본 연구는 LiDAR DEM(Digital Elevation Model)과 다중시기에 촬영된 Landsat 영상을 이용하여 4대강 정비사업이 시행되기 이전 및 이후에 낙동강 유역 내 발생한 토지피복 변화를 탐지 및 분석하기 위하여 수행되었다. 우선 LiDAR DEM으로부터 추출된 제방경계선을 이용하여 하천유역 폴리곤을 생성하고, 하천유역 폴리곤을 이용하여 다중시기에 촬영된 Landsat-5 TM(Thematic Mapper) 영상과 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager) 영상으로부터 4개의 하천유역 영상을 각각 추출하였다. 그리고 영상분류방법을 적용하여 각 하천유역 영상으로부터 하천유역의 주요 토지피복인 하천, 나지, 초지를 각각 분류하였고, 전체 면적에서 각 토지피복이 차지하는 비율을 계산하였다. 다중시기에 촬영된 하천유역 영상으로부터 분류된 각 토지피복의 변화량을 분석한 결과, 4대강 정비사업이 시행되기 이전과 4대강 정비사업이 완공된 이후에는 계절의 변화에 의해 나지와 초지의 면적은 큰 폭으로 변화하였으나, 하천의 면적은 큰 변화가 없었다. 반면에 4대강 정비사업 전후로, 낙동강 유역 내 저수량의 증가로 인해 하천의 면적이 큰 폭으로 증가하였다. 본 논문은 LiDAR DEM과 4대강 정비사업 이전과 이후에 촬영된 위성영상들을 이용하여 4대강 정비사업으로 인해 발생한 하천 유역 내 토지피복 변화를 탐지할 수 있는 효과적인 방법을 제시하였다는데 의의가 있다.
날씨ㆍ밤낮에 관계없이 자료를 취득할 수 있는 RADARSAT(C-밴드; 5.3GHz, HH 편광)의 후방산란계수와 태양광에 대한 반사값으로 데이터가 얻어지는 Landsat TM의 자료값(DN; Digital Numbers)을 이용하여 벼 생육과의 관계를 조사하였다. 벼 생육기간 동안 RADARSAT 3시기의 자료를 취득하여 보정 과정을 통하여 지표면의 특성이 잘 나타나는 후방산란계수 (backscatter coefcient)를 산출하였다. 연구지역에서 초장, 엽면적지수, 생체중, 건물중 등 벼의 생육변수를 조사하여 산출된 후방산란계수를 비교하였으며, Landsat TM은 논지역의 6시기 자료값을 산출하여 벼 생육과의 관계를 살펴보았다. 벼의 생육초기 담수상태일 때 논의 후방산란계수 범위는 -22dB--20dB이었고, 벼의 영양생장이 최대에 달했을 때 논의 후방산란계수는 -9dB--8dB 범위로 생육단계별로 뚜렷한 차이를 보였고 생육변수, 초장, 엽면적지수, 생체중, 건물 중 변화와 유사한 경향을 나타내었다 TM 밴드 1, 2, 3의 자료값은 생육후기로 갈수록 낮아졌다가 등숙기에 다시 높아졌고, TM 밴드 4의 자료값은 생육후기로 갈수록 높아졌다가 등숙기에 낮아지는 경향이었다. TM밴드 5와 7의 자료값은 생육기간 동안 계속 증가하여 건물중의 변화추세와 유사하였다. 시계열 RADARSAT과 Landsat TM자료를 이용한 벼 생육모리터링은 전망이 있는 것으로 보인다.
최근 기후 온난화, 오존층 파괴, 열대림의 감소, 사막화 등의 환경문제가 이미 한 국가 문제를 넘어 범세계적인 지구환경문제로 대두되면서 이를 해결하기 위한 국제적인 관심과 노력이 다양하게 진행되어 왔다. 본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 도시의 녹지증가를 정량적으로 산출하고, 온도 추출을 통해 도시의 온도변화를 파악하고자 하였다. 2002년 5월과 2009년 5월 Landsat TM영상을 이용하여 연구대상지의 녹지 면적변화와 열변화를 분석하였으며, 도심의 지표면 온도를 추출하기 위해 Landsat TM 열적외선 영역센서인 Band 6의 분광밝기정도를 이용하여 표면온도분포를 산출하였다. 연구결과, 도심지 녹지의 면적이 $2.97km^2$ 증가하였으며, 도시의 지표온도가 약$0.6^{\circ}C{\sim}0.8^{\circ}C$ 낮아졌음을 제시하였다. 향후 원격탐사 및 실측자료를 바탕으로 도심 온도변화에 대한 추가적인 연구가 이루어진다면 도시환경문제 해결에 크게 기여할 것이다.
