SlideShare a Scribd company logo
1 of 25
Download to read offline
원격탐사(remote sensing)
군산대학교 컴퓨터정보통신공학부
남 광 우
kwnam@kunsan.ac.kr
참고 :
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 원격탐사(remote sensing)의 정의
• 직접적인 접촉 없이(원격) 사물에 대한 자료를 수집하거나
정보를 취득하는 것(탐사)
• 공간정보 분야에서의 원격탐사 정의
• 항공기나 인공위성 등의 플랫폼(platform)에 센서(sensor)
를 탑재하고 이를 이용하여 취득한 영상으로부터 자료나
정보를 추출하는 행위
원격탐사의 개념
205
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 원격탐사의 역사
• 항공사진을 의한 탐사로부터 시작
• 위성영상
• 1960년대 미국에서 위성을 이용한 지구 관측 시작
• 1972년 최초의 상업용 지구 관측 위성 랜드샛(Landsat) 1호
• 공간해상도 80m
• 현재의 상업용 위성은 수십cm
• 우리나라 위성영상
• 1999년 다목적 실용위성 1호(Kompsat 또는 아리랑1호)
• 공간 해상도 6.6m
• 2006년 아리랑 2호
• 흑백 1m, 컬러 4m
• 2012년 아리랑 3호
• 흑백 0.7m, 컬러 2.8m
• 2015년 아리랑 5호
• 향후
• 가시광선이나 적외선 뿐만 아니라 레이더 위성이나 초다분광 위성
원격탐사의 개념
206
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 우리나라 위성 개발 로드맵
원격탐사의 개념
207
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 아리랑 3호 영상 예
원격탐사의 개념
208
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 원격탐사의 장점
• 넓은 면적에 대한 자료 수집이 가능
• 해상도 수십 cm : 너비 십여 km
• 접근 불가능 지역에 대한 자료 수집 가능
• 습지나 화산 분출, 재해 지역
• 남극 지역, 북한
• 다양한 센서를 통한 다양한 정보 취득
• 가시광선
• 마이크로 파장
원격탐사의 개념
209
• 넓은 지역을 관측하는 예
원격탐사의 개념
210
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 다양한 센서 사용의 예
• 적외선 센서를 이용한 촬영
• 광합성을 하는 식생은 컬러 적외선 사진에서 붉게 나옴
• 미식 축구장은 아래 사진에서 붉지 않아 인조 잔디임을 알 수 있음
원격탐사의 개념
211
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 위성영상의 종류
• 레이더 위성
• 투과력이 좋은 레이더를 이용하여 기후의 영향을 받지 않고 영상
을 취득하는 위성
• 초다분광 위성
• 파장대의 수가 수십에서 수백개여서 사물의 특성을 잘 파악할 수
있는 위성
원격탐사의 개념
212기상위성영상의 예
http://web.kma.go.kr
• 전자기파 에너지
• 모든 물질은 절대 온도 0K가 넘으면 에너지를 방출
• 지구에서 반사되거나 방출되는 에너지를 파장대별로 구
별하여 원격 탐사 수행
원격탐사의 원리
213
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 원격탐사 센서의 분류
• 수동형 센서
• 대기나 지표에서 반사 또는 복사되는 파장대의 에너지를 받아들
이는 센서
• 능동형 센서
• 에너지가 방사되어 대상물까지 전달되고 대상물에서 반사되는
에너지를 받아들이는 센서
• 마이크로파를 이용하는 레이더
원격탐사의 원리
214
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 전자기파 파장대와 대기의 창
원격탐사의 원리
215
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 해상도의 종류
• 공간 해상도
• 영상에서 한 픽셀에 해당하는 실제 지상 거리
• 분광 해상도(spectral resolution)
• 영상의 파장대 수, 흔히 밴드 수라고 함
• 흑백영상은 1개, 컬러 영상은 3개, 랜드셋은 7개,  MODIS 위성은 36
개, AVIRIS  항공영상은 224개 밴드
• 방사 해상도
• 영상에 기록되는 에너지의 강도를 구분하는 단계 수
• 흑색과 백색만 있는 영상의 픽셀은 0 또는 1을 가진 1bit
• 1990년대까지의 위성 영상은 대부분 8bit(0~255)
• 현재 위성 영상은 11bit(0~2047)
• 시간 해상도
• 주기해상도라고도 함. 동일 지역을 얼마나 자주 촬영하는지
• km급 위성은 하루 2번, 30m 급 위성은 16일.
• 경사 관측을 통해 시간 해상도 단축
원격탐사의 원리
216
경사 관측: 위성이 자세
를 바꿔 촬영하는 것으
로, 이에 따라 시간 해상
도를 향상시키고 입체 영
상을 취득
• 공간 해상도의 비교
원격탐사의 원리
217
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 분광 밴드의 선택
• 넓은 지역에 대해 많은 분광 밴드가 필요할 때 분광해상도
높은 위성 선택
원격탐사의 원리
218
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 원격탐사 센서의 종류
원격탐사의 센서
219
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• Landsat 8호와 새만금 지역 위성 영상
원격탐사의 센서
220
▶ CCD(charge coupled
device): 전자 결합 소
자라고 하며, 빛을 전하
로 변환하여 저장하는 메
모리 소자이다.정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 항공기 탑재 초다분광 센서(Hymap) 데이터 구성
원격탐사의 센서
221
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 아리랑 2호 영상과 3호 영상의 차이
원격탐사의 센서
222
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• IKONOS 위성 영상
원격탐사의 센서
223
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 디지털 항공사진과 카메라와 디지털 항공사진
원격탐사의 센서
224
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• LiDAR로 취득한 자료와 지형
원격탐사의 센서
225
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
• 원격탐사 데이터의 활용
원격탐사의 활용 분야
226포털의 하이브리드 지도 3차원 모델링 지도
정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
원격탐사의 활용 분야
227
원격탐사의 활용 분야
228

