• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.517-522
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• 2003

증발산량의 정확한 산정은 자연현상과 인문현상을 이해하는데 있어 중요하다. 증발산량의 점추정이 갖는 한계를 극복하기 위해 원격탐사를 이용하여 증발산량을 추정하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 이 중 SEBAL 모형은 원격탐사 자료를 이용하는 기존의 방법에 비해 소요되는 자료가 적으면서도, 증발산량을 정확하게 추정하는 방법으로 알려지고 있다. 이 연구에서는 우리나라 지형에서 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검증하였고, 증발산량 분포의 시공간적 특성을 살펴보았다. 연구 지역은 금강 상류의 보청천 유역이며, Landsat 5 TM영상(1995년 1월 11일, 4월 1일, 5월 3일, 10월 10일, 11월 27일)을 이용하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4D호
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• pp.569-577
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• 2008

본 연구의 목적은 위성영상으로부터 보다 정확한 토지정보를 취득하기 위해 다중시기데이터의 혼합과 특정 영상강조기법 및 영상분류알고리즘을 병합하여 적용하는 응용분류체계의 개발이다. 즉, 본 연구에서는 혼합된 다중시기데이터를 주성분분석한 후 정준상관분류기법을 적용하는 분류과정을 제안한다. 이 분류과정의 결과를 단일영상별 정준상관분류결과, 다중시기혼합영상의 정준상관분류결과, 시기별 주성분분석 후 정준상관분류결과와 비교한다. 사용된 위성영상은 1994년 7월 26일과 1996년 9월 1일에 취득된 Landsat 5 TM 영상이다. 정확도평가를 위한 지상실제데이터는 지형도 및 항공사진으로부터 취득되었으며, 연구대상영역 전체가 정확도평가 대상으로 사용되었다. 제안된 응용분류체계는 단일영상만을 사용하여 정준상관분류를 수행한 경우보다 분류정확도면에서 약 8.2% 상승되는 우수한 효과를 보여주었다. 특히, 복잡한 토지특성이 혼합되어 있는 도시역을 정확히 분류하는데 유효하였다. 결론적으로 Landsat TM 영상을 사용한 토지피복정보 추출시 분류정확도를 높이기 위해서, 다중시기영상을 사전에 주성분분석 후 정준상관분류기법을 적용하면 매우 효과적임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.189-211
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• 2005

This paper makes an effort to compare the recently evolved soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) with the traditional hard classification methods based on Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms in order to achieve appropriate results for mapping, monitoring and preserving valuable coastal wetland ecosystems of southern India using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) 1C/1D LISS-III and Landsat-5 Thematic Mapper image data. ISODATA and MLC methods were attempted on these satellite image data to produce maps of 5, 10, 15 and 20 wetland classes for each of three contrast coastal wetland sites, Pitchavaram, Vedaranniyam and Rameswaram. The accuracy of the derived classes was assessed with the simplest descriptive statistic technique called overall accuracy and a discrete multivariate technique called KAPPA accuracy. ISODATA classification resulted in maps with poor accuracy compared to MLC classification that produced maps with improved accuracy. However, there was a systematic decrease in overall accuracy and KAPPA accuracy, when more number of classes was derived from IRS-1C/1D and Landsat-5 TM imagery by ISODATA and MLC. There were two principal factors for the decreased classification accuracy, namely spectral overlapping/confusion and inadequate spatial resolution of the sensors. Compared to the former, the limited instantaneous field of view (IFOV) of these sensors caused occurrence of number of mixture pixels (mixels) in the image and its effect on the classification process was a major problem to deriving accurate wetland cover types, in spite of the increasing spatial resolution of new generation Earth Observation Sensors (EOS). In order to improve the classification accuracy, a soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) was described to calculate the spectral mixture and classify IRS-1C/1D LISS-III and Landsat-5 TM Imagery. This method considered number of reflectance end-members that form the scene spectra, followed by the determination of their nature and finally the decomposition of the spectra into their endmembers. To evaluate the LSMM areal estimates, resulted fractional end-members were compared with normalized difference vegetation index (NDVI), ground truth data, as well as those estimates derived from the traditional hard classifier (MLC). The findings revealed that NDVI values and vegetation fractions were positively correlated ($r^2$= 0.96, 0.95 and 0.92 for Rameswaram, Vedaranniyam and Pitchavaram respectively) and NDVI and soil fraction values were negatively correlated ($r^2$ =0.53, 0.39 and 0.13), indicating the reliability of the sub-pixel classification. Comparing with ground truth data, the precision of LSMM for deriving moisture fraction was 92% and 96% for soil fraction. The LSMM in general would seem well suited to locating small wetland habitats which occurred as sub-pixel inclusions, and to representing continuous gradations between different habitat types.

