[ENVI] ENVI를 이용한 원격탐사 (Remote Sensing with ENVI) 교육 연수

 정보

• 업무명     : ENVI를 이용한 원격탐사 (Remote Sensing with ENVI) 교육 연수

• 작성자     : 이상호

• 작성일     : 2020-04-03

• 설   명      :

• 수정이력 :

 

 내용

[개요]

• 안녕하세요? 기상 연구 및 웹 개발을 담당하고 있는 해솔입니다.

• 오늘은 에스이랩 ENVI를 이용한 원격탐사 (Remote Sensing with ENVI) 교육 연수 내용을 다루고자 합니다.

• 이 교육은 2일에 걸쳐 진행하였고 각 시간마다 이론 및 실습을 병행하여 진행했습니다.

• 특히 배운 지식을 활용하여 학술 논문 또는 보고서 작성 시 많은 도움이 되었습니다.

• 그에 따라 "교육 일정, 실습 자료, 관련 자료"순으로 소개해 드리겠습니다.

 

 

[특징]

• ENVI를 이용한 원격탐사 교육에 대한 이해를 돕기위해 작성

 

[기능]

• 교육 일정

 

[사용 OS]

• Window 10

 

[사용 언어]

• ENVI v5.4

 

 세부 내용

[교육 일정]

• 1일

  • about Remote Sensing

  • about ENVI

  • Image Mosaic

  • Band Math

  • Pan Sharpening

 

• 2일

  • Classification & ROI

  • Decision Tree

  • Feature Extraction

  • DEM Extraction

  • Change Detection

  • SARscape& ENVI LiDAR

  • Q&A 및 기타

 

 실습 자료

[1일]

• 우선 이론 학습을 진행함.

• SARscape(레이다), ENVI LiDAR(라이다)는라이다는 빛을 이용.

• 원격탐사는 크게 수동, 능동으로 구분함.

• 수동은 일반적인 원격탐사. 해가 있어서 낮에만 있음. 구름이 있으면 전혀 안보이기 떄문에 정보를 얻을 수 없음.

• 능동은 에너지 소스는 인공위성 자체로 레이다랑 라이다를 포함함. 긴 파장을 이용하여 구름을 투과할 수 있어 밤에 측정할 수 있음. 최근에는 사스, 라이다의 활용이 크게 늘어남.

• 최근 능동 및 수동은 5:5 논문으로 출간되고 있음.

 

• landsat, MODIS는 가시광선 영역의 파장대 이용함. 가시는 사람의 눈을 볼 수 있음. NIR의 정보를 이용해서 많은 정보를 얻음. 전 파장에서 가시영역은 짧은 영역임. 마이크로파, 라디오는 SAR에서 이용함. 파장이 길어서 구름을 통과할 수 있어 많은 정보를 얻을 수 있음.

• 사진을 찍을때, 한번에 7개의 파장을 흑백영역으로 찍음. 밝으면 신호가 진하고, 어두우면 신호가 약함. 1,2,3 영역은 사람의 눈을 보임. 2,3,4영역은 사람의 눈이 아닌 다른 영역을 볼 수 있음. landsat은 멀티 스펙트럼.

 

• 하이퍼스펙트럼은 0.45-0.5에서 잘게 분해해서 많은 영역을 분할하여 얻음. 분류를 세부적으로 하기 위해서 이용함.

• 432은 녹색이 빨강으로 보임. 근적외선에 빨강색이 강하게 보여서. 근적외선은 식생과 관련됨. 식생은 근적외선에서 많은 반사를 함.

• 원격탐사는 천연잔디, 인조잔디가 있는데, 432, 321를 조합하면 다르게 보임. 321는 녹색으로 보임. 432는 녹색이 파랑색이 보임. 그러면 인조잔디 구장이구나 알 수 있음.

 

• 전자파의 종류는 대기의 창으로 그렇다. 대기의 창에서 산소 (H2O) 때문에 지표까지 도달하지 못함 (파랑색). 하얀색은 지표면에 도달하는 시그널. 사스 (2.5-3.8 cm)을 이용함.

• 하얀색부분에서 원격탐사를 수행함.

