이 연구는 위성사진을 활용하여 건설지점의 기대풍속을 예측하기 위한 인공신경망 방법론을 제안한다. 제안된 방법은 기존 의 엔지니어의 판단을 대체하여, Auto-Encoder를 사용해 지형적 특성을 정량화하고, 이를 바탕으로 대상지점과 유사한 지역의 관측소 풍속 데이터를 선형 조합해 기대 풍속을 예측한다. 또한, 머신러닝과 인공신경망을 활용한 종단간 풍속 예측 모델을 제안하고, 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 관측소의 풍속 데이터의 선형 조합보다는 종단간 모델을 구성하는 방법이 더 높은 정확도를 보였으며, 특히 Graph Neural Network (GNN)이 Multi-Layer Perceptron (MLP)에 비해 상당히 우수한 예측 성능을 나타내었다.

국제 해상교통량 및 물동량이 증가함에 따라 한반도 주변해역의 선박유동량도 늘어나고 있으며 이에 따라 크고 작은 항구가 위치하고 있는 남해에서의 해양 사고도 꾸준히 발생하고 있다. 특히 선박간의 충돌 및 침몰 사고는 인적 및 물적 피해뿐만 아니라 해양환경오염을 유발하기 때문에 광역의 범위를 고해상도로 볼 수 있는 인공위성을 통한 신속한 선박탐지가 필요하다. 본 연구에서는 광학 인공위성 아리랑 2호 관측자료를 활용하여 광양만 인근해역의 각 채널 별 반사도 값을 비교 분석하여 새로운 선박탐지지수를 제시하였다. 선박 분류를 위해 그 선박탐지지수의 역치를 0.1로 설정하였고, RGB 합성영상과 비교하였을 때 대다수의 선박을 탐지하였음을 보여주었다. 연구해역에 포함되어 있는 큰 규모의 선박을 선정 후, 선박 주변의 공간적 반사도 분포를 분석하였다. 그 결과 선박 북서방향에 위치한 균일한 형태의 선박그림자를 확인할 수 있었다. 이는 태양의 위치가 남동방향에 위치하고 있음을 나타내고 있으며, 실제 위성영상이 촬영된 시기의 방위각은 144.80o로 영상내의 그림자의 위치를 통해 태양의 방위각을 유추할 수 있다. 그림자의 반사도는 주변 바다 및 선박에 비해 낮은 0.005 값을 나타냈고, 선수 및 선미에 따라 높이차가 달라짐을 보였다. 이는 선박의 갑판 및 구조물의 높이를 반영한 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 연안 해상사고 발생 시 실종선박 수색기술에 고해상도 광학 인공위성 영상이 활용될 수 있음에 의의가 있다.

Currently, satellite images act as essential and important data in water resources, environment, and ecology as well as information of geographic information system. In this paper, we will investigate basic characteristics of satellite images, especially application examples in water resources. In recent years, researches on spatial and temporal characteristics of large-scale regions utilizing the advantages of satellite imagery have been actively conducted for fundamental hydrological components such as evapotranspiration, soil moisture and natural disasters such as drought, flood, and heavy snow. Furthermore, it is possible to analyze temporal and spatial characteristics such as vegetation characteristics, plant production, net primary production, turbidity of water bodies, chlorophyll concentration, and water quality by using various image information utilizing various sensor information of satellites. Korea is planning to launch a satellite for water resources and environment in the near future, so various researches are expected to be activated on this field.

