 현지조사 자료와 비교 분석함으로서 그 타당성을 검토하였다. 대체적으로 홍수흔적 분석은 당해 연도의 자료만으로도 어느정도 분석이 가능하였으며, 그 분석결과가 현지조사와 상당히 잘 일치하고 있고, 현지조사시 파악하지 못했던 지역들도 상당수 있음을 알 수 있었다. 따라서 홍수흔적 조사에서는 발생 후 수개월 지나 실시하는 현지조사보다 위성자료를 이용한 분석이 훨씬 정확하고 효율적임을 알 수 있었다. 가뭄흔적 분석에 있어서는 경년변화의 분석을 통하여 객관적으로 수자원의 고갈현상 파악은 가능하나 그 변화가 매우 미미하게 감지되며, 농작물의 피해는 어느 정도 확인할 수 있지만 실질적 인 피해조사에는 부적합한 것으로 판단되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.411-423
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• 2002

유출에 대한 신속하고 정확한 예측은 수문 및 수자원 분야에 있어서 궁극적인 목표 중의 하나이며, 우리나라와 같이 강우에 대한 유출의 응답이 짧은 시간에 발생하는 경우에 무엇보다도 중요하다. 따라서, 토지이용변화 등에 의한 유출의 변화 및 감시를 포함하는 유역내의 수문 변수의 변화를 적절하게 고려할 수 있는 분포형 자료를 선호하게 된다. 이때 분포형 모형을 적용시키기 위해서는 강우의 공간특성을 알아야 하며, 각 격자별 강우량이 입력자료로 활용되어 각 격자별 유출특성을 파악하게 된다. Landsat TM 자료를 이용할 경우 분포형 모형을 위한 유역 내에 관련된 인자 및 식생, 토지피복 등의 자세한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 SCS의 유출곡선번호(CN)에 의한 방법을 이용하여 유효우량도를 작성하여 신속하게 유출의 감시가 가능하도록 하는 기법에 대하여 검토하였다. 호우시에 있어서 유효우량에 대한 시계열 자료는 본 기법을 통하여 분포형태로서 계산i과 수 있으며, 이 결과는 분포형 유출모형을 이용하여 유역 출구에서의 수문곡선을 산정할 수 있다.