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표제지
제출문
요약문
목차
제1장 연구개발과제의 개요 11
제1절 연구 배경 및 목적 11
제2절 연구 목표 및 내용 12
제2장 원격탐사 자료 공공활용을 위한 정보 서비스 14
제1절 위성에서 본 한국의 하천 및 해안 서적 제작 14
1. 위성에서 본 한국의 하천 지형 14
2. 위성에서 본 한국의 해안 지형 18
3. 결론 22
제2절 위성영상 기반 공주시 관광정보 시스템 개발 23
1. 공주시 관광정보 시스템 개발 23
제3절 원격탐사 교육 및 대외 활동 31
제3장 지상분야 활용 기반 기술 개발 32
제1절 암석분광과 ASTER 영상을 이용한 납석 광산 추출 32
1. 서론 32
2. 연구지역 개요 35
3. 연구결과 및 고찰 38
4. 결론 44
제2절 의사결정 트리 기반의 산사태 응용기법 개발 46
1. 연구 목적 및 범위 46
2. 연구 방법 47
3. 연구 결과 53
4. 결론 59
제3절 위성영상과 분광정보를 이용한 도로 표면 분석 60
1. 서론 60
2. 연구내용 및 방법 61
3. 영상자료 처리 63
4. 도로표면 분석 64
5. 결론 64
제4절 위성자료 기반의 자동 변화탐지 컴포넌트 개발 65
1. 연구 내용 65
2. 자동 변화탐지 컴포넌트의 개발 65
3. 대전 시계열 IKONOS 위성영상을 이용한 토지피복 변화추출 활용사례 69
4. 석탄 폐광산 지역의 산지복구 변화 모니터링 연구 활용사례 72
제4장 결론 77
참고문헌 78
부록 82
부록1. “위성에서 본 한국의 하천지형” 서적 요약 83
부록2. “위성에서 본 한국의 해안지형” 서적 요약 93
Table 2.1.1. 지형분류에 의한 25개 하천지형경관 16
Table 2.1.2. 지형분류에 의한 25개 해안지형경관 20
Table 2.2.1. 공주시 위성지도에 사용된 KOMPSAT-2 영상 목록 24
Table 2.3.1. 2008년 주요 원격탐사 교육 및 대외활동 목록 31
Table 3.1.1. ASTER 파장대 38
Table 3.2.1. 트리 구축 알고리즘 51
Table 3.2.2. 사용 데이터 종류 및 특징 53
Table 3.2.3. 속성값의 매핑 코드 55
Table 3.2.4. 트레이닝 결과(Pruning (CF = 0.5), m-weight : 2) 56
Table 3.2.5. Rule sets from decision tree(C = 0.5, m-weight = 0.5) 58
Table 3.3.1. 위성영상 자료 62
Fig. 1.2.1. 2008년도 연구 목표 및 내용 13
Fig. 2.1.1. 하천 지형 서적의 표지 및 하천지형의 예. 17
Fig. 2.1.2. 해안 지형 서적의 표지 및 하천지형의 예. 21
Fig. 2.2.1. 공주시 행정경계와 KOMPSAT-2 영상 25
Fig. 2.2.2. 위성지도 최대 축소화면(좌: 160m)과 최대 확대화면(우: 1m) 27
Fig. 2.2.3. 관광속성정보 심볼 분류 27
Fig. 2.2.4. 공주시 3차원 관광정보시스템 메인화면 28
Fig. 2.2.5. 지도제어 버튼 29
Fig. 2.2.6 .공주시 관광정보시스템 도움말 화면 30
Fig. 2.3.1. KSRS 및 ISRS 2008 부스 운영 및 홍보물 31
Fig. 3.1.1. ASTER 자료를 이용한 연구지역 위치도 34
Fig. 3.1.2. 연구지역의 지질도 (축척 1:50,000) 34
Fig. 3.1.3. 중앙납석광산 전경사진 36
Fig. 3.1.4. 납석의 품위별 분광특성 분석 결과 39
Fig. 3.1.5. 방해석류와 납석류의 분광특성과 ASTER 밴드 간의 상관성 41
Fig. 3.1.6. ASTER TIR 밴드의 분광복사 42
Fig. 3.1.7. 제안된 모델 적용결과 영상, (a) Pyrophyllite index, (b) calcite index, (c) mafici ndex 43
Fig. 3.1.8. ASTER 영상을 이용한 납석 광화대 추출 결과(Red - pyrophyllite; Green -calcite; Blue - mafic). 44
Fig. 3.2.1. 의사결정 트리의 구조 48
Fig. 3.2.2. 연구지역에서의 산사태 분포 54
Fig. 3.2.3. Table 3.2.4 ⓐ Normal tree의 결과 57
Fig. 3.2.4. Table 3.2.4 ⓑ Probability tree의 결과 58
Fig. 3.3.1. NASA JPL 분광라이브러리(아스팔트) 61
Fig. 3.3.2. 한국지질자원연구원 분광라이브러리(아스팔트와 콘크리트) 62
Fig. 3.3.3. Empirical line 보정법에 의한 밝기값의 분광반사율값으로의 변환 63
Fig. 3.3.4. 한밭대로에 대한 분석결과와 MCI 지수값의 비교 64
Fig. 3.4.1. 자동 변화탐지 컴포넌트의 처리 단계 66
Fig. 3.4.2. 자동 변화탐지 컴포넌트의 기본 인터페이스 66
Fig. 3.4.3. 이진 변화탐지 처리 단계 67
Fig. 3.4.4. 사용된 변환영상 별 분류 정확도 비교 70
Fig. 3.4.5. 변환영상으로부터 이진 변화 매스크 추출 결과 70
Fig. 3.4.6. 현장 조사 자료의 Web-GIS 공간DB 구축 71
Fig. 3.4.7. 이진 변화 마스크의 Web-GIS 기반 이력관리의 예 71
Fig. 3.4.8. 실험에 사용된 Landsat 위성자료들의 취득 시기 73
Fig. 3.4.9. 연속적인 임계치별 정확도 평가 곡선 74
Fig. 3.4.10. 자동 변화탐지 컴포넌트 처리 결과 74
Fig. 3.4.11. 변화탐지 결과의 현장 검증 75
Fig. 3.4.12. Web-GIS 기반 공간DB 구축의 예 76
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