• 제목/요약/키워드: SWIR

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비파괴 분석을 이용한 화강암류 석조 문화재의 부재특성과 산지추정: 거돈사 원공국사 승묘탑과 천수사 오층석탑을 중심으로 (Non-destructive Analysis of Material Characteristics and Provenance of Granite Monuments: The Cases of Stupa for National Preceptor Wongong at Geodonsa Temple and Five-story Pagoda at Cheonsusa Temple)

  • 김용휘;최선규;서지은;강정극;이종현;조연태
    • 박물관보존과학
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    • 제19권
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    • pp.19-40
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    • 2018
  • 국내의 석조문화재는 대부분 화강암류가 부재로 사용되었으며, 이러한 화강암류 부재는 전국적으로 광범위하게 분포하고 있다. 석조문화재의 원산지 추정을 위하여 강원지역의 거돈사 원공국사 승묘탑과 천수사 오층석탑을 중심으로 산상, 물성, 광물상 및 화학조성 자료를 종합적으로 적용하였으며, 석조문화재의 소재지와 인접한 지역인 원주 화강암 특성과 비교하였다. 거돈사 원공국사 승묘탑은 단일 부재의 복운모 화강암으로 구분되었으며, 천수사 오층석탑은 복운모 화강암과 흑운모 화강암 두 부재로 구분된다. 해당 석조문화재의 산상 및 자화강도는 원주 화강암 특성과 전반적으로 일치하며, 향후 석조문화재의 복원 과정에서 유사한 부재 선택은 소재지와 인접한 화강암체의 현지 조사를 병행하여 수행할 필요가 있다고 사료된다.

LANDSAT 위성영상을 이용한 벼 생육 및 수량 모니터링 (A Study on Rice Growth and Yield Monitoring Using Medium Resolution Landsat Imagery)

  • 김민호;이충근;박호기;이재은;구본철;신진철
    • 한국작물학회지
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    • 제53권4호
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    • pp.388-393
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    • 2008
  • 광범위한 지역의 재배면적과 생산량을 신속하고 경제적으로 모니터링 할 수 있는 광학(LANDSAT) 중해상도 위성 영상을 활용하여 벼 재배면적, 생육 및 수량을 모니터링 할 수 있는지를 검토하였다. 1. 식생지수와 수량과의 관계를 살펴보면, EVI를 제외한 모든 식생지수와 수량간에는 정의 상관관계를 보였으며, NDVI_SWIR이나 EVI_SWIR과는 유의성이 없었다. NDVI가 RVI보다 수량과의 상관도가 다소 높았으며, 수량과 가장 밀접한 식생지수는 $NDVI_R$(r = 0.68)이었다 2. LANDSAT 단일시기 영상(2004년 7월 29일)을 활용하여 서산간척지 지역내 벼 수량을 모니터링한 결과 $NDVI_R$와 백미수량간에는 1차 직선관계($R^2$ = 0.46)가 성립하였으며, 필 지중에서 면적이 다소 적거나 주변에 반사특성에 영향하는 요인이 있는 지역을 제외하여 살펴본 결과 추정도가 다소 높아졌다($R^2$ = 0.66). 3. 논구역 벡터를 사용하여 논구역 정보를 추출하는 기존의 방법 대신 raster 기반의 논구역 masking을 제작하여 논 구역 정보를 추출하였는데 이 방법을 통해 쉽고 빠르게 논구역 정보를 추출할 수 있었다. 4. 연차별 지역적용가능성을 검토하기 위해 1994년 7월 26일 경기도내 7개 시군의 논구역 masking을 제작하여 NDVIred를 추출하고 $NDVI_R$-수량관계식을 이용하여 수량을 추정한 결과 1:1 line에 근접하여 비교적 잘 일치되었다.

