우리나라는 세계적으로 유례없이 도시화가 급속하게 이루어졌으며 그 결과, 국토 면적의 10%인 수도권에 인구의 50%가 밀집하여 국토 개발의 불균형 및 열섬현상을 비롯한 각종 도시 문제가 수도권을 중심으로 발생하고 있다. 이에 수도권의 과잉 밀집을 해소하고 국토의 균형개발을 위해 2012년 7월 세종특별자치시가 출범하였으며, 세종시는 2000년대 후반부터 실질적인 개발이 진행되어 급격한 도시화를 겪고 있는 곳으로 급격한 개발에 따른 도시 문제를 수반할 것으로 예상된다. 도시화로 인한 지표면 특성의 변화는 도시열섬의 주요인이며 도시열섬현상은 결과적으로 도시지역의 기후변화 및 자연환경에 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문은 급속한 도시화를 겪고 있는 세종시를 대상으로 도시화의 정도와 도시열섬효과를 파악하였고 도시화와 지표면온도와의 상관관계를 분석하였다. 이를 위하여 LANDSAT 영상을 사용하였으며, 2001년부터 2013년까지의 LANDSAT의 $0.63{\mu}m-1.75{\mu}m$에 해당하는 적색, 근적외선, 중적외선 영역 영상으로 NDVI, NDBI, UI를 산출하였고, $10.4{\mu}m-12.5{\mu}m$에 해당하는 열적외선 영역대의 영상을 통하여 세종시의 지표온도를 추정하였다. 산출된 각 지수와 지표면 온도를 바탕으로 세종시의 NDVI의 변화, UI의 변화를 파악하였고, TVI를 통해 도시열섬을 분석하였다. TVI를 통해 새로 건설된 행정중심복합도시 지역 일대를 중심으로 도시열섬현상이 두드러지게 증가한 것을 확인할 수 있었고 각 지수와 지표온도와의 상관관계 분석 결과 NDVI가 높을수록 온도는 낮아지는 음의 상관 관계를, NDBI와 UI는 증가할수록 온도가 높아지는 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났으며 이 중에서도 UI는 지표면 온도와 가장 강한 양의 상관관계를 보였다.
The objective of this research was to find a direct and indirect method to estimate land surface temperature (LST) efficiently, using Landsat images and in-situ measurement. Agricultural fields including paddy fields have long been known to have multi-functions beneficial to the environment and ecology of the urban surrounding areas. Among these functions, the ambient temperature cooling (ATC) effect are widely acknowledged. However, quantitative and regional assessment of such effect has not had many investigations. Thermal remote sensing has been used over urban areas to assess ATC effect, to perform land cover classifications and as input for models of urban surface atmosphere exchange. Here, we review the use of thermal remote sensing in the study of paddy fields and urban climates, focusing primarily on the ATC effect. Landsat satellite images were used to determine the surface temperatures of different land cover types of a $441km^2$ study area in Cheongju, Korea. The results show that the ATC are a function of paddy area percentage in Landsat pixels. Pixels with higher paddy area percentage have more significant cooling effect.
In this study we classified sediment types of tidal flat using Landsat-5 images. This is for groping the method which can analyze correctly various kinds of sediment faces through satellite images. This work was performed by referencing ground truth of sediment faces which was investigated in the field. With this data we classified Landsat-5 image of 1997's to grope a most suitable classification method. As a result, in case of south Kanghwa island area, it was the optimum way to compound band 4, 5, 7 of Landsat-5 TM imagery. And, this work classified 3 kinds of sediment faces - M(mud), sM(sandy mud) and (g)M(slightly gravelly mud) - in land and mixed water area. It is anticipated that if this method is applied to a image of extremely lower sea level time, it can classify the sediment types of a broad tidal flat area. This is expected to be a beginning of estimating the effect of sediment faces to the change of the tidal flat ecosystem.
갯골은 갯벌 퇴적의 형성과 발달에 가장 핵심적인 구실을 하는 해안퇴적지형으로써, 갯벌 퇴적/침식 지형의 이해와 분포 파악에 있어 매우 중요한 지표로 여겨진다. 본 연구는 KOMPSAT 고해상도 위성영상자료를 활용하여 시화호 간척지의 방조제 수문 개방 이후 시기별 갯골 변화 양상을 파악하고, 고해상도 위성 영상의 활용 가능성 및 효율성 평가하는데 목적을 가진다. 갯골 선 추출을 위해 2009년, 2014년, 2019년 세 시기를 대상으로 KOMPSAT 2, 3 영상을 활용하였으며, 각 4개의 분광 밴드를 활용한 주성분 분석 및 기본 신경망 기반 감독 분류와 Normalized Difference Water Index, Matched Filtering 및 Spectral Angle Mapper 감독 분류 기반의 밴드 비연산 기법을 적용하였다. 추출한 갯골 정보의 검증을 위해 국토지리정보원 수치지도정보 및 중해상도 Landsat 7 ETM+ 영상자료를 활용하였다. 검증 결과, 갯골 선의 방향성 및 분포 양상 변화 감지 부분에서 KOMPSAT 영상 자료가 Landsat 7 영상과 비교하여 검증자료와 큰 일치성을 나타냈다. 하지만 갯골 선 밀도 분포 파악 및 퇴적 지형 발달과 관련된 유의미한 정보의 제공에 있어서는 한계를 가질 것으로 확인되었다. 본 연구는 국내 조간대 환경 이슈에 대응하는 방안으로써 KOMPSAT 영상 기반 고해상도 원격 탐사의 활용 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 조간대 환경 일대를 대상으로 하는 다종 플랫폼 영상 기반 융·복합 주제도 작성을 위한 기초연구자료로써 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
In order to analyze the surface temperature in accordance with the surface material, surface temperatures between Thermal InfraRed Image (TIRI) and Landsat 8 satellite observed at the commercial area (Gwanghwamun) and residential area (Jungnang) are compared. The surface temperature from TIRI had applied atmospheric correction and compared with that from Landsat 8. The surface temperatures from Landsat 8 at Gwanghwamun and Jungnang are underestimated in comparison with that from TIRI. The difference of surface temperature between the two methods is greater in summer than in winter. When the analysis area was divided into detailed regions, depending on the material and the position of the surface, correlation of surface temperature between TIRI with Landsat 8 is as low as 0.29 (Gwanghwamun) and 0.18 (Jungnang), respectively. The results were caused from the resolution difference between the two methods. While the surface temperatures of each zone from Landsat 8 were observed almost constant, high-resolution TIRI observed relatively precise surface temperatures. When the each area was averaged as one space, correlation of surface temperature between TIRIs and Landsat 8 is more than 0.95. The spatially averaged surface temperature is higher at Jungnang, representing residential areas, than at Gwanghwamun, representing commercial areas. As a result, the observation of high resolution is required in order to observe the precise surface temperature. This is because it appears that the spatial distribution of the various surface temperature in the range of micro-scale according to the conditions of the ground surface.