 

• 식생관련에서 식물이라도 반사패턴이 다르게 보임. 대부분은 식생은 0.5 um에서 반사에서 녹색에서 가장 높다. 0.7 um가 근적외선의 반사도가 훨씬 크기 떄문에 반드시 근적외선 밴드를 이용함. 식물의 종류에 따라 최대, 최소값이 차이가 남. 그래서 하이퍼 스펙트럼을 이용하여 영상을 분류할 수 있음.

 

• 같은 식생이라도 스트레스, 건강에 따라 풍년과 흉년을 예측할 수 있음.

• 식생뿐만아니라, 활엽수, 침엽수, 토양, 모래는 근적외선에서 시그널을 볼 수 있음. 반사 비율에 따라 구분할 수 있음. 물질에 따라 다름.

 

• 일반적으로 landsat 7을 주로 이용. ETM+는 향상된 센서. 8개 밴드. 해상도는 디지털과 동일함. 가로, 세로 30m을 1 픽셀로 나타냄.

• Pan은 15m로 해상도 2배를 향상됨. 0.4 um로 크게 나타남. 해상도는 좋으나 특정파장대의 정보를 얻기 어려움.

 

• landsat 8, MODIS 파장 특성.

• 영상자료는 Raster로서 디지털카메라로 동일함. 밴드==채널

 

• 래스터는 픽셀로 구성됨. 위성영상.

• GIS쪽은 선, 도형으로 이용하여 수치지도 이용함. 등고선 라인으로서.

 

• 해상도는 총 4가지로 구성됨. Spatial은 물체를 얼마나 세밀할게 할수 있는가? Kompsat-2은 우리나라꺼. landsat을 제외하면 1:4 비율이고, landsat은 2배이고 일반적으로 4배 비율임.

• Temporal은 동일한 지역을 또 관측되는 시간. landsat(16일).

 

• 정지궤도는 상당히 멀리 위치함. 한 지역만 동일하게 찍음. 구름의 이동을 모니터링을 해야하므로 통신, 해양, 기상위성임.

 

• 저궤도, 극궤도위성은 지구 가까이 위치. 북극, 남극을 통하여 이동함. Time-resolution은 재방문 시기. IKONOS은 높은해상도로 글자, 그림자를 볼 수 있어 극궤도가 가질수 있는 장점임.

 

• Spectral은 얼마나 파장을 잘게 쪼개서 밴드로 측정함. 밴드 수를 쪼갤수록 해상도 좋음.

 

• PAN, MSI은 각 색깔에 마다 1개의 밴드임. 노랑색이 PAN의 정보임.

• R G 로서 식생에서 NIR의 반사도가 다르게 보임

• B NIR

 

• landsat TM은 한 지점만 찍어서 선형적으로 보이지만, 하이퍼스펙트럼은 좀더 세분화하여 영상을 세분화함. USGS Lab은 분광 실험실에서 더 측정하여 더 세분화하여 측정함.

 

• Radiometric은 센서의 민감도. 한 센서가 몇가지 밝기 범위로 표현되나? 10 bit로서 1024 단계로 얻을 수 있음. 14 비트는 조금더 세분화여 구분함. 한 픽셀에 대하여.

• 그 만큼 2^14까지 구분하면 그만큼 용량이 큼. 그리고 그정도로 구분해야할 필요가 있나? 논의가 있음. 그래서 최근 2^12으로 배포함.

 

• 영상은 대기 효과에 의해 훼손을 복원하는 것이 전처리 과정을 함.

• 각도에 대한 일그러짐을 보정할 수 있음. 이산화탄소 (CO2), 산소 (H2O)는 반사나 흡수에 대해 보정. 간섭 소음은 센서마다의 영향을 끼칠 수 있는 효과를 보정. 센서가 시간이 오래되면 기능이 저하됨.

 

• "대기보정, 복사보정은 모든 값을 다 이용할 수 있나?"에 대한 측정값이 있나? 확인함.

• 기하보정은 3D >> 2D로 보면서 어쩔수 없이 왜곡될 수 밖에 없음. GCP은 각 좌표 지점에 대해 짝을 지우는 것을 기하보정임.

 

• 일반적인 저장방식은 BSQ이다. 1밴드 저장 >> 2밴드 저장하여 순차적으로 저장함.

• BIL, BIP은 라인, 픽세로 저장함. 하이퍼스펙트럼에 대해서 반사패턴을 보고 싶은데 BSQ은 시간, 용량이 클 수 있으므로 BIL, BIP의 200개의 자료만 읽으면 그만큼 시간, 용량이 적어짐. 그리고 최근에 저장속도 향상.

