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한반도 토지피복도 제작을 위한 다시기 Landsat ETM+ 영상의 정합 방법 (Multi-temporal Landsat ETM+ Mosaic Method for Generating Land Cover Map over the Korean Peninsula)

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최초등록일 2025.07.14 최종저작일 2010.04
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한반도 토지피복도 제작을 위한 다시기 Landsat ETM+ 영상의 정합 방법
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    • 🛰️ 한반도 전역의 토지피복도 제작을 위한 전문적인 영상 정합 방법론 제시
    • 📊 다중시기 Landsat ETM+ 영상의 정확한 분류 및 상대복사보정 기법 소개
    • 🌍 지리정보 분야에서 실무적으로 활용 가능한 구체적인 연구 방법론 제공

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    서지정보

    · 발행기관 : 대한원격탐사학회
    · 수록지 정보 : 대한원격탐사학회지 / 26권 / 2호 / 87 ~ 98페이지
    · 저자명 : 김선화, 강성진, 이규성

    초록

    한반도 전역과 같은 상대적으로 넓은 지역의 정확한 분류를 위해서는 단일 영상 분류 후 영상정합 방식보다는 영상 정합 후 분류방법이 보다 정확하다. 또한 다중시기 정보는 분류에 매우 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 한반도 전역을 대상으로 최적의 Landsat ETM+ 영상정합 방식을 제시하였다. 한반도 전역에 대해 2000년부터 2001년까지 획득된 총 65개의 Landsat ETM+영상을 이용하여 낙엽기, 이앙기, 개엽기 각각 정합 영상을 제작하였다. 이때 보다 정확한 영상정합을 위해 히스토그램 매칭, 중앙영상을 기준으로 한 1차 회귀식적용방법, Landsat 촬영 패스별로 적용한 1차 회귀식 적용방법, 총 세 가지 상대복사보정 방법을 적용하였다. 적용 결과, 패스별 상대복사보정한 결과가 그 보정 효과가 크면서, 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한 시기별 정합영상을 살펴보면, 개엽기의 정합영상이 타시기에 비해 상대적으로 인접한 영상 간 지표물의 변이가 다양하게 나타나는 것을 볼 수 있었다.

    영어초록

    For generating accurate land cover map over the whole Korean Peninsula, post-mosaic classification method is desirable in large area where multiple image data sets are used. We try to derive an optimal mosaic method of multi-temporal Landsat ETM+ scenes for the land cover classification over the Korea Peninsula. Total 65 Landsat ETM+ scenes were acquired, which were taken in 2000 and 2001. To reduce radiometric difference between adjacent Landsat ETM+ scenes, we apply three relative radiometric correction methods (histogram matching, 1st-regression method referenced center image, and 1st-regression method at each Landsat ETM+ path). After the relative correction, we generated three mosaic images for three seasons of leaf-off, transplanting, leaf-on season. For comparison, three mosaic images were compared by the mean absolute difference and computer classification accuracy. The results show that the mosaic image using 1st-regression method at each path show the best correction results and highest classification accuracy. Additionally, the mosaic image acquired during leaf-on season show the higher radiance variance between adjacent images than other season.

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