Landsat과 ASTER 위성영상을 이용한 암상구분은 반건조-건조 지역을 대상으로 활발한 연구가 이루진 바 있으며, 미국 네바다 금속광화대 지역을 중심으로 광물자원탐사를 위한 초기 단계에서 유용한 방법으로서의 가능성에 관한 검증이 이루어졌다. 연구대상 지역인 중앙, 삼성, 경주, 내남 납석광산이 위치하고 있는 경상분지 남동부의 지질은 주로 백악기 하양층군에 속하는 진동층을 기저로 하여 유천층군에 해당하는 중성질 화산암류, 정각산층, 건천리층, 산성 화산암류와 후기에 이들 층을 관입하는 불국사 화강암류들로 구성되어 있다. 위성영상으로부터 납석광상을 추출하기 위한 비연산 모델을 제시하기 위해서, 중앙납석광산으로부터 채취된 응회암질 모암과 열수변질작용에 의해 형성된 납석을 대상으로 이들의 분광반사률을 측정하였다. 이들 분광반사률을 Landsat 영상과 ASTER 영상의 밴드별 분광반사율 곡선을 이용하여 재배열한 결과, Landsat 영상에 대해서는 밴드 5번에서 강한 반사 특성을 보이고, 밴드 7번에서 강한 흡수 특성을 보였다. ASTER 영상에서는 밴드 5와 8번에서 강한 흡수 특성을 밴드 4와 7번에서 반사특성이 나타났다. 이를 바탕으로 Landsat 위성영상의 DN (Digital Number) 값을 이용한 $Py_{Landsat}$ 모델을 적용한 결과, 열수변질대 지역은 1.94 이상으로 상대적으로 높은 값을 보이는데 반해서 이외의 지역은 1.19~1.49 사이의 낮은 값을 갖는 것으로 나타났다. 또한 $Py_{ASTER}$ 모델의 적용결과 납석광산과 다른 대상물간의 치는 콘크리트와 0.472, 나대지와 0.399로, $OHI_b$과, PAK모델의 적용결과 0.452, 0.371과 0.365, 0.311로 보다 큰 차이가 나타남을 알 수 있다. 따라서 이번 연구에서 제안한 $Py_{ASTER}$ 모델은 납석광상을 보다 더 명확하게 규명할 수 있는 것으로 나타났다.
After the forest fire, as access is not easy, forest damage degree are determined with Landsat TM image rather than visual inspection. Therefore in this study, damaged areas are extracted with factor analysis and cluster analysis. Second factor analysis was performed for areas suspicious as forest fire damage areas to evaluate accuracy after separating into strong, medium and light forest fire areas.
The purpose of this study is to suggest a simple estimation method of tidal flat areas using multi-temporal Landsat TM images due to the progress of sea dike construction for tidal land reclamation. As a case study, Hwa-ong project in which dike construct
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.77-81
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2001
2000년 4월, 강원도 삼척일대에 크게 발생한 산불지역에 대해서 Landsat TM 인공위성 영상자료를 이용하여 산불의 피해지역을 조사분석하였다. 산불발생 전과 후의 2시기 위성영상을 이용하여 변화탐지 기법의 하나인 화상간차이법을 적용하였다. 분석결과 산불 발생지역의 탐지에는 NDVI를 유도하고 그 차이를 이용하는 것이 가장 탁월한 것으로 나타났다. 산불 피해지역을 구분하는 임계값을 표준편차$\times$0.9로 하였을 때, 현지조사 결과에 대한 전체정확도는 93.8%, 카파계수는 0.82로 매우 높았다.
본 논문에서는 다수의 Landsat 영상을 이용하여 구름지역을 보정한 영상을 제작하였다. 비슷한 시기에 취득된 다수의 영상에서 구름을 제거하고, 구름이 제거된 부분을 다른 영상의 온전한 화소값을 기준으로 복원함으로써 효과적으로 구름지역 보정 영상을 제작할 수 있었다. 제작된 영상은 구름 때문에 식별이 불가능한 지역을 크게 감소시켰으며, 주기적인 위성영상의 취득이 어려운 여건을 개선하는 한편, 대규모 지역의 변화탐지 및 영상분류 등 다양한 분야에 활용될 것이다.
The purpose of this study is to obtain land cover classification map by using remotely sensed data : Landsat TM and KOMPSAT-1 EOC, and to estimate SCS-CN direct runoff by using point rainfall(Thiessen network) and spatial rainfall(surface interpolation) f
Sensors of Landsat detect different objects with different waves, so the range of water quality conditions can be accurately checked, and their images can be displayed in colors. The present study was conducted to measure the degree of clearness and depth and to detect elements from the surface water of Hwajinpo Lake. Based on these results, water quality of the lake was analyzed, and the range of water quality was drawn graphically. According to comparison outcomes, the new technique of detecting water elements from DN of Landsat TM images and drawing the range of water quality produced a far more accurate pattern for a wide area than the direct measurement. To display the pattern more clearly, the stretching technique in particular was very effective in the pattern analysis.
The solution-state of a reclaimed waste would be known to the method in using an analysis for seepage. But it is not the best method in the huge landfill reclaimed all kinds of the waste at random. Especially in case of the landfill called the Nan Gi-do located along the Han-river, it is difficult to judge the generative seepage to be flowed in to the Han-river. So to plan the effective stabilization on a landfill, it is very useful survey method using the Landsat TM image. Operating a heat-distribution analysis with the Landsat TM image, in case of a landfill not having definite data, we would assume the reclaimed sections of the waste to judge a solution-speed late comparatively such as a industry waste or a harmful waste through the heat change.
Land surface temperature is essential for monitoring abnormal climate phenomena such as UHI (Urban Heat Islands), and for modeling weather patterns. However, the quality of surface temperature obtained from the optical space imagery is affected by many factors such as, revisit period of the satellite, instance of capture, spatial resolution, and cloud coverage. Landsat 8 imagery, often used to obtain surface temperatures, has a high resolution of 30 meters (100 meters rearranged to 30 meters) and a revisit frequency of 16 days. On the contrary, MODIS imagery can be acquired daily with a spatial resolution of about 1 kilometer. Many past attempts have been made using both Landsat and MODIS imagery to complement each other to produce an imagery of improved temporal and spatial resolution. This paper applied machine learning methods and performed downscaling which can obtain daily based land surface temperature imagery of 30 meters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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