Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies (한국지리정보학회지)

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A Study on Extraction of Croplands Located nearby Coastal Areas Using High-Resolution Satellite Imagery and LiDAR Data

고해상도 위성영상과 LiDAR 자료를 활용한 해안지역에 인접한 농경지 추출에 관한 연구

  • Choung, Yun-Jae (Research Institute of Spatial Information Technology, GEO C&I Co., Ltd.)
  • 정윤재 ((주) 지오씨엔아이 공간정보기술연구소)
  • Received : 2015.01.20
  • Accepted : 2015.03.25
  • Published : 2015.03.31
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Abstract

A research on extracting croplands located nearby coastal areas using the spatial information data sets is the important task for managing the agricultural products in coastal areas. This research aims to extract the various croplands(croplands on mountains and croplands on plain areas) located nearby coastal areas using the KOMPSAT-2 imagery, the high-resolution satellite imagery, and the airborne topographic LiDAR(Light Detection And Ranging) data acquired in coastal areas of Uljin, Korea. Firstly, the NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) imagery is generated from the KOMPSAT-2 imagery, and the vegetation areas are extracted from the NDVI imagery by using the appropriate threshold. Then, the DSM(Digital Surface Model) and DEM(Digital Elevation Model) are generated from the LiDAR data by using interpolation method, and the CHM(Canopy Height Model) is generated using the differences of the pixel values of the DSM and DEM. Then the plain areas are extracted from the CHM by using the appropriate threshold. The low slope areas are also extracted from the slope map generated using the pixel values of the DEM. Finally, the areas of intersection of the vegetation areas, the plain areas and the low slope areas are extracted with the areas higher than the threshold and they are defined as the croplands located nearby coastal areas. The statistical results show that 85% of the croplands on plain areas and 15% of the croplands on mountains located nearby coastal areas are extracted by using the proposed methodology.

공간정보자료를 이용하여 해안지역에 인접한 농경지 추출에 관한 연구는 해안지역의 농업자원관리를 위해서 중요한 작업이다. 본 연구에서는 경상북도 울진의 해안지역을 촬영한 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 해안지역에 인접한 다양한 농경지(일반 농경지 및 산간 농경지) 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선 KOMPSAT-2 영상으로부터 정규식생지수(NDVI) 영상을 생성하고, 적절한 임계값을 설정하여 정규식생지수 영상으로부터 식생지역을 추출하였다. 그리고 보간법을 이용하여 항공 LiDAR 자료로부터 디지털 표면모델(DSM) 및 디지털 표고모델(DEM)을 생성한 뒤, 디지털 표면모델과 디지털 표고모델을 구성하는 픽셀 값의 차이를 이용하여 수목고도모델(CHM)을 생성하였고, 적절한 임계값을 설정하여 수목고도모델로부터 편평한 지역을 추출하였다. 그리고 DEM으로부터 경사지도를 생성한 뒤, 적절한 임계값을 설정하여 경사도가 낮은 지표면을 추출하였다. 마지막으로 농경지 한 면의 최소 면적을 위한 임계값을 설정한 뒤, 식생 지역, 편평한 지역 및 경사도가 낮은 지표면에 모두 해당되고, 설정한 임계값보다 높은 면적을 가진 지역을 추출하고 이를 해안지역에 인접한 농경지라고 정의하였다. 본 논문에서 개발한 방법을 이용하여 농경지 추출 작업을 수행한 결과, 해안지역에 인접한 일반 농경지의 85% 와 산간 농경지의 15%가 추출되었다.

