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        SPOT/VEGETATION NDVI 자료를 이용한 북한지역 식생 변화 탐지

        염종민 ( Jong Min Yeom ),한경수 ( Kyung Soo Han ),이창석 ( Chang Suk Lee ),박윤영 ( Youn Young Park ),김영섭 ( Young Seup Kim ) 한국지리정보학회 2008 한국지리정보학회지 Vol.11 No.2

        본 연구에서는 원격탐사자료를 이용하여 현장관측이 불가능한 북한 지역에 대한 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 산출을 통하여 1999년부터 2005년까지 7년간의 지표 상태 모니터링 하였다. 북한의 산림 지역은 소위 한반도의 폐라고 불리며, 한반도 내에서 가장 풍부한 산림지역이 위치하고 있다. NDVI는 식생의 활력 지수를 나타내며, 유사한 많은 연구에서 사용되었다. 본 연구에서는 북한 지역 식생의 변화를 탐지하고 그 원인을 분석하였다. NDVI의 변동은 북한 지역에서 가뭄이나 태풍의 영향을 잘 반영하고 있으며, 북한 지역이 태풍이나 가뭄을 겪고 있을 때 평년보다 낮은 NDVI 수치가 나타났다. 특히, 최근 정치적, 경제적으로 큰 이슈가 되고 있는 북한 지역식량 생산 정보이 간접적인 파악을 위해 본 연구에서 분석한 결과를 토대로 식량 생산 동향을 유추하였다. In this study, we perform land surface monitoring of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) variation by using remote sensing data during 1999-2005 over North Korea, which can`t easily access to measure directly land surface characteristics due to one of the world`s most closed societies. North Korea forest region has most abundant forest vegetation-so called Lungs of Korea in the Korea peninsula. NDVI represents vegetation activity used in many similar studies. In this study, we detect vegetation variation and analysis factors of the change over North Korea. By using variation of NDVI, we can infer that effect of drought over North Korea, and reduced vegetation indices by typhoon in North Korea. Land surface type except barren ground with decreased NDVI value is considered as when North Korea region was suffering from drought and typhoon effects, which show lower than mean of 7-year NDVI value. Especially, in recently, the food production of North Korea with political and economical issues can be inferred indirectly these trends by using estimated output data from this study.

      • KCI등재

        장기간 SPOT/VEGETATION 정규화 식생지수를 이용한 지면 변화 탐지 개선에 관한 연구

        염종민 ( Jong Min Yeom ),한경수 ( Kyung Soo Han ),김인환 ( In Hwan Kim ) 한국지리정보학회 2010 한국지리정보학회지 Vol.13 No.4

        지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균 형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열 자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10 년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용 할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보 정과 방향성 보정이 수행된 중·저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지 역을 탐지할 수 있었다. To monitor the environment of land surface change is considered as an important research field since those parameters are related with land use, climate change, meteorological study, agriculture modulation, surface energy balance, and surface environment system. For the change detection, many different methods have been presented for distributing more detailed information with various tools from ground based measurement to satellite multi-spectral sensor. Recently, using high resolution satellite data is considered the most efficient way to monitor extensive land environmental system especially for higher spatial and temporal resolution. In this study, we use two different spatial resolution satellites; the one is SPOT/VEGETATION with 1 km spatial resolution to detect coarse resolution of the area change and determine objective threshold. The other is Landsat satellite having high resolution to figure out detailed land environmental change. According to their spatial resolution, they show different observation characteristics such as repeat cycle, and the global coverage. By correlating two kinds of satellites, we can detect land surface change from mid resolution to high resolution. The K-mean clustering algorithm is applied to detect changed area with two different temporal images. When using solar spectral band, there are complicate surface reflectance scattering characteristics which make surface change detection difficult. That effect would be leading serious problems when interpreting surface characteristics. For example, in spite of constant their own surface reflectance value, it could be changed according to solar, and sensor relative observation location. To reduce those affects, in this study, long-term Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) with solar spectral channels performed for atmospheric and bi-directional correction from SPOT/VEGETATION data are utilized to offer objective threshold value for detecting land surface change, since that NDVI has less sensitivity for solar geometry than solar channel. The surface change detection based on long-term NDVI shows improved results than when only using Landsat.

