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Korean Journal of Remote Sensing

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수록정보
33권6호(2017) |수록논문 수 : 28
간행물 제목
33권6호(2017년) 수록논문
권호별 수록 논문
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1북극해에서 다중위성 자료를 이용한 표층수온, 해빙농도 및 클로로필의 장기 변화

저자 : 김현아 ( Hyuna Kim ) , 박진구 ( Jinku Park ) , 김현철 ( Hyun-cheol Kim ) , 손영백 ( Young Baek Son )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 6호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 901-915 (15 pages)

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최근 전지구적인 기후변화가 직/간접적으로 북극환경에 큰 변화를 야기하고 있다. 해양-대기의 상호적인 피드백 작용은 최근 막대한 양의 해빙면적 감소를 초래했으며, 북극 온난화 현상을 가속시켜 왔다. 이러한 현상들은 직/간접적으로 북극의 생-물리학적 상호관계에 영향을 주어 해양생태계에 많은 변화를 초래할 것으로 보고되었다. 본 연구는 북극환경변화에 대해 물리-생물학적인 현상의 변화 및 인자간의 관계성을 포괄적으로 이해하기 위해 수행되었다. 북극의 환경변화를 조사하기 위해 SeaWiFS 및 MODIS-Aqua에서 제공하는 클로로필 농도와 OISST의 표층수온, ECMWF ERA-Interim의 해빙농도 자료를 이용하였다. 연구기간은 1998년-2016년 여름이며 조사해역은 북위 60° 이상의 해역으로 제한하였다. 전체적으로 클로로필의 증가(0.15 mg m-3 decade-1), 표층수온의 상승(0.43°C decade-1), 해빙농도의 감소(-5.37% decade-1)를 보였으나 해역별로 차이를 나타냈다. 이들 인자간 상관성 분석에서 표층수온과 해빙농도간의 상관성은 전 해역에 걸쳐 강한 음의 상관관계(r=-0.76)를 보인 반면, 클로로필과 해빙농도의 관계는 자료의 한계성으로 인해 전체적으로 낮은 상관성(r=±0.1)을 나타내었다. 또한 표층수온과 클로로필의 상관성은 해역에 따라 편차를 보이나 약 ±0.6의 상관성을 보였다.


Recently, global climate change has caused a catastrophic event in the Arctic Ocean, directly and indirectly. The air-sea interaction has caused the significant sea-ice reduction in the Arctic Ocean, and has been accelerating the Arctic warming. Many scientists are worried about the Arctic environment change, suggesting that many of anomalous events will produce direct or indirect biophysical effects on the Arctic. The aim of this study is to understand the inter-annual variability of the Arctic Ocean in wideview using multi-satellite-derived measurements. Sea surface temperature (SST) and sea ice concentration (SIC) data were obtained from Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (OISST) and ECMWF ERA-Interim, respectively. Chlorophyll-a concentration (CHL) was obtained from Sea-Viewing Wide Field-of-View Sensor (SeaWiFS) and Aqua sensor from MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS-Aqua) sensor which has continuously observed since 1998. From 1998 to 2016 summer in the Arctic Ocean which was defined as regions over 60°N in this study, there were three consequences that CHL increase (0.15 mg m-3 decade-1), SST warming (0.43°C decade-1) and SIC decrease (-5.37% decade-1). While SST and SIC highly correlated each other (r = -0.76), a relationship between CHL and SIC was very low (r = ± 0.1) because of data limitations. And a relationship between CHL and SST shows meaningful results (r = ± 0.66) with regional differences.

