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Landsat 위성 영상을 활용한 강원도 양양군 남대천 연안 하구사주 갯터짐 환경 모니터링

Monitoring of the Estuary Sand Bar Related with Tidal Inlet in Namdaecheon Stream using Landsat Imagery

장지원 ( Jiwon Jang ) , 엄진아 ( Jinah Eom ) , 정대교 ( Daekyo Cheong ) , 이창욱 ( Changwook Lee )
  • : 대한원격탐사학회
  • : 대한원격탐사학회지 33권5호
  • : 연속간행물
  • : 2017년 10월
  • : 481-493(13pages)
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강원도 양양에 위치한 남대천은 하구로 육상 환경과 해양 환경의 점이지대이다. 하구는 다양한 연안환경을 형성해 지구 생태계 중 생태적 가치가 높은 환경으로 남대천에 출연하는 종 중 일부 고유종은 우리나라에서 매우 희소하게 출현되어 보호가 필요하며, 모천 회귀어류인 연어는 우리나라에서 70% 이상이 남대천으로 회귀한다. 남대천과 같은 하구에서는 사주가 보편적으로 나타나며, 시간이 지남에 따라 그 모양이 변하는 것을 관찰할 수 있다. 하구 사주의 변화는 생태 환경의 변화를 야기하므로 지형 변화의 원인 분석과 지속적인 모니터링이 필요하다. 이에 본 연구에서는 남대천 하구 사주에서 일어나는 지형 변화인 ‘갯터짐’ 현상이 일어나는 조건과 그 위치 변화의 원인에 대해 알아보고자 한다. 남대천 하구 사주의 지형 분석을 위해 미국 지질 조사국(USGS)에서 제공하는 Landsat 위성영상으로 1984년부터 약 40년간의 하구 사주의 면적과 갯터짐의 위치 변화를 관찰하였으며, 이를 평균 해류 벡터, 강수량 그리고 조위와 비교하였다. 그 결과 사주는 시간의 흐름에 따라 그 위치와 형태가 계속 변화하는 것을 확인하였다. 계절이나 연대별 특징은 나타나지 않았으며, 연안류의 방향에 영향을 받는 것으로 생각된다. 강수량과 조위를 하구 사주의 면적과 비교한 결과 강수량과 조위가 증가할수록 사주 면적이 감소하는 것을 확인하였다.
Estuary sand bar of Namdaecheon Stream is located in Yangyang-gun, Gangwon-do in Korea. This unique place is situated between end of Namdaecheon Stream and East Sea. It is an important environment area of the global ecosystem from the transition zone of land and marine environments by forming a variety of coastal circumstance. Some endemic species should be protected which is appearing in the Namdaecheon Stream because of preservation for future generations. Especially, the salmon return to this stream as adults in order to breed which is more than 70 % of the salmon in Korea peninsular. The monitoring of estuary sand bar is need to analyze ecological environment and sustainable development with time. First of all we represents a different shape of estuary sand bar of Namdaecheon Stream from 1984 to 2015 using Landsat satellite imagery series. Particularly movement of the “tidal inlet” is most important factor to investigate the condition of the change for estuary sand bar. The location of tidal inlet is compared with precipitation, height of tide and oceanic current data according to time variation.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2018-400-000646089

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  • : 자연과학분야  > 기타(자연과학)
  • : KCI등재
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  • : 1225-6161
  • : 2287-9307
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 1985-2021
  • : 1640


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37권4호(2021년 08월) 수록논문
최근 권호 논문
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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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1초분광 표적 탐지를 위한 L2,1-norm Regression 기반 밴드 선택 기법

저자 : 김주창 ( Joochang Kim ) , 양유경 ( Yukyung Yang ) , 김준형 ( Jun-hyung Kim ) , 김준모 ( Junmo Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 455-467 (13 pages)

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초분광 영상을 이용한 표적 탐지를 수행할 때에는 인접한 분광 밴드의 중복성의 문제 및 고차원 데이터로 인해 발생하는 방대한 계산량의 문제점을 해결하기 위한 특징 추출 과정이 필수적이다. 본 연구는 기계 학습 분야의 특징 선택 기법을 초분광 밴드 선택에 적용하기 위해 L2,1-norm regression 모델을 이용한 새로운 밴드 선택 기법을 제안하였으며, 제안한 밴드 선택 기법의 성능 분석을 위해 표적이 존재하는 초분광 영상을 직접 촬영하고 이를 바탕으로 표적 탐지를 수행한 결과를 분석하였다. 350 nm~2500 nm 파장 대역에서 밴드 수를 164개에서 약 30~40개로 감소시켰을 때 Adaptive Cosine Estimator(ACE) 탐지 성능이 유지되거나 향상되는 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 밴드 선택 기법이 초분광 영상에서 탐지에 효율적인 밴드를 추출해 내며, 이를 통해 성능의 감소 없이 데이터의 차원 감소를 수행할 수 있어 향후 실시간 표적 탐지 시스템의 처리 속도 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

