초록 ▼

Ⅰ. 서 론
최근 환경, 국방, 재난․재해, 교통 등 각종 분야에서 원격탐사의 수요가 증가함에 따라, 전 세계에서 다양한 목적을 가진 위성들이 발사되고 있다. 우리나라에서도 2013년 KOMPSAT-3, KOMPSAT-5 두 대의 인공위성을 성공적으로 발사하여 cm급 컬러 영상과 기상조건에 관계없이 대상체의 관측이 가능한 SAR영상 자료를 사용할 수 있게 되었다. 이렇게 획득된 원격탐사 자료는 광범위한 지역의 정보를 정량적, 시계열적으로 제공하므로(류재현 등, 2013) 짧은 시간에 넓은 지역에 대한 과학적인 분석이 가능하다.

Ⅰ. 서 론
최근 환경, 국방, 재난․재해, 교통 등 각종 분야에서 원격탐사의 수요가 증가함에 따라, 전 세계에서 다양한 목적을 가진 위성들이 발사되고 있다. 우리나라에서도 2013년 KOMPSAT-3, KOMPSAT-5 두 대의 인공위성을 성공적으로 발사하여 cm급 컬러 영상과 기상조건에 관계없이 대상체의 관측이 가능한 SAR영상 자료를 사용할 수 있게 되었다. 이렇게 획득된 원격탐사 자료는 광범위한 지역의 정보를 정량적, 시계열적으로 제공하므로(류재현 등, 2013) 짧은 시간에 넓은 지역에 대한 과학적인 분석이 가능하다. 뿐만 아니라 초분광 센서를 이용하면 지표물의 생물리화학적 특성과 관련된 정밀 분석이 가능함에 따라(한유경 등, 2013; Yahui Yan et al, 2013) 대상체에 대한 질적, 양적 정보의 획득이 가능하다.

원격탐사기법은 다양한 분야에서 적용되고 있지만, 특히 산불 탐지 및 피해량 산정(T. V. Loboda et al, 2013; S. Veraverbeke et al, 2011; 강준묵 등, 2010),식생 수종 분석(Moses Azong Cho et al, 2012; Sassan Saatchi et al, 2008), 식생 생육 분석(김이현 등, 2013; Jinsong Shen et al, 2007), 해양 해수면 온도 분석(박경애 등, 2009; Guan L. et al, 2004) 등 환경 분야에서 활발하게 활용되고있다. 그러나 환경원격탐사 분야 중에서도 담수에 대한 원격탐사, 특히 하천에 대한 수질 모니터링 분야에서는 활용연구가 미미한 실정이다.

현재 국가 수질측정망은 지점 위주의 측정으로 인해 한 지점의 수질이 주변수체 전체를 대표하고 있음에 따라, 정밀한 수질 오염 심화 지역 분석 및 모델링 초기장 자료 등의 활용에 한계가 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해서는 광역의 정보를 동시간대에 획득할 수 있는 원격탐사기법의 적용이 효과적이다.

본 연구에서는 RapidEye 위성영상을 사용하여 하천의 클로로필a 농도 추정식을 작성하였다. 클로로필a 농도 추정식을 작성하기 위해 RapidEye 위성영상자료와 현장조사를 통한 실측 수질자료를 구축하였고, 선형분광혼합화소분석기법과 다중회귀분석을 통해 수질인자를 도출하였다. 또한, 도출된 클로로필a 농도 추정식을 다중시기 영상에 적용하여 그 활용 가능성을 검토하였다.

( 출처 : 본론 Ⅰ. 서론 8p )

Abstract ▼

This study aims to estimate chlorophyll-a concentration in rivers using multi-spectral RapidEye imagery and Spectral Mixture Analysis (SMA) and assess the applicability of SMA for multi-temporal imagery analysis. Linear spectral unmixing attempts to calculate the proportion of various surface compon

This study aims to estimate chlorophyll-a concentration in rivers using multi-spectral RapidEye imagery and Spectral Mixture Analysis (SMA) and assess the applicability of SMA for multi-temporal imagery analysis. Linear spectral unmixing attempts to calculate the proportion of various surface components present in each image pixel based on the spectral characteristics at the surfaces. Minimum Noise Fraction (MNF) transformation and Pixel Purity Index (PPI) were also performed to select the end-members in the image effectively.

Comparison between images (acquired on Oct. and Nov., 2013) predicted and ground reference chlorophyll-a concentration showed significant performance statistically with determination coefficients of 0.49 and 0.51, respectively. Two band (Red-RE) model for the October and November 2013 RapidEye images showed low performance with coefficient of determinations(R²) of 0.26 and 0.16, respectively. Also Three band (Red-RE-NIR) model showed different performance with R² of 0.016 and 0.304, respectively. SMA derived Chlorophyll-a concentrations showed relatively higher accuracy than band ratio models based values. SMA was the most appropriate method to calculate chlorophyll-a concentration using images which were aquired on period of low chlorophyll-a concentrations. The results of SMA for multi-temporal imagery showed low performance because of the spatio-temporal variation of each end members.

This approach provides the potential of providing a cost effective method of monitoring river water quality and management using multi-spectral imagery. In addition, the calculated chlorophyll-a concentrations using multi-spectral RapidEye imagery can be applied to water quality modeling, enhansing the predicting accuracy.

( 출처 : Abstracts 7p )

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 표목차 ... 4
• 그림목차 ... 5
• Abstract ... 7
• Ⅰ. 서 론 ... 8
• Ⅱ. 연구내용 및 방법 ... 9
• 1. 연구 동향 ... 9
• 2. 연구 목표 ... 10
• 3. 연구내용 및 방법 ... 11
• 가. 분석자료 수집 ... 12
• 나. 영상촬영 및 현장조사 ... 14
• 다. 영상 전처리 및 동화작업 ... 14
• 라. 단일분광요소(End-members) 선택 ... 20
• 마. 선형분광혼합화소분석 ... 22
• Ⅲ. 연구결과 및 고찰 ... 23
• 1. 영상촬영 및 수질분석 ... 23
• 2. 단일분광요소(end-member) 선택 ... 25
• 가. Minimum Noise Fraction 변환 ... 25
• 나. 화소순도지수(Pixel Purity Index, PPI) 산정 ... 26
• 다. 분광혼합화소분석을 통한 단일분광요소 영상 작성 ... 27
• 3. 단일분광요소 영상을 이용한 클로로필a 다중회귀분석 ... 27
• 가. 영상 촬영 및 채수시간 차이에 따른 분석정확도 변화 ... 27
• 나. 클로로필a 농도 다중회귀분석 ... 30
• 4. 밴드조합을 통한 클로로필a 회귀분석 ... 31
• 가. 클로로필 농도에 따른 분광특성 변화 ... 31
• 나. 밴드조합을 통한 클로로필 농도 추정 ... 33
• 5. 선형분광혼합화소분석 기법의 다중시기 영상 적용성 검토 ... 35
• Ⅳ. 결 론 ... 37
• 1. 선형분광혼합화소 분석 ... 37
• 2. 다중시기 영상에 대한 적용성 검토 ... 38
• 참 고 문 헌 ... 39
• 부록 ... 42
• 끝페이지 ... 49