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.
On May 31, 2003. Landsat 7 experienced an anomaly causing the Scan Line Corrector(SLC) to stop functioning normally. The SLC-off causes individual scan lines to alternately overlap and then leave large gaps at the edge of the Image. A many scientists with ongoing experience using ETM+ data evaluated the scientific usability and validity of Landsat 7 products containing the SLC anomaly The best reference scene for gap-filling is the other SLC-on Landsat scene that provide same resolution, few changes, and similar data acquisition. But receiving of Landsat imagery is not stable in Korea. So SPOT image can be another alternative solution because it is a steady-state multispectral satellite image as Landsat image. In this study, we filled the SLC-off gap s of 2, 3, 4 bands using SPOT image by a local regression technique, and assigned the optimum spectral value to gaps of 1, 5, 7 bands based on a spectral adjacency. Through this process, we could restore Landsat SLC-off image and evaluated the accuracy of the results.
Wetlands are lands with a mixture of water, herbaceous or woody vegetation and wet soil. And linear spectral mixture analysis (LSMA) is one of the most often used methods in handling the spectral mixture problem. This study aims to test LSMA is an enhanced routine for classification of wetland land-covers in Paldang reservoir and vicinity (paldang Reservoir) using Landsat TM and ETM+ imagery. In the LSMA process, reference endmembers were driven from scatter-plots of Landsat bands 3, 4 and 5, and a series of endmember models were developed based on green vegetation (GV), soil and water endmembers which are the main indicators of wetlands. To consider phenological characteristics of Paldang Reservoir, a soil endmember was subdivided into bright and dark soil endmembers in spring and a green vegetation (GV) endmember was subdivided into GV tree and GV herbaceous endmembers in fall. We found that LSMA fractions improved the classification accuracy of the wetland land-cover. Four endmember models provided better GV and soil discrimination and the root mean squared (RMS) errors were 0.011 and 0.0039, in spring and fall respectively. Phenologically, a fall image is more appropriate to classify wetland land-cover than spring's. The classification result using 4 endmember fractions of a fall image reached 85.2 and 74.2 percent of the producer's and user's accuracy respectively. This study shows that this routine will be an useful tool for identifying and monitoring the status of wetlands in Paldang Reservoir.
Rule set is an important step which impacts significantly on accuracy of object-oriented classification result. Therefore, this paper proposes a rule set to extract land cover from Landsat Thematic Mapper (TM) imagery acquired in Donganh, Hanoi, Vietnam. The rules were generated to distinguish five classes, namely river, pond, residential areas, vegetation and paddy. These classes were classified not only based on spectral characteristics of features, but also indices of water, soil, vegetation, and urban. The study selected five indices, including largest difference index max.diff; length/width; hue, saturation and intensity (HSI); normalized difference vegetation index (NDVI) and ratio vegetation index (RVI) based on membership functions of objects. Overall accuracy of classification result is 0.84% as the rule set is used in classification process.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.103-109
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1998
A technique on atmospheric correction algorithm for a single band (0.76-0.90 $\mu$m) reflective of Landsat TM imagery has been developed using a radiation transfer model simulation. It proceeds in two steps: First, calculation of the surface reflectance of each pixel based on precomputed planetary albedo functions for actual atmospheres(e. g. radiosonde) and two kinds of atmospheric visibility states. Second, approximate correction of the adjacency pixel effect by taking into account the average reflectance in an 7 $\times$ 7 pixel neighbourhood and using appropriate land cover classification in reflectance. The correction functions are provided by MODTRAN model.
The characteristics of neighborhood correlation images for change detection were explored at different spatial resolution scales. Bi-temporal QuickBird datasets of Las Vegas, NV were used for the high spatial resolution image analysis, while bi-temporal Landsat $TM/ETM^{+}$ datasets of Suwon, South Korea were used for the mid spatial resolution analysis. The neighborhood correlation images consisting of three variables (correlation, slope, and intercept) were evaluated and compared between the two scales for change detection. The neighborhood correlation images created using the Landsat datasets resulted in somewhat different patterns from those using the QuickBird high spatial resolution imagery due to several reasons such as the impact of mixed pixels. Then, automated binary change detection was also performed using the single and multiple neighborhood correlation image variables for both spatial resolution image scales.