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2인도양 쌍극진동 변동에 따른 위성에서 추정된 표층 클로로필-a 농도 변화 연구

저자 : 손영백 ( Young Baek Son ) , 김석현 ( Suk Hyun Kim ) , 김상현 ( Sang-hyun Kim ) , 노태근 ( Taekeun Rho )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 6호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 917-930 (14 pages)

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본 연구는 2017년부터 “이사부호”를 활용하여 인도양에서 본격적으로 수행되는 관측에 앞서 위성을 활용하여 인도양 쌍극진동(Indian Ocean Dipole, IOD) 변동에 따른 위성에서 추정된 클로로필-a 농도의 시/공간적 변화를 이해하는데 목적이 있다. 특히 단기적인 변화보다는 장기 변화에 초점을 두고 1998년부터 2016년까지 해색위성에서 계산된 월평균 클로로필-a 농도 자료를 이용하여 인도양 전 해역(30°E~120°E, 30°S~30°N)을 대상으로 분석했다.
클로로필-a 농도는 중앙 인도양에서 낮고, 용승해역 및 대륙 주변 해역에서 증가되었다. 계절풍과 해류 시스템의 영향으로 클로로필-a 농도는 봄에 가장 감소하고 여름에 최대를 나타냈다. Empirical Orthogonal Function(EOF) 분석 결과, 첫 번째 모드의 클로로필-a 농도 변화는 엔소(El Nino/Southern Oscillation, ENSO)의 변화와 높은 관계를 보이고, 두 번째 모드의 클로로필-a 농도 변화는 엔소에 의한 영향보다는 인도양 쌍극진동의 변화와 상대적으로 높은 관계를 나타냈다. 클로로필-a 농도는 두 개의 모드에서 공통적으로 동 인도양과 서 인도양에서 서로 상반된 변화를 나타냈다. 클로로필-a 농도 변화는 동 인도양, 서 인도양 및 인도 주변 해역에서는 인도양 쌍극진동과 밀접한 관계를 보이고, 열대 중앙 인도양 중에서는 상대적으로 엔소의 변화와 높은 관계를 나타냈다.
그러나 클로로필-a 농도의 시/공간적 변화는 인도양 쌍극진동의 발생 기작에 따라 다른 반응을 나타냈다. 클로로필-a 농도 변화는 첫 번째 타입 인도양 쌍극진동(엔소 발생시기와 동일)은 여름철에 동 인도양과 서 인도양에서 클로로필-a 농도 차이가 생기고, 최대는 가을에 발생했다. 두 번째 타입 인도양 쌍극진동(엔소 발생 후 그 다음 해 또는 소멸되는 시기)은 봄에 동 인도양과 서 인도양 클로로필-a 농도 차이가 생기고, 여름과 가을에 증가되어, 겨울에 감소되었다. 인도양 쌍극진동의 변동에 따른 클로로필-a 농도 변화는 동 인도양과 서 인도양의 클로로필-a 농도 차이를 발생시키는 과정은 유사하지만, 북부 인도양은 쌍극진동 발생 기작에 따라 상반된 클로로필-a 농도 변화를 나타냈다.


To understand the temporal and spatial variations of surface chlorophyll-a concentration (Chl-a) distribution in the Indian Ocean (30°E~120°E, 30°S~30°N) by the Indian Ocean Dipole (IOD), we conducted EOF and K means analyses of monthly satellite-derived Chl-a data in the region during 1998~2016 periods.
Chl-a showed low values in the central region of the Indian Ocean and relatively high values in the upwelling region and around the marginal regions of the Indian Ocean. It also had a strong seasonal variation of Chl-a, showing the lowest value in the spring and the highest value in summer due to the change of the monsoon and current system. The EOF analysis showed that Chl-a variation in EOF mode 1 is related to ENSO (El Nino/Southern Oscillation) and that of mode 2 is linked to IOD. Both modes explained spatially opposite trends of Chl-a in the east and west Indian Ocean. From K means analysis, the Chl-a variation in the east and west Indian Ocean, and around India have relatively good relationship with IOD while that in the tropical and middle Indian Ocean closely associated with ENSO.
The spatial and temporal distribution of Chl-a also showed distinct spatial and temporal variations depend on the different types of IOD events. IOD classifies two patterns, which occurred during the developing ENSO (First Type IOD) and the year following ENSO event (Second Type IOD). Chl-a variation in the First Type IOD started in summer and peaked in fall around the east and west Indian Ocean. Chl-a variation in the Second Type IOD occurred started in spring, peaked in summer and fall, and disappeared in winter. In the Chl-a variation related to IOD, developing process appearing in the Chl-a difference between the east and west Indian ocean was similar. Chl-a variation in the northern Indian Ocean were opposite trend with changing developing phase of IOD.

