본 연구에서는 핵발전소의 운영을 위해 사용되는 냉각수로 인하여 발생하는 발전소 주변의 해수 온도 변화를 분석하였다. 대상지역으로는 비교적 큰 원자력 발전소에 속하는 울진 원자력 발전소의 근해지역을 연구지역으로 선정하였다. 원자력 발전소 온배수에 대한 환경 문제의 감시는 해안지역이며 비교적 광범위한 지역이므로 현장 감시에 대하여 어려운 점이 많다. 핵발전소 주변의 온도분석을 위해서 비교적 취득이 용이하고 수면온도 변화탐지에 많이 사용되고 있는 Landsat 5위성영상과, Landsat 7 위성영상을 활용하였다. 대상지역의 Landsat 영상에 대하여 기하보정을 수행하고, 방사휘도 및 온도를 산정하였다. 그 결과 핵발전소 주변 인근해 지역과 온배수의 영향을 받지 않는 동쪽으로 3km 떨어진 동일 면적의 지역과 비교하여 보았을 때 약 $2^{\circ}C$ 높은 것을 알 수 있었다.
본 연구는 한반도 위성 영상자료에 다단계 계층군집 영상분류법을 적용하여 관측지역의 피복특성을 분석한다. 다단계 계층군집 영상분류는 크게 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 계층군집에 의해 공간적으로 근접하고 있는 이웃집단간의 결합을 하는 공간확장 영상분할 단계이고 두번째 단계는 결합지역의 공간적 제약 없이 영상분할 단계에서 분할된 집단을 계층군집에 의해 적은 한정적인 수의 클래스로 분류하는 과정이다. 계층군집 영상분류는 수치영상의 계층구조에 근거하여 매 단계 두 개의 집단을 한 개의 집단으로 합병하므로 클래스 수에 따른 분류집단 간의 관계를 나타내는 계층나무를 구성할 수 있다. 실험결과는 계층군집 영상분류에 의해 구성된 계층나무는 토지사용간의 계층구조를 자세히 밝혀주고 토지 피복 특성의 정확한 분석에는 좀 더 자세한 분광정보가 필요함을 보여주고 있다.
최근 탄소 흡수원으로 산림자원의 체계적인 관리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 도심지역에서의 산림자원은 탄소 흡수원 뿐만 아니라 도시자연의 환경개선 기능은 물론 사회적 정서적 측면에서도 중요한 역할을 한다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 항공영상과 KOMPSAT-2 위성영상의 이용하여 도심지역내 산림 영역의 수종 분류를 수행하기 위하여 고해상도의 항공영상과 위성영상의 NIR밴드의 영상재배열을 수행하였으며 NDVI 등 9개의 다양한 식생지수를 분산분석을 통해 임상단위로 수종을 구분하였다. 또한 산림청에서 제공하는 임상도를 이용하여 본 연구에서 구분된 수종과 비교 분석을 수행하였다. 이와 같은 식생분류 결과를 바탕으로 도시지역 내 식생관리를 위한 기초자료를 구축하고자 하였다.
원자력 발전소의 주변 지역은 해안지역이고 비교적 광범위하므로, 환경 변화를 감시하는데 많은 어려움이 있다. Landsat ETM+영상은 해상도가 30m 급이나 온도정보 추출에 있어 대기보정을 못하는 문제를 가지고 있다. MODIS 영상의 경우 2개의 적외선 밴드를 이용하여 대기보정된 비교적 적확한 온도를 추출할 수 있으나 해상도가 1km이다. 따라서, 두 위성영상의 자료를 이용한다면 대기보정된 고해상도의 온도자료를 추출할 수 있다. 본 연구에서는 대상지역의 Landsat ETM+영상에 대하여 기하보정을 수행하고, 방사휘도 및 온도를 산정한 후 MODIS영상을 이용하여 대기보정을 수행하였다. 그 결과 울진 원자력발전소 주변 연근해 지역과 온배수의 영향을 받지 않는 동쪽으로 5km 떨어진 동일 면적의 지역과 비교하여 보았을 때 약 $3.5^{\circ}C$ 높은 것을 알 수 있었다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.43-48
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1998
Prior to launch, simulated radiances of the Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) will be very useful to guess the real imagery of OSMI and to check the data processing system for OSMI. The data processing system for OSMI which is one sensor of Korea Mult i - Purpose Satellite (KOMPSAT) scheduled for launch in 1999 is being developed based on the SeaWiFS Data Analysis System (SeaDAS). Such a simulation should include the spectral bands, orbital and scanning characteristics of the OSMI and KOMPSAT spacecraft. The simulation is also very helpful for finding and preparing for problem areas before launch. This paper describes a method to create simulated radiances of the OSMI over the oceans. Our method for constructing a simulated OSMI imagery is to propagate a KOMPSAT orbit over a field of Coastal Zone Color Scanner (CZCS) pigment values and to use the values and atmospheric components to calculate total radiances. A modified Brouwer - Lyddane model with drag was used for the realistic orbit prediction, the CZCS pigment data were used to compute water - leaving radiances, and a variety of radiative transfer models were used to calculate atmospheric contributions to total radiances detected by OSMI. Imagery of the simulated OSMI total radiances for 6 nominal bands was obtained. As expected, water - leaving radiances were only a small fraction of total radiances and sun glint contaminations were observed near the solar declination. Therefore, atmospheric correction is very important in the calculation of pigment concentration from total radiances. Because the imagery near the sun's glitter pattern is virtually useless and must be discarded, more advanced mission planning will be required.
