• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.289-305
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• 2004

Atmospheric correction of Landsat Visible and Near Infrared imagery (VIS/NIR) over aquatic environment is more demanding than over land because the signal from the water column is small and it carries immense information about biogeochemical variables in the ocean. This paper introduces two methods, a modified dark-pixel substraction technique (path--extraction) and our spectral shape matching method (SSMM), for the correction of the atmospheric effects in the Landsat VIS/NIR imagery in relation to the retrieval of meaningful information about the ocean color, especially from Case-2 waters (Morel and Prieur, 1977) around Korean peninsula. The results of these methods are compared with the classical atmospheric correction approaches based on the 6S radiative transfer model and standard SeaWiFS atmospheric algorithm. The atmospheric correction scheme using 6S radiative transfer code assumes a standard atmosphere with constant aerosol loading and a uniform, Lambertian surface, while the path-extraction assumes that the total radiance (L/sub TOA/) of a pixel of the black ocean (referred by Antoine and Morel, 1999) in a given image is considered as the path signal, which remains constant over, at least, the sub scene of Landsat VIS/NIR imagery. The assumption of SSMM is nearly similar, but it extracts the path signal from the L/sub TOA/ by matching-up the in-situ data of water-leaving radiance, for typical clear and turbid waters, and extrapolate it to be the spatially homogeneous contribution of the scattered signal after complex interaction of light with atmospheric aerosols and Raleigh particles, and direct reflection of light on the sea surface. The overall shape and magnitude of radiance or reflectance spectra of the atmospherically corrected Landsat VIS/NIR imagery by SSMM appears to have good agreement with the in-situ spectra collected for clear and turbid waters, while path-extraction over turbid waters though often reproduces in-situ spectra, but yields significant errors for clear waters due to the invalid assumption of zero water-leaving radiance for the black ocean pixels. Because of the standard atmosphere with constant aerosols and models adopted in 6S radiative transfer code, a large error is possible between the retrieved and in-situ spectra. The efficiency of spectral shape matching has also been explored, using SeaWiFS imagery for turbid waters and compared with that of the standard SeaWiFS atmospheric correction algorithm, which falls in highly turbid waters, due to the assumption that values of water-leaving radiance in the two NIR bands are negligible to enable retrieval of aerosol reflectance in the correction of ocean color imagery. Validation suggests that accurate the retrieval of water-leaving radiance is not feasible with the invalid assumption of the classical algorithms, but is feasible with SSMM.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.677-687
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• 2017

본 연구에서는 위성영상 기반의 동계작물 구분도 작성을 위한 계층분류 기법을 제안한다. 계층분류 기법은 입력 자료를 계층별로 정의하여 분류하는 방법으로 혼합 픽셀의 효과를 줄이고 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 전북 김제시의 동계작물을 대상으로 Landsat-8 위성영상을 사용하였다. 먼저, Landsat-8 위성영상에서 스마트 팜 맵을 이용하여 농경지를 분류하였다. 그리고 추출된 농경지를 대상으로 시계열 식생지수를 사용하여 동계작물 재배지를 추출한 후, 최종적으로 무인기 영상에서 추출한 훈련자료를 활용하여 밀, 보리, IRG, 청보리 및 혼파 재배지로 분류하였다. 그 결과, 계층분류 기법에 의한 동계작물 분류 정확도는 98.99%로 동계작물별 재배 필지를 효과적으로 분류할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 제안된 분류방법은 작물구분도 작성에 효과적으로 사용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제18권3호
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• pp.141-146
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• 2002

Chlorophyll-a concentration maps of Yongdam reservoir in September and October, 2001 were produced using Landsat ETM imagery and the in-situ water quality measurement data. In-situ water samples were collected on 16th September and 18th October during the satellite overpass. The correlations between the DN values of the imagery and the values of chlorophyll-a concentration were analyzed. The visible bands(band 1, 2, 3) and the near infrared band(band 4) data of September image showed the correlation coefficient values higher than 0.9. The October image showed correlation coefficient values of about 0.7 due to the low variations of chlorophyll-a concentration. Regression models between the DN values of the Landsat ETM image and the chlorophyll-a concentration have been developed for each image. The developed regression models were then applied to each image, and finally the chlorophyll-a distribution maps of Yongdam reservoir were produced. The produced maps showed the spatial distribution of the chlorophyll-a in Yongdam reservoir in a synoptic way so that the tropic state could be easily monitored and analysed in the spatial domain.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.161-166
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• 2004

Seoul has experienced a rapid urban expansion over the past three decades. This paper reports an investigation into the application of Landsat imagery for detecting urban growth and assessing its impact on surface temperature in the region. Land cover/use change detection w3s carried out by using Landsat data. The results revealed a notable urban growth in the study area. This urban expansion had raised surface radiant temperature in the urbanized area. The method using remote sensing data based on GIS was found to be effective in monitoring and analysing urban growth and in evaluating urbanization impact on surface temperature.