      • 다목적실용위성 3호의 지표 정규식생지수 산출 및 비교 분석

        염종민(Jong-Min Yeom) 한국항공우주연구원 2014 항공우주기술 Vol.13 No.2

        본 연구에서는 다목적실용위성 3호 영상을 이용하여 지표면 상의 정규식생지수 비교 분석 하고자 한다. 산출된 다목적실용위성 3호의 정규식생지수 비교 분석을 위해 동일 지점 최소 관측 시간 오차를 가지는 고해상도 GeoEye 영상이 사용되었다. 먼저, 각 밴드별 분광 정도 산출을 위해 대기 보정이 수행되었다. 대기 보정 수행을 위한 기하 정보는 다목적실용위성 3호 보조자료에 포함된 태양천정각, 태양방위각, 위성천정각, 위성방위각, 날짜 정보이다. 그리고 대기 요소에 의한 감쇄, 산란, 흡수 정보를 물리적으로 계산하기 위해 수증기량, 오존량, 에어러솔 정보가 적용되었다. 일반적으로 정확한 대기정보를 얻기 위해서는 현장관측자료가 중요하지만, 본 연구에서는 MODIS atmospheric products를 사용하였고, 대기보정 모델에서 산출된 지면 반사도는 식생지수 산출에 사용되었다. In this study, we the estimated surface normalized difference vegetation index by using the KOrea Multi-Purpose SATellite-3 (KOMPSAT-3) multi-spectral images for comparative analysis. The estimated NDVI from KOMPSAT-3 is used as for comparison with the high resolution GeoEye products. The geometry conditions for atmospheric effects are selected from meta files of KOMPSAT-3 bundle data. The used geometry conditions are consist of solar zenith angle, solar azimuth angle, viewing zenith angle, viewing azimuth angle, and date. And, Atmospheric effects such as attenuation, scattering and absorption were physically simulated from water vapor, ozone and aerosol information. Generally, although ground measurements are important for accurate information, in this study, MODIS atmospheric products are used as atmospheric constituents. The surface reflectance from radiative transfer model is utilized for estimating vegetation index. The present study, to reduce atmospheric and geometry conditions between KOMPSAT-3 and GeoEye having difference observation characteristics, data acquisition time is carefully determined for reliable vegetation spectral characteristics.

      • KCI등재

        적설역에서 나타나는 적외 휘도온도와 반사도 특성

        염종민 ( Jong Min Yeom ),한경수 ( Kyung Soo Han ),이가람 ( Ga Lam Lee ) 大韓遠隔探査學會 2009 大韓遠隔探査學會誌 Vol.25 No.2

        적설은 지표 에너지수지를 결정하는 중요한 변수 중의 하나이다. 위성자료를 이용하여 지면 정보를 산출함에 있어서 적설과 구름을 구분하는 것은 매우 중요한 위성전처리 과정이다. 일반적으로 잘못된 적설과 구름의 분류는 위성자료를 이용한 지면 정보 산출에 있어서 직접적인 오차 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 원격탐사 자료를 이용하여 적설 지역을 탐지하는 알고리즘에 대해서 연구하고자 한다. 적설역을 탐하지 하기 위해서, 가장 많이 사용되는 정규화 적설 지수(NDSI: Normalized Difference Snow Index)를 사용하지 않고 가시채널과 적외 채널을 이용한 방법을 제시하였다. COMS 기상영상기 (MI: Meteorological Imager) 채널에서는 정규적설 지수 산출 시 요구되는 근적외 채널을 탑재하지 않기 때문이다. 가시 채널을 이용한 적설 탐지는 구름이 혼재되어 있지 않은 지역에서는 잘 탐지하였으나 구름과 혼재되어 있는 지역에서는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 보완하기 위해 적외채널 온도차 (11μm-3.7μm)를 이용하는 방법을 수행하였다. 온도차를 이용하는 방법은 가시채널만을 적용했을 때 보다는 향상된 탐지 능력을 보인다. Snow cover is one of the important parameters since it determines surface energy balance and its variation. To classify snow and cloud from satellite data is very important process when inferring land surface information. Generally, misclassified cloud and snow pixel can lead directly to error factor for retrieval of surface products from satellite data. Therefore, in this study, we perform algorithm for detecting snow cover area with remote sensing data. We just utilize visible reflectance, and infrared channels rather than using NDSI (Normalized Difference Snow Index) which is one of optimized methods to detect snow cover. Because COMS MI (Meteorological Imager) channels doesn`t include near infra-red, which is used to produce NDSI. Detecting snow cover with visible channel is well performed over clear sky area, but it is difficult to discriminate snow cover from mixed cloudy pixels. To improve those detecting abilities, brightness temperature difference (BTD) between 11 and 3.7 is used for snow detection. BTD method shows improved results than using only visible channel.

