$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] LANDSAT-5 TM 영상의 대기보정에 따른 클래스별 화소값 분포 변화 비교
Comparison of Digital Number Distribution Changes of Each Class according to Atmospheric Correction in LANDSAT-5 TM 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.25 no.1, 2009년, pp.11 - 20  

정태웅 (건국대학교 신기술융합학과) ,  어양담 (건국대학교 신기술융합학과) ,  김태렬 (건국대학교 신기술융합학과) ,  임상범 (건국대학교 신기술융합학과) ,  박두열 (중앙항업) ,  박황수 (건국대학교 신기술융합학과) ,  박명학 (건국대학교 신기술융합학과) ,  박완용 (국방과학연구소)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

우리나라는 황사발생 빈도가 증가하고 특히 하절기에 강우 및 구름 발생이 잦아 위성원격탐사영상의 대기보정처리를 필요로 한다. 본 연구에서는 대기보정 전후의 클래스별 화소값 분포 변화를 비교하여 대기보정이 영상화소분류에 미치는 영향을 분석하였다. 실험에 사용된 영상은 LANDSAT-5 TM이고, 대기보정 모듈로는 상용 소프트웨어인 ATCOR, FLAASH와 인터넷에 공개된 COST 모델 3가지를 적용하였다. 실험 결과, 건물밀집 지역 영역에서 클래스 분리도가 향상되는 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Due to increasing frequency of yellow dust, not to mention high rate of precipitation and cloud formation in summer season of Korea, atmospheric correction of satellite remote sensing is necessary. This research analyzes the effect of atmospheric correction has on imagery classification by comparing...

주제어

#Atmospheric Correction   #VITD   #ATCOR   #FLAASH   #Class Separability  

참고문헌 (17)

  1. 유복모, 1991. 사진측정학, 문운당 

  2. 이광재, 김용승, 2005. 다중분광 자료를 이용한 영상기반의 대기보정 연구, KARI, Korea Aerospace Research Institute, 4(1): 211-220 

  3. 이용웅, 어양담, 박완용, 서병준, 송현승, 유향미, 2004. VITD 규격분석, TEDC-508-040353, 국방과학연구소 

  4. 최준혁, 이지선, 김정호, 이성호, 김태국, 2008. 대기온도 및 풍속 변화에 따른 함정의 적외선 신호 특성 분석, 한국군사과학기술학회지, 11(5): 84-91 

    원문보기 상세보기

  5. Acharya, P. K., A. Berk, G. P. Anderson, N. F. Larsen, S. C. Tsay, and K. H. Stammes, 1999. MODTRAN4: Multiple Scattering and Bidirectional Distribution Function(BRDF) Upgardes to MODTRAN, Proceeding of SPIE, Optical Spectroscopy Techniques and Instrumentation of Atmospheric and Space 

    crossref

  6. Chander, G. and B. Markham, 2003. Revised Landsat-5 TM Radiometric Calibration Procedures and Postcalibration Dynamic Ranges, IGARSS, 41(1): 2674-2677 

    상세보기 crossref

  7. Chavez, P. S., Jr., 1996. Image-Based Atmospheric Corrections Revisited and Improved, PE&RS, 62(9): 1285-1294 

  8. Song, C., E. W. Curtis, C. S. Karen, P. L. Mary, and A. M. Scott, 2001. Classification and Change Detection Using Landsat TM Data: When and How to Correct Atmospheric Effects?, Remote Sensing of Environment, 75: 230-244 

    상세보기 crossref

  9. Eckhardt, D. W., J. P. Verdin, and G. R. Lyford, 1990. Automated update of and irrigated Lands GIS using SPOT HRV Imagery, PE&RS, 56(11): 1515-1522 

  10. Eo, Y. D., G. W. Lee, D. Y. Park, W. Y. Park, and C. N. Lee, 2008. Supervised Classification Using Training Parameters and Prior Probability Generated from VITD, Korean Journal of Remote Sensing, 24(5): 517-524 

  11. Hall, F. G., D. E. Strebel, J. E. Nickeson, and S. J. Goetz, 1991. Radiometric Rectification: Toward a Common Radiometric Response among Multidate, Multisensor Images, Remote Sensing of Environment, 35(1): 11-27 

    상세보기 crossref

  12. Kim, Y. S. and G. W. Lee, 2005. An Experimental Study on the Image-based Atmospheric Correction Method for High Resolution Multispectral Data, IGARSS '05. Proceedings: 434-436 

  13. Oh, S. N., 2004. A Study on Atmospheric Correction in Satellite Imagery Using an Atmospheric Radiation Model, Atmosphere, 14(2): 11-22 

  14. Moran, S., R. D. Jackson, P. N. Slater, and P. M. Teillet, 1992. Evaluation of Simplified procedures for Retrieval of Land Surface Reflectance Factors from Satellite Sensor Output, Remote Sensing of Environment, 41: 169-184 

    상세보기 crossref

  15. Swain, P. H. and S. M. Davis, 1978. Remote Sensing: The Quantitative Approach, McGraw-Hill, Inc., New York, N.Y.: 170-171 

  16. Lillesand, T. M. and R. W. Kiefer, 1987. Remote Sensing and Image Interpretation, John Wiley and Sons, New York, USA 

  17. Kawata, Y., T. Kusaka, and S. Ueno, 1990. Classification Accuracy for the MOS-1 MESSR Data Before and After the Atmospheric Correction, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 28(4): 755-760 

    상세보기 crossref

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로