• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.341-344
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• 2007

A major obstacle to classify and validate Land Cover maps is the high cost of generating reference data or multiple thematic maps for subsequent comparative analysis. In case of inaccessible area such as North Korea, the high resolution satellite imagery may be used as in situ data so as to overcome the lack of reliable reference data. The objective of this paper is to investigate the possibility of utilizing QuickBird (0.6m) of North Korea obtained from Google Earth data provided thru internet. Monthly NDVI images of nine months from the summer of 2004 were classified into L=54 cluster using ISODATA algorithm, and these L clusters were assigned to 7 classes; coniferous forest, deciduous forest, mixed forest, paddy field, dry field, water and built-up area. The overall accuracy and Kappa index were 85.98% and 0.82, respectively, which represents about 10% point increase of classification accuracy than our previous study based on GCP point data around North Korea. Thus we can conclude that Google Earth may be used to substitute the traditional in situ data collection on the site where the accessibility is severely limited.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.61-70
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• 2019

실제증발산 자료를 융합하기 위한 Modified Kling-Gupta efficiency Fusion (KGF)방법을 제시하였고, 인공위성 및 재분석 증발산 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MODIS Global Evapotranspiration Project (MOD16)를 활용하여 Simple Taylor skill's Score (STS)와 비교하였다. 한반도와 중국의 세가지 land cover type(i.e., cropland, grassland, forest)을 가진 flux tower에서 비교 검증을 실시하였다. 실제증발산의 융합 방법인 STS와 KGF로 계산된 가중치의 결과를 확인하면, cropland와 grassland에서 재분석 자료(GLDAS, GLEAM)가 높은 가중치 영향을 나타내지만, forest에서 융합 방법에 따라 가중치 영향이 다르게 나타났다. 전반적으로 실제증발산 융합 방법 적용 결과의 비교에서는 cropland에서는 융합에 사용된 자료에 비하여 높은 개선이 이뤄지지 않았지만, grassland와 forest 에서는 개선이 이뤄졌다. 두 방법 중 KGF의 결과가 STS의 결과에 비하여 약간 개선되는 결과를 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권4호
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• pp.253-259
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• 2004

본 연구의 목적은 다양한 공간해상도의 위성영상(Landsat + ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR, IKONOS 전정색 및 다중분광)을 비교하여 각 영상에서의 농업관련 정보의 분류기준을 파악하고자 하였다 여기서 농업관련 정보는 식별이 가능한 농업지역, 작물형태, 농업시설과 구조물을 대상으로 하였다. 그 결과는 국토지리정보원과 환경부의 분류기준과 비교하였으며, 본 연구에서 설정한 농업관련정보의 기준을 IKONOS 영상에 적용하여 농업관련 토지피복도를 작성하였다. IKONOS 영상에 대하여 분석된 결과는 KOMPSAT-2의 농업분야 활용에 적용될 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권1호
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• pp.32-44
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• 1999

본 연구의 목적은 질감을 분광정보와 함께 사용했을 때의 분류정확도의 향상을 평가하는데 있다. 먼저 부산지역의 SPOT HRV 영상에 최대우도분류를 적용하여 토지피복도를 작성하였다. 그리고 3번 파장에서 다양한 질감을 추출한 다음, 이 질감을 신파장의 형태로 분광정보에 통합하여 분류하여 질감의 사용이 분류의 정확도에 미치는 영향을 질감별로 평가하였다. 정확도 평가는 전체적인 정확도와 토지피복별 정확도로 구분하였다. 연구결과 전체적인 정확도 향상을 관측할 수 있었는데, 특히 엔트로피의 개선 효과가 우수하였다. 그리고 창의 크기는 $5{\times}5$와 $7{\times}7$이 적절한 것으로 나타났다. 그리고 질감에 따라서는 전체적인 정확도는 향상되지 않더라도 일부 토지피복의 정확도는 개선되는 것으로 나타났다. 토지피복별로는 저층건물지역, 아파트 단지. 고층건물지역, 공업지역 등 도시지역의 개선효과가 높은 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1911-1923
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• 2022