 

• 영상강조는 전체적으로 밝거나, 어둡게 측정되면 밝기환경을 향상하여 ENVI는 2^8승으로 표현함. 현재 파일은 –68.69~30.24 로서 어둡운 부분으로 보이므로 Linear stretch로서 표현됨.

• 영상의 밝기온도가 너무 높거나 낮은 부분에 대하여 Linear 2%을 이용(상, 하위 2%를 제거하므로 영상을 해석하기에 용이함). 각각의 픽셀이 갖는 의미를 그렇게 변환해도 되나? 원본 데이터를 손상시키는 것이 아니라 조절하는 부분임. 보는것만 그렇게 보임.

 

• 형태강조는 밝기값이 강, 건물에 대하여 영상 차이 발생하므로서 강조함. 특정 부분의 형태를 강조시켜서 판독이 용이하게 함. Histogram 방정식은 평균치를 맞추어서 해석함(평활화).

 

• 다분광 영상은 모니터에서 지원해줌.

• ENVI는 IDL로 100% 구성된 프로그램. IDL은 배열 처리에 최적화됨. 배열은 영상 이미지임. IDL은 주로 자연과학 연구자에서 사용함. ENVI의 필요한 기능을 IDL을 추가하여 할 수 있음.

 

• EXELIS >> Support >> IDL로 구현된 ENVI 기능이 있음. 회원가입 필요함.

• 다운로드한 후에 ENVI의 Extensions(C 드라이브)을 넣게 되면 등록되게 됨.

 

• ( )은 New, Classic 모두 이용 가능. Classic >> (New)로 바뀜.

• ENVI Classic은 4.8 버전에서 익숙하여 4.8 버전임. New는 계속 업그레이드 함.

• Classic은 처리 속도가 빠름. 기능이 어디 있는지 찾기 어려움.

• New ENVI은 무겁고 시간이 오래 걸림. 기능 툴박스 및 Search 가능함.

 

• Classic >> File >> Preferences 은 Data, Temp, Output 파일을 남겨야 됨.

• Display 디폴트 : 스크롤은 전체 영역에 축소하여 나타냄. 이미지 원도우는 1:1 비율로 표현함. 줌 원도우로 표현함. 일반적으로 디폴트로 설정되어 있어서 모든 영역이 나타남.

• 영상 강조의 2% 설정되어있음. 여러 가지 방법으로 선택하여 나타냄.

• Plot 디폴트 : 분광패턴의 설정.

• open Exter file ==> IP software ==> ~ : 각 프로그램으로 이용됨.

• Generic formats : 최신 트렌트에 없고 New ENVI에 구성됨.

 

• 교재 실습

• training 실습으로 구성됨

 

• Open >> 영상 목록이 보임. 1번 Blue가 흑백 스케일로 표현됨. 제일 위 이미지 원도우, 빨강색 박스는 줌 원도우에 보임.

• 파장 정보가 있으면 보임. 그리고 can_tmr .img의 오른쪽은 RGB(True color), 식생에 관련된 CIR 색깔로 보임. 혹은 완전히 다른 조합으로 보고 싶으면 RGB color ==> R, G, B가 새롭게 보임. 순서대로 찍으면 됨.

 

• 실제 정보를 볼려면 HEAD 파일로 볼려면 can_tmr.hdr을 보면 offset은 0번으로 시작.

• interleave = bsq 방식. bil이면 다른 영상이 보임. 각 밴드에 이름, 파장대가 나옴.

• 지형정보를 빠져있어서 모름. 하지만, 지형정보는 Map Info라고 들어있음. 지리 정보에 따라 표현정보가 다름. 지형정보을 가지 파일을 보면, 위,경도 값이 자동으로 표현됨.

 

 

• 줌인, 줌아웃

• Cursor Location은 장면을 더블클릭하면 나타남. Scrn은 보여지는 영상의 픽셀값이고

• 하얀색을 보면 0부터 시작하므로 최대값이 255가 되므로 영상 밝기값은 255 255 255 이라서 흰색으로 표현됨. Data은 Ori 데이터로서 각각 R, G, B로서 선형 2%로서 나타남. 아니면 Window >> Cursor Location 에서도 볼 수 있음.

