• 대한공간정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.55-61
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• 2011

토지이용이 인위적으로 이뤄져오면서 시외지역이나 공원지역에 비하여 도시지역의 온도가 상승하는 원인이 되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 진주시를 대상으로 도시지역의 용도지역에 따른 온도변화를 Landsat TM/$ETM^+$ 영상을 이용하여 분석하였고, 정규식생지수와 온도변화와의 상관관계를 분석하는데 연구목적을 두었다. 그 결과 도시 표면온도의 분포가 용도지역별 정규식생지수(NDVI)값의 변화에 연계되어 있음을 알 수 있었다. 용도지역별 평균 온도를 고려하면 용도지역 중 공업지역이 가장 높은 반면 녹지지역은 가장 낮게 나타났다. 또한 도시온도와 정규식생지수와의 상관관계를 비교분석한 결과 녹지지역과 주거지역이 상업지역과 공업지역에 비해 높게 나타났으며, 이러한 연구결과는 도시열섬효과문제를 고려한 지속 가능한 도시계획을 수립하는데 중요한 요소로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.451-457
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• 2014

최근 몽골 수도 울란바타르를 둘러싸고 있는 Tuv지역의 토지 황폐화가 급속도로 진행되고 있는데 이는 광산업의 발달과 인구 밀집으로 인하여 기존의 목초지가 파괴됨으로써 더욱 더 가속화 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 Tuv지역의 도심지역과 광산지역을 대상으로 하여 토지피복의 변화 탐지와 토지황폐화에 대한 추이를 분석하기 위하여 2001년부터 2009년까지의 Landsat TM과 +ETM 위성영상을 활용하여, 정규식생지수와 무감독분류(Unsupervised Classification)의 K-Mean 알고리즘과 감독분류(Supervised Classification)의 MLC 등의 디지털 영상 분류기법을 적용하여 몽골 Tuv지역의 다중시기별 토지피복변화를 분석하였다. 그 결과 광산지역의 확장과 더불어 기후변화 및 인구밀집 등으로 인하여 토지가 황폐화되어 사막지역으로 변화되어가는 추이를 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.87-99
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• 2006

연안 해역에서 공간적으로 미세한 생태학적, 생지화학적 변화를 파악하기 위해서는 저해상도의 해색위성보다 Landsat ETM+나 SPOT HRV와 같은 중간 해상도의 육상관측 위성을 이용하는 것이 더 효과적이다. 이 연구에서는 각 밴드의 spectral response curve를 고려하여 Landsat TM/ETM+용 부유퇴적물 농도 추정 알고리즘을 개발하였다. Landsat 영상으로부터 연안 부유퇴적물 알고리즘을 향상시키기 위하여 두 가지 타입의 알고리즘 사용하였는데, 현장관측에 의한 경험적 모델과 원격반사도 모델이다. 본 연구에서는 이 두 가지 방법으로 연안 지역에서의 부유퇴적물 농도추정 알고리즘을 만들어보고, 현장 관측 자료를 이용하여 두 알고리즘을 검증 및 비교해 보았다. 그 결과 2번 밴드를 사용한 경험적 알고리즘이 현장조사 자료와 가장 잘 일치하였다. 원격반사도 모델 기반의 알고리즘은 경험적 모델에 비해 높은 값을 추정하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 연구에서 사용된 모델은 안유환(2000)에 의해 개발된 것으로서 지중해 해역의 특성에 맞도록 개발된 것이다. 따라서 해수성분요소 등의 해역 특성이 매우 다른 우리나라 해역에 맞지 않아서 생긴 결과라 생각된다. 차후에 이 모델을 우리나라 해역 특성에 맞도록 개발한다면 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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• pp.9-14
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• 2001

