• 제목/요약/키워드: Sentinel-2

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Sentinel-1 및 Sentinel-2 위성영상기반 식생지수를 활용한 용담댐 유역의 토양수분 산정 (Soil moisture estimation of YongdamDam watershed using vegetation index from Sentinel-1 and -2 satellite images)

  • 손무빈;정지훈;이용관;우소영;김성준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.161-161
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    • 2021
  • 본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0 km2)을 대상으로 Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar) 및 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument(MSI) 위성영상을 활용한 토양수분 산출연구를 수행하였다. 연구에 사용된 자료는 10 m 해상도의 Sentinel-1 IW(Interferometric Wide swath) mode GRD(Ground Range Detected) product의 VV(Vertical transmit-Vertical receive) 및 VH(Vertical transmit-Horizontal receive) 편파자료와 Sentinel-2 Level-2A Bottom of Atmosphere(BOA) reflectance 자료를 2019년에 대해 각 6일 및 5일 간격으로 구축하였다. 위성영상의 Image processing은 SNAP(SentiNel Application Platform)을 활용하여 Sentinel-1 영상의 편파 별(VV, VH) 후방산란계수와 Sentinel-2의 적색(Band-4) 및 근적외(Band-8) 영상을 생성하였다. 토양수분 산출 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용하였으며, 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모형을 생성하였다. 모형의 입력자료는 Sentinel-1 위성의 편파별 후방산란계수, Sentinel-1 위성에서 산출된 식생지수 RVI(Radar Vegetation Index)와 Sentinel-2 위성에서 산출된 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하여 식생의 영향을 반영하고자 하였다. 모의 된 토양수분을 검증하기 위해 6개 지점의 TDR(Time Domain Reflectometry) 기반 실측 토양수분 자료를 수집하고, 상관계수(Correlation Coefficient, R), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 활용하여 전체 기간 및 계절별로 나누어 검증할 예정이다.

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Sen2Cor 대기보정 프로세서 평가를 위한 항공 초분광영상 기반 Sentinel-2 모의영상 생성 및 TOA와 BOA 반사율 자료와의 비교: 농업지역을 중심으로 (Simulation of Sentinel-2 Product Using Airborne Hyperspectral Image and Analysis of TOA and BOA Reflectance for Evaluation of Sen2cor Atmosphere Correction: Focused on Agricultural Land)

  • 조강준;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.251-263
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    • 2019
  • Sentinel-2 위성은 기존 Landsat 시리즈보다 높은 공간해상도, 시간해상도 및 13개의 가시광, Red-edge, 적외, 단파적외 영역을 포함하는 다중분광 영상을 제공하고 있다. 이는 Landsat 시리즈와의 비슷한 파장대역 구성으로 향후 Landsat 시리즈와 융합분석이 가능하다는 이점이 있다. 그 동안 Landsat 위성영상은 국내의 다양한 연구에 적용되고 있으나 Sentinel-2 광학 위성영상은 많은 활용 사례가 보고되지 않았다. Sentinel-2 광학 위성은 기존 Landsat 위성이 제공하는 Top-of-Atmosphere(TOA) 반사율 영상을 Level-1C(L1C)에서 제공하고 있으며, Level-2A(L2A)영상을 통해 Landsat 시리즈보다 한 단계 더 대기보정이 수행된 Bottom-of-Atmosphere(BOA) 반사율 영상을 제공할 예정에 있다. BOA 반사율 영상은 에어로졸 광학 두께(AOT: Aerosol optical thickness)와 대기 중 수증기(WV: Water Vapor) 자료를 Sentinel-2 영상으로부터 얻고 이를 보정하여 TOA 반사율 영상을 BOA 반사율 영상으로 변환을 가능하게 한다. 현재, 유럽 전역지역에서 L2A 자료를 무료로 다운로드 가능하며 이외 지역의 경우 L2A 자료의 실시간 제공이 예정되어 있다. 따라서, Sentinel-2 L2A 자료의 활용가능성이 국내에서 점점 커질 것으로 기대되는 바이며 농업지역에서 Sentinel-2 L2A 영상이 제공하는 BOA 반사율 자료의 활용가능성을 확인하기 위해 경상남도 합천군에서 촬영된 항공 초분광영상을 활용하여 Sentinel-2 L2A 자료를 모의해 보고 정량적인 분석을 통해 모의영상과 실제 촬영된 영상을 비교해보았다. 본 연구에서는 Sentinel-2 L2A 자료와 항공기 기반의 초분광 영상을 통해 모의된 Sentinel-2 영상에 대한 정량적인 비교를 수행하였으며, 가시광 영역대의 밴드와 식생지수에 대하여 참조 영상인 모의영상과 대기보정이 수행된 L2A 자료의 RMSE의 감소 및 상관관계의 증가 경향이 뚜렷하게 나타나는 것으로 확인되었다.

