넓은 면적의 유역에 대한 홍수유출모형 및 수문분석에서 중요한 인자로 이용되는 토지피복 정보를 얻기 위하여 인공위성 영상이 많이 활용되고 있다. 도시지역과 같이 다양한 형태의 토지...
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2006
-
568
KCI등재,SCOPUS,ESCI
학술저널
565-574(10쪽)
13
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넓은 면적의 유역에 대한 홍수유출모형 및 수문분석에서 중요한 인자로 이용되는 토지피복 정보를 얻기 위하여 인공위성 영상이 많이 활용되고 있다. 도시지역과 같이 다양한 형태의 토지...
넓은 면적의 유역에 대한 홍수유출모형 및 수문분석에서 중요한 인자로 이용되는 토지피복 정보를 얻기 위하여 인공위성 영상이 많이 활용되고 있다. 도시지역과 같이 다양한 형태의 토지피복이 혼재하는 공간에서는 보다 세분화된 토지피복 정보가 필요하나, 기존의 다중분광영상을 이용한 수문학적 토지피복 분류에 있어서 기존의 다중분광영상 보다 분류등급을 세분화하고 분류정확도를 향상시킬 수 있는 가능성을 밝히고자 한다. 미국 농무부 토양보전국(USDA SCS)의 도시지역 수문학적 토지피복분류를 목표로 서울지역의 Hyperion영상을 분석하였다. 도시지역의 피복특성을 감안하여 투수성 및 불투수성 표면특성을 대표하는 8개의 endmember를 선정하여 분광혼합분석을 수행하였다. 분광혼합분석 결과 얻어진 각 endmember의 점유비율을 조합하여 17개 등급의 수문학적 토지피복제도를 제작하였다. 분광혼합분석을 적용하여 얻어진 토지피복도의 정확도를 10곳의 표본점에 대한 항공사진 판독 결과를 통하여 검정한 결과, 미국 농무부에서 제시한 수문학적 토지피복등급이 비교적 정확하게 분류되었다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Satellite images have been used to obtain land cover information that is one of important factors for hydrological analysis over a large area. In urban area, more detailed land cover data are often required for hydrological analysis because of the rel...
Satellite images have been used to obtain land cover information that is one of important factors for hydrological analysis over a large area. In urban area, more detailed land cover data are often required for hydrological analysis because of the relatively complex land cover types. The number of land cover classes that can be classified with traditional multispectral data is usually less than the ones required by most hydrological uses. In this study, we present the capabilities of hyperspectral data (Hyperion) for the classification of hydrological land cover types in urban area. To obtain 17 classes of urban land cover defined by the USDA SCS, spectral mixture analysis was applied using eight endmembers representing both impervious and pervious surfaces. Fractional values from the spectral mixture analysis were then reclassified into 17 cover types according to the ratio of impervious and pervious materials. The classification accuracy was then assessed by aerial photo interpretation over 10 sample plots.
참고문헌 (Reference)
1 "초분광원격탐사의 특성 처리기법 및 활용현황" 341-369, 2005
2 "위성자료를 이용한 미계측 특정지역의 하전재해 분석을 위한 기초연구" 1998b
3 "위성영상의 분류정확도가 도시 강우-유출 모형의 예측 정도에 미치는 영향" 한국지리정보학회 16-24, 2002
4 "위성영상 피복분류에 대한 CN값 산정" 985-998, 2004
5 "수문학 및 수자원 관리를 위한 원격탐사 기술" 58-69, 1998a
6 "분광혼합분석 기법에 의한 산림피복 정보의 특성 분석" 411-419, 2003
7 "공간해상도에 따른 유역평균 SCS-CN값 변화에 관한 연구" 361-368, 2004
8 "Spectrometry for urban area remote sensing-development and analysis of a spectral library from 350 to 2400nm Remote Sensing of Environment" 304-319, 2004
9 "Spectral Unmixing" 44-57, 2002
10 "Remote Sensing in Hydrology Journal of Hydrology" 239-265, 1988
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11 "Remote Sensing in Hydrology" University Press 1991
12 "Processing Hyperion and ALI for forest classification" 1321-1331, 2003
13 "Normalized spectral mixture analysis for monitoring urban composition using ETM+ imagery Remote Sensing of Environment" 480-492, 2004
14 "Normalized spectral mixture analysis for monitoring urban composition using ETM+ imagery Remote Sensing of Environment" 480-492, 2004
15 "Landsat 영상을 이용한 CN값 산정에 관한 연구" 735-743, 2001
16 "Landsat 영상과 DTM자료의 하천유역 해석에의 응용기법 개발" 117-131, 1986
17 "Imaging Spectrometry" Kluwer Academic Publisher 2004
18 "A spectral based recognition of the urban environment using the visible and near infrared spectral region A case study over Tel Aviv International Journal of Remote Sensing" Saaroni 2193-2218, 2001
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단보 : 삼각벡터구조를 이용한 고해상도 위성 단영상에서의 건물 높이 추출
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2006-07-24 | 학술지등록 | 한글명 : 대한원격탐사학회지외국어명 : Korean Journal of Remote Sensing | |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.52 | 0.52 | 0.54 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.53 | 0.44 | 0.725 | 0.12 |