This paper proposes an extended model evaluation method that considers not only the model performance but also the model structure and parameter uncertainties in hydrologic modeling. A simple reservoir model (SFM) and distributed kinematic wave models (KWMSS1 and KWMSS2 using topography from 250-m, 500-m, and 1-km digital elevation models) were developed and assessed by three evaluative criteria for model performance, model structural stability, and parameter identifiability. All the models provided acceptable performance in terms of a global response, but the simpler SFM and KWMSS1 could not accurately represent the local behaviors of hydrographs. Moreover, SFM and KWMSS1 were structurally unstable; their performance was sensitive to the applied objective functions. On the other hand, the most sophisticated model, KWMSS2, performed well, satisfying both global and local behaviors. KMSS2 also showed good structural stability, reproducing hydrographs regardless of the applied objective functions; however, superior parameter identifiability was not guaranteed. A number of parameter sets could result in indistinguishable hydrographs. This result indicates that while making hydrologic models complex increases its performance accuracy and reduces its structural uncertainty, the model is likely to suffer from parameter uncertainty.
본 연구는 컬러항공사진을 이용하여 컬러영상, 그레이영상 그리고 각 밴드별(RGB) 수치표고모형(DEM)을 생성하여 정확도를 평가하고 좌우 영상간의 상관관계를 분석하기 위한 것이다. 수치표고모형을 생성하기 위한 대표적인 방법으로 수치지도를 이용하는 방법과 영상정합기법을 이용하여 수치표고모형을 생성할 수 있다. 영상정합기법에 의한 수치표고모형 생성 방법은 입체위성영상 또는 항공사진을 이용하는 방법이 있으며 컬러항공사진의 경우 스캐너에서 3개의 밴드(RGB)로 스캔된 영상을 사용한다. 본 연구에서는 컬러항공사진의 수치표고모형 정확도를 분석하기 위하여 모두 5가지 영상(컬러영상, 그레이영상, Red 영상, Green 영상, Blue 영상)을 획득하였다. 각 밴드별 수치표고모형을 생성하여 수치지도에서 추출된 표고점 자료와의 평균제곱근오차(RMSE) 값을 비교하였고, 정확도 분석을 수행하였다. 정확도의 원인을 검증하고자 각 밴드의 좌우 영상에 대한 유사성을 분석하였으며, 그 결과 Red 영상을 이용하는 경우 가장 정확한 수치표고모형을 얻을 수 있었다.
TPI (Topographic Position Index)와 경사도를 조합하여 새로운 산사태 인자인 TSI (TPI-Slope Index)를 제안하고 산사태 예측모형에 적용하였다. 이를 위해, 먼저 다양한 분석 반경의 TPI를 서로 비교하여 TPI350이 연구 대상 지역에 가장 적합함을 알아내었고, 이를 경사도와 조합하여 TSI를 제작하였다. 본 논문에서 제안한 TSI의 적용성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀분석을 이용한 결과, 산사태 예측 모형에 활용할 수 있다는 결론을 얻었다. 그 후, 기타 지형 정보들과 토양 및 임상 정보를 추가하여 산사태 위험도를 평가하는 로지스틱 회귀 모형을 제작하였다. 이를 위해 DEM (Digital Elevation Model), 토양도, 임상도로부터 추출할 수 있는 산사태 관련 인자들을 수집하고 이들을 검토하여 다른 인자와 상관도가 높거나 산사태와의 연관성이 낮은 인자들은 우선 제외하였다. 그 결과, TSI, 고도, 사면 길이, 경사향, 유효 토심, 영급, 나무 밀도, 임상 등 8개의 인자가 선정되어 회귀분석에 독립변수로 입력되었다. 변수의 입력 방법(전진 선택법, 후진 제거법, 직접 선택법)에 따라 3가지 모형을 생성하였고, 이들에 대한 평가를 수행하였다. 세 모형에서 선택된 변수는 조금씩 다르지만, 공통적으로 유효 토심, 나무 밀도, TSI 인자의 중요도가 높은 것으로 나타났다.
In the last few years the automatic classification of morpholgical landforms using GSIS and DEM was investigated. Particular emphasis has been put on the morphological point attribute approaches and the extraction of drainage basin variables from digital elevation models. The automated derivation of landforms has become a neccessity for quantitative analysis in geomorphology. Furthermore, the application of GSIS technologies has become an important tool for data management and numerical data analysis for purpose of geomorphological mapping. A process developed by Dikau et al, which automates Hanmond's manual process, was applied to the pyoung chang of the kangwon. Although it produced a classification that has good resemblance to the landforms in the area, it had some problems. For example, it produced a progressive zonation when landform changes from plains to mountains, it does not distinguish open valleys from a plains mountain interface, and it was affected by micro relief. Although automating existing quantitative manual processes is an important step in the evolution automation, definition may need to be calibrated since the attributes are oftem measured differently. A new process is presented that partly solves these problems.
Kwoun Oh-Ig;Baek Sangho;Lee Hyongki;Sohn Hong-Gyoo;Han Uk;Shum C. K.
