• 대한원격탐사학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.617-627
• /
• 2010

Although many researches for heat island study have been developed, there is little attempt to link the findings to actual and hypothetical scenarios of urban developments which would help to mitigate the Urban Heat Island (UHI) in cities. The aim of this paper is to analyze the UHI at urban area with different geometries, land use, and environmental factors, and emphasis on the influence of different geometric and environmental parameters on ambient air temperature. In order to evaluate these effects, the parameters of (i) Air pollution (i.e. Aerosol Optical Thickness (AOT)), (ii) Green space Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), (iii) Anthropogenic heat (AH) (iv) Building density (BD), (v) Building height (BH), and (vi) Air temperature (Ta) were mapped. The optimum operational scales between Heat Island Intensity (HII) and above parameters were evaluated by testing the strength of the correlations for every resolution. The best compromised scale for all parameters is 275m resolution. Thus, the measurements of these parameters contributing to heat island formation over the study areas of Hong Kong were established from mathematical relationships between them and in combination at 275m resolution. The mathematical models were then tabulated to show the impact of different percentages of parameters on HII. These tables are useful to predict the probable climatic implications of future planning decisions.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권5_1호
• /
• pp.989-998
• /
• 2021

구름의 영향을 크게 받는 광학위성영상의 활용에 있어 일정 주기 합성은 구름의 영향을 최소화할 수 있는 유용한 방법이다. 최근 주기 합성 시 구름과 구름 그림자 정보가 직접 입력되어 일정 주기 시 두 인자의 영향을 가장 덜 받는 최적의 화소를 선택하는 기법이 제시되었다. 최적의 합성 결과를 도출하기 위해서는 구름과 구름 그림자의 정확한 추출이 필수적이다. 또한 농작물과 같이 분광정보가 중요한 대상의 경우 주기 합성 시 분광정보의 손실이 최소화되어야 한다. 본 연구에서는 구름과 구름 그림자의 높은 탐지정확도를 유지하면서 분광정보의 손실이 적은 탐지 기법을 도출하기 위해, 강원도 고랭지 배추밭을 대상으로 두 분광척도(Haze Optimized Tranformation; HOT, MeanVis)를 이용한 방법과 Sentinel-2A/B에서 제공되는 구름 정보를 비교 분석하였다. 2019년~2021년까지 자료를 분석한 결과 Sentinel-2A/B위성의 구름 정보는 F1값이 0.91인 탐지 정확도를 보이나, 밝은 인공물이 구름으로 오탐지되었다. 이에 비해 HOT에 임계치(=0.05)를 적용해 획득한 구름 탐지 결과는 상대적으로 낮은 탐지 정확도(F1=0.72)를 보였으나, 오탐지가 적어 분광정보의 손실을 최소화하였다. 구름 그림자의 경우, Sentinel-2A/B 부가 레이어에서는 최소한의 그림자만이 탐지된 결과를 볼 수 있었으나, MeanVis에 임계치(= 0.015)를 적용했을 시 지형적으로 발생한 그림자와 구별 가능한 구름 그림자만을 탐지할 수 있었다. 분광척도 기반 구름 및 그림자 정보를 입력해 안정된 월별 합성된 식생지수결과를 획득하였으며, 향후 Sentinel-2A/B의 높은 정확도의 구름 정보를 주기 합성에 입력해 비교할 예정이다.