대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.698-701
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2006
Remotely sensed data have been utilized efficiently for damage detection immediately after the natural disaster since they provide valuable information on land cover change due to spatial synchronization and multitemporal observation over large areas. Damage information obtained at an early stage is important for rapid emergency response and recovery works. Many useful techniques to analyze the characteristics of the pre- and post-event satellite images in large-scale damage detection have been successfully investigated for emergency management. Since high-resolution satellite images provide a wealth of information on damage occurred in urban areas, they are successfully utilized for damage detection in urban areas. In this research, a method to perform automated damage detection is proposed based on the differences of the textural characteristics in pre- and post- high resolution satellite images.
The Saemangeum embankment construction have changed the flowing on the topography of the coastal marine environment. However, the variety of ecological factors are changing from outside of Saemangeum embankment area. The ecosystem of various marine organisms have led to changes by sea surface temperature. The aim of this study is to monitoring of sea surface temperature(SST) changes were measured by using thermal infrared satellite imagery, MODIS and Landsat. The MODIS data have the high temporal resolution and Landsat satellite data with high spatial resolution was used for time series monitoring. The extracted informations from sea surface temperature changes were compared with the dyke to allow them inside and outside of Saemangeum embankment. The spatial extent of the spread of sea water were analyzed by SST using MODIS and Landsat thermal channel data. The difference of sea surface temperature between inland and offshore waters of Saemangeum embankment have changed by seasonal flow and residence time of sea water in dyke.
본 연구는 2012년부터 2021년까지 동북아시아 해역에서 발생한 해수고온현상을 Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS)/Meteorological Imager sensor (MI)와 GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A)/Advanced Meteorological Imager sensor (AMI) 정지궤도 위성 해수면온도 자료를 통해 탐지하였다. 특히 2018년 이후 및 2020년에 해수고온현상의 빈도와 강도가 눈에 띄게 증가하였음을 발견하였다. Optimal Interpolation Sea Surface Temperature (OISST) 자료와 천리안위성 자료를 활용한 T-test 통계적 검증은 해수면 온도가 통계학적으로 유의미하게 상승했다는 것을 확인시켜 주었으며, 이는 기후 변화의 직접적 영향이라는 결론을 뒷받침한다. 이 연구 결과는 해수고온현상의 지속적인 모니터링과 정밀한 분석의 중요성을 강조한다. 복잡한 지형과 다양한 기후 조건을 가진 동북아시아에서 이루어진 연구는 글로벌 기후 변화가 지역 환경에 미치는 영향을 이해하는 데 있어 중요한 통찰을 제공한다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.840-843
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2006
The aim of this study was to detect landslide using satellite image and apply the landslide to probabilistic landslide-susceptibility mapping at Gangneung area, Korea using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified by change detection technique of KOMSAT-1 (Korea Multipurpose Satellite) EOC (Electro Optical Camera) images and checked in field. For landslide-susceptibility mapping, maps of the topography, geology, soil, forest, lineaments, and land cover were constructed from the spatial data sets. Then, the sixteen factors that influence landslide occurrence were extracted from the database. Using the factors and detected landslide, the relationships were calculated using frequency ratio, one of the probabilistic model. Then, landslide-susceptibility map was drawn using the frequency ration and finally, the map was verified by comparing with existing landslide locations. As the verification result, the prediction accuracy showed 86.76%. The landslide-susceptibility map can be used to reduce hazards associated with landslides and to land cover planning.
본 연구는 한반도 지역의 지상기온에서 나타나는 기후변화시그널의 탐지와 예측을 목적으로 하고 있으며, 일본기상청 전지구 수치모델(MRI/JMA CGCM) 모의실험자료인 통제실험자료(대기 중 $CO_2$ 농도 변화가 없다는 가정 아래 실험된 자료)와 시나리오실험자료($CO_2$ 농도가 4배까지 연 1%씩 증가하는 가정 아래 실험된 자료)를 사용하였다. 수치모델 자료기간은 142년 자료이며, 관측치로 사용되는 ECMWF 재분석자료는 43년 자료이다. 모든 자료는 42개 격자점으로 이루어진 동일한 공간구조로 구성되었다. 베이지안 지문법과 자기회귀과정인 회귀모형(AUTOREG 모형)을 각각 적용하여 격자점별로 탐지 작업을 수행하였다. 탐지 결과가 유의한 격자점에 대하여 2100년까지 예측 작업을 수행하였다.
지구 온난화와 이로 인한 해수면의 상승은 명백히 전 지구적으로 일어나고 있는 변화이며 해안선의 변화 또한 동반되고 있다. 해안선은 해수면의 상승뿐만 아니라 인위적인 활동에 의해서도 변화할 수 있으나 지구온난화에 의한 해안선 변화의 파악은 지구 온난화의 진행을 파악할 수 있는 지표로써 활용이 가능하다. 따라서 본 연구의 목적은 자동으로 해안선을 추출 및 변화를 파악하는 데에 있다. 본 연구에서는 자동으로 해안선을 추출하기 위해서 수분지수를 활용하여 물과 육지의 대조를 극대화하였으며, 해안선의 자동 추출이 용이하도록 하였다. 수분지수로 변환된 영상에서 자동으로 물과 육지를 분할하기 위하여 적정 임계값을 자동으로 찾을 수 있도록 영상처리 기법을 적용하였고, 경계선 검출 알고리즘을 통하여 해안선을 추출하였으며 추출된 해안선으로 변화를 탐지하는 방법론을 제시하고자 하였다. 자동으로 물과 육지를 분할하고 경계선을 찾는 영상처리 기법은 다른 자료의 도움 없이 LANDSAT 영상만을 이용하여 적용될 수 있으며 추출된 해안선 또한 기준자료로 이용된 NLCD(National Land Cover Database) 자료와의 비교를 통해 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 지구 온난화의 지표로써의 활용 가치를 확인하기 위해 연구 대상지역을 지층의 온도가 연중 $0^{\circ}C$ 이하로 항상 얼어 있는 영구동토로 선정하여 영구동토의 해빙으로 인한 해안선 변화를 정량적으로 확인할 수 있었으며 해안선의 변화가 가속화한다는 사실을 확인할 수 있었다.
