이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 기존의 여러가지 방법 이외에 보다 새로운 접근으로, 인공지능 기반의 심층신경망 기법을 148장의 Landsat 8 영상에 적용하여 우리나라 지표면온도를 산출하고 그 적합성을 평가하였다. Landsat 8 열적외 10번 밴드(약 11 ㎛ 파장대)의 밝기온도와 방출률은 물리방정식에 경험상수가 결합하여 도출된 값이기 때문에, 지역적 기상, 기후, 지형, 식생 등의 조건에 따른 불확실성을 내포하고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 밝기온도와 방출률로부터 지표면온도 초기추정치 T0를 산출하고 이와 함께, NDVI, 토지피복, 지형요소(고도, 경사, 향, 거칠기) 등을 입력변수로 하는 계절별 심층신경망 모델을 최적화하여 지표면온도를 산출하였다. 이는 ASOS(Automated Synoptic Observing System)와의 선형관계식으로 편의보정을 수행하는 기존 방법에 비해 진보된 기법이다. ASOS 관측치와 시공간적으로 일치되는 1,728건의 자료를 비교한 결과, 계절별로 차이가 있기는 하지만 특히 봄, 가을에는 상당히 좋은 결과를 보였으며(CC=0.910~0.917, RMSE=3.245~3.365℃), 또한 토지피복 유형에 상관없이 안정적인 산출이 이루어짐을 확인하였다. 향후 Landsat 5/7/8 자료의 장기시계열 빅데이터와 함께 추가적인 지표면변수를 활용하여 모델링 을 수행함으로써 기후변화 및 특이기상 하에서도 보다 신뢰도 높은 고해상도 지표면온도 산출이 필요할 것이다.
This study is to present a method of flood damaged area detection by the typhoon RUSA (August 31 - September 1, 2002) using Landsat 7 ETM+ and Landsat 5 TM images. Two images of Sept. 29, 2000 and Sept. 11, 2002 (path 115, row 34) were prepared for Gangreung, To identify the damaged areas, firstly, the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) of each image was computed, secondly, the NDVI values were reclassified as two categories that the negative index values including zero are the one and the positive index values are the other, thirdly the reclassified image before typhoon is subtracted from the reclassified image after typhoon to get DNDVI (Differential NDVI). Some part of urban and agricultural were classified into damaged area due to typhoon RUSA in Gangreung, $18.8km^2$ and $17.7km^2$ respectively.
본 연구는 인공위성(LANDSAT) Data를 이용한 도시역의 토지이용도(피복도)의 작성과 그 경연변화에 관하여 논한 것이다. 구체적으로는 인구증가가 현저한 서울시를 대상으로 1979년과 1983년의 토지피복도를 작성함과 동시에 이들의 4년간에 있어서의 토지피복도의 변화를 고찰하였다. 본 연구에서 개발 정리한 Software와 그 수순을 답습함으로서, 금후 관측수집일이 상이한 LAN-DSAT Data에 대하여 같은 조건으로 도시역에 있어서의 토지피복도의 작성이 가능하게 되었다.
Radiometric calibration is a prerequisite to quantitative remote sensing, and its accuracy has a direct impact on the reliability and accuracy of the quantitative application of remotely sensed data. This paper presents absolute radiometric calibration of the KOMPSAT-3 (KOrea Multi Purpose SATellite-3) and cross calibration using the Landsat-8 OLI (Operational Land Imager). Absolute radiometric calibration was performed using a reflectance-based method. Correlations between TOA (Top Of Atmosphere) radiances and the spectral band responses of the KOMPSAT-3 sensors in Goheung, South Korea, were significant for multispectral bands. A cross calibration method based on the Landsat-8 OLI was also used to assess the two sensors using near simultaneous image pairs over the Libya-4 PICS (Pseudo Invariant Calibration Sites). The spectral profile of the target was obtained from EO-1 (Earth Observing-1) Hyperion data over the Libya-4 PICS to derive the SBAF (Spectral Band Adjustment Factor). The results revealed that the TOA radiance of the KOMPSAT-3 agree with Landsat-8 within 5.14% for all bands after applying the SBAF. The radiometric coefficient presented here appears to be a good standard for maintaining the optical quality of the KOMPSAT-3.
위성 영상 자료에 대한 품질의 향상과 안정화는 다양한 목적을 가진 사용자들을 만족시킬 수 있다. 특히 절대 방사 검/보정은 영상의 광항적 품질을 유지하기 위한 척도가 된다. 본 연구에서는 초분광 영상 밴드 접합 기법과 분광 반응도를 이용하여 다중 분광 센서의 가상화를 통해 절대 방사 보정 계수의 적합성을 판단하였다. 적합성 분석을 위해 약 30분 차이로 촬영된 EO-1 Hyperion과 Landsat-8 OLI 센서의 영상을 이용하였고, 서로 다른 특성을 지닌 토지 피복으로 구성된 3개 지역을 선정하여 복사 에너지 값을 비교 하였다. 그 결과, 시공간에 따른 차이, 센서 수준의 차이를 제외하고 모든 밴드에서 0.99 이상의 적합성을 보여 주었다.