The availability of high-resolution satellite images provides precise information without direct observation of the research target. Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT), also known as the Arirang satellite, has been developed and utilized for earth observation. The machine learning model was continuously proven as a good classifier in classifying remotely sensed images. This study aimed to compare the performance of the support vector machine (SVM) model in classifying the land cover of the Delaware River port area on high and medium-resolution images. Three optical images, which are KOMPSAT-2, KOMPSAT-3A, and Sentinel-2B, were classified into six land cover classes, including water, road, vegetation, building, vacant, and shadow. The KOMPSAT images are provided by Korea Aerospace Research Institute (KARI), and the Sentinel-2B image was provided by the European Space Agency (ESA). The training samples were manually digitized for each land cover class and considered the reference image. The predicted images were compared to the actual data to obtain the accuracy assessment using a confusion matrix analysis. In addition, the time-consuming training and classifying were recorded to evaluate the model performance. The results showed that the KOMPSAT-3A image has the highest overall accuracy and followed by KOMPSAT-2 and Sentinel-2B results. On the contrary, the model took a long time to classify the higher-resolution image compared to the lower resolution. For that reason, we can conclude that the SVM model performed better in the higher resolution image with the consequence of the longer time-consuming training and classifying data. Thus, this finding might provide consideration for related researchers when selecting satellite imagery for effective and accurate image classification.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1075-1087
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• 2017

본 연구에서는 위성영상에 대한 변화탐지 기법의 결과를 토지피복지도 갱신의 기초자료로 활용하고자 하였다. $S^2CVA$(Sequential Spectral Change Vector Analysis) 기법을 다시기 다중분광 위성영상에 적용하여 해당 지역 내의 변화지역을 추출하였다. 특히, 분광변화벡터의 방향정보를 이용하여 계절적 변화에 의한 변화지역의 오탐지를 최소화하고자 하였다. 변화탐지 결과인 이진영상은 구역통계를 활용하여 토지 피복도와 함께 통합하였으며, 토지피복지도 갱신을 위하여 객체 기반의 분석을 수행하였다. PlanetScope 자료와 환경부의 토지피복지도를 이용한 실험결과, 토지피복지도 내에 변화된 지역을 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.109-126
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• 2014

본 연구에서는 최근(2009-2012)의 MODIS 자료를 이용하여 천리안위성 관측 지역의 지표면 방출률 자료를 개선하였다(KNULSE_v2). 방출률 산출기법은 지표면이 식생과 토양으로만 구성되어 있다는 가정하에 방출률을 계산하는 식생피복법(Vegetation Cover Method)를 이용하였다. 주요 개선 내용은 1) 적설지수를 이용하여 적설에 의한 방출률 변화를 고려한 점, 2) 산출채널을 기존 2개(11, 12 ${\mu}m$)에서 4개(3.7, 8.7, 11, 12 ${\mu}m$)로 확대한 점, 3) 가장 최근의 5가지 지면피복자료를 조합하여 양질의 지면피복분류 자료를 이용한 점, 그리고 4) 최근에 개선된 방출률 조견표를 사용한 점이다. 산출된 자료는 식생이 최대로 성장하는 여름에 비교적 높고 반대로 겨울에 낮은 방출률을 보이며 계절에 따른 변화가 뚜렷하게 나타났다. 반면 사막이나 열대 우림 등 식생의 변화가 크지 않은 곳에서는 계절에 따른 방출률 변동이 매우 적게 나타났다. 눈덮임을 적용함에 따라 3.7, 8.7, 11 ${\mu}m$ 채널에서는 방출률이 증가되었으나 12 ${\mu}m$ 채널에서는 오히려 방출률이 감소되었다. 눈 덮임에 의한 방출률 변동을 고려한 결과 적설시 MODIS LSE와 유사한 방출률 변동패턴을 보였으며, 북반구 고위도에 적설이 존재하는 11월부터 4월까지의 상관관계가 크게 개선되었다(특히 11 ${\mu}m$). 그러나 방출률 차는 상대적으로 증가되었고 특히 3.7 ${\mu}m$ 채널에서 크게 나타났다. 본 연구에서 개선된 자료는 분리대기창 기반의 지표면온도 산출시 기초 입력자료로 사용하여 산출 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 환경정책연구
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• 제7권3호
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• pp.121-140
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• 2008