• 줌 원도우가 변경됨.

 

 

• 이미지 화면 >> Tools >> Links : 다같이 보고 싶을떄.

• 이미지 화면 >> Enhance >> Zoom, Scroll에 대해서 표현할 수 있음.

• 밝기값에 용이하게 판단하는 방법임. 전체 영역에 대해서 선형 2%이고 아에 전 단계로 못 돌아감.

 

• 같은 시각, 다른 시각 영상으로 알 수 있음. 지형정보가 있으면 그 값에 대해서 인식함.

 

• * 첫 번쨰, 두 번쨰 다르게 생각했는데, 지형정보가 아니면 동일한 지점이 아니지만 지형정보를 가지고 있으면 2개의 대한 자료를 알 수 있음. 파일에 대한 정보가 용이함.

 

• Tools >> Profiles >> x축 :

• R,G,B로 x축 방향의 밝기값으로 중요한 부분임. Z profile은 제일 중요함. 6개 반사도의 분광 특성이 나옴. 3개 밴드에 대해서 표현이 됨. MODIS, 하이퍼 스펙트럼을 보면 상세하게 볼 수 있음.

• plot >> 우측 클릭 >> collect spectral, plot key을 선택하면 특징을 볼 수 있음. 가시광선보다 근적외선보다 높은 반사도를 가지면 식생이라는 것을 의미함.

• plot >> file >> ? 은 이것을 통해 Library을 통하여 그에 따른 반사도를 비교하여 광물 정보를 얻을 수 있음.

 

• Scatter plot >> Tools >> 2D scatter plot >>

• 특정 밴드에 대한 연관성을 볼 수 있음. 식생의 활력ㅁ=도에 대한 4번에 높고 3번 낮게 보임. 식생의 가능성이 높음. 우클릭으로 마무리하면 표시됨. 아니면 휠버튼으로 이동==움직이면서 볼 수 있음. 어느지역의 반사패턴을 가지는 지 확인 할 수 있음.

 

• Overlay >> Annotataion >> object >> save 후에 좌측 클릭.

 

• New ENVI :

• File >> Preferences Input, Output, Temp 모두 변경. 영상을 덮어쓰는 것. 장점은 지형정보가 있으면 어느정도 중첩되면 Display을 중첩되어서 나타남. 단점은 덮어쓰므로 그 전에 작업할려면 투명도를 조절해서 봐야함.

• Pyramids은 New ENVI에서만 landsat은 (15000,15000) 이여서 모니터 해상도로 나타낼 수 없으므로 인접 픽셀의 평균에 대해서 축소하여 압축하는 형식. 원본에 점차 쌓아놓는 형식이라서 피라미드파일임. 장점은 줌인, 줌아웃의 빨리 처리되지만, 단점은 용량이 발생하고 속도가 오래 걸림.

 

 

 

• New ENVI에서도 앞에서와 같이 동일하게 진행함.

• 투명도 100은 아래를 봄. 0은 위를 봄.

• 영상을 확대.

 

 

• 은 중앙으로 멀수록 속도가 느려짐.

• 은 값을 보여줌.

 

• Display에서 plot 그림을 볼 수 있음.

• Display >> 포털 : 432조합이 들어가 있음. 그리고 왼쪽 위에 재생버튼 있는데 구별할 수 있음. 그리고 각각 3가지 방법으로 구별하게 보여줌.

 

• 우측 클릭 >> 보았던 영상에 대하여 확인할 수 있음(Show snow)

• New ENVI에 대한 간단한 사용법을 사용함.

 

 

• ArcGIS, ENVI가 모두 있으면 32비트 ENVI을 실행하여 ArcGIS으로 보낼 수 있음.

 

 

• 하이퍼스펙트럼 라이브러리는 DIsplay >> Plot 후에 Import에서 불러오면 됨.

• 하이퍼스펙트럼의 팩터를 열려면 C:\Program Files\Exelis\ENVI53\resource\speclib\usgs을 이용하여 hdr을 이용하여 HEAD 파일을 보고 나서 1의 팩터를 가지고 255로 더 하면 그만큼에 대한 값을 볼 수 있음. 그리고 에스이랩의 Tech Tip을 체크하면 됨.

• 좋은 컴퓨터는 New ENVI를 쓰는 것을 추천함.