2013년 3월에 발사된 Landsat 8 인공위성의 이미지데이터를 이용하여 금강유역을 대상으로 수질인자에 대한 평가를 수행하였다. 본 연구의 목적은 다양한 수질인자 중 녹조에 직접적인 영향을 미치는 총질소와 총인의 농도를 추정함으로써 궁극적으로 수생태계에 악영향을 미치는 녹조의 발생을 모니터링 하는 것이다. 현장실측데이터와 인공위성 데이터간의 상관관계를 규명하기 위하여 Pearson' 상관계수를 이용하여 그 관계를 파악하였다. Landsat 8이 촬영되는 시기를 포함하는 총 20개의 현장실측 데이터가 수집되었으며 Landsat 8의 11개의 밴드중, 밴드2, 3, 4의 반사도 값이 총인과 총질소를 탐지하는데 있어서 가장 상관성 높은 것으로 나타났다. 총질소는 유의수준 0.05에서 밴드2(0.48), 3(0.62), 4(0.57)과 높은 양의 상관관계를 보였으며, 총인의 경우, 유의수준 0.01에서 밴드2(0.59), 3(0.59), 4(0.58)로 높은 양의 상관관계를 나타냈다. 5번 밴드는 유의수준을 벗어남으로써 두 수질인자를 탐지하는데 상관성이 떨어지는 것으로 나타났다. 상관성이 높았던 밴드간의 조합을 통해서 총질소와 총인에 대한 각각의 최적 회귀식이 다중 회귀식을 근거로 구축되었다. 유도된 회귀식으로 계산된 총질소와 총인의 농도값은 통계기법인 Bias와RMSE를 이용하여 현장실측데이터들과 비교 검증되었다. 최종적으로, 2014년 4월 21과 2013년 11월 12일에 대한 맵핑을 수행함으로써 총질소와 총인의 공간적인 분포를 시각적으로 확인할 수 있었다.
In-situ water quality sampling is used for accurate water quality assessment. However, in-situ water quality sampling offers limited samples and requires much time and intensive labors. Remote sensing approach has recently applied for water quality assessment. It has shown the advantage of offering a synoptic view but also more efficient and economical. In this study, we utilized Landsat Imagery to estimate the water quality of the Tamsui River basin, considered as one of the most important rivers located in the north of Taiwan. In order to monitor water quality of Tamsui River basin, a linear regression relation between the value of spectral radiance and four water quality parameters are investigated with 38 water sampling stations. Through the regression model, we could estimate river pollution index (RPI) from the predicted value of four water quality parameters. By using RPI, we can examine the pollution level of Tamsui River. The accuracy of RPI conversion of this study ranged from 32.2% to 68.2%.
An image-based atmospheric correction software ATC is implemented using MATLAB and SML (Spatial Modeler Language in ERDAS IMAGINE), and it was tested using Landsat TM/ETM+ data. This ATC has two main functional modules, which are composed of a semiautomatic type and an automatic type. The semi-automatic functional module includes the Julian day (JD), Earth-Sun distance (ESD), solar zenith angle (SZA) and path radiance (PR), which are programmed as individual small functions. For the automatic functional module, these parameters are computed by using the header file of Landsat TM/ETM+. Three atmospheric correction algorithms are included: The apparent reflectance model (AR), one-percent dark object subtraction technique (DOS), and cosine approximation model (COST). The ACT is efficient as well as easy to use in a system with MATLAB and SML.
The study was performed to recognize the most preferable spectral chennels for discriminating geological materials using the portable radiometer. The portable radiometer covers the visible and short infrared regions from approximately 0.4 to 2.5 microns which are coincided with Landsat TM, and the rock samples used for the study are pyrophylites, andesites, granite, granodiorite and silicified sedimentary rocks which are collected in Yangsan-Dongrae fault area. The analysis of the rock sample provides a preliminary basis for determining the wavelength regions showing diagnostic spectral features and for discriminating hydrothermal altered rocks from the unaltered rocks. The measurement of spectral of spectral reflectance for the rock samples was carried out in the laboratory which environment condition such as temperature, light sources, and humidity are constant. The analysis of the measured data was based on correlation between the reflectance value of the rock samples, and the follow discriptions are output of the study. 1) Pyrophyllite shows absorption at 0.83 $\mu\textrm{m}$ due to the oxidation of pyrite, and absorption at 2.22 $\mu\textrm{m}$ due to OH. 2) The altered rocks have generally higher reflectance than the unaltered rocks. 3) The ratio mesurement of pyrophyllites shows strong absorption at band 5/6 and band 6/4(in Landsat TM 5/7, 7/4). The ratio 1/5(Landsat TM 1/5) may be useful to discriminate andesite from the granite.
To investigate the streamflow impact of land cover changes by a typhoon, HEC-l storm runoff model was applied by using land cover information before and after the typhoon. The model was calibrated with three storm events of 1985 to 1988 based on 1985 land cover condition for a $192.7km^{2}$ watershed in northeast coast of South Korea. After the model was tested, it was run to estimate impacts of land cover change by the typhoon RUSA occurred in 2002 (31 August-1 September) with 897.5 mm rainfall. The land covers before and after the typhoon were prepared using Landsat 7 ETM+ of September 11 of 2000 and Landsat 5 TM of September 29 of 2002 respectively. For the $6.9km^{2}$ damaged area (3.6 % of the watershed), the peak runoff and total runoff by the changed land cover condition increased 12.5 % and 12.7 % for 50 years rainfall frequency and 1.4 % and 1.8 % for 500 years rainfall frequency respectively based on AMC (Antecedent Moisture Condition)-I condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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