불투수면 비율은 유역의 건전성 정도를 나타내는 중요한 척도로 활용되고 있으며 특히 유역의 수환경 특성을 파악하는 모델에서 이용되어 왔다. 불투수면은 총불투수면과 유효불투수면의 두 가지 있으며, 이들은 각 유역의 토지이용 특성에 따라 그 구성이 다양하다. 이중 총 불투수면은 기존의 토지이용도나 토지피복도를 사용하여 손쉽게 구할 수 있는 반면 유효불투수면은 물 흐름을 필지별로 파악하여야 하기 때문에 산정에 많은 노력과 비용이 소요된다. 본 연구에서는 우리나라 사례지역에 대해 총불투수면과 유효불투수면을 산정하여 그 특성을 상호 비교해 보고 유역관리에 있어 유효 및 총 불투수면 비율의 적용방안을 모색하고자 하였다. 사례지역 분석결과 유효불투수면 면적은 39.7%로 총 불투수면 면적 43%에 비해 약 3%적었다. 불투수면이 수환경에 미치는 영향을 분석하기 위한 기초 자료로 활용하기 위함임을 고려할 때 비용과 시간적 측면에서 볼 때 총불투수면을 유역의 대표적인 불투수면 비율로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.153-159
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• 2011

식생의 토지피복은 지구시스템의 일반적인 순환이나 탄소 교환 모델을 설명하기 위한 중요한 변수이다. 본 연구의 동아시아지역의 식생의 상태를 모니터링하고 그에 따른 변화를 이해하는 것이 주목적이다. SPOT VGT센서로부터 취득된 1999년부터 2010년의 NDVI 10-day MVC자료를 이용하였으며 12년간의 토지피복 변화를 비교 분석하였다. 최종적으로 분류된 class를 토지피복에 따라 각각의 class에 해당하는 1999년과 2010년의 Dynamic zone과 Static zone을 나누어 Dynamic zone에 대한 positive change zone과 negative change zone에 대한 분석을 수행하였다. 따라서 각 class에 해당하는 피복들이 대다수 2010년으로 갈수록 변화가 나타나고 있으며 실제 사막지역이 동진하여 식생의 변화가 나타나고 있다는 것을 12년 동안의 자료를 분석하여 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제32권5호
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• pp.443-450
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• 2014

최근 각종 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 정부 및 지방 자치 단체에서 다양한 공간정보를 제작하여 공급하고 있다. 2000년 대분류 토지피복지도가 제작된 이래 2010년부터 토지 피복 세분류 지도가 작성되기 시작하였으나 현재 일부 지역에 대해서만 세분류 지도가 구축되어있는 상황이다. 또한 그 동안 토지 피복 분류 결과의 고도화를 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔지만 대부분의 연구가 대분류 또는 중분류 수준에 그치고 있으며 토지 피복 세분류에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 토지 피복 중분류의 논 항목을 세분류 갱신하기 위하여 경지 정리 논을 자동으로 추출하는 기법을 제안하였다. 농업 분야에 효과적인 활용이 가능한 RapidEye 위성영상을 이용하였으며 영상에 고주파 필터링을 적용하여 논의 경계 정보를 강조하고 Otsu 임계화를 통해 논 경계에 대한 이진 영상을 취득하였다. 토지 피복 지도와 영상 등록을 수행하여 논 토지 피복에 대한 마스킹을 수행하였으며 이를 통해 논 지역의 경계 정보를 선별하였다. 최종적으로 지역적인 허프 라인 추출을 통하여 끊어진 에지를 이어 논의 경계 정보를 선형으로 추출하고 시작점과 끝점이 유사한 선형을 연결하여 경지 정리 논의 경계 정보를 완성하였다. 연구 결과, 효과적으로 경지 정리 논의 경계를 추출할 수 있었으며 벡터 추출 시 논 토지 피복 세분류 갱신의 상당 부분을 자동화할 수 있음을 확인하였다.