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3Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상의 지표온도와 식생지수를 이용한 토양의 수분 상태 관측 및 농업분야에의 응용 가능성 연구

저자 : 채성호 ( Sung-ho Chae ) , 박숭환 ( Sung-hwan Park ) , 이명진 ( Moung-jin Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 6호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 931-946 (16 pages)

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본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시·공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량 예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.


The purpose of this study is to observe and analyze soil moisture conditions with high resolution and to evaluate its application feasibility to agriculture. For this purpose, we used three Landsat- 8 OLI (Operational Land Imager)/TIRS (Thermal Infrared Sensor) optical and thermal infrared satellite images taken from May to June 2015, 2016, and 2017, including the rural areas of Jeollabuk-do, where 46% of agricultural areas are located. The soil moisture conditions at each date in the study area can be effectively obtained through the SPI (Standardized Precipitation Index)3 drought index, and each image has near normal, moderately wet, and moderately dry soil moisture conditions. The temperature vegetation dryness index (TVDI) was calculated to observe the soil moisture status from the Landsat-8 OLI/TIRS images with different soil moisture conditions and to compare and analyze the soil moisture conditions obtained from the SPI3 drought index. TVDI is estimated from the relationship between LST (Land Surface Temperature) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) calculated from Landsat-8 OLI/TIRS satellite images. The maximum/minimum values of LST according to NDVI are extracted from the distribution of pixels in the feature space of LST-NDVI, and the Dry/Wet edges of LST according to NDVI can be determined by linear regression analysis. The TVDI value is obtained by calculating the ratio of the LST value between the two edges. We classified the relative soil moisture conditions from the TVDI values into five stages: very wet, wet, normal, dry, and very dry and compared to the soil moisture conditions obtained from SPI3. Due to the rice-planing season from May to June, 62% of the whole images were classified as wet and very wet due to paddy field areas which are the largest proportions in the image. Also, the pixels classified as normal were analyzed because of the influence of the field area in the image. The TVDI classification results for the whole image roughly corresponded to the SPI3 soil moisture condition, but they did not correspond to the subdivision results which are very dry, wet, and very wet. In addition, after extracting and classifying agricultural areas of paddy field and field, the paddy field area did not correspond to the SPI3 drought index in the very dry, normal and very wet classification results, and the field area did not correspond to the SPI3 drought index in the normal classification. This is considered to be a problem in Dry/Wet edge estimation due to outlier such as extremely dry bare soil and very wet paddy field area, water, cloud and mountain topography effects (shadow). However, in the agricultural area, especially the field area, in May to June, it was possible to effectively observe the soil moisture conditions as a subdivision. It is expected that the application of this method will be possible by observing the temporal and spatial changes of the soil moisture status in the agricultural area using the optical satellite with high spatial resolution and forecasting the agricultural production.

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4Sentinel-1 SAR 데이터를 이용한 우리나라 농지의 토양수분 산출 실험

저자 : 이수진 ( Soo-jin Lee ) , 홍성욱 ( Sungwook Hong ) , 조재일 ( Jaeil Cho ) , 이양원 ( Yang-won Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 6호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 947-960 (14 pages)