본 연구에서는 고해상도 영상을 도시 도로망 자료 갱신에 이용하기 위한 새로운 반자동적 방법을 소개하고 이를 부산광역시 일부 지역의 KVR-1000 영상에 적용하여 그 결과를 평가하였다. 이 기법은 웨이블릿 변환을 이용하여 다중해상도 분석을 수행하는 것으로, 도시의 다양한 유형의 도로망을 추출 가능하게 해준다. 본 연구에서는 "$\grave{a}$ trous" 알고리즘을 이용하여 다중해상도 분석 작업을 수행하였으며, 도로는 대로, 중로, 소로로 구분하여 추출하였다. 추출 결과는 매우 양호하여 8 m 해상도의 경우 전체 정확도는 80.5%이었다. 또한 도로의 형태별로도 정확도를 평가하였는데, 직선도로의 정확도가 곡선도로 및 교차로에 비해 우수하였다. 따라서 곡선도로 추출의 정확도를 높이는 기법이 보완된다면, 본 연구는 우리나라의 도시 도로망 데이터베이스 구축에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
Red-Green-Blue (RGB) imagery techniques are useful for both forecasters and public users because they are intuitively understood, have advantageous visualization, and do not lose observational information. This study presents a novel RGB convective cloud product and its application to tropical cyclone analysis using Communication, Oceanography, and Meteorology (COMS) satellite observations. The RGB convective cloud product was developed using the brightness temperature differences between WV ($6.75{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$), and IR2 ($12.0{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$) as well as the brightness temperature in the IR1 bands of the COMS, with the threshold values estimated from the Korea Meteorological Administration (KMA) radar observations and the EUMETSAT RGB recipe. To verify the accuracy of the convective cloud RGB product, the product was applied to the center positions analysis of two typhoons in 2013. Thus, the convective cloud RGB product threshold values were estimated for WV-IR1 (-20 K to 15 K), IR1 (210 K to 300 K), and IR1-IR2 (-4 K to 2 K). The product application in typhoon analysis shows relatively low bias and root mean square errors (RMSE)s of 23 and 28 km for DANAS in 2013, and 17 and 22 km for FRANCISCO in 2013, as compared to the best tracks data from the Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) in Tokyo. Consequently, our proposed RGB convective cloud product has the advantages of high accuracy and excellent visualization for a variety of meteorological applications.
SAR 위성 영상의 기하 위치정확도는 크게 시스템 내적 변수인 위성 궤도 및 센서 정보와 시스템 외적 변수인 DEM 오차, 대기 지연 등에 영향을 받는다. 이러한 변수들이 현재 운용 중인 다목적실용위성 5호와 개발 중인 다목적실용위성 6호의 영상 내 기하 위치정확도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 유사한 제원을 지닌 TerraSAR-X 영상을 이용하여 연구를 수행하였다. 오차 분석을 위해 경사거리 방정식과 도플러 방정식을 이용하여 시뮬레이션 데이터를 생성하였으며, 위성 궤도 변수, 센서 변수, 시스템 외적 변수에 대한 오차를 지상 좌표와 영상 좌표 간 관계식에 반영하여 해당 변수들에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 오차 분석을 통해 저궤도 위성의 위치 및 속도 정보로 인한 영상 내 오차는 이중주파수 GPS 데이터 이용에 따라 20cm 내외로 크지 않음이 확인되었다. 따라서 센서관련 변수들이 위치정확도에 영향을 줄 수 있으며, 특히 센서 내 전자적 시간 지연은 경사거리 방향의 정확도에 영향을 크게 미쳐 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단되었다. 시스템 변수 외에도 DEM 정확도에 의한 오차로 인해 산지지역에서 영상 Geocoding 시 오차가 20~30m까지 크게 발생하고, 대기 지연 현상에 의해 오차는 입사각에 따라 5m까지 발생할 수 있어 영상 활용 시 이에 대한 고려가 필요함이 확인되었다.