Keywords

References

  1. Choung, Y.J. 2014a. Mapping levees using LiDAR data and multispectral orthoimages in the Nakdong river basins, South Korea. Remote Sensing 6(9):8696-8717. https://doi.org/10.3390/rs6098696
  2. Choung, Y.J. 2014b. Analysis of land uses in the Nakdong river floodplain using RapidEye imagery and LiDAR DEM. Journal of the Korean Association Geographic Information Studies 17(4): 189-199 (정윤재. 2014. RapidEye 영상과 LiDAR DEM을 이용한 낙동강 범람원 내토지 이용 현황 분석. 한국지리정보학회지 17(4):189-199). https://doi.org/10.11108/kagis.2014.17.4.189
  3. Choung, Y.J., H.C. Park and M.H. Jo. 2012. A study on mapping 3-D river boundary using the spatial information datasets. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 15(1):87-98 (정윤재, 박현철, 조명희. 2012. 공간정보를 이용한 3차원 하천 경계선 매핑에 관한 연구. 한국지리정보학회지 15(1):87-98). https://doi.org/10.11108/kagis.2012.15.1.087
  4. Han, G.S. and K.N. Kim. 2010. Analysis of land cover change of coastal sand dunes in Yangyang using aerial photographs. Journal of the Korean Association Geographic Information Studies 13(2): 107-118 (한갑수, 김경남. 2010. 항공사진을 활용한 양양 해안사구 지역의 토지피복 변천 분석. 한국지리정보학회지 13(2):107-118).
  5. Hong, S.Y., J. Hur, J.B. Ahn, J.M. Lee, B.K. Min, C.K. Lee, Y. Kim, K.D. Lee, S.H. Kim, G.Y. Kim and K.M. Shim. 2012. Estimating rice yield using MODIS NDVI and meteorological data in Korea. Korean Journal of Remote Sensing 28(5):509-520 (홍석영, 허지나, 안중배, 이지민, 민병걸, 이충근, 김이현, 이경도, 김선화, 김건엽, 심교문. 2012. MODIS NDVI와 기상자료를 이용한 우리나라 벼 수량 추정. 대한원격탐사학회지 28(5):509-520). https://doi.org/10.7780/kjrs.2012.28.5.4
  6. Jensen, J.R. 2006. Remote Sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective. Prentice Hall, 608pp.
  7. Jones, H.G. and R.A. Vaughan. 2010. Remote Sensing of Vegetation: Principles, Techniques, and Applications. Oxford University Press, 384pp.
  8. Jung, J.H., I.K. Jung, J.Y. Park and S.J. Kim. 2012. Development of a web GIS-based real-time agricultural flood management system. Journal of the Korean Association Geographic Information Studies 15(4):15-25 (정정혁, 정인균, 박종윤, 김성준. 2012. 웹 GIS 기반 실시간 농촌홍수관리시스템 개발. 한국지리정보학회지 15(4):15-25). https://doi.org/10.11108/kagis.2012.15.4.015
  9. Kim, G.Y., J.H. Kim and S.J. Kim. 2007. Busan use area change pattern research of coastal Area. Journal of the Korean Association Geographic Information Studies 10(1):136-145 (김가야, 김정호, 김성진. 2007. 부산시 해안지역의 용도지역 변화패턴 연구. 한국지리정보학회지 10(1): 136-145).
  10. Kim, H.O. and J.M. Yeom. 2012. A study on object-based image analysis methods for land cover classification in agricultural areas. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 15(4):26-41 (김현옥, 염종민. 2012. 농촌지역 토지피복분류를 위한 객체 기반 영상분석기법 연구. 한국지리정보학회지 15(4):26-41). https://doi.org/10.11108/kagis.2012.15.4.026
  11. Lee, G., D. Koh and W. Kim. 2004. Efficient construction of topographic data for flood mapping using digital map. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 7(1) :52-61 (이근상, 고덕구, 김우구. 2004. 수치지형도를 활용한 홍수지도 제작용 지형자료의 효과적인 구축방법 연구. 한국지리정보학회지 7(1)52-61).