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토양수분은 지구복사에너지평형과 물순환에 영향을 미치는 중요한 인자이므로, 수문학 연구에 있어서 토양수분의 함량을 파악하는 것은 매우 중요하다. 현재 수동형 마이크로파 위성의 토양수분 자료는 10~36 km의 저해상도로서 국지규모의 수문분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 또한 현장관측 토양수분 자료는 지점 자료이므로 공간연속성을 보장하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-1의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 우리나라 농지에서 10 m 해상도의 토양수분 산출 가능성을 살펴보았다. 2015-2017년 4월부터 10월까지 5개의 토양수분 지상관측지점을 대상으로, Sentinel-1 후방산란을 이용하여 선형회귀와 SVR(support vector regression) 방법으로 토양수분 산출을 수행하였다. 편파에 따라 후방산란계수의 토양수분에 대한 민감도가 다르지만, 산출정확도는 VV 편파와 VH 편파가 유사하였다. 토양수분은 식물계절학(phenology)보다는 수문기상과 지면특성에 보다 더 영향을 받기 때문에 토양수분 산출에 있어 특별한 계절성은 발견되지 않았다. 대체로 입사각이 작을수록 후방산란과 토양수분간의 관계 패턴이 더 뚜렷하게 나타났으며, 또한 지면에 수분이 충분히 고르게 분포하는 경우 표면 간섭이 줄어들어(시간적으로는 강수시, 공간적으로는 논에서) 산출정확도가 상대적으로 높게 나타났다. 전체적으로 RMSE(root mean square error) 6.5% 정도의 오차를 보였으나, 향후 지면 거칠기, 지형, 토성 등 다양한 지면 변수의 영향을 반영한다면 보다 더 정확도 높은 토양수분을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.


Soil moisture plays an important role to affect the Earth's radiative energy balance and water cycle. In general, satellite observations are useful for estimating the soil moisture content. Passive microwave satellites have an advantage of direct sensitivity on surface soil moisture. However, their coarse spatial resolutions (10-36 km) are not suitable for regional-scale hydrological applications. Meanwhile, in-situ ground observations of point-based soil moisture content have the disadvantage of spatially discontinuous information. This paper presents an experimental soil moisture retrieval using Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) with 10m spatial resolution for cropland in South Korea. We developed a soil moisture retrieval algorithm based on the technique of linear regression and SVR (support vector regression) using the ground observations at five in-situ sites and Sentinel-1 SAR data from April to October in 2015-2017 period. Our results showed the polarization dependency on the different soil sensitivities at backscattered signals, but no polarization dependence on the accuracies. No particular seasonal characteristics of the soil moisture retrieval imply that soil moisture is generally more affected by hydro-meteorology and land surface characteristics than by phenological factors. At the narrower range of incidence angles, the relationship between the backscattered signal and soil moisture content was more distinct because the decreasing surface interference increased the retrieval accuracies under the condition of evenly distributed soil moisture (during the raining period or on the paddy field). We had an overall error estimate of RMSE (root mean square error) of approximately 6.5%. Our soil moisture retrieval algorithm will be improved if the effects of surface roughness, geomorphology, and soil properties would be considered in the future works.

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5GOCI 자료를 이용한 고해상도 에어로졸 광학 깊이 산출

저자 : 이서영 ( Seoyoung Lee ) , 최명제 ( Myungje Choi ) , 김준 ( Jhoon Kim ) , 김미진 ( Mijin Kim ) , 임현광 ( Hyunkwang Lim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 6호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 961-970 (10 pages)

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위성을 이용한 에어로졸 원격탐사에서 높은 공간해상도의 정보에 대한 요구가 많았음에도 그동안 단일화소가 갖는 물리적인 에어로졸 신호의 약화와 구름 등에 의한 오차 증가로 인해 산출에 어려움을 겪어 왔다. 본 연구에서는 GOCI 자료를 이용하여 한-미 협력 국내 대기질 공동조사 캠페인 기간인 2016년 5, 6월에 대해 GOCI의 최대 공간 해상도인 500 m에서 고해상도 에어로졸 광학 깊이를 산출하였다. 기존의 GOCI 알고리즘은 6 km 해상도로 에어로졸 산출물을 제공해왔으며, 이번 연구에서 개발한 고해상도 산출 알고리즘은 기존 알고리즘을 기반으로 한다. 에어로졸 모형, 조견표 구성 및 역추산 과정은 동일하게 이용되었으나, 높은 해상도에서의 구름 제거 방법이 개선되었다. 그 결과, 몇 가지 사례에 대하여 6 km 산출물과 비교하였을 때 500 m 산출물의 분포 및 크기는 유사하게 나타났으나 공간 해상도가 높기 때문에 더 많은 화소에 대하여 산출되었다. 이에 따라 작은 규모의 구름 주위에서도 산출이 되었고, 에어로졸의 공간적인 변화를 세밀하게 살펴볼 수 있었다. 정확도 검증을 위하여 지상 관측 장비와 비교를 하였을 때 공간해상도가 크게 좋아 졌음에도 상관 계수가 0.76, 기대 오차 내에 들어오는 비율이 51.1%로 6 km 산출물과 유사한 검증 결과를 보였다.