More Related Content

What's hot

[공간정보시스템 개론] L03 지구의형상과좌표체계
[공간정보시스템 개론] L03 지구의형상과좌표체계[공간정보시스템 개론] L03 지구의형상과좌표체계
[공간정보시스템 개론] L03 지구의형상과좌표체계Kwang Woo NAM
 
[공간정보시스템 개론] L05 우리나라의 수치지도
[공간정보시스템 개론] L05 우리나라의 수치지도[공간정보시스템 개론] L05 우리나라의 수치지도
[공간정보시스템 개론] L05 우리나라의 수치지도Kwang Woo NAM
 
[공간정보시스템 개론] L01 공간정보시스템개요
[공간정보시스템 개론] L01 공간정보시스템개요[공간정보시스템 개론] L01 공간정보시스템개요
[공간정보시스템 개론] L01 공간정보시스템개요Kwang Woo NAM
 
[공간정보시스템 개론] L08 gnss의 개념과 활용
[공간정보시스템 개론] L08 gnss의 개념과 활용[공간정보시스템 개론] L08 gnss의 개념과 활용
[공간정보시스템 개론] L08 gnss의 개념과 활용Kwang Woo NAM
 
QGIS 실습 (총 7차시)
QGIS 실습 (총 7차시)QGIS 실습 (총 7차시)
QGIS 실습 (총 7차시)Byeong-Hyeok Yu
 
지리정보체계(GIS) - [2] 좌표계 이해하기
지리정보체계(GIS) - [2] 좌표계 이해하기지리정보체계(GIS) - [2] 좌표계 이해하기
지리정보체계(GIS) - [2] 좌표계 이해하기Byeong-Hyeok Yu
 
공간정보 최근 동향과 디지털트윈, 메타버스
공간정보 최근 동향과 디지털트윈, 메타버스  공간정보 최근 동향과 디지털트윈, 메타버스
공간정보 최근 동향과 디지털트윈, 메타버스 SANGHEE SHIN
 
