The aim of this study is to suggest an optimal survey method for coastal habitat monitoring around Weno Island in Chuuk Atoll, Federated States of Micronesia (FSM). This study was carried out to compare and analyze differences between in situ survey (PHOTS) and high spatial satellite imagery (Worldview-2) with regard to the coastal habitat distribution patterns of Weno Island. The in situ field data showed the following coverage of habitat types: sand 42.4%, seagrass 26.1%, algae 14.9%, rubble 8.9%, hard coral 3.5%, soft coral 2.6%, dead coral 1.5%, others 0.1%. The satellite imagery showed the following coverage of habitat types: sand 26.5%, seagrass 23.3%, sand + seagrass 12.3%, coral 18.1%, rubble 19.0%, rock 0.8% (Accuracy 65.2%). According to the visual interpretation of the habitat map by in situ survey, seagrass, sand, coral and rubble distribution were misaligned compared with the satellite imagery. While, the satellite imagery appear to be a plausible results to identify habitat types, it could not classify habitat types under one pixel in images, which in turn overestimated coral and rubble coverage, underestimated algae and sand. The differences appear to arise primarily because of habitat classification scheme, sampling scale and remote sensing reflectance. The implication of these results is that satellite imagery analysis needs to incorporate in situ survey data to accurately identify habitat. We suggest that satellite imagery must correspond with in situ survey in habitat classification and sampling scale. Subsequently habitat sub-segmentation based on the in situ survey data should be applied to satellite imagery.
이 연구에서는 모바일 전화기에서 SVG 기반 무선지도를 브라우징할 수 있는 J2ME 기반 매핑 뷰어를 설계하고 구현하였다. 제안한 기법은 무선지도를 기반으로 무선망에서 중요한 객체의 정확한 위치를 포착함으로써 산불진화정보관리시스템에 효율적으로 적용할 수 있으며, 안전하고 효율적인 진화 작업 및 지상진화대를 위한 실시간 진화환경정보를 제공하는데 기여할 수 있다. 아울러 이 기법은 이동 좌표를 표현하기 위한 클라이언트의 매핑 기능을 서버로 이전함으로써 개인 휴대폰에서도 SVG 기반 뷰어를 운영할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 중해상도 위성영상으로 대표적인 SPOT, 아리랑, IRS-1C위성영상에 대하여 각기 하나의 입체모델을 이용한 지도제작 실험을 수행하였으며, 각각에 대한 위치정확도, 판독 및 묘사가능한 지형지물의 분석, 기존 수치지도와의 비교 등을 통하여, 제작가능한 지도축척의 범위에 대한 기술적인 검토 및 경제성 검토를 하였다. 도화작업에 있어서, SPOT 영상은 수치입체도화기를 사용한 3차원 도화를 하였으며, 아리랑 및 IRS-lC 위성영상은 데이터에 대한 시스템 지원상의 문제가 있어서 영상정합 방법으로 수치표고모형을 생성한 후 정사보정영상을 제작하여 head-up digitizing에 의한 2차원 도화를 실시하였다. 실험 결과 중해상도 영상으로 큰 도로, 하천, 수애선 등 일부 항목에 대하여 판독과 묘사가 가능하였지만, 불가능한 항목이 많았다. 지도제작 측면에서 SPOT은 1/50,000지형도 수정용, 아리랑 및 IRS-lC는 1/25,000지형도의 수정용으로 활용이 가능하다고 판단되었다.
Low-cost microcomputer systems can be assembled which possess computing power, color display, memory, and storage capacity approximately equal to graphic workstactions. A low-cost, flexible, and user-friendly IBM/PC/XT/AT based image processing system has been developed and named as KMIPS(KAIST (Korea Advanced Institute of Science & Technology) Map and Image Processing Station). It can be easily utilized by the resource managers who are not computer specialists. This system can: * directly access Landsat MSS and TM, SPOT, NOAA AVHRR, MOS-1 satellite imagery and other imagery from different sources via magnetic tape drive connected with IBM/PC; * extract image up to 1024 line by 1024 column and display it up to 480 line by 672 column with 512 colors simultaneously available; * digitize photographs using a frame grabber subsystem(512 by 512 picture elements); * perform a variety of image analyses, GIS and terrain analyses, and display functions; and * generate map and hard copies to the various scales. All raster data input to the microcomputer system is geographically referenced to the topographic map series in any rater cell size selected by the user. This map oriented, georeferenced approach of this system enables user to create a very accurately registered(.+-.1 picture element), multivariable, multitemporal data sets which can be subsequently subsequently subjected to various analyses and display functions.
기존의 식생정보는 대부분 5년 주기로 구축되어 최신성이 결여 되어있다. 식생의 조사는 사진측량과 사람의 현지조사로 이루어지며, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 식생의 정보 중 식생층위구조에 대한 정보는 산림의 다양성과 환경을 평가하는 중요한 요소이다. 식생의 내부구조인 층위구조는 필수적 정보이지만, 일반적인 사진측량과 사람의 조사로는 한계점이 존재하게 된다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3/3A/5 위성영상으로 부터 제작된 지수맵과 Texture맵, DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)의 차분으로 생성한 canopy정보를 Input layer로 층위자료를 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 이용하여 분류하였다. 단층과 다층의 산림의 층위 구조를 분류하여 최종분류결과 81.59% 확인하였다.
