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Flow Velocity Change of David Glacier, East Antarctica, from 2016 to 2020 Observed by Sentinel-1A SAR Offset Tracking Method

Jihyun Moon , Yuri Cho , Hoonyol Lee
  • : 대한원격탐사학회
  • : 대한원격탐사학회지 37권1호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 02월
  • : 1-11(11pages)
대한원격탐사학회지

DOI


목차

1. Introduction
2. Study Area and Data
3. Method
4. Results
5. Discussion
6. Conclusions
Acknowledgements
References

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This study measures the change of ice flow velocity of David Glacier, one of the fast-moving glaciers in East Antarctica that drains through Drygalski Ice Tongue. In order to effectively observe the rapid flow velocity, we applied the offset tracking technique to Sentinel-1A SAR images obtained from 2016 to 2020 with 36-day temporal baseline. The resulting velocity maps were averaged and the two relatively fast points (A1 and A2) were selected for further time-series analysis. The flow velocity increased during the Antarctic summer (around December to March) over the four years’ observation period probably due to the ice surface melting and reduced friction on the ice bottom. Bedmap2 showed that the fast flow velocities at A1 and A2 are associated with a sharp decrease in the ice surface and bottom elevation so that ice volumetric cross-section narrows down and the crevasses are being created on the ice surface. The local maxima in standard deviation of ice velocity, S1 and S2, showed random temporal fluctuation due to the rotational ice swirls causing error in offset tracking method. It is suggested that more robust offset tracking method is necessary to incorporate rotational motion.

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간행물정보

  • : 자연과학분야  > 기타(자연과학)
  • : KCI등재
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  • : 격월
  • : 1225-6161
  • : 2287-9307
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 1985-2021
  • : 1739


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37권6호(2021년 12월) 수록논문
최근 권호 논문
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1복사전달모델을 이용한 GEMS 일산화브로민 산출 민감도 시험

저자 : 정희성 ( Heesung Chong ) , 김준 ( Jhoon Kim ) , 정욱교 ( Ukkyo Jeong ) , 박상서 ( Sang Seo Park ) , 홍재민 ( Jaemin Hong ) , 안다현 ( Dha Hyun Ahn ) , 차혜지 ( Hyeji Cha ) , 이원진 ( Won-jin Lee ) , 이혜정 ( Hae-jung Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1491-1506 (16 pages)

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GEMS의 복사 실측 자료로부터 일산화브로민(BrO) 전량 농도를 산출하기에 앞서, 복사전달모델로부터 생성된 모의자료를 이용하여 민감도 시험을 수행하였다. 산출 오차가 갖는 월간 및 일내 변동성을 고려하기 위해, 2013년 7월-2014년 6월 기간 매달 첫째 날의 00-07 UTC에 대해 한 시간 간격의 모의자료를 구성하였다. 최적추정법을 통해 계산된 산출물의 해답 오차는 대기질량인자 증가에 따라 감소하는 반비례 경향을 주로 보였지만, 대기질량인자 값이 5 이상으로 크게 나타나는 범위에서는 비례 경향을 보였다. BrO와 포름알데히드(HCHO) 흡수선 간의 중첩으로 인해 발생하는 BrO 산출물의 간섭 오차는 BrO의 대기질량인자가 작을수록 크게 나타났다. 해답 오차와 간섭 오차의 추정치를 결합하여 계산한 산출물 최종 오차의 평균값은 모든 데이터 샘플에 대해 26.74±30.18%로, 80° 이상의 태양천정각을 갖는 샘플에 대해 60.39±133.78%로 나타났다. 본 연구에서 고려되지 않은 간섭 스펙트럼 및 복사 측정의 오차로 인해, 실제 GEMS의 BrO 산출물이 갖게 될 오차는 추정치와 절대값의 차이를 나타낼 가능성이 있다. 그러나 본 연구에서 제시한 오차 요소들의 변동 특성들은 실제 산출물에서도 나타날 것이다.


To estimate errors in GEMS retrievals for bromine monoxide (BrO) total vertical column densities (VCDs), we perform a sensitivity test using synthetic spectra generated by a radiative transfer model. Hourly synthetic data are produced for 00-07 UTC on the first day of every month in Jul 2013- Jun 2014. Solution errors estimated by the optimal estimation method tend to decrease with increasing air mass factors (AMFs) but increase when AMFs are larger than 5. Interference errors induced by formaldehyde (HCHO) absorption appear to be larger with smaller BrO AMFs. Total BrO retrieval errors estimated by combining solution and interference errors show an average of 26.74±30.18% for all data samples and 60.39±133.78% for those with solar zenith angles higher than 80°. Due to interfering spectral features and measurement errors not considered in this study, errors in BrO retrievals from actual GEMS measurements may have different magnitudes from our estimates. However, the variability of errors assessed in this study is still expected to appear in the actual BrO retrievals.

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2GOCI Chlorophyll-a 결측 자료의 복원을 위한 DINEOF 방법 적용

저자 : 황도현 ( Do-hyun Hwang ) , 정한철 ( Hahn Chul Jung ) , 안재현 ( Jae-hyun Ahn ) , 최종국 ( Jong-kuk Choi )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1507-1515 (9 pages)

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해색 원격 탐사를 통해 chlorophyll-a를 추정하면 식물성 플랑크톤, 해양일차생산력의 전 지구적 분포를 파악할 수 있다. 하지만 위성으로 관측된 해색 자료는 구름이나 기상 상황 등에 의하여 결측 데이터가 발생한다. 본 연구에서는DINEOF를 이용하여GOCI chlorophyll-a 산출물의 결측 자료를 복원하고자 하였다. DINEOF는 시·공간 자료에 기반을 두어 결측 자료를 복원하는 방법으로, 정확도는 GOCI chlorophyll-a 영상의 일부를 제거한 뒤 복원 영상과 비교하여 교차 검증하였다. 연구지역에서DINEOF를 위한 최적의 EOF 모드는 10-13이었다. 시·공간 복원 자료 결과에서는 오후 시간대 chlorophyll-a 농도가 증가하는 경향이 반영되었고, 노이즈에 해당되는 이상치는 필터링 되는 효과를 보였다. 따라서 DINEOF는 결측이 발생한 영상에 대하여 복원 자료로 활용 가능할 것으로 보이며, 이를 통해 해양 환경 모니터링을 위한 기초 자료로 사용 가능할 것으로 판단된다.