Open Source GIS 기초교육 4일차 - GeoServer 기초 2014년 7월판
Open Source GIS 기초교육 4일차 - GeoServer 기초 2014년 7월판Open Source GIS 기초교육 4일차 - GeoServer 기초 2014년 7월판
Open Source GIS 기초교육 4일차 - GeoServer 기초 2014년 7월판BJ Jang
 
지리정보체계(GIS) - [1] GIS 데이터 유형, 구조 알기
지리정보체계(GIS) - [1] GIS 데이터 유형, 구조 알기지리정보체계(GIS) - [1] GIS 데이터 유형, 구조 알기
지리정보체계(GIS) - [1] GIS 데이터 유형, 구조 알기Byeong-Hyeok Yu
 
오픈소스GIS를 활용한 서버기반 공간분석과 시각화
오픈소스GIS를 활용한 서버기반 공간분석과 시각화오픈소스GIS를 활용한 서버기반 공간분석과 시각화
오픈소스GIS를 활용한 서버기반 공간분석과 시각화MinPa Lee
 
QGIS를 활용한 공간분석 입문(1일 6시간)
QGIS를 활용한 공간분석 입문(1일 6시간)QGIS를 활용한 공간분석 입문(1일 6시간)
QGIS를 활용한 공간분석 입문(1일 6시간)Byeong-Hyeok Yu
 
디지털 트윈 플랫폼 기술과 사례(LX공사 특강)
디지털 트윈 플랫폼 기술과 사례(LX공사 특강)디지털 트윈 플랫폼 기술과 사례(LX공사 특강)
디지털 트윈 플랫폼 기술과 사례(LX공사 특강)SANGHEE SHIN
 
오픈소스GIS 개론 과정 - OpenLayers 기초
오픈소스GIS 개론 과정 - OpenLayers 기초오픈소스GIS 개론 과정 - OpenLayers 기초
오픈소스GIS 개론 과정 - OpenLayers 기초HaNJiN Lee
 
Qgis 기초 2019
Qgis 기초 2019Qgis 기초 2019
Qgis 기초 2019Joonho Lee
 
다분야 공동활용 디지털 플랫폼 사례 공유
다분야 공동활용 디지털 플랫폼 사례 공유다분야 공동활용 디지털 플랫폼 사례 공유
다분야 공동활용 디지털 플랫폼 사례 공유SANGHEE SHIN
 
FOSS4G Firenze 2022 참가기
FOSS4G Firenze 2022 참가기FOSS4G Firenze 2022 참가기
FOSS4G Firenze 2022 참가기SANGHEE SHIN
 
종 분포 모형 활용방안
종 분포 모형 활용방안종 분포 모형 활용방안
종 분포 모형 활용방안Sanghyuk Lee
 
분석가과정Day2 공간분석과 시각화 slideshare
분석가과정Day2 공간분석과 시각화 slideshare분석가과정Day2 공간분석과 시각화 slideshare
분석가과정Day2 공간분석과 시각화 slideshareYongjae Park
 

What's hot (20)

[공간정보시스템 개론] L03 지구의형상과좌표체계
[공간정보시스템 개론] L03 지구의형상과좌표체계[공간정보시스템 개론] L03 지구의형상과좌표체계
[공간정보시스템 개론] L03 지구의형상과좌표체계
 
[공간정보시스템 개론] L05 우리나라의 수치지도
[공간정보시스템 개론] L05 우리나라의 수치지도[공간정보시스템 개론] L05 우리나라의 수치지도
[공간정보시스템 개론] L05 우리나라의 수치지도
 
[공간정보시스템 개론] L01 공간정보시스템개요
[공간정보시스템 개론] L01 공간정보시스템개요[공간정보시스템 개론] L01 공간정보시스템개요
[공간정보시스템 개론] L01 공간정보시스템개요
 
