(Fig. 2.1.1. Landsat 7 ETM+ SLC 상태에 따른 영상 품질)=6,36,1

(Fig. 2.1.2. 미국 NASA Stennis Space Center 검보정 site)=7,37,1

(Fig. 2.1.3. DLGv32, DEM 3d 프로그램 및 배포 실적)=8,38,1

(Fig. 2.1.4. EC Framework Programme 6 GMES IP Geoland의 기본 개념)=10,40,1

(Fig. 2.1.5. 환경부 환경지리정보 인트라넷)=11,41,1

(Fig. 2.1.6. 해양수산부 통합연안관리정보시스템)=11,41,1

(Fig. 3.1.1. 다목적실용위성 1호 EOC 영상배포 현황)=14,44,1

(Fig. 3.1.2. 다목적실용위성 1호 EOC 한반도 모자이크 영상)=15,45,1

(Fig. 3.1.3. 다목적실용위성 1호 OSMI 영상배포 현황)=16,46,1

(Fig. 3.1.4. 다목적 실용위성 1호 EOC 월별 영상 수집 현황)=17,47,1

(Fig. 3.1.5. 다목적실용위성 1호 EOC 월별 촬영패스 현황)=18,48,1

(Fig. 3.1.6. 다목적실용위성 1호 EOC 월별 유효패스 현황)=18,48,1

(Fig. 3.1.7. 다목적실용위성 2호 검색시스템 사용자 인터페이스)=20,50,1

(Fig. 3.1.8. 한국항공우주연구원 위성영상 통합검색시스템)=21,51,1

(Fig. 3.1.9. 다목적실용위성 1호 자료 사용자그룹)=22,52,1

(Fig. 3.1.10. 다목적실용위성 2호 자료 활용분야)=24,54,1

(Fig. 3.1.11. 다목적실용위성 2호 활용분야 조사서 양식)=24,54,1

(Fig. 3.1.12. 위성영상 활용의 연계성과 현 취약점)=27,57,1

(Fig. 3.1.13. 위성영상과 GIS의 연계 활용의 예)=39,69,1

(Fig. 3.1.14. EO Portal 시스템의 한국항공우주연구원 및 다목적실용위성 소개)=40,70,1

(Fig. 3.1.15. EO Portal 시스템의 다목적실용위성 EOC 영상검색 결과)=41,71,1

(Fig. 3.1.16. 독일 DLR의 세계 주요위성 수신현황)=43,73,1

(Fig. 3.1.17. 네덜란드 NLR의 RAPIDS 모바일 안테나)=44,74,1

(Fig. 3.1.18. 다목적실용위성 1호 유럽 직수신 보도자료)=44,74,1

(Fig. 3.1.19. 2005년 5월 5일 최초로 한반도 대전을 촬영한 PROBA CHRIS 영상)=45,75,1

(Fig. 3.1.20. 시스템 구성)=49,79,1

(Fig. 3.2.1. 다목적실용위성 활용 및 공공원격탐사센터 소식지 1호)=85,115,1

(Fig. 3.2.2. 다목적실용위성 활용 및 공공원격탐사센터 소식지 5호)=86,116,1

(Fig. 3.2.3. 다목적실용위성 및 공공원격탐사센터 홈페이지 연계/통합)=87,117,1

(Fig. 3.2.4. 다목적실용위성 활용 워크샵(2005))=88,118,1

(Fig. 3.2.5. 다목적실용위성 홍보 부스 운영)=89,119,2

(Fig. 3.2.6. 해외에서의 다목적실용위성 홍보 사례)=91,121,2

(Fig. 3.2.7. 유럽우주청 홈페이지를 통한 다목적실용위성 홍보)=92,122,1

(Fig. 3.2.8. 다목적실용위성 1호 EOC Pass 영상)=94,124,1

(Fig. 3.2.9. 각 거리별 사용된 기준점 현황)=95,125,1

(Fig. 3.2.10. Single Ground Point Intersection의 좌표변환과정)=96,126,1

(Fig. 3.2.11. SGPI로 계산된 Pass# 10327 영상의 거리별 지상좌표 오차 분포)=100,130,1

(Fig. 3.2.12. SGPI로 계산된 Pass# 15291 영상의 거리별 지상좌표 오차 분포)=100,130,1

(Fig. 3.2.13. 공간교차이론)=101,131,1

(Fig. 3.2.14. Pass# 10327 & 15291 영상을 SPl로 계산된 지상좌표의 거리별 오차분포)=103,133,1

(Fig. 3.2.15. 번들조정에 사용된 좌우 영상 및 기준점 및 검사점 분포)=105,135,1

