In this study, changes in the fluvial landforms of the Yeoju section of the Han River, which was made up of the Han River Restoration Project, were examined through existing previous research data, government's environmental impact assessment data, satellite images, and field observations. For example, In the vicinity of Dori Island, the most upstream part of the study section, the location of the confluence of the Han River and Cheongmi Stream was changed, and it was found that a significant portion of the sand sedimentary layer disappeared. In the Bawuinupgubi area, the wetland, which is the first class in the ecological nature, was greatly modified, and the elevation of the ground rose as Gangcheon island and it was completely separated from the river by dredging The confluence of Geumdangcheon and the point bar of Yeonyang-ri in the south were also dredged, turned into an artificial waterfront park, and a chute channel remained in the form of a wetland was also developed as a recreational park. The deposional forms around Baekseok-ri islands also disappeared as dredging was carried out. Among the areas adjacent to the confluence of Bokcheon and Yangchon-ri Island, some sedimentay forms remains, but the abandonned channel between Yangchon-ri and the northern river bank has been changed into a riverside reservoir through dredging and embankment construction, and the waterway of the tributary river(Yazoo) has been greatly changed.
본 연구는 낙동강 하구의 습지를 대상으로 습지생태계의 공간정보 추출을 위해 지리정보시스템 및 원격탐사 기법을 이용하여 3차원 습지목록을 제작하였다. 습지와 관련된 현장 조사는2009년 3월부터 8월까지 실시하였고, Landsat TM (2002년 10월 30일), Kompsat-2 (2008년 1월 17일 & 2008년 11월 20일) 인공위성 영상 자료와 항공 LiDAR (2009년 3월 1일) 및 국토지리정보원에서 제작된 수치지형도(1:5,000)를 사용하였다. 각종 영상자료는 기하보정한 후, 감독분류 및 무감독분류를 실시하여 현지 식생조사 자료와 비교, 분석해 습지분류도를 제작하였으며, 습지의 생산력을 분석하기 위해 낙동강 하구 습지의 우점식물종인 갈대군락의 생산성에 근거한 습지생산력 지도를 작성하였다. 또한 제작된 3차원 습지지도는 철새의 가시권 분석, 침수 모델링, 저서생물의 분포 특성 파악 등으로 다양하게 활용할 수 있는 방안을 제시하여 이러한 기법들을 잘 이용하면 우리나라 전역의 습지목록 작성에 활용될 수 있을 것이다.
2017년 1월 20일 영동 뇌설 사례는 강수 초기 3시간 동안 20 cm 이상의 강한 강설이 낙뢰와 함께 영동 해안 지역에 나타났다. 이 연구에서는 강한 강수 기간 동안 고층 관측 자료를 이용하였고, 고층 관측 장비는 북강릉 지점의 연직바람관측장비, 라디오미터 그리고 레윈존데를 사용하였다. 북강릉과 강릉원주대학교에서 강한 강수가 나타났을 때 연직 바람과 기온의 특징을 조사한 결과는 다음과 같다: 1) 2~6 km에서 강한 북동풍 그리고 4~6 km에서 $-18^{\circ}C\;km^{-1}$ 이상의 기온 감률을 보이는 강한 대기불안정이 관측되었다. 이러한 특징은 대류운이 6 km 이상 고도까지 발달하였음을 나타낸다. 2) 1 km 이하에서 기온의 감소가 나타났으며, 이것은 북강릉 지점 AWS 지상 기온이 약 30분 동안 $4^{\circ}C$ 감소한 것과 잘 일치한다. 이러한 기온 감소는 동서 방향의 좁은 영역에서 나타나고 레이더 에코와 낙뢰 분포 영역도 동일한 위치에서 관측되었다. 이것은 중위도 저기압의 한랭전선형 강수의 특징과 유사하다. 결과적으로 영동 뇌설 사례는 한랭전선형 강수와 대류성 강수의 영향이 결합된 시스템으로 분석하였다.
한국 남해연안 및 서해남부연안은 겨울철 강한 북서 계절풍과 이에 동반된 냉기류 그리고 조석작용에 의해 수직혼합이 용이하며 이 혼합된 연안냉수는 그 형성 위치로부터 외해로 이동되어짐이 인공위성 열적외선 영상으로부터 쉽게 추적된다. 특히 이들 연안수들은 북서계절풍의 영향을 강하게 받아 서해남부연안수는 혹산도 부근에서 형성된 후 추자도 부근까지 남하하고 때때로 제주해협을 통과하여 남해로 유입된다. 남해 연안수는 주기 적인 북풍에 의하여 외해로 확장하는데, 확장형태에 따라 침강확장과 표류확장으로 구분할 수 있다. 침강확장은 남해연안수가 바람에 의하여 외해로 확장하는 동안 해수면에서 계속 냉각이 될 경우 밀도가 높아져 해저면으로 침강하면서 확장하는 경우이고, 냉각이 일어나지 않을 때는 표층에 떠서 외해로 확장된다. 이러한 확장형태에 따라 침강확장시는 그 연직적인 움직임이 난류수와 반시계방향의 혼합이 일어나고, 표류확장시는 시계방향의 혼합이 일어난다. 또한 남해연안수의 확장은 수온전선에도 영향을 미치는데, 침강확장시는 수온전선의 저층에서 급격한 수온변화가 나타나고 표류확장시는 표층에서 강한 변화가 나타난다. 화장형태에 따른 내부수온구조를 보면 침강확장시는 전층이 평균보다 낮게 나타나지만, 표류확장시는 표층에서만 평균보다 낮게 나타난다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.65-65
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2002
In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.
