최근 배포를 시작한 Sentinel-2 데이터 이전까지(혹은 이와는 무관하게 여전히) 가장 많이 활용된 위성은 Landsat 시리즈가 아닐까 생각합니다.
현재(16년 10월)를 기준으로 아직 운용 중인 것은 SLC(Scan Line Corrector)-off 상태의 7호와 멀쩡한 8호가 있습니다. 9호는 한 아이가 우주 조난을 당한 아버지를 찾아나서게 될 해에 발사될 예정이군요.

(출처 : USGS, Landsat Missions)

 

SLC-off Landsat-7 데이터를 사용하기 위해서는 gap 부분을 채워주는 과정이 필요합니다.
gap을 채우기 위한 많은 연구가 있었는데요, HARRIS Geospatial Solutions社는 USGS에서 발표된 연구를 바탕으로 ENVI에서 사용이 가능한 extension을 개발하여 배포하고 있습니다. Landsat_gapfill 이라는 이름의 이 extension을 이용하면 몇 번의 클릭으로 간단히 gap이 fill이 됩니다.

Landsat Gapfill tool for ETM SLC-off data(회원 가입 및 로그인 필요)

하지만 어쨌든 해야하는 몇 번의 클릭과 해당 extension 파일의 다운로드, 그리고 조금은 남아 있을 gap 데이터에 대한 부정확성 때문에 사용이 꺼려질 수 있습니다.
그래서 동일 조건이라면 SLC-off의 Landsat-7 보다는 Landsat-8을 선호하시는 분이 많으시리라 생각합니다.

Landsat-8의 선호 이유는 이 외에도 몇 가지 더 있을 수 있는데요, 상대적으로 더 많은 밴드(L7 : 8 bands, L8 : 11 bands, TIR, pan-chromatic 밴드 포함)와 더 세분화된 bit정보(L7 : 8-bit, L8 : 12-bit)를 가지는 것도 그 이유일꺼라 생각합니다.

(출처 : eoPortal Directory)

 

그리고 Landsat-8을 써야하는 이유가 하나 더 늘었습니다. 얼마 전 개발된 Landsat-8 Query 라는 또 다른 extension 이 그 이유입니다.
일반적으로 인공위성 데이터는 온라인에서 무료로 다운로드, 혹은 구매를 하시어 파일로 저장하여 이용하실텐데요. 이 과정에서 데이터를 기록하기 위한 메모리(하드 디스크=돈)가 필요합니다. 부가적으로 다운로드하기 위한 시간(=돈)도 필요하죠. Landsat-8 Query를 이용하시면 데이터 다운에 필요한 시간과 메모리를 절약할 수 있습니다. 클라우드 형식으로 처리를 하기 때문입니다.획득된 Landsat-8 데이터는 AWS(Amazon Web Service)에 저장되어 있습니다. ENVI에서는 이 extension을 이용해 AWS에 있는 Landsat-8 데이터를 조회 및 선택하고 선택된 영상은 ENVI에 표출되어 이후 필요한 연산을 수행하게 됩니다.

아래는 해당 extension 파일의 다운로드 및 간략한 설명 페이지 주소입니다.

Landsat-8 Query Extension (회원 가입 및 로그인 필요)

참고로 extension은 ENVI 기본 기능에는 없으나, 추가로 기능을 제공하고자 할 때 작성하여 배포하는 형태입니다.

다운로드하신 .sav 파일을 ENVI의 설치 경로 하부의 extensions 폴더에 카피합니다. 단, ENVI의 버전이 5.3이상(현재 기준으로 5.3 또는 5.3 SP1)이어야 한다는 조건이 있습니다.
Windows의 디폴트 설치를 기준으로 말씀드리면 C:\Program Files\Exelis\ENVI53\extensions 가 됩니다.  이 후 ENVI를 실행해보시면 아래와 같이 Extensions에 메뉴가 추가된 것을 확인하실 수 있습니다.

위와 같은 상태에서 더블 클릭으로 실행 시 아래와 같은 메뉴가 나타나며, Landsat 영상을 검색할 때 선택했던 대부분의 옵션(cloud coverage, path/row, data acquisition date)이 구성되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.

임의로 우리나라의 115/034 지역에 대한 올 2016년 영상 중 구름이 10% 미만인 영상을 검색하니 아래와 같이 3개의 영상이 검색됩니다.  그리고 이 중에서 구름의 포함이 가장 적은 5월 12일 영상 선택 후, multi-spectral로의 표출을 선택했습니다. 컴퓨터 사양과 네트워크 속도 등의 영향이 있겠으나 저의 경우 10초 내에 영상이 표출되었습니다. Data Manager를 통해 Multi-spectral band에 해당하는 8개 밴드가 모두 호출되었음을 확인할 수 있습니다.

 

위와 같은 상황에서 save as를 통한 데이터 저장도 가능하고, 혹은 저장없이 band math같은 기능을 수행할 수도 있습니다. 비록 reflectance가 아닌 DN이지만 아래와 같이 NDVI 산출을 위한 수식을 적용할 수 있고, 해당 결과물이 표출됨을 확인할 수 있습니다. 원본 파일 없이 결과만 저장하여 시간과 메모리를 절약하고자 할 경우 결과 영상만 save 해주시면 됩니다.

저의 경우 NDVI를 계산하여 저장하는데까지 약 3분이 소요되었습니다.

 

참고로 현재는 Landsat-8에 대한 query만 지원되고 있으나, 차기 ENVI 버전에서 Sentienl-2에 대한 Query 기능이 추가될 예정입니다. 기본 기능으로 들어갈 지 현재와 같이 extension으로 제공될지는 아직 정해지지 않았습니다. 무료 인공위성 영상의 최고봉이라 할 수 있는  Landsat-8과 Sentinel-2를 많이 이용하시는 분들이라면 이 기능을 한 번 이용해보시는게 어떨까 싶습니다.