(Fig. 3.2.16. 오차 분포)=107,137,1

(Fig. 3.2.17. 일부 영역의 번들조정 결과를 전체 Pass에 적용한 후 거리별 정확도)=108,138,1

(Fig. 3.2.18. 보정된 Ancillary 결과를 전체 Pass에 적용한 후 거리별 정확도 분포도)=110,140,1

(Fig. 3.2.19. 프로그램 흐름도)=114,144,1

(Fig. 3.2.20. 메인 화면)=115,145,1

(Fig. 3.2.21. 입력 파일)=115,145,1

(Fig. 3.2.22. 결과 파일)=116,146,1

(Fig. 3.3.1. Focusing Mechanism)=120,150,1

(Fig. 3.3.2. 전라남도 고흥군 내의 항공센터 부지 위치)=129,159,1

(Fig. 3.3.3. 고흥 간척지 항공센터 부지 위치 (하늘색 정사각형))=129,159,1

(Fig. 3.3.4. 고흥항공센터 부지 내의 부채꼴 Target의 설치 위치)=130,160,1

(Fig. 3.3.5. 공사 전의 고흥항공센터 부지 계류장)=131,161,1

(Fig. 3.3.6. 부채꼴 Target 기본 설계도)=132,162,1

(Fig. 3.3.7. 부채꼴 Target 설계도면)=133,163,1

(Fig. 3.3.8. 부채꼴 Target 측량 및 설치된 사진)=134,164,1

(Fig. 3.3.9. 외국 위성으로 촬영한 부채꼴 Target의 영상)=134,164,1

(Fig. 3.3.10. 입력 Target & Brightness)=135,165,1

(Fig. 3.3.11. 출력 Target & Brightness)=135,165,1

(Fig. 3.3.12. Square-Wave MTF, Contrast Transfer Function)=136,166,1

(Fig. 3.3.13. Tarp Target 설치 장면)=137,167,1

(Fig. 3.3.14. Tarp Target의 반사율 측량 결과)=138,168,1

(Fig. 3.3.15. 외국 위성 촬영 영상)=138,168,1

(Fig. 3.3.16. Edge Target을 통해 MTF를 계산하는 방법)=139,169,1

(Fig. 3.3.17. 영상으로부터 Edge Line을 찾은 방법)=139,169,1

(Fig. 3.3.18. Pulse Target을 이용한 MTF 값 계산 방법)=140,170,1

(Fig. 3.3.19. Pulse Target을 이용하여 Quickbird MTF 값을 계산한 예)=140,170,1

(Fig. 3.3.20. Edge 및 Pulse Target으로부터 SNR 값을 구하는 방법)=141,171,1

(Fig. 3.3.21. Radiometric Calibration의 수행 방법)=141,171,1

(Fig. 3.3.22. 외국 위성 영상에 대한 Absolute Radiometric Calibration 결과)=142,172,1

(Fig. 3.3.23. 영상기준점 및 기준점 수에 따른 정확도 비교)=144,174,1

(Fig. 3.3.24. 기준점 구축 현황도)=145,175,1

(Fig. 3.3.25. 지형정보구축에 사용된 Test-Bed 1차년도 IKONOS 영상)=146,176,1

(Fig. 3.3.26. 영상좌표계)=150,180,1

(Fig. 3.3.27. 1차년도 영상기준점 분포도, IKONOS PO_4513_pan_0000000.raw)=151,181,1

(Fig. 3.3.28. 1차년도 영상기준점 분포도, IKONOS PO_4513_pan_0010001.raw)=152,182,1

(Fig. 3.3.29. 영상기준좌표계)=158,188,1

(Fig. 3.3.30. 원탐과제 3단계 1차년도 사업에 사용된 영상기준점 배치도)=163,193,1

(Fig. 3.3.31. 다목적실용위성 2호Test Site)=164,194,1

(Fig. 3.3.32. 초기 위성운영기간동안 다목적실용위성 2호 예상궤적)=166,196,1

(Fig. 3.3.33. 대전 지역 GCP 지도)=167,197,1

(Fig. 3.3.34. 대전 지역 GCP 영상)=168,198,1

