• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1615-1619
• /
• 2010

토양수분은 토양입자에 포함되어 있는 물을 의미하는 것으로 지표면과 대기간의 에너지 균형과 물 순환을 조절하는데 중요한 요소이다. 본 연구에서는 토양수분 산정을 위하여 2003년 1월부터 2008년 12월까지의 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성관측 자료로부터 획득한 정규식생지수(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index)자료와 지표면 온도자료, 우리나라 76개소 기상관측소 중에 자료의 보유기간이 30년 이하인 관측소와 섬 지역들을 제외한 57개 지점의 강수량, 토양온도 자료 및 우리나라 전역에 대한 토지피복, 유효토심자료를 이용하여 데이터 마이닝(Data Mining) 기법의 하나인 CART(Classification And Regression Tree) 기법을 이용하여 토양수분을 산정하였다. 먼저 신뢰성 높은 토양수분 관측 자료를 가진 용담댐 유역의 6개 지점에 대하여 토양수분을 산정하여 적용 가능성을 분석하였다. 3개 지점의 토양수분 관측치는 토양수분 산정 모형 수립에 사용하였으며 검증에 사용된 1개 지점의 토양수분의 관측치와 추정치 간의 상관계수를 확인한 결과 전체적인 토양수분의 거동을 잘 나타내고 있어 토양수분 추정 모형의 적용가능성을 확인하였다. 이를 이용하여 용담댐 유역의 토양수분 분포와 우리나라 전역에 대한 토양수분 분포도를 추정하였다. 신뢰할 수 있는 지상관측 토양수분 관측치가 다양한 지상조건에 대하여 존재하지 않는 한계가 있음에도 불구하고 제시된 토양수분산정 방법은 제한된 가용자료를 사용한 우리나라 전역의 토양수분 산정에 있어 합리적인 접근법이라 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.37 no.6_3
• /
• pp.1975-1984
• /
• 2021

Urban expansion results in raising the temperature in the city, which can cause social, economic and physical damage. In order to prevent the urban heat island and reduce the urban land surface temperature, it is important to quantify the cooling effect of the features of the urban space. Therefore, in order to understand the relationship between each object of land cover and the land surface temperature in Seoul, the land cover map was classified into 6 classes. And the correlation and multiple regression analysis between land surface temperature and the area of objects, perimeter/area, and normalized difference vegetation index was analyzed. As a result of the analysis, the normalized difference vegetation index showed a high correlation with the land surface temperature. Also, in multiple regression analysis, the normalized difference vegetation index exerted a higher influence on the land surface temperature prediction than other coefficients. However, the explanatory power of the derived models as a result of multiple regression analysis was low. In the future, if continuous monitoring is performed using high-resolution MIR Image from KOMPSAT-3A, it will be possible to improve the explanatory power of the model. By utilizing the relationship between such various land cover types considering vegetation vitality of green areas with that of land surface temperature within urban spaces for urban planning, it is expected to contribute in reducing the land surface temperature in urban spaces.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
• /
• v.47 no.2
• /
• pp.100-116
• /
• 2019

Urban green spaces, as a means to mitigate social problems and environmental risks, are getting more attention in evaluating urban environment. The inequity of green space distribution is becoming a major issue in urban planning and management. This study investigated the characteristics of green space in 3 districts (Jung-gu, Dongdaemun-gu, Seongdong-gu), that are composed of 46 administrative divisions in central Seoul, to analyze the environmental equity of urban green spaces. The correlations between the amount of green space, including the coverage of street trees, and the socioeconomic status of each administrative division were analyzed. To deduce the effects of plant coverage on the urban temperature regime, the relationship between the normalized difference of vegetation index (NDVI) and land surface temperature (LST) was analyzed. The research revealed that the mean NDVI of an administrative division was negatively correlated with the percentage of basic living recipients and disabled people. The LST of a division with low NDVI was higher due to the lack of green coverage. Such environmental inequities were closely related to residential building type, which was strongly affected by the economic status of residents. The LST of an apartment area was $2.0^{\circ}C$ lower than that of single-family houses and multi-housing areas. This is expected as the average NDVI of the apartment area was more than twice as high as the other environments considered in this study. The inequity can be exacerbated without urban planning which is deliberately designed to reduce it.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 2007.06a
• /
• pp.349-354
• /
• 2007