Despite of large demand for high spatial resolution products of aerosol properties from satellite remote sensing, it has been very difficult due to the weak signal by a single pixel and higher noise from clouds. In this study, aerosol retrieval algorithm with the high spatial resolution (500 m × 500 m) was developed using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data during the Korea-US Air Quality (KORUS-AQ) period in May-June, 2016. Currently, conventional GOCI Yonsei aerosol retrieval (YAER) algorithm provides 6 km × 6 km spatial resolution product. The algorithm was tested for its best possible resolution of 500 m product based on GOCI YAER version 2 algorithm. With the new additional cloud masking, aerosol optical depth (AOD) is retrieved using the inversion method, aerosol model, and lookup table as in the GOCI YAER algorithm. In some cases, 500 m AOD shows consistent horizontal distribution and magnitude of AOD compared to the 6 km AOD. However, the 500 m AOD has more retrieved pixels than 6 km AOD because of its higher spatial resolution. As a result, the 500 m AOD exists around small clouds and shows finer features of AOD. To validate the accuracy of 500 m AOD, we used dataset from ground-based Aerosol Robotic Network (AERONET) sunphotometer over Korea. Even with the spatial resolution of 500 m, 500 m AOD shows the correlation coefficient of 0.76 against AERONET, and the ratio within Expected Error (EE) of 51.1%, which are comparable to the results of 6 km AOD.

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6디지털항공영상을 활용한 방아머리 해빈의 해안선 변화 관측

저자 : 윤공현 ( Kong-hyun Yun ) , 송영선 ( Yeong Sun Song )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 6호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 971-980 (10 pages)

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본 연구에서는 경기도 대부도에 위치하고 있는 방아머리 해빈 인근 지역을 대상으로 과거의 디지털 항공영상을 이용하여 장기간의 해안선 변화 관측을 위한 방법을 제시하였다. 이를 위하여 약 9년 동안의 시간적 간격이 존재하는 항공영상을 취득하였고 항공삼각측량 수행을 위한 GPS-VRS 측량으로 정확한 지상기준점을 취득하였다. 또한 국립해양조사원에서 2013년도에 제공된 2차원 디지털 해안선 지도를 활용하였다. 이러한 다중 자료원을 이용하여 장기간의 방아머리 해빈의 해안선 변화율 산정을 통하여 연안침식에 관한 정량적 분석을 수행하였으며 그 결과 표고 2 m의 경우 최대 수평위치가 약 0.31 m 후퇴한 것으로 나타났으며 해안침식이 발생하였음을 확인할 수 있었다.


In this research, it was presented that the strategic approach for the long-term shoreline changes using historic digital aerial images can be effective for the analysis on the bangameori beach, west coast of South Korea. For this purpose, we collected several historic digital aerial images over 9 years in the research filed and conducted GPS-VRS surveying for GCP (Ground Control Point) acquisition. Also we collected existing two dimensional shoreline digital map which was published by KHOA (Korea Hydrographic and Oceanographic Agency) in the year 2013. With these multi data sets, we provided quantitative analysis on coastal erosion using the long-term shoreline changes in the beach. Also, As the results it was found that 2m sea level was retreated in the research period with maximum 0.31m length.

