• 제목/요약/키워드: satellite Imagery

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위성영상 해상도에 따른 순천만 해안습지의 분류 정확도 변화 (The change of land cover classification accuracies according to spatial resolution in case of Sunchon bay coastal wetland)

  • 구자용;황철수
    • 한국지역지리학회지
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    • 제7권1호
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    • pp.35-50
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    • 2001
  • 공간상의 지리현상은 축척에 따라 공간적 분포패턴이 다르게 표현되고 측정될 수 있다. 특정한 지리현상은 특정한 축척에서 보다 선명하게 관찰될 수 있다. 지표면의 정보를 담고 있는 위성영상 역시 공간해상도의 영향에 의해 독특한 특성을 보이고 있다. 위성영상의 분석을 위한 적정해상도를 모색하기 위해서는 영상으로부터 분류되는 속성의 특성을 파악하여야 한다. 본 연구에서는 순천만 해안습지를 대상으로 위성영상으로부터 토지피복 정보를 추출하고, 공간 해상도의 변화에 따른 변화를 살펴보았다. 순천만 영상을 대상으로 토지피복 분류정확도를 파악한 후 30m 해상도부터 480m 해상도까지 30m 간격의 16가지 해상도로 영상을 제작하여 분류정확도의 변화를 살펴보았다. 순천만 해안습지는 다양한 토지유형이 다양한 크기로 분포하고 있어 해상도의 변화에 따라 토지피복 특성이 변화하고 있으며, 순천만의 위성영상 역시 축척 효과에 의해 해상도에 따라 속성정보의 특성의 변화가 뚜렷하게 나타난다.

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국가하천관리자료와 연계한 하천유지관리 기술개발 (Development of a River Maintenance Management Technology Related with National River Management Data)

  • 조명희;김경준;김현정
    • 한국지리정보학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.159-171
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    • 2012
  • 본 연구에서는 하천관리지리정보시스템(RIMGIS) 내 하천유지관리부분의 활용성 향상 및 하천유지관리업무의 선진화를 위하여 항공레이저측량(LiDAR)과 고해상 영상자료를 기반으로 한 동적으로 변화하는 하상자료 관리 및 하상변동 분석 등의 하천유지관리기술을 개발하였다. LiDAR 및 고해상도 영상 형식으로 제작된 하천의 정밀지형도를 이용하여 동적으로 변화하는 하천의 하상자료 및 제방자료를 정보화하여 RIMGIS DB를 구축하고, RIMGIS와 연계된 하천유지관리체계 구축 및 하상변동 영향을 최소화하는 모니터링 기술을 연구하였다. 또한, 하천 지형정보 및 유지관리정보 등을 가지고 있는 RIMGIS의 기능과 자료구조를 보완하여 하천의 실시간 유지관리가 가능하도록 개선하며, 하상정보와 하천단면정보를 제공하여 하천통수단면 확보 등 구조적 기법을 이용한 하천기능 유지가 가능하도록 RIMGIS 보완 기술을 개발하였다. 이는 기존의 2차원 선(線)기반으로 제공되는 한정된 하천정보 및 정확성이 결여된 자료제공의 문제를 보완하여 지속적인 RIMGIS 기능개선과 유지관리 작업이 가능하도록 지원하고, RIMGIS 내 하천유지관리부분의 활용성을 극대화할 수 있는 기반기술로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

KOMPSAT-2 입체영상의 자동 기하 보정 (Automatic Geometric Calibration of KOMPSAT-2 Stereo Pair Data)

  • 오관영;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.191-202
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    • 2012
  • KOMPSAT-2와 같은 고해상 위성영상은 대상영역의 3차원 위치결정을 위하여 RPC(Rational Polynomial Coefficient)가 포함된 자료를 제공한다. 그러나 RPC로 계산된 영상기하는 일정량의 편이(systematic errors)를 지니고 있는 상태이며, 이를 보정하기 위해서는 수 개 이상의 지상기준점(ground control point)이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상기준점 없이 입체영상(stereo pair)과 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 사이의 대응점(tie point)만을 이용하여 자동으로 영상 기하를 보정하는 효과적인 방법을 제안하였다. 이러한 방법은 4가지 단계를 포함 한다: 1) 대응점 추출, 2) 대응점에 대한 지상좌표 결정, 3) SRTM DEM을 이용한 지상좌표의 보정, 4) RPC 보정 모델의 파라미터 결정. 우리는 KOMPSAT-2 입체영상을 이용하여 제안된 방법의 성과를 입증하였다. 검사점(check point)을 통해 계산된 RMSE(Root Mean Square Error)는 X와 Y, Z방향으로 각각 약 3.55 m, 9.70 m, 3.58 m를 나타냈다. 이는 SRTM DEM을 이용하여 RPC가 지닌 편이를 X, Y 및 Z 모든방향에 대하여 10 m이내의 정확도로 자동보정할 수 있다는 것을 의미한다.

