• 한국수자원학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.363-372
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• 2006

지금까지 증발산량을 산정하기 위한 여러 가지 방법이 개발되어 왔다. 그러나 지표면에서 발생되는 증발산량을 지배하는 복잡한 지형 특성 및 토지 이용 등을 고려하여 정확한 증발산량을 산정한다는 것은 불가능에 가까운 일이다. 원격탐사 기법은 식생과 토지이용과 같은 지형조건과 관련된 증발산량을 산정하기 위한 하나의 수단으로 효과적으로 이용될 수 있다. 증발산량은 기상특성 뿐만 아니라 식생 조건에 의해 지배된다고 볼 수 있다. 그 중 식생조건은 NOAA/AVHRR 자료를 이용하여 얻을 수 있는 정규화 식생지수(NDVI)를 통하여 정량화할 수 있다. 본 연구에서는 금강유역을 대상으로 증발산량을 산정하기 위하여 NDVI와 기온자료를 조합하는 간편법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제2권1호
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• pp.1-14
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• 2021

The study has been carried out with an objective to prepare Siberian roe deer habitat potential maps in South Korea based on three geographic information system-based models including frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach as well as convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as machine learning algorithms. According to field observations, 741 locations were reported as roe deer's habitat preferences. The dataset were divided with a proportion of 70:30 for constructing models and validation purposes. Through FR model, a total of 10 influential factors were opted for the modelling process, namely altitude, valley depth, slope height, topographic position index (TPI), topographic wetness index (TWI), normalized difference water index, drainage density, road density, radar intensity, and morphological feature. The results of variable importance analysis determined that TPI, TWI, altitude and valley depth have higher impact on predicting. Furthermore, the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve was applied to assess the prediction accuracies of three models. The results showed that all the models almost have similar performances, but LSTM model had relatively higher prediction ability in comparison to FR and CNN models with the accuracy of 76% and 73% during the training and validation process. The obtained map of LSTM model was categorized into five classes of potentiality including very low, low, moderate, high and very high with proportions of 19.70%, 19.81%, 19.31%, 19.86%, and 21.31%, respectively. The resultant potential maps may be valuable to monitor and preserve the Siberian roe deer habitats.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.1-14
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• 2012

하천은 육지 표면에서 일정한 물길을 따라 흐르는 물줄기를 의미하며, 하천 매핑 작업은 하천유역의 지형 변화 연구 및 하천 유역의 홍수 모니터링 연구 등에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 하천의 수위변화로 인한 유역 내 지표면의 수위 및 유량의 불균일성 등으로 인하여, 기존의 지반조사 기술은 하천 매핑 작업에 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 각각의 다른 파라미터를 사용하여 영상분류 기법 중의 하나인 ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) 분류기법을 적용하여 RapidEye 영상으로부터 하천을 추출하는 방법을 제시하였다. 우선, RapidEye 영상으로부터 NIR(Near InfraRed) 밴드 영상과 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 영상을 생성한 뒤, 이를 각각의 파라미터로 설정한다. 생성된 각각의 영상에 ISODATA 기법을 적용한 뒤, 후처리 과정을 통하여 각각의 영상으로부터 하천을 추출하도록 한다. 각각의 영상에서 추출한 하천의 경계선 또한 Sobel 에지 추출 기법을 통하여 추출된다. 점검 점들을 이용하여 정확도 검증을 수행한 결과, NIR 밴드로부터 추출한 하천의 정확도가 NDVI 영상으로부터 추출한 하천의 정확도보다 더 높다는 것을 알 수 있다.

• 한국습지학회지
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• 제13권2호
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• pp.171-179
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• 2011

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.

• 한국측량학회지
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• 제33권1호
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• pp.23-30
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• 2015

해안선 매핑은 해안지역의 묘사, 해안침식의 예측 및 해안지역 자원관리를 위해서 중요하다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 자료 및 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 울진지역의 해안선을 매핑 연구를 진행하였다. 우선, LiDAR 자료를 이용하여 DSM(수치표면모형)을 생성하였다. 그리고 KOMPSAT-2영상을 이용하여 NDWI(정규수분지수) 영상을 생성한 뒤, 영상분류방법을 적용하여 NDWI 영상으로부터 물 클러스터와 육지 클러스터를 분할하였다. 분할된 두 클러스터들의 경계선을 추출하여, 2차원 해안선으로 정의하였다. 마지막으로 DSM으로부터 획득한 고도 정보를 2차원 해안선에 입력하여 3차원 해안선을 구축하였다. 구축된 3차원 해안선은 0.90m의 수평정확도 및 0.10m의 수직정확도를 가지고 있었다. 정확도 분석을 통하여, 구축된 3차원 해안선은 육지와 물 클러스터가 선명하게 분류된 지역에서는 상대적으로 높은 정확도를 가지고 있으나, 육지와 물 클러스터가 선명하게 분류되지 않은 지역에서는 상대적으로 낮은 정확도를 가지고 있다는 사실을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.278-281
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• 2007