If chlorophyll-a is estimated through ocean color remote sensing, it is able to understand the global distribution of phytoplankton and primary production. However, there are missing data in the ocean color observed from the satellites due to the clouds or weather conditions. In this study, the missing data of the GOCI (Geostationary Ocean Color Imager) chlorophyll-a product was reconstructed by using DINEOF (Data INterpolation Empirical Orthogonal Functions). DINEOF reconstructs the missing data based on spatio-temporal data, and the accuracy was cross-verified by removing a part of the GOCI chlorophyll-a image and comparing it with the reconstructed image. In the study area, the optimal EOF (Empirical Orthogonal Functions) mode for DINEOF was in 10-13. The temporal and spatial reconstructed data reflected the increasing chlorophyll-a concentration in the afternoon, and the noise of outliers was filtered. Therefore, it is expected that DINEOF is useful to reconstruct the missing images, also it is considered that it is able to use as basic data for monitoring the ocean environment.

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3농림위성용 GCP 칩 매칭 성능 향상을 위한 위성영상 공간해상도 결정

저자 : 이유진 ( Yoojin Lee ) , 김태정 ( Taejung Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1517-1526 (10 pages)

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최근 국내외에서 많은 지구관측위성들이 발사됨에 따라서 위성영상의 활용 분야가 넓어지고 있고 이에 따라서 위성영상의 기하정확도 향상을 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문은 2025년에 발사예정인 5 m 해상도 영상을 촬영할 수 있는 농림위성을 위한 자동기준점 추출 가능성을 파악하기 위해서 수행되었다. 특히 본 연구에서는 국토위성용으로 구축된 25 cm 해상도의 지상기준점 Chip을 농림위성영상에 사용할 수 있는지를 검토하고 농림위성영상용 지상기준점 추출 시 정합 성능 향상을 위한 적절한 공간해상도가 있는지를 검토하고자 한다. 실제 실험은 농림위성영상과 유사한 사양을 가진 RapidEye 위성영상을 활용하여 연구를 수행하였다. 먼저, 5 m 해상도의 원본 RapidEye 영상을 3배~7배로 분할하여 여러 해상도를 가진 영상으로 만들고, 해상도를 가지는 지상기준점 Chip은 크기를 축소하여 위성영상의 해상도에 맞게 조절하였다. 각각의 해상도를 가지는 위성영상과 지상기준점 Chip을 매칭하고 이 결과로 수립된 정밀센서모델의 정확도를 분석하였다. 분석결과 5 m의 원본 해상도에서 정합하는 것보다 위성영상의 해상도를 높여서 정합하는 것이 개선된 정확도를 보여주었다. 특히, 원본 영상을 1.25~1.67 m 해상도로 분할하여 지상기준점 Chip과 정합 할 경우 평균 약 2.74 m 내외의 위치정확도를 얻을 수 있었다. 본 연구결과가 향후 농림위성영상의 자동기준점 추출 및 정밀 정사영상 생산에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.


With the recent global and domestic development of Earth observation satellites, the applications of satellite images have been widened. Research for improving the geometric accuracy of satellite images is being actively carried out. This paper studies the possibility of automated ground control point (GCP) generation for CAS-4 satellite, to be launched in 2025 with the capability of image acquisition at 5 m ground sampling distance (GSD). In particular, this paper focuses to check whether GCP chips with 25 cm GSD established for CAS-1 satellite images can be used for CAS-4 and to check whether optimal spatial resolution for matching between CAS-4 images and GCP chips can be determined to improve matching performance. Experiments were carried out using RapidEye images, which have similar GSD to CAS-4. Original satellite images were upsampled to make satellite images with smaller GSDs. At each GSD level, up-sampled satellite images were matched against GCP chips and precision sensor models were estimated. Results shows that the accuracy of sensor models were improved with images at smaller GSD compared to the sensor model accuracy established with original images. At 1.25~1.67 m GSD, the accuracy of about 2.4 m was achieved. This finding lead that the possibility of automated GCP extraction and precision ortho-image generation for CAS-4 with improved accuracy.

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4포인트 클라우드 데이터 기반 군집형 건물 솔리드 모델 자동 생성 기법과 모델 편집 기능 평가

저자 : 김한결 ( Han-gyeol Kim ) , 임평채 ( Pyung-chae Lim ) , 황윤혁 ( Yunhyuk Hwang ) , 김동하 ( Dong Ha Kim ) , 김태정 ( Taejung Kim ) , 이수암 ( Sooahm Rhee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1527-1543 (17 pages)

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본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 자동으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 기술을 다양한 데이터에 적용, 실험을 수행하여 적용 가능성과 효용성을 탐색한다. 또한 자동 건물 모델링 기술의 한계로 인해 부족한 모델의 품질을 향상시키기 위하여 건물의 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 개발, 실험을 통해 결과를 확인하였다. 자동 건물 모델 생성 기술의 적용 가능성 탐색을 위하여 무인항공기 영상 기반으로 생성된 포인트 클라우드와 LiDAR(Light Detection and Ranging) 자료를 사용해 실험하였으며, 자동으로 생성된 건물 모델에 건물 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 적용하여 모델의 품질의 향상 실험을 수행하였다. 이를 통해 포인트 클라우드 데이터 기반의 자동 군집형 솔리드 건물 모델링 기술의 적용 가능성과 모델의 품질 향상 기술의 효용성을 확인하였다. 개발된 기술은 기존의 건물 모델링 기술과 비교하여 처리시간의 비용이 크게 감소하며, 잦은 모델 갱신이 필요한 지역에 대한 관리 측면에서도 강점이 있을 것으로 기대된다.


