• 환경영향평가
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• 제24권4호
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• pp.367-374
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• 2015

해수 표층 수온은 원자력발전소의 온배수 영향을 조사하기 위해서 위성원격탐사에 의해 관측되는 가장 중요한 정보들 중 하나이다. 하지만 Landsat 7 위성과 Landsat 8 위성의 열적외선 센서로부터 추출한 표층수온과 실측치를 비교한 연구는 부족하다. Landsat 8 위성은 표층수온을 추출하기 위해 열적외선 센서에 두 개의 분리된 밴드를 가지고 있지만, Landsat 7은 한 개의 밴드를 사용하고 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서는 Landsat 7 ETM+센서가 Landsat 8 TIRS 보다 표층수온의 보정에 유용하다는 것을 제시하였다. 본 연구에서는 Landsat 114-36 지역의 15개 위성자료를 가지고 ENVI와 IDL을 이용한 표층수온 알고리즘을 처리하였다. 국립해양조사원으로부터 수집한 표층수온 실측자료와 위성에서 추출한 표층수온을 비교하였고, 위성관측 시계열 자료와 측정지점의 실측자료를 통해 정확도를 비교하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권2호
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• pp.315-329
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• 2014

서울을 포함한 수도권의 지표면 온도를 분석하기 위하여 Landsat과 MODIS의 지표면 온도, AWS의 기온, 지표면 고도 및 토지이용도를 이용하였다. Landsat과 MODIS 위성의 지표면 온도와 AWS 기온의 분석은 상관계수, 평방근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE), 선형회귀분석 등의 통계분석방법을 적용하였다. Landsat과 MODIS 지표면 온도의 상관계수는 0.32이고 RMSE는 4.61 K였다. 그리고 Landsat과 MODIS 지표면 온도와 AWS 기온의 상관성은 각각 0.83과 0.96이며 RMSE는 3.28 K, 2.25 K이었다. Landsat과 MODIS 지표면 온도는 비교적 높은 상관성을 보였으나 각각의 선형회귀의 기울기는 0.45와 1.02이었다. Landsat 5의 경우 전체 관측소에 대하여 0.5이하의 낮은 상관성을 보였고 Landsat 8의 경우는 일치되는 지점이 다른 위성에 비하여 적었으나 0.5이상의 상관성을 나타냈다. Landsat 7은 대부분 0.8이상의 높은 상관성을 보였고 대체적으로 서울중심부에서 높은 상관성이 나타났다. 위성의 지표면 온도와 지표유형에 따른 AWS 기온사이의 상관성은 0.8이상의 높은 상관성을 보였다. Landsat 위성의 지표면 온도의 상관성은 0.84이었고 RMSE는 3.1 K이상이었으며 MODIS 위성의 상관계수는 0.96이상이고 RMSE는 2.6 K이하였다. 결과적으로 두 위성의 지표온도의 차이는 관측시각 차이에 의한 것으로 위성의 해상도에 따라 복사량을 탐지하는 지표면의 면적 차이에 의하여 발생되는 것으로 사료된다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.63-64
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• 2017

광학 위성영상의 경우 기상조건의 영향을 많이 받기 때문에 연속적인 데이터 취득과 분석이 어렵다. 본 연구에서는 영상 획득률이 상대적으로 낮은 광학 위성영상의 단점을 보완하기 위해 SAR 위성영상과 광학 위성영상을 활용하여 다양한 자연재난에 대해 효율적인 재난관리의 가능성을 북한 황강댐 수표면적 분석사례를 통해 제시하였다. 위성영상 수집기간은 2016년 1월부터 2017년 7월까지 획득된 자료로 SAR 위성영상은 Sentinel-1을, 광학 위성영상은 Landsat-8을 획득하여 분석하였다. 이때 수증기, 구름 등 기상조건에 의해 Landsat-8을 획득하지 못한 부분은 Sentinel-1으로 대체하여 분석하였다. 그 결과, 2016년 5월 19일자 관측된 황강댐의 만수위 당시 수표면적과 2017년 7월 18일에 관측된 황강댐의 수표면적이 유사하여 방류위험성이 있어 상시 모니터링이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 Sentinel-1와 Landsat-8을 활용하여 효율적인 재난관리를 보여주는 사례를 통하여 선제적인 재난관리에 활용성을 보여준다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.384-385
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• 2016

