서울을 포함한 수도권지역의 지표면 특성분석을 위하여 Landsat 위성자료(Landsat 5, Landsat 7, Landsat 8)를 이용하여 다양한 지표 특성지수와 지표면 온도를 계산하였다. 연구에 사용된 Landsat 자료는 가을철 자료로써 1985년 10월 21일의 Landsat 5, 2003년 9월 29일의 Landsat 7 그리고 2013년 9월 1일의 Landsat 8 자료를 이용하였다. 그리고 서울과 주변지역에 대하여 토양조절 식생지수, 수정 정규 습윤지수, 정규 습윤지수, 태슬 모자형 밝기, 태슬 모자형 초록, 태슬 모자형 습윤, 정규 식생지수, 정규 건설지수와 같은 지표 특성지수와 지표면 온도를 산출하였다. 대부분의 지표 특성지수들은 도시, 시골, 산, 건물, 강 그리고 도로 등에서 잘 구별되었다. 특히, 도시화의 특징은 서울 주변의 신도시(예, 일산)에서 잘 나타났다. 정규 식생지수와 정규 건물지수 그리고 지표면 온도에 따르면 도시의 확장은 서울의 주변지역에서 뚜렷이 보였다. 지표면 온도와 지표고도는 식생 또는 건설물의 구조와 분포를 나타내는 정규 식생지수 그리고 정규 건물지수와 강한 상관성이 나타났다. 정규 식생지수는 지표면온도와 양의 상관성을 보였고 지표고도와 음의 상관성을 가지는 반면, 정규 식생지수는 지표면온도와 지표고도에 대하여 각각 반대의 특성을 나타내었다. 또한, Landsat의 정규 식생지수와 정규 건물지수는 수도권지역에서 밀접한 관계를 보였다. Landsat 8과 Landsat 5에서는 -0.6 이하의 강한 상관성이 있었으며 Landsat 7에서는 -0.5 이상의 낮은 상관성이 나타났다.
A useful radiance-converting method was developed to convert the Landsat-7 ETM+thermal-infrared (TIR) band's radiance ($L_{{\lambda},L7/ETM+}$) to that of Landsat-5 TM TIR ($L_{{\lambda},L5/TM+})$ as: $L_{{\lambda},L5/TM}=0.9699{\times}L_{{\lambda},L7/ETM+}+0.1074\;(R^2=1)$. In addition, based on the radiance-converting equation and the linear relation between digital number (DN) and at-satellite radiance, a DN-converting equation can be established to convert DN value of the TIR band between Landsat-5 and Landsat-7. Via this method, it is easy to integrate Landsat-5 and Landsat-7 TIR data to retrieve the sea surface temperature (SST) in coastal waters on the basis of local empirical algorithms in which the radiance or DN of Lansat-5 and 7 TIR band is usually the only input independent variable. The method was employed in a local empirical algorithm in Daya Bay, China, to detect the thermal pollution of cooling water discharge from the Daya Bay nuclear power station (DNPS). This work demonstrates that radiance conversion is an effective approach to integration of Landsat-5 and Landsat-7 data in the process of a SST retrieval which is based on local empirical algorithms.
서울을 포함한 수도권의 지표면 온도를 분석하기 위하여 Landsat과 MODIS의 지표면 온도, AWS의 기온, 지표면 고도 및 토지이용도를 이용하였다. Landsat과 MODIS 위성의 지표면 온도와 AWS 기온의 분석은 상관계수, 평방근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE), 선형회귀분석 등의 통계분석방법을 적용하였다. Landsat과 MODIS 지표면 온도의 상관계수는 0.32이고 RMSE는 4.61 K였다. 그리고 Landsat과 MODIS 지표면 온도와 AWS 기온의 상관성은 각각 0.83과 0.96이며 RMSE는 3.28 K, 2.25 K이었다. Landsat과 MODIS 지표면 온도는 비교적 높은 상관성을 보였으나 각각의 선형회귀의 기울기는 0.45와 1.02이었다. Landsat 5의 경우 전체 관측소에 대하여 0.5이하의 낮은 상관성을 보였고 Landsat 8의 경우는 일치되는 지점이 다른 위성에 비하여 적었으나 0.5이상의 상관성을 나타냈다. Landsat 7은 대부분 0.8이상의 높은 상관성을 보였고 대체적으로 서울중심부에서 높은 상관성이 나타났다. 위성의 지표면 온도와 지표유형에 따른 AWS 기온사이의 상관성은 0.8이상의 높은 상관성을 보였다. Landsat 위성의 지표면 온도의 상관성은 0.84이었고 RMSE는 3.1 K이상이었으며 MODIS 위성의 상관계수는 0.96이상이고 RMSE는 2.6 K이하였다. 결과적으로 두 위성의 지표온도의 차이는 관측시각 차이에 의한 것으로 위성의 해상도에 따라 복사량을 탐지하는 지표면의 면적 차이에 의하여 발생되는 것으로 사료된다.
