• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.225-236
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• 2022

도시의 인구 증가와 이에 따른 개발로 인한 도시화는 도시 내 열섬현상과 같은 다양한 환경문제를 유발할 수 있다. 특히 계획적으로 구축되는 신도시의 경우 짧은 기간에 진행되는 급격한 도시화로 인한 도시 기후의 변화를 분석하기에 적절한 연구대상지로 여겨진다. 본 연구에서는 Landsat-8 Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor (OLI/TIRS) 위성영상을 활용하여 세종특별자치시 내 행정중심복합도시의 2013년부터 2020년 개발계획에 의한 토지피복 변화와 이에 따른 표면 열섬현상의 변화를 분석하였다. 이를 위해 위성영상에서 제공하는 열적외선 밴드값과 방사율을 고려하여 지표면온도를 산출하고, 이를 기반으로 표면 열섬현상 강도와 Urban Thermal Field Variance Index (UTFVI)의 변화분석을 수행하였다. 개발이 진행됨에 따른 토지피복 변화 및 피복별 열섬현상 강도의 차이 확인을 위해 환경부에서 제공하는 중분류 토지피복지도를 활용하였다. 분석 결과, 연구지역의 시가화 면적은 15% 증가하였고 자연식생은 28% 이상 줄어든 것이 확인되었다. 또한 이에 따른 열섬현상의 확장 및 강도 증가가 관측되었고, 열섬현상이 발생된 지역의 생태적 수준은 매우 낮은 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 급격한 도시화에 따른 열 환경의 정량적 변화 및 생태적 수준을 확인하고, 주거환경의 열 환경 개선을 위한 추가적인 정책의 필요성이 제시될 수 있다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2001년도 춘계 공동학술발표회
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• pp.365-367
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• 2001

• 한국조경학회:학술대회논문집
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• 한국조경학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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• pp.15-16
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• 2015

• 한국조경학회:학술대회논문집
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• 한국조경학회 2022년도 추계학술대회 논문집
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• pp.74-75
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• 2022

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권1호
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• pp.1-8
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• 1999

위성자료를 이용한 표층수온 분포에 관한 연구는 AVHRR을 이용하여 해양이나 내륙의 거대 호수에 적용되어 왔다. 하지만, AVHRR은 공간적인 해상력이 낮아 (1.1 Km) 연안해역이나 시화호에 AVHRR을 적용하여 표층수온을 분석하기는 어렵다. 반면에 Landsat TM은 6번 밴드 (10.4-12.5 $\mu\textrm{m}$)를 이용하여 표층수온을 추출할 수 있으며, 120m 의 공간해상력을 가지고 있어서 시화호와 인근 해역의 표층수온 분포를 분석하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 Landsat TM의 공간해상력이 가지는 장점을 이용하여 연안해역과 시화호의 표층수온을 분석하였다. 또한, 표층수온을 파악하기 위해 영상에서 얻은 신호에 경험적 방법, NASA, RESTEC, Quadratic 방법을 적용하여 휘도온도(Brightness Temperature: $^{\circ}C$)를 구하고 이들을 실측치와 비교하였다. 각각의 방법을 적용하여 얻은 계산치는 실측치 보다 1-5$^{\circ}C$ 낮게 나타났으며, NASA방법은 $R^2$=0.9343, RMSE=3.5876$^{\circ}C$, RESTEC방법은 $R^2$=0.8937, RMSE=3.76$^{\circ}C$, Quadratic 방법은 $R^2$=0.8967, RMSE=2.949$^{\circ}C$의 결과를 보여주었다. Landsat TM은 단일밴드에 의해 표층수온을 추출하므로 대기중의 수증기에 따른 오차를 보정하기 어렵다. 따라서, TM 자료에 의한 표층수온 분포는 실측치보다 낮게 추정될 수 있다. 하지만, 연안해역과 시화호의 표층수온 분석에 있어서 공간해상력이 가지는 장점을 이용하기 위해서는 대기중의 수증기와 에어로졸에 의한 대기영향을 감소시킬 수 있는 방법이 제시되어야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.393-407
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• 2012