본 연구에서는 높은 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다양한 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 사용하여, 화상중합방법의 대표적 방법인 IHS방법으로 중합화상을 작성하고, IHS중합화상 및 원화상을 이용하여 토지이용분류를 수행하는데 있어서 어떤 칼라합성밴드가 유효한지를 밝히는데 그 목적이 있다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN데이터를 IHS방법으로 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, TM4, TM5 및 TM7의 적외선영역(infrared spectral region)의 밴드 중 2개 밴드를 포함시켜 분류를 수행하는 것이 좋았으며, 특히 TM 247 중합화상의 경우 분류정확도가 11.8%로 향상되어 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한 토지이용분류를 수행할 경우 3밴드를 중합하여 사용하는 경우보다 1% 원화상에 IRS-1C PAN화상을 추가하여 사용하는 경우의 정확도가 전체적으로 높았다.
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.
본 연구는 무감독영상해석(Unsupervised Classification)에서 주성분 분석법(Principal Component Analysis)의 응용성을 연구하기 위하여, 주성분 분석법을 K-means, ISODATA 두가지 무감독분류법에 적용하였다. 적용대상지역은 제주도이다. 본 연구에서 주성분 분석 방법중에서 비정규형 주성분 분석방법 (Unstandardized PCA)과 정규형 주성분 분석방법(Standardized PCA) 두가지 경우로 나누어서 각각 연구하였다. 이를 위하여 제주도의 Landsat TM영상과 국토연구원에서 조사한 제주도 식생분류 조사자료와 현장조사 자료 그리고 1/25,000 수치지도를 이용하였다. 그리고 분석된 자료의 정확도를 평가하기 위하여 오차행렬(Error Matrix)을 도입하여 계산하였다. 우선 비정규형 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상과 Landsat TM 원래 영상을 오차행렬을 이용하여 제주도의 식생 분류에 각각 적용하였다. 그 결과, K-means 무감독분류법에서는 Landsat TM 자료를 직접 이용한 경우에는 바다와 육상의 분류가 잘 되지 않았으며, 또한 전반적인 영상분류결과가 관측치와 많은 차이를 보였다. 그러나, 주성분 분석법으로 계산된 주성분 영상으로 K-means방법으로 분류 한 결과는 관측치와 잘 일치를 하였다. ISODATA의 경우, Landsat TM 원래영상을 계산하면, K-means으로 분류한 결과보다는 좋은 값을 나타냈으나, 주성분 분석법으로 구한 영상의 계산결과와 비교하면, 주성분 영상으로 구한 분류결과의 정확도가 약 15%정도 높게 나타났다. 정규형 주성분 분석법의 경우를 보면 K-means에서는 Landsat TM원래 자료보다 우수한 결과를 보여주었으나, 비정규형 주성분 분석법으로 계산된 결과보다는 정확도가 다소 떨어지는 단점이 있었고, ISODATA의 경우도 Landsat TM원래 자료보다 약 7%정도의 높은 정확도를 보였으나, 비정규형 영상보다는 약8%정도 낮은 정확도를 보였다. 본 연구에서 주성분 분석법으로 계산된 결과에서 주목되는 것은, 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상은 분류방법(K-means, ISODATA, artificial neural networks)에 따라 분류된 결과값이 비슷하게 나타난 반면, Landsat TM원래 자료는 분류방법에 따라 결과값이 많은 차이를 보여 주었다. 그리고 주성분 분석 방법 중에서도 비정규형 주성분 분석법(Unstandardized PCA)이 정규형 주성분 분석법(Standardized PCA)보다 영상분석에서 더 좋은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.
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.