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2핫스팟 분석을 통한 거창지역의 선구조선과 진앙의 상관관계 분석

저자 : 조현우 ( Hyun-woo Jo ) , 지광훈 ( Kwang-hoon Chi ) , 차성은 ( Sungeun Cha ) , 김은지 ( Eunji Kim ) , 이우균 ( Woo-kyun Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 469-480 (12 pages)

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본 연구는 기상청에서 지진의 계기관측이 시작된 1978년부터 2016년까지, 규모 2.0~2.5사이의 소규모 지진이 6회 발생한 경상남도 거창군 일원지역을 대상으로 수치표고모델을 이용한 3차원의 LANDSAT 8호 위성영상과 음영기복도로부터 선구조선을 추출하여 선구조선과 진앙(지진발생위치)간의 상관관계를 분석하였다. 선구조선의 통계분석 방법으로는 직각격자에 의한 단절현상 문제점을 완화하고 선구조선의 공간적 분포를 정확히 표현해줄 수 있는 육각격자 모양과, 격자크기에 따라 변화하는 밀도 값이 안정되는 지점의 격자크기를 사용하여 핫스팟 분석을 수행하였다. 핫스팟 분석방법은 선구조선이 집단화되어 나타나는 지역을 통계적으로 파악할 수 있기 때문에, 선구조선의 각 통계요소별(빈도, 교차점, 길이)로 도출되는 Z score를 통해 선구조선 밀집지역을 확인하였다. 또한 연산된 선구조선의 밀도와 진앙간의 상관성을 분석하기 위해 진앙에서의 Z score를 표준정규분포 상에 나타내어 선구조선의 밀도가 통계적으로 의미 있는 수준인지를 확인하였다. 그 결과, 6개의 진앙에서 3개 종류의 통계요소로 기록된 총 18개의 Z score 중 약 83%에 달하는 15개 값이 1.65 이상으로 나타났다. 이는 표준정규분포 상에서 95% 이상의 높은 밀도 값을 의미하여, 진앙이 선구조선 고밀도지역에 위치함을 알 수 있었다. 특히 선구조선 빈도는 모든 진앙에서, 교차점은 하나의 진앙을 제외한 나머지 진앙에서 밀도 값이 표준정규분포 상 95% 이상을 나타내어, 선구조선의 빈도와 교차점 밀도가 진앙과 높은 상관성이 있음을 확인하였다. 선구조선의 밀도 분포를 정확하게 표현하고, 진앙과의 상관관계를 분석한 본 연구는 잠재적인 지진발생 위험 지역을 추출하기 위한 기초연구로써 의미가 있다. 그러나 상기와 같은 결과를 조금 더 명확하게 하기 위해서는 지진의 발생빈도가 많고 더 광역적인 지역을 대상으로 한 추가적 연구의 필요성이 있다고 사료된다.

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3Landsat 위성 영상을 활용한 강원도 양양군 남대천 연안 하구사주 갯터짐 환경 모니터링

저자 : 장지원 ( Jiwon Jang ) , 엄진아 ( Jinah Eom ) , 정대교 ( Daekyo Cheong ) , 이창욱 ( Changwook Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 481-493 (13 pages)

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강원도 양양에 위치한 남대천은 하구로 육상 환경과 해양 환경의 점이지대이다. 하구는 다양한 연안환경을 형성해 지구 생태계 중 생태적 가치가 높은 환경으로 남대천에 출연하는 종 중 일부 고유종은 우리나라에서 매우 희소하게 출현되어 보호가 필요하며, 모천 회귀어류인 연어는 우리나라에서 70% 이상이 남대천으로 회귀한다. 남대천과 같은 하구에서는 사주가 보편적으로 나타나며, 시간이 지남에 따라 그 모양이 변하는 것을 관찰할 수 있다. 하구 사주의 변화는 생태 환경의 변화를 야기하므로 지형 변화의 원인 분석과 지속적인 모니터링이 필요하다. 이에 본 연구에서는 남대천 하구 사주에서 일어나는 지형 변화인 '갯터짐' 현상이 일어나는 조건과 그 위치 변화의 원인에 대해 알아보고자 한다. 남대천 하구 사주의 지형 분석을 위해 미국 지질 조사국(USGS)에서 제공하는 Landsat 위성영상으로 1984년부터 약 40년간의 하구 사주의 면적과 갯터짐의 위치 변화를 관찰하였으며, 이를 평균 해류 벡터, 강수량 그리고 조위와 비교하였다. 그 결과 사주는 시간의 흐름에 따라 그 위치와 형태가 계속 변화하는 것을 확인하였다. 계절이나 연대별 특징은 나타나지 않았으며, 연안류의 방향에 영향을 받는 것으로 생각된다. 강수량과 조위를 하구 사주의 면적과 비교한 결과 강수량과 조위가 증가할수록 사주 면적이 감소하는 것을 확인하였다.

