연구목적: UAV기반의 사진측량은 기존 항공촬영에 비해 비용이 절감될 뿐만 아니라 원하는 시간과 장소에 대한 고해상도의 데이터를 취득하기 용이하기 때문에, 공간정보 분야에서도 UAV를 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반의 고해상도 영상을 활용하여 토지피복 분류를 수행하고자 하였다. 연구방법: 고해상도 영상의 획득을 위하여 RGB카메라를 사용하였으며, 추가적으로 식생지역을 정확하게 분류하기 위해서 다중분광 카메라를 사용하여 동일 지역을 추가 촬영하였다. 최종적으로 RGB 및 다중분광 카메라를 이용하여 생성된 정사영상, DSM(Digital Surface Model), NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 대표적인 감독분류기법인 RF(Random Forest)방법을 이용해 총 7개 클래스에 대해 토지피복분류를 수행하였다. 연구결과: 분류정확도 평가를 위해 오차행렬을 기반으로 한 정확도 평가를 실시하였으며, 정확도 평가 결과 RGB 영상만을 이용한 감독분류결과와 비교하여 제안 방법이 해당 지역의 클래스를 효과적으로 분류할 수 있음을 확인하였다. 결론: 본 연구에서 제안한 정사영상, 다중분광영상, NDVI, GLCM을 모두 추가한 경우 기존의 정사영상만을 이용하였을 때 보다 높은 정확도를 나타냈다. 추후 연구로는 추가적인 입력자료의 개발을 통해 분류 정확도를 향상시키고자 한다.
매년 증가하는 화학사고는 유해 물질의 확산과 잔류로 인명과 환경에 피해를 주고 있다. 환경피해 조사는 지리적 조사 범위와 시기를 확정하기가 더 까다로운 측면이 있다. 전문 조사 인력이 부족한 현실을 감안할 때 효율적인 정량 평가방법의 개발이 시급하다. 본 연구는 이러한 상황의 개선을 위해 각종 센서를 장착한 드론을 활용하여 화학사고 현장 조사를 수행하였다. 화학사고로 인한 환경 피해면적은 고해상도 광학 영상을 사진측량기법을 적용하여 생성된 정사영상과 다중분광센서로 취득한 5개 분광대역 정보를 활용한 정규식생지수를 적용하여 산출되었다. 그 결과, 정규식생지수를 토대로 피해지역과 비피해지역으로 분류하고, 화학사고로 인한 피해면적에 대한 일치도를 나타내는 Kappa 상관계수는 0.649 (임계값 0.7)의 수준을 보였다. 다양한 반사특성을 가진 지형지물이 존재하는 피해 현장의 여건을 고려할 때, 분광정보와 정규식생지수만으로 피해면적을 분석이 이루어진 연구의 한계가 있으며, 향후 이를 극복할 수 있는 화학물질사고 조사 현업화 방안의 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
Close-to-nature stream evaluation is one of the processing to make the streams over in order to keep them natural. It is integral to evaluate and make an accurate analysis of them on the purpose of maintaining streams healthy. For many instances, there are, stream organization evaluation for restoration by German government, evaluation for ecosystem protection in natural preserves by New Zealand government, and stream-view evaluation for restoration by Britain government so on. In case of the country there are analysis and evaluation of stream physical organization by Cho, Yong-hyun, Close-to-nature stream evaluation for restoration by Kim, Dong-chan, evaluation of stream properties in korea by Park, Bong-jin. Close-to-nature evaluation by Lim, Chan-uk, that is advanced version of Park, Bong-jin's, shows form of stream including waterway curve, sand bar, diversity of flow, river bed material, diversity of minor bed, minor bed bank protection works, bank protection material. It also does environment of stream including side of minor bed vegetation, width of surface of the water/width of the river etc.. By the way, this evaluation does not have free access to apply those details above in the field, it often happens that you get various outcome from the one spot. so you must need more realistic testing method to obtain more accurate data. Remote sensing method is highly recommended because this is very useful for collecting realistic data of vegetation index. what is more, it can not only scan even the minimum area within its resolving power but also do obtain data anytime. Vegetation index indicates Ratio vegetation index, Normalized difference vegetation index, Soil adjusted vegetation index, Atmospherically resistant vegetation index etc.. The research is focusing on Cheokgwa stream which is the branch of Taehwa river and shows 19 sectioned Close-to-nature stream performed according to the method by Lim, chan-uk. Besides let you know vegetation index came from image data of satellite landsat 7 with the variation of buffering area, of the day 9. may. 2003. Of all, the outcome 0.758 at 200m buffer-zone of NDVI was the best we have got so far.