QGIS 활용
QGIS 활용QGIS 활용
QGIS 활용
 
[공간정보시스템 개론] L08 gnss의 개념과 활용
[공간정보시스템 개론] L08 gnss의 개념과 활용[공간정보시스템 개론] L08 gnss의 개념과 활용
[공간정보시스템 개론] L08 gnss의 개념과 활용
 
QGIS 실습 (총 7차시)
QGIS 실습 (총 7차시)QGIS 실습 (총 7차시)
QGIS 실습 (총 7차시)
 
지리정보체계(GIS) - [2] 좌표계 이해하기
지리정보체계(GIS) - [2] 좌표계 이해하기지리정보체계(GIS) - [2] 좌표계 이해하기
지리정보체계(GIS) - [2] 좌표계 이해하기
 
공간정보 최근 동향과 디지털트윈, 메타버스
공간정보 최근 동향과 디지털트윈, 메타버스  공간정보 최근 동향과 디지털트윈, 메타버스
공간정보 최근 동향과 디지털트윈, 메타버스
 
Open Source GIS 기초교육 4일차 - GeoServer 기초 2014년 7월판
Open Source GIS 기초교육 4일차 - GeoServer 기초 2014년 7월판Open Source GIS 기초교육 4일차 - GeoServer 기초 2014년 7월판
Open Source GIS 기초교육 4일차 - GeoServer 기초 2014년 7월판
 
지리정보체계(GIS) - [1] GIS 데이터 유형, 구조 알기
지리정보체계(GIS) - [1] GIS 데이터 유형, 구조 알기지리정보체계(GIS) - [1] GIS 데이터 유형, 구조 알기
지리정보체계(GIS) - [1] GIS 데이터 유형, 구조 알기
 
오픈소스GIS를 활용한 서버기반 공간분석과 시각화
오픈소스GIS를 활용한 서버기반 공간분석과 시각화오픈소스GIS를 활용한 서버기반 공간분석과 시각화
오픈소스GIS를 활용한 서버기반 공간분석과 시각화
 
QGIS를 활용한 공간분석 입문(1일 6시간)
QGIS를 활용한 공간분석 입문(1일 6시간)QGIS를 활용한 공간분석 입문(1일 6시간)
QGIS를 활용한 공간분석 입문(1일 6시간)
 
디지털 트윈 플랫폼 기술과 사례(LX공사 특강)
디지털 트윈 플랫폼 기술과 사례(LX공사 특강)디지털 트윈 플랫폼 기술과 사례(LX공사 특강)
디지털 트윈 플랫폼 기술과 사례(LX공사 특강)
 
오픈소스GIS 개론 과정 - OpenLayers 기초
오픈소스GIS 개론 과정 - OpenLayers 기초오픈소스GIS 개론 과정 - OpenLayers 기초
오픈소스GIS 개론 과정 - OpenLayers 기초
 
Qgis 기초 2019
Qgis 기초 2019Qgis 기초 2019
Qgis 기초 2019
 
다분야 공동활용 디지털 플랫폼 사례 공유
다분야 공동활용 디지털 플랫폼 사례 공유다분야 공동활용 디지털 플랫폼 사례 공유
다분야 공동활용 디지털 플랫폼 사례 공유
 
FOSS4G Firenze 2022 참가기
FOSS4G Firenze 2022 참가기FOSS4G Firenze 2022 참가기
FOSS4G Firenze 2022 참가기
 
종 분포 모형 활용방안
종 분포 모형 활용방안종 분포 모형 활용방안
종 분포 모형 활용방안
 
GeoServer 기초
GeoServer 기초GeoServer 기초
GeoServer 기초
 
분석가과정Day2 공간분석과 시각화 slideshare
분석가과정Day2 공간분석과 시각화 slideshare분석가과정Day2 공간분석과 시각화 slideshare
분석가과정Day2 공간분석과 시각화 slideshare
 

Viewers also liked

Swift 3 Programming for iOS : Closure
Swift 3 Programming for iOS  : ClosureSwift 3 Programming for iOS  : Closure
Swift 3 Programming for iOS : ClosureKwang Woo NAM
 
