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Landsat 위성을 이용한 조위에 따른 영종도 갯벌의 면적 탐지에 관한 선행 연구

Preliminary Study for Tidal Flat Detection in Yeongjong-do according to Tide Level using Landsat Images

이슬기 ( Lee Seulki ) , 김규연 ( Kim Gyuyeon ) , 이창욱 ( Lee Changwook )
  • : 대한원격탐사학회
  • : 대한원격탐사학회지 32권6호
  • : 연속간행물
  • : 2016년 12월
  • : 639-645(7pages)
대한원격탐사학회지

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목차

1. 서 론
2. 연구방법
3. 연구 결과
4. 결론 및 토의
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국내에서 7번째로 큰 섬인 영종도는 인천으로부터 남서쪽으로 약 4.8 km 떨어져 있다. 영종도 주변에는 조수 차에 따라 드러나는 갯벌이 존재하며, 이곳은 지속적으로 감소하고 있는 겨울철새의 중요한 도래지라는 점에서 환경적 가치가 높은 곳이기도 하다. 그러나 최근 인천국제공항의 건설과 간척사업과 같은 인위적인 자연개발로 인해 갯벌 보존에 대한 우려가 증가하고 있다. 본 연구에서는 미국 지질조사소 (USGS)가 제공하고 있는 Landsat 7 ETM+영상을 기반으로 영종도 갯벌 지역을 분석하였다. 갯벌의 경계선을 뚜렷이 나타내기 위하여 물과 육지의 경계가 분명하게 구분하는 RGB 7, 5, 3 밴드조합으로 위성영상 가합성(False color composite)을 수행하고 지표피복분류를 통해 갯벌을 탐지하여 면적을 계산하였으며, 갯벌 면적을 수치화하는 작업을 반복 수행하였다. 또한 조위관측소가 자료를 제공하는 기간인 2000년부터 2015년까지 총 16년간 자료를 기반으로, 조위의 변화에 따라 영종도 동북부 갯벌 지역의 면적을 수치화하여, 각 조 위구간에 따라 나타나는 면적을 분석하였다. 본 논문은 차후 영종도 갯벌의 보존에 대한 연구가 진행되기에 앞서 동일한 조위 조건에서 면적의 범위에 대한 지표가 될 것이며, 인위적인 환경변화에 의한 영종도 지역의 갯벌 변화를 관측하는데 중요한 과학적 근거가 될 것으로 예상된다.
Yeongjong-do is seventh largest island in the west coast of Korea which is 4.8 km away in the direction of south-west from Incheon. The mudflat area around the Yeongjong-do has variable dimension according to tide level. In addition, Yeongjong-do is important area with high environmental value as wintering sites for migratory birds. The mudflat of Yeongjong-do is also meaningful region because it is used as place of education and tourist attraction. But, there are increasing concerns about preservation of mudflat area caused by artificial development such as land reclamation project and Incheon airport construction. In this paper, mudflat area was detected using Landsat 7 ETM+ images that United States Geological Survey (USGS) is providing the data in 16 days period. The false color composite was made from band 7, 5, and 3 that could dividing boundary between water and land for the purpose of appearance of boundary line in mudflat region. This area was calculated using results of classification based on false color composite images and was digitized through repetitive algorithm during research of period. Therefore, the change of northeastern area in Yeongjong-do was detected according to tide level during 16 years from 2000 to 2015 on the basis of providing period at tide station. This paper will expect as indicator for range of area in same tide level prior to the start of the research for preservation of mudflat. It will be also scientific grounds about change of mudflat area caused by artificial development.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2018-400-000511152

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  • : 자연과학분야  > 기타(자연과학)
  • : KCI등재
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37권4호(2021년 08월) 수록논문
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1Analyzing the Evolution of Summer Thermal Anomalies in Busan Using Remote Sensing and Spatial Statistical Tool

저자 : Nkwain Wilfred Njungwi , Daeun Lee , Minji Kim , Cheonggil Jin , Chuluong Choi

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 665-685 (21 pages)

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This study focused on the a 20-year evaluation of the dynamism of critical thermal anomalies in Busan metropolitan area prompted by unusual infrastructural development and demographic growth rate. Archived Landsat thermal data derived-LST was the major input for UTFVI and hot spot analysis (Getis-Ord Gi). Results revealed that the surface urban heat island-affected area has gradually expanded overtime from 23.32% to 32.36%; while the critical positive thermal anomalies (level-3 hotspots) have also spatially increased from 19.88% in 2000 to 23.56% in 2020, recording a net LST difference of > 5°C between the maximum level-3 hotspot and minimum level-3 coldspot each year. It is been observed that thermal conditions of Busan have gradually deteriorated with time, which is potentially inherent in the rate of urban expansion. Thus, this work serves as an eye-opener to powers that be, to think and act constructively towards a sustainable thermal conform for city dwellers.