원격탐사 자료 기반의 식생지수 시계열 자료를 이용함에 있어서 가장 중요한 것은 구름이나 에어로졸에 의한 자료의 품질저하 문제이다. 이 연구에서는 MODIS09 지표 분광반사도 자료를 이용하여 구름영향에 의한 저품질 자료를 제거한 뒤 결손자료를 내삽, 평활하여 연속적인 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 시계열 자료를 생산하였다. 구름에 의한 영향을 제거하기 위한 방법으로 MODIS 분광반사도 자료를 이용한 5가지의 구름탐지기법을 선정하여 비교, 평가하였다. 위성자료에서 제공하는 품질관리정보 (Quality Assessment, QA)에서 구름이라고 판단한 경우, MODIS09 Band 3 반사도가 10% 이상인 경우와 20% 이상인 경우, Cloud Detection Index (CDI)가 임계값 이상인 경우, 센서 천정각이 $32.25^{\circ}$ 이상인 경우를 각각 구름으로 판단하였다. 구름탐지로 인해 발생한 자료의 결손은 선형적 내삽 기법을 이용하여 보정한 뒤 Savitzky-Golay (S-G) 필터와 웨이브렛 변환을 각각 적용하여 평활하였다. 구름 탐지 기법은 10% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(85%), Quality Control (QC) (82%), 20% 이상 Band 3 반사도 제거 기법(81%)의 순으로 높은 구름탐지율을 보였다. 웨이브렛 변환은 선형의 시계열 패턴을 얻을 수 있지만 원 자료의 최대값을 반영하지 못하는 반면 S-G 필터는 구름에 의한 신뢰도 낮은 값은 제거하면서도 NDVI 원 자료의 최대값을 유지하여 시계열 자료의 계절적 특성을 잘 보여주는 것을 확인하였다. 이 연구에서는 구름의 탐지, 결손 내삽, 평활 기법의 순차적인 자료처리기법을 적용하여 구름 영향을 제거한 고품질의 시계열 자료의 생산이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 기후변화의 영향을 받아 달라질 것으로 예상되는 식생의 분포가 수문인자인 토양수분에 어떠한 변화를 야기하는지 규명하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상인자와의 시공간적 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 다중분광센서로 스캔한 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration) 에서 측정한 국내 4개 지점의 토양수분 Data 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분과 MODIS 13 NDVI를 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 각 지점에 대한 인자가 시간의 경과에 따라 변화하는 양상을 알아내고자 하였으며 추가적으로 토양수분과 식생이 서로 일정한 시차를 두고 연관이 있을 것이라는 가정 하에 상관 분석을 수행하였다. 그리하여 토양수분에 일정한 시차 (5일, 10일, 15일)를 주는 Time lag을 통한 상관분석을 시행한 결과 시차를 고려하지 않은 상관분석에서 보다 토양수분과 NDVI의 상관관계가 높게 나타났으며, 또한 토성에 따라 그 상관관계의 양상이 다르게 나타났다. 이러한 결과를 통해 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 다양한 스케일 별로 이해하는 데 도움이 될 것이다.
In this study, emissivity and land surface temperature (LST) were retrieved using the previously developed algorithms and Aqua/MODIS data. And sensitivity of estimated emissivity and LST to the predefined values, such as land cover, normalized difference vegetation index (NOVI) and spectral emissivity were investigated. The methods used for emissivity and LST were vegetation cover method (VCM) and four different split-window algorithms. The spectral emissivity retrieved by VCM was not sensitive to the NOVI error but more sensitive to the land cover error. The comparison of LST showed that the LST was systematically different without regard to the land cover and season. And the LST was very sensitive to the emissivity error excepting the Uliveri et al. This preliminary result indicates that more works are needed for the retrieval of reliable LST from satellite data.