2010년 발사 예정인 다목적실용위성 5호 (KOMPSAT-5, KOrea Multi-Purpose SATellite-5)는 기상상태와 태양고도에 제약을 받지 않고 영상 획득이 가능한 SAR(Synthetic Aperture Radar) 시스템이 탑재된다. 본 연구에서는 SAR를 이용한 레이더 측량기법 (radargrarnrnetry)을 적용하기 위하여 KOMFSAT-5의 예상 궤도와 영상 모드를 분석하여 최적의 영상 조합을 제시하였다. 임의의 지상점에서 가장 가까운 위치에 있는 궤도로부터 패스번호를 부여하였고, 충분한 고도해상도를 얻기 위해 시차(parallax)에 따른 도민감도는 0.5이상을 선택하였으며, 레이더 영상의 기하왜곡을 고려하여 고도민감도가 0.8이하가 되는 영상 조합을 최적 조건으로 제시하였다. 예를 들어, 인접한 패스간의 거리가 약 95 km인 적도에서는 기하학적 모델을 이용하여 패스번호 3-9와 5-3의 두 쌍이 최적의 영상조합으로 제시되었다. 또한 임의로 선택한 대전과 남극 세종기지 지점에서는 STK 소프트웨어를 통해 궤도를 계산하였다. 대전에서는 5-4, 7-5, 8-5의 세 영상 조합을, 남극 세종기지에서는 8-6, 9-7, 10-7, 11-8, 12-8, 13-9, 14-9, 15-9, 15-10, 15-11의 열 쌍의 영상 조합이 레이더 측량기 법에 최적임을 제시하였다.
작물의 스트레스를 탐지하는 것은 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 광화학 반사 지수 (PRI)는 LUE의 원격 감지 지표로서 개발되었으며, 많은 연구자들에 의해 식생의 스트레스 탐지에 효과적으로 사용할 수 있음이 입증되었다. 그러나 원격탐사 영상에 기반한 PRI를 이용한 연구는 매우 드물다. 낮은 분광해상도로 인하여 드론 및 위성영상 기반의 PRI 모니터링이 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 다중분광 센서 기반의 PRI를 산정하기 위하여 인접한 밴드를 이용한 융합 방법을 제안하였다. 제안한 기법을 초분광 및 다중분광 영상에 적용한 결과 산출된 PRI는 79%의 설명력을 나타내었으며, 지상고정형 센서의 관측값과도 유사한 변동 특성을 나타내었다. 따라서 밴드 융합에 의한 PRI는 작물 스트레스 평가에 적용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 원격 탐사 영상에 대한 특징 기반 영상 정합 (Image Registration) 방법의 고속화를 위한 딥러닝 기반 특징점 필터링 방법인 DLKF (Deep Learning Keypoint Filtering)를 제안한다. 기존의 특징 기반 영상 정합 방법의 복잡도는 특징 매칭 (Feature Matching) 단계에서 발생한다. 이 복잡도를 줄이기 위하여 본 논문에서는 특징 매칭이 영상의 구조물에서 검출된 특징점으로 매칭되는 것을 확인하여 특징점 검출기에서 검출된 특징점 중에서 구조물에서 검출된 특징점만 필터링하는 방법을 제안한다. DLKF는 영상 정합을 위하여 필수적인 특징점을 잃지 않으면서 그 수를 줄이기 위하여 구조물의 경계와 인접한 특징점을 보존하고, 서브 샘플링 (Subsampling)된 영상을 사용한다. 또한 영상 분할 (Image Segmentation) 방법을 위해 패치 단위로 잘라낸 영상을 다시 합칠 때 생기는 영상 패치 경계의 잡음을 제거하기 위하여 영상 패치를 중복하여 잘라낸다. DLKF의 성능을 검증하기 위하여 아리랑 3호 위성 원격 탐사 영상을 사용하여 기존 특징점 검출 방법과 속도와 정확도를 비교하였다. SIFT 기반 정합 방법을 기준으로 SURF 기반 정합 방법은 특징점의 수를 약 18% 감소시키고 속도를 약 2.6배 향상시켰지만 정확도가 3.42에서 5.43으로 저하되었다. 제안하는 방법인 DLKF를 사용하였을 때 특징점의 수를 약 82% 감소시키고 속도를 약 20.5배 향상시키면서 정확도는 4.51로 저하되었다.
