• 대한원격탐사학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.311-320
• /
• 2009

본 연구는 전라북도 무주군을 대상으로 제5차 국가산림자원조사 자료와 위성영상(Landsat TM-5)자료를 이용하여 산림 바이오매스를 추정하고 이를 토대로 바이오매스 주제도를 작성하고자 하였다. 먼저 국가산림자원조사의 야외 표본점 자료를 이용하여 조사표본점의 단위면적 당 축적을 산출하고, 바이오매스 변환계수를 적용하여 산림 바이오매스를 추정하였다. 본 연구에서는 위성영상 자료를 이용한 산림 바이오매스 추정을 위해 회귀모형을 이용하는 방법과 최근린 기법(k-Nearest Neighbor)을 이용하는 두 가지 방법을 사용하였는데, 이 두 가지 방법에 의해 추정된 산림 바이오매스를 국가산림자원조사 자료에 의한 추정치와 비교하여 최적의 방법을 선정하였다. 추정된 바이오매스 통계량의 비교를 위해 교차대조법을 이용하여 RMSE(Root Mean Square Error)와 평균편의(Mean Bias)를 산출하였는데, 그 결과 두 방법 모두 유사한 추정오차(RMSE: 63.75$\sim$67.26ton/ha)와 편차($\pm$1 ton/ha)를 보여 정확성 면에서는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 하지만 최근린 기법을 이용하여 산림 바이오매스를 추정하는 것이 효율성 측면에서 보다 유리할 것으로 평가되었다. 최근린 기법에 의해 추정된 무주군의 산림 바이오매스는 약 839만 톤으로 나타났으며 단위면적당 평균은 149톤/ha인 것으로 분석되었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.445-452
• /
• 2019

본 연구에서는 대용량 위성영상의 무감독분류를 위해 k-means clustering 알고리즘의 병렬처리 코드를 개발하여 PC-cluster에서 구현하였다. 이를 위해 OpenMP (Open Multi-Processing)를 기반으로 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어를 이용하는 intra-node 코드와 message passing interface를 기반으로 PC-cluster를 이용하는 inter-nodes 코드, 그리고 이 둘을 병용하는 hybrid 코드를 구현하였다. 본 연구에 사용한 PC-cluster는 한 대의 마스터 노드와 여덟 대의 슬래이브 노드로 구성되어 있고 각 노드에는 여덟 개의 다중코어가 장착되어 있다. PC-cluster에는 Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu의 두 가지 운영체제를 설치하여 병렬처리 성능을 비교하였다. 실험에 사용한 자료는 두 가지 다중분광 위성영상으로서 중용량인 LANDSAT 8 OLI (Operational Land Imager) 영상과 대용량인 Sentinel 2A 영상이다. 병렬처리의 성능을 평가하기 위하여 speedup과 efficiency를 측정한 결과 전반적으로 speedup은 N/2 이상, efficiency는 0.5 이상으로 나타났다. Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu를 비교한 결과 Ubuntu가 2-3배의 빠른 결과를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과가 일치하는지 확인하기 위해 각 클래스의 밴드별 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 결과 영상간 화소대 화소 비교도 수행하였다. Intra-node 코드를 구현할 때에는 OpenMP에 의한 false sharing이 발생하지 않도록 주의해야 하고, PC-cluster에서 대용량 위성영상을 처리하기 위해서는 파일 I/O에 의한 성능저하를 줄일 수 있도록 코드 및 하드웨어를 설계해야 함을 알 수 있었다. 또한 PC-cluster에 설치된 운영체제에 따라서도 성능 차이가 발생함을 알 수 있었다.

• Spatial Information Research
• /
• 제2권2호
• /
• pp.135-145
• /
• 1994

토지이용실태에 관한 자료는 국토계획이나 지역계획을 수립하는데 있어서 필수적인 기초자료의 하나이다. 그러나 현재로서는 토지이용실태를 그대로 반영하고 있는 정확한 자룔르 구득하는 일이 그렇게 쉬운 일만은 아니다. 이러한 물리적 토지이용실태에 관한 자료들은 지리정보시스템기법과 원격탐사자료의 영상처리기법등을 적절히 잘 활용함으로써, 적은 비용으로도 신속하게 관련 정보를 추출할 수 있다. 이러한 동기에서 이 연구는 인공위서에서 감지한 수도권의 원격탐사자료(1979년 MSS자료와 1991년 TM자료)를 이용하여 첫째 착도권의 토지이용실태를 분석하고 둘째 지난 12년간 착도권내 도시지형의 확산모습과 토지용이변화과정을 그림과 통계로 정리함으로써 수도권 정책을 평가하는데 필요한 기초자료를 생산하며, 셋째 향후 국토계획이나 지역계획 수립시 인공위성 원격탐사자료를 적극 활용할 수 있는 연구토양과 분위기를 조성하는데 연구의 목적을두고 있다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제9권4호
• /
• pp.113-124
• /
• 1989