• 인터페이스를 조절.

• .sav 파일에 대해서 New ENVI는 Extensions 파일에 내에 무조건 있음.

 

• 영상 모자이크는 극궤도, 저궤도 위성에서 주로 이용함. 여러 영상을 하나의 파일로 합쳐지는 것. 픽셀부분의 중첩부분을 이용하여 겹침. New ENVI에서만 가능한 Seamless 모자이크 방식을 이용. 이어지는 부분이 매끄럽게 표현됨. 이어지는 부분을 편법임.

• New ENVI에서 각각의 데이터를 open한 후 겹치지는 부분에 대한 0을 무시하고 그에 따라 겹치지는 부분을 매칭함. 또한, 중간쯤에 reference을 이용. 그리고 산출된 모자이크 파일은 다시 모자이크 처리 할 수 없고 다시 모자이크 할려면 새롭게 파일을 읽어서 산출해야함. 모자이크에 대한 옵션 설정한 후 Seamlines로 인하여 자동으로 실행함.

 

 

• Band Math :

• 밴드마다 반사도를 수식에 거쳐 물리적인 의미로 바뀜. ENVI에서 b1, b2 ...을 지정하여 새로운 영상으로 만들어줌. landsat TM, ETM+ 센서를 이용하여 온도 산출함. IDL을 수행하여 ENVI에서 수행함. ENVI Classic을 이용하여 Overlay >> Band math로 인하여 Step 1, 2, 3을 추가함.

• IDL를 통하여 function L5_temp, b1 쓸수 있음. 컴파일 후 ENVI를 통해 Band Math을 이용함. 그리고 링크를 하여 같은 값에 대한 비교를 할 수 있음.

• pro bandmath_0820 : IDL로만 이용하여 구한 파일.

• w3 = window(WINDOW_TITLE= 'image for kml') ; kml의 구글어스 파일을 이용함. 이것으로 구글어스를 켜서 매칭 시켜줌.

 

 

 

• IDL를 이용하여 밴드 Math를 이용해보았음.

• ENVI, IDL을 연동하여 추가 처리 할수 있음. 연동하여 사용할 수 있음.

• 색깔은 Tools을 이용하여 Color Mappting을 이용함.

• ENVI 도움말 있음. ENVI은 IDL에서 호출하여 쓸수 있음.

 

 

• ENVI_~ 은 모두 IDL에서 쓸 수 있는 기능임.

• IDL 명령어로 쓸 수 있음. New ENVI은 Classic과 다르게 나타남.

 

• 마지막은 Pan Sharpening은 공간해상도를 높음. 공간해상도가 낮으면 멀티 스펙트럼이 나오므로 여기서 장점만 뽑으면 공간해상도도 높아지고 멀티스펙트럼으로 나타내는 방법. 가장 일반적인 방법은 주성분 분석에 대해서 떨어지는 부분을 역변환하여 나타냄. 높은 해상도와 색깔을 가지지만 일부 왜곡 될 수 도 있음. 수동, 자동으로 해본다.

 

• 분광해상도는 낮지만, Spot은 해상도가 높음. 서로 중첩해야하는데 사이즈를 맞추어야함.

• Basic Tools >> Resize Data을 이용.

• HSV는 영상을 표현하는 2가지임. RGB는 1:1:1 매칭시킴. HSV은 색상, 채도, 명도로 컬러를 표현하는 방법이라서 비율이 다름. 색상(70), 채도(20), 명도(10)에 대하여 변환하여 RGB로 다시 역변환.

 

 

• Transform >> RGB to HSV

• Value은 0~1라서 Pan는 8비트 영상이라서 0~255을 0~1로 변경해야해서 stretch를 이용. Spot을 0 >> 1 로 변환하고

• 그에 따라 HSV >> RGB를 통하여 R,G, V을 이용함. V는 주성분 중에서 명도를 제외한 값임. 많은 방법 중에서 Gram-슈미츠 법(정답)을 이용함.

• 자동으로 Gram-슈미츠 법을 통하여 보면 거의 비슷하게 보임.

• 수동으로 하면 resize 및 컬러색, 변환을 다 해주어야함.

 

• New ENVI을 이용하여 Pan샤프닝 기법(N 디퓨즈)을 이용할 수도 있음. 이때, 같은 센서를 사용할 수 있지만, 다른 센서를 비교할때, 약간의 무리를 가지고 있음. 같은 센서일 때 주로 쓰는게 중요함.