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2Application of High-spatial-resolution Satellite Images to Monitoring Coral Reef Habitat Changes at Weno Island Chuuk, Micronesia

저자 : Jong-kuk Choi , Joo-hyung Ryu , Jee-eun Min

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 687-698 (12 pages)

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We present quantitative estimations of changes in the areal extent of coral reef habitats at Weno Island, Micronesia, using high-spatial-resolution remote sensing images and field observations. Coral reef habitat maps were generated from Kompsat-2 satellite images for September 2008 and September 2010, yielding classifications with 78.6% and 72.4% accuracy, respectively, which is a relatively high level of agreement. The difference between the number of pixels occupied by each seabed type was calculated, revealing that the areal extent of living corals decreased by 8.2 percentage points between 2008 and 2010. This result is consistent with a comparison of the seabed types determined by field observations. This study can be used as a basis for remediation planning to diminish the impact of changes in coral reefs.

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3Analysis of Spectral Reflectance Characteristics Using Hyperspectral Sensor at Diverse Phenological Stages of Soybeans

저자 : Seung-hwan Go , Jin-ki Park , Jong-hwa Park

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 699-717 (19 pages)

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South Korea is pushing for the advancement of crop production technology to achieve food self-sufficiency and meet the demand for safe food. A medium-sized satellite for agriculture is being launched in 2023 with the aim of collecting and providing information on agriculture, not only in Korea but also in neighboring countries. The satellite is to be equipped with various sensors, though reference data for ground information are lacking. Hyperspectral remote sensing combined with 1st derivative is an efficient tool for the identification of agricultural crops. In our study, we develop a system for hyperspectral analysis of the ground-based reflectance spectrum, which is monitored seven times during the cultivation period of three soybean crops using a PSR-2500 hyperspectral sensor. In the reflection spectrum of soybean canopy, wavelength variations correspond with stages of soybean growths. The spectral reflection characteristics of soybeans can be divided according to growth into the vegetative (V) stage and the reproductive (R) stage. As a result of the first derivative analysis of the spectral reflection characteristics, it is possible to identify the characteristics of each wavelength band. Using our developed monitoring system, we observed that the near-infrared (NIR) variation was largest during the vegetative (V1-V3) stage, followed by a similar variation pattern in the order of red-edge and visible. In the reproductive stage (R1-R8), the effect of the shape and color of the soybean leaf was reflected, and the pattern is different from that in the vegetative (V) stage. At the R1 to R6 stages, the variation in NIR was the largest, and red-edge and green showed similar variation patterns, but red showed little change. In particular, the reflectance characteristics of the R1 stage provides information that could help us distinguish between the three varieties of soybean that were studied. In the R7-R8 stage, close to the harvest period, the red-edge and NIR variation patterns and the visible variation patterns changed. These results are interpreted as a result of the large effects of pigments such as chlorophyll for each of the three soybean varieties, as well as from the formation and color of the leaf and stem. The results obtained in this study provide useful information that helps us to determine the wavelength width and range of the optimal band for monitoring and acquiring vegetation information on crops using satellites and unmanned aerial vehicles (UAVs)

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4Two-stage Deep Learning Model with LSTM-based Autoencoder and CNN for Crop Classification Using Multi-temporal Remote Sensing Images

저자 : Geun-ho Kwak , No-wook Park

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 719-731 (13 pages)

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This study proposes a two-stage hybrid classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images; the model combines feature embedding by using an autoencoder (AE) with a convolutional neural network (CNN) classifier to fully utilize features including informative temporal and spatial signatures. Long short-term memory (LSTM)-based AE (LAE) is fine-tuned using class label information to extract latent features that contain less noise and useful temporal signatures. The CNN classifier is then applied to effectively account for the spatial characteristics of the extracted latent features. A crop classification experiment with multi-temporal unmanned aerial vehicle images is conducted to illustrate the potential application of the proposed hybrid model. The classification performance of the proposed model is compared with various combinations of conventional deep learning models (CNN, LSTM, and convolutional LSTM) and different inputs (original multi-temporal images and features from stacked AE). From the crop classification experiment, the best classification accuracy was achieved by the proposed model that utilized the latent features by fine-tuned LAE as input for the CNN classifier. The latent features that contain useful temporal signatures and are less noisy could increase the class separability between crops with similar spectral signatures, thereby leading to superior classification accuracy. The experimental results demonstrate the importance of effective feature extraction and the potential of the proposed classification model for crop classification using multi-temporal remote sensing images.