Google Earth Engine 제공 Sentinel-1과 Sentinel-2 영상을 이용한 지표 토양수분도 제작 실험 (An Experiment for Surface Soil Moisture Mapping Using Sentinel-1 and Sentinel-2 Image on Google Earth Engine)

  • 이지현 ;김광섭 ;이기원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.599-608
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    • 2023
  • 수문학, 기상학 및 농업과 같은 응용 분야에서 위성 기반 토양 수분 정보에 대한 관심이 높아지면서 다양한 해상도에서 토양수분도를 제작하는 방법의 개발과 사례 연구는 위성 정보 활용의 주요 주제 중 하나로 대두되고 있다. 이 연구는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 Sentinel-과 Sentinel-2 공개 자료를 적용하여 토양수분도 제작 결과를 예시하였다. 토양수분도는 synthetic aperture radar (SAR) 영상과 광학 영상과 융합하여 산출하였다. SAR 영상은 GEE에서 제공하는 Sentinel-1 위성의 후반 산란 계수 analysis ready data (ARD)자료와 Sentinel-2에서 계산한 정규식생지수와 함께 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복자료를 사용하였다. 호주 빅토리아 주에 위치한 연구지역을 대상으로 토양수분도를 제작하였으며, 기존 연구에서 발표된 현장 측정값과 비교 분석하였다. 현장 측정값을 기준으로 실험 결과의 정확도를 비교한 결과로 결괏값은 기준 값과 4-10%p 차이를 보이는 유의미한 범위의 일치도를 보이고, 위성 기반 토양수분도와는 0.5-2%p의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 지역의 지표 특성에 따라 고해상도의 토양수분도가 필요한 지역은 GEE를 통하여 제공되는 공개 자료와 이 연구에서 적용한 알고리즘으로 토양수분도의 제작이 가능할 것으로 생각한다.

Clinicopathologic Features Predicting Involvement of Nonsentinel Axillary Lymph Nodes in Iranian Women with Breast Cancer

  • Moosavi, Seyed Alireza;Abdirad, Afshin;Omranipour, Ramesh;Hadji, Maryam;Razavi, Amirnader Emami;Najafi, Massoome
    • Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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    • 제15권17호
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    • pp.7049-7054
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    • 2014
  • Background: Almost half of the breast cancer patients with positive sentinel lymph nodes have no additional disease in the remaining axillary lymph nodes. This group of patients do not benefit from complete axillary lymph node dissection. This study was designed to assess the clinicopathologic factors that predict non-sentinel lymph node metastasis in Iranian breast cancer patients with positive sentinel lymph nodes. Materials and Methods: The records of patients who underwent sentinel lymph node biopsy, between 2003 and 2012, were reviewed. Patients with at least one positive sentinel lymph node who underwent completion axillary lymph node dissection were enrolled in the present study. Demographic and clinicopathologic characteristics including age, primary tumor size, histological and nuclear grade, lymphovascular invasion, perineural invasion, extracapsular invasion, and number of harvested lymph nodes, were evaluated. Results: The data of 167 patients were analyzed. A total of 92 (55.1%) had non-sentinel lymph node metastasis. Univariate analysis of data revealed that age, primary tumor size, histological grade, lymphovascular invasion, perineural invasion, extracapsular invasion, and the number of positive sentinel lymph nodes to the total number of harvested sentinel lymph nodes ratio, were associated with non-sentinel lymph node metastasis. After logistic regression analysis, age (OR=0.13; 95% CI, 0.02-0.8), primary tumor size (OR=7.7; 95% CI, 1.4-42.2), lymphovascular invasion (OR=19.4; 95% CI, 1.4-268.6), extracapsular invasion (OR=13.3; 95% CI, 2.3-76), and the number of positive sentinel lymph nodes to the total number of harvested sentinel lymph nodes ratio (OR=20.2; 95% CI, 3.4-121.9), were significantly associated with non-sentinel lymph node metastasis. Conclusions: According to this study, age, primary tumor size, lymphovascular invasion, extracapsular invasion, and the ratio of positive sentinel lymph nodes to the total number of harvested sentinel lymph nodes, were found to be independent predictors of non-sentinel lymph node metastasis.