본 연구의 목적은 2011년 4월 22일부터 10월 22일까지 우리나라에서 강수가 있는 총 75일 동안 COMS 위성의 적외 채널 10.8 μm 휘도 온도(IR), 적외 채널 10.8 μm와 수증기 채널 6.7 μm의 휘도 온도차(IR-WV), 정규화 된 가시 반사도(VIS)와 기상 레이더의 강우강도를 이용하여 2-D와 3-D 대류운의 강우강도 (CRR) 조견표를 향상시키는 것이다. 특별히 한국형 2-D와 3-D CRR 조견표를 검증하기 위해 2011년 강수가 있는 24일 동안의 기상 레이더 강우강도 자료 가 사용된다. 2-D와 3-D CRR 조견표는 각 채널의 등급 범주별 강우 총수와 비강우 총수의 행렬을 이용하여 구한 강 우 확률에 평균 누적강우강도와 최대 강우강도를 각각 곱함으로써 2-D (IR, IR-WV)와 3-D (IR, IR-WV, VIS) 조견표 의 기본과 최대 행렬을 얻을 수 있다. 최종적으로 새로운 2-D와 3-D의 CRR 조견표는 경험적으로 기본과 최대 강우강 도 행렬의 회귀 분석으로 얻어진다. 그 결과 새로운 CRR 조견표는 기존보다 낮은 IR 휘도 온도, 낮은 IR-WV 휘도 온 도차일 때에도 비교적 많은 강우 현상을 나타내며, 10 mm h−1 이상의 강우강도 영역이 확대되어 나타난다. 정확도와 범 주별 통계가 주어진 기간 동안 발생했던 CRR 자료에 대해 계산된다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표의 평균 오차, 평 균절대 오차, 제곱근평균 오차가 기존 조견표보다 작게 나타나며, 예측 거짓경고비율은 감소하고, 탐지확률은 증가하며, 임계성공지수는 개선된다. 태풍과 뇌우와 같은 기상 이변에서의 강한 호우를 고려하기 위해서 습윤 보정 계수를 교정한 다. 이 인자는 수치모델이나 COMS에서 복원한 지면에서 500 hPa까지 평균한 총가강수량과 상대습도의 곱 (PW·RH) 으로 정의된다. 이 연구에서는 PW·RH에 근거하여 IR 운정 휘도 온도가 210 K 이하일 때, 상대습도가 40% 이상일 때 1에서 2사이를 경험적으로 정한다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표를 적용한 결과 평균 오차, 평균 절대 오차, 제곱근 평균 오차가 줄어든다.

전정색과 다중분광 위성영상으로부터 고해상도 컬러영상을 제작하는 융합기법에 대한 연구가 원격탐사 분야에서 활발하게 진행되어왔다. 기 개발된 많은 영상융합 기법들은 분광대체, 산술병합 그리고 공간영역 등 세 개의 범주로 구분될 수 있다. 본 연구는 기존 고해상도 위성에 비해 공간해상도와 분광해상도가 향상된 WorldView-2 위성에서 제공하는 전정색과 다중분광영상에 적용된 각 범주의 융합영상 결과물 특성을 색상과 공간정보 왜곡 측면에서 분석하였다. 색상정보의 왜곡을 평가하기 위해 평균차, 분산차 및 ERGAS 등의 정량지표를 산출하였고, 공간정보의 왜곡은 시각적 분석에 의해 평가하였다. 본 연구의 결과에 의하면 공간영역에 기초한 융합기법이 다른 범주의 융합에 비해 상대적으로 분광 및 공간정보의 왜곡이 적은 것으로 분석되었다. 따라서 공간영역에 기반한 융합영상은 대축척 주제도 뿐 아니라 온라인 영상지도 제작을 위해 적절한 입력자료로 활용될 것으로 기대된다.

인공위성영상을 이용한 해양정보 추출을 위하여 SAR 위성영상을 이용한 해수유동 정보 추출을 연구하였다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상의 도플러 쉬프트 정보를 이용한 해수유동 정보 추출은 적용기술의 근본적 한계로 인하여 실제 유속이 아니라 위성궤도의 법선방향에 대한 유속장도만을 제시하는 문제가 있다. 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 위성영상 촬영과 동일한 시간에 동일한 해역에서 해수유동을 관측하고, 관측된 해수유동 정보를 이용하여 위성영상에서 추출된 해수유동 정보를 보완 검증하였다. 위성영상 추출 해수유동정보의 위성궤도 법선방향 유속강도는 관측된 해수유동 유향분포도에 근거하여 실제 해수유동 유향에 맞게 보정될 수 있었으며, 보정된 해수유동 정보는 실제 해수유동 분포를 잘 반영할 수 있었다.