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5Analysis of Growth Characteristics Using Plant Height and NDVI of Four Waxy Corn Varieties Based on UAV Imagery

저자 : Chan-hee Jeong , Jong-hwa Park

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 733-745 (13 pages)

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Although waxy corn varieties developed after the 1980s show differences depending on development stages and conditions, studies on the characteristics of waxy corn during the growth stage are rare. The subject of this study was a field survey and unmanned aerial vehicle (UAV) image acquisition of four waxy corn varieties cultivated in Idam-ri, Gammul-myeon, Goesan-gun, Korea. The study was conducted in four stages at intervals of two weeks after planting in 2019. The growth characteristics of each of the four varieties were analyzed using growth curves obtained based on field survey and UAV imagery data. The characteristics of each growth stage of the four varieties of corn, as assessed using normalized difference vegetation index (NDVI) and plant height (P.H.) values, were as follows. The growth model was identified as a model in which three-parameter logistic (3PL) curves reflect the growth characteristics of corn well. In particular, it was found that the variations in growth rate shown by P.H. and NDVI values clearly explain the differences between corn varieties. Among the four cultivars, growth and development first occurred at the early vegetative stage in Daehakchal, followed by Mibaek 2, Miheukchal, and finally Hwanggeummatchal. The variations in P.H. and NDVI were achieved quickly and earlier in Daehakchal, followed by Mibaek 2, Hwanggeummatchal, and Miheukchal. It was confirmed that these results reflected the characteristics of the fast white-type varieties, while the black-type varieties were delayed, as in a previous study. These results reflect the resistance to lodging that affects the cultivation environment and the response characteristics to nutrients and moisture. It was confirmed that UAV accurately provides growth information that is very useful for analyzing the growth characteristics of each corn variety.

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6Aerial Dataset Integration For Vehicle Detection Based on YOLOv4

저자 : Wael Omar , Youngon Oh , Jinwoo Chung , Impyeong Lee

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 747-761 (15 pages)

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With the increasing application of UAVs in intelligent transportation systems, vehicle detection for aerial images has become an essential engineering technology and has academic research significance. In this paper, a vehicle detection method for aerial images based on the YOLOv4 deep learning algorithm is presented. At present, the most known datasets are VOC (The PASCAL Visual Object Classes Challenge), ImageNet, and COCO (Microsoft Common Objects in Context), which comply with the vehicle detection from UAV. An integrated dataset not only reflects its quantity and photo quality but also its diversity which affects the detection accuracy.
The method integrates three public aerial image datasets VAID, UAVD, DOTA suitable for YOLOv4. The training model presents good test results especially for small objects, rotating objects, as well as compact and dense objects, and meets the real-time detection requirements. For future work, we will integrate one more aerial image dataset acquired by our lab to increase the number and diversity of training samples, at the same time, while meeting the real-time requirements.

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7Establishment of Priority Update Area for Land Coverage Classification Using Orthoimages and Serial Cadastral Maps

저자 : Junyoung Song , Taeyeon Won , Su Min Jo , Yang Dam Eo , Jin Sue Park

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 763-776 (14 pages)

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This paper introduces a method of selecting priority update areas for subdivided land cover maps by training orthoimages and serial cadastral maps in a deep learning model. For the experiment, orthoimages and serial cadastral maps were obtained from the National Spatial Data Infrastructure Portal. Based on the VGG-16 model, 51,470 images were trained on 33 subdivided classifications within the experimental area and an accuracy evaluation was conducted. The overall accuracy was 61.42%. In addition, using the differences in the classification prediction probability of the misclassified polygon and the cosine similarity that numerically expresses the similarity of the land category features with the original subdivided land cover class, the cases were classified and the areas in which the boundary setting was incorrect and in which the image itself was determined to have a problem were identified as the priority update polygons that should be checked by operators.