Swift 3 Programming for iOS : subscript init
Swift 3 Programming for iOS : subscript initSwift 3 Programming for iOS : subscript init
Swift 3 Programming for iOS : subscript initKwang Woo NAM
 
Swift 3 Programming for iOS: error handling
Swift 3 Programming for iOS: error handlingSwift 3 Programming for iOS: error handling
Swift 3 Programming for iOS: error handlingKwang Woo NAM
 
Swift 3 Programming for iOS : Enumeration
Swift 3 Programming for iOS : EnumerationSwift 3 Programming for iOS : Enumeration
Swift 3 Programming for iOS : EnumerationKwang Woo NAM
 
Support Vector Machines
Support Vector MachinesSupport Vector Machines
Support Vector MachinesDaegeun Lee
 
Swift 3 Programming for iOS : class and structure
Swift 3 Programming for iOS : class and structureSwift 3 Programming for iOS : class and structure
Swift 3 Programming for iOS : class and structureKwang Woo NAM
 
Swift 3 Programming for iOS: Function
Swift 3 Programming for iOS: FunctionSwift 3 Programming for iOS: Function
Swift 3 Programming for iOS: FunctionKwang Woo NAM
 
[공간정보시스템 개론] L02 공간정보와 지리정보
[공간정보시스템 개론] L02 공간정보와 지리정보[공간정보시스템 개론] L02 공간정보와 지리정보
[공간정보시스템 개론] L02 공간정보와 지리정보Kwang Woo NAM
 
Support Vector Machine Tutorial 한국어
Support Vector Machine Tutorial 한국어Support Vector Machine Tutorial 한국어
Support Vector Machine Tutorial 한국어Jungkyu Lee
 
집단지성 프로그래밍 07-고급 분류 기법-커널 기법과 svm-01
집단지성 프로그래밍 07-고급 분류 기법-커널 기법과 svm-01집단지성 프로그래밍 07-고급 분류 기법-커널 기법과 svm-01
집단지성 프로그래밍 07-고급 분류 기법-커널 기법과 svm-01Kwang Woo NAM
 
집단지성 프로그래밍 06-의사결정트리-01
집단지성 프로그래밍 06-의사결정트리-01집단지성 프로그래밍 06-의사결정트리-01
집단지성 프로그래밍 06-의사결정트리-01Kwang Woo NAM
 

Viewers also liked (12)

Swift 3 Programming for iOS : Closure
Swift 3 Programming for iOS  : ClosureSwift 3 Programming for iOS  : Closure
Swift 3 Programming for iOS : Closure
 
Hacker News
Hacker NewsHacker News
Hacker News
 
Swift 3 Programming for iOS : subscript init
Swift 3 Programming for iOS : subscript initSwift 3 Programming for iOS : subscript init
Swift 3 Programming for iOS : subscript init
 
Swift 3 Programming for iOS: error handling
Swift 3 Programming for iOS: error handlingSwift 3 Programming for iOS: error handling
Swift 3 Programming for iOS: error handling
 
Swift 3 Programming for iOS : Enumeration
Swift 3 Programming for iOS : EnumerationSwift 3 Programming for iOS : Enumeration
Swift 3 Programming for iOS : Enumeration
 
Support Vector Machines
Support Vector MachinesSupport Vector Machines
Support Vector Machines
 
Swift 3 Programming for iOS : class and structure
Swift 3 Programming for iOS : class and structureSwift 3 Programming for iOS : class and structure
Swift 3 Programming for iOS : class and structure
 
Swift 3 Programming for iOS: Function
Swift 3 Programming for iOS: FunctionSwift 3 Programming for iOS: Function
Swift 3 Programming for iOS: Function
 
[공간정보시스템 개론] L02 공간정보와 지리정보
[공간정보시스템 개론] L02 공간정보와 지리정보[공간정보시스템 개론] L02 공간정보와 지리정보
[공간정보시스템 개론] L02 공간정보와 지리정보
 
