• 한국측량학회지
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• 제16권2호
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• pp.187-194
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• 1998

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.

• 환경영향평가
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• 제9권3호
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• pp.177-183
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• 2000

The Landsat Thematic Mapper (TM) has suggested that spatial and spectral characteristics would be suited to evaluate water quality of lake. But, TM has not been commonly used for the analysis of in-land water quality, such as surface water temperature, chlorophyll-a, suspended sediments, and Secchi depth in domestic research. This paper summarizes the analysis of Landsat 5 - TM image collected on 22 Feb 1996 for evaluation of chlorophyll-a and surface temperature in the Lake Soyang. And, field measurements collected in the Lake Soyang were used to obtain water optical algorithms for calibration of satellite data. It is concluded that we can assess chlorophyll-a with remote sensing reflectance and surface temperature with thermal band in lake Soyang. However, surface temperature calculated with thermal band of Landsat TM are underestimated. Relationship between remote sensing reflectance and chlorophyll-a using the ratio of TM band 1 and band 3 is as follows; Y = 17.206 - 6.4711 * (Rrs(band1) / Rrs(band3)) $R^2$=0.8762 and, using the ratio of TM band 1 and band 2 as follows; Y = 57.77 - 35.771 * (Rrs(band1) / Rrs(band2)) $R^2$=0.8317.

• 한국측량학회지
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• 제6권2호
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• pp.42-52
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• 1988

본 연구에서는 인공위성 데이타를 사용하여 솔잎혹파리에 의한 산림피해를 추출해 봄으로써 인공위성 데이타가 산림의 병충해감지에 유용함을 입증하는 것이 주된 목적이라고 하겠다. 또한 이러한 산림지역 피해지추출에 유용한 Band의 선정과 산림지역에서 나타나는 그림자의 영향을 감소시켜 보다 정확한 분석결과를 얻는 것도 그 목적으로 하고있다. 인공위성 데이타는 LANDSAT-5의 TM을 사용하였으며 분류정확도 향상과 그림자 영향의 감소를 위하여 화상처리기법인 Spatial Filtering과 화상간연산처리를 행하였다. 연구결과 TM 데이타는 산림의 병충해피해지역감지에 유용하였으며 식물에 대한 분류시 Band 4와 Band 5가 효과적이었다. 또한 Spatial Filtering과 화상간연산처리는 그림자영향감소에 효과적이었으며 특히 화상간연산처리는 산림과 기타 지역과의 분류정확도 향상에도 커다란 도움이 되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제1권2호
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• pp.185-194
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• 1993

원격탐측은 초기에는 자연현상이나 지표대상물의 개략적인 분포와 변화를 추출하는데 사용되어 왔으나 최근에는 식물의 분광특성을 이용한 농업조사, 산림조사나 지하자원탐사, 해양상의 수온 및 해류분포조사, 기상조사 등 많은 분야에 응용되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 원격탐측의 많은 응용분야 중에서 해양으로 배출되는 공장온배수의 확산범위를 조사하기 위하여 지구자원 탐사위성인 LANDSAT-5호에 탑재되어 있는 TM에 의해 얻어진 영상과 지상탐측기인 열적외주사기 Thermo Tracer에 의해 얻어진 열적외 영상을 이용하였다. LANDSAT TM영상의 Band 6은 열적외 Band로서 NASA의 CSFC에서 제공한 변환식 및 사후검정값을 이용하여 Band 6의 gray level값으로부터 해수온도 분포를 추출하였으며, Thermo Tracer의 열적외 영상은 TH1100 Series의 Processing mode를 이용하여 온도분포를 얻었다. 이와 같은 영상을 분석한 결과 근해의 수심이 얕은 지역의 해수온도는 담수온도와 내륙온도의 영향을 크게 받고 있음을 알 수 있었으며, 온배수의 확산범위 및 면적을 시각적 및 정량적으로 나타낼 수 있었다. 또한 열적외선 주사영상을 이용하여 보다 세부적인 확산범위를 제시할 수 있었으며 LANDSAT영상결과와 거의 동일한 결과를 나타냄을 알 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제31권2호
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• pp.143-150
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• 2013