본 연구에서는 경남 거제시 연초면 지역의 소나무재선충(Bursaphelenchus Xylophilus) 피해발생 선단지를 보다 효율적으로 추출하기 위하여 IKONOS 1m 영상의 공간해상도와 Landsat TM 영상의 band 3, 4와 동일 파장대역이면서 식생과 같은 산림분야 연구에 많이 이용되고 있는 4m 영상의 Red(0.63~0.69)밴드, NIR(0.76~0.90)밴드를 활용하였다. 그 결과 IKONOS 4m 영상의 식생밴드(NIR band)를 이용한 히스토그램 분석이 가장 효과적이었으며, 이는 GPS(global positioning system)를 이용한 현지조사에서 총 22개의 sample 지점에서 15개의 소나무재선충 피해목을 추출함으로서 확인되었다. 본 연구는 소나무재선충 피해지역 추출뿐만 아니라 산림병해충 피해연구에 대한 고해상도 위성영상의 활용가능성을 제시하고자 한다.
미서부(美西部)의 광대한 Snake강(江) 범람평원은 홍수로 인하여 수로(水路) 및 식생형(植生型)의 빈번한 변화 및 침해를 받아왔다. 1985년과 1988년 기간 동안의 습지대 식생형의 변화를 탐지하기 위하여, 원격탐사의 변화탐지 기법(技法) 중 구분후(區分后) 비교(比較) 및 영상대차법(映像對差法) 등을 Landsat-5호 TM 디지탈 데이타를 이용하여 비교 고찰 하였다. 대차(對差)된 적외선대(外線帶) 영상들이 가시대(可視帶) 영상을보다 나은 정확도 지표(指標)를 보였으며, 역기법(閾技法)을 적용하여, 영상대차법에 의하여 변형된 영상들로부터 변화(變化)와 무변화(無變化)를 구분하였다. 또한, 여러 정확도 지표들 즉, 카파 일치계수(一致係數), 총정확도, 생산자 정확도, 이용자 정확도 및 평균정확도(생산자 및 이용자 정확도 등에 근거한) 등을 이용하여 최적역영역(最適閾領域)을 결정함에 있어서의 문제점들을 고찰하였다.
Sensors of Landsat detect different objects with different waves, so the range of water quality conditions can be accurately checked, and their images can be displayed in colors. The present study was conducted to measure the degree of clearness and depth and to detect elements from the surface water of Hwajinpo Lake. Based on these results, water quality of the lake was analyzed, and the range of water quality was drawn graphically. According to comparison outcomes, the new technique of detecting water elements from DN of Landsat TM images and drawing the range of water quality produced a far more accurate pattern for a wide area than the direct measurement. To display the pattern more clearly, the stretching technique in particular was very effective in the pattern analysis.
The solution-state of a reclaimed waste would be known to the method in using an analysis for seepage. But it is not the best method in the huge landfill reclaimed all kinds of the waste at random. Especially in case of the landfill called the Nan Gi-do located along the Han-river, it is difficult to judge the generative seepage to be flowed in to the Han-river. So to plan the effective stabilization on a landfill, it is very useful survey method using the Landsat TM image. Operating a heat-distribution analysis with the Landsat TM image, in case of a landfill not having definite data, we would assume the reclaimed sections of the waste to judge a solution-speed late comparatively such as a industry waste or a harmful waste through the heat change.
The purpose of this study is to evaluate the temporal land cover change by gradual urbanization of Gyeongan-cheon watershed. This study used the five land use of Landsat TM satellite images(l987, 1991, 2001, 2004) which were classified by maximum likelihood method. The five land use maps examine its accuracy by error matrix and administrative district statistics. This study analyze land use patterns in the past using time.series Landsat satellite images, and predict 2004 year land use using a CA-Markov combined CA(Cellular Automata) and Markov process, and examine its appropriateness. Finally, predict 2030, 2060 year land use maps by CA-Markov model were constructed from the classified images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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