Spatial Information Research

Korea Spatial Information Society (대한공간정보학회)
권호 표지

A Study on Classification of Bed rock over Antarctic Terra Nova Bay using Hyperspectral Image

초분광영상을 이용한 남극 제2기지 후보지에 대한 기반암 분류 연구

  • 김선화 (인하대학교 지리정보공학과) ;
  • 김태훈 (한국건설기술연구원 건설시스템혁신연구본부 U-국토연구실) ;
  • 홍창희 (한국건설기술연구원 건설시스템혁신연구본부 U-국토연구실)
  • Received : 2010.11.10
  • Accepted : 2010.12.23
  • Published : 2010.12.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This study was started for providing the application method of hyperspectral im age over extreme cold area as the Antarctic. Study area was Terra Nova Bay area which was decided as the candidate of 2nd Antarctic base station. For deciding last location of base station, many researchers tried to analyze the suitability of this study area. Among many suitability indicators, the location and stability of extracted bed rock area were very important. Using many spectral information of hyperspectral data, we tried detecting of bed rock and classifying four rock types. As additionally data, international spectral library of rock were used in this study. At the results, short-infrared wavelength bands were useful in the detection and classification of bed rock.

본 연구는 남극과 같은 극한지에 대한 초분광영상의 활용방안 제시를 위해 시도되었다. 연구 대상 지역은 국내 남극 기지 후보지로 결정된 테라노바만 지역으로, 암반 위에 건설되는 기지의 특성상 기반암의 위치 및 안정도는 매우 중요한 분석인자라 할 수 있다. 현지 측정 자료의 경우, 상대적으로 좁은 지역에서 이루어지고 측정이 힘든 지역이 많아 후보지역의 전체적 특징을 측정하는 데는 한계가 있다. 이에 위성영상을 이용한 광역지역의 다양한 정보제공이 요구되어 진다. 본 연구에서는 초분광영상의 풍부한 분광정보를 이용하여 기반암 지역을 추출한 후 주요 암석종류에 대해 탐지 및 분류를 시도하였다. 이를 위해 국제적인 암석 분광라이브러리를 사용하였다. 탐지 결과, 초분광영상의 중적외선밴드가 암석 탐지에 매우 유용한 것으로 나타났으며, 주요 암석의 분포 정보를 산출할 수 있었다. 향후 연구에서는 충분한 현지 측정자료를 이용한 보다 정량적인 연구결과의 검증을 시도할 예정이다.

Keywords

References

  1. A.F.H. Goetz, 1991, ".Imaging spectrometry for studying Earth, Air, Fire and Water", EARSeL Advances in Remote Sensing, vol. 1, pp. 3-15.
  2. I. Longhi, M. Sgavetti, R. Chiari, and C. Mazzoli, 2001, "Spectral analysis and classification of metamorphic rocks from laboratory reflectance spectra in the 0.4‐2.5 interval: a tool for hyperspectral data interpretation", International Journal of Remote Sensing, vol. 22, No. 18, pp. 3763-3782. https://doi.org/10.1080/01431160010006980
  3. JPL, 2005, NASA JPL Homepage (http://aviris.jpl.nasa.gov).
  4. L. Kirkland, K. Herr, E. Keim, P. Adams, J. Salisbury, J. Hackwell, and A. Treiman, 2002, "First use of an airborne thermal infrared hyperspectral scanner for compositional mapping", Remote Sensing of Environment, vol. 80, pp. 447 -459. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00323-6
  5. F. Van der Meer, 2003, "Bayesian inversion of imaging spectrometer data using a fuzzy geological outcrop model", International Journal of Remote Sensing, vol. 4, No. 22, pp. 4301-4310.
  6. F. Van der Meer and V. Kato, 2002, "Developing a schematic petrogenetic transect for a contact aureole using field spectrometry; a case study in Los Santos, Salamanca Province, central‐western Spain", International Journal of Remote Sensing, vol. 23, No. 23, pp. 5087-5094. https://doi.org/10.1080/01431160210147063
  7. Z. Qu, B.C. Kindel, and A.F.H. Goetz, 2003, "The High-Accruacy ATmospheric Correction for Hyperspectral data (HATCH) model", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 41, No. 6, pp. 1223-1231. https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.813125
  8. C. Gordon, 2000, "A generalization of the Maximum Noise Fraction transform", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 38, No. 1, pp.608-610. https://doi.org/10.1109/36.823955
  9. 강원대, 2008, 남극 대류기지 예비후보지 선정을 위한 위성영상 분석, 극지연구소.
  10. 김선화, 이규성, 마정림, 국민정, 2005, "초분광 원격탐사의 특성, 처리기법 및 활용 현황", 대한원격탐사학회지, 제24권, 제4호, pp. 341-369. https://doi.org/10.7780/kjrs.2005.21.4.341
  11. 김인현, 오규식, 양희범, 2009, "토지적성평가 지표의 개선방안 연구", 한국 GIS학회지, 제17권, 제2호, pp.201-212.
  12. 곽태식, 기정훈, 김영은,전해민, 김시진, 2008, "지구 온난화에 따른 국내 과수자물 재배지 변화에 대한 GIS 예측 모형 연구", 한국공간정보시스템학회논문지, 제 10권, 제 3호, pp. 93-106.