• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.49-54
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• 2007

고분해능복사계(AVHRR) 자료로부터 산출한 아시아지역 지면피복 분류자료들 (United States Geological Survey: USGS, International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, University of Maryland: UMd)의 분류특성을 분석하였으며 이를 근거로 하여 이 지역에 대한 지면피복의 분류를 시도하였다. 서로 다른 지면피복 분류 자료들의 비교를 위하여 지도 투영법을 일치시켰으며 지면피복 정의가 유사한 유형들만 비교하였다. 세 지면피복 자료에서 분류가 모두 일치하는 비율은 33.57%이고 3 자료 중 두 자료에서 분류가 일치하는 비율은 49.69%로 나타났다. 전체적으로 나대지(사막)， 도시 및 혼합림과 같이 식생의 생물리적 특성이 뚜렷한 유형들에서는 분류의 일치율이 높게 나타났다. 반면에 농지， 낙엽활엽수림， 및 낙엽침엽수렴과 같이 식생의 생물리적 특성이 유사한 유형에서는 일치율이 낮게 나타났다. 분류에 사용된 기본 입력자료수， 지면피복 유형수，분류기법 및 입력 자료의 전처리 수준 등이 지면피복 분류 결과에 차이를 유발한 것으로 판단된다. 지면피복 자료들의 비교결과와 각 유형별 식생지수의 평균 계절변동 특성을 이용하여 이 지역에 대한 지면피복 분류자료를 보완하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.31 no.2
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• pp.51-64
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• 2015

We improved the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) land cover map over the Asia-Oceania region through the reclassification of the misclassified pixels. The misclassified pixels are defined where the number of land cover types are greater than 3 from the 12 years of MODIS land cover map. The ratio of misclassified pixels in this region amounts to 17.53%. The MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series over the correctly classified pixels showed that continuous variation with time without noises. However, there are so many unreasonable fluctuations in the NDVI time series for the misclassified pixels. To improve the quality of input data for the reclassification, we corrected the MODIS NDVI using Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) developed by Cho and Suh (2013). Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) was used for the clustering of NDVI data over the misclassified pixels and land cover types was determined based on the seasonal variation pattern of NDVI. The final land cover map was generated through the merging of correctly classified MODIS land cover map and reclassified land cover map. The validation results using the 138 ground truth data showed that the overall accuracy of classification is improved from 68% of original MODIS land cover map to 74% of reclassified land cover map.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.22 no.2
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• pp.138-146
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• 2001

The land cover over Korean peninsula was classified using a multi-temporal NOAA/AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) data. Four types of phenological data derived from the 10-day composited NDVI (Normalized Differences Vegetation Index), maximum and annual mean land surface temperature, and topographical data were used not only reducing the data volume but also increasing the accuracy of classification. Self organizing feature map (SOFM), a kind of neural network technique, was used for the clustering of satellite data. We used a decision tree for the classification of the clusters. When we compared the classification results with the time series of NDVI and some other available ground truth data, the urban, agricultural area, deciduous tree and evergreen tree were clearly classified.

• Atmosphere
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• v.15 no.2
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• pp.75-90
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• 2005

This study examines the impacts of land cover changes on the East Asia summer monsoon with the National Center for Atmospheric Research Regional Climate Model (NCAR RegCM2), coupled with Biosphere Atmosphere Transfer Scheme (BATS). To assess the goals, two types of land cover maps were used in the simulation of summer climate. One type was NCAR land cover map (CTL) and the other was current land cover map derived from satellite data (land cover: LCV). Warm and cold surface temperature biases of $1-3^{\circ}C$ occurred over central China and Mongolia in CTL. The model produced excessive precipitation over northern land area but less over southern ocean of the model domain. Changes of biophysical parameters, such as albedo, minimum stomatal resistance and roughness length, due to the land cover changes resulted in the alteration of land-atmosphere interactions. Latent heat flux and wind speed in LCV increased noticeably over central China where deciduous broad leaf trees have been replaced by mixed farm and irrigated crop. As a result, the systematic warm biases over central China were greatly reduced in LCV. Strong cooling of central China decreased pressure gradient between East Asian continent and Pacific Ocean. The decreased pressure gradient suppressed the northward transport of moisture from south China and South China Sea. These changes reduced not only the excessive precipitation over north China and Mongolia but also less precipitation over south China. However, the land cover changes increased the precipitation over the Korean Peninsula and the Japan Islands, especially in July and August.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.23 no.1
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• pp.15-22
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• 2015

To create a wind resource map, we need a contour map, a roughness map and wind data. We need a land cover map for the roughness map of these data. A land cover map represents the area showing similar characteristics after color indexing based on the scientific method. The features of land cover is classified by Remote sensing technique. In this study, we verified the application of the NDVI technique is reasonable after we created the wind resource map using roughness maps by unsupervised classification and NDVI technique. As a result, the wind resource map using the NDVI technique showed a 60% accordance rate and difference in class less than one. From the results, The NDVI technique is found alternative to create roughness maps by the unsupervised classification.

