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Landsat TM 영상에 의한 호수의 수질인자 추출
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  • Landsat TM 영상에 의한 호수의 수질인자 추출
저자명
최승필,양인태
간행물명
한국측지학회지
권/호정보
1998년|16권 2호|pp.225-233 (9 pages)
발행정보
한국측량학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

수질오염 현상을 규명하기 위해서는 지속적으로 호수의 수질을 조사할 필요가 있는데 이것은 시간과 경비가 많이 소요될 뿐만 아니라 광범위한 지역을 조사하기가 상당히 어렵다. 그러나 인공위성에 의한 원격탐사 기법은 동시에 넓은 지역에 걸쳐 수질상태를 측정할 수 있고 또한 주기적으로 동일 지점을 측정할 수 있기 때문에 수질을 조사하는데 효과가 크다. 또한 Landsat의 센서들 중에는 파장별로 물체를 감지하는 특성이 있어서 수질의 분포를 단시간내에 비교적 정확하게 확인해 낼 수 있으며 그 영상을 Color로 표현하는 것이 가능하다. 따라서 본 연구는 인공위성 자료를 이용하여 투명도, 수심, 표층수온 등 수질인자 추출을 시도하고 그에 따른 수질인자 실험식을 제시하여 화진포호의 수질분포 영상도를 작성하였다. Landsat TM 영상의 DN으로부터 수질인자를 추출하고 이것을 다시 GIS를 이용하여 TIN분석을 한 후 수질분포 영상도를 작성하면 실제 관측하여 얻어진 값을 이용하여 나타낸 것 보다 광범위한 지역에 대하여 비교적 정확한 패턴임을 알 수 있다.

기타언어초록

It is necessary to check the water quality of the lake on a continuous basis to determine the appearance of water pollution; however, it not only takes much time and expenses but it is considerably difficult to investigate the wide range of the area. If we use the remote sensing technique through the use of satellites, the status of water quality can be checked covering many wide areas simultaneously; and because the same area can be measured on a periodic basis, it is extremely effective in investigating the water quality. Furthermore, as some of the Landsat sensors carry characteristics which sense objects according to wave length, the distribution of water quality can be checked relatively accurately within a short period of time, while its image can be displayed in color. Hence, this research has attempted to extract water quality elements, such as transparency, water depth, and surface water temperature by utilizing the satellite data, and has prepared the water quality distribution image map of the Lake Hwajinpo by presenting the related empirical formula of the water quality elements. If the water quality distribution image map is prepared after extracting the water quality elements from the DN of the Landsat TM image and then carrying out TIN analysis through the use of GIS, relatively more accurate pattern can be learned covering a wide rage of area than the pattern presented based on the value obtained from actual observation.