본 연구에서는 광학 원격탐사 영상의 획득 시 태양의 고도 및 방위가 대상 지역의 지형기복과 결합하여 나타나는 영향 및 다수의 시기에 걸쳐 획득한 영상을 비교분석하는 경우 영상 촬영시기의 차이로 인한 태양의 위치변화와 지형기복이 결합하여 나타나는 영향에 대한 보정을 시도하였다. 한라산과 다수의 분석구가 분포하는 제주도를 대상으로 Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 지형자료를 사용하여 국지적조도의 모델링 시 커널의 크기를 $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, $9{\times}9$ 화소로 변화시키며 Lambertian 보정기법인 cosine 보정법과 비 Lambertian 보정기법인 c-보정법을 적용하고 보정기법 및 커널 크기에 대한 지형보정 효과를 분석하였다. 개별 영상의 육상지역에 대하여 보정을 수행한 결과 커널의 크기 $7{\times}7$을 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 보정효과가 가장 우수한 것으로 평가되었고, 대상지역을 ISODATA 무감독분류법을 이용하여 선택된 산림지역에 한정하여 지형보정을 수행한 경우에는 커널의 크기 $9{\times}9$를 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 가장 우수한 결과가 도출되었으며 다양한 지표피복이 혼합된 대상지역 대한 보정보다 효과가 큰 것으로 평가되었다. 다시기 영상의 경우 세 시기에 획득된 영상에 대하여 각각 지형보정을 수행한 후 상대적 방사도 보정을 적용하였을 때 지형보정을 수행하지 않은 경우와 비교하여 적외선 파장영역에서는 보다 균질한 반사도로 방사보정이 이루어졌으며 가시광 파장영역에서는 원영상의 반사도 패턴이 잘 보존된 결과가 도출되었다. 이상의 결과로부터 주변 지형으로부터 반사되는 에너지와 불완전한 대기보정으로 인한 잔류 대기영향을 고려하는 c-보정법을 적용하는 경우 cosine 보정법보다 우수한 지형보정 효과가 나타나며 수치표고모델에 내재된 수평과 수직방향 오차 및 위성영상과의 정합오차의 영향을 감소시기키 위하여 국지적 조도의 모델링 시 커널의 크기를 증가시키는 경우 지형보정의 효과가 증대되는 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.449-461
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• 2021

광학 위성정보에 대한 분석대기자료(ARD)는 각 센서 별 분광특성과 촬영각 등을 적용하는 전처리 작업에 의한 성과물이다. 대기보정 처리과정은 통하여 얻을 수 있는 대기반사도와 지표반사도는 기본적이면서 복잡한 알고리즘을 요구한다. 대부분 위성 정보처리 소프트웨어에서는 Landsat 위성 대기보정 처리 알고리즘 및 기능을 제공하고 있다. 또한 사용자는 클라우드 환경에서 Google Earth Engine(GEE)을 통하여 USGS-ARD와 같은 Landsat 반사도 성과에 직접 접근할 수 있다. 이번 연구에서는 고해상도 위성정보 처리에 활용되고 있는 Orfeo ToolBox(OTB) 오픈 소스 소프트웨어의 대기보정 기능을 확장 구현하였다. 현재 OTB 도구는 어떠한 Landsat 센서도 지원하지 않기 때문에, 이 확장 도구는 최초로 개발된 사례이다. 이 도구를 이용하여 RadCalNet 사이트의 Railroad Valley, United States(RVUS) 반사율 자료 값을 이용한 결과 검증을 위하여 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상의 절대 대기보정에 의한 반사도 성과를 산출하였다. 산출된 결과는 RVUS 자료를 기준으로 반사도 값과의 차이가 5% 미만으로 나타났다. 한편 이 반사도 성과는 USGS-ARD 반사도 값뿐만 아니라 QGIS Semi-automatic Classification Plugin과 SAGA GIS와 같은 다른 오픈 소스 도구에서 산출된 성과를 이용한 비교 분석을 수행하였다. OTB 확장도구로부터 산출한 반사도 성과는 RadCalNet RVUS의 자료와 높은 일치도를 나타내는 USGS-ARD의 값과 가장 부합되는 것으로 나타났다. 이 연구에서 OTB 대기보정 처리의 다양한 위성센서 적용 가능성을 입증한 결과로 이 모듈을 다른 센서정보로 확장하여 구현하는 경우에도 정확도가 높은 반사도 산출이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 방법은 향후 차세대중형위성을 포함하는 다양한 광학위성에 대한 반사도 성과 산출 도구개발에도 활용할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.23-32
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• 2011

본 연구에서는 소유역을 정방형 격자망으로 형성하고 GIS 데이터처리를 행하여 다양한 지형적인 요소를 각 격자 단위로 해석할 수 있도록 한 다음, 분포형 모형 중 대표적인 $Vflo^{TM}$에 적용하였다. 그리고 모형을 이용함에 있어서 소유역 내에서 공간적으로 상이함을 무시하고 유역의 평균적인 토양함수조건을 적용하는 종전의 연구와 달리, 픽셀 단위로 구성되어 있는 LANDSAT 7 $ETM^+$ 위성영상으로부터 Tasseled Cap 변환을 통해 추출한 토양함수정보 를 모형의 각 격자에 적용하였다. 연구 결과, 소유역에서 토양함수의 공간적인 변화가 분포형 모형의 틀에 잘 부합할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 영상획득시기의 습윤지수와 10일 선행강우량과의 관계식을 추정하였으며, 이를 통해 구한 가중치의 적용성을 입증할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1940-1944
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• 2006