(Fig. 3.3.35. 고흥 간척지 GCP 설계)=168,198,1

(Fig. 3.3.36. 고흥 간척지 GCP 구축 작업 흐름도)=169,199,1

(Fig. 3.3.37. 고흥 간척지 GCP Target)=169,199,1

(Fig. 3.3.38. 두 평면사이의 투영변환)=170,200,1

(Fig. 3.3,39. Pushbroom 영상의 영상취득 및 공선조건)=173,203,1

(Fig. 3.3.40. 다목적실용위성 2호 위성체 및Telescope 구성도)=177,207,1

(Fig. 3.3.41. PAN 채널과 픽셀 구성도)=178,208,1

(Fig. 3.3.42. 다목적실용위성 2호 MSC 운영개념도)=180,210,1

(Fig. 3.3.43. ECEF 좌표계)=181,211,1

(Fig. 3.3.44. ECI 좌표계)=181,211,1

(Fig. 3.3.45. LVLH 좌표계)=182,212,1

(Fig. 3.3.46. S/C Body 좌표계)=182,212,1

(Fig. 3.3.47. 기준좌표계의 상호변환)=183,213,1

(Fig. 3.3.48. SaTReC 영상처리시스템의 시험영상 처리결과)=185,215,1

(Fig. 3.3.49. 입력데이터부분을 수정한 후 시험영상처리 결과)=189,219,1

(Fig. 3.3.50. Datron 1R 영상을 입력한 시험영상처리 결과)=190,220,1

(Fig. 3.3.51. 자세기준좌표를 수정, Datron 1R 영상을 입력한 시험영상처리 결과)=191,221,1

(Fig. 3.3.52. Model Of GIQE)=194,224,1

(Fig. 3.3.53. MSC NUC 작업의 결과)=198,228,1

(Fig. 3.3.54. PAN OBRC의 구조)=200,230,1

(Fig. 3.3.55. MS OBRC의구조)=200,230,1

(Fig. 3.3.56. Calculation Of NUC (Table Parameters)=206,236,1

(Fig. 3.3.57. Description Of The Basic Statistical Approach)=206,236,1

(Fig. 3.3.58. PAN Focussing 설계도면)=208,238,1

(Fig. 3.3.59. PAN Focussing 구조)=208,238,1

(Fig. 3.3.60. MS Focussing 설계도면)=209,239,1

(Fig. 3.3.61. MS Focussing 구조)=210,240,1

(Fig. 3.3.62. Pitch Tilt 방법으로 Focussing을 위한 영상 촬영 방법)=211,241,1

(Fig. 3.3.63. Focussing 검보정을 위해 제안되는 검보정 Target의 모습)=212,242,1

(Fig. 3.3.64. 오른쪽 영상은 초점이 0.2mm 어긋난 경우의 영상)=213,243,1

(Fig. 3.3.65. 초점이 0.2mm 어긋난 경우의 MTF 값의 변화)=213,243,1

(Fig. 3.4.1. 다목적실용위성 1호 EOC 영상자료 처리 시스템)=215,245,1

(Fig. 3.4.2. 사용된 다목적실용위성 1호 EOC 1R 영상)=216,246,1

(Fig. 3.4.3. 다목적실용위성 1호 EOC 월별 영상자료의 기초 통계치)=217,247,1

(Fig. 3.4.4. 다목적실용위성 1호 EOC 월별 DN 분포 현황)=218,248,1

(Fig. 3.4.5. EOC 6월(좌), 10월(우) 영상 분광특성 비교)=219,249,1

(Fig. 3.4.6. 6월(In.Angle:-1.7817), 10월(In.Angle:30.5970) 영상의 DN 분포)=219,249,1

(Fig. 3.4.7. 6월(좌), 10월(우) 영상의 지형ㆍ지물 판별력 비교)=220,250,1

(Fig. 3.4.8. Test Site 지역의 월별 EOC 영상의 기초 통계치 비교)=221,251,1

(Fig. 3.4.9. Test Site 지역의 기초 통계치 비교)=222,252,1

(Fig. 3.4.10. Test Site 지역의 월별 EOC 영상의 DN 분포 현황)=222,252,1

(Fig. 3.4.11. 3월, 4월 EOC 영상 DN 분포)=222,252,1

