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 === 다중 분광 영상 분석 ===
-가시광선 이외의 파장대를 활용하여 지표의 식생이나 환경 변화를 탐지하는 기술을 기술한다.
+다중 분광 영상 분석(Multispectral Image Analysis)은 [[전자기 스펙트럼]](Electromagnetic Spectrum)의 서로 다른 파장 대역에서 획득한 영상 데이터를 결합하고 해석하여 지표면의 물리적 상태와 환경적 변화를 정밀하게 파악하는 기술이다. 인간의 눈이 인지할 수 있는 [[가시광선]](Visible Light) 영역뿐만 아니라 [[근적외선]](Near-Infrared, NIR), [[단파적외선]](Short-wave Infrared, SWIR), [[열적외선]](Thermal Infrared) 등 다양한 비가시적 파장대를 활용하는 것이 특징이다. 이러한 분석의 핵심은 지표의 대상물이 파장에 따라 전자기 에너지를 반사, 흡수, 투과하는 정도가 다르다는 [[분광 반사 특성]](Spectral Signature)의 원리에 기반한다.
+원격 탐사 분야에서 다중 분광 센서는 일반적으로 수 개에서 수십 개의 밴드(Band)를 통해 데이터를 수집한다. 각 밴드는 특정한 파장 범위를 기록하며, 연구 목적에 따라 특정 밴드들을 조합하거나 수학적으로 연산하여 대상물의 속성을 극대화한다. 예를 들어, 식생은 가시광선 중 청색과 적색 광은 광합성을 위해 흡수하고 녹색 광은 반사하지만, 세포 구조의 특성상 근적외선 영역에서는 매우 높은 반사율을 보인다. 이러한 반사 특성의 차이를 수치화한 것이 [[식생 지수]](Vegetation Index)이며, 그중 가장 널리 사용되는 지표는 [[정규 식생 지수]](Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)이다. NDVI는 적색 밴드($  $)와 근적외선 밴드($  $)의 반사도 차이를 이용하여 다음과 같이 계산된다.
+$$ \text{NDVI} = \frac{\text{NIR} - \text{Red}}{\text{NIR} + \text{Red}} $$
+NDVI 값은 $-1$에서 $1$ 사이의 범위를 가지며, 건강한 식생일수록 $1$에 가까운 값을 나타내고 나지나 암석, 수역은 상대적으로 낮은 값을 갖는다((A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing, https://link.springer.com/article/10.1007/s11676-020-01155-1
+)). 이러한 지표는 광범위한 지역의 [[식생]] 활력도, 산림의 밀도, 농작물의 생육 상태를 모니터링하는 데 필수적인 도구로 활용된다.
+다중 분광 영상 분석은 식생 탐지 외에도 수질 분석, 토양 습도 측정, 지질 조사 등 다양한 환경 모니터링에 응용된다. 수역의 경우 가시광선 파장대 중 청색광은 투과력이 높고 적색광 이후의 파장은 급격히 흡수되는 특성을 이용하여 수심을 추정하거나 클로로필 농도를 분석한다. 또한, 단파적외선 밴드는 토양의 수분 함량이나 암석의 광물 성분을 식별하는 데 효과적이며, 열적외선 밴드는 지표면 온도를 산출하여 도시의 [[열섬 현상]]이나 화산 활동을 감시하는 데 사용된다.
+영상의 해석 과정에서는 영상 내의 각 화소를 통계적 방법으로 분류하는 기법이 동원된다. 분석자가 미리 정의한 표본 영역의 특성을 학습시켜 전체 영상을 분류하는 [[감독 분류]](Supervised Classification)와 데이터 자체의 통계적 군집성을 이용하는 [[무감독 분류]](Unsupervised Classification)가 대표적이다. 최근에는 [[기계 학습]](Machine Learning)과 [[딥러닝]](Deep Learning) 기법이 도입되어 복잡한 지표 환경에서도 높은 정확도로 토지 피복 변화를 탐지하고 있다((Comparison of Reflectance and Vegetation Index Changes by Type of UAV-Mounted Multi-Spectral Sensors, https://doi.or.kr/10.KS/JAKO202131452657668
+)). 이러한 다중 분광 영상 분석 기술은 [[랜드샛]](Landsat)이나 [[센티넬]](Sentinel)과 같은 지구 관측 위성뿐만 아니라 [[무인 항공기]](Unmanned Aerial Vehicle, UAV)에 탑재된 소형 다중 분광 센서를 통해서도 수행되며, 국지적 정밀 농업부터 지구 규모의 기후 변화 대응에 이르기까지 그 활용 범위가 지속적으로 확대되고 있다.
 === 라이다를 이용한 삼차원 데이터 획득 ===

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