In this paper, we explore the applicability and utility of a technology that generating clustered solid building models based on point cloud automatically by applying it to various data. In order to improve the quality of the model of insufficient quality due to the limitations of the automatic building modeling technology, we develop the building shape modification and texture correction technology and confirmed the results through experiments. In order to explore the applicability of automatic building model generation technology, we experimented using point cloud and LiDAR (Light Detection and Ranging) data generated based on UAV, and applied building shape modification and texture correction technology to the automatically generated building model. Then, experiments were performed to improve the quality of the model. Through this, the applicability of the point cloud data-based automatic clustered solid building model generation technology and the effectiveness of the model quality improvement technology were confirmed. Compared to the existing building modeling technology, our technology greatly reduces costs such as manpower and time and is expected to have strengths in the management of modeling results.

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5논과 고랭지 배추밭 대상 Sentinel-2A/B 정규식생지수 월 합성영상의 구름 제거 효과 분석

저자 : 은정 ( Jeong Eun ) , 김선화 ( Sun-hwa Kim ) , 김태호 ( Taeho Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1545-1557 (13 pages)

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농작물은 그 종과 생육상태에 따라 민감한 분광특성을 나타내며, 특히 여름철에 집중적으로 관측이 필요하나 장마로 인해 광학위성의 활용이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 CC-MNC(Constrained Cloud-Maximum NDVI Composite) 기법이 개발되었으며, 이 기법을 통해 구름의 영향이 최소화된 일정 주기의 대표 합성영상이 생성된다. 본 연구에서도 이 기법을 이용하여, 2019년부터 2021년까지 논과 고랭지 배추밭을 대상으로 Sentinel-2A/B NDVI 월합성영상을 제작하였다. 다른 해보다 200 mm 많은 강수량을 보이는 2020년 8월에는 16일 주기 MODIS NDVI합성영상에서도 구름의 영향이 크게 나타났다. 이 시기를 제외하고 CC-MNC 기법은 평균적으로 원영상의 45.4%의 구름 비율을 14.9%로 줄일 수 있었다. 논의 경우 Sentinel-2A/B와 MODIS NDVI 값이 큰 차이가 나지 않았으며, 5일의 주기로도 벼의 생육 주기를 잘 모니터링할 수 있었다. 고랭지 배추밭의 경우, Sentinel-2A/B에서는 고랭지 배추의 짧은 생육 주기가 잘 나타났지만, MODIS는 공간해상도의 한계를 보였다. 이와 함께 CC-MNC 기법은 수확 시기에 구름 화소가 합성에 사용되는 현상이 보이기도 하였으며, 국내 지역에 맞게 VZA 임계치의 조정이 필요하다는 시사점이 도출되었다.


Crops show sensitive spectral characteristics according to their species and growth conditions and although frequent observation is required especially in summer, it is difficult to utilize optical satellite images due to the rainy season. To solve this problem, Constrained Cloud-Maximum Normalized difference vegetation index Composite (CC-MNC) algorithm was developed to generate periodic composite images with minimal cloud effect. In this study, using this method, monthly Sentinel-2A/B Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) composite images were produced for paddies and high-latitude cabbage fields from 2019 to 2021. In August 2020, which received 200mm more precipitation than other periods, the effect of clouds, was also significant in MODIS NDVI 16-day composite product. Except for this period, the CC-MNC method was able to reduce the cloud ratio of 45.4% of the original daily image to 14.9%. In the case of rice paddy, there was no significant difference between Sentinel-2A/B and MODIS NDVI values. In addition, it was possible to monitor the rice growth cycle well even with a revisit cycle 5 days. In the case of high-latitude cabbage fields, Sentinel-2A/B showed the short growth cycle of cabbage well, but MODIS showed limitations in spatial resolution. In addition, the CC-MNC method showed that cloud pixels were used for compositing at the harvest time, suggesting that the View Zenith Angle (VZA) threshold needs to be adjusted according to the domestic region.

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6마늘의 제초제 약해에 대한 구조적, 생화학적, 생리적 계열 식생지수 반응: 지상분광계 및 다중분광카메라를 활용하여

저자 : 류재현 ( Jae-hyun Ryu ) , 문현동 ( Hyun-dong Moon ) , 조재일 ( Jaeil Cho ) , 이경도 ( Kyung-do Lee ) , 안호용 ( Ho-yong Ahn ) , 소규호 ( Kyu-ho So ) , 나상일 ( Sang-il Na )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1559-1572 (14 pages)

