• 대한원격탐사학회지
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• 제7권1호
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• pp.29-43
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• 1991

The study was performed to extraction the ground water potential area using LANDSAT TM data. The image processing techniques developed for the study are contrast transformation, differential filtering and pseudo stereoscopic image methods. These were examined for lineament extraction, lineament interpretation and the integration of vertor data with LANDSAT data. The differential filtering method is much usefull for lineament extraction, and all direction lineaments are clearly shown on the band 5 image of LANDSAT TM. The pseudo stereoscopic image are made in which color differential method is adopted, the pair images are usefull for the lineament interpretation. The results of the analysis are as follows. 1) there is a close correlation between lineament and cased well in the study area, because 33 wells of the developed 45 cased wells coincide with the lineaments. 2) 21 sites in the study area were selected for pumping test, and as a result 11 sites of them produces over than 200 ton/day.

• 한국측량학회지
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• 제4권2호
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• pp.27-41
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• 1986

본 연구에서는 LANDSAT- 5호의 TM과 MSS 데이타를 비교분석함으로서 TM 데이타의 활용방안에 대한 검토를 하고자 하였다. TM과 MSS 데이타의 비교는 인천지역의 토지이용분류 결과를 중심으로 이루어졌으며, 아울러 화상강조처리의 방법에 따른 정확도의 비교도 행하였다. 연구결과, 토지이용분류에 있어서 TM 데이타가 MSS보다 약 20%의 정확도 향상을 가져왔으며, TM 화상의 강조처리에서는 평활화처리가 효과적이었음을 알 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.18-26
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• 2001

본 연구에서는 Landsat TM을 이용하여 연안해역의 수질을 모니터링하기 위해 현장에서 조사된 수중광학 측정자료를 Landsat TM 밴드에 적용하여 Landsat TM 밴드비율 알고리듬을 구성하였다. 수중광학 측정장치인 PRR(profiling reflectance radiometer)을 이용하여 획득된 수중 광 반사도를 Landsat TM 밴드 폭으로 보정한 후 현장에서 실측된 피그먼트와 통계적으로 분석하여 관계식을 도출하였다. 수중 광 반사도를 TM 밴드 1과 밴드 2 의 비율에 의한 알고리듬으로 구성하여 $Y=3.8352{\times}(R(band\;1)/R(band\;2))^{-2.1978}$ ($R^2$=0.7069)과 같은 관계식을 도출하였고, 밴드 1과 밴드 3의 비율에 의한 반사도와 피그먼트의 관계는 $Y=23.288{\times}(R(band\;1)/R(band\;3))^{-1.5243}$ ($R^2$=0.8062) 이다. 수면 위로 올라오는 광량과 TM의 레이디언스 값을 각각 구하여 대기효과 중의 Rayleigh 산란과 Mie 산란에 의한 대기중의 잡음비율을 파악하였으며, 연안해역의 조사지점에서 80% 이상의 대기잡음이 있음을 제시하였다. 본 연구에서 도출된 수중 광 알고리듬을 Landsat TM에서 수신된 영상신호에 적용하여 시화호와 연안해역의 수질을 정량적으로 분석하기 위해서는 수중 구성 성분들의 수중 광학 특성을 고려한 수중 알고리듬의 보정과 대기중의 잡음을 효율적으로 제거할 수 있는 대기보정기법의 적용이 요구된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.87-95
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• 1999

본 연구에서는 고 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다중 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 PCA(principal component analysis) 기법으로 중합하고, 중합화상을 이용하여 토지이용분류를 수행, TM 원화상과 분류정확도를 비교 분석하고자 하였다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 여러 밴드를 사용할 수 있다는 이점을 가진 PCA기법으로 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN 데이터를 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, IRS-1C PAN데이터와 TM13457의 중합화상에서 95.1%로 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 TM123457 또는 TM 13457의 중합화상의 경우 TM원화상보다 분류정확도가 가장 크게 향상(6.2%)되었다. 또한 토지이용분류에 있어서 중합칼라합성화상이 TM 원화상 보다 전체적으로 약 5.16%의 정확도 향상을 가져왔다.

