최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.35 no.2, 2019년, pp.251 - 263
조강준 (서울대학교 건설환경공학부) , 김용일 (서울대학교 건설환경공학부)
Sentinel-2 Multi Spectral Instrument(MSI) launched by the European Space Agency (ESA) offered high spatial resolution optical products, enhanced temporal revisit of five days, and 13 spectral bands in the visible, near infrared and shortwave infrared wavelengths similar to Landsat mission. Landsat s...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
RMSE란 무엇인가 | RMSE는 두 영상 사이의 차이와 편이를 나타내는 방법 중 하나로 영상 융합을 비롯한 다양한 영상처리에서 쉽게 이용되는 평가 지수이다. RMSE 값을 수식으로 나타내면 다음과 같다. | |
Sentinel-2 L2A 자료의 활용가능성이 국내에서 점점 커질것으로 예상되는 이유는 무엇인가 | BOA 반사율 영상은 에어로졸 광학 두께(AOT: Aerosol optical thickness)와 대기 중 수증기(WV: Water Vapor) 자료를 Sentinel-2 영상으로부터 얻고 이를 보정하여 TOA 반사율 영상을 BOA 반사율 영상으로 변환을 가능하게 한다. 현재, 유럽 전역지역에서 L2A 자료를 무료로 다운로드 가능하며 이외 지역의 경우 L2A 자료의 실시간 제공이 예정되어 있다. 따라서, Sentinel-2 L2A 자료의 활용가능성이 국내에서 점점 커질 것으로 기대되는 바이며 농업지역에서 Sentinel-2 L2A 영상이 제공하는 BOA 반사율 자료의 활용가능성을 확인하기 위해 경상남도 합천군에서 촬영된 항공 초분광영상을 활용하여 Sentinel-2 L2A 자료를 모의해 보고 정량적인 분석을 통해 모의영상과 실제 촬영된 영상을 비교해보았다. | |
Sentinel-2 위성은 기존 Landsat 시리즈보다 좋은점은 무엇인가 | Sentinel-2 위성은 기존 Landsat 시리즈보다 높은 공간해상도, 시간해상도 및 13개의 가시광, Red-edge, 적외, 단파적외 영역을 포함하는 다중분광 영상을 제공하고 있다. 이는 Landsat 시리즈와의 비슷한 파장대역 구성으로 향후 Landsat 시리즈와 융합분석이 가능하다는 이점이 있다. |
Barry, P., J. Mendenhall, P. Jarecke, M. Folkman, J. Pearlman, and B. Markham, 2002. EO-1 Hyperion hyperspectral aggregation and comparison with EO-1 Advanced Land Imager and Landsat 7 ETM+, Proc. of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Toronto, ON, Jun. 24-28, vol. 6, pp. 3504-3506.
Belgiu, M. and O. Csillik, 2018. Sentinel-2 cropland mapping using pixel-based and object-based time-weighted dynamic time warping analysis, Remote Sensing of Environment, 204: 509-523.
Choi, J. W., S. T. Noh, and S. K. Choi, 2014. Unsupervised classification of Landsat-8 OLI satellite imagery based on iterative spectral mixture model, Journal of Korean Society for Geospatial Information System, 22(4): 53-61 (in Korean with English abstract).
Clevers, J., L. Kooistra, and M. Van Den Brande, 2017. Using Sentinel-2 data for retrieving LAI and leaf and canopy chlorophyll content of a potato crop, Remote Sensing, 9(5): 405.
D'Odorico, P., A. Gonsamo, A. Damm, and M. E. Schaepman, 2013. Experimental evaluation of Sentinel-2 spectral response functions for NDVI time-series continuity, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 51(3): 1336-1348.
Gascon, F., C. Bouzinac, O. Thepaut, M. Jung, B. Francesconi, J. Louis, V. Lonjou, B. Lafrance, S. Massera, and A. Gaudel-Vacaresse, 2017. Copernicus Sentinel-2A Calibration and Products Validation Status, Remote Sensing, 9(6): 584.
Gray, J. and C. Song, 2012. Mapping leaf area index using spatial, spectral, and temporal information from multiple sensors, Remote Sensing of Environment, 119: 173-183.
Kim, D. S. and M. W. Pyeon, 2012. Aggregation of Hyperion Hyperspectral Bands to ALI and ETM+ Bands Using Spectral Response Information and the Weighted Sum Method, International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 6(5): 189-199.
Kim, G. H., Y. G. Lee, J. H. Kim, H. W. Choi, and B. J. Kim, 2018. Analysis of the Cooling Effects in Urban Green Areas using the Landsat 8 Satellite Data, Korean Journal of Remote Sensing, 34(2): 167-178 (in Korean with English abstract).
Kim, H. J., D. K. Seo, Y. D. Eo, M. C. Jeon, and W. Y. Park, 2019. Multi-temporal Nonlinear Regression Method for Landsat Image Simulation, KSCE Journal of Civil Engineering, 23(2): 777-787.
Lee, S. J., K. J. Kim, Y. H. Kim, J. W. Kim, and Y. W. Lee, 2017. Development of FBI(Fire Burn Index) for Sentinel-2 images and an experiment for detection of burned areas in Korea, Journal of Photo Geography, 27(4): 187-202 (in Korean with English abstract).
Li, Y., J. Chen, Q. Ma, H. K. Zhang, and J. Liu, 2018. Evaluation of Sentinel-2A surface reflectance derived using Sen2Cor in North America, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 11(6): 1997-2021.
Li, J., X. Yang, C. Maffei, S. Tooth, and G. Yao, 2018. Applying Independent Component Analysis on Sentinel-2 Imagery to Characterize Geomorphological Responses to an Extreme Flood Event near the Non-Vegetated Rio Colorado Terminus, Salar de Uyuni, Bolivia, Remote Sensing, 10(5): 725.
Louis, J., V. Debaecker, B. Pflug, M. Main-Knorn, J. Bieniarz, U. Mueller-Wilm, E. Cadau, and F. Gascon, 2016. Sentinel-2 Sen2Cor: L2A processor for users, Proc. of the Living Planet Symposium, Prague, Czech Republic, May 9-13, pp. 9-13.
Shin, J. S., K. Y. Kim, J. E. Min, and J. H. Ryu, 2018. Red Tide Detection through Image Fusion of GOCI and Landsat OLI, Korean Journal of Remote Sensing, 34(2): 377-391 (in Korean with English abstract).
Thanh Noi, P. and M. Kappas, 2018. Comparison of random forest, k-nearest neighbor, and support vector machine classifiers for land cover classification using Sentinel-2 imagery, Sensors, 18(1): 18.
Van Der Werff, H. and F. Van Der Meer, 2016. Sentinel-2A MSI and Landsat 8 OLI provide data continuity for geological remote sensing, Remote Sensing, 8(11): 883.
Yim, J. S. and G. H. Lee, 2017. Estimating Urban Temperature by Combining Remote Sensing Data and Terrain Based Spatial Interpolation Method, Journal of the Korean Cartographic Association, 17(2): 75-88 (in Korean with English abstract).
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
오픈액세스 학술지에 출판된 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.