Terra MODIS 및 Sentinel-2 NDVI의 식생 및 농업 모니터링 비교 연구 (A Comparative Analysis of Vegetation and Agricultural Monitoring of Terra MODIS and Sentinel-2 NDVIs)

  • 손무빈;정지훈;이용관;김성준
    • 한국농공학회논문집
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    • 제63권6호
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    • pp.101-115
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    • 2021
  • The purpose of this study is to evaluate the compatibility of the vegetation index between the two satellites and the applicability of agricultural monitoring by comparing and verifying NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) based on Sentinel-2 and Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Terra MODIS NDVI utilized 16-day MOD13Q1 data with 250 m spatial resolution, and Sentinel-2 NDVI utilized 10-day Level-2A BOA (Bottom Of Atmosphere) data with 10 m spatial resolution. To compare both NDVI, Sentinel-2 NDVIs were reproduced at 16-day intervals using the MVC (Maximum Value Composite) technique. As a result of time series NDVIs based on two satellites for 2019 and compare by land cover, the average R2 (Coefficient of determination) and RMSE (Root Mean Square Error) of the entire land cover were 0.86 and 0.11, which indicates that Sentinel-2 NDVI and MODIS NDVI had a high correlation. MODIS NDVI is overestimated than Sentinel-2 NDVI for all land cover due to coarse spatial resolution. The high-resolution Sentinel-2 NDVI was found to reflect the characteristics of each land cover better than the MODIS NDVI because it has a higher discrimination ability for subdivided land cover and land cover with a small area range.

Landsat 8/9 및 Sentinel-2 A/B를 이용한 울진 산불 피해 탐지: 다양한 지수를 기반으로 다시기 분석 (Forest Burned Area Detection Using Landsat 8/9 and Sentinel-2 A/B Imagery with Various Indices: A Case Study of Uljin)

  • 김병철;이경일;박선영;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_2호
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    • pp.765-779
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    • 2022
  • 본 연구에서는 Landsat 8/9 OLI와 Sentinel-2 MSI 위성 영상을 활용한 다시기 영상 데이터를 이용하여 다양한 분광 지수를 기반으로 국내 산불 피해 면적 탐지 정확도를 분석하였다. 2022년 3월 경상북도 울진에서 발생하였던 산불을 대상으로 Difference Normalized Burn Ratio (dNBR), Relative Difference Normalized Burn Ratio (RdNBR), Burned Area Index (BAI) 등의 지수를 활용하여 산불피해 면적 탐지에 활용하였다. 비교적 높은 공간 해상도를 가진 Sentinel-2 영상을 기반으로 참조 자료를 제작하였다. 총 6개의 지수 산출물을 기반으로 Sentinel-2, Landsat 8/9으로 총 4개 위성에 대해 산불 피해 정확도를 각각 분석하였다. Landsat 8/9과 Sentinel-2는 각각 16일, 10일 주기로 영상을 제공하고 있지만 구름으로 인해 영상 취득에 어려움이 많은 편이며, 우리나라는 4월부터 식생의 생장이 시작되어 봄철 산불 피해 분석 시 산불발생 전후 영상을 활용하는 경우 식생의 생장으로 인한 변화가 커서 정확도 높은 탐지에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구는 2월에서 5월까지의 다시기 Landsat 8/9과 Sentinel-2 영상 중 같은 날짜를 기반의 영상을 서로 사용하여 시간해상도의 한계를 극복하고 탐지 정확도가 상대적으로 높은 지수를 비교 분석했다. 본 연구 결과는 한국형 산불피해 탐지 지수/모델 개발을 위한 입력 자료 등으로 활용되어 최적화된 산불 지수를 기반으로 정확도 높은 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

