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RADARSAT SAR 자료를 이용한 제주도 선구조 연구 및 용천 특성 연구
원중선 ( J. S. Won ),류주형 ( J. H. Ryu ),지광훈 ( K. H. Chi ) 大韓遠隔探査學會 1998 大韓遠隔探査學會誌 Vol.14 No.4
제주도 지질학적 선구조 및 용천연구를 위한 RADARSAT SAR의 활용 타당성 검토 연구가 Canadain Space Agency의 도움으로 얻어진 2종류 다른 모드를 갖는 SAR 자료를 이용하여 수행되었다. 제주도는 현무암이 우세한 화산섬으로 지질학적 선구조의 발달이 매우 미약하나, 본 연구결과 기존에 Landat TM 만을 이용하여 얻어진 선구조보다 많은 선구조를 추출할 수 있었다. 이는 특히 TM과 다른 관측방향과 입사각을 갖는 RADARSAT SAR 영상자료를 함께 사용함으로서, 보다 다양한 파장과 관측형태를 활용할 수 있는 장점을 극대화 할 수 있는 것으로 사료된다. 본 지역에서 연안에 발달한 용천의 분포와 선구조 혹은 수계망과의 연관은 거의 없는 것으로 사료되나, 중산간 지역에 발달한 일부 용천은 선구조와 연관되어 발달한 것으로 사료된다. SAR 및 광학원격탐사 자료를 이용한 용천의 위치파악을 위한 연구결과는 예상보다 힘든 것으로 나타났다. 이를 위해 열적외선 관측자료를 이용한 연안의 온도분포와 관측된 SAR 자료로부터 정규화된 레이더단면을 이용한 분석이 실시되었다. 해수의 온도는 소규모의 온도 이상분포가 방사상으로 나타나는 경우 가장 용천의 위치와 연관성이 높은 것으로 판단되나 해상도가 충분하지 못하며, SAR의 경우 해상의 상태와 speckle 잡음의 영향으로 육지에 어느 정도 대규모의 저수지가 발달하지 않는 경우를 제외하고는 용천의 위치를 파악하는 데는 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 본 지역에 얻어지는 SAR 자료의 speckle 및 영상특성은 입사각에 매우 민감하며, 특히 작은 입사각을 갖는 ERS-l의 경우가 비교적 큰 입사각을 갖는 RADARSAT SAR 영상보다 낮은 speckle 잡음비와 구조적 특징을 잘 반영하였다. 따라서 향후 제주도 지역에 대한 RADARSAT SAR 영상 획득을 위해서는 약 30˚ 이하의 낮은 입사각을 갖는 모드를 이용하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다. Two RADARSAT SAR images with different modes were acquired by Canadian Space Agency to test the effectiveness of geological lineament extraction and spring water detection over the Cheju Island. Geological lineaments are poorly developed this basalt dominant volcanic island, but more linear features can be extracted when SAR and TM images are simultaneously analyzed than when TM image alone is used. This results mainly owe to the facts that RADARSAT SAR systems are able to provide data with different frequencies, azimuth, and incidence angles. Distribution of spring water along coast is poorly correlated with geological lineaments or drainage pattern, but those in middle range of mountain region are developed along geological lineaments. Detection of spring water using remotely sensed images are turned out to be very difficult to achieve. Radial shaped sea surface temperature anomaly derived from TM thermal band should be the best candidate for spring water, but the resolution is not high enough. We also investigate the normalized radar cross section (or sigma naught) converted from RADARSAT and ERS-1 SAR data but to fail to discriminate the spring water effectively except where relatively large water mass is observed on land side. Speckle noise and irregularity in physical sea surface condition are the serious obstacles for this application. ERS-1 SAR image acquired in low incidence angle was more useful for geological lineament estimation and water body study than RADARSAT SAR images with high incidence angles. Therefore the selection of incidence angle is critical in geological and spring water applications of SAR images, and low incidence angles less than about 30° are recommended to monitor the Cheju volcanic island.