현지관측을 통한 지속적이고 광범위한 지역에 대해 정확하고 정밀하게 조사하여 종합적인 분석과 예측, 결정과정에 있어서, 복잡한 해양의 특성, 여러가지 조사 작업상의 난점, 경제적, 시간적으로 많은 어려움이 따르게 된다. 하지만, 위성원격탐사와 GIS를 이용한 해양환경파악기법은 현지관측에서 얻을 수 있는 제한적인 자료이외의 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 데이터베이스화하여 분석함과 동시에 가시화함으로써 해양개발로 인해 불가피하게 초래될 수밖에 없는 환경을 보다 정확하게, 객관적으로 분석하여 장기적으로 예측할 수 있는 고도화된 환경조사 및 평가 기술이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성자료인 Landsat TM 영상과 NOAA AVHRR 자료를 이용하여 수온 및 클로로필을 추출하였으며, GIS를 이용하여 현지관측자료 및 수치해도를 기초로 공간분포도를 작성함으로서 그 외의 수질환경요소를 산출하였다. 위성영상분석은 현장조사와 같은 시점의 Landsat TM 위성영상을 획득하여, 위성 영상은 지구의 곡률과 자전, 위성체의 자세와 고도 및 속도, 그리고 센서의 기하 특성으로 인하여 실제의 지형에 대하여 기하학적 왜곡을 가지고 있으므로 지형도에서 지상기준점(Ground Control Point, GCP)를 추출하여 ERDAS Imagine으로 UTM좌표체계에 따른 기하보정(Geometric Correction)을 실시하였으며, 동일한 시기의 NOAA AVHRR영상을 데이터로 처리하여 수온자료를 추출하였다. 표층수온과 현장관측에 의한 클로로필을 수치 지도화하기 위하여 열적외선영역인 TM band 6의 분광특성값(Digital Number)과 동일한 위치의 수온자료를 기초로 회귀분석을 실시함으로써 수온추출 알고리즘을 도출하여, 분석데이터의 신뢰도를 검증하였으며, 수온, 클로로필, 투명도 등을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분석을 실시하고, 공간분포도를 작성함으로써 대상해역의 해양환경을 파악하였다. 본 연구결과, 분석된 위성자료가 현장조사에 의한 검증이 이루어지지 않을 경우, 영상자료분석을 통한 표층수온 추출은 대기 중의 수증기와 에어로졸에 의한 계산치의 오차가 반영되기 때문에 실측치 보다 낮게 평가 될 수 있으므로, 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국환경농학회지
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• 제27권2호
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• pp.120-132
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• 2008

직접 조사가 힘든 비접근 지역인 북한 전역을 대상으로 DEM을 이용하여 표고 및 경사별 분포 현황을 분석하였고, Landsat TM 위성영상을 이용하여 논, 밭, 산림, 나지, 초지, 물, 간척지, 염전, 건물. 주거지, 기타10개의 분류 항목에 대한 토지피복도를 작성하였다. DEM을 이용한 지형분석 결과 개마고원이 위치한 량강도를 중심으로 동쪽 지역의 표고가 1,000 m 이상으로 높게 나타났고, 평안남도와 황해남도 지역이 낮게 나타났다. 산악지로 구분되는 심한 경사인 E 등급이 전체 면적 대비 38.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 편평한 A 경사는 주로 북한 서해안 지역에 넓게 분포하고 E 경사는 동북부 산악지형에서 높은 비율을 보이고 있어 북한의 전형적인 동고서저의 지형특성을 잘 반영하였다. 위성영상을 이용하여 분류한 북한의 토지피복 항목을 살펴보면 전체 면적 중 산림이 69.6%로 가장 넓게 분포하고 있고, 밭이 15.7%, 나지가 6.6%, 논이 4.2%, 하천과 저수지 등을 포함한 물이 1.6%, 초지가 1.1%, 도시와 주거지가 0.9%인 것으로 나타났다. 행정구역별 지표면 피복을 살펴보면 황해남도와 평안남도 등 서쪽에 위치한 해안가 저위평탄지에 주로 논이 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 밭의 분포는 논과 같이 서쪽 지역에 많이 분포하는 경향이었으나 북동쪽에 위치한 함경도와 자강도 및 량강도에도 비교적 고르게 분포하는 것으로 나타났다. 경사등급별로 농경지의 분포를 살펴보면, $0{\sim}2%$인 A 경사에 약 80% 이상 논이 분포하고 있고, 반면 밭은 A, B, C, D, E 등급에 비교적 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났다. 농업기후지대별 토지피복 현황을 살펴보면, 논과 밭은 북부 평야지대와 북부 서해안지대에 전체의 약 79%와 45%가 분포하였고 산림은 비교적 모든 농업기후지대별로 고르게 분포하였다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 힘든 지역에 대한 농업기반 및 농경지 정보를 주기적으로 파악할 수 있고, 넓은 지역에 대한 정보 수집이 가능한 장점이 있어, 3년$\sim$5년 주기로 영상분류를 통한 토지피복도를 작성하여 토지이용 및 분류에 대한 시간적 공간적인 변화를 분석한다면 농경지와 산림에 대한 이용 현황 자료를 제공할 수 있고 앞으로의 이용계획 수립에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.