The purpose of this study is to develop snow and sea ice detection algorithm in Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) meteorological data processing system. Since COMS has only five channels, it is not affordable to use microwave or shortwave infrared data which are effective and generally used for snow detection. In order to estimate snow and sea ice coverage, combinations between available channel data(mostly visible and 3.7 ${\mu}m$) are applied to the algorithm based on threshold method. As a result, the COMS snow and sea ice detection algorithm shows reliable performance compared to MODIS products with channel limitation. Specifically, there is partial underestimation over the complicated vegetation area and overestimation over the area of high level clouds such as cirrus. Some corrections are performed by using water vapor and infrared channels to remove cloud contamination and by applying NDVI to detect more snow pixels for the underestimated area.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.7-14
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• 2009

The purpose of this study is to identify how much the MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) can explain the forest soil moisture simulated from SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. For ChungjuDam watershed ($6,661.3\;km^2$) which covers 82.2% of forest, the SWAT model was calibrated for four years (2003-2006) at two locations of the watershed using daily streamflow data and was verified for three years (2000-2002) with average Nash and Sutcliffe model efficiencies of 0.69 and 0.75 respectively. For the period from March to June, the average spatial correlation between 16 days composite MODIS NDVI and the corresponding SWAT forest soil moisture was 0.90. The two variables averaged for each data set during that period showed an inverse relation with the average coefficient of determination of 0.55.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권1호
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• pp.11-20
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• 2017

This study is to estimate the spatial soil moisture using multiple linear regression model (MLRM) and 15 minutes interval Land Surface Temperature (LST) data of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS). For the modeling, the input data of COMS LST, Terra MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), daily rainfall and sunshine hour were considered and prepared. Using the observed soil moisture data at 9 stations of Automated Agriculture Observing System (AAOS) from January 2013 to May 2015, the MLRMs were developed by twelve scenarios of input components combination. The model results showed that the correlation between observed and modelled soil moisture increased when using antecedent rainfalls before the soil moisture simulation day. In addition, the correlation increased more when the model coefficients were evaluated by seasonal base. This was from the reverse correlation between MODIS NDVI and soil moisture in spring and autumn season.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.83-92
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• 2019

Land cover (LC) is an important factor in socioeconomic and environmental studies. According to various studies, a number of LC maps, including global land cover (GLC) datasets, are made using polar orbit satellite data. Due to the insufficiencies of reference datasets in Northeast Asia, several LC maps display discrepancies in that region. In this paper, we performed a feasibility assessment of LC mapping using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data over Northeast Asia. To produce the LC map, the GOCI normalized difference vegetation index (NDVI) was used as an input dataset and a level-2 LC map of South Korea was used as a reference dataset to evaluate the LC map. In this paper, 7 LC types(urban, croplands, forest, grasslands, wetlands, barren, and water) were defined to reflect Northeast Asian LC. The LC map was produced via principal component analysis (PCA) with K-means clustering, and a sensitivity analysis was performed. The overall accuracy was calculated to be 77.94%. Furthermore, to assess the accuracy of the LC map not only in South Korea but also in Northeast Asia, 6 GLC datasets (IGBP, UMD, GLC2000, GlobCover2009, MCD12Q1, GlobeLand30) were used as comparison datasets. The accuracy scores for the 6 GLC datasets were calculated to be 59.41%, 56.82%, 60.97%, 51.71%, 70.24%, and 72.80%, respectively. Therefore, the first attempt to produce the LC map using geostationary satellite data is considered to be acceptable.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.127-137
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• 2022

Urban Heat Island (UHI) effect has been widely studied as a global concern of the 21st century. Heat generation from urban built-up structures and anthropogenic heat sources are the main factors to create UHIs. Unfortunately, both factors are expanding rapidly in Lahore and accelerating UHI effects. The effects of UHI are expanding with the expansion of impermeable surfaces towards urban green areas. Therefore, this study was arranged to analyze the role of urban cooling intensity in reducing urban heat island effects. For this purpose, 15 parks were selected to analyze their effects on the land surface temperature (LST) of Lahore. The study obtained two images of Landsat-8 based on seasons: the first of June-2018 for summer and the second of November-2018 for winter. The LST of the study area was calculated using the radiative transfer equation (RTE) method. The results show that the theme parks have the largest cooling effect while the linear parks have the lowest. The mean park LST and PCI of the samples are also positively correlated with the fractional vegetation cover (FVC) and normalized difference water index (NDWI). So, it is concluded that urban parks play a positive role in reducing and mitigating LST and UHI effects. Therefore, it is suggested that the increase of vegetation cover should be used to develop impervious surfaces and sustainable landscape planning.