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작물 모니터링을 위한 다중 센서 고해상도 위성영상의 시공간 융합 모델의 평가 ＝ Evaluation of spatio-temporal fusion models of multi-sensor high-resolution satellite images for crop monitoring : an experiment on the fusion of Sentinel-2 and RapidEye images : Sentinel-2 및 RapidEye 영상 융합 실험 / 박소연 ; 김예슬 ; 나상일 ; 박노욱 1

Abstract 1

요약 2

1. 서론 2

2. 대상 지역 및 사용자료 3

3. 시공간 융합 및 분석 방법론 5

1) 시공간 자료 융합 모델 5

2) 실험 설계 7

3) 평가 방법 8

4. 결과 및 토의 9

1) 영상 pair의 상관성 분석 결과 9

2) 영상 pair의 조합에 따른 시공간 융합 결과 10

3) 식생지수의 시공간 융합 결과 12

5. 결론 13

References 14

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
KOMPSAT-3/3A 채널별 6SV 조견표의 지표반사도 민감도 분석 = Sensitivity analysis of surface reflectance retrieved from 6SV LUT for each channel of KOMPSAT-3/3A 정대성, 진동현, 성노훈, 이경상, 서민지, 최성원, 심수영, 한경수, 김보람 p. 785-791

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Landsat 8 OLI 영상을 이용한 산불탐지 : Active fire detection using Landsat 8 OLI images : a case of 2019 Australia fires / 2019년 호주 산불을 사례로 김나리, 이양원 p. 775-784

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시계열 마스크 맵이 논벼 NDVI와 단수와의 관계에 미치는 영향 = Effect of the application of temporal mask map on the relationship between NDVI and rice yield 나상일, 안호용, 박찬원, 홍석영, 소규호, 이경도 p. 725-733

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GIS와 WMO 기상 관측 환경 기준을 이용한 종관기상관측소 관측환경평가 = Assessment of observation environments of automated synoptic observing systems using GIS and WMO meteorological observation guidelines 강정은, 김재진 p. 693-706

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작물 모니터링을 위한 다중 센서 고해상도 위성영상의 시공간 융합 모델의 평가 : Evaluation of spatio-temporal fusion models of multi-sensor high-resolution satellite images for crop monitoring : an experiment on the fusion of Sentinel-2 and RapidEye images / Sentinel-2 및 RapidEye 영상 융합 실험 박소연, 김예슬, 나상일, 박노욱 p. 807-821

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차량탑재 라이다 시스템을 활용한 수치모델 행성경계층고도 검증 = Verification of the planetary boundary layer height calculated from the numerical model using a vehicle-mounted lidar system 박창근, 남형구 p. 793-806

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참고문헌 (23건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 A New Cross-Fusion Method to Automatically Determine the Optimal Input Image Pairs for NDVI Spatiotemporal Data Fusion 네이버 미소장
2 On the blending of the Landsat and MODIS surface reflectance: predicting daily Landsat surface reflectance 네이버 미소장
3 A comparison of STARFM and an unmixing-based algorithm for Landsat and MODIS data fusion 네이버 미소장
4 Spatiotemporal Reflectance Fusion via Sparse Representation 네이버 미소장
5 Blending Landsat and MODIS Data to Generate Multispectral Indices: A Comparison of “Index-then-Blend” and “Blend-then-Index” Approaches 네이버 미소장
6 A Novel Deep Learning-Based Spatiotemporal Fusion Method for Combining Satellite Images with Different Resolutions Using a Two-Stream Convolutional Neural Network 네이버 미소장
7 Kim, B., H. Kim, K. Song, S. Hong, and W. Lee, 2015. Analysis on technical specification and application for the medium-satellite payload in agriculture and forestry, Journal of Satellite, Information and Communications, 10(4): 117-127(in Korean with English abstract). 미소장
8 Kim, Y. and N.-W. Park, 2019. Comparison of spatiotemporal fusion models of multiple satellite images for vegetation monitoring, Korean Journal of Remote Sensing, 35(6-3): 1209-1219 (in Korean with English abstract). 미소장
9 Kim, Y., P.C. Kyriakidis, and N.-W. Park, 2020. A cross-resolution, spatiotemporal geostatistical fusion model for combining satellite image timeseries of different spatial and temporal resolutions, Remote Sensing, 12(10): 1553. 미소장
10 Lee, H.-S. and K.-S. Lee, 2017. Effect of red-edge band to estimate leaf area index in close canopy forest, Korean Journal of Remote Sensing, 33(5-1): 571-585 (in Korean with English abstract). 미소장
11 Liu, M., Y. Ke, Q. Yin, X. Chen, and J. Im, 2019. Comparison of five spatio-temporal satellite image fusion models over landscapes with various spatial heterogeneity and temporal variation, Remote Sensing, 11(22): 2612. 미소장
12 Spatiotemporal Satellite Image Fusion Through One-Pair Image Learning 네이버 미소장
13 Spatiotemporal Satellite Image Fusion Using Deep Convolutional Neural Networks 네이버 미소장
14 Image quality assessment: from error visibility to structural similarity. 네이버 미소장
15 An Improved STARFM with Help of an Unmixing-Based Method to Generate High Spatial and Temporal Resolution Remote Sensing Data in Complex Heterogeneous Regions 네이버 미소장
16 Xie, D., F. Gao, L. Sun, and M. Anderson, 2018. Improving spatial-temporal data fusion by choosing optimal input image pairs, Remote Sensing, 10(7): 1142. 미소장
17 Significant Remote Sensing Vegetation Indices: A Review of Developments and Applications 네이버 미소장
18 Image Super-Resolution Via Sparse Representation 네이버 미소장
19 An Enhanced Spatial and Temporal Data Fusion Model for Fusing Landsat and MODIS Surface Reflectance to Generate High Temporal Landsat-Like Data 네이버 미소장
20 Spatiotemporal Fusion of Multisource Remote Sensing Data: Literature Survey, Taxonomy, Principles, Applications, and Future Directions 네이버 미소장
21 A flexible spatiotemporal method for fusing satellite images with different resolutions 네이버 미소장
22 An enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model for complex heterogeneous regions 네이버 미소장
23 Unmixing-Based Landsat TM and MERIS FR Data Fusion 네이버 미소장

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