      • KCI등재

        표면도달일사량 검증 시 발생하는 시간 불일치 조정을 통한 정확한 일사량 검증: MTSAT-1R 자료 이용

        염종민 ( Jong Min Yeom ),한경수 ( Kyung Soo Han ),이창석 ( Chang Suk Lee ),김도용 ( Do Yong Kim ) 大韓遠隔探査學會 2008 大韓遠隔探査學會誌 Vol.24 No.6

        본 연구에서는, MTSAT-1R 위성 자료를 이용하여 표면도달일사량 (SSI: Solar Surface Insolation)을 산출한다. 표면도달일사량은 태양-지구에너지시스템, 기후변화, 그리고 농업 생산 예측 모델 활용과 같은 다양한 분야에 사용되는 주요 변수이다. 대부분의 표면도달일사량 산출모델은 지상 관측 일사계 자료를 이용하여 모델의 검·보정을 수행한다. 위성자료를 이용하여 산출된 표면도달일사량과 지상 관측 일사값을 서로 비교할 때, 기기 차에 의해 발생하는 시스템 오차가 존재한다. 지상 관측 일사계의 경우에는 2분마다 관측된 전천 일사량을 평균하여 시간일사 대푯값으로 제공하다. 반면 위성을 이용하여 산출된 표면 도달일사량의 경우에는, 특정시간에 대한 순간 관측 값을 이용하며, 단위 화소 크기에 대한 공간 해상도로 제공된다. 시스템 차에 의해 발생하는 시간적 불일치는 지상 관측 값과의 검·보정 시, 오차 값을 포함한다. 본 연구에서는, 시간 불일치 조정을 통해 보다 향상된 표면도달일사량 검증 기법을 제공하고자 한다. In this study, we estimate solar surface insolation (SSI) by using physical methods with MTSAT-1R data. SSI is regarded as crucial parameter when interpreting solar-earth energy system, climate change, and agricultural production predict application. Most of SSI estimation model mainly uses ground based-measurement such as pyranometer to tune the constructed model and to validate retrieved SSI data from optical channels. When compared estimated SSI with pyranometer measurements, there are some systemic differences between those instruments. The pyranometer data observed upward-looking hemispherical solid angle and distributed hourly measurements data which are averaged every 2 minute instantaneous observation. Whereas MTSAT-1R channels data are taken instantaneously images at fixed measurement time over scan area, and are pixel-based observation with a much smaller solid angle view. Those temporal discrepancies result from systemic differences can induce validation error. In this study, we adjust hour when estimate SSI to improve the retrieved accurate SSI.

      • GOCI 해색위성 영상 자료를 이용한 한반도 지역 육상 식생지수 산출에 관한 연구

        염종민(Yeom, Jong-Min),김현옥(Kim, Hyun-Ok),윤보열(Yoon, Bo-Yeol) 한국측량학회 2013 한국측량학회 학술대회자료집 Vol.2013 No.4