• 한국측량학회지
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• 제16권2호
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• pp.187-194
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• 1998

본 연구에서는 높은 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다양한 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 사용하여, 화상중합방법의 대표적 방법인 IHS방법으로 중합화상을 작성하고, IHS중합화상 및 원화상을 이용하여 토지이용분류를 수행하는데 있어서 어떤 칼라합성밴드가 유효한지를 밝히는데 그 목적이 있다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN데이터를 IHS방법으로 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, TM4, TM5 및 TM7의 적외선영역(infrared spectral region)의 밴드 중 2개 밴드를 포함시켜 분류를 수행하는 것이 좋았으며, 특히 TM 247 중합화상의 경우 분류정확도가 11.8%로 향상되어 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한 토지이용분류를 수행할 경우 3밴드를 중합하여 사용하는 경우보다 1% 원화상에 IRS-1C PAN화상을 추가하여 사용하는 경우의 정확도가 전체적으로 높았다.

• 한국농림기상학회지
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• 제2권1호
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• pp.9-15
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• 2000

날씨ㆍ밤낮에 관계없이 자료를 취득할 수 있는 RADARSAT(C-밴드; 5.3GHz, HH 편광)의 후방산란계수와 태양광에 대한 반사값으로 데이터가 얻어지는 Landsat TM의 자료값(DN; Digital Numbers)을 이용하여 벼 생육과의 관계를 조사하였다. 벼 생육기간 동안 RADARSAT 3시기의 자료를 취득하여 보정 과정을 통하여 지표면의 특성이 잘 나타나는 후방산란계수 (backscatter coefcient)를 산출하였다. 연구지역에서 초장, 엽면적지수, 생체중, 건물중 등 벼의 생육변수를 조사하여 산출된 후방산란계수를 비교하였으며, Landsat TM은 논지역의 6시기 자료값을 산출하여 벼 생육과의 관계를 살펴보았다. 벼의 생육초기 담수상태일 때 논의 후방산란계수 범위는 -22dB--20dB이었고, 벼의 영양생장이 최대에 달했을 때 논의 후방산란계수는 -9dB--8dB 범위로 생육단계별로 뚜렷한 차이를 보였고 생육변수, 초장, 엽면적지수, 생체중, 건물 중 변화와 유사한 경향을 나타내었다 TM 밴드 1, 2, 3의 자료값은 생육후기로 갈수록 낮아졌다가 등숙기에 다시 높아졌고, TM 밴드 4의 자료값은 생육후기로 갈수록 높아졌다가 등숙기에 낮아지는 경향이었다. TM밴드 5와 7의 자료값은 생육기간 동안 계속 증가하여 건물중의 변화추세와 유사하였다. 시계열 RADARSAT과 Landsat TM자료를 이용한 벼 생육모리터링은 전망이 있는 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2081-2084
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• 2008

본 연구에서는 가용 Landsat TM 위성자료를 이용하여 금호강유역의 수문변수를 산정하였다. 대상 유역인 금호강유역은 대구시를 포함한 하천유역으로 도시화로 인한 유역 환경변화가 매우 심한 지역이다. 대상유역의 수문변수의 변화가 유역 생태 및 수문순환구조에 미치는 영향이 크므로 위성자료를 활용한 광역에 대한 수문변수 산정과 시공간변화 특성의 자연적요인은 물론 인위적인 요인을 분석하는 것은 매우 중요하다. 가용한 Landsat자료는 30-120m의 뛰어난 공간분해능과 다양한 관측 밴드를 가지고 있어, 수문변수 산정 및 유역 환경변화를 파악하기에 적합한 자료이다. 본 연구에서는 1985, 1998, 1999년, 2001년 Landsat TM자료를 이용하여 대상지역에 대한 기하학적 보정 등 전처리과정을 거쳐 정규화 식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index)와 이와 연계한 엽면적지수(LAI; Leaf Area Index)를 산정하였으며 토지피복변화를 분석하였다. Landsat자료를 이용한 광역의 토지피복변화와 수문변수변화 분석을 통하여, 위성관측기법 이용한 유역 수문변수 변화특성 도출 가능성을 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제2권3호
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• pp.71-80
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• 1999