(Fig. 3.4.12. 5월, 9월 EOC 영상 DN 분포)=223,253,1

(Fig. 3.4.13. 10월, 11월, 12월 EOC 영상 DN 분포)=223,253,1

(Fig. 3.4.14. 지상의 주요 Target 별 DN 분포 현황)=224,254,1

(Fig. 3.4.15. 지상의 주요 Target 별 DN 분포 현황(3월, 4월))=225,255,1

(Fig. 3.4.16. 지상의 주요 Target 별 DN 분포 현황(5월, 9월))=225,255,1

(Fig. 3.4.17. 지상의 주요 Target 별 DN 분포 현황(10월, 11월, 12월))=225,255,1

(Fig. 3.4.18. 지상의 주요 Target 별 평균 DN 값)=226,256,1

(Fig. 3.4.19. 국립지리원 원본 분류코드(좌) 및 수정분류 코드(우))=230,260,1

(Fig. 3.4.20. 다목적실용위성 영상자료를 이용한 토지이용도 제작)=232,262,1

(Fig. 3.4.21. 다목적실용위성 영상자료로부터 추출된 토지이용현황별 면적)=233,263,1

(Fig. 3.4.22. 다중시기별 도시지역 토지이용 변화)=234,264,1

(Fig. 3.4.23. 대전지역 다중시기 토지이용도)=235,265,1

(Fig. 3.4.24. 용도별 증감 추이)=237,267,1

(Fig. 3.4.25. 도시화지역 구별, 용도별 변화 추이)=237,267,1

(Fig. 3.4.26. 인구 및 주거지 변화와 인구밀도)=238,268,1

(Fig. 3.4.27. 1995년과 2003년 사이의 녹지 및 도시화 지역변화)=240,270,1

(Fig. 3.4.28. 구별 및 동별, 년도별 토지이용 변화 추이)=240,270,1

(Fig. 3.4.29. 정밀 DSM 제작흐름도)=244,274,1

(Fig. 3.4.30. 작업 대상지역, IKONOS 영상)=245,275,1

(Fig. 3.4.31. 항공사진 표정도)=246,276,1

(Fig. 3.4.32. 대전 일부지역 기준점 배치)=247,277,1

(Fig. 3.4.33. PPA와 사진좌표계의 중심)=249,279,1

(Fig. 3.4.34. Radial Lens Distortion 자료)=250,280,1

(Fig. 3.4.35. 촬영당시 사진의 기하)=253,283,1

(Fig. 3.4.36. 지상의 좌표계와 평행하게 회전된 사진의 기하)=254,284,1

(Fig. 3.4.37. DPW770을 이용한 광속조정법)=255,285,1

(Fig. 3.4.38. 좌측영상의 패치영상과 우측영상의 검색창)=256,286,1

(Fig. 3.4.39. 대상지역에 대한 수치표고자료)=258,288,1

(Fig. 3.4.40. 정사영상 생성 원리)=259,289,1

(Fig. 3.4.41. 정사영상 생성과정)=260,290,1

(Fig. 3.4.42. 대전일부지역 도화결과)=261,291,1

(Fig. 3.4.43. 대전일부지역 정사영상의 예)=262,292,1

(Fig. 3.4.44. 복사보정 과정)=264,294,1

(Fig. 3.4.45. Feathering)=266,296,1

(Fig. 3.4.46. 모자이크 영상)=266,296,1

(Fig. 3.4.47. Average Reflectance Difference(ㅿ(m)) For Satellite And Aircraft-Based Reflectance Factors, By Spectral Band TM 1-4. ㅿ(m) Was Computed For 14 Points:2 Targets x 7 Dates Per Band(Moran Et Al., 1992))=276,306,1

(Fig. 3.4.48. Satellite- And Aircraft-Based Reflectance Factor Estimates Four Bands (IM1-4), Two Targets(Vegetated And Bare Soil), And Seven Dates(Moran Et Al., 1992))=277,307,1