        본 연구에서는 해양관측을 주목적으로 개발된 세계 최초의 정지궤도 해색위성 (GOCI) 영상 자료를 이용하여 육상 지역에 대해 정규식생지수 (NDVI: Normalzed Diference Vegetation Index)를 산출하였다. GOCI 정지궤도 위성은 식생지수 산출에 사용되는 Blue, Green, Red, 그리고 NIR 채널을 탑재하고 있으므로 육상지역에 대한 활용가능성을 배제할 수 없다. 하지만, 분광특성이 기존 극궤도 위성과는 차이가 있어 GOCI 위성의 각 채널별 대표값을 검증하기 힘들기 때문에 과학적으로 검증된 MODIS 자료를 참조영상으로 하여 GOCI 영상에서 산출된 식생지수값을 비교 검증하였다. 본 연구에서는 GOCI 영상 기반 육상 식생지수 산출을 위해, DN (Digital Number) 복사변환, 지리보정, 구름제거, 그리고 대기보정과 같은 다양한 전처리 과정을 수행하였다. 일반적으로 광학채널 위성은 위성-관측지점-태양과의 상대적인 기하학 특성에서 발생하는 양방향성 효과를 받기 때문에, 반경험적 BRDF 모델을 적용하여 방향성 효과에 독립적인 GOCI 및 MODIS 반사도 값을 산출하였다. 이러한 방법으로 최종 산출된 GOCI 식생지수는 MODIS 식생지수와 일치성을 보였다. In this study, we estimated Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) with Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), the first geostationary satellite mission mainly for observing ocean phenomena. The equipped channels on GOCI have similar surface vegetation sensitive spectral wavelength such as blue, green, red and near infrared bands when comparing with MODIS polar orbit satellites. The NDVI based on MODIS Nadir BRDF-Adjusted Reflectance are considered as pseudo reference products since MODIS land products have been used for various land based research. In order to estimate GOGI NDVI, various GOCI image pre-processing steps are executed throughout DN to radiance conversion, geometric correction, cloud masking, and atmospheric correction. Since vegetation sensitive spectral wavelength reflectance is changed by anisotropy effects, semi-empirical Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) model are performed to estimate angular dependent surface products for MODIS and GOCI. The resulting GOCI NDVI product represented a good agreement with MODIS NDVI drived from normalized reflectance.

      • KCI등재

        한반도 식생에 대한 MODIS 250m 자료의 BRDF 효과에 대한 반사도 정규화

        염종민 ( Jong Min Yeom ),한경수 ( Kyung Soo Han ),김영섭 ( Young Seup Kim ) 大韓遠隔探査學會 2005 大韓遠隔探査學會誌 Vol.21 No.6

        지표변수는 지면 근처의 기후변화에 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다. 하지만 지표 반사도는 강한 이방성(non-Lambertian) 특징을 가지고 있기 때문에, 위성 천저각으로부터 멀어질수록 태양-지점-위성과의 기하학적 영향을 더욱 강하게 받는 효과를 가져온다. 또한 지표 각 영향을 포함하고 있는 지표 반사도는 노이즈를 가지게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한반도 지역의 MODIS 반사도 자료(250m)를 이용하여 각 영향이 제거된 보다 정확한 반사도 값에 대한 데이터베이스를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 매일 2회씩 제공하는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)센서의 가시영역과 근적외영역의 반사도(250m)자료를 이용하였다. 먼저 구름화소를 제거하기 위해서 연속적인 물리과정을 통하여 각각의 구름 화소를 제거 하였다. 그리고 지리보정은 MODIS 센서에서 제공하는 지리정보자료를 이용하여 2차 다항회귀식을 통한 최근접 내삽법을 사용하였다. 본 연구에서는 지표 이방성 효과를 보정하기 위해서 반 경험적 양방향성분포함수(BRDF) 모델을 사용하였다. 이 알고리즘은 위성으로부터 관측된 위성천정각, 태양천정각, 위성방위각, 태양방위각과 같은 각 성분을 이용하여 Kernel-deriven 모델의 역변환을 통하여 지표 반사도를 재생산한다. 먼저 우리는 BRDF모델을 수행하기 위해 총 31일 모델 관측 실행기간을 고려하였다. 다음 단계로 각각의 화소 및 밴드에 대해서, BRDF 모델을 통하여 분리된 각 성분들을 변조함으로써 위성 직하점 반사도 정규화가 수행되었다. 모델을 이용하여 산출된 반사도 값은 실제 위성 반사도 값과 잘 일치하였고, RMSE(Root Mean Square Error)값은 전체적으로 약0.0l(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다. The land surface parameters should be determined with sufficient accuracy, because these play an important role in climate change near the ground. As the surface reflectance presents strong anisotropy, off-nadir viewing results a strong dependency of observations on the Sun-target-sensor geometry. They contribute to the random noise which is produced by surface angular effects. The principal objective of the study is to provide a database of accurate surface reflectance eliminated the angular effects from MODIS 250m reflective channel data over Korea. The MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) sensor has provided visible and near infrared channel reflectance at 250m resolution on a daily basis. The successive analytic processing steps were firstly performed on a per-pixel basis to remove cloudy pixels. And for the geometric distortion, the correction process were performed by the nearest neighbor resampling using 2nd-order polynomial obtained from the geolocation information of MODIS Data set. In order to correct the surface anisotropy effects, this paper attempted the semiempirical kernel-driven Bidirectional Reflectance Distribution Function(BRDF) model. The algorithm yields an inversion of the kernel-driven model to the angular components, such as viewing zenith angle, solar zenith angle, viewing azimuth angle, solar azimuth angle from reflectance observed by satellite. First we consider sets of the model observations comprised with a 31-day period to perform the BRDF model. In the next step, Nadir view reflectance normalization is carried out through the modification of the angular components, separated by BRDF model for each spectral band and each pixel. Modeled reflectance values show a good agreement with measured reflectance values and their RMSE(Root Mean Square Error) was totally about 0.01(maximum=0.03). Finally, we provide a normalized surface reflectance database consisted of 36 images for 2001 over Korea.

