Natural and artificial land features are very dynamic, changing somewhat repidly in our lifetime. It is important that such changes are inventoried accurately so that the physical and human processes at work can be more fully understood. Change detection is a technique used to determine the change between two or more time periods of a particular object of study. Change detection is an important process in monitoring and managing natural resources and urban development because it provides quantitative analysis of the spatial distribution in the population of interest. The purpose of this research is to detect environmental changes surrounding an area of Mountain Moscow, Idaho using Landsat Thematic Maper (TM) images of (July 8, 1990 and July 20, 1991). For accurate classification, the Image enhancement process was performed for improving the image quality of each image. A SPOT image (Aug. 14, 1992) was used for image merging in this research. Supervised classification was performed using the maximum likelihood method. Accuracy assessments were done for each classification. Two images were compared on a pixel-by-pixel basis using the post-classification comparison method that is used for detecting the changes of the study area in this research. The 'from-to' change class information can be detected by post classification comparison using this method and we could find which class change to another.
본 연구에서는 2016년 8월 태풍 "라이언록"으로 인해 극심한 피해를 입었던 회령시, 무산군 일대를 포함하고 있는 두만강 유역에 대하여 홍수특성을 분석하고자 하였다. 두만강 유역은 수문자료가 구축되어 있지 않은 미계측 유역이므로 원격탐사 자료를 통하여 유역특성 및 유출인자를 추정하여 홍수량 분석에 활용하였다. 대상유역에 대한 적용에 앞서 두만강 유역과 비교적 유역특성이 유사하고 계측자료 확보가 용이한 소양강댐 유역에 대하여 홍수유출분석을 실시함으로써 본 연구의 분석방법 및 자료의 적용성을 검증하였다. 분석결과, 태풍 "라이언록"으로 인한 홍수량은 3~5년 빈도 설계홍수량에 해당되는 것으로 향후에도 이 지역에 비슷한 수준의 홍수피해를 입을 가능성이 높음을 확인하였다. 마지막으로 본 연구를 통하여 수문관측자료가 부재한 미계측 지역에 대한 홍수량 산정시 원격탐사와 공간정보의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
연속적으로 상대적으로 짧은 간격으로 관측된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 본 연구는 adaptive 재구축 시스템을 이용하여 동적합성에 의해 미관측 및 악성 자료를 복구하는 문제를 다루고 있다. 제안된 재구축 방법은 관측 대상의 물리적 특성에서의 시간적 변화와 공간적 연속 특성에 근거한 영상처리 기법이며, adaptive 시스템은 관측 값과 지엽적 시간적 경향에 의해 추정된 예측 티의 가중치 합에 의해 합성영상을 생성하는 동적합성을 수행한다. 제안된 동적합성기술의 adaptive 재구축 시스템은 한반도를 관측한 1999년도와 2000년도 2년간의 NOAA AVHRR의 NDVI자료의 재구축에 적용되었다. 실험결과는 재구축된 시리즈는 미관측 및 악성 자료를 포함하고 있는 실제의 관측 영상 시리즈를 위하여 추정된 완전한 자료 값을 갖는 영상 시리즈로 사용될 수 있음을 보여주고 있다. 추가적으로 제안 시스템은 해당 시간에서의 시간적 변화량을 나타내는 gradient 영상을 생성하고, 이러한 영상들의 연속 시리즈에서 관측 대상의 시계열 변화 특성이 관측 자료 값의 영상 시리즈보다 더욱 분명히 나타나고 있다.
최근 기후변화로 인하여 농작물 생산에 영향을 주는 기온, 강수량 등 환경요인의 변화가 급격하게 진행되고 있다. 이에 따른 농작물에 대한 생산량 예측은 전세계적인 식량 안보 문제의 해결, 국가차원의 농작물 수급정책 결정, 농가단위의 농가 소득 보전 등 지속가능한 농업경제 발전을 위한 중요한 요소가 되고 있다. 미국, 유럽, 중국, 캐나다, FAO, USDA, NASA 등 여러 국가들 및 기관들은 협력체계를 구축하여 넓게는 전세계 단위에서 국가단위까지 작물 모니터링 시스템을 운영하고 있다. 본 연구에서는 다양한 스케일로 운영되고 있는 국외 작황모니터링 시스템의 전반적인 현황을 파악하고 제공되고 있는 정보의 수준, 활용되고 있는 위성영상, 기후, 토양 습도 등 다양한 생물리변수의 활용 여부를 판단하여 향후 위성영상을 활용한 작황모니터링 시스템의 발전방향을 제시하고자 한다.