• Spatial Information Research
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• v.16 no.3
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• pp.373-383
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• 2008

LiDAR, unlike satellite imagery and aerial photographs, which provides irregularly distributed three-dimensional coordinates of ground surface, enables three-dimensional modeling. In this study, urban area was classified based on 3D information collected by LiDAR. Morphological and spatial properties are determined by the ratio of ground and non-ground point that are estimated with the number of ground reflected point data of LiDAR raw data. With this information, the residential and forest area could be classified in terms of height and density of trees. The intensity of the signal is distinguished by a statistical method, Jenk's Natural Break. Vegetative area (high or low density) and non-vegetative area (high or low density) are classified with reflective ratio of ground surface.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.191-191
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• 2015

무분별한 도시화 및 산업화로 인해 불투수면이 증가하고 있다. 불투수면은 빗물이 투과하지 못하는 지면을 의미한다. 이러한 불투수면은 강우 시 지면에 있는 유해물질이 그대로 인근 수계로 유입되게 함으로써 심각한 수질 오염을 야기한다. 이와 관련하여 환경부에서는 불투수율 관리를 위하여 2013년에 전국토를 대상으로 불투수율을 산정한바 있으나, 소축척 수준의 시 또는 유역 단위 통계만을 산출하였고 대축척 수준의 소규모 개인 필지 내 조경지역 등을 반영한 불투수율 통계는 현재까지 부재하다. 따라서 본 연구에서는 인천시 부평구를 대상으로 소규모 필지까지 적용 가능한 고해상도 투수/불투수도를 제작 및 활용하여 용도지역별 불투수율 현황을 분석하였다. 불투수면의 공간적 분포 확인을 위해 토지피복지도, 수치지형도, 항공사진(25cm급) 등을 활용하여 고해상도 투수/불투수도를 제작하였다. 투수/불투수도는 세분류 토지피복지도 제작 지침인 선형 요소의 경우 폭 3m, 면형 요소의 경우 면적 $10m{\times}10m(100m^2)$를 참조하여 제작되어 개별 필지단위의 불투수면까지 확인 가능하다. 이후 용도지역도를 수집하여 GIS 환경에서 투수/불투수도와 중첩하여 용도지역별 불투수율을 산출하였다. 불투수율을 산정한 결과 부평구 전체 불투수율은 64%로 확인되었다. 또한 용도지역도 중분류상 주거지역의 경우 불투수율이 82.1%, 상업지역의 경우 91.7%, 공업지역의 경우 94.1%, 녹지지역의 경우 30%로 확인되었다. 상업지역 및 공업지역의 경우 불투수율이 90%이상으로 불투수면 관리가 시급하다고 판단되었다. 본 연구 결과는 기존 환경부에서 제작한 투수/불투수도 보다 정확한 불투수면의 공간적 분포 확인 및 불투수 면적 산출이 가능하여 불투수면 우선관리지역 선정을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 본 연구 결과를 바탕으로 불투수율이 높은 지역을 우선 선별하여 저영향개발(LID, Low Impact Development) 및 그린빗물인프라(GSI, Green Stormwater Infrastructure)의 활용 방안에 관한 연구가 이루어져야한다. 특히, 불투수율이 높은 상업지역 및 공업지역에 대해서는 연구 결과의 적극적인 활용을 통한 개선이 요구된다.

