Landsat OLI 위성영상은 다양한 분광정보 밴드를 포함하고 있기 때문에, 토지피복지도 생성, 도심지역의 분석, 식생지수의 추출, 변화탐지 모니터링 등과 같은 다양한 원격탐사 분야에 활용할 수 있다. 또한, 토지피복지도는 GIS 및 국토 모니터링에 있어서 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 Landsat OLI 위성과 기존의 토지피복지도를 활용하여 토지피복지도를 생성하고자 하였다. 이를 위해, 기존의 토지피복지도와 K-means 기법의 상관관계를 활용하여 훈련자료를 자동으로 생성하였으며, 생성된 훈련자료를 이용하여 각 클래스 별 분광 반사율 값을 추정하였다. 최종적으로, 반복적인 분광혼합분석을 통하여 각 클래스 별 점유 비율 영상과 토지피복지도를 생성하였다. 청주시 일대에 대한 토지피복지도와 Landsat OLI 위성영상을 활용한 실험을 수행하였으며, 감독분류 기법에 대한 결과 및 기존 토지피복지도와의 비교평가를 통하여 본 연구에서 제안된 기법이 수동으로 취득한 훈련자료가 없어도 효과적으로 토지피복지도를 생성할 수 있음을 정량적, 시각적으로 확인하였다.
황해연안 전라북도 군산시 지역의 15년 동안의 4개 시점을 선택하여 육상도시 변화탐지를 목적으로 지표온도와 NDVI를 비교 관찰하고 NDVI최저대-지표온도최고대 상관관계를 분석하였다. 위성영상은 장기간에 걸친 광역지역의 연속모니터링에 효과적이므로 군산시를 촬영한 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+인공위성 영상을 분석대상으로 하였으며 에러보정을 위한 승인된 "gain", "bias" 또는 "offset"의 임계치를 대입하여 TM과 ETM+영상간의 오차를 정량화하고 분류하여 비교 검정하였다. 본 연구는 Landsat-5 TM과 Landsat-7 ETM+인공위성 영상을 전북 군산시 도시변화탐지에 적용하고 지표온도, 토지피복, 식생 변수를 검증하여 지표온도와 NDVI식생지수와의 R=(+)0.9478의 강한 양의 상관관계를 검출함으로써 제안한 위성영상을 이용한 NDVI최저대-지표온도최고대 상관분석모델이 육상 도시변화탐지에 매우 효과적임을 입증할 수 있다.
Land surface temperature is essential for monitoring abnormal climate phenomena such as UHI (Urban Heat Islands), and for modeling weather patterns. However, the quality of surface temperature obtained from the optical space imagery is affected by many factors such as, revisit period of the satellite, instance of capture, spatial resolution, and cloud coverage. Landsat 8 imagery, often used to obtain surface temperatures, has a high resolution of 30 meters (100 meters rearranged to 30 meters) and a revisit frequency of 16 days. On the contrary, MODIS imagery can be acquired daily with a spatial resolution of about 1 kilometer. Many past attempts have been made using both Landsat and MODIS imagery to complement each other to produce an imagery of improved temporal and spatial resolution. This paper applied machine learning methods and performed downscaling which can obtain daily based land surface temperature imagery of 30 meters.
This study is to present a method of flood damaged area detection by the typhoon RUSA (August 31 - September 1, 2002) using Landsat 7 ETM+ and Landsat 5 TM images. Two images of Sept. 29, 2000 and Sept. 11, 2002 (path 115, row 34) were prepared for Gangreung, To identify the damaged areas, firstly, the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) of each image was computed, secondly, the NDVI values were reclassified as two categories that the negative index values including zero are the one and the positive index values are the other, thirdly the reclassified image before typhoon is subtracted from the reclassified image after typhoon to get DNDVI (Differential NDVI). Some part of urban and agricultural were classified into damaged area due to typhoon RUSA in Gangreung, $18.8km^2$ and $17.7km^2$ respectively.
새로운 수자원으로서의 가능성이 대두되는 제주도 연안의 해저에 존재하는 용출수의 위치를 파악하기 위해 원격탐사 자료와 GIS 기법을 적용하였다. 4월, 8월, 12월에 촬영된 Landsat TM자료를 이용하여 해수면 온도, 투명도, 클로로필-a 분포 특성을 분석함으로써 제주도 연안 해저의 용출수와 관련된 이상대를 파악하였다. 또한 지질도, 수계분포도, 분석구 분포 밀도도, 선구조 분포 밀도도, 지하수위도 등의 주제도를 이용한 퍼지기반 공간통합분석을 실시하여 제주도 해안에 주로 분포하는 용천수의 분포 특징을 분석한 결과 Landsat TM 자료 분석 결과와 밀접한 상관관계를 나타내었다.