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다중분광카메라의 기술 개발로 인해 구조적 특성뿐만 아니라 생화학적, 생리적 특성을 가지는 식생지수를 다양한 공간 규모에서 활용할 수 있게 되었다. 이에 본 연구는 스트레스를 받은 노지작물을 대상으로 지상 초분광계 및 무인기 영상 기반 구조적, 생화학적, 생리적 계열의 식생지수 반응을 평가하였다. 마늘을 대상으로 서로 다른 생육시기에 고농도의 제초제를 살포하여 약해 처리하였으며, 정상 생육에 비해 지상부 건물중이 46.9~84.5% 감소하는 등 큰 피해가 나타났다. 제초제를 살포한 처리구에서 근적외선 분광반사도 값은 꾸준하게 감소하였으며, 구조적 식생지수에서 작물의 약해 피해가 명확하게 표현되었다. 생화학적 식생지수의 경우 일부 지수를 제외하고는 작물의 피해 상태를 표현하였으나 생리적 식생지수는 잎이 고사하고 드러나는 멀칭비닐의 영향으로 약해 피해를 해석하기에 어려움이 있었다. 제초제 살포 후 서로 다른 공간 규모에서 관측된 식생지수의 감소율 차이는 구조적 식생지수의 경우 평균적으로 2.3%로 나타났으며, 정규화 식생지수의 경우 1.3~4.1%의 분포를 보였다. 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 노지작물의 경우 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하여야 한다는 것, 공간 규모에 따른 오차를 최소화하기 위해서는 정규화 식생지수를 활용해야 한다는 것을 확인하였다.


The response of vegetation under the crop stress condition was evaluated using structural, biochemical, and physiological vegetation indices based on unmanned aerial vehicle (UAV) images and field-spectrometer data. A high concentration of herbicide was sprayed at the different growth stages of garlic to process crop stress, the above ground dry matter of garlic at experimental area (EA) decreased about 46.2~84.5% compared to that at control area. The structural vegetation indices clearly responded to these crop damages. Spectral reflectance at near-infrared wavelength consistently decreased at EA. Most biochemical vegetation indices reflected the crop stress conditions, but the meaning of physiological vegetation indices is not clear due to the effect of vinyl mulching. The difference of the decreasing ratio of vegetation indices after the herbicide spray was 2.3% averagely in the case of structural vegetation indices and 1.3~4.1% in the case of normalization-based vegetation indices. These results meant that appropriate vegetation indices should be utilized depending on the types of crop stress and the cultivation environment and the normalization-based vegetation indices measured from the different spatial scale has the minimized difference.

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7드론 영상으로부터 월동 작물 분류를 위한 의미론적 분할 딥러닝 모델 학습 최적 공간 해상도와 영상 크기 선정

저자 : 정동기 ( Dongki Chung ) , 이임평 ( Impyeong Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1573-1587 (15 pages)

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드론 영상은 위성이나 항공 영상보다 공간 해상도가 수배 혹은 수십 배가 높은 초고해상도 영상이다. 따라서 드론 영상 기반의 원격탐사는 영상에서 추출하고자 하는 객체의 수준과 처리해야 하는 데이터의 양이 전통적인 원격탐사와 다른 양상을 보인다. 또한, 적용되는 딥러닝(deep learning) 모델의 특성에 따라 모델 훈련에 사용되는 최적의 데이터의 축척과 크기가 달라질 수밖에 없다. 하지만 대부분 연구가 찾고자 하는 객체의 크기, 축척을 반영하는 영상의 공간 해상도, 영상의 크기 등을 고려하지 않고, 관성적으로 적용하고자 하는 모델에서 기존에 사용했던 데이터 명세를 그대로 적용하는 경우가 많다. 본 연구에서는 드론 영상의 공간 해상도, 영상 크기가 6가지 월동채소의 의미론적 분할(semantic segmentation) 딥러닝 모델의 정확도와 훈련 시간에 미치는 영향을 실험 통해 정량적으로 분석하였다. 실험 결과 6가지 월동채소 분할의 평균 정확도는 공간 해상도가 증가함에 따라 증가하지만, 개별 작물에 따라 증가율과 수렴하는 구간이 다르고, 동일 해상도에서 영상의 크기에 따라 정확도와 시간에 큰 차이가 있음을 발견하였다. 특히 각 작물에 따라 최적의 해상도와 영상의 크기가 다름을 알 수 있었다. 연구성과는 향후 드론 영상 데이터를 이용한 월동채소 분할 모델을 개발할 때, 드론 영상의 촬영과 학습 데이터의 제작 효율성 확보를 위한 자료로 활용할 수 있을 것이다.


A Drone image is an ultra-high-resolution image that is several or tens of times higher in spatial resolution than a satellite or aerial image. Therefore, drone image-based remote sensing is different from traditional remote sensing in terms of the level of object to be extracted from the image and the amount of data to be processed. In addition, the optimal scale and size of data used for model training is different depending on the characteristics of the applied deep learning model. However, most studies do not consider the size of the object to be found in the image, the spatial resolution of the image that reflects the scale, and in many cases, the data specification used in the model is applied as it is before. In this study, the effect of spatial resolution and image size of drone image on the accuracy and training time of the semantic segmentation deep learning model of six wintering vegetables was quantitatively analyzed through experiments. As a result of the experiment, it was found that the average accuracy of dividing six wintering vegetables increases as the spatial resolution increases, but the increase rate and convergence section are different for each crop, and there is a big difference in accuracy and time depending on the size of the image at the same resolution. In particular, it was found that the optimal resolution and image size were different from each crop. The research results can be utilized as data for getting the efficiency of drone images acquisition and production of training data when developing a winter vegetable segmentation model using drone images.