인공위성 데이타 정보의 용용분야는 여러가지가 있으나, 본 연구에서는 LANDSAT MSS데이타와 TM데이타를 처리 분석하여 서울시 토지이용정보를 경년변화에 따라 추출하고자 하였다. 사용 데이터는 MSS(72, 79, 81, 83년), TM(85년)이며 입수된 데이타를 전처리를 통해 기하보정, 디지타이징(행정구역에 따라) 등을 하고, 유효 band 선정 및 filtering을 통하여 정확도를 높인 후 MLC(Maximum Likelihood Classifier)로 토지이용분류를 실시하였다. 토지이용분류시 training field 선정 자료로는 현지조사자료, 지형도, 항공사진을 참조하였고, 분류결과의 정확도는 각각 그 당시의 통계자료를 토대로 하여 비교해 보았다. 분석결과, 서울시의 도시지역은 72년 (25.3 %), 81년 (43.0 %), 85년 (51.9 %)로 증가되었고, 이에 대해 삼림은 72년(39.0 %)에서 85년(28.4 %)로 점차 감소되고 있었다. 이상과 같이 토지이용 경년변화를 추출함으로써 도시의 토지 이용상황 monitoring에는 반복 주기를 가지는 인공위성 데이터의 활용이 경제적이며 효과적임을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.185-191
• /
• 2007

윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제25권8호
• /
• pp.754-763
• /
• 2004

본 연구는 강원도 강릉지역 산불지역의 피해분석을 위한 피해지 지표분류를 목적으로 Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) 영상에서 활용할 수 있는 분류지수의 적용을 검토하였다. 연구지역 산불지역을 대상으로 Landsat TM 영상을 활용하기 위해 개발된 식생지수(NDVI)와 토양을 고려한 식생지수(SAVI), Tasseled Cap 변환으로 억을 수 있는 밝기지수(brightness), 습윤지수(wetness), 녹색지수(greenness)를 야외조사 결과와 비교하였다. 분석 결과 식생지수와 토양을 고려한 식생지수는 산불발생지역과 산불이 발생하지 않은 지역에 대한 구분이 뚜렷하였으나, 산불발생지역내에서 피해지역 구분에는 적절하지 않은 것으로 파악되었다. 산불방생지역내에서는 Tasseled Cap 변화에서 나타나는 토양평면을 활용할 때 침식피해와 관련한 야외조사 결과와 가장 근접한 분류 결과를 얻을 수 있었다. Tasseled Cap 변환에서 건조지수와 녹색지수를 더하여 선형함수로 활용하면 신속하고 효율적으로 산불지역을 분류가 가능 할 것으로 기대된다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
• /
• 제35권1호
• /
• pp.203-319
• /
• 2020

본 논문에서는 위성원격탐사의 제도적 정비와 향후 입법 과정에서의 사전 참고로서 이와 관련한 법적 문제들을 검토해 보았다. 위성원격탐사와 관련해서는 광범위한 법적 논점들이 제기될 수 있으나, 본 논문에서는 위성원격탐사에 관한 운용규제와 위성데이터의 거래규제 문제들에 논의의 중심을 두고, 우리법상의 본격적인 입법론적 방안을 위한 선행 연구로서, 비교법적 검토를 시도하였다. 먼저 위성원격탐사와 관련한 국제우주법 체제를 우주조약 체제와 UN원격탐사원칙으로 구분하여 개관하였고, 위성원격탐사에 관한 주요국의 입법례를 살펴보았다. 입법 연혁에 따라 미국, 캐나다, 독일, 프랑스, 일본의 순서로 각 법규들의 성립 배경과 구체적인 입법적 구조 및 주요 내용 등을 구체적으로 분석해 보았다. 이후, 비교법적 검토를 토대로, 위성원격탐사 법제 정비와 관련한 몇 가지 논점들을 상정하여, 시사점 내지 개별적인 의견 등을 제시하였다. 2020년 현재까지 '국내 입법'으로 위성원격탐사에 관한 법제 정비를 시도한 국가들로는 미국, 캐나다, 독일, 프랑스, 일본이 유일하다. 이들 국가들은 자체적인 위성 운용시스템과 위성데이터보호에 관한 입법적 체계를 마련하여, 위성원격탐사에 관한 법률적 규율을 실시하고 있다. 우리나라도 2010년부터 '천리안 위성'을 운용하며 해양·기상 관측을 행하고 있는 위성원격탐사 수행국이라 할 수 있는데, 아직 그와 관련한 법제는 몇 가지의 정부 훈령을 제외하고는 마련되지 않은 상황이다. 그러나 위성데이터의 활용 플랫폼이 큰 폭으로 변화하고 있고, 소형 관측위성의 개발도 고려할 수 있는 지금, 데이터에 대한 접근성과 활용도는 향후 큰 폭으로 상승할 것이다. 이러한 점들을 고려할 때, 우리나라에서도 관측위성시스템과 위성데이터를 종합적으로 관리할 수 있는 입법 추진이 필요할 것으로 보인다. 특히 국가안보와 정보보안의 측면에서도 위성데이터에 대한 일정한 보급규제가 제도적으로 필요할 것이다.