순위 차 확산 필터를 이용한 스페클 잡음 제거 (Speckle Noise Removal by Rank-ordered Differences Diffusion Filter)

  • 예철수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.21-30
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    • 2009
  • 본 논문의 목적은 원격 탐사 영상에서 잡음을 제거하기 위해 중심 화소와 통계적으로 유사한 이웃화소들을 선택하늘 방법을 제시하고 이 결과를 평균 곡률 확산과 결합하는 방법을 제시하는데 있다. 균일한 밝기값 영역에 속하는 화소들을 검출하기 위해 이웃 화소들을 순차적으로 선택할 때 그 선택하는 순서에 따라 선택된 영역의 통계적 특성이 달라지므로 이웃 화소의 선택 순서는 매우 중요하다. 본 논문에서는 통계적으로 유사한 특성을 가지는 이웃 화소를 선택하기 위해서 중심 화소와 이웃 화소의 밝기값 차를 계산하고 이를 크기 순으로 정렬하여 얻어지는 순위 차 벡터(rank-ordered differences vector)를 이용하는 효과적인 방법을 제안한다. 순위 차 벡터의 항들을 영역 확장 방법을 이용하여 균일 순위 차 벡터(homogeneous rank-ordered differences vector)와 이상점 순위 차 벡터 (outlier rank-ordered differences vector)로 분할한다. 균일 순위 차 벡터의 항에 속하는 이웃 화소에 대해서만 중심 화소의 밝기값 갱신에 기여하도록 확산 계수를 선택적으로 할당하는 라인 프로세스를 평균 곡률 확산에 결합한다. 제안한 방법은 모든 이웃 화소를 이용하여 중심 화소의 밝기값을 갱신하는 기존의 잡음 제거 필터에 비해 잡음 제거 효과가 뛰어남을 항공 영상 및 TerraSAR-X 위성 영상을 이용한 실험을 통해 확인하였다.

인공위성 SAR 영상을 이용한 몽산포 조간대의 Ridge-Runnel 및 연흔 관찰 (Observation of Ridge-Runnel and Ripples in Mongsanpo Intertidal Flat by Satellite SAR Imagery)

  • 장소영;한향선;이훈열
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.115-122
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    • 2010
  • 이 논문에서는 Envisat ASAR, JERS-1 SAR 영상과 현장조사 자료를 이용하여 ridge-runnel 구조 및 연흔이 잘 발달해 있는 태안 몽산포 조간대를 분석하였다. Envisat ASAR 영상에서는 밝고 어두운 띠가 해안선과 평행한 방향으로 3-5회 반복되어 관찰되었으며, 이는 노출된 조간대에서 ridge-runnel 구조로 판단하였다. 배수가 이루어져 지표잔존수가 없고 연흔이 발달해있는 runnel에서는 강한 후방산란을 보이고, 연흔이 없는 ridge나 배수가 잘 되지 않아 연흔이 물속에 잠겨 있는 runnel에서는 산란이 거의 없다. 반면에 JERS-1 SAR 영상에서는 조간대 전체가 매우 약한 신호를 보였으며, ridge-runnel 구조가 전혀 관찰되지 않았다. 현장에서 측정된 연흔의 파장은 대부분 4-10 cm 범위 내에 분포하며, 이는 C-밴드인 Envisat ASAR 영상에서 Bragg 산란의 첫 번째 모드에 의한 강한 후방산란을 일으키는 조건이 되지만, L-밴드인 JERS-1 SAR 영상에서는 그렇지 않다. 본 연구에서는 SAR 영상을 이용하여 광학영상으로는 쉽게 관찰되지 않는 ridge-runnel 구조 및 연흔이 발달된 조간대의 분석이 가능함을 보였으며, 향후 조간대 퇴적상 연구에 SAR 영상이 다양하게 이용될 수 있을 것으로 기대한다.