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8Spatial Gap-Filling of Hourly AOD Data from Himawari-8 Satellite Using DCT (Discrete Cosine Transform) and FMM (Fast Marching Method)

저자 : Youjeong Youn , Seoyeon Kim , Yemin Jeong , Subin Cho , Jonggu Kang , Geunah Kim , Yangwon Lee

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 777-788 (12 pages)

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Since aerosol has a relatively short duration and significant spatial variation, satellite observations become more important for the spatially and temporally continuous quantification of aerosol. However, optical remote sensing has the disadvantage that it cannot detect AOD (Aerosol Optical Depth) for the regions covered by clouds or the regions with extremely high concentrations. Such missing values can increase the data uncertainty in the analyses of the Earth's environment. This paper presents a spatial gap-filling framework using a univariate statistical method such as DCT-PLS (Discrete Cosine Transform-based Penalized Least Square Regression) and FMM (Fast Matching Method) inpainting. We conducted a feasibility test for the hourly AOD product from AHI (Advanced Himawari Imager) between January 1 and December 31, 2019, and compared the accuracy statistics of the two spatial gap-filling methods. When the null-pixel area is not very large (null-pixel ratio < 0.6), the validation statistics of DCT-PLS and FMM techniques showed high accuracy of CC=0.988 (MAE=0.020) and CC=0.980 (MAE=0.028), respectively. Together with the AI-based gap-filling method using extra explanatory variables, the DCT-PLS and FMM techniques can be tested for the low-resolution images from the AMI (Advanced Meteorological Imager) of GK2A (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2A), GEMS (Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) and GOCI2 (Geostationary Ocean Color Imager) of GK2B (Geostationary Korea Multi-purpose Satellite 2B) and the high-resolution images from the CAS500 (Compact Advanced Satellite) series soon.

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9The Potential of Sentinel-1 SAR Parameters in Monitoring Rice Paddy Phenological Stages in Gimhae, South Korea

저자 : Nawally Umutoniwase , Seung-kuk Lee

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 789-802 (14 pages)

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Synthetic Aperture Radar (SAR) at C-band is an ideal remote sensing system for crop monitoring owing to its short wavelength, which interacts with the upper parts of the crop canopy. This study evaluated the potential of dual polarimetric Sentinel-1 at C-band for monitoring rice phenology. Rice phenological variations occur in a short period. Hence, the short revisit time of Sentinel-1 SAR system can facilitate the tracking of short-term temporal morphological variations in rice crop growth. The sensitivity of SAR backscattering coefficients, backscattering ratio, and polarimetric decomposition parameters on rice phenological stages were investigated through a time-series analysis of 33 Sentinel-1 Single Look Complex images collected from 10th April to 25th October 2020 in Gimhae, South Korea. Based on the observed temporal variations in SAR parameters, we could identify and distinguish the phenological stages of the Gimhae rice growth cycle. The backscattering coefficient in VH polarisation and polarimetric decomposition parameters showed high sensitivity to rice growth. However, amongst SAR parameters estimated in this study, the VH backscattering coefficient realistically identifies all phenological stages, and its temporal variation patterns are preserved in both Sentinel-1A (S1A) and Sentinel-1B (S1B). Polarimetric decomposition parameters exhibited some offsets in successive acquisitions from S1A and S1B. Further studies with data collected from various incidence angles are crucial to determine the impact of different incidence angles on polarimetric decomposition parameters in rice paddy fields.

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10Shoreline Changes and Erosion Protection Effects in Cotonou of Benin in the Gulf of Guinea

저자 : Chan-su Yang , Dae-woon Shin , Min-jeong Kim , Won-jun Choi , Ho-kun Jeon

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 803-813 (11 pages)

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Coastal erosion has been a threat to coastal communities and emerged as an urgent problem. Among the coastal communities that are under perceived threat, Cotonou located in Benin, West Africa, is considered as one of the most dangerous area due to its high vulnerability. To address this problem, in 2013, the Benin authorities established seven groynes at east of Cotonou port, and two additional intermediate groynes have recently been integrated in April 2018. However, there is no quantitative analysis of groynes so far, so it is hard to know how effective they have been. To analyze effectiveness, we used optical satellite images from different time periods, especially 2004 and 2020, and then compared changes in length, width and area of shoreline in Cotonou. The study area is divided into two sectors based on the location of Cotonou port. The difference of two areas is that Sector 2 has groynes installed while Sector 1 hasn't. As result of this study, shoreline in Sector 1 showed accretion by recovering 1.20 ㎢ of area. In contrast, 3.67 ㎢ of Sector 2 disappeared due to coastal erosion, although it has groynes. This may imply that groynes helped to lessen the rate of average erosion, however, still could not perfectly stop the coastal erosion in the area. Therefore, for the next step, we assume it is recommended to study how to maximize effectiveness of groynes.