      • KCI등재

        농촌지역 토지피복분류를 위한 객체기반 영상분석기법 연구

        김현옥 ( Hyun Ok Kim ),염종민 ( Jong Min Yeom ) 한국지리정보학회 2012 한국지리정보학회지 Vol.15 No.4

        지구온난화와 함께 홍수와 가뭄 등 기후변화에 대비하기 위해서는 경지현황에 대한 신속하고 정확한 정보를 바탕으로 농업생산량을 효율적으로 관리, 예측, 대비하는 것이 필요하다. 본 연구는 시·도 규모 이상의 넓은 지역을 대상으로 농촌지역 토지피복도 제작을 지원할 수 있는 영상분류 알고리즘 개발을 목표로 객체기반 영상분석기법의 활용가능성과 한계를 검토해 보았다. 추가적인 공간자료의 사용이 최소화된 상태에서 다중시기 RapidEye 위성영상의 분광정보 활용가능성을 테스트해 보고자 하였으며, 사례연구지인 김제지역 일대(1,300㎢)에 대한 토지피복 분류 정확도는 80.3%로 양호하게 나타났다. 분석에 사용된 RapidEye의 6.5m 공간해상도는 대체로 작은 규모로 경작되는 우리나라 경지의 공간적 특성 추출이 가능하다는 것을 보여주었으며, 객체기반의 영상분석 기법은 분석가의 전문지식을 분류과정에서 다양한 방법으로 구현해냄으로써 영상정보 활용의 최적화를 꾀할 수 있음을 보여주었다. 또한, 기개발된 영상분류 알고리즘을 저장하고, 분석목적에 맞게 세부 변수들을 조정하여 다른 지역 또는 다른 영상에 응용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 객체기반 영상분류의 근간이 되는 영상분할 과정은 정량적으로 명확히 설명되지 않는 경우가 많아 분석자의 경험과 전문지식을 바탕으로 최선의 결과를 도출하는 것이 요구된다. It is necessary to manage, forecast and prepare agricultural production based on accurate and up-to-date information in order to cope with the climate change and its impacts such as global warming, floods and droughts. This study examined the applicability as well as challenges of the object-based image analysis method for developing a land cover image classification algorithm, which can support the fast thematic mapping of wide agricultural areas on a regional scale. In order to test the applicability of RapidEye`s multi-temporal spectral information for differentiating agricultural land cover types, the integration of other GIS data was minimized. Under this circumstance, the land cover classification accuracy at the study area of Kimje (1,300㎢) was 80.3%. The geometric resolution of RapidEye, 6.5m showed the possibility to derive the spatial features of agricultural land use generally cultivated on a small scale in Korea. The object-based image analysis method can realize the expert knowledge in various ways during the classification process, so that the application of spectral image information can be optimized. An additional advantage is that the already developed classification algorithm can be stored, edited with variables in detail with regard to analytical purpose, and may be applied to other images as well as other regions. However, the segmentation process, which is fundamental for the object-based image classification, often cannot be explained quantitatively. Therefore, it is necessary to draw the best results based on expert`s empirical and scientific knowledge.

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