• 제목/요약/키워드: Landsat-8 Satellite

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가로림만의 갯벌 지표온도와 식생지수에 의한 공간분석 (Spatial Analysis of Garorim bay by using Tidal Flat Surface Temperature and NDVI)

  • 정종철
    • 지적과 국토정보
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    • 제47권1호
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    • pp.27-35
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    • 2017
  • 농경지, 공업지역 개발, 주거지 확장과 같은 인간의 활동은 갯벌생태계에 중요한 위협이 되어 왔고, 연안갯벌 감소의 가장 중요한 원인이었다. 가로림만은 가장 중요한 습지 서식처 중에 하나이며, 해양수산부는 가로림만을 2016년 7월 해양생태계보호구역으로 지정하였다. 본 연구의 목적은 Landsat 5 (TM), Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 (OLI & TIRS)의 위성영상을 통해 가로림만의 공간적인 패턴을 분석하는 것이다. 가로림만의 표층온도와 NDVI는 공간분석기법에 의해 처리하였고, 시계열분석이 25년 동안의 Landsat 영상을 통해 적용되었다. 시계열 온도/식생 분포지도는 위성영상에 의해 몇 개의 갯벌 습지 서식처로 비교되었다. Landsat영상은 1988년부터 2014년까지 습지식생의 변화를 보여주었고, 가로림만 남부지역은 갯벌이 분포된 지역에 연안 습지에서 식생의 공간분포 변화되었음을 보여주고 있다.

Comparison of Land Surface Temperature Algorithm Using Landsat-8 Data for South Korea

  • Choi, Sungwon;Lee, Kyeong-Sang;Seo, Minji;Seong, Noh-Hun;Jin, Donghyun;Jung, Daeseong;Sim, Suyoung;Jung, Im Gook;Han, Kyung-Soo
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.153-160
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    • 2021
  • Land Surface Temperature (LST) is the radiological surface temperature which observed by satellite. It is very important factor to estimate condition of the Earth such as Global warming and Heat island. For these reasons, many countries operate their own satellite to observe the Earth condition. South Korea has many landcovers such as forest, crop land, urban. Therefore, if we want to retrieve accurate LST, we would use high-resolution satellite data. In this study, we made LSTs with 4 LST retrieval algorithms which are used widely with Landsat-8 data which has 30 m spatial resolution. We retrieved LST using equations of Price, Becker et al. Prata, Coll et al. and they showed very similar spatial distribution. We validated 4 LSTs with Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) LST data to find the most suitable algorithm. As a result, every LST shows 2.160 ~ 3.387 K of RMSE. And LST by Prata algorithm show the lowest RMSE than others. With this validation result, we choose LST by Prata algorithm as the most suitable LST to South Korea.

LANDSAT TM 자료를 사용한 AUTOMATCHING ALGORITHM의 분석 및 천문학 연구 분야로서의 제안 (AN ANALYSIS OF THE AUTOMATCHING USING LANDSAT TM DATA AND ASTRONOMICAL APROACH)

  • 박종현;최규홍;조성의;박경윤
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제8권1호
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    • pp.115-123
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    • 1991
  • Automatching algorithm is suitable for cross-correlation, which showed correlation surface about maximal correlation coefficient. The size of the window area must be determined empirically, whereas window size generally chosen as a compromise between speed and accuracy. It is possible that epipolar transform prevented from mismatching and decreased search space. In application of the astronomical fields, automatching algorithm mainly used to planet surface recovery in satellite image.

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Downscaling of MODIS Land Surface Temperature to LANDSAT Scale Using Multi-layer Perceptron

  • Choe, Yu-Jeong;Yom, Jae-Hong
    • 한국측량학회지
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    • 제35권4호
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    • pp.313-318
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    • 2017
  • 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.

KOMPSAT-3와 Sentinel-1 SAR 영상을 적용한 토양 수분도와 NDWI 결과 비교 분석 (Comparative Analysis of NDWI and Soil Moisture Map Using Sentinel-1 SAR and KOMPSAT-3 Images)