시계열 위성영상 기반 평년 식생지수 추정을 통한 산림생태계 피해 탐지 기법 (Forest Damage Detection Using Daily Normal Vegetation Index Based on Time Series LANDSAT Images)

  • 김은숙;이보라;임종환
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권6_2호
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    • pp.1133-1148
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    • 2019
  • 산림지역은 계절에 따라 생장 및 활력 특성이 변화하기 때문에 산림피해를 정확하게 탐지하기 위해서는 과거 동일한 계절적 시기의 영상정보 확보가 필요하다. 그러나 고해상도 또는 중해상도 영상은 영상촬영주가 높지 않아 동일 시기의 영상 정보들을 확보하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 산림생태계의 피해를 평가하기 위해 시계열 영상정보를 통해 피해발생 이전 과거 동일 시점의 분광정보를 추정하여 산림피해 평가의 기준정보로 활용하는 방법을 연구했다. 연구대상지는 2017년 우박과 가뭄으로 인해 대규모 산림피해가 발생한 전라남도 화순지역이며, 과거 3년간 해당 지역에서 촬영된 모든 Landsat 8 영상의 시계열 식생지수(NDVI, EVI, NDMI) 자료를 구축하고 이를 일별 연속자료로 자료보간을 실시하였다. 그리고 이를 통해 교란 발생 이전의 정상적인 일별 식생지수 추정 지도를 제작하였으며, 동일 날짜의 일별 평년 식생지수와 교란발생 이후의 식생지수의 차이값을 구하고 피해등급 기준을 적용하여 최종적인 위성자료 기반의 피해등급지도가 산출되었다. 위성기반 피해등급지도는 기존의 항공사진 기반 피해등급지도에 비해 미세한 식생활력도 변화를 효과적으로 탐지하였으며, 피해극심지역을 대상으로 비교하였을 때 SWIR 밴드를 이용한 식생지수(NDMI)가 기존의 피해등급평가 결과와 유사한 결과를 산출하여 활용도가 높은 것으로 평가되었다. 결과적으로, 일별 평년식생활력도 지도의 제작을 통해 신속하고 정확한 피해지 탐지가 가능해졌다.

Sentinel-2 영상과 자기조직화 분류기법을 활용한 산사태 피해지 탐지 - 2020년 곡성 산사태를 사례로 - (Detection of Landslide-damaged Areas Using Sentinel-2 Image and ISODATA)

  • 김대선;이양원
    • 한국지리정보학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.253-265
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    • 2020
  • 최근 이상기후와 기상이변에 따른 태풍 및 집중호우의 영향으로 산사태 발생 위험성이 증가하고 있으며, 예방을 위한 노력과 함께 이미 발생된 산사태의 복구계획 수립을 위한 효율적인 피해지 탐지기법이 요구된다. 본 연구에서는 산림재해 피해지 분석의 효율적 분석방법인 위성원격탐사를 통해 2020년 8월에 발생한 곡성 산사태 지역에 대해 Sentinel-2 광학영상의 분광특성을 분석하고 자기조직화 분류기법인 ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm)를 통해 산사태 피해지 분석을 수행하고 활용가능성을 평가하였다. 실험에서는 식생의 활력도 및 지표면의 수분함량과 관련되는 Red, NIR(Near Infrared), SWIR(Shortwave Infrared) 밴드의 분광특성을 이용하여, 연구지역 내의 산사태 피해지역을 효과적으로 탐지할 수 있었다. 본 연구는 많은 인력과 시간이 소요되는 현장조사에 앞서, 위성영상을 통해 상대적으로 신속 정확하게 산사태 피해지를 특정하는 방법을 제시하였으며, 이는 복구계획 수립을 위한 기초자료의 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 향후 운용될 국토위성과 농림위성의 산사태 분석에도 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

딥러닝 기반 연기추출을 위한 구름 데이터셋의 전이학습에 대한 연구 (A Study on Transferring Cloud Dataset for Smoke Extraction Based on Deep Learning)