• Atmosphere
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• v.20 no.4
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• pp.415-426
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• 2010

A Land cover map over East Asian region (Kongju national university Land Cover map: KLC) is classified by using support vector machine (SVM) and evaluated with ground truth data. The basic input data are the recent three years (2006-2008) of MODIS (MODerate Imaging Spectriradiometer) NDVI (normalized difference vegetation index) data. The spatial resolution and temporal frequency of MODIS NDVI are 1km and 16 days, respectively. To minimize the number of cloud contaminated pixels in the MODIS NDVI data, the maximum value composite is applied to the 16 days data. And correction of cloud contaminated pixels based on the spatiotemporal continuity assumption are applied to the monthly NDVI data. To reduce the dataset and improve the classification quality, 9 phenological data, such as, NDVI maximum, amplitude, average, and others, derived from the corrected monthly NDVI data. The 3 types of land cover maps (International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, University of Maryland: UMd, and MODIS) were used to build up a "quasi" ground truth data set, which were composed of pixels where the three land cover maps classified as the same land cover type. The classification results show that the fractions of broadleaf trees and grasslands are greater, but those of the croplands and needleleaf trees are smaller compared to those of the IGBP or UMd. The validation results using in-situ observation database show that the percentages of pixels in agreement with the observations are 80%, 77%, 63%, 57% in MODIS, KLC, IGBP, UMd land cover data, respectively. The significant differences in land cover types among the MODIS, IGBP, UMd and KLC are mainly occurred at the southern China and Manchuria, where most of pixels are contaminated by cloud and snow during summer and winter, respectively. It shows that the quality of raw data is one of the most important factors in land cover classification.

• Atmosphere
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• v.19 no.2
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• pp.169-182
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• 2009

To improve the performance of climate and numerical models, concerns on the land-atmosphere schemes are steadily increased in recent years. For the realistic calculation of land-atmosphere interaction, a land surface information of high quality is strongly required. In this study, a new land cover map over the Korean peninsula was developed using MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data. The seven phenological data set (maximum, minimum, amplitude, average, growing period, growing and shedding rate) derived from 15-day normalized difference vegetation index (NDVI) were used as a basic input data. The ISOData (Iterative Self-Organizing Data Analysis), a kind of unsupervised non-hierarchical clustering method, was applied to the seven phenological data set. After the clustering, assignment of land cover type to the each cluster was performed according to the phenological characteristics of each land cover defined by USGS (US. Geological Survey). Most of the Korean peninsula are occupied by deciduous broadleaf forest (46.5%), mixed forest (15.6%), and dryland crop (13%). Whereas, the dominant land cover types are very diverse in South-Korea: evergreen needleleaf forest (29.9%), mixed forest (26.6%), deciduous broadleaf forest (16.2%), irrigated crop (12.6%), and dryland crop (10.7%). The 38 in-situ observation data-base over South-Korea, Environment Geographic Information System and Google-earth are used in the validation of the new land cover map. In general, the new land cover map over the Korean peninsula seems to be better classified compared to the USGS land cover map, especially for the Savanna in the USGS land cover map.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.331-331
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• 2022

수자원에서의 증발산량은 물의 손실에 해당하고 이는 국가의 수자원 계획 및 개발 등에 기본자료로 이용, 물 순환 과정의 규명, 물 수지 분석, 작물의 소비수량 산정 등 여러 분야에 활용되고 있다. 국내외적으로 이러한 증발산량을 측정하기 위해서 큰 노력을 수행하고 있으며, 측정기기의 고도화 발전으로 인해 에디공분산 방법을 활용한 증발산량 조사가 주목을 받고 있다. 국내에서도 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제9조(수문조사의 실시)에 따라 측정범위가 확대되고 있음에도 적절한 관측소 설치에 관한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 적절한 증발산량 관측망을 설계하는 절차에 관해 연구를 진행하였으며, 기기적 측면과 환경적 측면으로 나누어 분석을 시행하였다. 우선 기기적 측면에서는 에디공분산 방법의 가정사항에 적합한 위치를 선정해야 하며 이는 충분한 풍속 및 난류 발생에 용이한 지점, 관측소가 설치 가능한 위치, 관측소 유지관리를 위한 접근성 및 안정성, 원거리 자료취득을 위한 통신망 등이 고려되어야 한다. 환경적 측면에서는 증발과 증산으로 나누어 고려할 수 있는데 증발은 지면의 특성을 고려한 대상 유역의 경사, 지형, 토성, 토양수분을 분류하였으며, 증산은 대상 유역의 식생, 피복, LAI(leaf area index)를 고려하였다. 결과적으로 관측망 선정을 위하여 기기적 측면, 환경적 측면을 고려하여 분석인자를 산정하였고 증발산량 관측소의 설치지점 선정기준을 마련하였으며 관측망 설계에 대한 정량적인 평가를 위한 기준을 제시하였다.