호모몰픽 필터링은 푸리에 변환에 기초를 둔 기법으로 주파수 영역에서 저주파 신호는 약화시키고 고주파 신호는 강화하여 영상의 대비 차를 강화시키는 처리기법이다. 호모몰픽 필터링을 위한 응용 프로그램을 개발하여 인공위성영상과 지구물리 자력탐사 자료를 이미지화한 영상에 시험적으로 적용하여 그 결과를 분석하였다. 영상평활화 기법이나 커널 마스크 처리 등과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체 영상을 대상으로 변화시키는 반면에 호모몰픽 필터링은 세부적인 영상 정보의 내용을 선택적으로 강조할 수 있다. 호모몰픽 필터링은 인공위성 영상에서 복잡한 지형지물의 특성을 추출하거나 분리하는 데 효과적인 방법으로 나타났으며 지구물리 영상자료에서 이상대를 조사하는 경우에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.

In this study we were to explore the seasonal variation of water temperature distributions before and after weir construction at Gumi, Chilgok, Gangjung(Goryung), Dalsung in the Nakdong River using Landsat satellite images. Relationship between in-situ water temperature and radiance values of Landsat-5, 7, 8 satellite images showed high correlation. Seasonal variation of water temperature in Nakdong River showed that the fluctuation ranges of water temperature before weir construction were larger than those after weir construction. This indicated that the variation of water temperature is due to the difference of heat storage volume by weir construction and dredging work. In particular, the water temperature after weirs construction in autumn was 4-8 times lower than that before weirs construction. Water temperature after weir construction decreased in spring and summer at the downstream of Gumi weir and Gangjung(Goryung) weir, and the upstream of Dalsung weir. In autumn and winter, the water temperature after weir construction increased in the upstream and downstream of the whole weirs except upstream of Gumi weir. Relationship between water temperature and meteorological elements (air temperature, wind speed, sunshine, radiation) showed high correlation of above 94% in air temperature, and then radiation was high correlation before and after 65%.

대형산불 발생 후 원격탐사를 이용한 식생분석은 대규모 지역에서 신속하고 객관적인 분석결과를 적은 비용으로 얻을 수 있는 장점이 있다. 또한, 이러한 결과를 다른 분야에 제공함으로써 연구과제의 연결성과 분석의 효용성을 최대화 할 수 있다. 위성영상분석결과를 활용한 산불 피해강도의 도면화는 산불피해 직후, 조사계획 수립과 모니터링은 물론 산불 전후의 피해특성 및 양상 그리고 복구계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있다(Lentile, 2006). 시기에 따른 피해강도를 분석할 때 다양한 환경 요인의 변화는 변화된 정보량을 얻는데 영향을 주게 된다. 따라서 변화 탐지의 성능을 향상시키기 위해 환경적인 요소의 변화를 최대한 줄여 주어야 한다. 최근 분석의 정확도를 향상시키기 위해, RapidEye, SPOT-5, IKONOS, KOMPSAT-2와 같은 중고해상도의 영상을 이용하는 경우가 증가하고 있다. 본 연구에서는 2012넌 4월에 발생한 서산 지역의 RapidEye 위성영상을 활용하여 산불피해지의 피해강도 추출하였고 ND산불피해지 현장조사 자료를 기반으로 감독분류기법인 최대우도법(Maximum Likelihood)을 이용하여 피해등급을 구분하였다. 최적 피해강도 추출을 위한 분석기법 선정하기 위해 분류된 피해강도 결과를 비교 분석하였다. 감독분류를 위해서는 산불피해지의 현장조사로 얻어진 5개의 피해등급 지점들의 샘플을 트레이닝 지역으로 활용하였다. 분류에 대한 검증으로는 Kappa 계수를 구했으며 그 값은 0.7870로 아주 좋은 결과를 보였다. 그 이유는 현장조사자료를 훈련지역으로 반영한 결과로 볼 수 있다. 그리고 현장에서 조사한 산불피해강도 조사야장(Korea Composite Burn Index, KCBI)를 통해 나온 등급지수와 서산 지역의 위성영상에서 도출된 결과와 비교 분석하였다. KCBI는 0 ～ 13.2 로 산불피해등급과 같이 5단계로 나누었다. 각 각의 결과를 상관관계로 비교하니 R2 = 0.8981로 상당히 높은 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이를 토대로 향후 대형 산불을 포함한 산불 발생 시 산불피해 및 피해상태를 측정하여 보다 신속하고 정확하게 국가 보고에 활용할 수 있을 것이라 생각된다.