  • 김지용;곽태홍;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_2호
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    • pp.695-706
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    • 2022
  • 중, 고해상도 광학위성은 산불발생지역의 탐지에 대해 그 효용성이 입증되었다. 그러나 산불과 함께 발생하는 연기는 지표에 입사하는 가시광선을 산란시키므로 산불발생지역의 모니터링에 방해가 되며 따라서 연기를 사전에 추출하는 기술이 필요하다. 딥러닝 기술은 연기추출의 정확도를 향상시킬 수 있으나, 학습용 데이터셋의 부족으로 인해 적용에 한계가 있다. 반면에 연기와 유사하게 가시광선을 산란시키는 성질을 지닌 구름은 현재까지 다량의 학습용 데이터셋이 축적되었다. 본 연구는 딥러닝을 활용하여 연기추출을 고도화하는 것이 그 목적이며, 그 과정에서 데이터셋의 부족에 따른 연기추출의 한계점을 구름을 활용한 전이학습으로 해결했다. 전이학습의 효율성 확인을 위해 본 연구에서는 Landsat-8 위성영상을 기반으로 연기추출 학습용 데이터셋을 소규모로 제작한 후, 공공 구름 데이터셋을 활용하여 전이학습을 적용하기 전과 후의 연기추출 성능을 비교하였다. 그 결과 가시광선 파장대역 뿐만이 아니라 근적외선(NIR)과 단파장 적외선(SWIR) 영역에도 전이학습시 성능이 뚜렷하게 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 통해서 연기추출의 데이터셋의 부족을 해결할 수 있을 것으로 보이며, 더 나아가 연기추출의 고도화를 통해서 산불발생지역의 모니터링에 이점을 제시할 수 있을 것이다.

OBSERVATION OF SPECTRAL CHARACTERISTICS FOR SOIL CONTAMINANTS

  • Choe Eun-Young;Kim Kyoung-Woong;Lee Sung-Soon;Chi Kwang-Hoon
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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    • pp.422-425
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    • 2005
  • Spectral characteristics depending on soil constituents and their proportion in a soil were firstly studied for monitoring of soil contamination using hyperspectral remote sensing. The reflectance spectra of heavy metals in soils were investigated in the VIS-NIR-SWIR regions (400-2500 nm) to observe spectral variation as a function of constituents and concentrations. Commercial kaolinite soils mixed with lead, copper, arsenic, and cadmium were used as synthetic soil samples for spectral measurement. In case of copper, relatively spectrally active regions was observed with some band shift whereas other heavy metals had only simple spectral variations expected to be related to the sorption phase and the amount of metal onto kaolinite. The reflectance spectrum of each metal on kaolinite could be identified in VIS-NIR region.

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식기간 동안의 천리안 기상영상에 대한 미광의 영향 분석 (Stray Light Impacts on the COMS MI Images during the Eclipse Period)

  • 진경욱;박봉규
    • 항공우주기술
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    • 제11권2호
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    • pp.12-18
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    • 2012
  • 이 논문에서는 식기간 동안 미광(stray light)에 의해 천리안 기상 영상이 받게 되는 영향에 대해 분석하였으며 미광의 영향을 제거하기 위한 방법 또한 모색하였다. 기상영상의 경우 식기간 동안 미광의 영향을 받아 영상의 왜곡 (줄무늬 등)문제가 발생한다. 미광의 영향에 대한 정량적 분석이 천리안위성의 궤도상 시험기간 동안에 이루어졌으며, 천리안위성 기상탑재체의 총 4개 적외 채널에 대해 태양과의 거리에 따른 미광의 영향이 분석되었다. 본 연구에서는 계산된 천리안위성의 식기간 자료를 바탕으로 미광의 영향이 매우 강한 사례를 선정하여 적외채널 영상의 미광에 의한 오염 정도를 조사하였다. 또한 영상에 나타난 미광의 영향을 두 개의 열적외 채널을 이용하여 단파적외 채널을 대체하는 방법이 유효함을 확인 하였다.