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8낙동강 유역의 연안 해저지하수 유출특성에 관한 연구

저자 : 김대선 ( Daesun Kim ) , 정한철 ( Hahn Chul Jung )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1589-1597 (9 pages)

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연안지역의 해저지하수 유출(SGD)은 하천과 함께 영양염류와 미량금속 등을 해양으로 유입시키는 주요 수송로 역할로써 중요성이 대두되고 있다. 이에 우리나라 육상의 연안지역인 낙동강 대권역 유역에 대해 1986년부터 2020년까지 35개년의 월별 SGD를 추정하고 계절적 변화와 시공간적 특성을 분석하였다. SGD 산출지점인 낙동강 연안유역은 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 자료를 이용하여 210개의 유역을 추출하였으며, 우리나라에 적용가능한 가장 높은 해상도의 전지구 모델인 FLDAS (Famine Early Warning Systems Network Land Data Assimilation System) 10 km recharge를 통해 추정한 낙동강 연안유역의 연평균 SGD는 466.7 ㎡/yr 로 나타났다. 낙동강 연안유역 SGD는 시계열적으로 큰 변동성은 없었으나 여름에 집중되던 SGD유출이 가을철로 주요유출 시기가 확대되는 경향을 보였다. 또한 공간적으로는 큰 수계와 인접한 연안지역에서 계절에 관계없이 SGD 유출이 많고 1980년대 이후로 시간적 변화에 따라 다소 증가하고 있는 경향을 확인하였다. 이러한 결과는 낙동강 지역의 강수패턴의 시기가 확대되며, 기저유량이 많은 지역의 집수량이 높은 데에 따른 것으로 사료된다. 본 연구는 우리나라의 SGD 특성을 탐구하기 위한 모델링 기법을 제시한 선행적 연구이며 우리나라 해저지하수 유출이 해양에 미치는 영향과 연안관리를 위한 기초자료로 활용성이 기대된다.


Submarine groundwater discharge (SGD) in coastal areas is gaining importance as a major transport route that bring nutrients and trace metals into the ocean. This paper describes the analysis of the seasonal changes and spatiotemporal characteristics through the modeling monthly SGD for 35 years from 1986 to 2020 for the Nakdong river basin. In this study, we extracted 210 watersheds and SGD estimation points using the SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) DEM (Digital Elevation Model). The average annual SGD of the Nakdong River basin was estimated to be 466.7 ㎡/yr from the FLDAS (Famine Early Warning Systems Network Land Data Assimilation System) recharge data of 10 km which is the highest resolution global model applicable to Korea. There was no significant time-series variation of SGD in the Nakdong river basin, but the concentrated period of SGD was expanded from summer to autumn. In addition, it was confirmed that there is a large amount of SGD regardless of the season in coastal area nearby large rivers, and the trend has slightly increased since the 1980s. The characteristics are considered to be related to the change in the major precipitation period in the study area, and spatially it is due to the high baseflow-groundwater in the vicinity of large rivers. This study is a precedent study that presents a modeling technique to explore the characteristics of SGD in Korea, and is expected to be useful as foundational information for coastal management and evaluating the impact of SGD to the ocean.

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9위성 영상의 분류 기법을 활용한 겨울철 하천의 얼음 면적과 기온 변화 비교 연구

저자 : 박성재 ( Sungjae Park ) , 김봉찬 ( Bongchan Kim ) , 이창욱 ( Chang-wook Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1599-1610 (12 pages)

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자연환경이나 지역생태계는 다양한 요인에 의하여 변화가 일어나지만 그 중에서도 수온의 변화는 하천생태계에서 주변환경에 영향을 미치는 큰 요인 중 하나이다. 하지만 현재까지 수온 변화에 관한 연구는 수온이 하천환경에 미치는 영향력에 비해 활발히 진행되지 못하였다. 이에 본 연구에서는 2015년부터 2021년까지 홍천강의 겨울철 얼음의 면적 변화를 통해 수온의 변화를 연구하고자 한다. 현장조사 결과를 참고하여 광학 위성 영상을 분류하였으며, SAR 위성 영상은 GLCM 텍스처 분석법을 이용하여 입력 자료의 한계를 극복하고자 하였다. 사용된 모든 영상의 정확도 검증을 수행한 뒤, 산출된 월 평균 얼음 면적과 인접한 기상대의 기온자료와 비교를 하였다. 수온과 얼음의 면적이 상관관계가 있음을 알 수 있었으며 본 연구결과는 접근이 힘들거나 시스템이 갖춰지지 않은 소규모 하천의 환경변화 연구에 활용할 수 있을 것이다.


The natural environment and local ecosystem change depending on various factors, but among them, the change in water temperature is one of the major factors affecting the surrounding environment in the river ecosystem. However, research on water temperature change have not been actively conducted to date compared to the effect of water temperature on the river environment. Therefore, this study intends to study the change in water temperature from 2015 to 2021 through the change in the area of winter ice in the Hongcheon River. Optical satellite images were classified by referring to the field survey results, and the SAR satellite images tried to overcome the limitations of the input data by using the GLCM texture analysis method. After verifying the accuracy of all images used, the calculated monthly average ice area was compared with the temperature data of the adjacent AWS. It was found that there is a correlation between water temperature and ice area, and the results of this study can be used to study environmental changes in small-scale rivers that are difficult to access or do not have systems in place.

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10지상관측 기상자료를 적용한 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)의 토양수분 · 증발산량 산출

저자 : 박광하 ( Gwangha Park ) , 계창우 ( Changwoo Kye ) , 이경태 ( Kyungtae Lee ) , 유완식 ( Wansik Yu ) , 황의호 ( Eui-ho Hwang ) , 강도혁 ( Dohyuk Kang )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1611-1623 (13 pages)

