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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이수봉 (Konkuk University) 라푸히엔 (Konkuk University) 어양담 (Konkuk University) 편무욱 (Konkuk University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제33권 제1호
발행연도
2015.2
수록면
1 - 9 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

대기보정된 Landsat TM 영상으로부터 모의영상 제작
이수봉 ,  라푸히엔 ,  어양담 외 1명 한국측량학회지 2015.02 학술저널

2014

Landsat TM 영상을 위한 간략대기보정
이수봉 ,  라푸히엔 ,  어양담 외 1명 대한토목학회 학술대회 2014.10 학술대회자료

초록· 키워드

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원격탐사영상의 기상조건과 계절에 따른 모의는 영상 전처리 단계 중 대기보정 알고리즘의 역방향 구현을 통해 수행될 수 있다. 본 연구는 상용 원격탐사영상처리 프로그램에서 제공되는 대기보정기능으로 보정된 Landsat영상을 특정기상조건이 고려된 대기보정 이전 상태로 모의하는 방법을 실험하였다. 실험에 적용한 방법은 Forster 알고리즘(1984)과 6S RTM (Radiative Transfer Model) 이고, 모의된 결과영상을 특정기상조건의 원영상과 비교하여 일치성을 분석하였다. 6S RTM을 적용한 결과가 Forster 알고리즘보다 일치성이 높았고, 결과연구대상지역 영상으로 모의영상을 제작한 결과, 원영상과의 평균 RMSE of DN difference가 9.35이고, 평균 R<SUP>2</SUP>는 0.7이였다. 결과적으로 참조 영상과 계절이 동일하고 시기가 유사한 모의영상 생성 시 실용적 활용 가능성을 입증하였다.
#Atmospheric Correction #Simulated Image #Surface Reflectance #6S Radiative Transfer Model #대기보정 #모의영상 #지표 반사도 #6S 복사 전달 모델

목차

Abstract
초록
1. 서론
2. 연구 자료 및 방법
3. 대기보정 알고리즘
4. 실험 및 분석
5. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Badarinath, K. V. S. / 2011 / Forest fire monitoring and burnt area mapping using satellite data: a study over the forest region of Kerala State, India / International Journal of Remote Sensing 32 (1) : 85 ~ 102 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Chander, G. / 2003 / Revised Landsat-5 TM radiometric calibration procedures and postcalibration dynamic ranges / IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41 (11) : 2674 ~ 2677 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 어양담 / 2008 / Supervised Classification Using Training Parameters andPrior Probability Generated from VITD- The Case of QuickBird Multispectral Imagery / 대한원격탐사학회지 24 (5) : 517 ~ 524 google schola 4. [인터넷자원] - FLAASH, User’s Guide / / Atmospheric Correction Module: QUAC and FLAASH User’s Guide: Version 4.7 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Forster, B. C. / 1984 / Derivation of atmospheric correction procedures for LANDSAT MSS with particular reference to urban data / International Journal of Remote Sensing 5 (5) : 799 ~ 817 google schola

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