• 제목/요약/키워드: Landsat 7

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Landsat 8 OLI영상의 NDVI를 이용한 식생피복지수 분석 (Analysis of Vegetation Cover Fraction on Landsat OLI using NDVI)

  • 최석근;이승기
    • 한국측량학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.9-17
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    • 2014
  • 대기의 에너지를 측정하거나 지표면유출을 예측하는 기상 및 수문모델에서 지표면특성(식생피복)을 파악하는 것은 매우 중요한 요소이다. 1978년 Deardorff가 식생피복을 정량적으로 파악하기 위하여 식생피복지수(Vegetation Cover Fraction)를 제안한 후 식생피복지수에 관한 연구가 활발해졌다. 그러나 선행연구에서는 AVHRR, MODIS 그리고 KOMPSAT-2영상과 같은 고 저해상도 위성영상을 이용한 많은 연구가 있었으나, 중해상도 영상인 Landsat에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 Landsat OLI영상을 이용하여 식생피복지수 산정방법을 연구하였다. 정확하고 효율적인 식생피복지수 산정방법을 연구하기 위하여, 본 연구에서 제안된 방법과 선행연구방법을 비교평가 하였다. 실험결과 NDVI와 식생피복지수는 많은 연관성을 지니는 것으로 분석되었으며, 본 연구에서 제안된 방법을 이용한 식생피복지수가 특이점을 제외한 RMSE 7.3%로 전체 방법 중에서 가장 높은 정확도를 보였다.

Landsat 영상을 이용한 도심의 열변화 탐지 (Detection of Heat Change in Urban Center Using Landsat Imagery)

  • 강준묵;가명석;이성순;박준규
    • 한국측량학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.197-206
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    • 2010
  • 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.

Landsat 영상을 이용한 태풍 RUSA 침수피해지역 분석기법 연구 (Method Development of Flood Damaged Area Detection by Typhoon RUSA using Landsat Images)

  • 이미선;박근애;박민지;신형진;김성준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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    • pp.1300-1304
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    • 2004
  • 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.

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한반도지역 LANDSAT 위성영상의 기하보정 데이터 구축 (Establishment of Geometric Correction Data using LANDSAT Satellite Images over the Korean Peninsular)

  • 윤근원;박정호;채기주;박종현
    • 한국지리정보학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.98-106
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    • 2003
  • 위성영상의 장점인 고해상도, 다분광, 주기성, 광범위 촬영 등에 의해 위성영상은 초창기의 군사, 환경 분야의 적용을 뛰어넘어 현재는 많은 활용 분야에 널리 적용되고 있다. 이러한 위성영상을 효율적으로 활용하기 위해서는 여러가지 영상처리를 하여야 하며, 특히 기하보정 영상처리는 모든 활용분야에 있어 꼭 필수적인 단계이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기하보정 작업을 용이하게 하기 위하여 LANDSAT 위성영상을 중심으로 크게 세 가지 작업을 수행하여 기하보정 데이터를 구축하였다. 첫번째는 한반도 지역에 대하여 기하보정에 필요한 지상기준점을 선정하여 데이터베이스를 구축하였다. 두번째는 구축된 지상기준점을 이용하여 연도별로 구분된 LANDSAT 위성영상에 대하여 기하보정을 수행하였고, 마지막으로는 기하보정된 영상을 한반도 지역을 대상으로 모자이크 하였다. 이와 같은 작업을 통하여 576개의 지상기준점, 165장의 기하보정된 영상과 7장의 한반도 모자이크 영상을 구축하였다. 구축된 한반도의 기하보정 데이터는 많은 분야에 기초자료로 활용되리라 기대한다.

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Landsat 7 ETM+ 위성영상을 이용한 전남산업단지의 지표온도 (Land Surface Temperatures of Industrial Complexes in Jeonnam Using Landsat 7 ETM+ Satellite Images)

  • ;;허정원;한동엽
    • 지역연구
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    • 제31권3호
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    • pp.99-112
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    • 2015
  • 기상관측망은 충분히 고밀도로 구축되어 있기 않기 때문에 산업지역의 전체 지표온도를 얻기는 쉽지 않다. 넓은 지역에 걸쳐 취득하고 짧은 시간에 처리할 수 있는 다기능 원격탐사 정보를 통하여 특정지역에서 현재의 변화하는 지표온도를 정확하고 연속적으로 관측할 수 있다. 전라남도는 광양제철소, 여수산업단지, 율촌산업단지, 대불산업단지와 같은 많은 산업단지와 함께 빠르게 산업화되고 있다. 산업단지 내 지표온도 특성을 살펴보기 위하여 본 연구는 Landsat 7 ETM+의 열적외 파장영상을 이용하여 4개의 산업단지의 지표온도를 비교하였다. 이로부터 환경적 자연적 자원관리를 위한 산업단지의 기초자료를 얻을 수 있었다. 연구 결과는 산업단지계획가에서 환경적 문제와 관련된 개발방식에 도움을 줄 수 있다.