본 연구에서는 최근 어류 폐사, 상수원 오염 등의 피해를 발생시키고 있는 녹조를 대상으로 위성영상을 이용한 발생 유무와 분포를 분석하고자 하였다. 녹조는 엽록소를 가지고 광합성을 하므로 식생과 매우 유사한 분광특성을 가진다. 이는 위성영상에서 제공하는 근적외 정보로부터 정규식생지수를 산출하고 그 변화를 분석함으로써 녹조 발생 유무를 식별해낼 수 있음을 의미한다. 연구 대상지역인 대청호는 올해 첫 조류경보가 발령된 수역으로 8월~10월 사이 상류지역을 중심으로 녹조가 발생하였다. 본 연구에서는 Landsat-8 위성영상을 이용하여 대청호에서 발생한 녹조분포를 분석하고, 그 중 높은 농도의 녹조가 발생한 추소리를 직접 방문하여 Unmanned Aerial Vehicle(UAV) 자료를 취득하였다. UAV 촬영 영상을 통해 추소리 수역에 녹조가 다량 발생한 것을 확인할 수 있었다. 향후에는 고해상도 위성영상인 플래닛스코프 위성영상을 추가적으로 활용함으로써 녹조 모니터링의 정확성과 적시성을 확보할 예정이다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.362-363
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• 2016

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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.135-136
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• 2014

지구온난화에 따른 이상기후현상을 해결하기 위해 인공위성영상을 이용한 식생의 변화유무와 특성파악이 중요하다. 특히, 인공위성의 근적외선 영역과 가시광선 영역을 이용한 정규식생분포지수는 식생의 활력도를 파악하고 변화유무를 판단하는 지표로서 많이 사용되고 있다. 하지만, 최근 발사된 Landsat 8 OLI의 경우 정규식생분포지수에 영향을 주는 근적외선 밴드의 파장대역이 기존의 TM/ETM+ 위성의 근적외선 밴드의 파장대역보다 감소하였다. 또한 이러한 파장대역 변화에 의한 정규식생분포지수의 차이에 대해서 공식적으로 연구한 사례가 없다. 그러므로 본 연구는 Landsat 8 OLI 위성영상과 Landsat 7 ETM+ 위성영상을 식생이 활발한 여름철(9월)과 그렇지 않은 겨울철(1월)의 영상을 각각 취득하여, 식생, 도심지, 도로, 농경지, 나지의 5가지 항목으로 분류하여 각각의 정규식생분포지수를 비교해보고 상관관계분석을 시도하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1231-1244
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• 2022

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.171-183
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• 2016

2013년부터 2014년까지 관측된 Landsat 8 위성자료로부터 지표면 온도를 산출하였고 산출된 지표면 온도는 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 보정하였다. 지표면 온도지도는 Landsat 8로부터 산출된 지표면 온도를 지상에서 관측된 지표면 온도와의 선형 회귀식을 이용하여 계산되었다. 계절과 년에 대한 지표면 온도는 각각 계절과 년에 대하여 사례들을 평균하여 계산되었다. 지표면 온도는 도시의 공업 또는 상업지역에서 높은 온도가 나타나는 반면, 서울주변의 높은 고도의 산악과 해양, 강 등에서 낮은 지표면 온도가 나타났다. 위성에서 산출된 지표면 온도를 보정하기 위하여 서울을 포함한 수도권지역에서 관측되는 기상청 종관측소 3개 지점 (서울(지점번호: 108), 인천(지점번호: 119), 수원(지점번호: 112))의 지표면 관측 자료를 이용하여 선형회귀방법을 적용하였다. Landsat 8의 지표면 온도는 모든 자료에서 기울기가 0.78이었고 5개의 흐린날을 제외한 맑은 상태의 자료에서 0.88이었다. 그리고 초기 지표면온도에서 상관계수는 0.88이었고 평방근 오차 (Root Mean Sqare Error (RMSE))는 $5.33^{\circ}C$이었다. 지표면 온도 보정이후에는 상관계수는 0.98 그리고 RMSE는 $2.34^{\circ}C$이었으며 회귀식의 기울기는 0.95로 개선되었다. 계절 및 년 지표면 온도는 상업지역과 공업지역 그리고 도시와 주변지역을 잘 표현하였다. 결과적으로 지상에서 관측된 지표면 온도를 이용하여 위성에서 산출된 지표면온도를 보정하였을 때 실제 상태와 유사한 분포를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.775-784
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• 2020

