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NOAA AVHRR 자료를 이용한 한반도 토지피복 변화 연구
김의홍,이석민 한국공간정보학회 1996 한국공간정보학회지 Vol.4 No.1
1990년도와 1995년도 5월달의 NOAA AVHRR자료를 이용하여 한반도의 토지 토지 피복변화 양상을 구하였다. 토지 피복 변화를 알기위해서는 영상들이 서로 정합(registration)이 되어야 하며 계절적으로 변화가 일어나지 않은 영상이 필요하다. 영상들을 비교하기 위해서 사용된 모든 자료들은 지도 좌표 체계로 공간적으로 정합이 되었으며, resampling 과정은 nearest-neighbor방법을 사용하였다. 구름, 먼저 등과 같은 대기의 영향은 maximum NDVI 방법은 각 영상의 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 다음과 같은 식을 이용하여 구한다. This study has been on detection of land-cover change on Korean peninsula (including the area of north Korean territory) between May of 1990 year and that of 1995 year using NOAA AVHRR data. It was necessary that imagery data should be registered to each other and should not be deviated much in seasonal variation in order to recognize land - cover change. Atmosphic effect such as clould and dirt was erased by maximum NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) method the equation of which was as following $$NDVI(i,j,d)=\frac{ch2(j,j,d)-ch1(i,j,d)}{ch2(i,j,d)+ch1(i.j,d)}$$ Each image of maximum NDVI of '90 year and '95 year was c1assifed onto 8 categories ,using iso-clustering method each of which was water, wet barren and urban, crop field, field, mixed vegetation, shrub, forest and evergreen.
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TRN을 이용하는 헬리콥터 3차원 GPS 항법의 실용화 알고리즘 연구
김의홍,전형용 대한공간정보학회 2008 한국지형공간정보학회 학술대회 Vol.2008 No.10
본 연구는 전년도 지형참조항법(TRN; Terrain Referenced Navigation)에 근거하는 3-D 헬리콥터 항법 시스템을 위한 알고리즘 개발의 후속 연구로서 실용적 완성을 위해 수행되었다. 본 연구에서 헬리콥터의 위성항법장치(GPS)로부터의 정보(X,Y,Z 좌표)는 자동차가 도로 주행중 매 l초 간격으로 수신되는 GPGGA Code로 대체되었다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델(DTM; Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination) - 종점 (Destination) 분석 기법에 의해 항로를 결정한다. 본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(Terrain Clearance Floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 본 시스템은 매초 GPS로부터 실시간 수신되는 X,Y,Z 위치와 DTM상의 x,y,z를 비교하여 만약 비행체가 완충 공간에 접근하게 되면 즉시 경고음과 메시지를 발한다. 수치지형모델은 (주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다.
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A Simulation of 3-D Navigation System of the Helicopter based on TRN Using Matlab
김의홍,이홍로 대한공간정보학회 2007 Spatial Information Research Vol.15 No.4
본 연구는 지형참조항법 에 근거하는 (TRN; Terrain Referenced avigation) 헬리콥터 항법 시스템을 위한 기본 알고리즘을 개발하기 위해 수행되었다. 현재 본 연구에 위성항법장치(GPS; Global Positioning System)로부터의 정보(X, Y, Z 좌표)는 비행체가 항로 를 비행하는 중 매 92.8m의 수평거리로 환산하여 수신되는 것으로 가정하였다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델(DTM;Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination)-종점(Destination) 분석 기법에 의해 항로를 결정한다.본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(terrain clearance floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 만약 비행체가 항행 중 완충 공간에 접근하게 되면 본 시스템은 실시간으로 즉시 경고음과 메시지를 발한다(Matlab 메뉴를 사용하였음). 물론 헬리콥터의 이착륙 시에는 불필요한 경고를 발생시키지 않기 위해 완충 공간 조정은 가능하다.수치지형모델은(주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다. This study has been carried for the development of the basic algorithm of helicopter navigation system based on TRN (Terrain Referenced Navigation) with information input from the GPS. The helicopter determines flight path due to Origination-Destination analysis on the Cartesian coordinate system of 3-D DTM. This system shows 3-D mesh map and the O-D flight path profile for the pilot’s acknowledgement of the terrain, at first. The system builds TCF (terrain clearance floor) for the buffer zone upon the surface of ground relief to avid the ground collision. If the helicopter enters to the buffer zone during navigation, the real-time warning message which commands to raise the body pops up using Matlab menu. While departing or landing, control of the height of the body is possible. At present, the information (x, y, z coordinates) from the GPS is assumed to be input into the system every 92.8 m of horizontal distance while navigating along flight path. DTM of 3" interval has been adopted from that which was provided by ChumSungDae Co., Ltd..
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김의홍 한국공간정보학회 1997 한국공간정보학회지 Vol.5 No.2
토지이용 분류 체계상에서의 종류라는 개념은 토지이용 변화의 분류 체계성에 그대로 적용시킬 수가 있다. 본 연구에서는 선형 판별 함수를 원용하는 최우법(Maximum likelihood method)으로 산출되는 토지이용분류의 공간적 결과와 Markov 전이 행렬 방법으로 산출되는 정량적 결과가 상호 보완하는 의미에서 합성모형으로 통합되었다. 본 연구에서는 다변수 판별 함수의 계산법과 Markov 연쇄행렬 계산법에 관하여 토의되고 그 합성 모형을 대상 지역에 실제 적용하여 그 결과 '90년, '95년 토지이용도가 예측 작성되었다. 모형화의 문제 및 예측의 정확도 역시 더욱 토의 되어야 하며 추후 개선의 여지를 남긴다. S1he concept of a class in the land-use classification system can be equally applied to a class in the land-use-change classification. The maximum likelihood method using linear discriminant function and Markov transition matrix method were integrated to a synthetic modeling effort in order to project spatial allocation of land-use-change and quantitative assignment of that prediction as a whole. The algorithm of both the multivariate discriminant function and the Markov chain matrix were discussed and the test of synthetic model on the study area was resulted in the projection of '90 year as well as '95 year land -use classification. The accuracy and the issue of modeling improvement were discussed eventually.
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김의홍 한국공간정보학회 1994 한국공간정보학회지 Vol.2 No.1
본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지피복(이용)의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 모형은 계절분석(multi-date processing)및 다중 분석(multi-file proces-sing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수(discriminant function)계산법으로 부터 합성 출현시킨 공간적/시간적 토지 이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지피복(이용)변화상의 최다 경향치를 산출 하기 위해 제주도 경관 평면(Iandscape plane)전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확율 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지피복(이용)으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본합성 모형은 이렇게 토지피복 변화상(공간적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지피복 예측을 가능케 하는 것이다. The purpose of the study is to establ ish models of land Cover (use) prediction system for development and management of land resources using remotely sensed data as well as ancillary data in the context of multi-dis￢ciplinary approach in the application to CheJoo Island. The model adopts multi-date processing techniques and is a spatial/temporal land-Cover projection strategy emerged as a synthesis of the probability tra-nsition model and the discrimnant-analys is model. A discriminant modelis applied to all pixels in CheJoo landscape plane to predict the most likely change in land Cover. The probability transition model provides the number of these pixels that will convert to different land Cover in a given future time increment. The syntheric model predicts the future change in land Cover and its volume of pixels in the landscape plane.
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