랜덤포레스트와 Sentinel-2를 이용한 식생 분류의 입력특성 최적화 (Optimization of Input Features for Vegetation Classification Based on Random Forest and Sentinel-2 Image)

  • 이승민;정종철
    • 한국지리정보학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.52-67
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    • 2020
  • 최근 북극은 매년 영구 동토층이 녹아 눈으로 덮인 땅이 드러나고 있어 해당 지역 관리를 위한 공간정보가 필요하다. 한국의 국토지리정보원(NGII)은 극지방의 공간정보를 구축하여 극지공간정보 서비스를 제공하고 있으나, 식생 정보는 제공되지 않고 있으므로 식생 공간정보 구축을 위한 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 북극 스발바르제도의 뉘올레순 지역에 대한 식생 분류를 수행하기 위해 다중 시기의 Sentinel-2 영상을 사용하였다. 전처리 단계에서는 다중 시기 Sentinel-2 영상으로부터 10개 밴드와 6가지 정규 지수식을 생성하였다. 영상 분류는 8개 속성에 대한 토지피복분류를 통해 전체 식생 영역을 추출하는 과정과 전체 식생 영역 내에서 다시 세분류를 수행하는 과정으로 이루어졌다. 영상 분류 알고리즘은 OOB(Out-Of-Bag)를 통해 정확도 평가 및 변수 중요도를 산정할 수 있는 랜덤포레스트를 사용하였다. 전체 정확도는 다시기 영상이 사용되었을 경우와 식생 지수가 추가되었을 경우의 이점을 확인하기 위해 사용된 영상 수에 따라 각각 정확도를 산정하였다. 단일시기의 Sentinel-2 영상은 전체 정확도가 77%였으나, 7개의 다중 시기 Sentinel-2 영상을 기반으로 학습하였을 때, 81%로 향상되었다. 또한, 식생 지수가 추가로 사용된 학습에서 전체 정확도가 약 83%로 향상되었다. 식생 분류 시 변수 중요도는 적색, 녹색, 단파적외선-1 밴드가 가장 높은 변수로 선정되었다. 본 연구는 극지방의 식생에 대한 분류를 수행할 시 입력특성을 최적화하는 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Prospective Multicenter Feasibility Study of Laparoscopic Sentinel Basin Dissection after Endoscopic Submucosal Dissection for Early Gastric Cancer: SENORITA 2 Trial Protocol

  • Eom, Bang Wool;Yoon, Hong Man;Min, Jae Seok;Cho, In;Park, Ji-Ho;Jung, Mi Ran;Hur, Hoon;Kim, Young-Woo;Park, Young Kyu;Nam, Byung-Ho;Ryu, Keun Won;Sentinel Node Oriented Tailored Approach (SENORITA) Study Group
    • Journal of Gastric Cancer
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    • 제19권2호
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    • pp.157-164
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    • 2019
  • Purpose: Although standard radical gastrectomy is recommended after noncurative resection of endoscopic submucosal dissection (ESD) for early gastric cancer in most cases, residual tumor and lymph node metastasis have not been identified after surgery. The aim of this study is to evaluate the feasibility of sentinel node navigation surgery after noncurative ESD. Materials and Methods: This trial is an investigator-initiated, multicenter prospective phase II trial. Patients who underwent ESD for clinical stage T1N0M0 gastric cancer with noncurative resections were eligible. Qualified investigators who completed the prior phase III trial (SENORITA 1) are exclusively allowed to participate. In this study, 2 detection methods will be used: 1) intraoperative endoscopic submucosal injection of dual tracer, including radioisotope and indocyanine green (ICG) with sentinel basins detected using gamma-probe; 2) endoscopic injection of ICG, with sentinel basins detected using a fluorescence imaging system. Standard laparoscopic gastrectomy with lymphadenectomy will be performed. Sample size is calculated based on the inferior confidence interval of the detection rate of 95%, and the calculated accrual is 237 patients. The primary endpoint is detection rate, and the secondary endpoints are sensitivity and postoperative complications. Conclusions: This study is expected to clarify the feasibility of laparoscopic sentinel basin dissection after noncurative ESD. If the feasibility is demonstrated, a multicenter phase III trial will be initiated to compare laparoscopic sentinel node navigation surgery versus laparoscopic standard gastrectomy in early gastric cancer after endoscopic resection.

