• 대한지리학회지
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• 제43권5호
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• pp.761-774
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• 2008

원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.482-491
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• 2012

인공위성영상은 적외선 채널을 이용하여 지표에서 복사되는 열을 감지할 수 있기 때문에 이를 이용하여 도심지역의 지표온도와 열섬현상과의 관계를 밝히기 위한 많은 노력이 있어왔다. 그러나 사면향과 경사와 같은 지형인자와 지표온도와의 관계성에 관한 연구는 그동안 다소 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 사면향과 경사와 같은 지형인자의 변화에 따라 지표온도가 어떻게 변화하는지를 Landsat 7 ETM+을 사용하여 연구하였으며 지표에서 발생하는 인본열을 감지할 수 있는 가능성을 평가하였다. 지표의 사면향은 지표온도분포에 중요한 인자로 영향을 주지 않지만, 사면의 기울기는 태양의 고저에 의해 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 위성영상은 지표면과 이루는 각으로 인해 영상에 정확한 지표온도를 기록할 수 없지만, 사면의 기울기 보정을 통해 보정한 결과 평균 지표온도분포 분석에서는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 확인 되었다. 또한 위성영상을 통해 지표발산 인본열 추출의 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.107-115
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• 2003

이 연구는 위성 영상을 이용하여 경작지에 나타나는 2001년 봄가뭄의 가뭄심도를 탐지하였다. 우리나라에 매년 피해를 주는 봄가뭄은 주로 기상학적 가뭄지수에 의해 모니터링되기 때문에 미시적 차원에서의 가뭄 현황 파악이 어렵다. 따라서, 각 경지에 대한 지표특성을 반영해주는 가뭄의 국지적 연구가 필요하다. 이 연구는 농작물 생육과 성장에 가장 큰 영향을 주는 토양수분을 지표로 2001년의 농업적 가뭄에 대해 분석하였다. 특히, 태슬 모자형(Tasseled cap)변환과 지형적 요인들을 이용하여 가뭄의 정도와 공간적 분포를 탐지하였다. 연구지역의 가뭄분석에서 Landsat 7 ETM/sub ＋/ 영상의 태슬 모자형 변환을 통해 추출된 수분 지수가 농경지의 가뭄 민감도를 잘 나타내었다. 수분지수는 다양한 토양 수분의 정도를 잘 표현해 주기 때문에, 수분 지수로 가뭄의 심도를 확인 할 수 있었다. 특히, -0.2 이하의 수분지수 값이 나타내는 화소(Pixel)들은 2001년 봄가뭄으로 심각한 용수부족피해를 겪고 있던 경작지로 나타났다. 그 화소들과 지형변수를 이용하여 가뭄심도를 구하는 모델을 구현하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.915-922
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• 2008

불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로, 도시화율을 추정하거나 도시의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 수문학적인 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수층의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 불투수층을 추정하기 위해 중랑천 유역을 대상지역으로 선정하고, $30m{\times}30m$ 공간해상도의 Landsat-7 ETM+ 영상과 $1m{\times}1m$의 고해상도 위성영상을 구축하였으며 tasselled cap 변환과 식생지수(NDVI) 변환을 수행하여 다양한 예측변수를 고려하였다. 수집된 학습자료에 분류 및 회귀트리를 적용하여 불투수층 추정모델을 구성하였고, 이를 지도화하여 중랑천 유역의 불투수층을 나타냈다.

• 한국지구과학회지
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• 제25권8호
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• pp.754-763
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• 2004

본 연구는 강원도 강릉지역 산불지역의 피해분석을 위한 피해지 지표분류를 목적으로 Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 영상에서 활용할 수 있는 분류지수의 적용을 검토하였다. 연구지역 산불지역을 대상으로 Landsat TM 영상을 활용하기 위해 개발된 식생지수(NDVI)와 토양을 고려한 식생지수(SAVI), Tasseled Cap 변환으로 억을 수 있는 밝기지수(brightness), 습윤지수(wetness), 녹색지수(greenness)를 야외조사 결과와 비교하였다. 분석 결과 식생지수와 토양을 고려한 식생지수는 산불발생지역과 산불이 발생하지 않은 지역에 대한 구분이 뚜렷하였으나, 산불발생지역내에서 피해지역 구분에는 적절하지 않은 것으로 파악되었다. 산불방생지역내에서는 Tasseled Cap 변화에서 나타나는 토양평면을 활용할 때 침식피해와 관련한 야외조사 결과와 가장 근접한 분류 결과를 얻을 수 있었다. Tasseled Cap 변환에서 건조지수와 녹색지수를 더하여 선형함수로 활용하면 신속하고 효율적으로 산불지역을 분류가 가능 할 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권2호
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• pp.109-113
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• 2005

