본 연구에서는 영상융합 기법을 적용하여 고해상 다분광 영상을 제작할 때 요구되는 융합 파라미터를 분석하고, 하나의 값으로 대표될 수 있는 융합 파라미터를 제시하고자 하였다. 이를 위하여, 한반도 영역을 촬영한 115장의 KOMPSAT-3A 영상을 대상으로 전정색 영상을 모사할 수 있는 선형회귀계수와, 융합영상 제작에 요구되는 융합계수를 분석하였으며, 대표 선형회귀계수와 대표 융합계수를 제시하였다. 대표 융합 파라미터를 사용하여 융합영상을 제작하였을 때, 각 융합영상 간 DN값의 차이가 최적의 융합 파라미터를 사용하였을 때보다 정량적으로 감소함을 확인하였다. 따라서 본 연구는 융합영상 제작에 반영되는 지역적 특성을 최소화할 수 있는 것으로, 융합영상을 하나의 제품 측면에서 제공할 때 활용 가치가 높다.
Eucalyptus plantations play a major role in the China's ecological, social, economic and other aspects and presently China is the second largest producer of Eucalyptus in the world next to Brazil. It was introduced as an ornamental tree during 1890 but later it became a commercial crop. During 1960s large number of Eucalyptus timber were used for railway sleepers and it was also used as shelter belt for rubber trees. It becomes one of the important national resources of commercial timber once the production reached to 5 million $m^{3}/yr$. Through Eucalyptus oil, it brought about 20% of foreign exchange. In the present study, it was aimed to estimate the Eucalyptus growing area in the southern Guangdong in China in terms of aerial extent and changes between 1991 and 2001 using Landsat TM and ETM+ data. Object based classification technique and subsequent temporal change detection analysis were followed to identify the changes between the periods. In the present study, the total area was divided into three classes viz., plantation area with trees, plantation area without trees and others. Object oriented classification was found to be more accurate in the present study. Overall increase of about 23.62 $km^{2}$ was noted between 1991 and 2001 in the plantation area. With reference to the present study area, the growth of Eucalyptus growing area was 7.4% in the 10 year periods. From this study it is clear that the area under Eucalyptus cultivation is growing considerably year by year in China. However, elaborate study must be conducted considering larger areas to accurately predict the growth of Eucalyptus growing areas.
Forest fire is a critical disaster that causes massive destruction of forest ecosystem and economic loss. Hence, accurate estimation of the burned area is important for evaluation of the degree of damage and for preparing baseline data for recovery. Since most of the area size damaged by wildfires in Korea is less than 1 ha, it is necessary to use satellite or drone images with a resolution of less than 10m for detecting the damage area. This paper aims to detect wildfire-damaged area from a Kompsat-3 image using the indices such as NDVI (normalized difference vegetation index) and FBI (fire burn index) and to examine the classification characteristics according to the methods such as Otsu thresholding and ISODATA(iterative self-organizing data analysis technique). To mitigate the salt-and-pepper phenomenon of the pixel-based classification, a gaussian filter was applied to the images of NDVI and FBI. Otsu thresholding and ISODATA could distinguish the burned forest from normal forest appropriately, and the salt-and-pepper phenomenon at the boundaries of burned forest was reduced by the gaussian filter. The result from ISODATA with gaussian filter using NDVI was closest to the official record of damage area (56.9 ha) published by the Korea Forest Service. Unlike Otsu thresholding for binary classification,since the ISODATA categorizes the images into multiple classes such as(1)severely burned area, (2) moderately burned area, (3) mixture of burned and unburned areas, and (4) unburned area, the characteristics of the boundaries consisting of burned and normal forests can be better expressed. It is expected that our approach can be utilized for the high-resolution images obtained from other satellites and drones.
In synthetic aperture radar (SAR) based ship detection application, false alarms frequently occur due to various noises caused by the radar imaging process. Among them, radio frequency interference (RFI) and azimuth smearing produce substantial false alarms; the latter also yields longer length estimation of ships than the true length. These two noises are prominent at cross-polarization and relatively weak at co-polarization. However, in general, the cross-polarization data are suitable for ship detection, because the radar backscatter from background sea surface is much less in comparison with the co-polarization backscatter, i.e., higher ship-sea image contrast. In order to improve the ship detection accuracy further, the RFI and azimuth smearing need to be mitigated. In the present letter, Sentinel-1 VV- and VH-polarization intensity data are used to show a novel technique of removing these noises. In this method, median image intensities of noises and background sea surface are calculated to yield arithmetic tendency. A band-math formula is then designed to replace the intensities of noise pixels in VH-polarization with adjusted VV-polarization intensity pixels that are less affected by the noises. To verify the proposed method, the adaptive threshold method (ATM) with a sliding window was used for ship detection, and the results showed that the 74.39% of RFI false alarms are removed and 92.27% false alarms of azimuth smearing are removed.
In the remote sensing researches, the reflected bright source such as snow, cloud have effects on the image quality of wanted signal. Even though those signal from bright source are adjusted in corresponding pixel level with atmospheric correction algorithm or radiometric correction, those can be problem to the nearby signal as one of the stray light source. Especially, in the step and stare observational method which makes one mosaic image with several snap shots, one of target area can affect next to the other snap shot each other. Presented in this paper focused on the stray light analysis from unwanted reflected bright source for geostationary ocean color sensor. The stray light effect for total 16 slot images each other were performed according to 8 band filters. For the realistic simulation, we constructed system modeling with integrated ray tracing technique which realizes the same space time in the remote sensing observation among the Sun, the Earth, and the satellite. Computed stray light effect in the results of paper demonstrates the distinguishable radiance value at the specific time and space.