드론 영상을 이용한 Sentinel-2, Landsat-8 위성 NDVI 평가: 벼 병해 발생 지역을 대상으로 (Evaluation of NDVI Retrieved from Sentinel-2 and Landsat-8 Satellites Using Drone Imagery Under Rice Disease)

  • 류재현;안호용;나상일;이병모;이경도
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1231-1244
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    • 2022
  • 이상기상으로 인해 노지 작물이 스트레스 상황에 노출되는 빈도가 증가하고 있다. 우리나라에서도 대표적인 벼 재배지역에서 대규모의 병해가 발생하는 사례가 나타났으며, 특정 시기에 대규모 필지에서 발생하는 피해를 현장방문으로 조사하는 것은 한계가 있다. 위성 기반의 원격탐사 기법은 시군 영역을 대상으로 작물을 모니터링하기에 유용하나 작물의 생육이상에 따른 민감도 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 벼 병해 발생 지역에서 서로 다른 공간해상도를 가지는 위성 기반의 정규화식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 드론 영상을 이용하여 평가하였다. 10 m와 30 m의 공간해상도를 가지는 Sentinel-2, Landsat-8 위성 영상을 평가하였으며, 드론 영상은 약 8-10 cm의 공간해상도를 가졌다. 위성 영상에 맞춰 리샘플링(resampling)된 드론 NDVI는 Sentinel-2 NDVI 와 0.867-0.940의 상관관계를 가졌으며, Landsat-8 NDVI와는 0.813-0.934의 상관관계를 가졌다. 센서의 차이, 관측 시점의 차이 등으로 인한 편향(bias) 영향을 최소화하였을 때, Sentinel-2 NDVI는 Landsat-8 NDVI에 비해 드론 NDVI와 0.2-2.8% 더 적은 정규화된 평균 제곱근 오차를 가졌다. 또한, Sentinel-2 NDVI는 드론 NDVI와 병해 피해 정도와 관계없이 일정한 오차를 가졌으나 Landsat-8 NDVI는 병해 피해 정도에 따라 드론 NDVI와 오차 특성이 다르게 나타났다. 농경지 경계에서 오차가 크다는 것을 고려했을 때 공간해상도가 높은 영상을 활용하는 것이 작물 모니터링에 효과적이라고 판단된다.

의료기관 내 자살사건의 근본원인분석과 개선전략 (Root cause analys is and improving strategy of suicidal sentinel events)

  • 임헌선;김홍순;염호기
    • 한국의료질향상학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.50-64
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    • 2013
  • Objectives : Suicide is a serious sentinel event in healthcare organization. Suicide and suicidal attempt are fatal and long lasting mental and physical damage to themselves, family, and medical staffs. To develope the system to prevent suicidal accident in hospital, we reviewed and analysed one case of suicidal sentinel event. Methods: The risks of suicidal sentinel event were evaluated and analysed through the root cause analysis and failure mode effects analysis. Result: We found several root causes such as initial assessment of oldest patient and security issues. Couple of action plans to fix the problems were done immediately. According to failure mode, we evaluate the risk priority number to modify the action plans. Conclusion: To reduce the risk of sentinel events, we reviewed the suicidal event and established the new system and action plan to prevent sentinel events.