Support Vector Machine Tutorial 한국어
Support Vector Machine Tutorial 한국어Support Vector Machine Tutorial 한국어
Support Vector Machine Tutorial 한국어
 
집단지성 프로그래밍 07-고급 분류 기법-커널 기법과 svm-01
집단지성 프로그래밍 07-고급 분류 기법-커널 기법과 svm-01집단지성 프로그래밍 07-고급 분류 기법-커널 기법과 svm-01
집단지성 프로그래밍 07-고급 분류 기법-커널 기법과 svm-01
 
집단지성 프로그래밍 06-의사결정트리-01
집단지성 프로그래밍 06-의사결정트리-01집단지성 프로그래밍 06-의사결정트리-01
집단지성 프로그래밍 06-의사결정트리-01
 

More from Kwang Woo NAM

메타버스시대의_디지털트윈과_지역성v01.pdf
메타버스시대의_디지털트윈과_지역성v01.pdf메타버스시대의_디지털트윈과_지역성v01.pdf
메타버스시대의_디지털트윈과_지역성v01.pdfKwang Woo NAM
 
해양디지털트윈v02.pdf
해양디지털트윈v02.pdf해양디지털트윈v02.pdf
해양디지털트윈v02.pdfKwang Woo NAM
 
Moving objects media data computing(2019)
Moving objects media data computing(2019)Moving objects media data computing(2019)
Moving objects media data computing(2019)Kwang Woo NAM
 
Moving Objects and Spatial Data Computing
Moving Objects and Spatial Data ComputingMoving Objects and Spatial Data Computing
Moving Objects and Spatial Data ComputingKwang Woo NAM
 
세월호/ 타이타닉호 사고의 빅 데이터 방법론적 분석
세월호/ 타이타닉호 사고의 빅 데이터 방법론적 분석세월호/ 타이타닉호 사고의 빅 데이터 방법론적 분석
세월호/ 타이타닉호 사고의 빅 데이터 방법론적 분석Kwang Woo NAM
 
Swift 3 Programming for iOS : Protocol
Swift 3 Programming for iOS : ProtocolSwift 3 Programming for iOS : Protocol
Swift 3 Programming for iOS : ProtocolKwang Woo NAM
 
Swift 3 Programming for iOS : extension
Swift 3 Programming for iOS : extensionSwift 3 Programming for iOS : extension
Swift 3 Programming for iOS : extensionKwang Woo NAM
 
Swift 3 Programming for iOS : Collection
Swift 3 Programming for iOS : CollectionSwift 3 Programming for iOS : Collection
Swift 3 Programming for iOS : CollectionKwang Woo NAM
 
Swift 3 Programming for iOS : Control flow
Swift 3 Programming for iOS : Control flowSwift 3 Programming for iOS : Control flow
Swift 3 Programming for iOS : Control flowKwang Woo NAM
 
Swift 3 Programming for iOS : data type
Swift 3 Programming for iOS : data typeSwift 3 Programming for iOS : data type
Swift 3 Programming for iOS : data typeKwang Woo NAM
 
Swift 3 Programming for iOS
Swift 3 Programming for iOSSwift 3 Programming for iOS
Swift 3 Programming for iOSKwang Woo NAM
 
집단지성 프로그래밍 08-가격모델링
집단지성 프로그래밍 08-가격모델링집단지성 프로그래밍 08-가격모델링
집단지성 프로그래밍 08-가격모델링Kwang Woo NAM
 

More from Kwang Woo NAM (12)

메타버스시대의_디지털트윈과_지역성v01.pdf
메타버스시대의_디지털트윈과_지역성v01.pdf메타버스시대의_디지털트윈과_지역성v01.pdf
메타버스시대의_디지털트윈과_지역성v01.pdf
 
해양디지털트윈v02.pdf
해양디지털트윈v02.pdf해양디지털트윈v02.pdf
해양디지털트윈v02.pdf
 
Moving objects media data computing(2019)
Moving objects media data computing(2019)Moving objects media data computing(2019)
Moving objects media data computing(2019)
 
