The availability of high-resolution satellite images provides precise information without direct observation of the research target. Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT), also known as the Arirang satellite, has been developed and utilized for earth observation. The machine learning model was continuously proven as a good classifier in classifying remotely sensed images. This study aimed to compare the performance of the support vector machine (SVM) model in classifying the land cover of the Delaware River port area on high and medium-resolution images. Three optical images, which are KOMPSAT-2, KOMPSAT-3A, and Sentinel-2B, were classified into six land cover classes, including water, road, vegetation, building, vacant, and shadow. The KOMPSAT images are provided by Korea Aerospace Research Institute (KARI), and the Sentinel-2B image was provided by the European Space Agency (ESA). The training samples were manually digitized for each land cover class and considered the reference image. The predicted images were compared to the actual data to obtain the accuracy assessment using a confusion matrix analysis. In addition, the time-consuming training and classifying were recorded to evaluate the model performance. The results showed that the KOMPSAT-3A image has the highest overall accuracy and followed by KOMPSAT-2 and Sentinel-2B results. On the contrary, the model took a long time to classify the higher-resolution image compared to the lower resolution. For that reason, we can conclude that the SVM model performed better in the higher resolution image with the consequence of the longer time-consuming training and classifying data. Thus, this finding might provide consideration for related researchers when selecting satellite imagery for effective and accurate image classification.
산불은 우리나라 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 대형산불 피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하지만 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해강도 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격적으로 취득할 수 있다. 위성과 항공기 탑재 센서들은 피해규모를 맵핑하고 진행산불 특성을 평가하며 산불피해후의 생태적 영향 특성을 규명하는데 활용되고 있다. 본 연구에서는 2000년 삼척산불, 2002년 청양산불 그리고 2005년 양양 대형산불 피해지를 구분하고 피해강도를 정량적으로 분석하기 위해 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio: NBR)를 활용하였다. 본 연구를 위해 산불피해 전후 동일시기의 Landsat 위성영상 자료를 활용하여 정규탄화지수(NBR)를 산출하고 30m 해상도의 피해강도 패턴을 평가하였다. 산불피해강도 평가결과, 삼척산불 피해지는 피해강도 '중' 이상(${\Delta}NBR$ 152 이상) 지역이 전체의 65%를 차지하였으며 청양 예산산불피해지는 91%, 양양산불피해지는 65%로 나타나 3지역 중 청양 예산지역이 피해강도 측면에서만 보면 가장 큰 피해를 입은 것으로 분석되었다. 따라서 RS와 GIS를 이용하여 원격 탐지된 ${\Delta}NBR$은 대규모 산불피해지의 구분은 물론 산불피해강도를 공간적으로 정량화할 수 있다.
본 연구는 1995년 4월 5일 진주시 월아산지역에서 발생한 산화지를 1995년 5월에 관측된 Landsat TM화상 데이터로부터 산림내 피해지를 분류하고 그 입목손실량을 추정하기 위해서 실시되었다. 화상 데이터에서 11개의 GCP를 선정하여 Affine좌표변환식에 의해 TM지도좌표체계에 일치되도록 화상을 기하보정 처리한 후 공1차내삽법(bilinear interpolation)에 의해 재배열하였다. 재배열된 화상 데이타를 감독분류 중 최대우도법에 의해 토지이용구분을 실시하였다. 산화지로 분류된 지역과 비산화지로 분류된 인접지역 중 임상(Pinus thunbergii)과 지형이 동일한 지역을 GIS기법에 의해 추출하고 이 지역을 표준지로 선정하였다. 선정된 표준지를 중심으로 표준목의 재적과 수령을 Criterion laser estimator와 WinDENDRO$^{tm}$(v. 6.3b)시스템에 의해 분석하였다. 표준목의 흉고직경은 20.9cm, 수고는 9.7m, 재적은 $0.1396m^3$으로서 표준지의 임분재적은 $2.9316m^3$/0.04ha로 나타났으며, 산화지 218.4ha에서의 총 입목손실량은 $16,007m^3$로 평가되었다.
본 연구에서는 다중센서 원격탐사 자료를 활용하고 시계열 분석을 통하여 도시의 토지이용과 그 변화양상을 살펴보았으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 시계열별 분석결과 택지개발 및 토지구획정리사업 등의 개발사업과 연구단지 및 군 시설물의 배치, 그리고 정부청사 등과 같은 공공시설물의 입지에 의해 대부분의 농지지역이 시가화지역으로 변화되어 왔다. 둘째, 시가화지역의 확장이 현재의 규모와 속도를 유지할 경우 농지지역을 중심으로 시가화지역으로 변화할 것으로 판단되어 이에 대한 도시공간계획 의 수립이 요구되어 진다. 세째, 기존의 도시개발사업 자료들을 종합적으로 데이터베이스화하여 과거부터 현재까지 시가화지역의 물리적 확장변화 과정을 보다 체계적으로 모니터링 함으로서, 향후 도시개발을 통한 시가화지역의 물리적 확장방향 및 경향 등을 보다 과학적으로 예측할 수 있는 기틀을 마련하였다.