최근 위성영상이 도시계획 및 관리에 필요한 정보를 획득하는 수단으로 큰 각광을 받고 있지만 도시계획 분야에서는 위성영상이 현황을 설명하는 보조 자료나 지도를 대신하는 베이스맵으로만 이용되고 있는 실정이다. 본 연구는 도시정비사업의 정비예정구역 지정을 위해 사용되는 각종 지표를 표현할 수 있는 세부측정항목을 추출해 내고, 이렇게 설정된 세부지표 측정을 위해 위성영상과 GIS를 활용하였다. 위성영상과 GIS를 연계하면, 도시정비사업의 정비예정구역 지정을 위한 각종 지표들을 정량적으로 파악 할 수 있을 뿐만 아니라 정비예정구역의 지표특성을 기초로 하여 정비유형을 결정하는데 기여할 수 있을 것이다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.355-360
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1998
A small package of plasma instruments, Space Physics Sensor, will monitor the space environment and its effects on microelectronics in the low altitude region as it operates on board the KOMPSAT-1 from 1999 over the maximum of the solar cycle 23. The Space Physics Sensor (SPS) consists of two parts: the Ionospheric Measurement Sensor (IMS) and the High Energy Particle Detector (HEPD). IMS will make in situ Measurements of the thermal electron density and temperature, and is expected to provide a global map of the thermal electron characteristics and the variability according to the solar and geomagnetic activity in the high altitude ionosphere of the KOMPSAT-t orbit. HEPD will measure the fluxes of high energy protons and electrons, monitor the single event upsets caused by these energetic charged particles, and give the information of the total radiation dose received by the spacecraft. The continuous operation of these sensors, along with the ground measurements such as incoherent scatter radars, digital ionosondes and other spacecraft measurements, will enhance our understanding of this important region of practical use for the low earth orbit satellites.
본 연구에서는 LANDSAT 8호, KOMPSAT 2호 위성영상과 1/25,000 수치지형도를 기반으로 작성된 음영기복도를 이용하여 2007년 1월 20일 오대산 지역에서 발생한 약 4.8의 중규모 지진과 선구조선의 관계를 분석하였다. 대부분의 선행연구는 지체구조와 관련된 선구조선 분석 연구를 하였으며, 주로 2차원의 위성영상과 음영기복도를 활용하였기에 지형의 기복 등에 대한 판독이 어려워 선구조선 추출이 제한적이었다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 기반으로 작성한 3차원 입체 영상과 수계망 분석을 통해 지형의 기복, 수계의 연결성 등을 판독해 선구조선을 추출하여, 2차원 영상에서 나타나는 시각적인 판독에 의한 오류를 최소화한 선구조선 판독도를 작성하였다. 또한 진앙에 대한 선구조선의 통계 요소별 밀도를 추정하기 위해 spline 내삽법을 이용하여 선구조선의 빈도, 교차점, 길이에 대한 밀도를 계산하였다. 그리고 진앙에서의 선구조선 밀도가 얼마나 밀집되어 있는지 정량적으로 표현하기 위하여 각 격자 내의 선구조선 밀도에 대해 최대 선구조선 밀도로 나누는 상대밀도 값(Value of the Relative Density; VRD)을 계산하는 알고리즘을 개발하여 밀도도(density map)를 작성하였다. 각 영상의 진앙에서의 VRD는 최소 약 0.60에서 최대 약 0.90으로 나타났지만, 각 영상별 광원의 고도각과 방위각이 차이가 있어 영상별 VRD보다 통계 요소별 VRD의 평균치를 사용하였다. 그 결과, 빈도의 평균 VRD는 약 0.85로 교차점과 길이의 평균 VRD보다 약 21% 높게 나타나, 선구조선의 빈도 요소가 진앙의 위치와의 관계가 가장 밀접함을 확인하였다. 이와 같이 3차원 영상의 선구조선 추출을 통한 밀도 분석 기술은 향후 지진 발생 가능 지역 분석에 기초자료로써의 의미가 있을 것으로 기대된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.413-416
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2006
As even small features can be classified as high resolution imagery, urban remote sensing is regarded as one of the important application fields in time of wide use of the commercialized high resolution satellite imageries. In this study, we have analyzed the variogram properties of high resolution imagery, which was obtained in urban area through the simple modeling and applied to the real image. Based on the grasped variogram characteristics, we have tried to decomposed two high-resolution imagery such as IKONOS and QuickBird reducing window size until the unique variogram that urban feature has come out and then been indexed. Modeling results will be used as the fundamental data for variographic analysis in urban area using high resolution imagery later on. Index map also can be used for determining urban complexity or land-use classification, because the index is influenced by the feature size.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.358-360
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2008
Recently there are many pilot studies for advanced application of first Korea national high resolution satellite image, which is called as KOMPSAT-MSC (Korean Multi-purpose Satellite-Multi-Spectral Camera), in Korea. In this study the forest type classification methodology is developed and its distribution map was constructed by applying high resolution satellite image, KOMPSAT-MSC, based on Tasseled Cap Transformation, especially through comparing the result of detailed filed surveying such as forest type, tree species, tree diameter, tree age and tree crown density in pilot study area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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