(Fig. 3.4.49. Root Mean Squared(RMS) Error Of Reflectance Factor Estimation For Data Limited To Surface Reflectance＜ 0.20, Using All Correction Methods(Moran et al., 1992))=277,307,1

(Fig. 3.4.50. Computed Satellite-Based Versus Measured Aircraft-Based Reflectance For TM Band 1, 2, 3, and 4 Using The Soils And Vegetation Data For Seven Dates From 23 July 1985 To 24 June 1986(Chavez, 1996))=279,309,1

(Fig. 3.4.51. Reflectance Results For Spectral-Bands TM 1, 2, 3, And 4 And An Overall Average, As Determined By Six Models For The Soil(a), And Vegetation(b) Targets. The Average Of The Absolute Difference Between The Computed And Aircraft-Based Measured Values Are Plotted(Chavez, 1996))=280,310,1

(Fig. 3.4.52. Difference Between LPGS And NLAPS 1G Product(USGS, 2003))=281,311,1

(Fig. 3.4.53. Landsat ETM+ Image(November 22, 2002) And 22 GCPs Extracted From The Digital Map Of 1:25,000(Left), And Location Of In-Situ Measurements(Right))=282,312,1

(Fig. 3.4.54. The Measured Surface Reflectance From Six Different Targets Using FieldSpec FR)=283,313,1

(Fig. 3.4.55. Comparisons Of Satellite-Derived Reflectance And In-Situ Measurements For Each Band : (a) Band 1 And Band 2)=287,317,1

(Fig. 3.4.56. Same As In (Fig. 3.4.55. Except For (b) Band 3 And Band 4)=288,318,1

(Fig. 3.4.57. A Comparison Of TOA And Case 1 Histogram Distribution Pattern)=290,320,1

(Fig. 3.4.58. Comparisons Satellite-Derived Surface Reflectance Of Case 1 And Case 2_1 With Measured Surface Reflectance)=290,320,1

(Fig. 3.4.59. Comparison Between Case 1 And Case 2_1 Reflectance)=291,321,1

(Fig. 3.4.60. Results Of Image-Based Atmospheric Correction)=292,322,1

(Fig. 3.4.61. Comparisons With TOA Using IKONOS Data)=292,322,1

(Fig. 3.4.62. Comparisons Of Image-Based Atmospheric Correction Using IKONOS Image: (a) Original, (b) Case 1 With Nadir View, And (c) Case I With 30 Degrees Off-Nadir)=293,323,1

(Fig. 3.4.63. Sky Radiometer의 관측 모식도)=297,327,1

(Fig. 3.4.64. Sky radiometer의 관측모습)=297,327,1

(Fig. 3.4.65. 한국항공우주연구원에 설치된 Sky Radiometer의 모습)=298,328,1

(Fig. 3.4.66. 2003/10/8, 20/24, 11/4일의 시간 변화에 따른 Solar Zenith Angle 변화)=308,338,1