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1고해상도 범색 영상을 위한 다중 단계 영상 복원

저자 : 이상훈 ( Sanghoon Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 32권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 551-566 (16 pages)

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위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 특히 이러한 질 저하는 도시 지역과 같은 조밀한 구조를 가지는 scene으로부터 관측된 영상 자료의 분석에 더욱 영향을 끼친다. 본 연구는 고해상도 범색 영상 자료의 질 저하 현상을 개선시켜 영상이 포함하고 있는 복잡한 구조에 대한 자세한 분석의 정확성을 제고하기 위한 다중 단계 영상 복원 과정을 제안한다. 본 연구는 질 저하 현상을 모형화 하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성, 중심 화소와 이웃 화소 간의 거리에 비례하는 번짐을 가정하였다. 본 연구는 잡음 완화와 번짐 제거를 위해 Point-Jacobian Iteration Maximum A Posteriori (PJI-MAP) 추정 법을 제안한다. 그리고 화소 연결 후 지역 확장을 통한 영상 분할을 사용하였다. 본 연구는 지역 확장을 위하여 동질성과 대조성을 동시에 고려하는 비유사 계수를 제안하고 있다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 정량적 평가를 실시하였으며 2 개의 고해상도 범색 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1 m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat -2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역에서 수집된 KOMPSAT3 자료이다. 실험 결과는 제안된 다중 단계 복원 과정이 고해상 자료의 복잡한 구조의 자세한 분석에서 정확성 향상에 기여할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

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2ALOS-1 PALSAR 영상을 이용한 대전지역 변위 관측 - PSInSAR와 SqueeSAR 분석 결과 비교 -

저자 : 김상완 ( Sang-wan Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 32권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 567-577 (11 pages)

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SqueeSAR 분석기법은 SAR 영상내에 있는 고정산란체(PS)와 분산산란체(DS)를 모두 이용하는 새로운 기법이다. 비록 도심지역에는 많은 PS가 존재하지만, SqueeSAR 기법은 관측밀도를 높이는데 기여할 수 있다. 차분간섭도 제작에 필요한 DEM 정확도에 의한 변위분석 결과의 영향을 분석하기 위해 SRTM 1-arc (~30 m)와 1 m LIDAR DEM을 사용한 분석을 수행하였다. 두개의 고도자료를 이용하여 PSInSAR와 SqueeSAR 분석을 수행한 결과 인공구조물과 같은 PS에서는 자료처리에 사용된 DEM 오차를 거의 정확하게 보정할 수 있기 때문에, 사용된 DEM의 정확도와 상관없이 최종 시계열 분석 결과는 동일하였다. 반면, 고정산란체가 아닌 Distributed Scatterer (DS)일 경우 사용된 DEM의 정확도에 따라 영향을 받게 되며, SqueeSAR의 경우 사용된 DEM이 정확할수록 분석 결과가 좋아짐을 확인하였다. 도심지역에서의 변위 관측에서도 SqueeSAR 기법이 PSInSAR 기법에 비해 약 5배 이상의 관측점을 추출하는데 기여했으며, 관측점의 오차도 PSInSAR 결과에 비해 현저하게 개선되었다.

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3위성기반 태양광 발전가능량 산출기술 개발 동향 및 향후 전망

저자 : 한경수 ( Kyung-soo Han ) , 김진수 ( Jinsoo Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 32권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 579-587 (9 pages)

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세계적으로 자국의 에너지 수급의 안정성을 도모함과 동시에 태양광 발전시스템의 효율적인 운영을 위한 위성기반 태양광 발전가능량 산출기술 개발이 중요한 관심사로 주목받고 있다. 본 연구는 위성기반 일사량 산출기술과 태양광 발전가능량 산출기술에 대한 동향을 분석하고 관련기술 개발 전략을 제시하는데 그 목적을 둔다. 동향 분석 결과, 우리나라의 태양광 발전가능량 산출에 대한 전반적인 기술 수준은 선진국 대비 30% 이하로 아주 미미한 수준이며 이는 태양광 자원지도 제작에 국한되어있다. 이러한 기술 수준을 단시간 내에 선진국과 대등하게 끌어올리는 것은 거의 불가능할 것이다. 따라서 집중적인 연구개발을 통해 선진국 대비 80% 수준의 기술 수준을 달성하여 주요한 정보를 제공하여야 만이 실제 현업에서의 태양광 발전소 운영에 기여할 수 있을 것이다. 즉 가능한 빠른 시간 내에 현재 운영되고 있는 COMS 뿐만 아니라 차세대 고해상도 정지궤도기상위성 자료를 이용한 수백 m 급 고정밀 일사량 상세화 기술과 단기 또는 중기 일사량 예측을 위한 핵심기술이 우선적으로 확보되어야하며, 이후 위성기반 태양광 발전가능량 산출기술을 개발함으로써 현업에서 활용될 수 있는 정보를 제공함이 현실적으로 타당한 기술개발 전략일 것이다.