대한원격탐사학회지
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제21권1호
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pp.73-81
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2005
We construct improved geocentric digital elevation model (DEM), estimate tidal dynamics and ice stream velocity over Sulzberger Ice Shelf, West Antarctica employing differential interferograms from 12 ERS tandem mission Synthetic Aperture Radar (SAR) images acquired in austral fall of 1996. Ice, Cloud, and land Elevation Satellite (ICESat) laser altimetry profiles acquired in the same season as the SAR scenes in 2004 are used as ground control points (GCPs) for Interferometric SAR (InSAR) DEM generation. 20 additional ICESat profiles acquired in 2003-2004 are then used to assess the accuracy of the DEM. The vertical accuracy of the OEM is estimated by comparing elevations with laser altimetry data from ICESat. The mean height difference between all ICESat data and DEM is -0.57m with a standard deviation of 5.88m. We demonstrate that ICESat elevations can be successfully used as GCPs to improve the accuracy of an InSAR derived DEM. In addition, the magnitude and the direction of tidal changes estimated from interferogram are compared with those predicted tidal differences from four ocean tide models. Tidal deformation measured in InSAR is -16.7cm and it agrees well within 3cm with predicted ones from tide models. Lastly, ice surface velocity is estimated by combining speckle matching technique and InSAR line-of-sight measurement. This study shows that the maximum speed and mean speed are 509 m/yr and 131 m/yr, respectively. Our results can be useful for the mass balance study in this area and sea level change.
본 논문에서는 산악지대, 논, 채소밭, 풀밭, 도로, 수면 등을 포함하는 지표면에 대한 합성 개구면 레이다(SAR) 영상을 생성하여 주는 시뮬레이션 모델을 선보인다. 우선 토양, 수면, 논, 밭과 같은 풀 층과 나무 숲 등에서의 산란 모델을 개발하였다. 그런 다음에, 표고 데이터와 지형 데이터를 이용하여 SAR 영상을 생성하였다. 이용된 지형 변수로는 토양 수분 함유량, 표면 거칠기, 초목 층 높이, 잎 넓이, 잎 길이, 잎 밀도, 가지 길이, 가지 밀도, 나무 기둥 길이, 나무 기둥 밀도를 포함하는 10개이다. 개발된 산란 모델들은 실험 데이터와 비교하는 방식으로 정확성을 증명하였고, 특정 지역에서의 SAR 영상을 생성하였다.
프랙탈 이론은 원격센서로부터 취득한 수치표고모델이나 이미지의 복잡성을 계량화하기 위하여 광범위하게 사용되어 왔다. 프랙탈은 컴퓨터 그래픽, 공학, 지질학을 포함한 다양한 분야에서 성공적으로 응용되어 왔지만, 프랙탈 추정자들의 성능은 데이터 샘플링에 따라 달라진다. 본 논문에서는 삼각프리즘법과 새로운 샘플링법을 기반으로 프랙탈 차원을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 샘플링 방법은 기존의 기하학적 스텝법과 제수 스텝법의 스텝크기 합집합 중 픽셀 활용률이 문턱값(threshold value) 이상인 스텝크기만을 취해 샘플링하며, 이를 통해 픽셀 활용률을 높여 성능을 개선한다. 또한 기존의 추정법들이 $N{\times}N$ 윈도우를 기반으로 하는데 반해 제안된 방법은 $N{\times}M$ 윈도우에 확대 적용할 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 프랙탈 수치표고모델, Brodatz의 이미지 DB와 캠퍼스에서 촬영한 이미지에 적용하여 그 효용성을 살핀다.
수치고도모형을 이용한 흐름분배 알고리즘들은 지형을 따른 흐름의 분산특성을 잘 기술해 주는 방향으로 발달되어 왔지만, 수로격자의 연결성, 지형기복을 따른 다양한 분산특성, 수로격자크기 등과 관련한 한계성을 가지고 있다. 기존 흐름 알고리즘들이 흐름분배 결정에 사용한 지형 데이터들은 수치고도모형에서 산출가능한 흐름누적면적과 경사도로서 유역내 지배적인 흐름경로인 수로격자의 위치와 크기에 대한 고려를 하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 기존 알고리즘들의 단점인 수로의 연결성과 복잡한 지형을 따른 다양한 흐름분산 특성을 기술할 수 있는 흐름 분배 알고리즘을 제안하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 수로격자의 위치와 크기를 가장 잘 표현할 수 있도록 최적화하였으며, 기존의 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.
High resolution aerial photographs and digital elevation models for Bangpo beach using UAV were generated in this study to analyze the thematic and geometric characteristics of coastal features. Based on 728 aerial images acquired on September 10, 2016 by the UAV, a image mosaic at 2.2 cm spatial resolution and a digital elevation model at 4.4 cm spatial resolution were developed. This study found out that Bangpo beach consisted of intertidal zone and supratidal zone. The intertidal zone can be subdivided into lower part and upper part with distinctive geomorphological characteristics. While the lower part included sand bars and ripple marks along the coastline, the cusps and sand dunes were the major coastal features of the upper part. Part of the intertidal zone was occupied by shore platform with average slope of 0.9 degree containing various sizes of gravels. The supratidal zone slanted toward ocean with berms on the surface with an interval of 15 m. These coastal features indicated the flow intensity towards to the land and tidal effect. It validated that the UAV application in coastal research was very effective analyzing to examine coastal processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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