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본 연구에서는 K-LIS(Korea-Land surface Information System)의 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)를 사용하여 LSM의 초기 경계조건 최적화를 위해 스핀업(Spin-up)을 진행하였고다. 스핀업은 2018년을 대상으로 8회 반복 수행하였다. 또한, 국내 기상청(KMA, Korea Meteorological Administration), 농촌진흥청(RDA, Rural Development Administration), 한국농어촌공사(KRC, Korea Rural Community Corporation), 한국수력원자력(KHNP, Korea Hydro & Nuclear Power Co., Ltd.), 한국수자원공사(K-water, Korea Water Resources Corporation), 환경부(ME, Ministry of Environment) 등에서 관측하고 있는 기상자료를 사용하여 저해상도(K-Low, Korea Low spatial resolution; 0.125°) 및 고해상도(K-High, Korea High spatial resolution; 0.01°)의 기상자료를 생성하여KLDAS에 적용하였다. 그리고, K-Low 및 K-High의 정확도 향상 정도를 확인하기 위해 선행 연구에서 사용된 MERRA-2 (Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2)와 ASOS-S(ASOS-Spatial)가 적용된 토양수분 및 증발산량을 같이 평가하였다. 그 결과, 초기 경계조건의 최적화는 토양수분의 경우 2회(58개 지점), 3회(6개 지점), 6회(3개 지점)의 스핀업이 필요하고, 증발산량의 경우 1회(2개 지점), 2회(2개 지점)의 스핀업이 필요하다. MERRA-2, ASOS-S, K-Low, K-High을 적용한 토양수분의 경우 R2의 평균은 각각 0.615, 0.601, 0.594, 0.664이고, 증발산량의 경우 R2의 평균은 각각 0.531, 0.495, 0.656, 0.677로 K-High의 정확도가 가장 높은 것으로 평가되었다. 본 연구 결과를 통해 다수의 지상 관측자료를 확보하고 고해상도의 격자형 기상자료를 생성하면 KLDAS의 정확도를 높일 수 있다. 다만, 지점 자료를 격자로 변환할 때 각 지점의 기상현상이 충분히 고려되지 않으면 정확도는 오히려 낮아진다. 향후 IDW의 매개변수 설정 또는 다른 보간기법을 사용하여 격자형 기상자료를 생성하여 적용하면 보다 높은 품질의 자료를 산출할 수 있을 것으로 판단된다.


This study demonstrates soil moisture and evapotranspiration performance using Korea Land Data Assimilation System (KLDAS) under Korea Land Information System (KLIS). Spin-up was repeated 8 times in 2018. In addition, low-resolution and high-resolution meteorological data were generated using meteorological data observed by Korea Meteorological Administration (KMA), Rural Development Administration (RDA), Korea Rural Community Corporation (KRC), Korea Hydro & Nuclear Power Co.,Ltd. (KHNP), Korea Water Resources Corporation (K-water), and Ministry of Environment (ME), and applied to KLDAS. And, to confirm the degree of accuracy improvement of Korea Low spatial resolution (hereafter, K-Low; 0.125°) and Korea High spatial resolution (hereafter, K-High; 0.01°), soil moisture and evapotranspiration to which Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2) and ASOS-Spatial (ASOS-S) used in the previous study were applied were evaluated together. As a result, optimization of the initial boundary condition requires 2 time (58 point), 3 time (6 point), and 6 time (3 point) spin-up for soil moisture. In the case of evapotranspiration, 1 time (58 point) and 2 time (58 point) spin-ups are required. In the case of soil moisture to which MERRA-2, ASOS-S, K-Low, and K-High were applied, the mean of R2 were 0.615, 0.601, 0.594, and 0.664, respectively, and in the case of evapotranspiration, the mean of R2 were 0.531, 0.495, 0.656, and 0.677, respectively, indicating the accuracy of K-High was rated as the highest. The accuracy of KLDAS can be improved by securing a large number of ground observation data through the results of this study and generating high-resolution grid-type meteorological data. However, if the meteorological condition at each point is not sufficiently taken into account when converting the point data into a grid, the accuracy is rather lowered. For a further study, it is expected that higher quality data can be produced by generating and applying grid-type meteorological data using the parameter setting of IDW or other interpolation techniques.

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1Flow Velocity Change of David Glacier, East Antarctica, from 2016 to 2020 Observed by Sentinel-1A SAR Offset Tracking Method

저자 : Jihyun Moon , Yuri Cho , Hoonyol Lee

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-11 (11 pages)

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This study measures the change of ice flow velocity of David Glacier, one of the fast-moving glaciers in East Antarctica that drains through Drygalski Ice Tongue. In order to effectively observe the rapid flow velocity, we applied the offset tracking technique to Sentinel-1A SAR images obtained from 2016 to 2020 with 36-day temporal baseline. The resulting velocity maps were averaged and the two relatively fast points (A1 and A2) were selected for further time-series analysis. The flow velocity increased during the Antarctic summer (around December to March) over the four years' observation period probably due to the ice surface melting and reduced friction on the ice bottom. Bedmap2 showed that the fast flow velocities at A1 and A2 are associated with a sharp decrease in the ice surface and bottom elevation so that ice volumetric cross-section narrows down and the crevasses are being created on the ice surface. The local maxima in standard deviation of ice velocity, S1 and S2, showed random temporal fluctuation due to the rotational ice swirls causing error in offset tracking method. It is suggested that more robust offset tracking method is necessary to incorporate rotational motion.

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2Damage Proxy Map (DPM) of the 2016 Gyeongju and 2017 Pohang Earthquakes Using Sentinel-1 Imagery

저자 : Arip Syaripudin Nur , Chang-wook Lee

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 13-22 (10 pages)

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The ML 5.8 earthquake shocked Gyeongju, Korea, at 11:32:55 UTC on September 12, 2016. One year later, on the afternoon of November 15, 2017, the ML 5.4 earthquake occurred in Pohang, South Korea. The earthquakes injured many residents, damaged buildings, and affected the economy of Gyeongju and Pohang. The damage proxy maps (DPMs) were generated from Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) imagery by comparing pre- and co-events interferometric coherences to identify anomalous changes that indicate damaged by the earthquakes. DPMs manage to detect coherence loss in residential and commercial areas in both Gyeongju and Pohang earthquakes. We found that our results show a good correlation with the Korea Meteorological Administration (KMA) report with Modified Mercalli Intensity (MMI) scale values of more than VII (seven). The color scale of Sentinel-1 DPMs indicates an increasingly significant change in the area covered by the pixel, delineating collapsed walls and roofs from the official report. The resulting maps can be used to assess the distribution of seismic damage after the Gyeongju and Pohang earthquakes and can also be used as inventory data of damaged buildings to map seismic vulnerability using machine learning in Gyeongju or Pohang.