다중시기 원격탐사 자료를 이용한 부산 송정해수욕장의 해안선 변화 분석 (Analysis of Shoreline Change Using Multi-temporal Remote Sensed Data on Songjeong Beach, Busan)

  • 장동호;김장수;백승균
    • 한국지형학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.59-71
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    • 2012
  • 이 연구는 다중시기 원격탐사 영상과 GPS 측량자료 및 입도분석 자료를 이용하여 부산 송정해수욕장의 장기간 해안지형 변화와 원인을 규명하였다. 연구결과, 다중시기 원격탐사 영상 분석에서는 2000년대 초까지 해빈이 전체적으로 안정 상태였으나, 2000년 이후 해안을 따라 호안도로가 건설되면서 전반적으로 침식이 진행되었다. DEM 변화 분석에서는 해빈을 따라 호안도로가 건설된 이후 전체적으로 해빈의 고도가 낮아지고 범의 경사가 급해지는 것으로 보아 침식환경이 우세한 것으로 나타났다. 하지만 세부적으로는 북쪽 해빈지역에서 침식보다는 오히려 퇴적환경이 약간 우세하여 범의 경사가 다소 완만해진 것으로 나타났다. 현장시료의 입도분석에서는 해빈의 남동부 지역(E측선)이 가장 조립화 경향을 보였는데, 이러한 결과는 이 지역이 비교적 외해로부터 유입되는 강한 파랑에너지에 직접적으로 노출되었기 때문이다. 결과적으로 최근 연구지역 내 해빈 침식의 주요 원인은 해안을 따라 건설된 호안도로에 의해 사구로부터의 모래 공급원 차단과 남동쪽 해안에서의 파랑에너지 강화에 따른 세굴 현상 등에 기인한다. 따라서 향후 지형변화나 인위적인 변화가 없을 경우 지속적으로 침식이 될 가능성이 높아 이에 대한 대책수립이 필요하다.

원격탐사를 활용한 베트남 Ben-tre 갯벌의 Meretrix lyrata 서식지 매핑 연구 (A Study on the Habitat Mapping of Meretrix lyrata Using Remote Sensing at Ben-tre Tidal Flat, Vietnam)

  • 황득재;우한준;구본주;최종국
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.975-987
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    • 2021
  • 동남아시아 지역의 갯벌에 널리 서식하는 패류인 Meretrix lyrata의 집단폐사 현상의 원인과 해결책을 찾기 위한 일환으로 서식지 분포 확률도를 제작하였다. 서식지 분포 확률도는 GIS (Geographic Information System) 기법의 일종인 FR (Frequency Ratio) 기법을 활용하여 제작하였으며, 입력인자로는 Landsat 영상 기반의 DEM(Digital Elevation Model)과 경사도, WorldView-02 영상 기반의 조류로 밀도도 및 거리도, 표층퇴적상 분포도와 현장관측 자료를 활용하였다. 현장관측은 2014년 4월 베트남 Ben-tre 주의 Bihn Dai 지역의 갯벌에서 수행하였으며, 연구지역의 지형고도, 표층 저서생물상, 표층 퇴적상 자료를 수집하였다. 서식지 분포 확률도는 Mertrix lyrata 총 개체와 치패로 나누어 제작하였으며, 정확도는 각각 76.82%, 69.51%로 좋은 정확도를 보였다. 서식지 분포 확률도 분석 결과 Meretrix lyrata는 총 개체와 치패 모두의 경우에서 Sand가 우세한 지역에 서식하지만, 총 개체는 주로 고도가 -0.2~0.2 m 사이의 조간대 중-하부에 서식하며, 치패는 그보다 높은 0~0.3 m 사이의 지역에 서식하였다. 또한 총 개체의 서식지는 조류로로부터 영향을 받는 것으로 나타났지만, 치패는 조류로의 영향을 받지 않았다. 향후 국내 갯벌과의 비교 분석을 통해 서식지 분포 확률도의 정확도를 높이고, Meretrix lyrata를 비롯한 여러 대형저서동물의 서식환경에 대한 분석을 통해, 기후변화 등으로 인한 갯벌 생태의 변화에 대해 예측할 수 있을 것으로 기대된다.

인공신경망을 이용한 KOMPSAT-3/3A/5 영상으로부터 자연림과 인공림의 분류 (Classification of Natural and Artificial Forests from KOMPSAT-3/3A/5 Images Using Artificial Neural Network)

  • 이용석;박숭환;정형섭;백원경
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_3호
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    • pp.1399-1414
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    • 2018
  • 자연림은 산림의 조성 과 보육 등에 인공적인 사람의 힘이 가해지지 않은 자연 상태의 산림이다. 반면 인공림은 사람이 조성 및 보육관리 하는 숲으로 목재생산, 자연재해 예방, 방풍 등의 목적을 가지는 산림이다. 인공림은 목재생산 등 인간이 목적을 가지고 관리하여 단위 면적당 더 많은 목재를 생산할 수 있는 경제적 장점도 가지고 있다. 자연림과 인공림의 구분은 산림 형태의 관리 방법과 목정이 상이하여 산림조사에서 기본적으로 조사하는 요소이며, 자연림과 인공림의 구분은 항공사진 판독과 현지조사 등의 절차를 통해 이루어진다. 본 연구에서는 자연림과 인공림의 분류에 KOMPSAT-3, 3A, 5 위성 영상데이터에 인공신경망(Artificial Neural Network: ANN)을 적용하여 자연림과 인공림의 분류도를 만들고, 산림청의 1/5,000임상도의 자연림과 인공림 분류도와 비교하여 평가하였다. 인공신경망을 이용한 산림의 자연림과 인공림 구분의 연구를 진행한 결과, 1/5,000 임상도와 비교했을 때, 학습결과 분류 전체 정확도는 77.03%이다. 영상의 획득 시기와 산림의 침엽수와 활엽수 등 기타요인이 인공신경망을 이용한 산림의 인공림과 자연림의 구분에 많은 영향을 미치는 것을 확인하였다.