최근 지구온난화 및 인간 활동 등에 의해 전지구적으로 산불발생이 빈번해지고 있으며, 산불의 규모가 대형화되고 지속기간이 길어지는 경향을 보이면서, 산불 피해 또한 급증하고 있다. MODIS는 20년 가까이 전지구 산불탐지 정보를 제공하고 있고, GK2A와 Himawari-8은 1일 144회의 빈도로 동아시아권의 산불감시를 수행하고 있지만, 1~2 km의 공간해상도는 중·소 규모 산불탐지에 있어서는 충분하지 않으므로 고해상도 위성영상을 이용한 산불탐지 연구가 반드시 필요하다. 그러나 타고있는 산불탐지(active fire detection)에 대한 고해상도 산출물은 현재 공식적으로 존재하지 않는다. 이에, 본연구에서는 Landsat 8 산불탐지 알고리듬을 구현하여 고해상도 산불탐지를 수행하였으며, 최근의 대표적인 산불사례인 2019년 12월 호주 대형산불에 대하여 Landsat 8 탐지 결과를 Himawari-8, MODIS 산출물과 비교하였다. 강한 산불의 경우에는 세 위성 모두 유사한 결과를 보였지만, 타기 시작하거나 진화되고 있는 약한 산불 및 좁은 지역에 발생한 산불은 30m 해상도의 Landsat 8에서만 탐지되었고, 1~2 km 해상도의 Himawari-8나 MODIS에서는 탐지되지 않는 경향이 있었다. 우리나라와 같이 소규모 산불이 대부분인 경우에는 Landsat 8, Sentinel-2, Kompsat-3A, 그리고 2021년 발사예정인 Kompsat-7과 같은 고해상도 위성을 이용한 산불탐지가 가능할 것이며, GK2A, Himawari-8, Fengyun-3 등 동아시아 정지궤도 위성의 탐지결과와 함께 종합적인 분석을 수행한다면, 시간해상도와 공간해상도를 현재보다 향상시키는 것이 가능할 것이다. 이러한 진보된 산불감시를 위해서는 우리나라의 복잡지형에 보다 적합한 한국형 고해상도 산불탐지 알고리듬의 개발이 무엇보다 선행되어야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.861-871
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• 2019

Landsat 위성영상은 재난 피해 지역에 대해 주기적이며 광역적인 관측이 가능하여 재난 피해분석, 재난 모니터링 등 활용도가 증가하고 있다. 하지만 광학위성영상 특성상 구름으로 인한 결측된 영역으로 인해 주기적인 재난 모니터링에는 한계가 있어 결측된 영역의 복원 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Landsat 8호 영상 취득 시 제공되는 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름그림자를 탐지 및 제거하고, STARFM 알고리즘을 통해 제거된 영역의 영상 복원을 수행하였다. 복원된 영상은 기존의 영상 복원 방법으로 복원된 영상과 MLC 기법을 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과, STARFM으로 인한 복원방법이 전체정확도 89.40%로, 기존의 영상 복원 방법보다 효율적인 복원방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 통해 향후 Landsat 위성영상을 이용한 재난분석 수행 시 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.