In this study, the estimation of the temperature distribution of Jeju Island with coastal ocean derived from the thermal band of Landsat 7/ETM+ of January 6, 2003 was carried out. For the computation of the temperature of the island and the coastal ocean based on the thermal band, we used NASA method wiich is the 8 bit Digital Number(DN) converted into spectral radiance. The computed results showed that the land temperature variations were from 0 to 12 Celsius degrees, and a good agreement with the observation ones based on the method. However, the ocean surface temperature was not much changed ground 15 degree since the water was well mixed between the coastal and the offshore ocean. The interesting results were that the temperature distributions of the southern part(Seogwipo City) of Jeju Island were higher than those of the north one(Jeju City) by more than 2 Celsius degree at the same height although the distance between the Jeju and the Seogwipo is only about 35km in winter season. The reason was found that the solar irradiance intensity of the south part was stronger than the north one by Halla mountain in winter season only. From the results, we found that the seasonal variations of solar irradiation and the height of Mt. Halla were an important role of temperature distribution of Jeju Island.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.196-199
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• 2008

Lineament is defined generally as a linear feature or pattern on interpretation of a satellite image and indicates the geological structures such as faults and fractures. For this reason, a lineament extraction and analysis using remote sensing images have been widely used for mapping large areas. The Gyeong-gang Fault is a NNE trending structure located in Gangwon-do and Kyeonggi-do district. However, a few geological researches on that fault have been carried out and its trace or continuity is ambiguous. In this study, we investigate the geologic features at Gyeong-gang Fault Zone using LANDSAT ETM+ satellite image and SRTM digital elevation model. In order to extract the characteristics of geologic features effectively, we transform the LANDSAT ETM+ image using Principal Component Analysis (PCA) and create a shade relief from SRTM data with various illumination angles. The results show that it is possible to identify the dimensions and orientations of the geologic features at Gyeong-gang Fault Zone using remote sensing data. An aerial photograph interpretation and a field work will be future tasks for more accurate analysis in this area.

• 한국농공학회논문집
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• 제58권2호
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• pp.53-63
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• 2016

Monitoring of cyanobacteria bloom in reservoir systems is important for water managers responsible of water supply system. Cyanobacteria affect the taste and smell of water and pose considerable filtration problems at water use places. Harmful cyanobacteria bloom in reservoir have significant economic impacts. We develop a new method for estimating the cyanobacteria bloom using Landsat TM and ETM+ data. Developed model was calibrated and cross-validated with existing in situ measurements from Daecheong Reservoir's Water Quality Monitoring Program and Algae Alarm System. Measurements data of three stations taken from 2004 to 2012 were matched with radiometrically converted reflectance data from the Landsat TM and ETM+ sensor. Stepwise multiple linear regression was used to select wavelengths in the Landsat TM and ETM+ bands 1, 2 and 4 that were most significant for predicting cyanobacteria cell number and bio-volume. Based on statistical analysis, the linear models were that included visible band ratios slightly outperformed single band models. The final monitoring models captured the extents of cyanobacteria blooms throughout the 2004-2012 study period. The results serve as an added broad area monitoring tool for water resource managers and present new insight into the initiation and propagation of cyanobacteria blooms in Daecheong reservoir.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권3호
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• pp.117-129
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• 2013

The increasing demand for monitoring wildfires and their impact on the land surface have prompted studies of burned area extraction and analysis. To differentiate burned and unburned area, the earlier method of the Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) Burned Area Detection Algorithm was proposed to estimate the change in land surface based on the reflectance energy. The energy, whose wavelengths are sensitive to burning, was selected to calculate the change parameter $Z_{score}$. This method was applied using the MODIS images to produce a MODIS Burned Area product. The approach was to simplify this algorithm to make it compatible with the Landsat 7 ETM+ SLC-off images. To extract the refined version of burned regions, post-processing was carried out by applying a median filter, dilation morphology algorithm, and finally a gap filling method. The experimental results showed that the detailed burned areas extracted from the proposed method exhibited more spatial details than those of the MODIS Burned products in the large U.S areas. The results also revealed the discontinuous distribution of burned regions in Vietnam forests.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.102-106
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• 2005

As long as the effective contributions of satellite images in the continuous monitoring of the wide area and long range of time period, Landsat TM and Landsat ETM+ satellite images are surveyed. After quantization and classification of the deviations between TM and ETM+ images based on approved thresholds such as gains and biases or offsets, a correlation analysis method for the compared calibration is suggested in this paper. Four time points of raster data for 15 years of the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation of the Kunsan city Chollabuk_do Korea located beneath the Yellow sea coast, are observed and analyzed their correlations for the change detection of urban land cover. This experiment based on proposed algorithm detected strong and proportional correlation relationship between the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation index which exceeded R=(+)0.9478, so the proposed Correlation Analysis Model between the highest group of land surface temperature and the lowest group of vegetation index will be able to give proof an effective suitability to the land cover change detection and monitoring.