Kanniah, Kasturi Devi;Gunaratnam, Kasturi;Mohd, Mohd Ibrahim Seeni
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.113-119
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2003
Building information is extremely important for many applications within the urban environment. Sufficient techniques and user-friendly tools for information extraction from remotely sensed imagery are urgently needed. This paper presents an automatic and manual approach for extracting footprints of buildings in urban areas from airborne Light Detection and Ranging (LIDAR) data. First a digital surface model (DSM) was generated from the LIDAR point data. Then, objects higher than the ground surface are extracted using the generated DSM. Based on general knowledge on the study area and field visits, buildings were separated from other objects. The automatic technique for extracting the building footprints was based on different window sizes and different values of image add backs, while the manual technique was based on image segmentation. A comparison was then made to see how precise the two techniques are in detecting and extracting building footprints. Finally, the results were compared with manually digitized building reference data to conduct an accuracy assessment and the result shows that LIDAR data provide a better shape characterization of each buildings.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.1003-1006
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2006
Frontal regions in midlatitude storms exhibit a wide range of behavior, which can be observed by remote sensors. These include decay, strengthening, rotating, and sometimes spawning of new cyclones. Here we refine and apply recent theories of front and frontal wave development to a case of a front clearly observed and analyzed in remote sensing data. By applying innovative analysis techniques to the data we assess the respective roles of ageostrophy, background deformation, and Boundary Layer processes in determining the evolution of the surface front. Our analysis comprises of diagnosis of the terms appearing in the vorticity and divergence equations using remotely sensed observations.
The main objective of this paper is to investigate the potential utility of multisensor remotely sensed data for improved coastal wetland mapping. Five data fusion models, three algebraic models (Multiplicative (MT), Brovey (BT) and Wavelet transform (WT)) and two spectral domain models (Principals component transform (PCT) and Intensity-Hue-Saturation (IHS)) were implemented and tested over the multisensor data. The fused images were then compared based on visual and statistical approaches. The results show that the wavelet transform provides greater flexibility for combining optical data sets and has good potential for preserving the spatial and spectral content of the original images . However, this model yields poor information when combining optical and microwave data. Brovey transform is more reliable for fusing optical and microwave image data and yields improved information about different wetland features of the coastal zone.
토양수분의 시공간적 변동성은 유역의 수문학적인 반응과 지표 대기간의 상호작용에서 중요한 관심사로 특히, 강우유출 예측 시 유역의 강우사상에서 사전 토양수분 상태 즉, 선행습윤조건(antecedent wetness conditions, AWC)이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 선행습윤조건을 알아보기 위한 지표로 토양 습윤지수(SWI), 5일 선행강우지수($API_5$), 위성토양수분($SM_{rs}$), 5일 지점토양수분($SM_{g5}$)을 선정하여 한반도 4개 지점에 대한 선행수분조건을 파악하였다. 토양수분 자료는 AMSR-E로 관측된 자료를 활용하였으며, 이에 따라 각 지역별로 2011년의 강우사상을 선택하여 Soil Conservation Service-Curve Number (SCS-CN)법과 강우량을 활용하여 직접유출고와 최대잠재보유량을 산정하였다. 이를 토양의 습윤상태를 나타내는 4개 지표와의 관계를 살펴본 결과 최대잠재보유량과 SWI가 평균 -0.73의 높은 상관계수를 보였다. 또한 토양수분의 시간적 변동성을 나타내는 time length를 산정한 결과 지역 별로 상이하게 나타났으며 이는 연구지역 및 토양 특성을 반영한 것으로 판단된다. 추후 관측된 토양수분이 지표의 습윤상태를 예측하는데 정량적인 정보를 제공할 수 있으므로 이에 대한 지속적인 모니터링 및 분석이 필요할 것으로 사료된다.
Spatial resolution of land covers from remotely sensed images can be increased using super-resolution mapping techniques for soft-classified land cover proportions. A further development of super-resolution mapping technique is downscaling the original remotely sensed image using super-resolution mapping techniques with a forward model. In this paper, the model for increasing spatial resolution of remote sensing multispectral image is tested with real SPOT 5 imagery at 10m spatial resolution for an area in Bac Giang Province, Vietnam in order to evaluate the feasibility of application of this model to the real imagery. The soft-classified land cover proportions obtained using a fuzzy c-means classification are then used as input data for a Hopfield neural network (HNN) to predict the multispectral images at sub-pixel spatial resolution. The 10m SPOT multispectral image was improved to 5m, 3,3m and 2.5m and compared with SPOT Panchromatic image at 2.5m resolution for assessment.Visually, the resulted image is compared with a SPOT 5 panchromatic image acquired at the same time with the multispectral data. The predicted image is apparently sharper than the original coarse spatial resolution image.
Clustering is the process of partitioning a data set into meaningful clusters. As the data to process increase, a laster algorithm is required than ever. In this paper, we propose a clustering algorithm to partition a multispectral remotely sensed image data set into several clusters using a hash search algorithm. The processing time of our algorithm is compared with that of clusters algorithm using other speed-up concepts. The experiment results are compared with respect to the number of bands, the number of clusters and the size of data. It is also showed that the processing time of our algorithm is shorter than that of cluster algorithms using other speed-up concepts when the size of data is relatively large.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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