NBR과 MaxEnt 모델 분석을 활용한 희귀특산식물(개느삼) 분포 및 피해량 예측 - 양구 비봉산 산불피해지를 대상으로- (Prediction of Potential Habitat and Damage Amount of Rare·Endemic Plants (Sophora Koreensis Nakai) Using NBR and MaxEnt Model Analysis - For the Forest Fire Area of Bibongsan (Mt.) in Yanggu -)

  • 윤호근;이종원;안종빈;유승봉;박기쁨;신현탁;박완근;김상준
    • 한국자원식물학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.169-182
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    • 2022
  • 본 연구는 산불피해가 발생한 접경지역 산림 내 희귀특산식물(개느삼) 분포를 예측하고 피해를 정량화하고자 수행되었다. 이를 위해 산불피해강도에 따른 산림면적 피해(NBR), 임상도를 통한 수종별 피해(Vegetation map), MaxEnt 모델 분석을 수행, 보다 정밀한 결과를 도출하고자 하였다. 우선, 산불피해강도 분석은 위성영상(Landsat-8)을 활용하여, 산불피해강도(ΔNBR2016-2015)를 분석하고 피해범위를 도출하였다. 임상도 작성은 환경부의 토지피복도, 산림청의 임상도, 자체적으로 식생조사를 진행하여, 산불 전·후의 임상도를 작성하고, 수종 피해 및 변화를 확인하였다. 마지막으로 MaxEnt 모델 분석은 관련문헌과 자체조사 자료를 기준으로 작성된 개느삼 실제서식지 좌표를 활용하여, AUC(Area Under Curve) 값을 도출하였다. 분석된 결과의 정밀도를 높이고자, 임상도와 결합하여, 개느삼이 주로 분포하는 소나무 군락 및 소나무-참나무림 군락을 대상으로 재분석한 결과, 대상지 내 개느삼 실제출현 좌표 325개소 중 299개 지점에서 개느삼 출현가능성이 92.0%로 예측되어 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 해당 자료를 산불피해강도(ΔNBR2016-2015) 자료와 중첩한 결과, 산불피해지 내 개느삼 서식가능지(예측) 면적 44,760 m2의 45.9%인 20,552 m2가 훼손된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 산불로 인해 훼손된 희귀식물 서식지 면적을 정량화하고 희귀식물 보전·관리를 위한 사례가 될 것으로 기대된다.

드론 영상 기반 RGB 식생지수 조합 Support Vector Classifier 모델 활용 콩 도복피해율 산정 (Assessment of Lodged Damage Rate of Soybean Using Support Vector Classifier Model Combined with Drone Based RGB Vegetation Indices)

  • 이현중;고승환;박종화
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1489-1503
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    • 2022
  • 드론(drone)과 센서(senor) 적용기술은 농업분야 작물의 성장 정보에 대한 디지털화를 가능하게 하면서 정밀농업 발전을 한층 가속화하고 있다. 이 기술은 자연재해 발생시 농작물 피해량 산정을 가능하게 하고, 현장 방문조사로 진행되고 있는 농작물재해보험 평가방법의 과학화에 기여할 수 있다. 본 연구는 콩을 대상으로 드론 기반 RGB영상을 취득하여 추출된 식생지수로 도복피해율을 산정하는 방법을 개발하고자 하였다. Support Vector Classifier (SVC) 분류 모델은 Crop Surface Model (CSM) 기반의 도복피해율에 식생지수를 추가하여 식생지수 적용성을 검토하였다. 식생지수 중 Visible Atmospherically Resistant Index (VARI), Green Red Vegetation Index (GRVI) 기반 콩의 도복피해율 분류 정확도는 각각 0.709, 0.705로 높은 분류정확도를 나타내었다. 연구 결과, 드론 기반 RGB 영상은 도복피해율 산정에 매우 유용한 도구로 활용 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 이상기후로 인한 광역 지역 자연재해에 대한 도복피해 산정 시 Sentinel-2, RapidEye 위성과 더불어 2025년 발사 예정인 농림업중형위성 영상과 연계해 활용 가능할 것으로 기대된다.