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4Himawari-8/AHI 자료를 활용한 표층 해류 산출 알고리즘 비교

저자 : 김희애 ( Hee-ae Kim ) , 박경애 ( Kyung-ae Park ) , 박지은 ( Ji-eun Park )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 32권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 589-601 (13 pages)

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Himawari-8/Advanced Himawari Imager (AHI) 열적외 채널 자료에 Maximum Cross Correlation (MCC), Zero-mean Sum of Absolute Distances (ZSAD), Zero-mean Sum of Squared Distances (ZSSD) 알고리즘을 적용하여 표층 해류를 산출하고, 그 결과를 비교 분석하였다. 각 알고리즘으로 쿠로시오해류 해역의 표층 해류장을 산출한 결과 서로 유사한 양상을 보였다. 오차 발생 비율은 알고리즘에 따른 차이가 거의 나타나지 않았으며, 표층 해류 산출 연산에 소요되는 시간은 ZSAD와 ZSSD 알고리즘이 MCC 알고리즘에 비해 각각 24%, 18% 감소하였다. 산출된 표층 해류는 인공위성 추적 표층 뜰개 자료와 인공위성 고도계 자료로 계산한 표층 해류를 통해 검증하였고, 세 가지 알고리즘의 정확도는 모두 유사한 범위의 값으로 나타났다. 또한 산출된 표층 해류의 정확도는 휘도 온도 수평 구배의 크기와 두 영상 사이의 시간 간격에 의해 영향을 받았다.

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5토지 피복별 차등 가열이 도시 지역의 흐름과 기온에 미치는 영향

저자 : 박수진 ( Soo-jin Park ) , 최소희 ( So-hee Choi ) , 강정은 ( Jung-eun Kang ) , 김동주 ( Dong-ju Kim ) , 문다솜 ( Da-som Moon ) , 최원식 ( Wonsik Choi ) , 김재진 ( Jae-jin Kim ) , 이영곤 ( Young-gon Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 32권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 603-616 (14 pages)

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본 연구에서는 기상청 현업 국지기상모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)과 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 모델을 접합하여, 서울 종로구 송월동에 위치한 지동기상관측소(서울 ASOS) 주변 지역의 기상 환경을 분석하였다. 토지 피복별 차등 가열이 도시 지역의 대기 흐름과 기온에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 시간 변화에 따른 토지 피복별 지표면 온도와 그림자 영역에 대한 지표면 온도 감소 효과를 고려하였다. LDAPS 모델은 상세한 건물, 지형, 지표면 가열 효과를 고려하지 못하기 때문에, 풍속을 과대모의 하고 기온을 과소 모의하였다. 건물과 지형의 마찰 효과와 태양 복사에 의한 지표면 가열을 고려할 수 있는 LDAPS-CFD 접합 모델은 서울 ASOS 지점의 관측 풍속과 유사한 풍속을 모의하였고, 관측 기온을 잘 재현하였다. 주로 동풍이 부는 오전 시간대에는 LDAPS-CFD 접합 모델 또한 기온을 과소모의 하였는데, 이는 서울 ASOS 지점의 풍상측(동쪽)에 위치한 경희궁 주변 지역에 주로 수목이 분포하고 있고, 표면 온도가 상대적으로 낮기 때문인 것으로 판단된다. 그러나, 주로 남동풍 계열의 바람이 부는 오후 시간대에는 풍상측에 위치한 건물의 표면 가열의 효과로 인해 서울 ASOS 지점의 관측 기온을 상대적으로 잘 모의하였다.