 

 

 

 

[2일]

• ENVI 5.3에서 추가된 내용 모듈. 12. 11_ENVI copy 필요함.

• 한 장 강의로 추가된 내용임.

 

 

• New ENVI에서 위경도값이 주어지면 찾아가는 기능 있음. 바로 goto 기능

• 여기서 맵에서 나타내는 값을 도분초가 환산한 값으로 나타내면 됨.

• File >> Chip View to >> 볼 수 있음.

 

• 엄청 비싸다 ENVI+IDL : 4,000,000원. 라이센스 및 이전은 계속 지불해야 함. 유지보수 비용은 550,000원 이용함.

 

• 교재는 ENVI Classic 기준으로

• 저번 강의는모자이크 방식으로 이용. Band Math은 landsat으로 온도 산출. Pan Sharpening은 그램 슈미츠

• ENVI 줌은 New ENVI로서 12장부터 시작됨. 11장까지 클래식, 12장은 New ENVI 기준임.

 

• 분류 :

• 영상에 따라 관심지역, 불필요한 지역을 나눌 수 있음. 3가지.

• 1. 분광특성만으로만 이용 (무감독 분류, 감독 분류) : 무감독 분류는 ENVI에게 자유롭게 맡김. 감독 분류는 사용자 숲을 선택하여 선택하지 않은 지역에 대해서 숲을 분류하는 것. 여러 가지 방법이 많음.

• 2. 초분광스펙트럼일때, 동일한 방법으로 하지만, 좀 더 세부화되어있음.

• 3. (1, 2)은 분광정보만 이용했지만, 여기서는 공간적 분포, 모양, 표면 질감으로 고려하는 기법. 논문에서 쓸때는 Object 분류 (OOC) 방법으로 객체 지향.

• 해보고자 하는 방법은 아스팔트 도로만 추출할려고 함. 특징으로 도로만 추출함.

• 다양한 조건에 들어갈 수 있음.

 

• 전통적인 방법을 이용하기 위해서 ENVI 클래식 이용

• 우측 >> load true color로서 사람의 눈으로 봄.

• isoDATA은 클래스의 범위를 지정해줌. Kmeands 범위가 없고 몇 개로 나타낼건지 나타냄.

• ROI은 관심지역. 어느정도 개입을 하는 것. 휠 버튼우리

• EVF은 ENVI에서 쓰는 벡터 파일, Shp 파일은 벡터파일.

 

 

 

• 자동으로 함. 대부분 모두 있으므로 많은 방법으로 체크하면 됨.

• 최종적으로 남는 것이 승자가 됨. 위의 결과 4개가 나오지만, 위 2개에 대한 Method은 숲으로 분류할 수 있고 아래 2개에 대한 방법이 도시가 되면 2:2에 되면 곤란해질 수 있음. 그래서 가중치를 옵션으로 줌. 여러개를 돌릴때 Spectral 하부의 옵션을 이용할 수 있음.

• 서로 비교하기 Quick Stats을 이용하여 결과를 비교해보았음. 4개의 분류에 대한 값으로 볼 수 있음. 만약에 4개로 분류했는데, 4개의 분류가 아닌 결과는 5번으로 나옴.

• 이것을 원격탐사의 기능을 ENVI에서 흡수됨. 그리고 THOR 또한, 그냥 흡수해서 납품하는 기능.

 

 

 

• ENVI의 툴 안에 대기보정할수 있음(이것보다는 ENVI의 전처리과정 기능 중에 FLASH을 이용함). Basic Tools >> preprocessing(전처리 과정) >> Quick, FLAASH

• RGB은 TRUE 컬러를 띄운 후 ROI를 선택하여 분류한 후에 하이퍼 스펙트럼은 Spectral Angle Mapper이 최적화된 분류방법이라서 쓰면 됨.

 

• 아스팔트 도로 추출하기 :

• 여러 가지 조건

• New ENVI에서 룰 베이스 분류(Rule Based Feature Extaction), 시간이 오래 걸림. 각각의 조건을 부여하게 하고 다음 단계로 넘어가면 + 버튼으로 이용하여 조건을 추가할수 있음. 빨강은 아애 조건을 추가하여 아래와 같이 됨. 스펙트럼 타입을 보면 Spectral, Spectral Mean의 4번이 85 < < 175 이 되면 빨강색만 충족하게 됨.