GIS기법과 원격탐사 기법은 수문학의 지형자료 구축과 응용 분야에 활발하게 이용되고 있으며 다방면에서 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 산악지역에서 토양 특성과 토지 피복 상태에 따라 유출 특성이 어떻게 나타나는지를 CN값을 산정하여 평가 하였다. 토지 피복 분류에 신경망 기법을 사용하여 보다 적합한 분류 방법을 모색하고자 했고, CN값 산정을 위한 연산에 GIS기법출 사용하였다. 우선 샘플지역을 선정하여 토지 피복의 정확도를 평가하면, 기존의 최우도법(80.9%)과 신경망 기법(84.1%)에서 신경망 기법 분류 결과가 상대적으로 우수하므로 신경망 기법으로 토지 피복을 분류하였다. 그리고 SCS방법으로 토양도를 이용하여 AMC-II 조건하에서 CN값을 산정하면 수작업 토지이용도는 55, 신경망 분류 토지 피복도는 57로 비슷한 결과로 나타났다. 이를 토대로 전체 유역에 대해서 신경망 기법으로 분류한 토지 피복도를 사용하여 CN값을 산정하여 적용함으로써 타당성을 증명했다. 앞으로 신경망 기법을 이용한 토지 피복 분류와 GIS기법의 적용으로 보다 정확하고 신속한 CN값 산정이 가능할 것으로 사료된다.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
한국 연안 전 해역에 걸쳐서 매년 적조생물이 발생 한다. (1995년부터). 남해 중부 및 동부해역은 상습발생 지역이다 (7, 8월). 기상인자(기온, 수온, 강수량, 일사량, 일조시수, 바람)는 적조형성에 기여하며, 특히 수온 (기온)은 적조발생의 제한 인자로 작용한다. 수온 15$^{\circ}$C가 되는 일을 기점으로 적조발생에 소요되는 시간은 78${\sim}$104일 정도 걸리며, 누적일조시수, 누적수온, 누적강우량의 비교로부터 적조발생 해역을 구분할 수 있다. 즉, 남해중부 및 남해동부 해역은 고밀도 적조발생 해역이며 남해서부 해역, 동해남부 해역은 저밀도 적조발생 해역이다. 동해남부 해역을 제외한 나머지 해역은 수온 24.5${\sim}$25.5$^{\circ}$C의 범위에서 1000mg/l 이상의 밀도를 보이는데, 적조생물이 발생하면 대체로 수산피해를 가져다주는 적조경보의 범주에 든다. 위성원격탐사 기술로부터 우리나라 연근해 적조발생 해역 해황특성과 적조분포 상호간의 관계성으로부터 적조의 머무름과 이동은 냉수대의 발달 및 소멸 그리고 북상난류의 흐름과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 식물성플랑크톤의 농도의 변화를 이용하여 적조분포 해역의 감지가 위성위격탐사 기술로 가능하였다. GIS 기술을 통한 적조정보관리시스템의 구축으로 적조정보를 통한 공간분석이 가능하게 되었다.
Remote sensing is the science and art of obtaining information about an object, area or phenomenon through the analysis of data acquired by a device that is not in contact with the object, area, or phenomenon under investigation./sup 1)/ EOC (Electro -Optical Camera) sensor loaded on the KOMPSAT-1 (Korea Multi- Purpose Satellite-1) performs the earth remote sensing operation. EOC can get high-resolution images of ground distance 6.6m during photographing; it is possible to get a tilt image by tilting satellite body up to 45 degrees at maximum. Accordingly, the device developed in this study enables to obtain images by photographing one pair of tilt image for the same point from two different planes. KOMPSAT-1 aims to obtain a Korean map with a scale of 1:25,000 with high resolution. The KOMPSAT-1 developed automated feature extraction system based on stereo satellite image. It overcomes the limitations of sensor and difficulties associated with preprocessing quite effectively. In case of using 6, 7 and 9 ground control points, which are evenly spread in image, with 95% of reliability for horizontal and vertical position, 3-dimensional positioning was available with accuracy of 6.0752m and 9.8274m. Therefore, less than l0m of design accuracy in KOMPSAT-1 was achieved. Also the ground position error of ortho-image, with reliability of 95%, is 17.568m. And elevation error showing 36.82m was enhanced. The reason why elevation accuracy was not good compared with the positioning accuracy used stereo image was analyzed as a problem of image matching system. Ortho-image system is advantageous if accurate altitude and production of digital elevation model are desired. The Korean map drawn on a scale of 1: 25,000 by using the new technique of KOMPSAT-1 EOC image adopted in the present study produces accurate result compared to existing mapping techniques involving high costs with less efficiency.
GPS 상시관측소와 위성 신호 전송 과정에서 발생되는 대류권에서의 GPS 신호 지연은 가강수량을 복원하는데 사용되고 있다. 지상 기반의 GPS를 이용한 수증기 탐측 기술은 태풍 모니터링, 기후변화 추적을 장기간 수증기 관측 분야에서 유용하다. 본 연구에서는 2014년 영동지방에 폭설이 내리는 동안 우리나라의 GPS 가강수량 변화 추세를 분석하였다. GPS 가강수량이 증가된 이후 강설이 발생되는 경향이 나타났으며, 강릉과 울진에서 최대 GPS 가 강수량이 발생한 일정 시간 이후에 최대 신적설이 기록되었다. 또한 이번 폭설 이벤트 동안 고층기상관측시스템으로부터 분석된 K-index와 total index 및 GPS 가강수량에는 밀접한 상관관계가 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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