• Spatial Information Research
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• 제19권5호
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• pp.37-46
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• 2011

봄 가뭄탐지를 위한 위성영상 활용을 위해 중 저해상 위성영상인 Landsat TM(Thematic Mapper) 영상을 이용하여 기존의 봄철 가뭄 해석에 많이 사용되어온 정규식생지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index)이외에 MSI(Moisture Stress Index), MidIR Index, II (Infrared Index) 지수들의 가뭄분석 활용가능성을 알아보고자 하였다. 이를 위해 경상북도 영천시를 대상으로 무강수일수에 따른 영상을 선정하여 DN(Digital Number)값의 특성 및 상관성을 분석하고 이와 더불어 가뭄지수와의 비교 분석을 실시하였다. 그 결과 NDVI와 MSI 및 II 지수는 높은 상관관계를 보였으나, MidIR은 낮은 상관관계를 보였으며, 가뭄지수와의 분석에서도 MSI 및 II 지수는 강한 상관관계를 보여주었다. 따라서 MSI와 II 지수를 이용한 가뭄연구를 통해 정보의 다양성 및 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.391-399
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• 2005

본 연구의 목적은 태풍 피해로 인한 토지피복변화가 수문변화에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 2002년 8월 31일부터 9월 1일까지 발생한 태풍 루사(1,402mm)가 강릉 남대천 유역에 미친 영향을 파악하기 위하여 2000년 9월 29일 Landsat 7 ETM+ 영상(태풍 전)과 2002년 9월 11일 Landsat 5 TM영상(태풍 후)을 선정하여 각각 토지피복도를 작성하였다. 유역유출과 하도추적에 대해 WMS HEC-1의 SCS 무차원 단위도법과 Muskingum 법을 각각 적용하였고, 30m 해상도의 DEM과 수문학적 토양군 1:50,000 토양도를 사용하였다. 1985년의 토지피복을 바탕으로 1985년부터 1988년의 기간 중 사용가능한 3개의 강우사상을 선정하여 모형을 보정하였다. 피해지역에 대한 빈도별 유출량 변화를 분석하기 위하여 50년에서 500년까지 빈도별로 Huff 2분위 24시간지속 확률강우량을 생성하여 적용하였다. 태풍후의 토지피복상태에서 피해지역의 지표피복이 나지로 변함에 따라 AMC-I에서 50년 빈도 강우에 대해 $50.1\;m^3/sec$의 유출량이 증가하였고, 500년 빈도 강우에 대해서 $67.6\;m^3/sec$가 증가하였다. 향후 태풍피해 발생시 정부의 신속한 대처를 가능하게 할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제2권2호
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• pp.79-94
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• 1986

TM data, which have better resolution in spatial and spectral than MSS data, were used for this study, and several Image Processing Techniques (IPT) were examined for finding the best IPT to fit to lineament extraction and mineralized zone mapping. The Ryeongnam area was selected as test area, because the area is one of major mineralized zones in Korea and its hydrothermal alteration zone is wider and deeper than other areas. The spatial filtering method is most optimum one for limeament extraction: that is, the directional spatial filtering is most efficient to detect N-S, E-W direction lineaments on the image, and the high boost filtering can be applied for mapping all direction lineaments. The ratio method was selected for detecting altered zone. It is possible to make several tens combinations in ratio with 7 bands of TM data, but considering spectral characteristics of each band of TM to the geological meterials and vegetation, the band 4/band 3(A), band 5/band 7(B), and B/A ratio methods were chosen among them. The 5/7 ratio image did not show clearly the altered area due to noise from vegetation cover, so the 4/3 ratio imae was used for trying to decrease the effect of vegetation. As a result the B/A ratio image showed quite nicely the altered zone of the test area. In conclusion, the spatial filtering is the best image processing techniques for lineament mapping, and the B/A ratio image in TM data is useful for the mineralized zone mapping.

• 농촌계획
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• 제10권1호
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• pp.19-26
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• 2004

In this paper, forestry area change effect on the soil erosion in Asan lake watershed was estimated. Temporal variations of land use in the study watershed were analyzed from Landsat-5 TM remote sensing images. Geographic Information System (GIS) combined with Universal Soil Loss Equation (USLE) was used to estimate the soil erosion of Asan lake watershed. Spatial data for each USLE factors was obtained from the Landsat-5 TM remote sensing images and 1/25,000 scale digital contour maps. Sediment yield to Asan lake was estimated by sediment delivery ratio and sediment accumulation in lake was estimated by trap efficiency. The estimation methods were validated for sediment accumulation in Asan lake. From the hydrographic survey from 1974 to 2003 for Asan lake, sediment accumulation was measured. The estimated accumulation sediment of 303,569ton/yr showed similar value with observed of 295,888ton/yr. From the validated estimation methods, the increasing amount of soil erosion when 1% of forest area in Asan lake watershed decreases was calculated from 12.91 to 1482.05ton/yr.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권5호
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• pp.407-413
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• 2006