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7차등흡수분광기술을 이용한 지상기반 Pandora 관측으로부터의 대기 중 이산화질소 칼럼농도 산출

저자 : 양지원 ( Jiwon Yang ) , 홍현기 ( Hyunkee Hong ) , 최원이 ( Wonei Choi ) , 박준성 ( Junsung Park ) , 김대원 ( Daewon Kim ) , 강형우 ( Hyeongwoo Kang ) , 이한림 ( Hanlim Lee ) , 김준 ( Joon Kim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 6호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 981-992 (12 pages)

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본 연구에서는 처음으로 차등흡수분광기술(Differential Optical Absorption Spectroscopy, DOAS) 중 광학 두께 피팅(optical density fitting) 방법을 이용하여 지상기반 원격 측정 장비인 Pandora의 복사휘도 자료로부터 2014년 5월부터 12월 사이 서울에서의 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 산출하였다. 본 연구에서는 Pandora로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 Aura 위성의 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 비교하였다. Pandora로 부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도와 OMI 센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도 사이의 상관계수(Correlation coefficient, R)는 0.55로 나타났다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와의 비교를 위해 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 관측 자료를 이용하여 Pandora와 OMI센서로부터 산출된 대류권 이산화질소 연직칼럼농도를 행성경계층 내 이산화질소 혼합비로 변환하였다. 현장 측정 자료의 지표 이산화질소 혼합비는 5.5 ppbv에서 61.5 ppbv의 범위로 분포하였으며 Pandora와 OMI 센서로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 각각 2.1 ppbv에서 44.2 ppbv, 0.9 ppbv에서 11.6 ppbv의 범위로 분포하였다. Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 비교적 비슷한 범위로 분포하였으나, OMI센서로부터 측정된 지표 이산화질소 혼합비는 현장 측정 장비와 Pandora의 이산화질소 혼합비에 비해 좁은 범위로 분포하였다. 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 Pandora로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.50)는 현장 측정 장비로부터 측정된 지표 이산화질소의 혼합비와 OMI로부터 산출된 행성경계층 내 이산화질소 혼합비 사이의 상관관계(R = 0.36)보다 좋은 것으로 나타났다. 이는 위성 기반 원격 측정 장비인 OMI센서는 지상 기반 원격 측정 장비인 Pandora 장비와 현장 측정 장비에 비하여 높은 고도에서 측정함으로써 지표 부근에 이산화질소에 대한 민감도가 떨어지기 때문인 것으로 생각된다.


We, for the first time, retrieved tropospheric nitrogen dioxide (Trop.NO2) vertical column density (VCD) from ground-based instrument, Pandora, using the optical density fitting based on Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS) in Seoul for the period from May 2014 to December 2014. The Trop.NO2 VCDs retrieved from Pandora were compared with those obtained from Ozone Monitoring Instrument (OMI). A correlation coefficient (R) between those retrieved from Pandora and those obtained from OMI is 0.55. To compare with surface NO2 VMRs obtained from in-situ, Trop. NO2 VCDs retrieved from Pandora and those obtained from OMI are converted into NO2 VMRs in boundary layer (BLH NO2 VMRs) using data measured from Atmospheric Infrared Sounder (AIRS). Surface NO2 VMRs obtained from in-situ range from 5.5 ppbv to 61.5 ppbv. BLH NO2 VMRs retrieved from Pandora and OMI range from 2.1 ppbv to 44.2 ppbv and from 0.9 ppbv to 11.6 ppbv, respectively. The range of BLH NO2 VMRs retrieved from OMI is narrower than that of BLH NO2 VMRs retrieved from Pandora and surface NO2 VMRs obtained from in-situ. There is a batter correlation between surface NO2 VMRs obtained from in-situ and BLH NO2VMRs retrieved from Pandora (R = 0.50) than the correlation between surface NO2VMRs obtained from in-situ and BLH NO2VMRs retrieved from OMI (R = 0.36). This poor correlation is thought to be due to the lower near-surface sensitivity of the satellite-based instrument (OMI) than Pandora, the ground-based instrument.