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3Design of LEO Constellations with Inter-satellite Connects Based on the Performance Evaluation of the Three Constellations SpaceX, OneWeb and Telesat

저자 : Peng Zong , Saeid Kohani

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 23-40 (18 pages)

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The idea of designing LEO's satellite constellations has become very important for internet access. Several LEO satellite constellations have been designed and used for global communications. In this paper, by examining three LEO satellite constellations, namely SpaceX's 4425 satellites Ku-Kaband system, OneWeb's 720 satellites Ku-Ka-band system, Telesat's 117 satellites Ka-band system. And evaluating the power of data transmission and their telecommunications, we come close to a conceptual design area. First with the mathematical modeling and formulation and the design of inter-orbital communications for satellites, intersatellite communications, inter-orbital communications, we get a complete design based on the genetic algorithm for LEO satellite constellation design. And then, using simulations and design software, the final results of the designed model are obtained. Finally, we compare the results of the designed model with other existing LEO satellite constellations.

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4Improvement of Thunderstorm Detection Method Using GK2A/AMI, RADAR, Lightning, and Numerical Model Data

저자 : Ha-yeong Yu , Myoung-seok Suh , Seoung-oh Ryu

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 41-55 (15 pages)

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To detect thunderstorms occurring in Korea, National Meteorological Satellite Center (NMSC) also introduced the rapid-development thunderstorm (RDT) algorithm developed by EUMETSAT. At NMCS, the H-RDT (HR) based on the Himawari-8 satellite and the K-RDT (KR) which combines the GK2A convection initiation output with the RDT were developed. In this study, we optimized the KR (KU) to improve the detection level of thunderstorms occurring in Korea. For this, we used all available data, such as GK2A/AMI, RADAR, lightning, and numerical model data from the recent two years (2019-2020). The machine learning of logistic regression and stepwise variable selection was used to optimize the KU algorithms. For considering the developing stages and duration time of thunderstorms, and data availability of GK2A/AMI, a total of 72 types of detection algorithms were developed. The level of detection of the KR, HR, and KU was evaluated qualitatively and quantitatively using lightning and RADAR data. Visual inspection using the lightning and RADAR data showed that all three algorithms detect thunderstorms that occurred in Korea well. However, the level of detection differs according to the lightning frequency and day/night, and the higher the frequency of lightning, the higher the detection level is. And the level of detection is generally higher at night than day. The quantitative verification of KU using lightning (RADAR) data showed that POD and FAR are 0.70 (0.34) and 0.57 (0.04), respectively. The verification results showed that the detection level of KU is slightly better than that of KR and HR.

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5The Estimated Source of 2017 Pohang Earthquake Using Surface Deformation Modeling Based on Multi-Frequency InSAR Data

저자 : Muhammad Fulki Fadhillah , Chang-wook Lee

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 57-67 (11 pages)

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An earthquake occurred on 17 November 2017 in Pohang, South Korea with a strength of 5.4 Mw. This is the second strongest earthquake recorded by local authorities since the equipment was first installed. In order to improve understanding of earthquakes and surface deformation, many studies have been conducted according to these phenomena. In this research, we will estimate the surface deformation using the Okada model equation. The SAR images of three satellites with different wavelengths (ALOS-2, Cosmo SkyMed and Sentinel-1) were used to produce the interferogram pairs. The interferogram is used as a reference for surface deformation changes by using Okada to determine the source of surface deformation that occurs during an earthquake. The Non-linear optimization (Levemberg-Marquadrt algorithm) and Monte Carlo restart was applied to optimize the fault parameter on modeling process. Based on the modeling results of each satellite data, the fault geometry is ~6 km length, ~2 km width and ~5 km depth. The root mean square error values in the surface deformation model results for Sentinel, CSK and ALOS are 0.37 cm, 0.79 cm and 1.47 cm, respectively. Furthermore, the results of this modeling can be used as learning material in understanding about seismic activity to minimize the impacts that arise in the future.

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6Moon Phase based Threshold Determination for VIIRS Boat Detection

저자 : Euihyun Kim , Sang-wan Kim , Hahn Chul Jung , Joo-hyung Ryu

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 69-84 (16 pages)

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Awareness of boats is a main issue in areas of fishery management, illegal fishing, and maritime traffic, etc. For the awareness, Automatic Identification System (AIS) and Vessel-Pass System (V-PASS) have been widely used to collect the boat-related information. However, only using these systems makes it difficult to collect the accurate information. Recently, satellite-based data has been increasingly used as a cooperative system. In 2015, U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) developed a boat detection algorithm using Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day & Night Band (DNB) data. Although the detections have been widely utilized in many publications, it is difficult to estimate the night-time fishing boats immediately. Particularly, it is difficult to estimate the threshold due to the lunar irradiation effect. This effect must be corrected to apply a single specific threshold. In this study, the moon phase was considered as the main frequency of this effect. Considering the moon phase, relational expressions are derived and then used as offsets for relative correction. After the correction, it shows a significant reduction in the standard deviation of the threshold compared to the threshold of NOAA. Through the correction, this study can set a constant threshold every day without determination of different thresholds. In conclusion, this study can achieve the detection applying the single specific threshold regardless of the moon phase.

