🗺️ GIS & RS383

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  [ArcGIS pro] 원격탐사 영상 감독분류하기 (1) Classification Wizard 이용하는 경우 1. 분류를 원하는 이미지 (img 혹은 tif) insert 2. Imagery > Classification Wizard 클릭 3. 우측의 Image Classification Wizard 창이 뜸 4. Configure Classification Method에 Supervised Classification Type > Pixel based > Classficiation Schema에 기존 스키마 가져오기 Output Location에 원하는 아웃풋 폴더 설정 후 next 클릭 5. 스키마 하나씩 고른 후 영역 설정 수역 : 한강 초지 : 한강공원 산림 : 북한산 등 농업 : 강화도 논밭 나지 : 학교 운동장 시가화 : 강남/여의도 등 아파.. 🗺️ GIS & RS/📍 ArcGIS･QGIS 2023. 5. 16.

• [원격탐사] Landsat 시리즈별 사용한 센서 및 각 밴드의 역할 (MSS/TM/ETM+/OLI/TIRS) Landsat 1 (ERTS-1):Return Beam Vidicon (RBV): 주로 흑백 영상을 촬영하는데 사용되었습니다. Landsat 2 (ERTS-2): Multi-Spectral Scanner (MSS): 4개의 밴드로 구성된 다중스펙트럼 센서였습니다. 녹색, 빨강, 근적외선1, 근적외선2 밴드를 포함하고 있었습니다. Landsat 3: Multi-Spectral Scanner (MSS): Landsat 2와 동일한 MSS 센서를 사용했습니다. Landsat 1-3 (MSS): Band 1 (Green): 식물의 엽록소 흡수 구간으로서, 식물 생장 및 식생 매핑에 사용됩니다. Band 2 (Red): 식물 및 토양의 반사 구간으로서, 토지 사용 및 토지 피복 변화 관측에 활용됩니다. Band .. 🗺️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 5. 12.

• [원격탐사] Landsat 7 영상의 스트라이핑 이슈 Landsat 7 데이터를 사용할 때 발생하는 한 가지 문제는 2003년 5월에 발생한 SLC(Scan Line Corrector)에 하드웨어 오류가 있다는 것입니다. 이 오류로 인해 "스트라이핑" 효과로 알려진 이미지의 체계적 오류가 발생하여 데이터가 누락됩니다. 이미지에서. 누락된 데이터는 이미지에 틈이나 검은색 줄무늬로 나타나며 특정 유형의 분석에 대한 데이터의 품질과 유용성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 스트라이핑 효과가 Landsat 7 데이터의 유용성을 제한하지만 일부 유형의 분석에는 여전히 데이터를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터는 광범위한 토지 피복 분석 또는 시간 경과에 따른 추세 분석에 사용할 수 있습니다. 그러나 변화 감지와 같은 보다 상세한 분석을 위해서는 누락된 데이.. 🗺️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 5. 11.

• [원격탐사] Landsat 영상 시기 Landsat 이미지의 타이밍은 Landsat 임무와 위성의 궤도 경로에 따라 다릅니다. 다음은 Landsat 이미지의 타이밍에 대한 몇 가지 일반적인 지침입니다. Landsat 1-5: 이 임무는 1972년에서 1984년 사이에 시작되었으며 18일의 반복 주기가 있습니다. 이것은 위성이 18일마다 지구상의 같은 위치를 다시 방문한다는 것을 의미합니다. Landsat 7: 이 임무는 1999년에 시작되었으며 16일의 반복 주기가 있습니다. Landsat 8: 이 임무는 2013년에 시작되었으며 16일의 반복 주기가 있습니다. Landsat 위성은 태양 동기 궤도로 지구 궤도를 돌며, 이는 위성이 하루 중 거의 같은 시간에 각 위치를 통과함을 의미합니다. 이를 통해 일관된 조명 조건이 가능하고 다른 시간에.. 🗺️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 5. 11.

