• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.378-381
• /
• 2008

The regulating and relaxing targets in the Land Use Regulation and Total Maximum Daily Loads are influenced by Land cover information. For the providing more accurate land information, this study attempted to generate an impervious surface map using KOMPSAT-2 image which a Korea manufactured high resolution satellite image. The classification progress of this study carried out by tasseled-cap spectral enhancement through each class extraction technique neither existing classification method. KOMPSAT-2 image of this study is enhanced by Soil Brightness Index(SBI), Green vegetation Index(GVI), None-Such wetness Index(NWI). Then ranges of extracted each index in enhanced image are determined. And then, Confidence Interval of classes was determined through the calculating Non-exceedance Probability. Spectral distributions of each class are changed according to changing of Control coefficient(${\alpha}$) at the calculated Non-exceedance Probability. Previously, Land cover classification map was generated based on established ranges of classes, and then, pervious and impervious surface was reclassified. Finally, impervious ratio of reclassified impervious surface map was calculated with blocks in the study area.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
• /
• pp.94-97
• /
• 2006

Timber stand age information of timber in industrialized plantation forest is generally collected by field surveying which is labor-intensive, time-consuming, and very costly. It is also inconsistent in analyses perspective. As an alternative, The objective of this research is to present a practical solution for estimating timber age of loblolly pine plantation using Landsat thematic mapper (TM) images, shuttle radar topography mission (SRTM), and national elevation dataset (NED). A multivariate regression model was developed based upon satellite image-based information (i.e.normalized difference vegetation index (NDVI), tasseled cap (TC) transformation, and derived tree heights). A residual studentized technique was applied to remove potential outliers. After that, a refined age estimation model with a correlation coefficient R-square of 84.6% was obtained. Finally, the feasibility test of estimated model was performed by comparing estimated and measured stand ages of timber plantations using test datasets of plantation stands (2,032 stands). The result shows that the proposed method of this study can estimate loblolly pine stand age within an error of $2{\sim}3$ years in an effective and consistent way in terms of time and cost.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.583-590
• /
• 2008

본 논문은 Landsat TM 영상을 활용하여 교목연령 추정과 이와 관련이 있는 영상의 밴드값과 식생지수에 대한 상관관계 연구를 수행하였다. 기본적으로 본 연구에서는 취득시기가 다른 Landsat TM 영상 (1990, 1994, 1998년)과 Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)과 National Elevation Dataset(NED) 영상의 차분영상이 사용되었으며 밴드 4, 5, 7 영상, 태슬모자형 변환을 통한 녹색식생지수, 토양수분지수 영상, 정규식생지수 (NDVI), 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI), 토양보정식생지수 (SAVI) 영상은 Landsat TM 영상에서 추출되었다. 각각의 영상에서 추출된 값인 총 1992개 자료를 회귀분석을 통하여 분석하였고 연구 결과 교목연령을 추정하는데 있어서 가장 높은 결정계수($R^2$)값을 보이는 요소로는 태슬모자형 변환 토양수분지수. 적외선지수 (II), 식생상태지수 (VCI) 영상이며 이들 값이 교목연령을 추정하는데 가장 많은 영향이 있음을 알 수 있다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.23-32
• /
• 2011

본 연구에서는 소유역을 정방형 격자망으로 형성하고 GIS 데이터처리를 행하여 다양한 지형적인 요소를 각 격자 단위로 해석할 수 있도록 한 다음, 분포형 모형 중 대표적인 $Vflo^{TM}$에 적용하였다. 그리고 모형을 이용함에 있어서 소유역 내에서 공간적으로 상이함을 무시하고 유역의 평균적인 토양함수조건을 적용하는 종전의 연구와 달리, 픽셀 단위로 구성되어 있는 LANDSAT 7 $ETM^+$ 위성영상으로부터 Tasseled Cap 변환을 통해 추출한 토양함수정보 를 모형의 각 격자에 적용하였다. 연구 결과, 소유역에서 토양함수의 공간적인 변화가 분포형 모형의 틀에 잘 부합할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 영상획득시기의 습윤지수와 10일 선행강우량과의 관계식을 추정하였으며, 이를 통해 구한 가중치의 적용성을 입증할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권6D호
• /
• pp.915-922
• /
• 2008

불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로, 도시화율을 추정하거나 도시의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 수문학적인 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수층의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 불투수층을 추정하기 위해 중랑천 유역을 대상지역으로 선정하고, $30m{\times}30m$ 공간해상도의 Landsat-7 ETM+ 영상과 $1m{\times}1m$의 고해상도 위성영상을 구축하였으며 tasselled cap 변환과 식생지수(NDVI) 변환을 수행하여 다양한 예측변수를 고려하였다. 수집된 학습자료에 분류 및 회귀트리를 적용하여 불투수층 추정모델을 구성하였고, 이를 지도화하여 중랑천 유역의 불투수층을 나타냈다.