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7Study on Dimensionality Reduction for Sea-level Variations by Using Altimetry Data around the East Asia Coasts

저자 : Do-hyun Hwang , Suho Bak , Min-ji Jeong , Na-kyeong Kim , Mi-so Park , Bo-ram Kim , Hong-joo Yoon

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 85-95 (11 pages)

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Recently, as data mining and artificial neural network techniques are developed, analyzing large amounts of data is proposed to reduce the dimension of the data. In general, empirical orthogonal function (EOF) used to reduce the dimension in the ocean data and recently, Self-organizing maps (SOM) algorithm have been investigated to apply to the ocean field. In this study, both algorithms used the monthly Sea level anomaly (SLA) data from 1993 to 2018 around the East Asia Coasts. There was dominated by the influence of the Kuroshio Extension and eddy kinetic energy. It was able to find the maximum amount of variance of EOF modes. SOM algorithm summarized the characteristic of spatial distributions and periods in EOF mode 1 and 2. It was useful to find the change of SLA variable through the movement of nodes. Node 1 and 5 appeared in the early 2000s and the early 2010s when the sea level was high. On the other hand, node 2 and 6 appeared in the late 1990s and the late 2000s, when the sea level was relatively low. Therefore, it is considered that the application of the SOM algorithm around the East Asia Coasts is well distinguished. In addition, SOM results processed by SLA data, it is able to apply the other climate data to explain more clearly SLA variation mechanisms.

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8Retrieval of High-Resolution Grid Type Visibility Data in South Korea Using Inverse Distance Weighting and Kriging

저자 : Taeho Kang , Myoung-seok Suh

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 97-110 (14 pages)

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Fog can cause large-scale human and economic damages, including traffic systems and agriculture. So, Korea Meteorological Administration is operating about 290 visibility meters to improve the observation level of fog. However, it is still insufficient to detect very localized fog. In this study, high-resolution grid-type visibility data were retrieved from irregularly distributed visibility data across the country. To this end, three objective analysis techniques (Inverse Distance Weighting (IDW), Ordinary Kriging (OK) and Universal Kriging (UK)) were used. To find the best method and parameters, sensitivity test was performed for the effective radius, power parameter and variogram model that affect the level of objective analysis. Also, the effect of data distribution characteristics (level of normality) on the performance level of objective analysis was evaluated. IDW showed a relatively high level of objective analysis in terms of bias, RMSE and correlation, and the performance is inversely proportional to the effective radius and power parameter. However, the two Krigings showed relatively low level of objective analysis, in particular, greatly weakened the variability of the variables, although the level of output was different depending on the variogram model used. As the level of objective analysis is greatly influenced by the distribution characteristics of data, power, and models used, care should be taken when selecting objective analysis techniques and parameters.

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9Keypoint-based Deep Learning Approach for Building Footprint Extraction Using Aerial Images

저자 : Doyoung Jeong , Yongil Kim

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 111-122 (12 pages)

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Building footprint extraction is an active topic in the domain of remote sensing, since buildings are a fundamental unit of urban areas. Deep convolutional neural networks successfully perform footprint extraction from optical satellite images. However, semantic segmentation produces coarse results in the output, such as blurred and rounded boundaries, which are caused by the use of convolutional layers with large receptive fields and pooling layers. The objective of this study is to generate visually enhanced building objects by directly extracting the vertices of individual buildings by combining instance segmentation and keypoint detection. The target keypoints in building extraction are defined as points of interest based on the local image gradient direction, that is, the vertices of a building polygon. The proposed framework follows a two-stage, top-down approach that is divided into object detection and keypoint estimation. Keypoints between instances are distinguished by merging the rough segmentation masks and the local features of regions of interest. A building polygon is created by grouping the predicted keypoints through a simple geometric method. Our model achieved an F1-score of 0.650 with an mIoU of 62.6 for building footprint extraction using the OpenCitesAI dataset. The results demonstrated that the proposed framework using keypoint estimation exhibited better segmentation performance when compared with Mask R-CNN in terms of both qualitative and quantitative results.

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10The Assessment of Cross Calibration/Validation Accuracy for KOMPSAT-3 Using Landsat 8 and 6S

저자 : Cheonggil Jin , Chuluong Choi

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 37권 1호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 123-137 (15 pages)

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In this study, we performed cross calibration of KOMPSAT-3 AEISS imaging sensor with reference to normalized pixels in the Landsat 8 OLI scenes of homogenous ROI recorded by both sensors between January 2014 and December 2019 at the Libya 4 PICS. Cross calibration is using images from a stable and well-calibrated satellite sensor as references to harmonize measurements from other sensors and/or characterize other sensors. But cross calibration has two problems; RSR and temporal difference. The RSR of KOMPSAT-3 and Landsat 8 are similar at the blue and green bands. But the red and NIR bands have a large difference. So we calculate SBAF of each sensor. We compared the SBAF estimated from the TOA Radiance simulation with KOMPSAT-3 and Landsat 8, the results displayed a difference of about 2.07~2.92% and 0.96~1.21% in the VIS and NIR bands. Before SBAF, Reflectance and Radiance difference was 0.42~23.23%. Case of difference temporal, we simulated by 6S and Landsat 8 for alignment the same acquisition time. The SBAF-corrected cross calibration coefficients using KOMPSAT-3, 6S and simulated Landsat 8 compared to the initial cross calibration without correction demonstrated a percentage difference in the spectral bands of about 0.866~1.192%. KOMPSAT-3 maximum uncertainty was estimated at 3.26~3.89%; errors due to atmospheric condition minimized to less than 1% (via 6S); Maximum deviation of KOMPSAT-3 DN was less than 1%. As the result, the results affirm that SBAF and 6s simulation enhanced cross-calibration accuracy.

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