본 연구의 목적은 Landsat TM 자료를 이용하여 시화호로부터 황해로 방류되는 오염된 시화호물의 방류범위를 해석하는 것이다. 본 연구지역은 Case 2 water에 속하는 지역이기 때문에 엽록소와 부유사의 정량적인 해석을 위한 알고리듬을 적용하는데는 한계가 있다. 본 연구의 초점은 다중시기의 Landsat TM 자료를 이용하는데 있다. 즉, 시화호로부터 방류되는 방류수의 공간적인 확산범위를 관측하기 위해 주성분분석을 적용하였다. 주성분분석의 결과는 엽록소, 부유사, 투명도, 표층수온, SeaWiFS 채널의 수중광학 측정결과인 반사치와 비교하였다. 그리고, PRR-600에 의해 얻어진 수중 광학 반사치는 Landsat TM 자료에서 얻어진 주성분분석 결과와 함께 분석되었다. 이러한 현장관측자료를 바탕으로 비록 다른 현장관측 측정변수가 낮은 상관관계를 나타냈음에도 불구하고 투명도(Secchi Disk Depth)와 주성분분석의 제 1 성분이 $R^2$=0.7631의 좋은 상관관계를 나타내었다. 또한 본 연구에서는 다중시기의 원격탐사자료를 사용하여 주성분분석을 할 때 나타나는 여러 문제를 토의하였다.

• 자원환경지질
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• 제28권4호
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• pp.405-414
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• 1995

LANDSAT TM 자료를 이용한 지형변화를 관측하는데 알맞은 알고리즘에 대한 고찰과 이 알고리즘을 1986년 4월 15일과 1992년 9월 22일 경기만에서 얻어진 LANDSAT TM 자료에 적용하여 타당성을 시험하였다. 이 알고리즘은 변화벡터분석법과 tasseled cap 변환을 이용한 방법이다. 변화벡터분석법은 영상자료간의 변화를 관측하는데는 우수하지만 그 변화벡터의 수가 증가함에 따라 효율이 감소하는 단점이 있다. 이와 같은 단점을 보완하기 위해 tasseled cap 변환을 이용함으로서 원래 6개 밴드의 LANDSAT TM 자료를 두 개의 밴드 즉 Brightness와 Greenness로 줄일 수 있게 된다. 시험적용 결과 이 알고리즘은 해안선 일대에서의 대규모 지형변화뿐만 아니라 육안관측으로는 어려운 미세한 변화까지도 관측 가능한 것으로 나타났다. 그러나 본 연구결과의 변화벡터 영상에서는 인공적인 변화에 더 민감한 것으로 나타났는데 이는 본 연구에 사용된 두 LANDSAT TM 자료가 얻어진 시간 간격이 지질학적 작용에 의한 변화가 나타나기에는 비교적 짧기 때문인 것으로 사료된다.

• Ocean Science Journal
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• 제41권2호
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• pp.97-104
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• 2006

A useful radiance-converting method was developed to convert the Landsat-7 ETM+thermal-infrared (TIR) band's radiance ($L_{{\lambda},L7/ETM+}$) to that of Landsat-5 TM TIR ($L_{{\lambda},L5/TM+})$ as: $L_{{\lambda},L5/TM}=0.9699{\times}L_{{\lambda},L7/ETM+}+0.1074\;(R^2=1)$. In addition, based on the radiance-converting equation and the linear relation between digital number (DN) and at-satellite radiance, a DN-converting equation can be established to convert DN value of the TIR band between Landsat-5 and Landsat-7. Via this method, it is easy to integrate Landsat-5 and Landsat-7 TIR data to retrieve the sea surface temperature (SST) in coastal waters on the basis of local empirical algorithms in which the radiance or DN of Lansat-5 and 7 TIR band is usually the only input independent variable. The method was employed in a local empirical algorithm in Daya Bay, China, to detect the thermal pollution of cooling water discharge from the Daya Bay nuclear power station (DNPS). This work demonstrates that radiance conversion is an effective approach to integration of Landsat-5 and Landsat-7 data in the process of a SST retrieval which is based on local empirical algorithms.