• 제목/요약/키워드: satellite Imagery

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인공위성 영상을 이용한 식생지수 상관분석 (Vegetation index analysis using Satellite images)

  • 원상연;김기홍;김형경
    • 한국측량학회:학술대회논문집
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    • 한국측량학회 2010년 춘계학술발표회 논문집
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    • pp.239-243
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    • 2010
  • 본 연구에서는 유역내 토사유실을 효과적으로 저감하기 위한 GIS 기반의 식생지수분석 방법을 제시하였다. 토사유실은 강우, 토양, 지형 그리고 식생의 피복상태가 복합적으로 작용하여 발생하는 것으로 이를 저감하기 위해서는 비용 및 시간적 측면을 고려해야한다. 본 연구에서는 다양한 자료원으로 유역내의 지형인자, 토양인자, 식생지수등을 비교분석 하여 GIS기반의 DB를 구축하여 향후 활용 가능성에 대해 분석하였다. 본 연구에서 활용한 자료는 토사유출구간의 토양 및 식생정보, GPS 식생 측점에 의한 측점별 식생정보, KOMPSAT-2 위성영상을 활용한 NDVI 식생지수 정보 등을 활용하여 연구를 진행하였다.

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인공위성 자료와 AERONET 관측자료를 이용한 러시아산불 시 발생한 에어로졸의 중장거리 모니터링 (Russian Forest Fire Smoke Aerosol Monitoring Using Satellite and AERONET Data)

  • 이권호;김영준
    • 한국대기환경학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.437-450
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    • 2004
  • Extensive forest fire activities occurred across the border in Russia, particularly east of Lake Baikal between the Amur and Lena rivers in May 2003. These forest fires released large amounts of particulates and gases into the atmosphere, resulting in adverse effects on regional air quality and the global radiation budget. Smoke pollution from the Russian fires near Lake Baikal was transported to Korea through Mongolia and eastern China. On 20 May 2003, a number of large fires were burning in eastern Russian, producing a thick, widespread pall of smoke over much of Northeast Asia. In this study, separation technique was used for aerosol retrieval application with imagery from MODIS aboard TERRA satellites. MODIS true-color image shows the location of fires and the grayish color of the smoke plumes over Northeast Asia. Aerosol optical thckness (AOT) retrieved from the MODIS data were compared with fire hot spots, ground-based radiation data and TOMS -based aerosol index data. Large AOT, 2.0-5.0 was observed on 20 May 2003 over Korea due to the influence of the long range transport of smoke aerosol plume from the Russian fires, while surface observed fine mode of aerosol size distribution increased.

A Study on the RPC Model Generation from the Physical Sensor Model

  • Kim, Hye-Jin;Kim, Dae-Sung;Lee, Jae-Bin;Kim, Yong-Il
    • Korean Journal of Geomatics
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    • 제2권2호
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    • pp.139-143
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    • 2002
  • The rational polynomial coefficients (RPC) model is a generalized sensor model that is used as an alternative solution for the physical sensor model for IKONOS of the Space Imaging. As the number of sensors increases along with greater complexity, and the standard sensor model is needed, the applicability of the RPC model is increasing. The RPC model has the advantages in being able to substitute for all sensor models, such as the projective, the linear pushbroom and the SAR. This report aimed to generate a RPC model from the physical sensor model of the KOMPSAT-1(Korean Multi-Purpose Satellite) and aerial photography. The KOMPSAT-1 collects 510~730 nm panchromatic imagery with a ground sample distance (GSD) of 6.6 m and a swath width of 17 km by pushbroom scanning. The least square solution was used to estimate the RPC. In addition, data normalization and regularization were applied to improve the accuracy and minimize noise. This study found that the RPC model is suitable for both KOMPSAT-1 and aerial photography.

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토지피복분류에 있어 신경망과 최대우도분류기의 비교 (A comparison of neural networks and maximum likelihood classifier for the classification of land-cover)

  • 전형섭;조기성
    • 대한공간정보학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.23-33
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    • 2000
  • 본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.

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GPS 측량의 3차원 좌표변환에 의한 정밀위치결정 (The Precise Positioning with the 3D Coordinate Transformation of GPS Surveying)

  • 박운용;유복모;이기부
    • 대한공간정보학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.47-60
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    • 2000
  • 본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류 정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.

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재난피해조사를 위한 영상촬영시스템 개발 (Development of Digital Stereo Camera System for Hazard Investigation)

  • 김기홍;이석군;송영선
    • 대한공간정보학회지
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    • 제14권1호
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    • pp.75-83
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    • 2006
  • 각종 자연재해에 따른 광역 피해에 대한 정보를 수집하는 데에는 일반적으로 위성영상이 이용되고 있으며, 좀 더 국지적인 피해를 조사할 경우에는 항공사진이나 저고도 무인비행기가 이용되고 있다. 그러나 공공 시설물 피해와 같이 더욱 세부적인 피해를 조사하는 데에는 이러한 방법이 적절치 않으며, 현지측량작업이 행하여져 왔다. 본 논문에서는 사진측량 기법을 이용하여 공공시설물 피해를 좀 더 빠르고 정확하게 조사할 수 있는 방법을 모색하였다. 두 개의 디지털 카메라를 프레임에 고정시켜 촬영시스템을 제작하였으며, 실제 피해 지역에서 이 시스템을 이용하여 피해 현장을 촬영한 후 피해정보를 추출하였다. 이렇게 산출된 피해정보와 토탈스테이션을 이용한 실측결과를 비교하여 제작된 시스템의 활용성을 확인하였다.

