• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.569-577
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• 2008

본 연구의 목적은 위성영상으로부터 보다 정확한 토지정보를 취득하기 위해 다중시기데이터의 혼합과 특정 영상강조기법 및 영상분류알고리즘을 병합하여 적용하는 응용분류체계의 개발이다. 즉, 본 연구에서는 혼합된 다중시기데이터를 주성분분석한 후 정준상관분류기법을 적용하는 분류과정을 제안한다. 이 분류과정의 결과를 단일영상별 정준상관분류결과, 다중시기혼합영상의 정준상관분류결과, 시기별 주성분분석 후 정준상관분류결과와 비교한다. 사용된 위성영상은 1994년 7월 26일과 1996년 9월 1일에 취득된 Landsat 5 TM 영상이다. 정확도평가를 위한 지상실제데이터는 지형도 및 항공사진으로부터 취득되었으며, 연구대상영역 전체가 정확도평가 대상으로 사용되었다. 제안된 응용분류체계는 단일영상만을 사용하여 정준상관분류를 수행한 경우보다 분류정확도면에서 약 8.2% 상승되는 우수한 효과를 보여주었다. 특히, 복잡한 토지특성이 혼합되어 있는 도시역을 정확히 분류하는데 유효하였다. 결론적으로 Landsat TM 영상을 사용한 토지피복정보 추출시 분류정확도를 높이기 위해서, 다중시기영상을 사전에 주성분분석 후 정준상관분류기법을 적용하면 매우 효과적임을 확인하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.75-79
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• 2007

선조의 유골 매장지와 함께 고구려 왕조($37BC{\sim}771AD$)의 산성과 이조 왕조($1392{\sim}1910AD$) 때의 봉화대와 같이 중국 동북부 지역 만주와 한반도에 산재한 유적지들의 소재지들을 확인하기 위해 위성영상을 적용했다. 이러한 유적지에 관한 정보는 여러 문헌들에서 접하게 되지만 이들 문화제의 실체들은 최근의 지역 개발 프로그램들에 의해 점차 사라지고 있는 실정이다. 이번에 답사하면서 측정한 위성위치정보(GPS) 자료를 사용하여 위성영상에서 일부 역사 유적지들의 위치를 확인해 보았다. 이들의 상세한 위치 정보는 좀 더 확인이 필요할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권3호
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• pp.275-284
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• 2001

본 연구에서는 강원도 평창군 봉평면 일대의 지역에 대해 2000년 4월 24일에 수신된 IKONOS 위성영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 피복분류는 임상분류에 중점을 두었으며, 분류에 적용한 분류항목(class)은 현지조사 및 영상을 통하여 상록침엽수, 낙엽송, 활엽수, 나지, 밭, 초지, 수역, 사토지역, 아스팔트지역의 9개로 나누었다. 영상분류는 최대우도법을 적용하여 감독분류를 수행하였다. 정확도는 검정지역에 대한 전체정확도, 생산자정확도, 사용자정확도, k의 항목에 대해 분류오차행렬표를 통하여 평가하였다. 분류 및 분석에는 ERDAS사의 Imagine 8.4와 Purdue 대학에서 개발한 Multispec 소프트웨어를 사용하였다. 분류 결과, 검정지역에 대한 정확도는 전체정확도 94.3%, 생산자정확도 77.0-99.9%, 사용자정확도 71.9-100%, k은 0.93이었다. 나지, 사토지역, 밭 등의 경우 다른 분류항목보다 분류의 정확도가 비교적 낮게 나타난 반면, 임상분류에 있어서는 기존의 중해상도(5-30m) 위성영상보다 향상된 분류결과를 보여주었다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제40권1호
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• pp.15-23
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• 2024

This research aimed to assess the possibility of detecting forest degradation using time-series satellite imagery and three different deep learning-based change detection techniques. The dataset used for the deep learning models was composed of two sets, one based on surface reflectance (SR) spectral information from satellite imagery, combined with Texture Information (GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix) and terrain information. The deep learning models employed for land cover change detection included image differencing using the Unet semantic segmentation model, multi-encoder Unet model, and multi-encoder Unet++ model. The study found that there was no significant difference in accuracy between the deep learning models for forest degradation detection. Both training and validation accuracies were approx-imately 89% and 92%, respectively. Among the three deep learning models, the multi-encoder Unet model showed the most efficient analysis time and comparable accuracy. Moreover, models that incorporated both texture and gradient information in addition to spectral information were found to have a higher classification accuracy compared to models that used only spectral information. Overall, the accuracy of forest degradation extraction was outstanding, achieving 98%.

• 대한원격탐사학회지
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• 제5권1호
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• pp.13-27
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• 1989

In recent years satellite data have been increasingly used for the analysis of floodprone areas. This study was carried out to demonstrate the usefulness of repetitive satellite imagery in monitoring flood levels of the Pyungchang watershed. Runoff characteristics parameters were analyzed by Soil Conservation Service(SCS) Runoff Curve Number(RCN) based on Landsat imagery and Digital Terrain Model data. The RCN average within the watershed was calculated from RCN estimates for all the pixels(picture elements) and adjusted by antecedent precipitation conditions. The direct runoff hydrograph was derived from the unit hydrograph using SCS dimensionless unit hydrograph and effective rainfalls estimated by the SCS method. In comparsion of the direct runoff hydrograph with the measured rating curve their peak times differ by one hour and peak discharges differ by 5.9 percents of the discharge from each other. It was shown that repetitive satellite image could be very useful in timely estimating watershed runoffs and evaluating ever-changing surface conditions of a river basin.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권3호
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• pp.347-359
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• 2010

