Classification and Mapping of Forest Type Using Landsat TM Data and B/W Infrared Aerial Photograph

Landsat TM Data와 흑백적외선(黑白赤外線) 항공사진(航空寫眞)을 이용(利用)한 임상구분(林相區分)에 관(關)한 연구(硏究)

  • Received : 1989.03.24
  • Published : 1989.09.30

Abstract

Accurate and cost-effective classification of forest vegetation is the primary goal for forest management and utilization of forest resources. Aerial photograph and remote sensing are the most frequent and effective method in forest resources inventories. TM and MSS are the principal observing instruments on the Landsat-4 and -5 earth observing satellite. Especially TM has considerably greater spatial, spectral, and radiometric resolution power than MSS, that is, the IFOV of TM at a nadir is 30m compared to 80m for MSS. In this study, we used TM data to classify forest types and compared the result with forest type map manufactured by interpretation of B/W infrared photographs. As a result, land use types were well defined with TM data. But classifying forest types was a little difficult and indistinct. However, the spectral signatures of forest in every season and growing stages remained as problems to be solved, and also the most effective selection and combination method of bands for differentiating the spectral plots among classes.

우리나라 국토(國土)의 65%를 차지하는 삼림(森林)은 국민경제적(國民經濟的) 측면(側面)과 국토보전적(國土保全的) 측면(側面)에서 모두 중요하다. 따라서 삼림(森林)의 내용(內容)과 현황(現況)을 정확히 조사하여 평가(評價)하는 일은 큰 의미를 가지며, 그 목적(目的)을 위해서 항공사진(航空寫眞)이나 원격탐사기술(遠隔探査技術)이 효과적으로 이용(利用)된다. Landsat 4호(號)와 5호(號)에 탑재(搭載)되어 있는 TM은 지상해상능력(地上解像能力)이 뛰어나고 넓은 범위의 파장영역(波長領域)을 해석(解析)할 수 있는 능력이 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 Landsat-5에서 수신(受信)한 TM data를 사용하여 경상북도(慶尙北道)의 한 지역(地域)을 대상으로 하여 토지(土地)의 이용형태(利用形態)와 임상구분(林相區分)을 실시(實施)하였고, 흑백적외선(黑白赤外線) 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀)하여 제작(製作)한 임상도(林相圖)와 분류(分類) 결과(結果)를 비교하였다. 그 결과(結果) TM data는 전반적인 토지이용분류(土地利用分類)의 측면(側面)에서 효과가 높았으며, 임상구분(林相區分)은 항공사진(航空寫眞)을 판독(判讀) 결과(結果)와 비교하여 차이가 있었다. 복잡하고 변화(變化)가 심한 삼림지역(森林地域)의 계절(季節)에 따른 반사특성(反射特性)을 이해하고, 임상간(林相間) 분리도(分離度)를 크게 하는 band의 선정(選定)과 조합(調合) 방법(方法)이 앞으로 해결해야 한 문제점(問題點)으로 제기되었다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국과학재단