QGIS SCP 플러그인을 이용한 위성영상 전처리(preprocessing) 방법을 학습해 보겠습니다.
일단, 상단 메뉴 'SCP > Preprocessing > Landsat'을 클릭합니다.
아래와 같이 Preprocessing 탭의 하부에 Landsat 탭이 있는데요,
SCP 플러그인은 Landsat 외에도 Sentinel-2, ASTER 영상 전처리를 지원하기 때문에 각각의 탭이 존재합니다.
Landsat 전처리 기능은 DN값을 대기상부 반사율(TOA reflectance)와 밝기값 온도(brightness temperature)로 변환해줍니다.
Directory containing Landsat bands(랜드셋 밴드가 있는 디렉터리)에서 랜드셋 영상이 저장되어 있는 폴더를 지정해 줍니다.
제대로 지정이 되었으면, 아래와 같이 Metadata에 해당 폴더에 들어있는 랜드셋 영상의 정보들이 불러들여집니다.
전처리는 밝기 온도를 섭씨로 변환하는 기능(Brightness temperature in Celsius), 대기보정을 적용하는 기능
(Apply DOS1 atmospheric correction), 그리고 팬 샤프닝(pan sharpening)을 적용하는 기능 등이 제공됩니다.
설정을 마쳤으면 '실행(Run)' 버튼을 클릭하고,
전처리 결과가 저장될 폴더를 지정해 주도록 하겠습니다.
전처리가 완료되면 아래와 같이 결과값 래스터 레이어들이 QGIS에 추가됩니다.
전처리 결과값 폴더를 열어보면 아래와 같이 팬 샤프닝 결과는 'PAN_', 반사율 결과는 'RT_'로 구분되어 있습니다.
결과값을 간단히 살펴보도록 하겠습니다.
Landsat 8호 위성영상에서 TIRS 센서를 이용한 밝기 온도는 10번과 11번 밴드이며 해상도는 100m입니다.
10번과 11번 밴드의 결과값은 아래 전처리 설정과 같이 '섭씨온도'로 변환되어 있습니다.
밝기 온도 11번 밴드 레이어명을 우클릭하고 '속성'을 선택해 보겠습니다.
밝기 온도가 더 쉽게 부각될 수 있도록 '스타일'을 변경해볼까요?!
렌더(Render) 유형에서 '단일 밴드 가상색채'를 선택하고,
색상표에서 'Reds'를 선택해 보도록 하겠습니다.
'분류' 버튼을 클릭하면 선택된 기준에 따라 색상표가 적용됩니다.
이번에는 팬 샤프닝 결과를 확인해 보겠습니다.
해상도가 30m인 반사율 2번 밴드 영상입니다.
팬 샤프닝으로 해상도가 15m로 향상된 반사율 2번 밴드의 영상입니다. 차이가 뚜렷하죠?!
앞서 색상표를 변경한 밝기 온도와 위 팬샤프닝 영상을 함께 표현해보도록 하겠습니다.
먼저, 밝기온도 영상에서 온도값 등고선을 추출해볼까요?!
상단 메뉴 '래스터 > 추출 > 등고선'을 클릭하고,
'등고선' 실행 창에서 2도 간격으로 등고선을 생성하고, 그 값은 ELEV 필드에 저장되도록 설정합니다.
실행 결과는 아래와 같습니다. 온도값을 라벨로 표현해보도록 하겠습니다.
이번에는 등고선 레이어의 속성에 들어가서, '라벨' 탭에서 'Label with'는 ELEV, 텍스트 글꼴, 크기, 색상을 설정해 주도록 하겠습니다.
이제 밝기온도의 등고선과 값도 아래와 같이 표현되었습니다.
이제 밝기 온도 래스터 레이어의 속성에서 투명도를 50%로 변경하고,
레이어 순서를 아래와 같이 밝기온도 등고선, 밝기온도, 팬 샤프닝 영상 순으로 정렬해 보겠습니다.
결과는 아래와 같습니다. 밝기온도에 투명도를 적용하여 팬 샤프닝 영상이 함께 중첩되는 것을 확인할 수 있습니다.