Ortho-photos provide valuable spatial and spectral information for various Geographic Information System (GIS) and mapping applications. The absence of relief displacement and the uniform scale in ortho-photos enable interested users to measure distances, compute areas, derive geographic locations, and quantify changes. Differential rectification has traditionally been used for ortho-photo generation. However, differential rectification produces serious problems (in the form of ghost images) when dealing with large scale imagery over urban areas. To avoid these artifacts, true ortho-photo generation techniques have been devised to remove ghost images through visibility analysis and occlusion detection. So far, the Z-buffer method has been one of the most popular methods for true ortho-photo generation. However, it is quite sensitive to the relationship between the cell size of the Digital Surface Model (DSM) and the Ground Sampling Distance (GSD) of the imaging sensor. Another critical issue of true ortho-photo generation using high resolution satellite imagery is the scan line search. In other words, the perspective center corresponding to each ground point should be identified since we are dealing with a line camera. This paper introduces alternative methodology for true ortho-photo generation that circumvents the drawbacks of the Z-buffer technique and the existing scan line search methods. The experiments using real data are carried out while comparing the performance of the proposed and the existing methods through qualitative and quantitative evaluations and computational efficiency. The experimental analysis proved that the proposed method provided the best success ratio of the occlusion detection and had reasonable processing time compared to all other true ortho-photo generation methods tested in this paper.

• 대한지리학회지
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• 제47권2호
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• pp.282-296
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• 2012

본 연구는 해안지역의 지속 가능한 개발과 보존을 위하여 고해상도 위성영상의 활용을 극대화하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 다목적 실용위성 2호 영상 자료를 이용하여 빌딩추출에 가장 적합한 영상 융합기법을 제시하고 분석하였으며, 이와 함께 기존에 널리 사용되어오던 화소 기반한 영상분석과 최근 고해상도 위성영상 활용의 증가와 함께 관심을 받고 있는 지리객체 기반한 영상분석을 비교하여 고해상도 영상에 적합한 지리정보추출 기법을 탐색 하였다. 본 연구에서 제안된 분석방법과 평가 방법들은, 향후 발사 예정인 다목적 실용위성 3호와 그 외 고해상도 위성영상을 이용한 해안지역의 지리정보 추출에 효과적으로 사용될 것이다.

• 한국지형학회지
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• 제18권1호
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• pp.41-56
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• 2011

이 연구에서는 미래의 토지피복도 작성을 위해 위성영상을 기반으로 토지피복 변화를 분석하고, 토지지목의 통계자료를 이용하여 미래의 토지지목 변화를 예측하였다. 토지지목 예측 방법에는 이중지수 평활법을 이용하였다. 위성영상을 이용한 각 연도별 토지피복 분류 결과, 천안·아산시의 토지피복 변화에서 가장 큰 증가 면적을 보인 유형은 인공구조물이며, 다음으로 수역, 초지, 나대지 등도 증가하였다. 반면에 산림지, 논, 습지, 밭 등은 감소하였다. 토지지목의 시계열분석 결과에서는 위성영상을 이용한 토지피복 분류 결과와 유사한 결과가 나타났다. 이중지수 평활법을 이용한 토지지목 변화를 예측한 결과, 2010년에서 2100년까지 논, 밭, 산림지와 습지는 지속적으로 감소하는 반면, 인공구조물, 수역, 나대지, 초지는 계속해서 증가할 것으로 예측되었다. 이상의 결과는 기후변화 대응전략 마련을 위한 기후변화에 따른 토지피복 변화 예측을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.357-360
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• 2007

Efficient extraction and update of imagery is a crucial element in establishing latest geospatial information in today's fast changing Information society. Provision of Quick Bird imagery, with 61cm resolution panchromatic imagery and 2.5m resolution multi-chromatic imagery is contributing greatly in the application field if high density geospatial information. This research have conducted digital plotting utilizing stereo images provided by QuickBird satellite and evaluated the accuracy through comparison and analysis with digital map results. It turned out that result has smaller error than standard deviation of scale of 1:5,000 set by the NGII. This proves that the production of digital map at scale of 1:5,000 is possible.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.775-779
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• 2002

Currently, high-resolution satellite imagery such as KOMPSAT and IKONOS has been tentatively utilized to various types of urban engineering problems such as transportation planning, site planning, and utility management. This approach aims at software development and followed applications of remotely sensed imagery to transportation geographic analysis. At first, GDPA (Gradient Direction Profile Algorithm) and main modules in it are overviewed, and newly implemented results under MS visual programming environment are presented with main user interface, input imagery processing, and internal processing steps. Using this software, road network are automatically generated. Furthermore, this road network is used to transportation geographic analysis such as gamma index and road pattern estimation. While, this result, being produced to do-facto format of ESRI-shapefile, is used to several types of road layers to urban/transportation planning problems. In this study, road network using KOMPSAT EOC imagery and IKONOS imagery are directly compared to multiple road layers with NGI digital map with geo-coordinates, as ground truth; furthermore, accuracy evaluation is also carried out through method of computation of commission and omission error at some target area. Conclusively, the results processed in this study is thought to be one of useful cases for further researches and local government application regarding transportation geographic analysis using remotely sensed data sets.