본 연구의 목적은 효율적인 비오톱지도 제작 및 환경관리를 위한 프레임웍 데이터의 제작 방안을 연구하는데 있다. 비오톱지도를 작성하기 위해 필요한 원시데이터를 취합 및 통합과정을 통해 무결점의 프레임웍 데이터를 제작할 필요가 있다. 본 연구에서는 인천지역 환경관리를 위한 비오톱지도 제작의 기초데이터인 프레임웍 데이터 제작방안에 대하여 연구하였다. 비오톱지도는 지표면의 형태와 위치의 기준을 나타내는 지형주제도, 단위비오톱 형상의 기준이 되는 도시주제도, 도시생태현황을 나타내는 도시생태조사도 등을 기반 데이터로 사용하여 제작되어지며, 각 주제도는 다양한 형태의 원시자료로부터 추출 및 가공되어 비오톱지도의 기반데이터로 사용되는데 이 기반데이터가 논리적, 물리적으로 정확하게 제작되어야 정확한 비오톱지도가 제작될 수 있으므로 이를 비오톱 지도 제작을 위한 프레임웍 데이터로 분류하여 본 연구를 통해 구제적인 작성 방안을 연구하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2008.03a
• /
• pp.187-194
• /
• 2008

LiDAR는 일반 항공사진 및 위성영상과는 달리 사물의 높이를 측정할 수 있어 산림의 3차원 모델링을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 특성을 이용하여 산불이 발생한 강원도 양양지역 산림의 물리적 피해를 분석하였으며, 디지털 항공사진으로부터 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 추출하여 산림의 생물학적 피해를 분석하였다. 산림의 물리적 피해는 임관의 피해정도에 따라 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수의 비율로서 추정을 하였다. 피해정도의 고저(高低)를 구분하는 기준은 통계적 방법 (Jenk's Natural Break) 으로부터 추정된 0.3594을 사용하였으며, 지표면 반사비율이 0.3594 이상인 경우 물리적 피해정도를 고(高, Serious Physical Damage; SPD), 지표면 반사비율이 0.3594 이하인 경우 물리적 피해정도를 저(低, Light Physical Damage; LPD)로 나타내었다. 또한 생물학적 피해는 일반적인 NDVI 값의 범위(-1

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.36 no.3
• /
• pp.487-501
• /
• 2020

As a viable option for retrieval of LST (Land Surface Temperature), this paper presents a DNN (Deep Neural Network) based approach using 148 Landsat 8 images for South Korea. Because the brightness temperature and emissivity for the band 10 (approx. 11-㎛ wavelength) of Landsat 8 are derived by combining physics-based equations and empirical coefficients, they include uncertainties according to regional conditions such as meteorology, climate, topography, and vegetation. To overcome this, we used several land surface variables such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), land cover types, topographic factors (elevation, slope, aspect, and ruggedness) as well as the T₀ calculated from the brightness temperature and emissivity. We optimized four seasonal DNN models using the input variables and in-situ observations from ASOS (Automated Synoptic Observing System) to retrieve the LST, which is an advanced approach when compared with the existing method of the bias correction using a linear equation. The validation statistics from the 1,728 matchups during 2013-2019 showed a good performance of the CC=0.910~0.917 and RMSE=3.245~3.365℃, especially for spring and fall. Also, our DNN models produced a stable LST for all types of land cover. A future work using big data from Landsat 5/7/8 with additional land surface variables will be necessary for a more reliable retrieval of LST for high-resolution satellite images.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.550-555
• /
• 2003