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지질학적 활용을 위한 Landsat TM 자료의 자동화된 선구조 추출 알고리즘의 개발
원중선 ( J. S. Won ),김상완 ( S. W. Kim ),민경덕 ( K. D. Min ),이영훈 ( Y. H. Lee ) 大韓遠隔探査學會 1998 大韓遠隔探査學會誌 Vol.14 No.2
위성영상으로부터 자동화된 선구조 추출 알고리즘은 지형적 특정에 따라 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 국내 지형은 주로 산악지형에 가깝지만 충적층 지대가 함께 발달되어 있으며 이와 같은 충적층은 종종 단층과 같은 주요 선구조를 이루고 있다. 그러나 기존의 방법들은 이와 같은 복합적인 지형에 대해 적용하는데 여러 가지 문제점들이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 이러한 지형적 특징을 나타내는 지역에 적용 가능한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 위성영상으로부터 선구조 요소와 비 선구조 요소로 구분되는 이진영상을 생성하기 위해 DSTA(Dynamic Segment Tracing Algorithm)를 개발하였다. DSTA는 선구조 추출시 발생하는 태양 방위각에 따른 선택적 증감효과를 제거하고 동적 소창문(dynamic sub window)의 사용에 의해 명암차가 낮은 지역에서의 잡음(noise)을 상당히 제거하였다. 또한, 충적층 처리 루틴은 충적층 지역에서 나타나는 잡음 대부분을 제거하여 효과적으로 선구조를 추출할 수 있었다. 이진영상으로부터 선구조의 양끝점을 결정하기 위해 일반 영상자료 처리에 이용되고 있는 Hierarchical Hough 변환 또는 Generalized Hough 변환을 지질학적 적용에 적합하도록 결합연산 과정을 결합한 ALEHHT(Automatic Lineament Extraction by Hierarchical Hough Transform) 및 ALEGHT (Automatic Lineament Extraction by Generalized Hough Transform) 알고리즘을 개발하였으며, 이를 이용하여 지질학적으로 이용 가능한 선구조를 구하였다. 본 연구에서 제안된 결합연산 과정은 두선 사이의 사이각(δβ), 수직거리(dij) 및 중점거리(dn)를 이용하였다. 개발된 알고리즘을 Landsat TM 자료에 적용하여 지질학적 선구조를 추출한 결과, 산악지역 및 충적층 지대에 발달한 선구조 모두 잘 추출되었으며 태양방위각에 평행한 서북서방향의 선구조 역시 잘 드러나고 있어 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 효과적으로 알고리즘을 사용하기 위해서는 적절한 입력변수의 사용이 필수적이며, 특히 ALEGHT의 입력변수 중 영상 정량화 간격(droh)에 의한 영향은 차후의 연구에서 수행, 보완되어야 할 것으로 사료된다. Automatic lineament extraction algorithms had been developed by various researches for geological purpose using remotely sensed data. However, most of them are designed for a certain topographic model, for instance rugged mountainous region or flat basin. Most of common topographic characteristic in Korea is a mountainous region along with alluvial plain, and consequently it is difficult to apply previous algorithms directly to this area. A new algorithm of automatic lineament extraction from remotely sensed images is developed in this study specifically for geological applications. An algorithm, named as DSTA(Dynamic Segment Tracing Algorithm), is developed to produce binary image composed of linear component and nonlinear component. The proposed algorithm effectively reduces the look direction bias associated with sun`s azimuth angle and the noise in the low contrast region by utilizing a dynamic sub window. This algorithm can successfully accomodate lineaments in the alluvial plain as well as mountainous region. Two additional algorithms for estimating the individual lineament vector, named as ALEHHT(Automatic Lineament Extraction by Hierarchical Hough Transform) and ALEGHT(Automatic Lineament Extraction by Generalized Hough Transform) which are merging operation steps through the Hierarchical Hough transform and Generalized Hough transform respectively, are also developed to generate geological lineaments. The merging operation proposed in this study is consisted of three parameters: the angle between two lines(δβ), the perpendicular distance(dij), and the distance between midpoints of lines(dn). The test result of the developed algorithm using Landsat TM image demonstrates that lineaments in alluvial plain as well as in rugged mountain is extremely well extracted. Even the lineaments parallel to sun`s azimuth angle are also well detected by this approach. Further study is, however, required to accommodate the effect of quantization interval(droh) parameter in ALEGHT for optimization.
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