(Fig. 3.4.67. 2003/10/8, 20/24, 11/4일의 시간 변화에 따른 에어로졸의 광학적 두께 분포)=309,339,1

(Fig. 3.4.68. 2003/10/8, 20/24, 11/4일의 시간 변화에 따른 Angstrom의 분포)=310,340,1

(Fig. 3.4.69. Rural-Vis＝23km의 에어로졸 모델을 이용해 Simulation한 TOA값과 1m급 위성자료 DN과 비교를 통해 Absolute Radiometric Calibration한 결과)=311,341,1

(Fig. 3.5.1. Surface Station Of KMA)=313,343,1

(Fig. 3.5.2. Distribution Of Cloud Amount Observed At Surface Station During 1980-1999)=316,346,1

(Fig. 3.5.3. Frequency Of Cloud Amount Below 10% Observed At Surface Station During 1980-1999)=317,347,1

(Fig. 3.5.4. OMSP 12 OLS Visible Image(a) And Infrared Image(b) At 23:59 UTC 14 April 1998)=320,350,1

(Fig. 3.5.5. GMS Visible Image(a) And Infrared Image(b) At 00 UTC 15 April 1998)=321,351,1

(Fig. 3.5.6. DMSP 14 OLS Visible Image(a) And Infrared Image(b) At 00:15 UTC 20 September 1998)=322,352,1

(Fig. 3.5.7. GMS Visible Image(a) And Infrared Image(b) At 00 UTC 20 September 1998)=323,353,1

(Fig. 3.5.8. DMSP OLS Data Were Compared With Surface Observation(* : Infrared, Ο : Visible))=325,355,1

(Fig. 3.5.9. The MM5 Modeling System Flow Chart)=328,358,1

(Fig. 3.5.10. The Model Domain And Topography)=332,362,1

(Fig. 3.5.11. Distribution Of Radiation From 1515㎛ - 3533㎛ For (a) Sensitivity Of Gas, (b) Sensitivity Of Relative Humidity, (c) Sensitivity Of Hydrometeor, (d) Sensitivity Of Relative Humidity And Hydrometeor, (e) Senitivity Of Cloud Liquid Water And (f) Sensitivity Of Cloud Ice)=347,377,1

(Fig. 3.5.12. Distrfbution Of Cloud Amount Observed At Surface Observation Station During April - July For 20 Years(1980-1999))=353,383,1

(Fig. 3.5.13. Distribution Of Cloud Amount Observed At Surface Station During April - July 2003)=353,383,1

(Fig. 3.5.14. Distributions Of Cloud Amount By Using Relative Humidity Method For 222 Case. (a)12 Forecast Hour, (b)24 Forecast Hour, (c)36 Forecast Hour, (d)48 Forecast Hour)=354,384,1

(Fig. 3.5.15. The Same As (Fig. 3.5.14 Except By Using Multiple Linear Regression Method)=355,385,1

(Fig. 3.5.16. The Visualization Of Cloud Amount Calculated By Using Relative Humidity(a) And Multiple Linear Regression(b) For 12Z 2 April 2003)=356,386,1

(Fig. 3.5.17. The Cloud Amount Observed At Surface Station At 12Z 2 April 2003)=357,387,1

(Fig. 3.5.18. The GMS Infrared Image At 12Z 2 April 2003)=357,387,1

(Fig. 3.5.19. The visualization Of Cloud Amount Calculated By Using Relative Humidity(a) And Multiple Linear Regression(b) For 00Z 5 July 2003)=359,389,1

(Fig. 3.5.20. The Cloud amount Observed At Surface Station At 00Z 5 July 2003)=360,390,1

(Fig. 3.5.21. The GOES9 Infrared Image(a), Visible Image(b) At 00Z 5 July 2003)=361,391,1