Relationship between Growth Factors and Spectral Characteristics of Satellite Imagery in Korea

  • Park, Ji-Hoon;Ma, Jung-Lim;Nor, Dae-Kyun;Kim, Chan-Hoi;Hwang, Hyo-Tae;Jung, Jin-Hyun;Kim, Sung-Ho;Jo, Hyeon-Kook;Lee, Woo-Kyun;Chung, Dong-Jun
    • Journal of Forest and Environmental Science
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    • 제24권3호
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    • pp.165-169
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    • 2008
  • This study attempts to analyze the relationship between forest volume and age based on 5th NFI data and spectral characteristics of satellite imagery using ASTER sensor in Korea. Forest stand volume and age had the negative correlation with the spectral reflectance in all of the band (Blue, Green, Red, SWIR). With increasing of stand volume and age, spectral reflectance decrease. The spectral reflectance of band1 showed the highest correlation between stand volume and spectral reflectance among the VNIR wavelength. The spectral reflectance band 1, 2 (visible wavelength) and stand age have high correlation compared to other bands. The correlation coefficients between forest volume and vegetation indices have low relationship. This result indicates that the reflectance of blue band may be important factor to improve the potential of optical remote sensing data to estimate forest volume and age.

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해양관측위성 2호 관측계획 초기분석 결과

  • 안기범;오은송;조성익;유주형;박영제;안유환
    • 천문학회보
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    • 제37권2호
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    • pp.226.2-226.2
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    • 2012
  • 해양관측위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)는 2017년에 미션이 종료되는 천리안 해양관측위성(GOCI)의 후속 위성으로, 2018년 발사 예정이다. 해양관측위성 2호는 천리안 해양관측위성과 동일한 정지궤도위성으로 동경 128.2도 적도상공에 위치하여 임무를 수행하게 된다. 총 13개의 분광밴드로 관측이 이루어지며, 370 nm ~ 900 nm(VIS/NIR) 11개, $0.9{\mu}m{\sim}1.3{\mu}m$ (SWIR) 2개의 분광밴드로 구성될 예정이다. 관측모드는 지역 관측(LA, Local Area)과 전구관측(Full Disk)으로 구성되며, 지역관측은 천리안 해양관측위성과 동일한 한반도 중심 $2,500km{\times}2,500km$ 영역에 대하여 천리안 대비 2배 향상된 공간해상도 250m로 관측할 예정이다. 관측 횟수는 기본적으로 기존 천리안 해양관측위성과 동일하게 낮시간 기준 1일 8회 관측이 이뤄지지만, 태양고도가 높은 하절기에는 1일 10회 관측이 수행된다. 전구관측은 $12,800km{\times}12,800km$ 이상의 영역을 관측하며 전지구적 관점의 해양 기후변화 관측 임무를 수행하며, 1일 1회 준실시간 형태로 관측이 진행된다. 본 연구에서는 정지궤도에서의 관측으로 인한 지역관측 영역 내에서 위치별 공간해상도의 차이, 탑재 예정 광검출기의 각 후보별 촬영 슬롯 개수의 변화와 지역관측 영역에서 계절에 따른 태양고도 변화 분석을 통한 1일 관측 횟수에 대해 논하고자 한다.

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무인기 탑재 열화상(IR) 센서의 농작물 대상 최적 활용 방안 연구 (A Study on the Best Applicationsof Infra-Red(IR) Sensors Mounted on the Unmanned Aerial Vehicles(UAV) in Agricultural Crops Field)

  • 손호웅;김태훈;이희우
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제26권6_2호
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    • pp.1073-1082
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    • 2023
  • Thermal sensors, also called thermal infrared wavelength sensors, measure temperature based on the intensity of infrared signals that reach the sensor. The infrared signals recognized by the sensor include infrared wavelength(0.7~3.0㎛) and radiant infrared wavelength(3.0~100㎛). Infrared(IR) wavelengths are divided into five bands: near infrared(NIR), shortwave infrared(SWIR), midwave infrared(MWIR), longwave infrared(LWIR), and far infrared(FIR). Most thermal sensors use the LWIR to capture images. Thermal sensors measure the temperature of the target in a non-contact manner, and the data can be affected by the sensor's viewing angle between the target and the sensor, the amount of atmospheric water vapor (humidity), air temperature, and ground conditions. In this study, the characteristics of three thermal imaging sensor models that are widely used for observation using unmanned aerial vehicles were evaluated, and the optimal application field was determined.