• 한국지역지리학회지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.373-384
• /
• 2003

북한 회령지역을 중심으로 1987(TM)년과 2001(ETM)년의 Landsat 위성영상을 통하여, 농경지 개간에 따른 토양 침식량을 분석하였다. 분석을 위해 Landsat 영상 외에 수치고도자료, 1:5만 토양도와 지질도, 20년간 평균 강수량 자료 등을 이용하였다. 위성영상 분석은 연구목적상 농경지, 시가지, 산림지, 하천, 사질퇴적지 등 5개 항목으로 밴드 1, 2, 3을 이용하여 감독분류하였다. 토양 침식량을 측정하기 위하여 RUSLE 모델을 적용하고, AML 언어를 통해 계산하였다. 위성영상과 수치고도모델의 지리좌표일치를 위해 수치고도모델을 푸리에 전환하는 방법을 이용하였으며, GTD는 지형도상의 지표 정보를 이용하였다. 두 시기 모두 침식량이 연간 100 ton 이상의 지역은 하천과 시가지 배후사면이지만, 2001년에는 산록구릉대까지 확대되고 있다. 농경지의 경우 1987년에 비해 2001년에는 평균고도 24m 경사도 $0.8^{\circ}$가 상승했으며, 두 시기 간에 확대된 농경지는 평균 고도 75m, 경사도는 $2.5^{\circ}$가 상승하였다. 토양침식이 상대적으로 많은 고도는 $300{\sim}500m$이며, 이 고도에서의 침식량은 2001년 85 ton에서 2001년 57 ton으로 증가하였다. 경사도에서는 두시기 모두 $30{\sim}50^{\circ}$에서 높은 침식량을 보이고 있으며, 2001년에는 $30^{\circ}$이하에서도 높은 증가율을 보이고 있다. 산사태의 위험이 높은 침식량 200 ton 이상 지역은 1987년 $28.6km^2$에서 2001년 $48.8km^2$로 현저히 증가하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권6_2호
• /
• pp.1509-1521
• /
• 2020

다목적실용위성(KOMPSAT-3A: Korea Multi-Purpose Satellite 3A)으로부터 산출된 지표 반사도 성과의 검정 작업을 위하여 분광 반사도 측정값을 제공하고 있는 포털인 Radiometric Calibration Network(RadCalNet)에서 제공하는 4 개의 사이트 자료 중에서 중국 바오터우(Baotou: BTCN) 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험을 위한 반사도 성과는 대기 반사도와 지표 반사도를 일괄적으로 처리할 수 있도록 재설계하고 구현한 오픈소스 Orfeo ToolBox(OTB)의 확장 프로그램(Extension)을 이용하여 생성하였다. 절대 대기 보정에 적용되는 두 가지의 센서 모델 변수를 고려하여 2016년, 2017년, 2018년 자료 1개씩 총 3개의 영상 자료를 실험에 적용하였다. 한편 각각 USGS LaSRC 알고리즘과 SNAP Sen2Cor 프로그램을 이용하여 Landsat-8과 Sentinel-2B 영상정보로부터 산출한 반사도 성과와의 비교 검증 작업을 수행하여 센서 별 차이를 확인하고자 하였다. 대기 반사도와 지표 반사도를 대상으로 절대 대기 보정을 위한 필수 입력 값인 Gain과 Offset에 대한 센서 모델 변수 값을 적용한 결과로, 2019년에 발표된 변수 값을 사용한 성과에 비하여 2017년 변수 값을 사용한 성과가 RadCalNet BTCN 자료에 비교적 잘 부합되는 것으로 나타났다. RadCalNet BTCN 자료를 기준으로 KOMPSAT-3A 영상정보의 지표 반사도 성과와의 차이는 밴드 별로 B 밴드(-0.031 ~ 0.034), G 밴드(-0.001 ~ 0.055), R 밴드(-0.072 ~ 0.037), NIR 밴드(-0.060 ~ 0.022)로 일치도가 높은 것으로 나타났고, Landsat-8 영상과 Sentinel-2B 영상의 지표 반사도의 경우도 KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 성과의 정확도와 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 고해상도 위성에서 지표 반사도 값에 대한 분석 대기 데이터(Analysis Ready Data: ARD) 적용 가능성을 확인한 것에 의미가 있다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.5-15
• /
• 2001