Ocean Color product들은 해양 생태계를 이해하기 위해 중요한 변수이다. 고위도 지역에서는 해빙이 바다로 유입되어 ocean color product에 광학적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 북극 다산기지 근해의 피요르드에 대한 광학적 특성을 평가하고 높은 공간해상도를 가진 Landsat-8 OLI 영상의 엽록소-a(chlorophyll-a)와 부유물질(suspended sediment) 농도를 산출하고자 한다. 엽록소-a와 부유물질 농도를 추정하기 위해서 band ratio를 이용한 다양한 회귀 모델을 테스트했다. 위성영상과 관측된 실측 값과의 시간적인 차이 때문에 사용된 회귀모델은 높은 상관관계를 가지지는 못하였다. 하지만 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 모델에서 생산된 엽록소-a와 부유물질 농도는 북극해 주변 피요르드와 해안지역에 대한 고해상도 위성 데이터를 활용한 모니터링 가능성을 보여주었다. 북극해 주변의 기후변화 패턴을 이해하기 위해서는 해양 생태계 변화에 ice meltig이 어떠한 영향을 미치는지를 이해하는 것이 필요하다. 본 연구의 결과는 고위도지역에서 ice melting이 해양생태계 변화에 미치는 영향을 고해상도로 모니터링을 하는데 사용된다. 극지연구소는 2002년부터 스발바드 다산기지을 운영하고 있으며 한국의 북극 기지를 기반으로 연구를 수행하였다.
본 연구는 KOMPSAT-3 위성의 방사학적 품질 평가를 위해 다중분광 및 초분광 센서을 사용하여 복사학적 교차 검증을 수행하였다. PICS site 에서 촬영된 EO-1 Hyperion과 Landsat-8 OLI 센서의 영상을 이용하였고, 서로 다른 특성을 지닌 토지 피복으로 구성된 2개 지역을 선정하여 항공 초분광 센서와 대기상층 반사도 기반 교차 검증을 수행하였다. EO-1 Hyperion, CASI-1500과의 대기상층 반사도를 비교한 결과, 전체적으로 약 4 % 이내의 차이를 보였다. 이는 일반적으로 타 위성과의 비교를 통한 반사도 차이가 5 % 내에 들어올 경우 방사학적 품질기준에 적합하다고 판단된다. Landsat-8 센서와의 대기상층 반사도를 비교한 결과 Blue, Green, Red밴드는 약 3% 내외의 반사도 차이를 보였으나, NIR band에서 Landsat-8에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 NIR 밴드에서 두 센서간 밴드대역폭의차이가 존재하고, KOMPSAT-3 센서의 경우 수증기에 의한 흡수가 강하게 나타나는 940nm 부근도 밴드대역폭이 포함되고 있기 때문에 상대적으로 낮은 반사도를 보이는 것으로 판단되며, 이를 극복하기 위해 Spectral Bandwidth Adjustment Factor (SBAF)와 같은 rescale method를 적용한 보다 세밀한 분석이 시도될 필요가 있다.
우리나라의 도시화 비율이 증가함에 따라 도시열섬으로 인한 도시 열 환경의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 2012년에 출범하여 급속도로 발전을 이룬 세종특별자치시의 도시 열 환경 분석을 위해 열섬포텐셜을 이용하였다. 우선 도심지의 비율 및 변화율을 분석하기 위해 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상을 기반으로 연구지역의 시계열 토지피복도(2013년~2015년, 2017년)를 생성하였다. 그리고 취득된 위성영상에서 제공하는 두 가지 열적외선 밴드에서 산출된 밝기온도와 자동기상관측망 자료와의 정확도 평가를 통해 연구에 활용할 밴드를 선정하였다. 선정된 밴드와 지표면 방사율을 고려하여 지표면온도를 산출하였으며, 이를 기반으로 산출된 열섬포텐셜 변화분석을 수행하였다. 분석결과, 연구지역의 행정구역별 도심지 변화율이 크게 관측되는 지역의 지표면온도는 주변지역 보다 $3^{\circ}C{\sim}4^{\circ}C$ 높고, 열섬포텐셜 또한 $4^{\circ}C{\sim}5^{\circ}C$ 높게 관측되었다. 하지만 도심지 변화율이 크고 녹지의 비율이 높은 지역에서는 열섬현상이 완화되는 경향을 보였다. 이를 통해 면적대비 도심지가 차지하는 비율이 높아지면 열섬을 유발할 가능성이 증가하지만 녹지를 통해 열섬을 완화 시킬 수 있다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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