The objective of this study was to use remotely sensed data, combined with in situ data, for the assessment of trophic state for Daecheong reservoir. Three Landsat TM(Thematic Mapper) imagery data were processed to portray trophic state conditions. The remotely sensed data and the measured data were obtained on 20 June 1995. Regression models have been developed between the chlorophyll-a concentration and reflectance which was converted to Landsat TM digital data. The regression model was determined based on the correlation coefficient which was higher than 0.7 and was applied to the entire study area to generate a distribution map of chlorophyll-a and trophic state. The equation, providing estimates of chlorophyll-a concentration, represented the year-to-year spatial variation of trophic zones in the reservoir. Satellite remote sensing data derived from Landsat TM had been successfully used for trophic slate mapping in Daecheong reservoir.
간척사업을 통해 개발된 지역은 농지 및 도심지 개발 등과 같은 용지 공급 측면에서 경제적 효용가치가 크지만, 내륙에 위치하는 대도시에 비하여 상대적으로 초지 면적이 적고 건물이 밀집되어 있다는 특성이 존재한다. 이로 인해 간척사업을 통해 개발된 지역에서는 기온이 주변 지역보다 높아지는 도시 열섬 현상이 발생하고 있으며, 특히 간척사업을 통해 개발된 청라 국제도시는 도시 열섬 현상이 심화 되고 있다. 본 연구에서는 간척사업 이후 농경지 기간(2001-2008년), 개발정비 기간(2009-2013년), 인공초지조성 기간(2014-2020년)으로 분류하여 청라 국제도시의 도시 열섬 현상을 평가 및 분석하였다. 이를 위해 토지 피복도와 시계열 Landsat 위성영상을 활용하여 청라 국제도시에서 시가화 지역과 초지/산림지역의 지표면 온도 차이를 산정하였다. 시가화 지역과 초지/산림지역의 지표면 온도 차이는 농경지 기간 동안 최대 +1.05℃로 산출되었고, 개발정비 기간 동안 최대 +3.60℃로 산출되었으며, 인공초지 조성 기간 동안 최대 +2.51℃로 산출되었다. 본 연구결과를 통해 간척사업이 진행된 청라 국제도시에서 시가화 지역 면적이 증가할 때 도시 열섬 현상이 증가되며, 인공초지 면적이 증가할 때 도시 열섬 현상이 저감됨을 확인하였다. 본 논문의 결과는 도시계획에 있어 도시 열섬 현상 문제를 파악하고 저감 계획 수립을 위한 기초연구 자료로 활용될 수 있다.
이상기상으로 인해 노지 작물이 스트레스 상황에 노출되는 빈도가 증가하고 있다. 우리나라에서도 대표적인 벼 재배지역에서 대규모의 병해가 발생하는 사례가 나타났으며, 특정 시기에 대규모 필지에서 발생하는 피해를 현장방문으로 조사하는 것은 한계가 있다. 위성 기반의 원격탐사 기법은 시군 영역을 대상으로 작물을 모니터링하기에 유용하나 작물의 생육이상에 따른 민감도 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 벼 병해 발생 지역에서 서로 다른 공간해상도를 가지는 위성 기반의 정규화식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 드론 영상을 이용하여 평가하였다. 10 m와 30 m의 공간해상도를 가지는 Sentinel-2, Landsat-8 위성 영상을 평가하였으며, 드론 영상은 약 8-10 cm의 공간해상도를 가졌다. 위성 영상에 맞춰 리샘플링(resampling)된 드론 NDVI는 Sentinel-2 NDVI 와 0.867-0.940의 상관관계를 가졌으며, Landsat-8 NDVI와는 0.813-0.934의 상관관계를 가졌다. 센서의 차이, 관측 시점의 차이 등으로 인한 편향(bias) 영향을 최소화하였을 때, Sentinel-2 NDVI는 Landsat-8 NDVI에 비해 드론 NDVI와 0.2-2.8% 더 적은 정규화된 평균 제곱근 오차를 가졌다. 또한, Sentinel-2 NDVI는 드론 NDVI와 병해 피해 정도와 관계없이 일정한 오차를 가졌으나 Landsat-8 NDVI는 병해 피해 정도에 따라 드론 NDVI와 오차 특성이 다르게 나타났다. 농경지 경계에서 오차가 크다는 것을 고려했을 때 공간해상도가 높은 영상을 활용하는 것이 작물 모니터링에 효과적이라고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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