최근에 Lidar 데이터를 이용한 3차원 위치 정보와 지표면 속성 정보를 취득하는 연구가 많이 진행되고 있다. 높은 위치 정확도, 3차원 데이터 동시 취득, 기존 측정 방식에 비하여 점 데이터 취득의 자동화, 데이터 정확도의 안정성 등으로 인하여 복잡한 지형 및 인공구조물이 존재하는 지역에서 Lidar 데이터의 응용 사례가 많이 나타나고 있으며, 특히 건물 모델링에서 반자동 방식의 디지털 사진측량에 비하여 자동 모델링의 가능성을 보여주고 있다. 일반적으로 Lidar 데이터의 점밀도는 1점/㎡이내이며, 촬영된 스트립을 중복시켜 점밀도를 높이기도 한다. 건물은 크기와 형태가 다양하기 때문에 모델링에 필요한 점밀도를 제시하기는 어렵지만 5점 내외에서 모델링이 가능하다고 알려져 있으며 건물이외에 다른 지형지물에 대한 모델링 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 Lidar 데이터의 점밀도에 따라 지물의 모델링 가능성을 평가하고 효율적인 데이터 취득 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10c
• /
• pp.238-240
• /
• 2002

지리정보시스템이 널리 사용됨에 따라 여러 다양한 기능들이 요구되고 있다. 특히, 2차원이 아닌 지표면의 고도를 가진 지형데이터를 표현하고 분석하는 기능이 지리정보시스템의 중요한 기능으로 요구되어지고 있다. 현재 지형데이터를 표현하는데 가장 많이 이용되는 모델은 DEM, TIN, 등고데이터가 있는데 각각의 모델은 응용분야에 따라 장단점을 가진다. 지리정보시스템에서 사용되는 실제의 지형데이터가 대용량이기 때문에, 데이터를 분석하는데 드는 비용이 매우 클 뿐만 아니라 분석을 위한 데이터 로드에도 상당한 비용이 든다. 그러므로 최대한 적은 데이터 양으로 지형을 표현하는 것이 지리정보시스템에서는 매우 중요하다. 본 논문에서는 데이터 양을 줄임과 동시에 지형의 중요 정보를 최대한 보존하는 형태적 지형 모델을 제안한다. 실험에 따르면, 제안한 모델은 TIN에 비해 데이터의 양이 작을 뿐만 아니라 지형의 주요 형태적 정보를 유지함으로써 연산의 정확성도 높이는 장점을 보인다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.14 no.2 s.36
• /
• pp.33-42
• /
• 2006

Recently, the studies on the extraction of 3-dimension position information and attribute information of ground surface using LiDAR data. LiDAR data has high locational accuracy, and advantage that can process data more fast because there's not coordinate transform when acquire of Data justly the ground coordinate by Acquiring. The paper using only LiDAR data Manufacture road, building, contour That occupy a many parts of Digital Map. Estimated for possibility of Digital mapping using only LiDAR data As that compare accuracy with Digital map.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.99-110
• /
• 2023

In this paper, we propose a system termed ForestLi that can accurately estimate the diameter at breast height (DBH) and tree height using LiDAR point cloud data. The ForestLi system processes LiDAR point cloud data through the following steps: downsampling, outlier removal, ground segmentation, ground height normalization, stem extraction, individual tree segmentation, and DBH and tree height measurement. A commercial system, such as LiDAR360, for processing LiDAR point cloud data requires the user to directly correct errors in lower vegetation and individual tree segmentation. In contrast, the ForestLi system can automatically remove LiDAR point cloud data that correspond to lower vegetation in order to improve the accuracy of estimating DBH and tree height. This enables the ForestLi system to reduce the total processing time as well as enhance the accuracy of accuracy of measuring DBH and tree height compared to the LiDAR360 system. We performed an empirical study to confirm that the ForestLi system outperforms the LiDAR360 system in terms of the total processing time and accuracy of measuring DBH and tree height.