토지피복은 물리적인 지표면의 상태를 나타내며, 재난, 수자원, 환경생태, 행정 등의 관리에 이용되는 중요한 지표이다. 이는 지표수의 증발, 강우에 의한 유출이나 해안 침식 등 인간의 생활에 큰 영향을 주는 인자이며, 또한, 인간의 활동에 의해 많은 변화를 받기도 한다. 따라서 정확한 토지피복의 상태와 변화를 파악을 위한 연구가 오래 전부터 진행되었다. 최근에는 토지피복의 변화를 감지하기 위해 넓은 지역을 일관되게 관측하며 오래된 자료의 획득이 가능한 인공위성 영상을 이용한 토지피복 분석 방법이 실행되고 있다. 본 연구에서는 지표에 대한 인간의 활동에 의한 토지피복의 변화를 파악하기 위해 Landsat 인공위성을 이용하여 대규모 간척사업인 새만금 지역의 공사 진행에 따른 토지피복 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과로 공사의 전후에 따라 수역의 영역이 감소하며 반면 습지의 영역이 증가한 것을 확인하였다. 또한 시간의 흐름에 따른 도시화의 영향으로 시가의 증가와 농지 및 산림의 감소를 확인하였다.

Urban watershed can be found in the visible changes in technology, the most realistic satellite images is to use the data. Satellite image data on the indicators for progress on the nature of the change of land use is consistent and repetitive information, regular observation makes possible the detailed analysis of space-time. These remote sensing techniques and the type of course and, by using the time series history, the past, the dynamic model and the randomized prediction methodology for the conversion process if the city and river basin cooperation of the space changes effectively will be able to extrapolate. For each of the main changes in river flow, depending on the area of urbanization as determined according to reproduce the duration of the relationship between the urbanization of the area and runoff can be represented as a linear polynomial expression was, if a linear expression in the two fast slew rate of 0.858 to 0.861 showed up, and fast slew rate of 0.934 to 0.974 for the polynomial are reported. Change of land use changes in the watershed of the flow is one of the most affecting elements. Therefore, changes in land use of the correct classification of rivers is a more accurate calculation of the amount of the floodgate. In particular, using the Landsat images through the image of the land use category, land use past data and calculated using the Markov Chain model and predict the future land use plan in the water control project will be used for large likely.

강우에 따른 토사유실은 호소내 저수용량 감소 및 탁수 등의 수질오염을 유발하기 때문에 유역관리 측면에서 중요한 인자가 된다. 최근 GIS를 활용한 토사유실평가 연구가 진행되고 있으나, 토사유실 원인지역에 대한 검토는 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 GIS 기반 토사유실모델을 활용하여 임하호 유역의 토사유실량을 산정하였으며, SPOT 5 고해상도 위성영상과 토지피복도 자료를 활용하여 토사유실원인지역을 검토하였다. 분석결과 토사유실이 높게 나타나는 지역

본 논문의 목적은 위성영상 피복분류항목에 대해 통계적 접근법으로부터 산정된 유출곡선지수(CN)를 이용하여 계산 유효우량과 관측 유효우량을 비교함으로써 그 적용성을 검토하는데 있다. 검정을 위한 적용대상지역은 경안천 수위지점 상류유역, 백옥포 수위지점 상류유역, 괴산댐 수위지점 상류유역으로 선정하였으며 각 지역별로 4개의 홍수사상을 선정하였다. CN 값 산정을 위해 2000년에 획득된 Landsat-7 ETM 영상을 이용하여 토지이용도를 구축하였으며 개략