• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2004.10a
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• pp.196-200
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• 2004

The purpose of this study is to examine the image­based atmospheric correction models using the data from Landsat Enhanced Thermal Mapper Plus (ETM+) that have quite similar spectral characteristics to the forthcoming Korea Multi-Purpose SATellite (KOMPSAT)-2 Multi-Spectral Camera (MSC), and the in-situ measured surface reflectance data during satellite overflight. The main advantage of this type of correction is that it does not require in-situ measurements during each satellite overflight. While substantial differences are present between Top-Of-the Atmosphere (TOA) reflectance and in-situ measurements, the results showed that Case 1 based on COST model gives most accurate results among three cases. The accuracy of Case 2 is very close to Case 1 and its values are smaller than in-situ data. No notable features appear between some bands in the Case 3 and in-situ data. It is expected from this study that if the current methods are applied to the IKONOS high resolution data, we will be able to develop the suitable atmospheric correction methods for MSC data.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.49-52
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• 2006

최근 대규모 지역 혹은 전 지구에 걸친 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나면서 이를 처리하기 위한 효율적인 '영상좌표 상호등록'법이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반적으로 오랜 시간이 소요되는 '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해 '사전검수영역기반정합법'(Pre-qualified area based matching)을 사용하였다. 이를 통해 '영상좌표 상호등록'시 연산시간을 현저히 단축시켰고 추출된 정합점에 과대오차제거법을 적용함으로서 단순히 영역기반정합법을 적용한 경우에 비해서 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 이용하여 테스트 프로그램을 작성, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.436 영상소, 정합점은 평균 38,475개로 나타났다. 연산시 간은 평균 약 8분으로 나타났다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.223-227
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• 2006

최근 위성기술의 발전은 크게 두 가지 방향으로 진행되고 있다. 하나는 고해상도(High Resolution)라는 말로 대표되는 공간해상도(Spatial Resolution)의 향상이고, 다른 하나는 초분광(Hyperspectral)으로 대표되는 분광해상도(Spectral Resolution)의 향상이다. 특히 초분광영상(Hyperspectral Image)은 지상피복 및 대상물에 대해 실험실에서 얻을 수 있을 정도의 연속적이고 좁은 파장 간격의 분광정보를 제공하고 있어, 기존에 사용하던 다중분광영상(Multispectral Image) 보다 많은 양의 정보를 사용자에게 제공한다. 본 논문에서는 다중분광영상과 초분광영상의 분광 정보를 활용한 영상분류능력을 비교분석하고 그 결과를 평가하였다. 분석결과는 다중분광영상에서 식별이 어려웠던 초지, 농지, 나지에 대한 분석 능력이 초분광영상에서 상당히 향상됨으로써 감독분류에서 약 20% 정도의 정확도 향상을 가져왔으며, 무감독분류의 경우에는 미소한 차이로 그 정확도가 향상된다는 것이다. 이런 결과는 향후 초분광영상의 토지 피복분류 및 대상물 탐사에 긍정적인 활용 방안을 제시할 수 있음을 알려주고 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• v.1
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• pp.239-242
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• 2006

Impervious surface is an important index for the estimation of urbanization and environmental change. In addition, impervious surface has an influence on the parameters of rainfall-runoff model during rainy season. The increase of impervious surface causes peak discharge increasing and fast concentration time in urban area. Accordingly, impervious surface estimation is an important factor of urban rainfall-runoff model development and calibration. In this study, impervious surface estimation is performed by using remote sensing images such as landsat-7 ETM+ and high resolution satellite image and regression tree algorithm based on case study area ? Jungnang-cheon basin in Korea.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• v.2
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• pp.543-546
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• 2006

NDVI has been very frequently used to estimate several biophysical parameters that are required for ecosystem models. Leaf area index (LAI), canopy closure, and biomass are among those biophysical parameters that are estimated by empirical relationship with NDVI. However, the type of remote sensing signals (raw DN value, at-sensor radiance, atmospherically corrected reflectance) used can vary the calculation of NDVI. In this study, we tried to attempt to compare the influence of NDVI linked with forest LAI for the watershed-scale ecosystem models to estimate evapotranspiration. Landsat ETM+ data were used to obtain various NDVI values over the study area in central Korea. The NDVI-based LAI and the resultant evapotranspiration estimation were greatly varied by the remote sensing signal applied.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.247-250
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• 2007