정규식생지수(NDVI)는 식생자원을 모니터링할 수 있도록 설계된 식생지수(VI-Vegetation Index) 중 하나로 여러 응용 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 지수이다. 산림 분야에서도 NDVI가 많이 활용되고 있는데 본 논문에서는 산림 변화 모니터링을 위해 MODIS NDVI를 활용하는 방법론이 연구되었다. 특정 시점을 기준으로 NDVI 값을 비교 및 분류하여 변화를 탐지하는 방법은 기계나 기상상태의 영향으로 자료의 정확성이 떨어질 수 있고 장기적인 변화를 탐지하는데도 어려움이 있다. 이러한 점을 고려하여 본 논문에서는 하모닉 모형을 이용하여 NDVI 시계열 자료를 통해 NDVI 패턴을 고려하는 방법론을 제시하였다. 먼저 하모닉 모형을 적용하여 미관측 자료나 자료의 오류를 보정한 NDVI 시계열 자료를 재구축하고 추정된 하모닉 요소의 모수를 기준으로 장기적 패턴을 통해 식생의 변화를 모니터링할 수 있다. 제안된 방법은 한반도 지역의 2009년 8월 21일부터 2011년 9월 6일까지 총 49개의 MODIS NDVI 시계열 자료에 적용하여 모형의 유용성을 입증하였다.
잠열과 관련된 지표면 증발산량은 지표 온도를 결정하는 중요한 요인이며, 이를 정확히 산정하는 것은 중규모 순환장 예보의 정확도와 밀접하게 관련된다. 본 연구에서는 고해상도인 LANDSAT 5 TM 자료를 이용하여 대구광역시의 상대 증발산 효율을 추정하였다. 증발산 효율 추정은 복사 온도/식생 지수의 관계식을 이용하였다. 식생 지수는 대구광역시의 실제 토지 이용도와 일치하였다. 도시 지역내의 공원 지역의 경우 낮은 복사 온도를 나타내었다. 이것은 두류공원과 같은 도심내 공원 지역의 고증발산에 기인한 것이다. 그러나 전체적인 도심지는 저증발산이 두드러졌다. 그리고 지표면 구성특징에 의하여 도심지 내 공단 지역과 주거 지역은 상대적인 증발산 분포에서 차이가 나타났다.
Drought is a reoccurring worldwide natural hazard that affects not only food production but also economics, health, and infrastructure. Drought monitoring is usually performed with precipitation-based indices without consideration of the actual state and amount of the land surface properties. A drought index based on the actual evapotranspiration can overcome these shortcomings. The severity of a drought can be quantified by making a spatial map. The procedure for estimating actual evapotranspiration is costly and complicated, and requires land surface information. The possibility of utilizing drone-driven remotely sensed data for actual evapotranspiration estimation was analyzed in this study. A drone collected data was used to calculate the normalized difference vegetation index (NDVI) and soil-adjusted vegetation index (SAVI). The spatial resolution was 10 m with a grid of $404{\times}395$. The collected data were applied and parameterized to an actual evapotranspiration estimation. The result shows that drone-based data is useful for estimating actual evapotranspiration and the corresponding drought indices.
본 연구에서는 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 다중 위성영상을 기반으로 전국 시공간 토양수분 및 토양수분 기반의 가뭄지수 SWDI(Soil Water Deficit Index)를 산정하였다. 시공간 토양수분의 산정을 위해 입력자료로 MODIS 위성의 지표면온도(Land Surface Temperature, LST), 증발산 및 식생(Enhanced Vegetation Index, EVI; Fraction of Photosynthetically Active Radiation, FPAR; Leaf Area Index, LAI; Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 관련 산출물 자료와 지상 관측자료인 일 단위 강수량 자료를 구축하였다. MODIS 위성영상은 산출물별로 제공되는 QC(Quality Control) 영상을 활용해 보정을 수행하였고, 공간 강수량 자료는 기상청에서 제공하는 전국 92개 지점의 종관기상관측자료를 구축하여 공간보간기법인 역거리가중법을 적용해 생성하였다. 실측 토양수분은 농촌진흥청에서 제공하는 76개 지점의 토양 깊이 10 cm에 설치된 TDR(Time Domain Reflectomerty) 센서에서 측정된 토양수분 자료를 활용하였으며, 토양수분 모의 시 토양 속성을 고려하기 위해 국립농업과학원에서 제공하는 토양도를 구축하여 활용하였다. 토양수분 산정 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model, MLRM)을 활용하였으며, 계절 및 토성에 따른 회귀식을 산정하였다. 회귀식 기반의 토양수분과 토성별 포장용수량 및 영구위조점 값을 이용하여 SWDI를 산정하고, 실제 가뭄 발생 시기 및 지역과의 비교하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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