저궤도 위성영상 정보의 절대 대기 보정 처리에 의하여 산출되는 지표 반사도는 정확한 식생 분석에 필요한 기본 자료이다. Committee on Earth Observation Satellites (CEOS)는 사용자가 바로 활용할 수 있도록 하는 지표 반사도의 분석 대기 자료(Analysis Ready Data: ARD) 구축과 관련한 연구와 지침 개발이 수행되고 있다. 그러나 이러한 동향은 중저해상도 위성영상을 대상으로 하고 있어서 KOMPSAT-3A나 CAS-500과 같은 고해상도 분광 영상의 ARD를 다루는 연구는 아직 초기 단계이다. 이 연구는 우선 기존 사례를 바탕으로 하여 ARD 자료의 배포 방식을 정리하였다. 그리고 클라우드 환경에서 운영되는 위성 정보 응용 플랫폼 중의 하나인 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)와 ARD 자료와의 연계성을 설명하였다. 연구의 결과로 고해상도 위성영상의 실무적인 ARD 구축 단계와 ODC와 클라우드 환경에서 배포되는 고해상도 위성영상의 ARD 구축 모델과 몇 가지 유형의 개념적 수준의 응용 모델을 제시하였다. 한편 제시한 구축과 응용 모델에 대하여 데이터 가격 정책, 정확도 품질 문제, 플랫폼 적용성 문제, 클라우드 환경 문제, 국제 교류 이슈 등을 토의 사항에서 정리하였다. 지구관측 위성과 관계된 주요 국제기구인 Group on Earth Observations (GEO)와 CEOS등에서 ARD와 ODC의 확산을 위한 시스템 기술과 표준 개발을 지속하고 있으며 이러한 성과는 민간부문으로 확대되고 있다. 따라서 우리나라도 이러한 국제 추세에 대한 대응 전략을 마련할 필요가 있다.
천리안위성 2A호의 2분 주기 고속 관측(rapid-scan) 자료를 이용하여, 가시·수증기·적외 채널의 시간 해상도와 표적의 크기가 해당 채널의 중규모 대기운동벡터 생산에 미치는 영향을 분석하였다. 중규모 대기운동벡터 산출을 위하여 2-10분의 영상 시간 간격 변화 하에서 표적의 크기를 8×8에서 40×40 화소 크기로 변환시키며, 시·공간적인 조건 변화에 따른 벡터 생산량과 평균 속력, 오차 특성의 변화 양상을 비교하였다. 그 결과, 표적의 크기가 작을수록 위성의 시간 간격 변화에 따른 벡터 개수의 변화와, 표준화된 평균 제곱근 편차(Normalized Root Mean Squared Vector Difference; NRMSVD) 값의 변화가 더욱 뚜렷해졌다. 또한 고도별 오차 특성 분석 결과에서는 평균 속력이 낮고 대기 현상의 시·공간 규모가 작은 하층(700-1000 hPa)의 경우, 짧은 시간 간격의 영상 자료와 작은 표적을 이용하는 것이 벡터 산출에 더욱 유리하게 작용하는 것을 확인할 수 있었다. 위성의 시간 간격과 표적의 크기는 대기 순환의 시·공간 규모와 밀접한 연관이 있는 요소이다. 따라서, 대기운동벡터 활용 목적에 맞게 표적 크기와 위성 시간 간격을 최적화하는 과정이 필요하며, 중규모 기상현상의 실황 분석을 위한 대기운동벡터 산출 알고리즘에서는 표적 크기와 영상 시간 간격을 각각 16×16, 4분으로 설정해주는 것이 가장 적합하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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