다양한 지구관측위성으로부터 획득된 윈격탐사 자료들은 맴핑 환경모니터링, 재난 관리，도심 모니터링등과 같은 다양한 분야의 정보를 생성하고 분석하는데 많은 잠재력을 가지고 있다. 특별히 고해상도 위성영상의 경우 도심 지역의 다양한 정보를 손쉽게 파악이 가능하며， 이를 기반으로 효과적인 도심 관리 및 시설 투자가 이루어 질 수 있다 그러나 이러한 고해상도 위성영상의 경우 공간 해상력은 매우 좋으나분광해상력 측면에서는 많은 한계를 보이고 있는 단점을 가지고 있다 이를 보완하기 위한 방법으로 고해상도 흑백모드영상과 중${\cdot}$ 저해상도 다중분광영상 혹은 초분광영상간 영상 합성기법을 통해 분광 능력의 향상을 도모하는 기법들이 연구되어져 왔으며보다 최적의 결과를 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다 본 연구에서는 이러한 영상융합결과의 향상을 위한 방법으로 객체기반 단위의 영상합성 방법을 제시하였으벽이 결과와 화소기반 영상융합 결과와의 비교${\cdot}$ 분석도 수행해 보았다. 이를 위해 Landsat-7 ETM+ 혹백영상과 Hyperion 초분광영상을 실험대상으로 선정하여 분석하였으벽 대표적인 영상융합방법인 PCA 융합기법을 활용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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• 2003.10a
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• pp.75-78
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• 2003

This study is to present a method of land cover change detection by the typhoon RUSA (August 1 - September 4, 2002) using Landsat 7 ETM+ images. For the Namdae-cheon watershed in Gangreung, two images of Sept. 29, 2000 and Nov. 22, 2002 were prepared. 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). From the DNDVI image, the flooded and damaged areas could be extracted.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.116-121
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• 2006

광범위한 지역의 자연환경 정보를 파악하기 위하여 위성 영상자료를 이용하는 것이 적합하지만 선행되어야 할 것은 이러한 위성영상자료를 이용하기 위한 지상에서의 내부 실험과 현장실험을 통한 기초적인 모델식을 만드는 것이 중요하다. 이를 위하여 위성영상자료와 실측수질인자들의 상관관계를 조사하는 것이 보다 정확하고 객관적인 평가 방법이 될 수 있다. 따라서 대기의 영향이 없는 실험실내에서 순수한 담수와 해수를 이용하여 Landsat ETM 영상자료의 어느 밴드가 클로로필a 농도파악에 적합한가를 평가하고자 하였다. 그 결과 밴드조합 중 가장 높은 상관관계를 보인 최적밴드는 담수에서 (83-B4)/B2이고, 해수에서는 (82+B4)/B3로 이 때의 상관계수가 각각 0.9747, 0.9892이므로 향후 이 밴드를 조합하여 위성영상 평가 시 사용하는 것이 유효할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.182-186
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• 2003

일반적으로 영상은 공간, 분광 및 시간 해상력을 바탕으로 고해상과 저해상 영상으로 구분된다. 최근 IKONOS 와 QuickBird 등 공간해상력이 1m 이하인 위성 영상들이 국내에 공급되어 바야흐로 고해상 위성영상을 이용한 다양한 활용분야들이 연구되고 있다. 이에 반하여 고분광해상력을 갖는 하이퍼스펙트럴 영상에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 국제적으로는 항공기탑재 센서들을 이용한 다양하고 광범위한 조사분석 연구가 이루어지고 있으나, 국내에서는 장비와 관심의 부재로 인하여 초기적인 연구 단계에 있는 실정이다 하이퍼스펙트럴 센서는 환경, 지질, 목표물 인식 분야에 있어 많은 관심을 받고 있으며 위성탑재 초다중분광센서가 운용되기 시작하면서 연구의 활성화가 더욱 기대되고 있다. 본 연구에서는 EO-1 위성의 Hyperion 센서 데이터를 이용하여 노이즈 제거를 위한 영상 전처리 과정을 실시하고 분광특성에 따른 무감독 분류를 통한 인덱싱 기법과 널리 알려진 분광 라이브러리를 활용한 대상물, 특히 인공지물 추출 기법을 실험하였다. 이를 위하여 MNF(Maximum/Minimum Noise Filtering) 변환 및 분광 매칭(Spectral Matching) 기법, 분광 라이브러리 처리 등을 수행하였다. 결과의 비교를 위하여 동일 지역의 Landsat ETM+ 데이터를 이용하여 상호비교를 통한 검증작업으로서 그 성과를 판단하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2343-2346
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• 2003

The spatial resolution of multispectral images can be improved by merging them with higher resolution image data. A fundamental problem frequently occurred in existing fusion processes, is the distortion of spectral information. This paper presents a spatially adaptive image fusion algorithm which produces visually natural images and retains the quality of local spectral information as well. High frequency information of the high resolution image to be inserted to the resampled multispectral images is controlled by adaptive gains to incorporate the difference of local spectral characteristics between the high and the low resolution images into the fusion. Each gain is estimated to minimize the l$_2$-norm of the error between the original and the estimated pixel values defined in a spatially adaptive window of which the weight are proportional to the spectral correlation measurements of the corresponding regions. This method is applied to a set of co-registered Landsat7 ETM＋ panchromatic and multispectral image data.