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LIDAR 자료기반의 3차원 건물정보 구축 (Three Dimensional Building Construction Based on LIDAR Data)

  • 유환희;김경환;김성삼
    • 대한공간정보학회지
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    • 제14권3호
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    • pp.13-22
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    • 2006
  • 3차원 지형공간정보의 활용범위가 확대되면서 다양한 형태와 크기의 건물들이 존재하는 광범위한 도시지역에 대하여 신속하고 정확하게 실세계에 가까운 3차원 건물 모형을 구축하는 기술 개발이 요구되고 있다. 기존의 항공사진이나 고해상 위성영상을 이용한 3차원 도시 지형공간의 구축 연구와는 달리 최근에는 높은 정밀도를 가진 항공 LIDAR 관측 자료를 활용한 3차원 건물 복원에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 Zero-crossing의 특성을 갖는 LoG 연산자를 이용하여 높이별로 건물의 경계선 정보를 추출하고 Douglas-Peucker 알고리즘을 이용하여 경계선을 직선화하여 건물의 경계선을 정제하고 3차원으로 건물을 복원하는 기법을 제안하였다.

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영상분할단위 기반의 다변량 영역확장기법 (Multivariate Region Growing Method with Image Segments)

  • 이종열
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.273-278
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    • 2004
  • 이 연구에서는 고해상도 영상의 영상분할단위를 이용한 분석방법의 하나로 영역확장기법을 검토하였다. 먼저 경계추출에 의한 영상분할단위를 기반으로 공간적인 분석이 가능하도록 영상분할단위간의 위상관계를 설정하는 방법을 검토하였다. 다음으로 설정된 영상분할단위간의 위상관계를 바탕으로 한 영역기반의 영역확장 방법을 개발함으로써 영상분할단위를 보다 물체에 가까운 형태로 한 단계 더 처리하였다. 특히 여러 밴드를 활용한 다변량 분석을 시도하여 결과의 신뢰도를 더욱 높이도록 하였다. 그 결과 영상분할단위 기반의 영역확장 결과 영상분할단위가 보다 의미 있는 단위로 발전되었다. 다만 영상분할 단위에 속하는 각 화소의 높은 동질성으로 인하여 통계적 유사성이 통계치에 매우 민감하게 반응하는 결과를 나타내었다.

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GOES-9호 위성 영상 자료를 이용한 강수량 산출 (Estimation of Rainfall Using GOES-9 Satellite Imagery Data)

  • 이정림;서명석;곽종흠;소선섭
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.209-214
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    • 2004
  • 국지적으로 단시간 내에 많은 양의 강한 비가 내리는 현상인 집중호우는 발생부터 성장, 쇠퇴까지의 과정이 단기간에 이루어지고, 그 변동성이 아주 크다. 그러므로 정확한 예보를 위해서는 단시간예보(nowcasting) 기법이 필요한데, 이를 위해서는 연속적이고, 정확한 관측이 필요하다. 집중호우의 관측에는 우량계, 레이다, 위성 관측 등이 사용되는데 이 연구에서는 GOES-9호 위성영상자료를 이용하였고, 2003년 여름의 8개 강수사례에 대해 분석하였다. 집중호우시의 강수량을 산출하기 위해 Power-law Curve를 사용하였고, NOAA/NESDIS에서 개발하여 현업에 사용 중인 Auto-Estimator의 무강수 픽셀 보정방법을 이용하여 산출된 강수량을 보정하였으며, 이를 기상청의 자동기상관측자료 (Automatic Weather Station: AWS)와 비교하였다. 위성영상자료의 시간 대표성을 분석하기 위해 위성의 관측 시간에 대해 전, 후, 중심을 기준으로 각각 15분, 30분, 60분 누적강수량과 비교하였고, AWS의 공간 대표성을 분석하기 위해 위성영상자료의 3×3, 5×5, 9×9 픽셀을 면적 평균하여 각각 비교하였다. 분석 결과 대부분의 사례에서 위성의 관측시간을 시작으로 60분 동안 누적한 강수량과 상관성이 가장 크게 나왔고, 면적에 대해서는 거의 차이가 없었다. 또한, 무강수 픽셀 보정방법의 하나로 구름의 성장률을 보정해 주었다. 그 결과 구름의 성장률을 보정해 주었을 때 상관계수가 0.05 이상 상승하였다.

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SWAT모형과 고해상도 위성영상을 이용한 하천유역 관리기법연구 (A Study on Watershed Management Technique using SWAT Model and High Spatial Resolution Satellite Imagery)

  • 이지완;이미선;신형진;박근애;김성준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.18-22
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    • 2010
  • 본 연구는 고해상도 위성영상의 자료를 비점오염원 분석에 적합한 SWAT모형에 적용할 수 있는 정밀토지이용도의 분류항목으로 설정하고 영상에서 추출 할 수 있는 정보를 효율적으로 이용하여 고해상도 위성영상의 활용성을 높이고자 하였다. 본 연구의 대상지역은 경안천 유역($260.54km^2$)으로 기상자료는 1998년부터 2008년 동안의 경안천유역 6개의 강우관측소 자료와 3개의 기상관측소 자료를 수집하여 구축하였다. 수질자료는 환경부 물환경정보시스템에서 제공하는 자료를 1999~2008년까지 구축하여 사용하였다. 점오염원자료는 경안, 오포, 매산 하수처리장의 1990~2007년까지의 일자료를 사용하였다. 또한 고해상도 위성영상(KOMPSAT-2)을 환경부의 토지피복분류체계와 현장조사를 통하여 토지이용분류 항목을 설정하고 스크린 디지타이징 방법을 통해 제작한 정밀토지이용도를 사용하였다. 정밀토지이용도를 SWAT 모형에 적용하여 분석 시 활용성을 평가하기 위해 30m 중해상도의 환경부 토지이용도와의 모형 결과를 비교하였다.

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