• Rule >> Add 룰 하부에 분류해야 함. Spatial, Major Length 22.0 < < 으로서 빨강색은 모두 충족, 검은색은 모두 충족되지 않은 상태. Texture, Texture Mean, Band 4에 대해서 < < 185 이렇게 보이고 Rule을 보면 3가지 조건에 대해서 모두 볼 수 있음. 면적에 대해서 Add >> Speatial , Area 최소값이 40 < < 해주면 됨. Rule 버튼을 통해 확인함. 제시한 조건에 만족하여 Next을 통하여 온전히 결과만을 추출한 자료는 아님.

• shp 파일 볼 수 있음. 최적의 조건을 찾는 것이 중요하고 영상마다 다르다.

 

• Decision Tree :분류의 한 종류. 총 분류의 3단계까지 마무리함. 조건에 조건을 두는 방식. 토마토를 결정하는 것처럼 기준으로 이용. 분광정보를 이용함. 추가적으로 DEM 데이터를 불러와서 고도, 경사각, 경사방향 판단할 수 있음.

• NDVI은 원격탐사쪽으로 산림쪽에서 표준으로 사용되는 지수로서 간단한 수식의 연산으로 산출됨. 활력도가 높은 숲은 근적외선에 반사도가 높게 나타나고 그에 반면에 빨강 가시영역은 반사도가 작게 나타남. 범위 –1에서 1로서 나타남. NIR=255, VIS=0 >> NDVI = 1로서 나타남. 그에 따라 0.4~0.5면 거의 식생으로 나타남. 그에 따른 단점으로 EVI은 강화된 지수임. ENVI 클래식에서 도움말 >> vi >> 각각에 대한 식생지수에 대한 논문 및 설명이 있음.

• 각각의 파장에 대한 밴드가 있으면 식생지수를 볼 수 있음. 하이퍼스펙트럼 영상을 이용하면 27개를 모두 산출할 수 있음. 기본적으로 { } 으로 모두 인식함. gt, lt 로서 조건을 판별함. {aspect}은 경사방향을 의미.

• 물은 식생에서 4번 밴드에서 반사도가 낮음. 밴드는 무조건 B 로서 나타내어야 함. New ENVI도 동일하게 나옴. 조건을 줄수 있어. DM 정보, 분과정보뿐만 취소, 추가를 빠르게 할 수 있음.

• 식생지수는 클래식(27개), New ENVI(35개) 더 확장됨.

• Classification >> Decision Tree >> Bulid New Decision Tree을 이용해서 NDVI 및 식생, 물을 DM, 분광정보 자료를 이용하여 분류하여 나타냄. 결과물은 DT_result, DT_Tree_result임.

 

 

• C:\Program Files\Exelis\ENVI53\extensions

• landsat은 줄이 그어 있는 것을 없어짐.

• MODIS은 idl을 hdf을 선택 후 좌표를 바꾸어야 하지만, MODIS의 경우, 옵션에 따라 여는 기능.

• landsat 데이터를 open하면 줄이 그어지는 현상이 발생함. 그래서 New ENVI에서 Extensions을 클릭하여 첫 번째꺼를 주로 이용하여 씀. 그리고 파장 정보, 해상도에 따라 다름.

 

 

• MODIS의 Extensions을 이용하여 결과에 따른 결과를 표현해줌. 사용하기 편리하게 되어있음.

• UTM Datum(WGS-84) units : Meter로서 프로세싱하면 나타남.

 

• Change Detection :

• 시간 영상을 링크봐도 볼 수 있으나 동일한 지점을 일치하지 않아서 A의 픽셀과 B의 픽셀을 지점 따서 같은 지점을 만듬(Tie Point).

 

 

• 2번째는 Auto은 매칭 시켜줌. 빨강색은 RMSE가 적어지는 것을 볼 수 있음.

• Spectral >> Tool >> Change Dectation을 이용하여 씀. 2가지 색깔로서 2개의 차이를 보여줌.

 

• DEM :짝 영상이 있어야 함. Generater 모듈을 이용하여 ENVI 5.3에서부터 라이다 형태로 이용하여 열 수 있다.