Landsat 7은 SLC의 기계적 결함으로 인해 2003년 5월 31일 이후로 SLC-off 상태에서 영상을 취득하고 있으며, 이로 인해 Landsat 7 영상을 활용하기 위해서는 추가적인 보정작업이 필요하다. 본 연구에서는 SLC-off 영상을 보정할 수 있는 Gapfill 함수를 이용하여 Landsat 7 SLC-off 영상을 보정하고, 비슷한 시기의 Landsat 5 영상과 비교하였다. 기준영상 없이 SLC-off 영상을 복원하여 보정영상을 제작함으로써 SLC-off로 인한 누락 영역의 화소가 대부분 복원되었으며, 부자연스러운 노이즈가 없는 영상을 얻을 수 있었다. 또한 보정영상의 토지피복분류를 수행하고, 기준영상을 이용한 분류결과와 비교를 통해 기준영상 없이 보정된 SLC-off 영상의 활용 가능성을 제시할 수 있었다. Landsat 7 SLC-off 보정영상은 주기적인 Landsat 영상의 취득이 어려운 여건을 개선할 수 있을 것이며, 대규모 지역의 변화탐지 및 영상분류는 물론 소규모 구름 등과 같이 국지적으로 발생한 영상 손실의 복원이 가능할 것이다.
산불지역 토양의 침식양상을 구분하기위하여 강원도 강릉시 사천면 일대의 산불지역 토양을 조사하였다. 토양은 유기물의 분포양상 및 토양층의 두께, 토양층 발달의 완전성(성숙도)를 근거로 5개 유형으로 구분하였다. 침식 현상은 토양의 유형에 따라 다르게 나타났다. 나뭇잎, 낙엽층, 뿌리, 재 그 밖의 유기물의 피복이 토양의 색과 영상 이미지 반사에 영향을 미치는 중요한 요인이었다. 침식양상의 차이를 보이는 5개 유형의 토양의 Landsat ETM 영상은 토양 유형별로 상이한 반사특성을 보였다. 산불지역 토양의 정규식생지수(NDVI)와 무감독 분류는 토양유형에 따른 Landsat ETM 영상 차이를 잘 반영하기 못하였으나, 최대우도법에 의한 감독분류 기법의 적용시 산불지역에서 침식형태에 따른 토양유형 구분이 가능하였다. 본 연구는 산불지역에서 침식현상을 파악하고 예측하는데 Landsat ETM 영상의 활용이 매우 효과적임을 보여주었다.
황해연안 전라북도 군산시 지역의 15년 동안의 4개 시점을 선택하여 육상도시 변화탐지를 목적으로 지표온도와 NDVI를 비교 관찰하고 NDVI최저대-지표온도최고대 상관관계를 분석하였다. 위성영상은 장기간에 걸친 광역지역의 연속모니터링에 효과적이므로 군산시를 촬영한 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+인공위성 영상을 분석대상으로 하였으며 에러보정을 위한 승인된 "gain", "bias" 또는 "offset"의 임계치를 대입하여 TM과 ETM+영상간의 오차를 정량화하고 분류하여 비교 검정하였다. 본 연구는 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+인공위성 영상을 전북 군산시 도시변화탐지에 적용하고 지표온도, 토지피복, 식생 변수를 검증하여 지표온도와 NDVI식생지수와의 R=(+)0.9478의 강한 양의 상관관계를 검출함으로써 제안한 위성영상을 이용한 NDVI최저대-지표온도최고대 상관분석모델이 육상 도시변화탐지에 매우 효과적임을 입증할 수 있다.