오랜 기간동안 진행되는 사회간접자본 건설의 진행 상황을 관측하는 것은 대규모 공사의 종합적인 관리를 위해 필수불가결한 요소이다. 동북아 지역의 중추 공항 기능을 담당할 영종도 국제공항의 공사진행 과정을 관측하기 위하여 인공위성 영상 자료가 활용되었다. 바다위에 건설되는 공항의 특성으로 인하여 방조제 건설과 매립공사가 수행되었다. 활주로, 유도로, 여객터미널과 복합교통센터 등이 건설되었으며, 공항의 건설로 산림이 훼손되고 양식장과 염전이 매립되는 것이 관측되었다. 이러한 공항공사의 진척상태를 분석하기 위해서 시계열 Landsat TM 영상을 사용하였으며, 타 위성영상에서는 공항의 공사현황이 어느정도 분석가능한지를 가늠하기 위해서 KOMPSAT EOC, IRS-1C PAN, RADARSAT SAR 영상이 활용되었다. 시계열 Landsat TM 영상에서는 공항 부지의 매립 진척 현황과 산림의 벌채 등을 잘 분석할 수 있었다. KOMPSAT EOC 과 IRS-1C PAN 영상은 높은 공간해상력으로 건설에 사용된 가건물과 같은 세부적인 시설물을 관측할 수 있었다. 15m PAN 영상을 제공하는 Landsat ETM은 IHS 합성 후 분석하였는데, 기존의 TM 영상에서 분류하지 못했던 방조제의 도로와 성토를 구분할 수 있었다. RADARSAT SAR 영상에서는 광학영상에서 볼 수 없었던 독특한 정부 를 얻을 수 있었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.231-237
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• 2007

To monitor process of vegetation rehabilitation at the damaged area after large-fire is required a lot of manpowers and budgets. However the analysis of vegetation recovery using satellite imagery can be obtaining rapid and objective result remotely in the large damaged area. Space and airbone sensors have been used to map area burned, assess characteristics of active fires, and characterize post-fire ecological effects. Burn severity incorporates both short- and long-term post-fire effects on the local and regional environment. Burn severity is defined by the degree to which an ecosystem has changed owing to the fire. To classify fire damaged area and analyze burn severity of Samcheok fire area occurred in 2000, Cheongyang fire 2002, and Yangyang fire 2005 was utilized Landsat TM and ETM+ imagery. Therefore the objective of the present paper is to quantitatively classify fire damaged area and analyze burn severity using normalized burn index(NBR) of pre- and post-fire's Landsat satellite imagery.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.340-343
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• 2004

Since the tide embankment construction started in 1991, the coastal environment in and around the Saemangeum area has undergone changes rapidly, there is a need for monitoring the environmental change in this region. Owing to high temporal and spatial heterogeneity of the coastal ecosystem and processes as well as the expense with traditional filed sampling at discrete locations, satellite remote sensing measurements offer a unique perspective on mapping a large region simultaneously because of the synoptic and repeat coverage and that quantitative algorithms used for estimating constituents' concentration in the coastal environments. Thus, the main objectives of the present study are to analyze the retrieved Suspended Sediment (SS) pattern to predict changes after the commencement of the tide embankment construction work in 1991. This is accomplished with a series of the Landsat TM/ETM+ imagery acquired from 1985-2002 (a total of 18 imageries). Instead of a simple empirical algorithm, we implement an analytical SS algorithm, developed by Ahn et al. (2003), which is especially developed for estimating SS concentration (SSC) in Case-2 waters. The results show that there is a significant change in SS pattern, which is mainly influenced by the tide and tidal height after the construction of the embankment work. As the construction progressed, the distribution pattern of SS has greatly changed, and the rate of SS concentration in the gap area of the dyke of post-construction has significantly increased.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.337-350
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• 2006

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권3호
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• pp.197-205
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• 2004

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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.441-444
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• 2005

The goal of this study is to investigate the relationship between microphytobenthic biomass and normalized vegetation index obtained from Landsat TM images. Monitoring a seasonal change of microphytobenthic biomass in the sand bar is specifically focused. Since the study area, Hampyeong Bay, was difficult to approach, we failed to obtain ground truths simultaneously on satellite image acquisition. Instead, chlorophyll-a concentration in surface top layer was measured on different dates for microphytobenthic biomass. Although data were acquired on different dates, a correlation between the field and satellite images was calculated for investigating general trends of seasonal change. NDVI and tasseled cap transformed images were also used to review the variation of microphytobenthic biomass by using Landsat TM and ETM+ images. Atmosphere effects were corrected by applying COST model. Seaweeds were also flouring in the same season of microphytobentic blooming. Songseok-ri area was minimally affected by seaweeds from February to May, and selected as a test site. NDVI value was classified into high-, moderate-, and low-grade. It was well developed over fme-grained sediments and rapidly reduced from May to November over sand bar. In this bay, correlation between grain size and microphytobenthic biomass was clearly seen. From the classified NDVI and tasseled cap transformed data, we finally constructed spatial distribution and seasonal variation maps of microphytobenthic biomass.