 

• SARscape : SAR는 자체 소스가 있는 경우. Radar는 라디오 주파수를 이용하여 탐지 및 거리재기. 예를 들면, 박쥐가 음파를 통해서 움직인다는 것과 동일한 원리임. 전쟁과 관련하여 개발되었음.

• 라이다는 빛을 이용하여 탐지. 되돌하는 시그널이 표면의 거칠기와 유전율에 따라 다름. 표면이 거칠어야 유전율이 높아야 반사되는 신호가 옴.

• Microwave Ranging은 파장이 길어서 구름을 투과하고 비가 오더라도 이미지를 보는 크게 무리가 없다. 직하부를 쏘면 좌, 우가 동일하면 그래서 한쪽으로 포기하고 Right, Left looking으로 봄. 그림자와 무관, 밤낮 무관한 장점을 가짐. 순수한 데이터에 Right, Left에 대해 나옴.

 

• RAR(순수한 신호) and SAR(합성한 신호) : Azimuth Resolution은 위성이 진행하는 방향. 거리, 범위가 상관없다. 빔의 펄스 형태는 센서의 반비례함. 센서를 길게 만들면 빔 폭은 좁게 만들어서 상세하게 됨. 적당한 크기의 센서가 중요함.

• SAR는 10,000,000원이고 복잡한 연산을 가짐. 인공위성은 정지할 수 없고 계속 신호를 쏘고 받고 이동받고 중첩되는 신호에 대하여 실선으로 표현됨. 그리고 움직이는 것에 따라 가깝다고 멀다가 가까워지는 현상을 가짐. 최종적으로 각각의 타겟을 뽑아낼수 있음.

• 최근에 달 탐사에 이용함.

 

• ScanSAR Mode : 넓게 측정할떄

• SAR 영상 : 애매하게 생김. 산, 도로. 남쪽 >> 북쪽으로 right looking한 것으로 밝은 부분이 산의 반사가 돼서 볼 수 있음. 북쪽 >> 남쪽으로 left looking도 또한 같다. SAR의 한계는 영상 왜곡현상이 일어나서 9시 방향으로 누워있는 것처럼 보임.

• 똑같은 신호에서 a, b, c가 간격이 동일하지 않고 a’, b’, c’으로 앞쪽으로 짧아지는 현상(Foreshorting). 경사가 b가 높아서 가깝게 인식하여 a, c를 보는 현상(Layover).

• 신호가 c까지 도달하지 못해 검게되는 현상(Shadow).

 

• 신호의 밝기, 어두운 부분 :

• 표면이 매끈하면 어둡게 보임. 전반사가 일어나면서 날아가서 어둡게 보임. 표면이 거칠면 어둡게 보임. 일종의 건물, 토양일떄, 더블 바운스되어 신호가 밝게 표현되어 구조물이 있는 부분임.

• 체적산란으로 나무 안에 놀다가 시그널이 나옴. 표면이 물이 있지만, 일부 반사하지만, 유전율이 약해 투과하여 신호가 투과하여 밝게 보임. 예를 들면, 사막 밑의 토양에 금속이 있는 경우.

 

• 잔잔한 물은 어둡게 표현됨. 파도가 심하면 거기는 밝게 표현됨. 언덕, 산은 한쪽면이 밝게, 구조물은 밝게.

 

• 영상 : 밝은 부분이 3시쪽으로 강, 아스팔트가 잔잔하게 흐르면 그렇게 보임. 오른쪽은 바다 부분이 표면이 파도치면 하얀게, 표면이 차분하면 어둡게 보임.

 

• 태안 기름유출 사고는 기름이 물보다 위에 떠서 검게 보임.

• 백두산 : 근처 검게 보이면 식생이 점점 없어짐.

• SAR 영상은 되돌하는 신호,

 

• Differential In SAR : SAR 영상을 2개를 이용하여 위상차를 뺴면 표현됨. 위상차는 빨강 ==> 빨강으로서 파장의 정보를 가짐. 3 cm의 변화를 볼 수 있음. 지형변위로서 볼 수 있음.

• In SAR을 이용하면 빙하의 속도, 라스베가스의 지면 침하현상을 알 수 있음.

 

 관련 자료

• 강의안 및 교육 자료 참조

02. [에스이랩] Remote Sensing with ENVI.7z

 

 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com