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.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권3호
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• pp.34-43
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• 2005

Landsat TM 위성영상을 이용하여 전라북도 고군산 군도 미지형을 무감독 분류의 ISODATA 기법과 감독 분류의 최근린법으로 분석한 시공간 변화를 파악하고자 한다. 각각의 퇴적물 지형은 새만금 방조제 공사 진행에 따라 지리적 요인과 기후 환경적 영향에 대하여 상이한 특성을 갖는다. 본 연구 지역의 지형적 특성을 구체적으로 구분한 결과는 간척 계획수립과 간척된 이후의 퇴적 및 침식 지형 예측에 유용할 것으로 사료된다. 아울러 Landsat TM 7개의 band 중에서 밴드 4는 조간대와 해변의 구분, 그리고 밴드 5는 조간대에 대한 세부적인 미지형의 분류에 이용하며, 위성영상이 미지형 변화의 탐지에 효율적임을 밝히고자 한다. 따라서 위성영상을 이용한 지형지물의 분류 및 변화에 대한 탐지는 제방 축조공사가 완료된 후 방조제 외측에 위치한 고군산 군도에서 갯벌이 형성되는지의 여부를 밝히는데 매우 유용할 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제7권1호
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• pp.49-57
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• 1989

본 연구에서는 Landsat데이타를 이용하여 간척전후의 토지이용분류를 하였으며, 열적외선 Band(TM Band6)데이타로부터 지표면온도를 추출하였다. 인공위성데이타를 이용함으로서 간척에 따른 토지이용의 변화를 효과적으로 추출할 수 있었으며, 열적외선 데이타값을 지표면 및 수표면온도로 변환함으로서 간척지주변지역의 열특성을 파악할 수 있었다. 이러한 분석결과는 향후의 인공위성데이타 및 관련정보와 결합되어 대규모간척지의 효율적 국토관리에 이용될 수 있으리라 생각된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제2권1호
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• pp.9-15
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• 2000

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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.450-452
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• 2003

In the present investigation, an estimation of the growth of heat island development of Tokyo metropolis which accounts nearly 100 sq. km of areal spread has been carried out. Band 6 data of LANDSAT TM (Thematic Mapper) data acquired on August 1984 and 1994 have been used for estimating the expansion of the heat island development. Since the vegetation decrease is usually associated with the heat island development, a ratio of green covering has also been assessed using TM data. In order to establish the relationship with the air temperature, AMeDAS(Automated Meteorological Data Acquisition System) data have been correlated.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.262-266
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• 1999

Several commercial companies that plan to provide improved panchromatic and/or multi-spectral remote sensor data in the near future are suggesting that merge datasets will be of significant value. This study evaluated the utility of one major merging process-process components analysis and its inverse. The 6 bands of 30$\times$30m Landsat TM data and the 10$\times$l0m SPOT panchromatic data were used to create a new 10$\times$10m merged data file. For the image classification, 6 bands that is 1st, 2nd, 3rd, 4th, 5th and 7th band may be used in conjunction with supervised classification algorithms except band 6. One of the 7 bands is Band 6 that records thermal IR energy and is rarely used because of its coarse spatial resolution (120m) except being employed in thermal mapping. Because SPOT panchromatic has high resolution it makes 10$\times$10m SPOT panchromatic data be used to classify for the detailed classification. SPOT as the Landsat has acquired hundreds of thousands of images in digital format that are commercially available and are used by scientists in different fields. After the merged, the classifications used supervised classification and neural network. The method of the supervised classification is what used parallelepiped and/or minimum distance and MLC(Maximum Likelihood Classification) The back-propagation in the multi-layer perception is one of the neural network. The used method in this paper is MLC(Maximum Likelihood Classification) of the supervised classification and the back-propagation of the neural network. Later in this research SPOT systems and images are compared with these classification. A comparative analysis of the classifications from the TM and merged SPOT/TM datasets will be resulted in some conclusions.