고해상도(Very High Resolution; VHR) 위성영상을 이용한 재난 피해 평가는 신속한 피해 정보 추출과 함께 세부적인 피해 정보 획득이 가능하다. 하지만 일반적으로 VHR 위성의 낮은 영상 취득 주기로 인해 재난 발생 전 VHR 영상의 수급은 제한적이며, 재난 발생 후 영상만으로는 피해 지역과 미피해 지역의 정확한 식별에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 산불 발생 후 VHR 위성영상과 GIS (Geographic Information System) 데이터를 이용하여 국내 산불 피해 지역에 대한 변화 탐지를 수행하였다. 산불 발생 전 VHR 영상을 대체하기 위한 GIS 데이터로는 토지피복도가 사용되었으며, 산불 발생 전 토지피복 현황에 대한 공간정보를 이용하여 산불발생 전 NIR (near-infrared) 영상을 시뮬레이션하였다. 변화 탐지 과정에서는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 상관도 기반의 변화 탐지 기법을 적용하였으며, superpixel 기반의 영상 분석을 통해 영상 분석의 복잡도를 감소시키는 동시에 VHR 영상의 디테일을 보존하고자 하였다. 제안 기법은 2019년 발생한 강원도 산불 지역에 대해 검증되었으며, 두 연구 지역에 대해 모두 98% 이상의 높은 전체 정확도와 0.97 이상의 높은 F1-score 값을 제시하였다.
본 연구는 한반도 토지이용 및 토지피복 모니터링에 필요한 현존 자료의 특성과 활용 가능성을 분석하여 문제점을 파악하고 향후 한반도 전역의 국토모니터링을 위한 기술적 방안을 제시하고자 한다. 한반도 토지이용과 관련된 비 공간자료는 1911년부터 집계된 지적통계자료가 있다. 초기의 연도별 지적통계자료는 토지이용 변화의 추세를 가늠하는데 사용될 수 있지만, 분단 이후의 자료는 지목과 실제 토지이용 상태의 불일치로 토지 이용 모니터링에 직접적으로 사용하기에는 어려움이 있다. 한반도 토지 이용 및 토지 피복을 모니터링하기 위한 공간자료는 1970년대 이후 위성 영상자료를 이용하여 제작한 토지피복도가 주를 이루고 있다. 두 기관에서 독자적으로 제작된 서로 다른 시기의 북한 토지피복도를 이용하여 토지피복변화를 분석한 결과, 사용된 위성영상의 계절별 차이와 위성영상 분류과정에 적용된 분류등급과 분류방법의 불일치 등으로 직접 비교에 많은 어려움이 있었다. 지속적인 한반도 토지이용 및 토지피복 모니터 링을 위한 토지피복도 제작은 위성영상의 계절적 조건, 분류방법, 좌표등록 등에 호환성이 보장되도록 단일의 기준이 마련되어야 하며, 아울러 국제적인 토지피복 분류등급이나 정확도에서도 호환성을 갖추어야 한다.
본 연구는 화소 기반 공간메트릭스를 활용하여 대구시를 사례로 1989년부터 2009년까지 도시 녹지에 대한 공간적 변화를 분석하였다. 이를 위해 먼저 토지피복 변화탐지를 통해 대구시 녹지가 다른 토지피복으로 전환된 유형과 면적 및 공간적 분포를 분석하였다. 다음으로 국지적 차원의 공간적 변화를 도출할 수 있는 이동창 샘플링을 적용하여 크기, 형태, 응집, 다양성 관련 화소 기반 공간메트릭스를 산출하였으며, 1989년에서 1998년, 1998년에서 2009년까지 공간메트릭스 값의 변화를 차이지도로 시각화하여 종관 분석을 수행하였다. 마지막으로 대구시 시가지 개발축에 따른 녹지의 공간적 변화를 파악하기 위하여 횡단축 분석을 수행하였다. 분석 결과, 지난 20년 동안 대구시 녹지는 달성군, 성서 및 안심 등과 같은 신시가지의 택지개발지구를 중심으로 점차 파편화된 것으로 나타났다. 산림은 화원 일대의 파편화가 가장 두드러지게 나타났으며, 그 진행속도에 있어서는 칠곡 일대가 가장 빠르게 변화하였다. 초지는 많은 지역에서 그 면적과 응집지수가 감소하여 파편화가 크게 나타났으며 특히, 안심 일대의 파편화가 가장 많이 나타났다. 본 연구를 통해 대구시 녹지의 양적 감소 뿐만 아니라 파편화가 진행된 지역을 도출할 수 있었다. 이러한 결과는 대구시가 친환경적인 도시개발정책을 수립하는데 있어 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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