• 대한원격탐사학회지
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• 제3권1호
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• pp.11-23
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• 1987

본 연구는 LANDSAT MSS 및 TM 영상자료를 이용하여 낙동강 하천수가 유입, 확산되는 과정을 시간적, 공간적으로 추적조사하여, 이들이 해양환경에 미치는 영향을 구명하는데 중점을 두었다. 본 연구로부터 현탁물질량의 농도는 고분도와 같이 계절, 대.소조기, 창.낙조류, 강우량에 따라 큰 변동을 가져오며, 연안전선의 형성 및 분포에 대한 시간적, 공간적인 변동상태를 광역적으로 추적할 수 있었고 해안선, 퇴적형, 천해역의 해저지형 변동조사는 기존의 해도 및 육도를 최신화할 수 있는 정보로써 위성자료의 가치가 크다는 결론을 얻었다.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3692-3697
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• 2012

Landsat 7은 SLC의 기계적 결함으로 인해 2003년 5월 31일 이후로 SLC-off 상태에서 영상을 취득하고 있으며, 이로 인해 Landsat 7 영상을 활용하기 위해서는 추가적인 보정작업이 필요하다. 본 연구에서는 SLC-off 영상을 보정할 수 있는 Gapfill 함수를 이용하여 Landsat 7 SLC-off 영상을 보정하고, 비슷한 시기의 Landsat 5 영상과 비교하였다. 기준영상 없이 SLC-off 영상을 복원하여 보정영상을 제작함으로써 SLC-off로 인한 누락 영역의 화소가 대부분 복원되었으며, 부자연스러운 노이즈가 없는 영상을 얻을 수 있었다. 또한 보정영상의 토지피복분류를 수행하고, 기준영상을 이용한 분류결과와 비교를 통해 기준영상 없이 보정된 SLC-off 영상의 활용 가능성을 제시할 수 있었다. Landsat 7 SLC-off 보정영상은 주기적인 Landsat 영상의 취득이 어려운 여건을 개선할 수 있을 것이며, 대규모 지역의 변화탐지 및 영상분류는 물론 소규모 구름 등과 같이 국지적으로 발생한 영상 손실의 복원이 가능할 것이다.

• 환경영향평가
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• 제15권2호
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• pp.121-127
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• 2006

The conventional water quality measurements by point sampling provide only site specific temporal water quality information but not the synoptic geographic coverage of water quality distribution. To circumvent these limitations in temporal and spatial measurements, the use of remote sensing is increasingly involved in the water quality monitoring research. In other to assess a trophic state of Yongdam reservoir using satellite imagery data, I obtained Landsat ETM data and water quality data on 16th September and 18th October 2001. The approach involved acquisition of water quality samples from boats at 33 sites on 16th September and 30 sites on 18th October 2001, simultaneous with Landsat-7 satellite overpass. The correlation coefficients between the DN values of the imagery and the concentrations of chlorophyll-a were analyzed. The visible bands(band 1,2,3) and near infrared band(band 4) data of September image showed the correlation coefficient values higher than 0.9. The October image showed the correlation coefficient values about 0.7 due to the atmospheric effect and low variation of chlorophyll-a concentration. Regression models between the chrophyll-a concentration and DN values of the Landsat imagery data have been developed for each image. The regression model was determined based on the spectral characteristics of chlorophyll, so the green band(band 2) and near infrared band(band 4) were selected to generate a trophic state map. The coefficient of determination(R2) of the regression model for 16th September was 0.95 and that of the regression model for 18th October was 0.55. According to the trophic state map made based on Aizaki's TSI and chlorophyll-a concentration, the trophic state of Yongdam reservoir was mostly eutrophic state during this study.

• 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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.852-855
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• 2006

There is an increasing need to use data from different sensors in order to maximize the chances of obtaining a cloud-free image and to meet timely requirements for information. However, the use of data from multiple sensor systems is depending on comprehensive relationships between sensors of different types. Indeed, a study of inter-sensor relationships is well advanced in the effective use of remotely sensed data from multiple sensors. This paper was concerned with relationships between sensors of different types for vegetation indices (VI). The study was conducted using IKONOS and Landsat-7 ETM+ images. IKONOS and Landsat-7 ETM+ image of the same or about the same dates were acquired. The Landsat-7 ETM+ images were resampled in order to make them coincide with the pixel sizes of IKONOS. Inter-relationships of vegetation indices between images were performed using at-satellite reflectance obtained by converting image digital number (DN). All images were applied to topographic normalization method in order to reduce topographic effect in digital imagery. Also, Inter-sensor model equations between two sensors were developed and applied to other study region. In the result, the relational equations can be used to compute or interpret VI of one sensor using the VI of another sensor.