  • 이지현;김광섭;이기원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_4호
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    • pp.1935-1943
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    • 2022
  • 위성 영상을 활용하여 대규모 또는 정밀 토양 수분도를 제작하는 방법의 개발과 이를 적용한 사례 연구는 원격탐사 응용 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이 연구는 제주도 연구 지역을 대상으로 토양 수분도를 제작하였다. 이를 위하여 선형으로 조정된 Synthetic Aperture Radar (SAR) 편광 영상과 입사각 정보를 이용하여 광학 영상과 함께 토양 수분도를 산출하였다. SAR 영상은 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 후반 산란 계수 Analysis Ready Data (ARD) 자료를 사용하였다. 또한 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복도(land cover map)와 KOMPSAT-3 고해상도 위성 영상의 지표 반사도로부터 산출한 식생 지수 정보(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토양 수분도 처리 과정에 적용하였다. 이처럼 SAR 영상과 광학영상 정보를 융합하여 처리하는 경우는 토양 수분 산출물의 신뢰도를 향상할 수 있는 것으로 알려져 있다. 산출물의 과학적 분석을 위하여 KOMPSAT-3 영상으로 제작한 정규 수분 지수(normalized difference water index, NDWI)와 비교 분석을 실시하였다. 그리고 KOMPSAT-3 처리 결과의 검증을 위하여 Landsat-8 위성의 NDWI 처리 결과와 비교하였다. 이 연구를 통하여 산출한 토양 수분도 결과는 KOMPSAT-3 영상과 Landsat-8 위성으로 각각 처리한 NDWI 처리 결과와 높은 상관도를 나타냈다. 마지막으로 이 연구에 사용한 토양 수분 산출 알고리즘을 우리나라 고해상도 위성인 KOMPSAT-5 영상에 맞게 추가 개발하면 다른 외부 영상 없이 KOMPSAT 광학 위성정보와 KOMPSAT SAR 영상정보를 이용한 정밀 토양 수분도 제작이 가능할 것이라고 생각한다.

위성영상을 이용한 강화도 남단갯벌의 DEM 추출 (Extraction of DEM in the Southern Tidal Flat of Kanghwa Island using Satellite Image)

  • 박성우;정종철
    • Spatial Information Research
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    • 제11권1호
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    • pp.13-22
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    • 2003
  • 위성영상 이미지를 이용한 갯벌의 지형 고찰은 주기적인 자료 획득 등의 측면에서 그 유용성이 입증되어 왔다. 특히, 광학 위성영상의 근적외선 영역은 해역과 육역을 구분하는 데 있어서 유용하게 사용되고 있다. 본 연구에서는 Landsat-5 위성영상을 이용하여 갯벌의 경계선을 추출하고, 조위 자료를 고도값으로 사용하여 갯벌의 수치표고모델을 작성하였다. 수치표고모델은 갯벌의 입체적인 지형을 고찰할 수 있는 유용한 도구이며 더 나아가 갯벌 지형의 변화 탐지에도 사용될 수 있다. 강화도 남단 갯벌에 대해 90년대에 촬영된 8장의 영상을 1994년 기준으로 두 시기로 나누었고, 각각에 대해 수치표고모델을 작성하였다. 이 과정에서 각 영상 촬영 시기에 해당하는 갯벌의 면적을 계산할 수 있었고, 1994년 이후 조위의 변화에 따라 갯벌의 면적이 감소하였음을 알 수 있었다.

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Landsat-8 시계열 위성영상을 활용한 도심지 확장에 따른 열섬포텐셜 분석 (Analysis of Thermal Heat Island Potential by Urbanization Using Landsat-8 Time-series Satellite Imagery)

  • 김태헌;이원희;한유경
    • 한국측량학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.305-316
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    • 2018
  • 우리나라의 도시화 비율이 증가함에 따라 도시열섬으로 인한 도시 열 환경의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 2012년에 출범하여 급속도로 발전을 이룬 세종특별자치시의 도시 열 환경 분석을 위해 열섬포텐셜을 이용하였다. 우선 도심지의 비율 및 변화율을 분석하기 위해 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상을 기반으로 연구지역의 시계열 토지피복도(2013년~2015년, 2017년)를 생성하였다. 그리고 취득된 위성영상에서 제공하는 두 가지 열적외선 밴드에서 산출된 밝기온도와 자동기상관측망 자료와의 정확도 평가를 통해 연구에 활용할 밴드를 선정하였다. 선정된 밴드와 지표면 방사율을 고려하여 지표면온도를 산출하였으며, 이를 기반으로 산출된 열섬포텐셜 변화분석을 수행하였다. 분석결과, 연구지역의 행정구역별 도심지 변화율이 크게 관측되는 지역의 지표면온도는 주변지역 보다 $3^{\circ}C{\sim}4^{\circ}C$ 높고, 열섬포텐셜 또한 $4^{\circ}C{\sim}5^{\circ}C$ 높게 관측되었다. 하지만 도심지 변화율이 크고 녹지의 비율이 높은 지역에서는 열섬현상이 완화되는 경향을 보였다. 이를 통해 면적대비 도심지가 차지하는 비율이 높아지면 열섬을 유발할 가능성이 증가하지만 녹지를 통해 열섬을 완화 시킬 수 있다는 것을 알 수 있었다.

자동화된 훈련 자료를 활용한 Landsat-8 OLI 위성영상의 반복적 분광혼합모델 기반 무감독 분류 (Unsupervised Classification of Landsat-8 OLI Satellite Imagery Based on Iterative Spectral Mixture Model)

  • 최재완;노신택;최석근
    • 대한공간정보학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.53-61
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    • 2014
  • 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.