Moving Objects and Spatial Data Computing
Moving Objects and Spatial Data ComputingMoving Objects and Spatial Data Computing
Moving Objects and Spatial Data Computing
 
세월호/ 타이타닉호 사고의 빅 데이터 방법론적 분석
세월호/ 타이타닉호 사고의 빅 데이터 방법론적 분석세월호/ 타이타닉호 사고의 빅 데이터 방법론적 분석
세월호/ 타이타닉호 사고의 빅 데이터 방법론적 분석
 
Swift 3 Programming for iOS : Protocol
Swift 3 Programming for iOS : ProtocolSwift 3 Programming for iOS : Protocol
Swift 3 Programming for iOS : Protocol
 
Swift 3 Programming for iOS : extension
Swift 3 Programming for iOS : extensionSwift 3 Programming for iOS : extension
Swift 3 Programming for iOS : extension
 
Swift 3 Programming for iOS : Collection
Swift 3 Programming for iOS : CollectionSwift 3 Programming for iOS : Collection
Swift 3 Programming for iOS : Collection
 
Swift 3 Programming for iOS : Control flow
Swift 3 Programming for iOS : Control flowSwift 3 Programming for iOS : Control flow
Swift 3 Programming for iOS : Control flow
 
Swift 3 Programming for iOS : data type
Swift 3 Programming for iOS : data typeSwift 3 Programming for iOS : data type
Swift 3 Programming for iOS : data type
 
Swift 3 Programming for iOS
Swift 3 Programming for iOSSwift 3 Programming for iOS
Swift 3 Programming for iOS
 