원격탐사를 이용한 작황정보 생산은 작물의 생물계절을 이용하여 작물 분류, 생육 모니터링, 생산량 추정 분석이 선행되어야 한다. 생물계절에 추정을 위한 시계열 영상 자료가 필요하지만 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)만으로 획득하는 것은 물리적 제한이 있으므로 타 지구관측위성과의 융합 활용이 필요하다. 위성자료의 융합 활용을 위해서는 각 위성이 가지는 고유의 방사학적 센서 특성 차이를 극복해야 한다. 본 연구는 위성자료의 융·복합 활용을 위한 첫 단계로서 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성의 교차검보정을 수행하였다. Libya-4 PICS(Pseudo Invariant Calibration Sites)에서 2년간 수집된 위성자료에 대해 초분광위성을 이용하여 산정된 SBAF(Spectral Band Adjustment Factor)를 적용하여 대기상단 반사도를 비교하였다. 교차검보정 결과 KOMPSAT-3와 Landsat-8 위성은 Blue, Green, Red 밴드에서 약 4%, NIR밴드에서 6%의 반사율 차이를 보였다. 온보드 켈리브레이터가 없는 KOMPSAT-3는 Ladnsat-8에 비해 Radiometric Stability가 낮은 것으로 나타났다. 향후 교차검보정의 정확도를 높이기 위해 BRDF(Bidirectional reflectance distribution function) 보정 및 지형보정을 통하여 정규화 된 반사율 자료를 생산하기 위한 노력이 필요하다.
Lee, Mi Hee;Lee, Soo Bong;Kim, Yongmin;Sa, Jiwon;Eo, Yang Dam
한국측량학회지
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제33권3호
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pp.203-209
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2015
This paper discusses the effectiveness of using Landsat 8 TIR (Thermal Infrared) band images to improve the accuracy of landuse/landcover classification of urban areas. According to classification results for the study area using diverse band combinations, the classification accuracy using an image fusion process in which the TIR band is added to the visible and near infrared band was improved by 4.0%, compared to that using a band combination that does not consider the TIR band. For urban area landuse/landcover classification in particular, the producer’s accuracy and user’s accuracy values were improved by 10.2% and 3.8%, respectively. When MLC (Maximum Likelihood Classification), which is commonly applied to remote sensing images, was used, the TIR band images helped obtain a higher discriminant analysis in landuse/landcover classification.
도시 열 환경 개선을 위해서는 무엇보다도 특정지역의 열 환경에 대한 구조적 특성분석이 선행되어져 문제점을 분석하고 보완되어야 한다. 본 연구에서는 Landsat 위성을 활용하여 대구광역시의 1월과 8월의 열 환경의 중심성 측정, 분포도 작성, 공간통계 분석 등을 활용하여 공간적 특성에 따른 열 환경구조를 분석하였다. 분석을 위해 위성영상의 열적외밴드를 활용하여 표준정규분포화하여 점수로 중심성을 추출하였고, 국지적 공간에서의 자기 상관성을 파악하기 위한 국지적 모란지수(Local Local Moran's I)를 기초로 한 Cluster Map를 작성하여 환경공간구조의 분포 특성을 파악하였다. 따라서 위성영상을 활용한 열 환경 분포 특성과 중심지의 파악은 도시의 열 환경 개선 계획 및 관리방안을 모색하는데 필요한 중요한 기초자료로서 정부의 다양한 열환경 정책이나 계획에 우선시 되어야 할 참고자료를 제공하고자 한다.
도시의 환경문제가 인구와 시설의 증가에 의해서 점점 더 심각해짐에 따라 도시내 산림을 도시에서 가장 중요한 부분으로 인식하고 있다. 따라서 본 연구에서는 대전지역에서 도시내 또는 도시외곽에 위치한 산림을 합리적으로 관리하고 이용하기 위한 기본적 분석 단계로서 산림지역의 지형환경을 Landsat - 5 TM데이타와 수치지형자료를 이용하여 분석하였다. Landsat - 5 TM의 영상자료로부터 산림지역을 추출하였고, 수치지형자료를 이용하여 표고, 경사도, 주경사향의 분포를 분석하였다. 영상자료로부터 추출한 산림지역에서 특히 보문산, 봉산, 갑하산, 식장산과 계족산의 5개 지역을 대상으로 지형환경 분석이 이루어졌다. 대전지역에서 산림지역이 차지하는 면적비율은 55.1%로 도심지역보다 약 5배 많은 며적이다. 전체 산림지역의 표고 분포는 200m 이하가 70.8%이고, 400m 이상은 4.8%이다. 5개 지역에서 계족산은 100~200m 지역의 전체의 45.7%, 보문산은 300m 이하 지역이 92.4%이다. 갑하산과 식장산에서 300m 이상되는 지역은 각각 20.4%와 46.6%이다. 도시내에 위치하고 있는 봉산을 제외하고 모든 지역에서 50% 이상이 경사 20$\circ $ 이상의 급경사지로 구성되어 있다. 특히 식장산에서는 30$\circ $ 이상의 절험지가 35.2%나 분포하고 있다. 식장산과 갑하산은 보문산, 계족산보다 고도, 경사도 변화가 심한 것으로 나타났다.
최근 자연재해로 인한 많은 피해가 발생하고 있으며, 특히 국내 지진 발생 추이를 보면 규모 3이상의 강도 높은 지진이 발생하는 빈도가 증가하고 있다. 2017년 발생한 규모 5.4의 포항 지진에서는 이례적으로 진앙지 인근에서 액상화 현상이 발견되었다. 토양 액상화에 따른 토양 수분지수의 증가를 간접적으로 파악하기 위해서 액상화가능성지수 자료와 다중시기 Landsat-8 위성영상을 활용하여 지진 전후의 토지피복별 원격탐사지수 변화를 분석하였다. 해당 기간의 위성영상을 취득해 정규식생지수(NDVI)와 지표면온도(LST)를 계산하고 액상화 가능 지역에 대해 토양수분지수(SMI)를 산출하여 각 영상을 구성하고 있는 픽셀의 평균값을 분석한 결과 지진 직후 토양 액상화 현상에 따른 토양 수분지수의 증가를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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