논의 시기별 파장별 분광반사특성을 조사하기 위해, Landsat TM 밴드, RVI, 습윤도의 특성을 분산분석한 결과, 가시광선 영역의 TM 밴드 1, 2, 3의 논지역 평균 자료값은 식물색소에 의한 광흡수와 관련이 많아 군락형성이 최대인 8월 19일과 9월 1일에 가장 낮아졌다가 등숙기인 9월 중 하순에 다시 높아졌다. 중간 적외선 영역인 TM 밴드 5와 7은 수분에 민감하여, 담수상태로 수체의 영향이 컸던 5월 31일과 6월 2일의 자료값이 가장 낮았고, 군락의 최성기에서 성숙기로 접어들면서 식물체의 수분함량이 줄어들어 자료값이 점점 높아졌다. 한편, RVI는 출수ㆍ개화기인 8월 19일과 9월 1일에 가장 높았고, 습윤도는 벼의 생육초기에서 성숙기로 갈수록 계속 낮아졌다. 이앙기인 5월 31일, 출수기인 8월 19일 두시기 자료에서 수분에 민감한 TM 밴드 5, 식생의 특징이 드러나는 RVI, 또한 모든 밴드의 특성이 포함된 습윤도를 벼 재배면적 추정을 위한 정보로 이용하여, 이앙기에 담수상태이고 같은 지역이 출수기에 무성한 식생의 특징을 보이는 곳을 벼 재배지역으로 정하여 벼 재배면적 지도를 작성하였다. 벼 재배면적은 7291.19ha 추정되었고, 지형도를 이용한 100지점의 정확도 검증 결과 92%로 나타났다. 1991년 5월 31일과 8월 19일 두 시기의 Landsat TM 밴드 3, 4, 5, RVI 및 습윤도를 각각 유효밴드로 선정하여 중첩한 총 10개의 밴드를 가진 화상을 생성하여 기존의 분류법에 이용하였다. 최대우도법에 의한 감독분류 결과 벼 재배면적은 9100.98 ha였다. Error matrix에 의한 분류정확도는 97.2%로 나타났고, 지형도를 이용한 정확도는 95%로 나타났다. 분류항목수를 15개와 20개로 한 ISODATA법에 의한 비교사 분류결과 벼 재배면적이 각각 6663.60ha와 5704.56 ha로 추정되었고, 지형도에 의한 분류정확도는 각각 87%와 82%로 나타났다. 통계연보를 기준자료로 하여 분류방법간 비교를 위하여 당진군 우강면에 대하여 벼 재배면적 비교를 한 바 감독분류에 의해 2522.97ha로 가장 크게 추정되었고, 다음이 규칙기반분류와 분류항목수를 20으로 한 무감독분류법으로 각각 1567.31 ha와 1865.61 ha로 추정되었다. 분류항목수를 15로 한 무감독분류에 의한 벼 재배면적이 1638.72 ha로 가장 작게 추정되었다. 이때, 통계연보 자료상의 우강면의 논면적(2242.69ha)에 가장 가깝게 추정된 결과는 규칙기반분류이었다. 벼 재배지역은 추정방법에 관계없이 이앙기와 출수기, 두 시기의 자료를 이용한 경우 다소 차이는 있으나 정확하게 구분되었다. 위성의 분광반사 특성을 이용한 규칙기반분류는 매우 쉽고, 재현성이 있으며, 넓은 지역에 대한 신속한 작업이 가능하다.