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4항공정사영상의 상대적인 지상좌표 위치오차에 따른 색상보정

저자 : 박숭환 ( Sung-hwan Park ) , 정형섭 ( Hyung-sup Jung ) , 정경식 ( Kyungsik Jung ) , 김경휘 ( Kyong-hwi Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 495-506 (12 pages)

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본 연구는 동일 촬영시기 정사영상에 대한 색상보정을 효과적으로 수행하기 위하여 실시되었다. 이를 위하여, 인접 영상 간 상대적인 지상좌표 위치오차를 분석하였다. 위치오차를 저감시키기 위한 방법으로 block sum 방법을 제시하였다. 각각 block sum 크기에 따라 결정된 회귀계수를 이용하여 상대색상보정을 수행하였다. 그 결과 시각적으로 상대색상보정이 잘 수행되었음을 확인하였다. 정량적인 분석은 히스토그램 유사성 분석을 통해 수행되었다. 이로부터 block sum 방법이 상대색상보정에 유용함이 증명되었다. 특히 상대적인 지상좌표 위치오차의 양에 따라 block sum 크기의 선정이 매우 중요한 것으로 나타났다. 위치오차가 클수록 높은 크기에서의 block sum 적용이 유용한 것으로 확인되었다.

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5항공 초분광 영상을 이용한 광화학반사지수 이용 가능성 평가: 그림자 영향 및 대체 밴드를 중심으로

저자 : 류재현 ( Jae-hyun Ryu ) , 신정일 ( Jung Il Shin ) , 이창석 ( Chang Suk Lee ) , 홍성욱 ( Sungwook Hong ) , 이양원 ( Yang-won Lee ) , 조재일 ( Jaeil Cho )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 507-519 (13 pages)

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정규식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index)는 생물량 및 CO2 흡수량 추정과 병충해 탐지 등 다양한 식생 모니터링 영역에서 활용되고 있다. 그러나, 생물량 탐지에 비해 상대적으로 식생의 생리적 상태 변화에 대한 민감도가 낮아 식생의 생리적 활성 및 스트레스를 파악에 한계가 있다. 최근 개발된 광학반사지수(PRI, Photochemical Reflectance Index)는 식생의 생리적 상태 탐지에 용이한 것으로 알려지고 있으며, 식생의 탄소 흡수량 조사를 위해 향후 발사될 해외의 지구관측위성들의 주요 산출물로 선정되는 등 활용도가 높아질 것으로 전망된다. 이에 다양한 이용에 앞서 광 스트레스에 민감한 PRI 특성을 고려하여 그림자 영향의 해석 방향을 제시하고, 현재 가용한 위성으로 PRI 산출이 가능한지 알아보기 위해 대체 밴드를 평가하였다. 항공 초분광 영상을 이용한 본 연구에서는 PRI값이 그림자 부분에서 광 스트레스의 감소로 인해 증가하였다. 그러나 그림자의 정도가 임계값(Shadow Index<25)을 넘어서면 PRI와 NDVI 모두의 자료 품질이 매우 낮아졌다. 또한, 문헌의 570.0 nm 대신 553.6 nm를 사용하여 산출한 PRI가 오리지널 PRI와 높은 상관관계를 보였으며, RED와 NIR 반사도를 이용하여 다중회귀분석을 수행하였을 때 더욱 향상된 결과를 보였다. 이러한 결과는 향후 식생탐지에서 활용도가 높아질 것으로 기대되는 PRI의 생리적인 의미를 이해하는데 도움이 될 것이다.