To investigate the streamflow impact of land cover changes by a typhoon, HEC-l storm runoff model was applied by using land cover information before and after the typhoon. The model was calibrated with three storm events of 1985 to 1988 based on 1985 land cover condition for a $192.7km^{2}$ watershed in northeast coast of South Korea. After the model was tested, it was run to estimate impacts of land cover change by the typhoon RUSA occurred in 2002 (31 August-1 September) with 897.5 mm rainfall. The land covers before and after the typhoon were prepared using Landsat 7 ETM+ of September 11 of 2000 and Landsat 5 TM of September 29 of 2002 respectively. For the $6.9km^{2}$ damaged area (3.6 % of the watershed), the peak runoff and total runoff by the changed land cover condition increased 12.5 % and 12.7 % for 50 years rainfall frequency and 1.4 % and 1.8 % for 500 years rainfall frequency respectively based on AMC (Antecedent Moisture Condition)-I condition.

• 한국환경농학회지
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• 제27권2호
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• pp.120-132
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• 2008

직접 조사가 힘든 비접근 지역인 북한 전역을 대상으로 DEM을 이용하여 표고 및 경사별 분포 현황을 분석하였고, Landsat TM 위성영상을 이용하여 논, 밭, 산림, 나지, 초지, 물, 간척지, 염전, 건물. 주거지, 기타10개의 분류 항목에 대한 토지피복도를 작성하였다. DEM을 이용한 지형분석 결과 개마고원이 위치한 량강도를 중심으로 동쪽 지역의 표고가 1,000 m 이상으로 높게 나타났고, 평안남도와 황해남도 지역이 낮게 나타났다. 산악지로 구분되는 심한 경사인 E 등급이 전체 면적 대비 38.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 편평한 A 경사는 주로 북한 서해안 지역에 넓게 분포하고 E 경사는 동북부 산악지형에서 높은 비율을 보이고 있어 북한의 전형적인 동고서저의 지형특성을 잘 반영하였다. 위성영상을 이용하여 분류한 북한의 토지피복 항목을 살펴보면 전체 면적 중 산림이 69.6%로 가장 넓게 분포하고 있고, 밭이 15.7%, 나지가 6.6%, 논이 4.2%, 하천과 저수지 등을 포함한 물이 1.6%, 초지가 1.1%, 도시와 주거지가 0.9%인 것으로 나타났다. 행정구역별 지표면 피복을 살펴보면 황해남도와 평안남도 등 서쪽에 위치한 해안가 저위평탄지에 주로 논이 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 밭의 분포는 논과 같이 서쪽 지역에 많이 분포하는 경향이었으나 북동쪽에 위치한 함경도와 자강도 및 량강도에도 비교적 고르게 분포하는 것으로 나타났다. 경사등급별로 농경지의 분포를 살펴보면, $0{\sim}2%$인 A 경사에 약 80% 이상 논이 분포하고 있고, 반면 밭은 A, B, C, D, E 등급에 비교적 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났다. 농업기후지대별 토지피복 현황을 살펴보면, 논과 밭은 북부 평야지대와 북부 서해안지대에 전체의 약 79%와 45%가 분포하였고 산림은 비교적 모든 농업기후지대별로 고르게 분포하였다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 힘든 지역에 대한 농업기반 및 농경지 정보를 주기적으로 파악할 수 있고, 넓은 지역에 대한 정보 수집이 가능한 장점이 있어, 3년$\sim$5년 주기로 영상분류를 통한 토지피복도를 작성하여 토지이용 및 분류에 대한 시간적 공간적인 변화를 분석한다면 농경지와 산림에 대한 이용 현황 자료를 제공할 수 있고 앞으로의 이용계획 수립에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.539-542
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• 2006

To investigate the streamflow impact of land cover changes by a typhoon, WMS HEC-1 storm runoff model was applied by using land cover information before and after the typhoon. The model was calibrated with three storm events of 1985 to 1988 based on 1985 land cover condition for a 192.7 $km^2$ watershed in northeast coast of South Korea. After the model was tested, it was run to estimate impacts of land cover change by the typhoon RUSA occurred in 2002 (31 August - 1 September) with 897.5 mm rainfall. The land covers before and after the typhoon were prepared using Landsat 7 ETM+ of September 11 of 2000 and Landsat 5 TM of September 29 of 2002 respectively. For the 6.9 $km^2$ damaged area (3.6 % of the watershed), the peak runoff and total runoff by the changed land cover condition increased 12.5 % and 12.7 % for 50 years rainfall frequency and 1.4 % and 1.8 % for 500 years rainfall frequency respectively based on AMC (Antecedent Moisture Condition)-I condition.