자동 위성영상 수집을 통한 다종 위성영상의 시계열 데이터 생성 (Generation of Time-Series Data for Multisource Satellite Imagery through Automated Satellite Image Collection)

  • 남윤지;정성우;김태정;이수암
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_4호
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    • pp.1085-1095
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    • 2023
  • 위성데이터를 활용한 시계열 데이터는 다양한 분야에서 변화 탐지와 모니터링에 필수적인 자료로 활용되고 있다. 시계열 데이터 생성에 관한 선행 연구에서는 데이터의 통일성을 유지하기 위해 주로 단일 영상을 기반으로 분석하는 방식이 사용되었다. 또한 공간 및 시간 해상도 향상을 위해 다종 영상을 활용하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 시계열 데이터의 중요성은 계속해서 강조되지만, 데이터를 자동으로 수집하고 가공하여 연구에 활용하기 위한 산출물은 아직 제공되지 않고 있다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자가 설정한 지역의 위성정보를 자동으로 수집하고 시계열 데이터를 생성하는 기능을 제안한다. 본 연구는 한 종류의 위성영상뿐만 아니라 동일 지역의 여러 위성데이터를 수집하고 이를 시계열 데이터로 변환하여 산출물을 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위한 위성영상 자동 수집 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하면 사용자는 관심 있는 지역을 설정함으로써 해당 지역에 맞게 데이터가 수집되고 Crop되어 즉시 활용할 수 있는 데이터를 생성할 수 있다. 실험 결과로는 웹 상에서 무료로 제공되는 Landsat-8/9 OLI 및 Sentinel-2 A/B 영상의 자동 획득이 가능함을 확인하였으며, 수동 입력을 통해 별도의 고해상도 위성영상도 함께 처리할 수 있었다. 고해상도 위성영상을 기준으로 자동 수집 및 편집된 영상 간의 정확도를 비교하고 육안 분석을 수행한 결과, 큰 오차 없이 결과물을 생성할 수 있음을 확인했다. 이후 시계열 데이터 간 상대적 위치 오차 최소화 및 좌표가 획득되어 있지 않은 데이터 처리 등에 대한 연구 및 다양한 위성영상을 활용한 시계열 데이터 생성 기능 추가가 계획되어 있다. 위성영상을 활용한 시계열 데이터의 생성 방법이 정립되고, 국토위성, 농림위성과 같은 국내 위성정보를 이용한 시계열 데이터가 효과적으로 활용될 경우, 국토·농림·산업·해양 분야에서 다양한 응용 가능성이 기대된다.

GOCI-II를 활용한 단기 연안지형변화 모니터링 가능성 평가 연구 (A Study on the Possibility of Short-term Monitoring of Coastal Topography Changes Using GOCI-II)

  • 이진교;김근용;유주형
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_2호
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    • pp.1329-1340
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    • 2021
  • 해양과 육상사이의 전이지대인 조간대는 인위적 활동과 자연적 교란에 의해 다양한 변화가 빠르게 일어나 지속적인 모니터링이 필요하다. 원격탐사 방법을 활용한 연안지형변화 모니터링은 조간대 접근성에 대한 한계를 극복하고, 조간대의 장기적인 지형변화를 관측하는데 효과적인 것으로 평가된다. 원격탐사를 이용한 기존 연안지형 모니터링연구는 대부분 Landsat 위성시리즈와 Sentinel 위성 영상 분석을 통해 수행되었다. 본 연구는 GOCI-II(천리안 해양위성 2호)영상에서 NDWI 지수를 이용해 수륙경계선을 추출한 후 다양한 조위에 따른 경기만 일대 조간대 면적 변화를 파악하고 짧은 기간 동안 DEM제작과 지형고도변화 관측의 유용성에 대해 살펴보았다. 2020년 10월 8일부터 2021년 8월 16일까지 경기만 일대에서 획득된 영상은 GOCI-II 249장, Sentinel-2A/B 39장, Landsat 8 OLI는 7장이었다. 조간대 DEM을 제작할 경우, Sentinel과 Landsat 영상은 최소 3개월에서 1년 이상의 자료수집이 필요했지만, GOCI-II 위성은 단 하루의 자료를 이용해서 조위에 따른 경기만 일대 조간대 DEM생성이 가능하였고 조간대 노출빈도 계산을 통해 지형고도변화도 관측하였다. GOCI-II 위성을 활용해 연안지형변화를 관측시 짧은 주기의 높은 시간해상도로 지형 변화를 조기 감지하고 부족한 공간해상도는 고해상도의 다중복합자료를 이용해 정밀하게 보간하여 활용하는 방안이 좋을 것으로 생각된다. 향후, 위 결과들을 바탕으로 연구 영역을 확대하고, 자동 분석 및 탐지 가능한 기술 개발을 통해 한반도 연안의 최신 지형도와 연안관리에 필요한 정보를 빠르게 제공 가능할 것으로 기대된다.