본 연구의 목적은 질감을 분광정보와 함께 사용했을 때의 분류정확도의 향상을 평가하는데 있다. 먼저 부산지역의 SPOT HRV 영상에 최대우도분류를 적용하여 토지피복도를 작성하였다. 그리고 3번 파장에서 다양한 질감을 추출한 다음, 이 질감을 신파장의 형태로 분광정보에 통합하여 분류하여 질감의 사용이 분류의 정확도에 미치는 영향을 질감별로 평가하였다. 정확도 평가는 전체적인 정확도와 토지피복별 정확도로 구분하였다. 연구결과 전체적인 정확도 향상을 관측할 수 있었는데, 특히 엔트로피의 개선 효과가 우수하였다. 그리고 창의 크기는 $5{\times}5$와 $7{\times}7$이 적절한 것으로 나타났다. 그리고 질감에 따라서는 전체적인 정확도는 향상되지 않더라도 일부 토지피복의 정확도는 개선되는 것으로 나타났다. 토지피복별로는 저층건물지역, 아파트 단지. 고층건물지역, 공업지역 등 도시지역의 개선효과가 높은 것으로 나타났다.
본 논문은 위성탐사 이미지의 분류에서 한 화소(SPOT HRV의 밴드 1-3의 경우 $200{\times}20m$)에 포함된 혼합된 정보의 분류를 시도한다. 먼저 기존의 분류기법에서 발생되는 정보의 손실과 혼합화소에 내포된 정보의 불확실성에 대해 알아보고 이를 해결하기 위한 방법으로 피지 시그모이드 함수와 역전파 신경망을 이용한 기법을 제안하며, 이를 실험하고 비교 분석한다.
새로운 HRG(High Resolution Geometric) 영상 장치는 CNES에 의해 개발된 SPOT 5 위성의 고해상도 관측 센서이다. HRG 장치는 SPOT 1 - 4 위성들에 탑재된 HRV/HRVIR 보다 진보된 높은 지상 해상도로 영상을 얻는다. HRG의 관측폭은 다른 SPOT 위성들과 같은 60km이며, 두 개의 HRC 장치는 5m 공간해상도로 최대폭 120km까지 영상을 획득할 수 있다. 위성의 입체 영상으로부터 DEM을 생성하는 방법은 지형도와 항공사진을 이용한 DEM 생성의 연장선상에 있다. 위성영상의 광범위 관측능력은 동일한 지역에 대한 빠른 자료 처리를 가능하게 한다. 이 연구에서는, 제천 지역에 대한 SPOT 5/HRG 입체 영상을 이용하여 DEM을 생성하기 위해 LPS의 OrthoBASE Pro 툴을 사용하였다. 결과로 얻어진 DEM은 수치지형도의 등고선으로부터 획득된 참조 DEM과 비교분석을 수행하였다.
본 논문에서는 외부표정요소(EOP)를 지상기준점을 이용하여 계산하는 기존의 방식과는 달리, 위성의 궤도자료와 영상촬영기하를 이용하여 EOP 를 계산하고 지상기준점을 이용하여 모델오차를 보정하는 방식의 카메라 모델링 기법을 제시하고 있다. 제시한 기법은 영상리더파일로부터 궤도자료, HRV 각도 및 영상중심 촬영시간 등을 추출하여 위성의 영상획득당시의 실제 기하를 최대한 충실히 재구성하여 모델링을 수행하며 외부 표정요소를 일차 또는 이차의 다항식으로 근사하지 않는다. 이와 같이 수립된 카메라모델은 기존의 방법에 비해 훨씬 적은 1~2 개 정도의 지상기준점으로 영상화소 이하의 RMSE를 얻을 수 있었으며 모델오차 보정을 위한 지상기준점이 영상전체에 고루 분포하지 않아도 된다. 이러한 장점은 대형 프로젝트에서의 지상기준점 취득을 위한 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 뿐 아니라 비접근 지역에 대한 위치정보 획득에 대한 가능성을 제시하고 있다.
The susceptibility of landslides and the effect of landslide-related factors at Penang in Malaysia using the Geographic Information System (GIS) and remote sensing data have been evaluated. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs and from field surveys. Topographical and geological data and satellite images were collected, processed, and constructed into a spatial database using GIS and image processing. The factors chosen that influence landslide occurrence were: topographic slope, topographic aspect, topographic curvature and distance from drainage, all from the topographic database; lithology and distance from lineament, taken from the geologic database; land use from Landsat TM (Thermatic Mapper) satellite images; and the vegetation index value from SPOT HRV (High Resolution Visible) satellite images. Landslide hazardous areas were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors employing the probability-frequency ratio method. To assess the effect of these factors, each factor was excluded from the analysis, and its effect verified using the landslide location data. As a result, land 'cover had relatively positive effects, and lithology had relatively negative effects on the landslide susceptibility maps in the study area. In addition, the landslide susceptibility maps using the all factors showed the relatively good results.
연안 해역에서 공간적으로 미세한 생태학적, 생지화학적 변화를 파악하기 위해서는 저해상도의 해색위성보다 Landsat ETM+나 SPOT HRV와 같은 중간 해상도의 육상관측 위성을 이용하는 것이 더 효과적이다. 이 연구에서는 각 밴드의 spectral response curve를 고려하여 Landsat TM/ETM+용 부유퇴적물 농도 추정 알고리즘을 개발하였다. Landsat 영상으로부터 연안 부유퇴적물 알고리즘을 향상시키기 위하여 두 가지 타입의 알고리즘 사용하였는데, 현장관측에 의한 경험적 모델과 원격반사도 모델이다. 본 연구에서는 이 두 가지 방법으로 연안 지역에서의 부유퇴적물 농도추정 알고리즘을 만들어보고, 현장 관측 자료를 이용하여 두 알고리즘을 검증 및 비교해 보았다. 그 결과 2번 밴드를 사용한 경험적 알고리즘이 현장조사 자료와 가장 잘 일치하였다. 원격반사도 모델 기반의 알고리즘은 경험적 모델에 비해 높은 값을 추정하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 연구에서 사용된 모델은 안유환(2000)에 의해 개발된 것으로서 지중해 해역의 특성에 맞도록 개발된 것이다. 따라서 해수성분요소 등의 해역 특성이 매우 다른 우리나라 해역에 맞지 않아서 생긴 결과라 생각된다. 차후에 이 모델을 우리나라 해역 특성에 맞도록 개발한다면 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
Like other major cities in the world, Bangkok and some other cities in Thailand are expanding rapidly. The Office of Transports and Traffic Policy and Planning had selected three cities for a study of urban change; namely, Bangkok Metropolis and vicinity ( including Nontha buri, Samut Prakan , Prathum Thani, Samut Sakhon and Nakhon Pathom), Chiang Mai and Nakhon Nayok. The main objective of the study is to monitor urban development and urban extension as well as the change of landuse from farm land to urban area during two periods by using available satellite data. LANDSAT-5 TM and SPOT-HRV panchromatic were used for the first period and LANDSAT-7 ETM+ and IRS-lD panchromatic were used for the second period with a lapsed time of 14 years. I was found that during this period Bangkok Metropolis and vicinity extended 1,222 square kilometer; Chiang Mai 68.3 square kilometer, Nakhon Nayok 5.97 square kilometer. Most landuse categories which had been changed to urban were rice paddy and mixed orchard. Some suggestion for sound urban development based on satellite data was also included.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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