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6오픈스택 클라우드 환경 OGC WPS 2.0 기반 위성영상처리 성능측정 시험

저자 : 윤구선 ( Gooseon Yoon ) , 김광섭 ( Kwangseob Kim ) , 이기원 ( Kiwon Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 32권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 617-627 (11 pages)

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웹 환경에서 위성영상정보를 포함하는 대용량 공간정보를 공유하거나, 상호호환성에 따라 처리하기 위한 공간정보 웹 표준들이 OGC에서 개발되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 한편 물리적인 컴퓨팅 자원을 직접 구매하지 않고도 웹을 통해 할당받아 필요할 때에만 접속하여 사용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 응용 서비스가 계속 증가하고 있다. 그러나 원격탐사 분야에서 이와 같은 두 가지의 중요한 기술 동향을 반영하는 연구 개발은 국제적으로도 초기 단계이다. 이번 연구에서는 실제로 이 두 가지 컴퓨팅 기술을 연계하는 사례를 제시하고 구름추출 서비스 구현 결과를 기반으로 하는 성능측정 시험결과를 제시하고자 한다. 실험에 적용한 대상 표준은 WPS 2.0 표준이며 성능측정 시험대상은 하나의 웹 서버 운영환경과 오픈소스 OpenStack 클라우드 컴퓨팅에 기반을 둔 가상서버운영 환경이다. JMeter를 이용한 성능측정 시험은 WPS 2.0의 GetCapabilities, DescribeProcess, Execute, GetStatus, GetResult 응답시간에 대한 실험을 수행하였다. 실험 결과로 다중 원격 서버와 가상 서버를 지원하는 클라우드 환경에서 상호운영 공간정보 처리를 위한 WPS 2.0 표준 적용의 경우도 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있고, 추후 서버와 처리 알고리즘 기능 확장을 통하여 실무 적용이 가능할 것으로 기대한다.

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7OMI 위성센서를 이용한 중국 지역에서 TOMS 오존 산출에 대한 이산화황의 영향 조사 연구

저자 : 최원이 ( Wonei Choi ) , 홍현기 ( Hyunkee Hong ) , 김대원 ( Daewon Kim ) , 류재용 , 이한림 ( Hanlim Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 32권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 629-637 (9 pages)

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본 연구에서는 2005년부터 2007년 사이에 중국 공업지대에서 Ozone Monitoring Instrument (OMI) 센서에서 관측한 이산화황 값의 증가에 따른 Total Ozone Mapping Spectrometer (OMI-TOMS)와 Differential Optical Absorption Spectrometer (OMI-DOAS) 오존전량 값의 차이를 위성자료를 이용하여 비교를 수행하였다. 중국 공업지대에서는 Planetary boundary layer (PBL)내의 이산화황을 나타내는 PBL SO2 자료가 사용되었다. 중국 공업지대에서 PBL내의 이산화황 농도 증가에 대하여 두 오존 값의 차이가 증가하는 경향성(R (Correlation coefficient) = 0.36)이 나타났다. 이산화황 이외에 두 오존 산출 알고리즘에 모두 영향을 미칠 수 있는 에어로솔 광학 두께(AOD; Aerosol Optical Depth)가 증가하는 경우 이산화황과 두 오존 값의 차이 사이의 회귀식의 기울기(1.83 ≤ slope ≤ 2.36)가 비슷하게 유지되는 경향이 나타났다. 이는 다양한 AOD 조건에서도 이산화황이 두 오존 값의 차이를 증가시키는 관계가 나타나는 경향은 거의 비슷하게 유지되는 것으로 생각된다. 중국 공업지대에서 PBL내에 존재하는 이산화황과 화산 폭발에 의하여 고층(Middle troposphere (TRM), Upper troposphere and Stratosphere (STL))에서 존재하는 이산화황의 농도가 1 DU 증가하는 경우 두 오존 값의 차이는 각각 1.6 DU, 3.9 DU, 4.9 DU로 계산되었다. 고층(TRM, STL)의 이산화황과 저층(PBL)의 이산화황이 증가하는 경우 두 오존 값의 차이가 다르게 나타나는 것은 이산화황이 존재하는 고도에 따라서 두 오존 값의 차이에 미치는 영향이 다름을 의미한다. 이는 OMI-TOMS 오존을 산출하는데 사용되는 파장영역(317.5 nm)에서 행성경계층에서 이산화황에 의해 흡수되는 복사휘도의 감소된 민감도에 의한 것으로 생각된다.