위성 영상의 정확한 구름 판별 여부는 이를 활용하여 생산되는 다른 산출물들의 정확도에 민감한 영향을 미치므로 매우 중요하다. 특히 해양에서 구름에 오염된 화소는 해수면 온도(Sea Surface Temperature: SST), 해색(ocean color), 클로로필-a(chlorophyll-a) 등 다양한 해양 기반산출물의 주된 오차 요인으로써 해양에서의 정확한 구름 탐지는 필수적이며 이는 해양 순환을 이해하는데 기여한다. 그러나 현재 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Himawari Imager (AHI) 등 대부분 실시간 운영을 위한 알고리즘에서 사용되고 있는 고정 경계값 검사 방법은 태양-해양-센서의 상대적인 위치에 따라 변화하는 해양의 분광 특성을 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 NOAA의 Himawari-8 구름 산출물을 이용하여 Himawari-8/AHI 반사도 채널에서의 태양 천정각(Solar Zenith Angle: SZA), 위성 천정각(Viewing Zenith Angle: VZA) 변화에 따른 청천 해양 표면 화소의 반사도를 수집하여 분광 라이브러리를 구축하였고 이를 이용하여 동적 경계값 방법인 Dynamic Time Warping (DTW)기법에 적용하여 구름탐지를 수행하였다. 본 연구의 구름탐지 결과를 Japan Meteorological Agency (JMA)의 구름 산출물과 정성적 비교한 결과 JMA 구름 산출물은 청천 화소를 불확실(unknown)으로 오탐지 및 과대탐지 하는 경향을 보였다. 이에 반해 본 연구에서는 태양 천정각이 고각인 지역에서 과대 탐지 및 오탐지되는 문제점을 개선하였다.
단계구분도는 인구분포를 나타내기 위해 흔히 사용되는 방법으로 인구가 단위지역 내에 균등하게 존재함을 가정한다. 대시메트릭 지도제작법은 주거지역 정보를 통해 단계구분도보다 공간적으로 더 세밀한 인구분포를 작성할 수 있게 한다. 또한 피크노필랙틱 보간법은 단위지역 내 총인구를 유지하면서 주변지역의 인구를 고려하여 인구분포를 보간하는 방법으로 대시메트릭 지도제작법에 의한 인구분포를 연속적이고 부드럽게 하여 좀더 현실적인 인구분포도를 작성할 수 있게 한다. 따라서, 본 연구에서는 대시메트릭 지도제작법과 피크노필랙틱 보간법을 연계하는 방법을 제시하여 인구분포도의 정확도를 향상하고자 하였다. 제시한 방법을 적용하여 인구분포도를 작성하기 위해 1990년도 미국조지아주 Athens 시의 인구자료와 위성영상으로부터 추출된 주거지역 자료를 활용하였다. 결과를 검증하기 위해 인구분포도 작성에 활용된 공간단위보다 더 세밀한 공간단위의 인구자료를 활용하였으며 하이브리드 방법에 의해 높은 정확도를 확보할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 하이브리드 대시메트릭에 의한 인구분포는 선거구, 학군, 분수계 등 각종 경계지역으로 변환이 용이해 다양한 응용분야에서 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 야외조사 자료와 원격탐사 자료를 연계하여 야외조사가 이루어지지 않은 미 관측지점의 산림정보를 추정하고 산림 주제도를 작성할 수 있는 kNN 기법을 이용하여 강원도 평창군을 대상으로 산림정보별 주제도를 작성하고, 산림통계량을 산출하였다. 수평참조범위 반경을 20, 40, 60 km로 구분한 후, 각 반경별 추정치의 오차를 비교하였다. 반경 60 km일 때, 최소 오차를 갖는 것으로 분석되었지만, 반경 40 km와 비교하면 차이가 없는 것으로 파악되어, 반경이 작은 반경 40 km을 효율적인 참조범위로 선정하였다. 선정된 수평참조범위에서 최적의 참조 표본점의 개수를 선정하기 위하여 오차행렬을 분석한 결과, k=5가 최적의 참조 표본점개수로 관측되었다. 따라서 최소 수평반경 40 km와 k=5의 참조표본점수를 이용하여 평창군 산림의 ha당 재적, 흉고단면적, 그리고 본수에 대한 주제도를 작성하였다. 작성된 주제도에 의해 추정된 산림통계량은 야외조사에 의한 추정치보다 과소추정치를 나타내었다.
