원격탐사 영상의 대기보정

목차

1. 서론
1.1 프로젝트 배경
1.2 프로젝트 목적

2. 방법론
2.1 자료 다운로드
2.2 밴드 통합 및 자르기
2.3 DN->Radiance 변환
2.4 밴드 별로 태양복사조도 결정 및 태양의 천정각을 결정
2.5 AR, DOS, COST, The Ref TAUs 모델들의 각각의 방법에 의해 데이터의 밴드1, 2, 3, 4의 대기보정 후 반사도를 구한다.

3. 결과
3.1 Sand, City, Forest, Snow, Water 특징에 가장 가까운 지역을 적합하게 선택
3.2 모델에 따른 지역별 분석
3.3 지역별 모델에 따른 반사도 비교

4 결론

본문내용

서론
프로젝트 배경
광확영상을 이용하여 지표의 특성을 분석하기 위해서는 지표물체의 반사량을 관측해야한다.
대기의 산란, 흡수, 투고의 성질에 의해서 지표물체의 반사도를 정확히 계산하기 어려운 점이 있다.
지표의 반사도를 추정하기 위해서는 대기효과를 효과적으로 제거해야 된다.
프로젝트 목적
각각의 영상 기반 대기 보정을 취득한 광학 영상에 수행해본다.
영상 기반 대기 보정 모델들의 특성을 이해하고 각각의 결과에 따른 반사도 차이를 알아본다.
지표면(수목, 물, 도심지, 사막)에 따라 밴드별 상대적인 반사도 차이를 비교 및 분석한다.

<중 략>

스위스 지역의 영상을 다운받아 AR, DOS, COST 및 DEF TAUs 모델을 각각 적용하여 대기보정을 수행했다.
다운 받은 영상의 밴드는 8개지만 가시광선과 NIR영역대의 4개의 밴드만 사용한다.
각각의 모델의 결과를 비교하기 위해 모래, 도시, 숲, 눈, 물을 비교하였다.
비교하기 위해 선택한 지점은 영상에서 가시적으로 선택하였기 때문에 예상과 다른 결과가 나올 가능성이 있다.
각각의 모델에 따른 지역별 분석
4개의 모델에서 각각의 지표면에 대한 결과가 대체적으로 비슷한 것을 알 수 있다.
Band1은 레일리 산란이 이루어지기 때문에 Snow와 같이 반사도가 확실히 구분되는 특성을 가지는 표면을 제외하고는 Band1의 반사도 값으로만 지표면을 확실히 구분하긴 어렵다
AR 모델에서 Band1, 2, 3가 가시광선 영역 대역인데 다른 두 개의 모델에 비해 반사도가 높게 측정되었다.

참고자료

· 없음