프롬프트 설명

흐름도 설명: 다각 원격 탐사를 기반으로 한 훼손 토양의 광학적 식별 기술 로드맵 제목: 다각 원격 탐사를 기반으로 한 훼손 토양 식별 기술 로드맵 전체 레이아웃: 왼쪽에서 오른쪽으로 진행되는 수평적 흐름도로, 네 개의 핵심 연구 단계로 명확하게 구분되어 있으며, 각 단계를 연결하는 화살표가 있어 "데이터 기반 구축 → 특징 정량화 분석 → 비교 검증 → 성과 통합 및 응용"의 전체 연구 루프를 완벽하게 제시합니다. 1단계: 데이터 기반 구축 (다중 소스 데이터 획득 및 전처리) 입력: 위성 원격 탐사 데이터: MODIS BRDF/Albedo 제품, MISR 다각 표면 반사율 데이터. 지상 검증 데이터: 연구 그룹이 축적한 훼손 토양 샘플 지점의 지리 정보 및 현장 조사 데이터. 핵심 과정: 데이터 획득: NASA 웹사이트에서 다각 원격 탐사 데이터 다운로드. 전처리 통합: MRT, ENVI 및 MISR Toolkit (MTK)를 사용하여 방사 보정, 대기 보정 및 기하학적 정밀 보정 수행. 각도 정규화: 관측 각도 정보의 정확한 등록 및 정규화 수행. 주요 도구: MRT, ENVI, MTK 출력: 표준화된 다각 반사율 데이터 세트, 후속 분석을 위한 고품질의 시공간적으로 일치하는 데이터 기반 제공. 2단계: 특징 정량화 분석 (BRDF 및 스펙트럼 지수 추출) 입력: 1단계에서 출력된 표준화된 다각 반사율 데이터 세트. 핵심 과정 (병렬 이중 경로): 경로 A: BRDF 특징 정량화 주요 태양-관측 기하학적 구성에서 표면 반사율 추출. BRDF 곡선을 그리고 이방성 계수와 같은 매개변수 계산. 초지, 광산 지역 및 경작지와 같은 다양한 훼손 유형 간의 BRDF 특징 차이 비교 및 분석. 경로 B: 스펙트럼 지수 계산 및 분석 Python (NumPy, Pandas)을 사용하여 다양한 각도에서 SAVI, SR 및 NDVI와 같은 스펙트럼 지수를 일괄적으로 계산. 천정각 및 방위각 변화에 따른 지수 값의 범위 및 변동 계수를 체계적으로 통계 분석하여 각도 의존성을 밝힘. 주요 도구: Python (NumPy, Pandas) 출력: BRDF 특징 매개변수 세트 및 다각 스펙트럼 지수 데이터 세트, 훼손 토양의 광학적 이방성 법칙 명확화. 3단계: 비교 검증 (다각 정보 장점 검증) 입력: 2단계에서 출력된 BRDF 특징 매개변수 세트 및 다각 스펙트럼 지수 데이터 세트. 핵심 과정: 특징 세트 구축: "단일 수직 근접 관측" 특징 세트와 "통합 다각" 결합 특징 세트를 각각 구축. 모델 훈련 및 식별: Support Vector Machine (SVM) 또는 Random Forest (RF) 모델을 사용하여 두 가지 유형의 특징 세트를 훈련하여 훼손 토양 유형의 식별 및 추출을 완료. 정확도 비교 및 검증: 교차 검증을 통해 두 가지 유형의 특징 세트의 분류 정확도를 정량적으로 비교하고 다각 정보의 기여도 평가.