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6고신뢰성 지상시험지원장비 조기 확보를 위한 시나리오 기반 위성 탑재체 패킷 분석방법

저자 : 이종태 ( Jong-tae Lee ) , 이기준 ( Ki-jun Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 521-535 (15 pages)

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탑재체를 포함한 위성은 발사 이후 문제 발생시 조치할 수 있는 방법이 한정적이므로, 지상시험지원장비를 이용하여 그 기능을 충분히 검증하여야 한다. 또한 위성의 개발기간이 단축되고 있는 추세와 지상시험지원장비의 개발 완료시점이 전장품 엔지니어링 모델 개발완료보다 앞서야 한다는 점을 고려하면, 지상시험지원장비의 조기 확보는 위성 전체의 개발일정 준수를 위해서 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지상시험지원장비의 일부인 탑재체 패킷 분석장치를 기능별 모듈화와 외부 파라메터화를 통해 시나리오 기반으로 동작할 수 있게 고안하여 고신뢰도의 지상시험지원장비 조기 확보방안을 제시하고, 구현한 장비를 실재 위성 개발사업에 적용한 결과를 보여준다.

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7무인항공기 및 다중분광센서를 이용한 하천부유쓰레기 탐지 기법 연구

저자 : 김흥민 ( Heung-min Kim ) , 윤홍주 ( Hongjoo Yoon ) , 장선웅 ( Seonwoong Jang ) , 정용현 ( Yonghyun Chung )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 537-546 (10 pages)

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본 연구는 무인항공기 및 다중분광센서를 이용한 부유쓰레기 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. 또한 알고리즘을 적용하여 하천의 부유쓰레기 발생 범위를 산정하였다. 부유쓰레기 탐지 구간을 대상으로 무인항공기를 이용한 항공촬영을 통해 면적 계산이 가능한 정사영상을 생성하였으며, 분광조사를 수행하여 하천수, 스티로폼, 초목류 등의 분광학적 특성을 이용한 부유쓰레기 탐지 지수식을 산출하였다. 그리고 산출된 지수식을 이용한 센서의 밴드 조합을 통해 스티로폼을 비롯한 부유쓰레기를 탐지하였다. 탐지 지수식 적용 결과 정사영상 내 총 3지점에서 대량의 부유쓰레기 집적 구간이 확인되었으며, 탐지 대상 면적 중 집적 구간을 포함한 3.6%에 해당하는 0.82 ha(8,200 ㎡)에서 스티로폼과 초목류를 포함한 대량의 부유쓰레기가 발생한 것으로 추정되었다.

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8Iterative Error Analysis 기반 분광혼합분석에 의한 초분광 영상의 표적물질 탐지 기법

저자 : 김광은 ( Kwang-eun Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 547-557 (11 pages)

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본 연구에서는 탐지하고자 하는 표적신호를 초기 엔드멤버로 하여 Iterative Error Analysis를 통해 배경물질들의 반사 스펙트럼을 순차적으로 엔드멤버로 추출하고, 추출된 엔드멤버들을 이용하여 분광 혼합분석함으로써 표적물질의 분포를 탐지하는 새로운 초분광 표적탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 표적물질에 대한 점유율의 변화가 주어진 문턱값보다 작아질 때 엔드멤버 추출을 위한 반복을 멈추게 된다. 이 기법은 Orthogonal Subspace Projection과 같은 모델 기반 표적 탐지기법들과 달리 사전에 엔드멤버들을 확보해야 할 필요가 없으며, Matched Filter와 같은 확률론적 표적 탐지 기법들과 달리 배경 전체를 하나의 신호로 특징화하지 않기 때문에 표적의 희소성 여부에 의한 영향을 받지 않는다는 장점을 가지고 있다. 실제 항공 초분광 영상자료 및 다양한 인공 표적물질들이 삽입된 모의 초분광 영상자료를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 희소 및 비 희소 표적의 탐지에 매우 효과적임이 확인되었다. 제안된 방법은 표적 물체 탐지뿐만 아니라 광물, 오염물질 등 자원 및 환경 분야에서 다양한 피복 물질을 탐지하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

KCI등재

9지상용 초분광 스캐너를 활용한 사과의 당도예측 모델의 성능향상을 위한 연구

저자 : 송아람 ( Ahram Song ) , 전우현 ( Woohyun Jeon ) , 김용일 ( Yongil Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 559-570 (12 pages)