  12. Lee, J.W., G.A. Park, H.K. Joh, K.H. Lee, S.I. Na, J.H. Park and S.J. Kim. 2011. Analysis of relationship between vegetation indices and crop yield using KOMPSAT(KOrea Multi-Purpose SATellite)-2 imagery and field investigation data. Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers 53(3):75-82 (이지완, 박근애, 조형경, 이규호, 나상일, 박종화, 김성준. 2011. KOMPSAT-2 위성영상과 현장 측정자료를 통한 식생지수와 수확량의 상관관계 분석. 한국농공학회논문집 53(3):75-82). https://doi.org/10.5389/KSAE.2011.53.3.075
  13. Lee, S.J., Y.S. Choi and H.S. Yoon. 2012. Estimation of carbon dioxide stocks in forest using airborne LiDAR data. Journal of the Korean Society for Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography 30(3):259-268 (이상진, 최윤수, 윤하수. 2012. 항공 LiDAR 데이터를 이용한 산림의 이산화탄소 고정량 추정. 한국측량학회지 30(3):259-268). https://doi.org/10.7848/ksgpc.2012.30.3.259
  14. Liu, J., R. Li, S. Deshpande. X. Niu and T.Y. Shih. 2009. Estimation of blufflines using topographic LiDAR data and orthoimages. PE&RS 75(1):69-79.
  15. Liu X. and Y. Bo. 2015. Object-based crop species classification based on the combination of airborne hyperspectral images and LiDAR data. Remote Sensing 7(1):922-950. https://doi.org/10.3390/rs70100922
  16. MAFRA. 2012. Documents for managing agricultural tasks. MAFRA, Seoul, South Korea. 528pp (농림축산식품푸. 2012. 농지업무편람. 농림축산식품부. 528쪽).
  17. Pittman, K., M.C. Hansen, I., Becker-Reshef, P.V. Potapov and C.O. Justice. 2010. Estimating global cropland extent with multi-year MODIS data. Remote Sensing 2(7):1844-1863. https://doi.org/10.3390/rs2071844
  18. Thenkabail, P.S. and Z. Wu. 2012. An automated cropland classification algorithm(ACCA) for Tajikistan by combining Landsat, MODIS, and secondary data. Remote Sensing 4(10): 2890-2918. https://doi.org/10.3390/rs4102890
  19. Vancutsem, C., E. Marinho, F. Kayitakire, L. See and S. Fritz. 2013. Harmonizing and combining existing land cover/land use datasets for cropland area monitoring at the African continental scale. Remote Sensing 5(1):19-41. https://doi.org/10.3390/rs5010019
  20. Yang, J.Y. and C.U. Choi. 2006. An analysis of the coastal topography and land cover changes in the haeundae beach. Journal of the Korean Association Geographic Information Studies 9(1):101-115 (양지연, 최철웅. 2006. 해운대 해수욕장의 해안지형 및 토지 피복 변화분석. 한국지리정보학회지 9(1): 101-115).
  21. http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//015w0000004q000000.
  22. http://www.ohmynews.com/NWS_Web/View/at_pg.aspx?CNTN_CD=A0001800530.
  23. http://www.osaka-info.kr/intro/outdoor/chihayaakasakamura.php.

Cited by

  1. Parcel Boundary Demarcation in Agricultural Area Using High Resolution Aerial Images and Aerial Targets vol.19, pp.1, 2016, https://doi.org/10.11108/kagis.2016.19.1.080
  2. MMS LiDAR 자료를 이용한 도로 주변 3차원 객체 추출 vol.20, pp.1, 2017, https://doi.org/10.11108/kagis.2017.20.1.152
  3. 고랭지밭 현황 파악을 위한 Terra MODIS 위성영상 적용 vol.20, pp.3, 2015, https://doi.org/10.11108/kagis.2017.20.3.001
  4. 고해상도 영상에서 기준점 개수에 따른 정확도 평가에 관한 연구 vol.21, pp.6, 2018, https://doi.org/10.21289/ksic.2018.21.6.309
  5. 고해상도 영상을 이용한 농업용수 수혜면적 및 용배수로 추출 기법 개발 vol.63, pp.4, 2015, https://doi.org/10.5389/ksae.2021.63.4.023