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비오톱 지도와 항공라이다 자료를 이용한 바람통로 분석 및 기후평가

Wind Corridor Analysis and Climate Evaluation with Biotop Map and Airborne LiDAR Data

  • 김연미 (한국건설기술연구원 미래건축연구실) ;
  • 안승만 (건국대학교 신기술융합학과) ;
  • 문수영 (한국건설기술연구원 미래건축연구실) ;
  • 김현수 (한국건설기술연구원 미래건축연구실) ;
  • 장대희 (한국건설기술연구원 미래건축연구실)
  • Kim, Yeon-Mee (Advenced Building Research Division, Korea Institute of Construction Technology) ;
  • An, Seung-Man (Dept. of Advanced Technology Fusion, Konkuk University) ;
  • Moon, Soo-Young (Advenced Building Research Division, Korea Institute of Construction Technology) ;
  • Kim, Hyeon-Soo (Advenced Building Research Division, Korea Institute of Construction Technology) ;
  • Jang, Dae-Hee (Advenced Building Research Division, Korea Institute of Construction Technology)
  • 투고 : 2012.10.13
  • 심사 : 2012.12.18
  • 발행 : 2012.12.31

초록

본 연구는 비오톱 지도와 항공 라이다 자료만을 이용해 GIS 분석기법을 적용하여 개개의 비오톱에 대한 기후분석 및 평가정보를 제공함을 목적으로 하고 있다. 1차 분석단계에서 비오톱 지도로부터 면적, 경사, 경사길이, 표면특성, 바람통로 기능, 바람통로 폭, 바람통로 장애물 요소를 각각 구하여 냉기/신선기 생성 및 바람통로 기능을 평가하였으며 2차 분석단계에서는 이들 요소를 종합하여 기후평가를 수행하여 비오톱 단위 별로 기후평가 자료를 생성하였다. 항공라이다 자료는 비오톱을 이용한 바람통로 분석에 유효하였다. 평가인자와 평가 등급 간의 상관성을 그래프 및 상관계수를 통해 확인한 결과 냉기/신선기 생성 등급과 Surface_GRD 평균값과의 상관계수가 (-)0.967로 높게 나타났으며 바람통로 기능에서는 등급별 Function_GRD 평균값과의 상관계수가 (-)0.884, Obstacle_GRD 평균값과의 상관계수는 (-)0.834로 나타났다. 기후평가 등급과 WindCorridor_GRD 상관계수는 0.928, 기후평가 등급과 ColdAir_GRD 상관계수는 0.855로 나타나 비오톱의 WindCorridor_GRD가 ColdAir_GRD에 비해 상관성이 높게 나타났으며 항공사진 정사영상을 이용한 육안 검수에서도 기후평가 및 등급화 결과가 잘 반영된 것으로 나타났다. 결과적으로, 비오톱 지도와 항공라이다 자료를 이용해 기후 분석 및 평가 방법을 적용한 결과 광명-시흥시 보금자리 주택개발 예정지의 기후평가등급에 따른 면적분포 비율은 1등급 18.5%, 2등급 18.2%, 3등급 30.7%, 4등급 25.2%, 5등급 7.4% 순으로 나타났으며 본 연구방법을 통해 기후평가 정보를 각각의 비오톱 단위별로 통계적 정보와 함께 제시할 수 있었다.

The main purpose of this paper is to deliver a climate analysis and evaluation method based on GIS by using airborne LiDAR data and Biotop type map and to provide spatial information of climate analysis and evaluation based on Biotop type Map. At first stage, the area, slope, slope length, surface, wind corridor function and width, and obstacle factors were analyzed to obtain cold/fresh air production and wind corridor evaluation. In addition, climate evaluation was derived from those two results in the second stage. Airborne LiDAR data are useful in wind corridor analysis during the study. Correlation analysis results show that ColdAir_GRD grade was highly correlated with Surface_GRD (-0.967461139) and WindCorridor_ GRD was highly correlated with Function_GRD (-0.883883476) and Obstacle_GRD (-0.834057656). Climate Evaluation GRID was highly correlated with WindCorridor_GRD (0.927554516) than ColdAir_GRD (0.855051646). Visual validations of climate analysis and evaluation results were performed by using aerial ortho-photo image, which shows that the climate evaluation results were well related with in-situ condition. At the end, we applied climate analysis and evaluation by using Biotop map and airborne LiDAR data in Gwangmyung-Shiheung City, candidate for the Bogeumjari Housing District. The results show that the aerial percentile of the 1st Grade is 18.5%, 2nd Grade is 18.2%, 3rd Grade is 30.7%, 4th Grade is 25.2%, and 5th Grade is 7.4%. This study process provided both the spatial analysis and evaluation of climate information and statistics on behalf of each Biotop type.

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