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본 연구에서는 야외에서 자료 취득이 가능하며 한 번에 다량의 사과를 촬영할 수 있는 지상용 초분광 스캐너를 활용하여 사과의 분광정보와 당도와의 부분최소제곱회귀분석(PLSR, Partial Least Square Regression)을 수행하였으며, 최적의 예측모델을 구축하기 위한 다양한 전처리기법의 적용가능성을 평가하고 VIP(Variable Importance in Projection)점수를 통한 최적밴드를 산출하였다. 이를 위하여 360-1019 nm영역에서 촬영된 515밴드의 초분광 영상에서 70개의 분광곡선을 취득하였으며, 디지털광도계를 이용하여 당도(°Brix)를 측정하였다. 사과의 분광특성과 당도사이의 회귀모델을 구축하였으며, 최적의 예측모델은 모델 예측치와 실측치간의 결정계수(rp2, coefficient of determination of prediction)와 RMSECV(Root Mean Square Error of Cross Validation), RMSEP(Root Mean Square Error of Prediction)등을 고려하여 선정하였다. 그 결과 산란보정 기법의 대표적인 MSC(Multiplicative Scatter Correction)의 기반의 전 처리기법이 가장 효과적이었으며, MSC와 SNV(Standard Normal Variate)를 조합한 경우 RMSECV와 RMSEP가 각각 0.8551과 0.8561로 가장 낮았고, rc2와 rp2 은 각각 0.8533과 0.6546으로 가장 높았다, 또한 360-380, 546-690, 760, 915, 931-939, 942, 953, 971, 978, 981, 988, 992-1019 nm 등이 당도 측정을 위한 가장 영향력 있는 파장영역으로 나타났다. 해당 영역의 분광값을 가지고 PLSR을 수행한 결과, 전파장대를 사용할 때보다 RMSEP가 0.6841로 감소하고 rp2 는 0.7795로 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 사과의 당도측정에 있어 야외에서 취득한 초분광 영상자료의 활용 가능성을 확인하였으며, 이는 필드자료 및 센서 활용분야의 확장가능성을 보여준다.

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10울폐산림의 엽면적지수 추정을 위한 적색경계 밴드의 효과

저자 : 이화선 ( Hwa-seon Lee ) , 이규성 ( Kyu-sung Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 5호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 571-585 (15 pages)

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적색경계밴드(red-edge band)가 식물의 생물리적 특성과 밀접한 관계를 가지고 있다고 알려지고 있으며, 이에 따라 최근 적색경계밴드를 포함한 위성영상센서가 증가하고 있다. 본 연구는 향후 농림업중형 위성에 적색경계밴드 탑재를 계획하고 있는 점을 감안하여, 적색경계밴드와 관련된 연구 현황과 활용 가치를 분석하고자 한다. 수관울폐도가 높은 우리나라 산림의 엽면적지수(Leaf Area Index, LAI) 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 분석하였고, 더 나아가 LAI 추정을 위한 최적의 파장폭과 파장영역을 도출하고자 하였다. LAI가 5 이상인 갈참나무와 리기다소나무를 대상으로 4월부터 10월까지 시계열 분광반사 측정자료를 이용하여 LAI와의 상관관계를 분석하였다. 분광반사측정자료에서 5개의 파장폭(10 nm, 20 nm, 30 nm, 40 nm, 50 nm)과 71개의 중심파장(680 nm부터 750 nm까지 1 nm 간격)을 달리하여 모두 355개의 적색경계밴드를 모의 생성했다. 적색경계밴드를 기반으로 하는 두 개의 분광지수 NDRE(normalized difference red-edge index)와 CIRE(chlorophyll index red-edge)를 산출하여 LAI와 상관관계를 분석하였다. 적색경계밴드 기반의 분광지수인 NDRE 및 CIRE는 수관울폐도가 높은 갈참나무와 리기다소나무의 LAI와 높은 상관관계를 얻을 수 있었다. 이는 수관울폐도가 높은 국내 산림에서 일반적으로 사용되는 NDVI가 LAI와의 상관관계가 낮게 나타났던 한계를 해결할 수 있는 가능성을 보여주었다. 10 nm부터 50 nm까지 적색경계밴드의 파장폭 효과는 산림의 LAI와 관계에서 큰 차이를 보이지 않았다. LAI와 최대 상관관계를 보이는 적색경계밴드의 중심파장은 갈참나무에서는 720 nm 부근, 그리고 리기다소나무에서는 710 nm 주변으로 나타났다. 우리나라 농작물 및 산림의 식생정보 획득과 모니터링을 위한 최적의 적색경계밴드의 파장폭과 파장영역을 결정하기 위해서는 다른 생물리적인자(엽록소, 질소, 수분함량, 생체량 등)와의 관계도 충분히 고려하여야 한다.

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자료제공: 네이버학술정보
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