자바 섭입대 위에 존재하는 인도네시아 메라피 화산은 1~5년의 주기를 가지는 화산활동이 활발한 성층화산이다. 대체적으로 화산폭발지수가 1-3정도의 규모로 나타나는데 비해 최근 2010년 분화는 화산폭발지수가 4까지 올라가 386명을 사망자를 유발했다. 본 연구에서는 40년간 지구를 관측해온 Landsat 영상을 이용하여 18년 동안 메라피 화산의 지표변화를 관측하였다. 연구를 위해 1994년 7월 6일부터 2012년 9월 1일까지 총 55장의 Landsat-5,7 영상을 수집하였으며, 밴드조합영상을 통해 화산쇄설류의 흐름이 시간에 따라 이동함을 확인하였다. 화산쇄설류가 덮고 있는 지역을 추출하기 위해서, COST model을 이용한 대기보정 후 감독분류를 수행하였으며, 그 결과 CVP 보고서에 기재된 화산쇄설류의 분화 방향과 추출된 화산쇄설류 영역의 변화가 거의 일치했다. NASA에서 제공하는 Landsat-5,7 위성의 열적외선 밴드를 이용한 온도 추출 기법을 적용하여 분화구 지역의 평균 지표온도를 산출한 결과, 분화 전 지표 온도가 급격히 상승하고, 분화 후 온도가 하강하는 양상을 반복적으로 나타냈다. 비록 기상조건에 따른 영상획득에 제약이 있지만, 장기간 발생된 메라피 화산의 지표변화를 확인하는데 있어서 Landsat 위성 영상이 매우 유용한 도구임을 확인했다.
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.
최근 선진국들은 도시의 열섬현상에 대한 많은 문제점들을 인식하고, 이에 대한 대책을 마련하기 위해 끊임없이 노력하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 도심의 개발사업이 진행됨에 따른 토지의 피복변화량을 추출하고 이 변화량이 도심의 열변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 1985년 4월, 1994년 8월, 2001년 5월, 2009년 5월에 해당하는 4개의 Landsat 위성영상을 이용하여 대전광역시의 토지피복변화에 따른 열변화를 분석하였다. 도심의 지표면 온도를 추출하기 위해 Landsat TM 열적외선 영역센서인 Band 6의 분광밝기정도를 이용하여 표면온도분포를 산출하였으며, 이를 통해 도시화로 인한 열분포의 변화를 탐지하고자 하였다. 그 결과, 도심지의 면적이 최대 23.59% 상승한 반면 산림지역은 최대 27.91% 감소하였고, 도시화로 인해 도심의 지표온도가 주변지보다 높게 나타났으며, 이 경우 산림지역에 비해 약 $2.4^{\circ}C{\sim}5.7^{\circ}C$ 높게 형성되어 있음을 알 수 있었다.
이 연구에서는 토지 피복 분류를 위한 다중 해상도 자료 융합의 적용성을 평가하였다. 여기서 다중 해상도 자료 융합 모델로는 spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 지역은 미국 Iowa 주의 일부 농경 지역으로 선정하였으며, 대상 지역의 규모를 고려해 다중 해상도 자료 융합의 입력 자료로 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 및 Landsat 영상을 사용하였다. 이를 바탕으로 STGDFM 적용해 Landsat 영상이 결측된 시기에서 가상의 Landsat 영상을 생성하였다. 그리고 획득한 Landsat 영상과 함께 STGDFM의 융합 결과를 입력 자료로 사용해 토지 피복 분류를 수행하였다. 특히 다중 해상도 자료 융합의 적용성 평가를 위해 획득한 Landsat 영상만을 이용한 분류 결과와 Landsat 영상 및 융합 결과를 모두 이용한 분류 결과를 비교 평가하였다. 그 결과, Landsat 영상만을 이용한 분류 결과에서는 대상 지역의 주요 토지 피복인 옥수수와 콩 재배지에서 혼재 양상이 두드러지게 나타났다. 또한 건초 및 곡물 지역과 초지 지역 등 식생 피복 간의 혼재 양상도 큰 것으로 나타났다. 반면 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서는 옥수수와 콩 재배지의 혼재 양상과 식생 피복 간의 혼재 양상이 크게 완화되었다. 이러한 영향으로 Landsat 영상 및 융합 결과를 이용한 분류 결과에서 분류 정확도가 약 20%p 향상되었다. 이는 STGDFM을 통해 MODIS 영상이 갖는 시계열 분광 정보를 융합 결과에 반영하면서 Landsat 영상의 결측을 보완할 수 있었고, 이러한 시계열 분광 정보가 분류 과정에 결합되면서 오분류를 크게 줄일 수 있었던 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 통해 토지 피복 분류에 다중 해상도 자료 융합이 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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