(Fig. 3.5.22. The Visualization Of Cloud Amount Calculated By Using Radiative Transfer Method (a) For 12Z 2 April 2003 (b) For 00Z 5 July 2003)=362,392,1

(Fig. 3.5.23. Distribution Of Cloud Amount (a) Observed At Surface Station, (b) By Using Radiative Transfer Method For 222Case, During April - July 2003 In Seoul)=363,393,1

(Fig. 3.5.24. Distribution Of Cloud Amount By Using Radiative Transfer Method (a) 12Hour, (b) 24Hour, (c) 36Hour (d) 48Hour During April - July 2003)=364,394,1

(Fig. 3.6.1. 세계 위성영상 시장규모 성장 추이(2001, Frost&Sullivan))=370,400,1

(Fig. 3.6.2. 고해상도 영상의 시장 전망(2001, Frost&Sullivan))=370,400,1

(Fig. 3.6.3. 위성영상 종류별 시장점유율)=371,401,1

(Fig. 3.6.4. 위성영상 종류별 판매 비율(2001, 국토연구원))=374,404,1

(Fig. 3.6.5. 국외의 고해상도 위성영상 활용 현황)=376,406,1

(Fig. 3.6.6. 국내의 고해상도 위성영상 활용 현황)=377,407,1

(Fig. 3.6.7. USGS의 기구 구성도)=390,420,1

(Fig. 3.6.8. 미국의 공간영상정보시스템)=391,421,1

(Fig. 3.6.9. GLIS 검색 시스템)=392,422,1

(Fig. 3.6.10. Terra Server Web Site)=392,422,1

(Fig. 3.6.11. 일본 공간영상정보시스템)=398,428,1

(Fig. 3.6.12. EUS/www의 검색 시스템)=398,428,1

(Fig. 3.6.13. Geomatics Canada의 기구 구성도)=401,431,1

(Fig. 3.6.14. 캐나다 공간영상정보시스템)=402,432,1

(Fig. 3.6.15. CEONet 검색 및 주문 서비스)=402,432,1

(Fig. 3.6.16. CEONet 서비스 관계도)=403,433,1

(Fig. 3.6.17. Landsat 위성의 지상 수신국 위치)=406,436,1

(Fig. 3.6.18. Landsat Program 조직 구성)=408,438,1

(Fig. 3.6.19. SPOT 위성의 수신국 및 가시권 영역)=409,439,1

(Fig. 3.6.20. RADARSAT-1의 수신국)=411,441,1

(Fig. 3.6.21. NRSA 조직 구성도)=412,442,1

(Fig. 3.6.22. IKONOS 위성영상 수집 국가)=413,443,1

(Fig. 3.6.23. IKONOS 위성영상 검색 시스템)=414,444,1

(Fig. 3.6.24. DigitalGIobal사의 위성영상 검색 시스템)=415,445,1

(Fig. 3.6.25. QuickBird의 검색)=416,446,1

(Fig. 3.6.26. OuickBird 위성영상의 유통체계)=417,447,1

(Fig. 3.6.27. 다목적실용위성 2호의 인지도)=418,448,1

(Fig. 3.6.28. 고해상도 위성영상의 활용 수요)=419,449,1

(Fig. 3.6.29. 고해상도 위성영상 활용에 따른 애로 사항)=420,450,1

(Fig. 3.6.30. 다목적실용위성 2호 위성영상의 보급에 따른 활용 수요)=420,450,1

(Fig. 3.6.31. 다목적실용위성 2호 보급에 따른 높은 활용 수요의 이유)=421,451,1

(Fig. 3.6.32. 고해상도 위성영상의 활용 분야)=421,451,1

(Fig. 3.6.33. 위성영상 활용을 촉진하기 위한 방법)=422,452,1

(Fig. 3.6.34. 위성영상 구입 방법)=422,452,1

(Fig. 3.6.35. 위성영상의 보안 규정)=424,454,1