제주도는 지질 및 수문계의 특이성으로 인해 수문기상인자 분석을 통한 수문 분석 및 효율적인 물관리가 필수적이다. 하지만 수문기상인자의 지상관측자료는 주변 환경에 의한 영향이 크게 작용하여 공간적인 대표성을 띄기 힘들며, 이를 극복하기 위해 원격탐사 방법이 사용된다. 본 연구에서는 제주도에서 기존에 다른 지역들에서 적용성이 검증된 바 있는 MOD16 증발산량, Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 증발산량, GLDAS 토양수분, Advanced SCATerometer(ASCAT) 토양수분 산출물들의 적용성을 평가하였다. 증발산의 경우 강수량과의 총량 비교 및 플럭스타워 증발산량 관측자료와의 비교를 시행하였고, 토양수분의 경우 6개 토양수분 관측소의 관측자료와 비교하였다. 그 결과 증발산량의 경우 연 강수량의 57%가 증발산량으로 산출되었고, MOD16 증발산량과 GLDAS 증발산량의 상관계수는 0.759로 양호한 값이 산출되었으나, 플럭스타워 증발산량 데이터와 MOD16 증발산량의 상관계수는 0.289, GLDAS 증발산량과의 상관계수는 0.434로 상대적으로 적합성이 낮게 나타났다. 토양수분의 경우 GLDAS 자료의 경우 모든 지점에서 지점자료와 비교하였을 때 RMSE 값은 0.05 미만의 값을 나타냈고, 상관계수의 유의성 검정 결과 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다. 하지만 위성자료의 경우 월각지점에서 0.05 이상의 RMSE 값이 나타났고, 세화, 한동 지점에서 상관성이 없다는 상관계수의 유의성 검정 결과를 확인하였다. 이는 제주도에 설치된 증발산량 및 토양수분 센서의 품질관리 및 공간대표성을 띄는 면단위 센서가 충분히 제공되지 않아 위와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된며 더불어 지점 자료의 관리 및 위성, 재분석 자료의 경우 관측 픽셀이 해안과 인접할 시 나타나는 오차로 추정된다. 본 연구를 통해 기존 수문기상인자 지상관측 자료의 개선 필요성을 역셜하고, 이를 통해 제주도에서의 효율적인 물관리 를 위한 기반을 구축하고자 한다.
본 연구에서는 광학 원격탐사 영상의 획득 시 태양의 고도 및 방위가 대상 지역의 지형기복과 결합하여 나타나는 영향 및 다수의 시기에 걸쳐 획득한 영상을 비교분석하는 경우 영상 촬영시기의 차이로 인한 태양의 위치변화와 지형기복이 결합하여 나타나는 영향에 대한 보정을 시도하였다. 한라산과 다수의 분석구가 분포하는 제주도를 대상으로 Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 지형자료를 사용하여 국지적조도의 모델링 시 커널의 크기를 $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, $9{\times}9$ 화소로 변화시키며 Lambertian 보정기법인 cosine 보정법과 비 Lambertian 보정기법인 c-보정법을 적용하고 보정기법 및 커널 크기에 대한 지형보정 효과를 분석하였다. 개별 영상의 육상지역에 대하여 보정을 수행한 결과 커널의 크기 $7{\times}7$을 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 보정효과가 가장 우수한 것으로 평가되었고, 대상지역을 ISODATA 무감독분류법을 이용하여 선택된 산림지역에 한정하여 지형보정을 수행한 경우에는 커널의 크기 $9{\times}9$를 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 가장 우수한 결과가 도출되었으며 다양한 지표피복이 혼합된 대상지역 대한 보정보다 효과가 큰 것으로 평가되었다. 다시기 영상의 경우 세 시기에 획득된 영상에 대하여 각각 지형보정을 수행한 후 상대적 방사도 보정을 적용하였을 때 지형보정을 수행하지 않은 경우와 비교하여 적외선 파장영역에서는 보다 균질한 반사도로 방사보정이 이루어졌으며 가시광 파장영역에서는 원영상의 반사도 패턴이 잘 보존된 결과가 도출되었다. 이상의 결과로부터 주변 지형으로부터 반사되는 에너지와 불완전한 대기보정으로 인한 잔류 대기영향을 고려하는 c-보정법을 적용하는 경우 cosine 보정법보다 우수한 지형보정 효과가 나타나며 수치표고모델에 내재된 수평과 수직방향 오차 및 위성영상과의 정합오차의 영향을 감소시기키 위하여 국지적 조도의 모델링 시 커널의 크기를 증가시키는 경우 지형보정의 효과가 증대되는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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