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8Landsat 위성을 이용한 조위에 따른 영종도 갯벌의 면적 탐지에 관한 선행 연구

저자 : 이슬기 ( Lee Seulki ) , 김규연 ( Kim Gyuyeon ) , 이창욱 ( Lee Changwook )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 32권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 639-645 (7 pages)

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국내에서 7번째로 큰 섬인 영종도는 인천으로부터 남서쪽으로 약 4.8 km 떨어져 있다. 영종도 주변에는 조수 차에 따라 드러나는 갯벌이 존재하며, 이곳은 지속적으로 감소하고 있는 겨울철새의 중요한 도래지라는 점에서 환경적 가치가 높은 곳이기도 하다. 그러나 최근 인천국제공항의 건설과 간척사업과 같은 인위적인 자연개발로 인해 갯벌 보존에 대한 우려가 증가하고 있다. 본 연구에서는 미국 지질조사소 (USGS)가 제공하고 있는 Landsat 7 ETM+영상을 기반으로 영종도 갯벌 지역을 분석하였다. 갯벌의 경계선을 뚜렷이 나타내기 위하여 물과 육지의 경계가 분명하게 구분하는 RGB 7, 5, 3 밴드조합으로 위성영상 가합성(False color composite)을 수행하고 지표피복분류를 통해 갯벌을 탐지하여 면적을 계산하였으며, 갯벌 면적을 수치화하는 작업을 반복 수행하였다. 또한 조위관측소가 자료를 제공하는 기간인 2000년부터 2015년까지 총 16년간 자료를 기반으로, 조위의 변화에 따라 영종도 동북부 갯벌 지역의 면적을 수치화하여, 각 조 위구간에 따라 나타나는 면적을 분석하였다. 본 논문은 차후 영종도 갯벌의 보존에 대한 연구가 진행되기에 앞서 동일한 조위 조건에서 면적의 범위에 대한 지표가 될 것이며, 인위적인 환경변화에 의한 영종도 지역의 갯벌 변화를 관측하는데 중요한 과학적 근거가 될 것으로 예상된다.

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9표정요소 없는 다중 UAV영상의 대응점 추출 후보군 구성방법 비교

저자 : 정종원 ( Jongwon Jung ) , 김태정 ( Taejung Kim ) , 김재인 ( Jaein Kim ) , 이수암 ( Sooahm Rhee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 32권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 647-656 (10 pages)

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UAV의 발전에 따라 UAV영상의 활용도 늘어나고 있다. 다양한 UAV영상 기반의 어플리케이션에 점진적 번들 조정방법이 널리 사용된다. 그러나, 점진적 번들조정 방법은 중복이 없는 영상 쌍에서도 대응점을 추출해 긴 시간을 소요하게 된다. 이 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는 중복지역에서만 대응점 추출 연산을 진행해야한다. 만약 영상의 외부표정요소가 있을 경우 이를 기준으로 영상의 중복도를 계산하여 중복지역에서만 대응점 추출이 일어나도록 제한할 수 있다. 그러나 외부표정요소가 없는 영상을 활용하는 경우, 기하학적인 중복지역을 계산할 수 없으므로 다른 후보군 구성 방법의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 외부표정 요소가 없는 경우의 대응점 추출 후보군 구성 방법들을 비교해 가장 효율적인 방법을 찾는다. 비교 방법은 일부 특징점, 특징점 군집화, 영상의 밝기를 활용한 후보군 구성방식이며 외부표정요소를 통해 구한 대응점 후보군 구성결과를 기준으로 각 방식을 비교한다. 비교 결과 일부 특징점을 활용하는 것이 가장 효율적으로 나타났다.

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10무인항공측량을 통한 해안 지형 모델링의 정확도 분석

저자 : 최경아 ( Kyoungah Choi ) , 이임평 ( Impyeong Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 32권 6호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 657-672 (16 pages)

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빈번하게 다양한 유형으로 발생하는 해안 침식 현상에 대하여 지속적인 모니터링을 통하여 변화 자료를 축적함으로써 효과적으로 침식 지역을 관리하고 대응 방안을 수립할 수 있다. 경제적으로 정밀한 해안지역 모니터링을 수행하기 위한 수단으로써 저고도 자율 비행이 가능한 드론사진측량 시스템이 제안되고 있다. 본 연구에서는 해안 지역에서 드론 시스템으로부터 취득된 데이터를 처리하여 생성된 정사영상과 수치표고모델(Digital Elevation Model: DEM)을 다양한 기준 데이터와 비교함으로써 정확도를 분석하고자 한다. 비교 검증 방법을 수립하고, 이에 따라 분석된 정확도를 확인함으로써 해안 침식 모니터링에 드론 사진 측량의 활용 가능성을 검증하였다. 기준 데이터와 다양한 조건에서 취득된 드론 영상으로부터 생성된 공간 정보를 비교한 결과, 수평 및 수직 정확도(RMSE)는 각각 약 2.9 cm와 4.8 cm이었으며, 이는 해안 침식 모니터링의 요구정확도인 5 cm를 거의 만족시키는 수준으로 판단된다.

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자료제공: 네이버학술정보
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