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8위성자료를 활용한 한반도 전역의 가뭄 통합 모니터링 방안

저자 : 김영욱 ( Youngwook Kim ) , 심창섭 ( Changsub Shim )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 6호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 993-1001 (9 pages)

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가뭄은 전 지구차원의 다방면에 걸쳐 피해를 주는 자연 재해이다. 21세기 들어 최근까지 다양한 위성 관측 기기를 활용하여 다양한 가뭄의 유형을 모니터링 할 수 있게 되었는데, SMAP위성의 토양수분, GRACE 위성의 생태계 물 저장량, Terra & Aqua의 생태계 생산량과 증발산량 그리고 위성 강우 관측 등이 그 예이다. 이들 위성 자료의 분석을 통해 지역적 수자원 현황 및 가뭄과 이로 인한 (수)생태계 영향, 농업 등의 산업, 그리고 인간사회의 영향을 시공간적으로 파악할 수 있다. 가시광선부터 마이크로파까지 채널 (밴드)마다 관측할 수 있는 기상 및 환경 변수가 다르기 때문에 다양한 센서로부터 획득할 수 있는 원격탐사자료는 한반도 전역을 대상으로 가뭄에 대한 수자원 변화와 연관된 피해를 시공간적으로 파악하는 데에 상호 보완적이며 효과적인 수단이다. 따라서 이러한 위성자료들을 통해 국가 재난 대응 차원의 활용방안을 제안하고자 한다.


Drought is a worldwide natural disaster with extensively adverse impacts on natural ecosystems, agricultural products, social communities and regional economy. Various global satellite observations, including SMAP soil moisture, GRACE terrestrial water storage, Terra and Aqua vegetation productivity, evapotranspiration, and satellite precipitation measures are currently used to characterize seasonal timing and inter-annual variations of regional water supply pattern, vegetation growth, drought events, and its associated influence ecosystems and human society. We suggest the satellite monitoring system development to quantify meteorological, eco-hydrological, and socio-ecological factors related to drought events, and characterize spatial and temporal drought patterns in Korea. The combination of these complementary remote sensing observations (visible to microwave bands) provide an effective means for evaluating regional variations in the timing, frequency, and duration of drought, and availability of water supply influencing vegetation and crop growth. This integrated drought monitoring could help national capacity to deal with natural disasters.

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9PAN-SHARPENED 고해상도 다중 분광 자료의 영상 복원과 분할

저자 : 이상훈 ( Sanghoon Lee )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 6호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 1003-1017 (15 pages)

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지표면의 공간 정보를 정확히 추출하기 위해서는 고 해상도의 다중 분광 영상 자료를 사용할 필요가 있다. 범색 영상에 비해 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 다중 분광 자료의 해상도를 범색 영상 급으로 높이기 위해 PAN-sharpening 융합 기술을 사용한다. 이러한 고해상도 자료를 분석하기 위해서는 화소기반보다는 객체 기반 분석이 주목을 받고 있다. 객체 기반 영상 분석을 위해서 영상을 구성하는 화소들의 집단으로 영상 객체를 생성하는 영상 분할 과정이 선행되어야 한다. RAG(Regional Adjancy Graph)에 의해 형성된 인접 지역을 합병하는 지역 확장을 통해 효과적으로 영상 분할을 할 수 있다. 위성 원격 탐사에서 불 완전한 관측 환경으로 수집한 영상 자료에 질 저하가 일어 난다. 정확한 영상 분할을 위해서 동일 지역으로 관측된 분광 값의 변이가 최소화되도록 질의 개선이 필요하다. 동일 지역에 속하는 공간적으로 인접한 이웃들의 화소 값과 차이를 반복적으로 줄여 나가는 과정을 통해 동일 지역에서의 화소 값의 변이를 감소시킬 수 있다. 영상 객체를 단위로 사용하는 영상 분류에서 오류를 감소시키기 위해 영상 분할 결과에서 적정한 분할 지역 크기를 생성하여야 한다. 분할 지역 크기는 지역 확장 과정에서 합병을 중지하는 단계에 의해 정해지므로 중지 규칙은 영상 분할 결과의 품질을 결정한다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 분할의 정확성에 대해 정량적 평가를 실시하였으며 3개의 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 실제 자료의 분석에서는 중지 규칙과 관련된 분할 지역 크기에 대해 정성적으로 평가 하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat-2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역과 충청남도 지역에서 각각 수집된 KOMPSAT-3 자료이다. 실험 결과는 영상 복원은 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 자료의 영상 분할 결과의 정확성을 상당히 제고시킬 수 있다는 것을 보여준다.