본 연구는 원주시를 대상으로 중해상도 위성영상을 이용하여 산림전용지의 추출 및 정확도 분석을 목적으로 수행하였다. 2000년부터 2008년까지 산림에서 비산림으로 전용된 면적은 467 ha로 연평균 약 52 ha가 전용되었으며, 전용형태는 주거지로의 전용이 약 72% 차지하였으며, 전체발생면적의 약 97%가 2 ha 미만이였다. 또한, 산림전용지는 도로로부터 500 m이내와 산림 비산림 경계로부터 100 m이내 지역에서 약 79%가 발생하였다. 한편, 행정정보상의 산림전용지(GIS전용지)와 위성영상에 의하여 구축된 지수별(NDVI,NBR,NDWI) 산림전용지(RS전용지)와 비교한 결과, 추출정확도는 $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 평균$({\mu})$-표준편차$({\sigma}){\times}1.5$ 구간에서 일치율 35.47%, K-지수 0.20로 가장 안정적인 정확도를 나타냈다. 정확도 오차의 원인으로는 산림전용지의 토지이용변화와 토지피복변화의 불일치로서, 행정정보상의 산림전용지의 실제 토지피복변화율은 약 32%에 지나지 않았다. 또한, RS전용지에 의하여 산림경영활동지역의 약 7.52%가 산림전용지로 오류 추출되었다. 토지이용 및 토지피복상 변화된 산림전용지(GIS전용지2)를 대상으로 지수별 RS전용지와 정확도를 비교한 결과, $3{\times}3$ 필터링을 적용한 NDVI의 ${\mu}-{\sigma}{\times}2$ 구간에서 일치율 61.23%, K-지수 0.23으로 향상되었다.
산불 피해는 복구, 보상 및 2차 피해 예방을 위해 빠르고 정확히 조사되어야 한다. 원격탐사 기반의 산불 피해강도 조사 방법으로 주로 산불 전과 후의 반사율 및 분광지수의 차이를 비교하고 있다. 최근 고해상도 위성영상 및 무인기 영상의 활용이 증가하고 있으나, 언제 어디에서 발생할지 예측할 수 없는 산불에 대한 발생 전 영상을 획득하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 산불 피해강도 분류에 있어 고해상도 영상과 감독분류 기법의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 산불 후에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 무인기 다중분광영상에 반사율의 절대값을 이용하는 최대우도법과 반사율의 패턴을 이용하는 분광각매퍼의 두 가지 감독분류 기법을 적용하였다. 그 결과 분류 기법 측면에서 최대우도법이 분광각매퍼에 비해 높은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 피해강도 등급 간에 분광반사율의 절대값은 다르지만 패턴이 유사한 등급들이 존재하기 때문인 것으로 판단된다. 공간해상도 측면에서 상대적으로 해상도가 높은 무인기 영상의 분류정확도가 위성영상보다 높게 나타났다. 그러나 무인기와 위성 영상 모두 분류정확도가 매우 높게 나타나고 있어 피해강도 분류에 활용 가능성이 높다고 할 수 있다. 따라서, 피해강도 분류에 있어 산불 후에 촬영된 고해상도 영상들을 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 다중 지질정보의 통합적 해석은 GIS의 중요한 응용 분야중 하나로 인식되고 있다. 공간통합을 위하여 지구통계학적 방법들이 개발되어 있지만, 통합결과와 입력 주제도들 사이의 관계에 대한 통계적, 정량적 분석방법론의 개발은 아직까지 체계적으로 정립되어 있지 못한 상황이다. 본 연구에서는 지질도, 지화학자료, 항공지구물리자료, 지형자료 및 원격탐사 영상등 다양한 지질정보등이 보고된 옥동지역을 대상으로 하여 광물 부존 예상도 작성 사례연구를 수행하여 기존에 이용되고 있는 여러 공간 통합 방법중 확실인자 (Certainty Factor: CF) 추정방법과 다변량 통계 분석방법중 하나인 주성분분석을 시험적인 통합방법으로 우선적으로 적용한 뒤, 입력 자료와 통합결과에 대한 정량적인 통계량 정보를 추출하고자 하였다. 입력 주제도와 통합 결과사이의 관계 규명에는 통계 분할표를 이용한 통계처리를 편의 분석에는 잭나이프 방법을 적용하였다. 통합정보에 대한 통계량 분석을 통하여, 통합 결과와 입력자료 사이의 정량적 관계를 추출할 수 있었으며, 부가적으로 입력자료의 상태수준에 대한 판단정보를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 GIS 관점에서 통합결과 해석에 중요한 결정보조자료로 활용될 수 있으며, 복잡한 다중정보를 다루는데 공간 통합문제에서도 입력정보 검증을 위한 일반적일 처리과정으로도 발전할 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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