집단지성 프로그래밍 08-가격모델링
집단지성 프로그래밍 08-가격모델링집단지성 프로그래밍 08-가격모델링
집단지성 프로그래밍 08-가격모델링
 

[공간정보시스템 개론] L07 원격탐사의 개념과 활용

  • 1. 원격탐사(remote sensing) 군산대학교 컴퓨터정보통신공학부 남 광 우 kwnam@kunsan.ac.kr 참고 : 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 2. • 원격탐사(remote sensing)의 정의 • 직접적인 접촉 없이(원격) 사물에 대한 자료를 수집하거나 정보를 취득하는 것(탐사) • 공간정보 분야에서의 원격탐사 정의 • 항공기나 인공위성 등의 플랫폼(platform)에 센서(sensor) 를 탑재하고 이를 이용하여 취득한 영상으로부터 자료나 정보를 추출하는 행위 원격탐사의 개념 205 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 3. • 원격탐사의 역사 • 항공사진을 의한 탐사로부터 시작 • 위성영상 • 1960년대 미국에서 위성을 이용한 지구 관측 시작 • 1972년 최초의 상업용 지구 관측 위성 랜드샛(Landsat) 1호 • 공간해상도 80m • 현재의 상업용 위성은 수십cm • 우리나라 위성영상 • 1999년 다목적 실용위성 1호(Kompsat 또는 아리랑1호) • 공간 해상도 6.6m • 2006년 아리랑 2호 • 흑백 1m, 컬러 4m • 2012년 아리랑 3호 • 흑백 0.7m, 컬러 2.8m • 2015년 아리랑 5호 • 향후 • 가시광선이나 적외선 뿐만 아니라 레이더 위성이나 초다분광 위성 원격탐사의 개념 206 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 4. • 우리나라 위성 개발 로드맵 원격탐사의 개념 207 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 5. • 아리랑 3호 영상 예 원격탐사의 개념 208 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 6. • 원격탐사의 장점 • 넓은 면적에 대한 자료 수집이 가능 • 해상도 수십 cm : 너비 십여 km • 접근 불가능 지역에 대한 자료 수집 가능 • 습지나 화산 분출, 재해 지역 • 남극 지역, 북한 • 다양한 센서를 통한 다양한 정보 취득 • 가시광선 • 마이크로 파장 원격탐사의 개념 209
  • 7. • 넓은 지역을 관측하는 예 원격탐사의 개념 210 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 8. • 다양한 센서 사용의 예 • 적외선 센서를 이용한 촬영 • 광합성을 하는 식생은 컬러 적외선 사진에서 붉게 나옴 • 미식 축구장은 아래 사진에서 붉지 않아 인조 잔디임을 알 수 있음 원격탐사의 개념 211 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 9. • 위성영상의 종류 • 레이더 위성 • 투과력이 좋은 레이더를 이용하여 기후의 영향을 받지 않고 영상 을 취득하는 위성 • 초다분광 위성 • 파장대의 수가 수십에서 수백개여서 사물의 특성을 잘 파악할 수 있는 위성 원격탐사의 개념 212기상위성영상의 예 http://web.kma.go.kr
  • 10. • 전자기파 에너지 • 모든 물질은 절대 온도 0K가 넘으면 에너지를 방출 • 지구에서 반사되거나 방출되는 에너지를 파장대별로 구 별하여 원격 탐사 수행 원격탐사의 원리 213 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 11. • 원격탐사 센서의 분류 • 수동형 센서 • 대기나 지표에서 반사 또는 복사되는 파장대의 에너지를 받아들 이는 센서 • 능동형 센서 • 에너지가 방사되어 대상물까지 전달되고 대상물에서 반사되는 에너지를 받아들이는 센서 • 마이크로파를 이용하는 레이더 원격탐사의 원리 214 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 12. • 전자기파 파장대와 대기의 창 원격탐사의 원리 215 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 13. • 해상도의 종류 • 공간 해상도 • 영상에서 한 픽셀에 해당하는 실제 지상 거리 • 분광 해상도(spectral resolution) • 영상의 파장대 수, 흔히 밴드 수라고 함 • 흑백영상은 1개, 컬러 영상은 3개, 랜드셋은 7개,  MODIS 위성은 36 개, AVIRIS  항공영상은 224개 밴드 • 방사 해상도 • 영상에 기록되는 에너지의 강도를 구분하는 단계 수 • 흑색과 백색만 있는 영상의 픽셀은 0 또는 1을 가진 1bit • 1990년대까지의 위성 영상은 대부분 8bit(0~255) • 현재 위성 영상은 11bit(0~2047) • 시간 해상도 • 주기해상도라고도 함. 동일 지역을 얼마나 자주 촬영하는지 • km급 위성은 하루 2번, 30m 급 위성은 16일. • 경사 관측을 통해 시간 해상도 단축 원격탐사의 원리 216 경사 관측: 위성이 자세 를 바꿔 촬영하는 것으 로, 이에 따라 시간 해상 도를 향상시키고 입체 영 상을 취득
  • 14. • 공간 해상도의 비교 원격탐사의 원리 217 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 15. • 분광 밴드의 선택 • 넓은 지역에 대해 많은 분광 밴드가 필요할 때 분광해상도 높은 위성 선택 원격탐사의 원리 218 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 16. • 원격탐사 센서의 종류 원격탐사의 센서 219 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 17. • Landsat 8호와 새만금 지역 위성 영상 원격탐사의 센서 220 ▶ CCD(charge coupled device): 전자 결합 소 자라고 하며, 빛을 전하 로 변환하여 저장하는 메 모리 소자이다.정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 18. • 항공기 탑재 초다분광 센서(Hymap) 데이터 구성 원격탐사의 센서 221 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 19. • 아리랑 2호 영상과 3호 영상의 차이 원격탐사의 센서 222 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 20. • IKONOS 위성 영상 원격탐사의 센서 223 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 21. • 디지털 항공사진과 카메라와 디지털 항공사진 원격탐사의 센서 224 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 22. • LiDAR로 취득한 자료와 지형 원격탐사의 센서 225 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015
  • 23. • 원격탐사 데이터의 활용 원격탐사의 활용 분야 226포털의 하이브리드 지도 3차원 모델링 지도 정재준, 노영희, 공간정보의 이해, 국토교통부, 2015