Multispectral image data of high spatial resolution is required to obtain correct information on the ground surface. The multispectral image data has lower resolution compared to panchromatic data. PAN-sharpening fusion technique produces the multispectral data with higher resolution of panchromatic image. Recently the object-based approach is more applied to the high spatial resolution data than the conventional pixel-based one. For the object-based image analysis, it is necessary to perform image segmentation that produces the objects of pixel group. Image segmentation can be effectively achieved by the process merging step-by-step two neighboring regions in RAG (Regional Adjacency Graph). In the satellite remote sensing, the operational environment of the satellite sensor causes image degradation during the image acquisition. This degradation increases variation of pixel values in same area, and results in deteriorating the accuracy of image segmentation. An iterative approach that reduces the difference of pixel values in two neighboring pixels of same area is employed to alleviate variation of pixel values in same area. The size of segmented regions is associated with the quality of image segmentation and is decided by a stopping rue in the merging process. In this study, the image restoration and segmentation was quantitatively evaluated using simulation data and was also applied to the three PAN-sharpened multispectral images of high resolution: Dubaisat-2 data of 1m panchromatic resolution from LA, USA and KOMPSAT3 data of 0.7m panchromatic resolution from Daejeon and Chungcheongnam-do in the Korean peninsula. The experimental results imply that the proposed method can improve analytical accuracy in the application of remote sensing high resolution PAN-sharpened multispectral imagery.

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10위성영상에서 말발굽 형상을 갖는 관심물체 탐색 방법

저자 : 임인근 ( In-geun Lim ) , 나성웅 ( Sung-woong Ra )

발행기관 : 대한원격탐사학회 간행물 : 대한원격탐사학회지 33권 6호 발행 연도 : 2017 페이지 : pp. 1019-1027 (9 pages)

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고해상도 위성영상의 활용이 가능해짐에 따라 다양한 분야에서 위성영상을 활용하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 광역의 위성영상에서 특정 형태를 갖는 오브젝트를 탐지해내는 내용기반의 자동화된 표적 탐색 시스템의 전처리 단계를 위해 수학적 모폴로지 방법을 이용하여 말발굽 형상의 오브젝트를 추출하는 방법을 제안한다. 이는 촬영 지역 및 촬영 시기, 환경에 따라 영상 질의 차이가 심하고, 찾고자 하는 표적의 에지가 선명하지 않은 위성영상에서도 쉽게 말발굽 형상의 오브젝트를 추출해내는 방법이다. 제안한 방법으로 말발굽 형상의 오브젝트를 빠르게 분류해냄으로써 다음 단계의 표적 탐지를 위해 탐색해야 할 영역의 수를 줄일 수 있으므로 시스템의 속도를 크게 향상 시킬 수 있다.


As high resolution satellite images can be used, numerous studies have been carried out for exploiting these images in various fields. This paper proposes horse hoof shaped object detection method based on mathematical morphology to extract interesting targets. Interesting targets have conceptually similar shapes such as a horse hoof, not having exact size or shape. Detection of an object with the similar shapes is possible by applying mathematical morphology processes. The proposed method allows an automatic object detection system to detect the meaningful object in a large satellite image rapidly. The mathematical morphology process can be applied to binary images, and thus this method is very simple. Therefore, this method can easily extract a “horse hoofshaped object” from any image that has indistinct edges of the interesting object and different image qualities depending on the filming location, filming time, and filming environment. Using the proposed method by which a “horse hoof shaped object” can be rapidly extracted, the performance of the automatic object detection system can be improved.

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