(Fig. 3.6.36. 위성영상의 보안등급 개선 방법)=424,454,1

(Fig. 3.6.37. 다목적실용위성 2호의 1Scene당 구입비용)=425,455,1

(Fig. 3.6.38. 다목적실용위성 2호 위성영상의 효율적인 유통 및 촉진 방향)=425,455,1

(Fig. 3.6.39. 해외 마케팅을 위한 전담 기관)=426,456,1

(Fig. 3.6.40. 해외 마케팅에서 가장 중점을 두어야 할 성공조건)=426,456,1

(Fig. 3.7.1. 미채처리 대상지역 예시)=437,467,1

(Fig. 3.7.2. 대상지역에 대한 정보 삭제/절취 예시)=438,468,1

(Fig. 3.7.3. 대상지역 마스킹 샘플 채취 예시)=438,468,1

(Fig. 3.7.4. 채취된 샘플을 이용해 마스킹 수행 예시)=439,469,1

(Fig. 3.7.5. 대상지역에 대한 대체 피복정보 DB 예시)=440,470,1

(Fig. 3.7.6. 위경도 등의 위치정보(DB)를 통한 검출 예시)=441,471,1

(Fig. 3.7.7. 대상지역에 대한 정보 삭제/절취 예시)=441,471,1

(Fig. 3.7.8. 대상지역에 대한 마스킹 작업 예시)=442,472,1

(Fig. 3.7.9. 미채처리된 지역에 대한 적합도 판정 및 보완 예시)=442,472,1

(Fig. 3.7.10. 위성영상 미채처리 과정 비교)=443,473,1

(Fig. 3.7.11. HDF5 Objects)=447,477,1

(Fig. 3.7.12. Point Data Example)=448,478,1

(Fig. 3.7.13. 불규칙한 시간 간격으로 저장한 Point Data)=449,479,1

(Fig. 3.7.14. Moving Platform에서 관측된 Point Data)=449,479,1

(Fig. 3.7.15. Typical Satellite Swath)=450,480,1

(Fig. 3.7.16. Profiling Instrument에 의한 Swath)=450,480,1

(Fig. 3.7.17. Dimension Map)=452,482,1

(Fig. 3.7.18. Mercator-Projected Grid)=452,482,1

(Fig. 3.7.19. Interrupted Goode's Homolosine-Projected Grid)=452,482,1

(Fig. 3.7.20. Application Model Diagram)=455,485,1

(Fig. 3.7.21. 데이터 파일 구조)=457,487,1

(Fig. 3.7.22. Block으로 나눈 Image)=458,488,1

(Fig. 3.7.23. 전체 Image와 사용자 화면의 관계도)=459,489,1

(Fig. 3.7.24. Block으로 나눈 Image)=459,489,1

(Fig. 3.7.25. Image Processing Queue)=460,490,1

(Fig. 3.7.26. 변환 전(좌), 우(우))=462,492,1

(Fig. 3.7.27. 변환 전(좌), 우(우))=462,492,1

(Fig. 3.7.28. 변환 곡선)=463,493,1

(Fig. 3.7.29. 변환 전(좌), 우(우))=464,494,1

(Fig. 3.7.30. 변환 곡선)=464,494,1

(Fig. 3.7.31. 변환 전(좌), 우(우))=465,495,1

(Fig. 3.7.32. 변환 곡선)=466,496,1

(Fig. 3.7.33. 변환 전(좌), 우(우))=466,496,1

(Fig. 3.7.34. 변환 전(좌), 우(우))=467,497,1

(Fig. 3.7.35. Low Pass Mask)=468,498,1

(Fig. 3.7.36. 변환 전(좌), 우(우))=468,498,1

(Fig. 3.7.37. High Pass Mask)=469,499,1

(Fig. 3.7.38. 변환 전(좌), 우(우))=469,499,1

(Fig. 3.7.39. Band Composite 영상)=470,500,1

(Fig. 3.7.40. 변환 전(좌), 우(우))=470,500,1

(Fig. 6.1.1. 미국 Stennis Space Center 검보정 시설)=484,514,1