• [원격탐사] Landsat 이미지의 처리수준 (processing level) 처리 수준은 Landsat 이미지에 적용된 보정 및 처리 정도를 나타냅니다. Landsat 이미지는 다양한 처리 수준에서 사용할 수 있으며 처리 수준은 다양한 유형의 분석을 위한 데이터의 품질과 유용성에 영향을 미칠 수 있습니다. 다음은 Landsat 이미지의 세 가지 처리 수준입니다. 레벨 0(L0): Landsat 센서의 원시 데이터입니다. L0 데이터는 방사 또는 기하학적 왜곡에 대해 처리되거나 수정되지 않았습니다. 레벨-1(L1): 이 처리 레벨은 L0 데이터에 방사성 및 기하학적 보정을 적용하여 보다 유용한 이미지를 생성합니다. L1 데이터에는 센서 및 대기 효과에 대한 보정이 포함되지만 지형 보정은 포함되지 않습니다. 레벨 2(L2): 이 처리 레벨은 L1의 모든 보정 및 처리 단계뿐만 아니라.. 🗺️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 5. 11.

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  [원격탐사] USGS EarthExplorer에서 Landsat 데이터 다운받는 법 [Remote Sensing] How to Download Landsat Data from USGS EarthExplorer 1. https://earthexplorer.usgs.gov/ 접속 EarthExplorer Large exports may take several hours to process during periods of high demand. Once processing has finished, an e-mail will be sent to the address associated with your ERS account. Real-time status updates can be found on the export status page. You may re earthexplorer.usgs... 🗺️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 5. 8.

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  [Google Earth Engine] 구글어스엔진 API 키 등록하는 방법 1. Google Cloud Console 접속 Google Cloud Console에 접속하세요. 만약 구글 계정으로 로그인하지 않았다면 로그인해주세요. https://console.developers.google.com/ 2. 프로젝트 선택 또는 생성 프로젝트 드롭다운 메뉴에서 기존 프로젝트를 선택하거나, 새 프로젝트를 생성하세요. 3. Google Earth Engine API 활성화 상단 검색창에 'Google Earth Engine'을 검색한 후, Google Earth Engine API 페이지로 이동하세요. '사용 설정' 버튼을 클릭하여 API를 활성화해주세요. 4. API 키 생성 왼쪽 탭에서 '사용자 인증 정보'를 클릭하세요. 그런 다음 '사용자 인증 정보 만들기' 버튼을 클릭하고 'AP.. 🗺️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 5. 8.

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  [Google Earth Engine] Python에서 구글어스엔진 쓰기 Google Earth Engine (GEE)을 사용하여 Python 환경에서 Change Detection을 수행하려면 먼저 Google Earth Engine API를 설치하고 인증해야 합니다. Google Earth Engine API 설치: Python 환경에서 GEE를 사용하려면 먼저 Google Earth Engine Python API를 설치해야 합니다. 터미널이나 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행하세요. pip install earthengine-api 인증: API를 설치한 후 Google Earth Engine 계정을 인증해야 합니다. 인증을 위해 다음 명령을 실행하세요. import ee ee.Authenticate() 웹 브라우저에서 열리는 페이지에서 로그인하고 인증 코드를 생성한.. 🗺️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 5. 8.

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  [Google Earth Engine] 구글어스 엔진 타임랩스 1984년부터 2020년까지의 변화를 타임랩스로 볼 수 있음 https://earthengine.google.com/timelapse/ Google Timelapse Explore the dynamics of our changing planet over the past three and a half decades. earthengine.google.com 🗺️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 5. 8.

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  [원격탐사] Sentinel-2 Sentinel-2는 유럽연합 코페르니쿠 스 프로그램(Copernicus Programme)의 지구관측 인공위 성으로 Sentinel-2A와 Sentinel-2B로 구성되어있다. 두 위 성은 동시에 지구관측 임무를 수행하며 컬러 공간해상도 10 m, 시간해상도 5일의 영상을 제공하고 있다. 토지피복 의 변화탐지에는 시간해상도가 높고 접근성이 좋은 위성 영상을 사용해야 하며, Sentinel-2 위성영상은 이러한 측면 에서 기본영상으로 적합하다. Sentinel-2 위성영상의 높은 시간해상도는 자료의 반복적 수집을 통해 많은 양의 영상 데이터를 축적하며, 이는 빅데이터를 요구하는 딥러닝의 요건과도 부합한다. 출처 : U-Net을 이용한 딥러닝 기반의 토지피복 변화탐지 조원호･박기호 🗺️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 5. 8.

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  [도시계획] 서울시 도시관리계획도 https://urban.seoul.go.kr/ebook3/index.jsp#page=90 서울시 도시관리계획도 urban.seoul.go.kr 🗺️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2023. 5. 3.

• [원격탐사] LUE 모델 (Light-use Efficiency) (Light-use Efficiency) 🗺️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 5. 3.