다중시기 11월 Landsat 영상을 이용한 강원도 일대 임상의 변화관찰 및 상록수 영급의 구분 (Observation of Forest Change and Estimation of Tree Ages of the Conifer over Kangwon-do by using Multi-Temporal, November-Landsat Images)

  • 전경미;이훈열
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.210-213
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    • 2006
  • 이 연구에서는 다중시기 Landsat 영상을 이용하여 강원도 일대 임상의 변화를 살펴보고 상록수의 영급을 구분하는 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 1980년대에서 현재까지 축적된 Landsat-5와 Landsat-7영상 중에서, 대부분 지역에 활잡목 및 활엽수가 낙엽이 지고 눈이 아직 쌓이지 않을 시기인 11월에 촬영된 영상만을 이용하였다. 각 영상에서 양지바른 상록수, 활엽수, 그늘진 지역, 도시 및 바다 등을 클래스로 지정하여 감돌분류를 하였다. 분류 결과에서 양지바른 상록수만 추출하여 5개의 영상을 이진 분류체계로 조합한 후 임상의 시기적 변화 양상을 관찰한 결과, 강원대 연습림의 조림 기록 및 현황도와 상당히 일치함을 확인하였으며, Path 115, Row 34에 해당하는 강원도 일대로 연구지역을 확대하였다. 향후 Kompsat-2를 비롯한 고해상도 11월 영상이 지속적으로 촬영된다면, 이 연구에서 개발된 이진 분류체계 방법을 통하여 산림변화의 모니터링을 보다 용이하고 효율적으로 할 수 있을 것으로 기대된다.

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Landsat 위성의 센서 차이에 의한 정규식생분포지수 비교 (Comparison of Normalization Difference Vegetation Index due to difference in Landsat satellite sensor)

  • 곽재환;방건준;이진덕
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.135-136
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    • 2014
  • 지구온난화에 따른 이상기후현상을 해결하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화유무와 특성파악이 중요하다. 특히, 인공위성의 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 파악하고 변화유무를 판단하는 지표로서 많이 사용되고 있다. 하지만, 최근 발사된 Landsat 8 OLI의 경우 정규식생분포지수에 영향을 주는 근적외선 밴드의 파장대역이 기존의 TM/ETM+ 위성의 근적외선 밴드의 파장대역보다 감소하였다. 또한 이러한 파장대역 변화에 의한 정규식생분포지수의 차이에 대해서 공식적으로 연구한 사례가 없다. 그러므로 본 연구는 Landsat 8 OLI 위성영상과 Landsat 7 ETM+ 위성영상을 식생이 활발한 여름철(9월)과 그렇지 않은 겨울철(1월)의 영상을 각각 취득하여, 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목으로 분류하여 각각의 정규식생분포지수를 비교해보고 상관관계분석을 시도하였다.

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Landsat-8 위성영상을 이용한 '16년 서울시 폭염 분석 (Analysis on 2016 Extreme Heat using Landsat-8 Satellite Imagery in Seoul)

  • 이수봉;김용민;김진영;박영진
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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    • pp.362-363
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    • 2016
  • 본 연구에서는 Landsat 위성영상이 가진 열적외 밴드를 이용하여 서울시의 '16년 지표면 온도 변화를 분석하였다. '16년 7월과 8월에 발생한 폭염에 의해 온열질환 환자 2,095명과 사망자 17명을 발생시켰다. 위성영상을 이용하여 동일시기의 한반도 전체 지역 파악에는 한계가 있지만 특정 지역의 변화 추이를 분석하는 것은 가능하다. 본 연구에서는 공간해상도 30m급인 Landsat 위성영상을 이용하여 서울시의 '16년 대비 '94년과 '14년의 지표면 온도 변화를 분석하였다. 분석 결과, '94년에 비해 $1.1^{\circ}C$가 낮고, '14년에 비해 $3.9^{\circ}C$ 높음으로 확인되었다.

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Landsat TM과 KOMPSAT-1 EOC 영상을 이용한 토지피복분류 및 SCS-CN 직접유출량 산정 (Land Cover Classification Using Landsat TM with KOMPSAT-1 EOC and SCS-CN Direct Runoff Estimation)

  • 권형중;김성준;고덕구
    • 한국관개배수논문집
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    • 제7권2호
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    • pp.66-74
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    • 2000
  • The purpose of this study is to obtain land cover classification map by using remotely sensed data : Landsat TM and KOMPSAT-1 EOC, and to estimate SCS-CN direct runoff by using point rainfall(Thiessen network) and spatial rainfall(surface interpolation) f

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Landsat Thematic Mapper 화상자료를 이용한 월악산 지역 산림식생의 무감독분류 (Unsupervised Classification of Forest Vegetation in the Mt. Wolak Experimental Forest Using Landsat Thematic Mapper Data)

  • 이상희;박재현;이준우;김재수
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제4권2호
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    • pp.36-44
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    • 2001
  • The main purpose of this study was to classify forest vegetation effectively using Landsat Thematic Mapper data(June, 1994) in mountainous region. The research area was the Mt. Wolak Experimental Forest of Chungbuk National University, near Chungju and Jecheon city, Chungcheongbuk-do. To classify forest vegetation effectively, Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) was used to reduce topographic effects. This NDVI was modified and transformed to the value of 0 to 255, and then the modified values were combined with other Landsat Thematic Mapper bands. To classify forest and land cover types, unsupervised classification method was used. The results of this study are summarized as follows. 1. Combinations of band "3, 5, NDVI" in Landsat Thematic Mapper data showed a good separation with high accuracy. The expected classification accuracy was 95.1% in Landsat Thematic Mapper data. 2. The Land Cover types were classified into six groups : coniferous forest, deciduous forest, mixed forest, paddy and grass, non-forest, and other undetectable areas. As these classified results were compared with the reconnaissance survey and aerial black and white infrared photographs, the overall classification accuracy was 76.5% in Landsat Thematic Mapper data. 3. The portion of non-forest in Mt. Wolak area was 1.9%. The percentages of coniferous, deciduous and mixed forests were 30.9%, 35.7% and 26.4%, respectively. 4. As these classified results were compared with other reference data, the percentages of coniferous, deciduous and mixed forests increased, but the portion of non-forest was exceedingly diminished. These differences are thought to be from the different research method and the different season of received Landsat Thematic Mapper data.

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