Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.5
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pp.472-479
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1999
In this paper, we propose a land cover pattern classifier for remote sensing image by using neuro-fuzzy
algorithm. The proposed pattem classifier has a 3-layer feed-forward architecture that is derived from generic
fuzzy perceptrons, and the weights are con~posed of h u y sets. We also implement a neuro-fuzzy pattern
classification system in the Visual C++ environment. To measure the performance of this, we compare it with
the conventional neural networks with back-propagation learning and the Maximum-likelihood algorithms.
We classified the remote sensing image into the eight classes covered the majority of land cover feature,
selected the same training sites. Experimental results show that the proposed classifier performs well
especially in the mixed composition area having many classes rather than the conventional systems.
Increasing of impervious surface resulting from urban development has negative impacts on urban environment. Therefore, it is absolutely necessary to estimate and quantify the temporal and spatial aspects of impervious area for study of urban environment. In many cases, conventional image classification methods have been used for analysis of impervious surface fraction. However, the conventional classification methods have shortcoming in estimating impervious surface. The DN value of the each pixel in imagery is mixed result of spectral character of various objects which exist in surface. But conventional image classification methods force each pixel to be allocated only one class. And also after land cover classification, it is requisite to additional work of calculating impervious percentage value in each class item. This study used the spectral mixture analysis to overcome this weakness of the conventional classification methods. Four endmembers, vegetation, soil, low albedo and high albedo were selected to compose pure land cover objects. Impervious surface fraction was estimated by adding low albedo and high albedo. The study area is the Tanchon watershed which has been rapidly changed by the intensive development of housing. Landsat imagery from 1988, 1994 to 2001 was used to estimate impervious surface fraction. The results of this study show that impervious surface fraction increased from $15.6\%$ in 1988, $20.1\%$ in 1994 to $24\%$ in 2001. Results indicate that impervious surface fraction can be estimated by spectral mixture analysis with promising accuracy.
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.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.2
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pp.113-125
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2012
This research is aimed at evaluating the land surface characterization of KOMPSAT-3A middle infrared (MIR) data. Airborne Hyperspectral Scanner (AHS) data, which has MIR bands with high spatial resolution, were used to assess land surface temperature (LST) retrieval and classification accuracy of MIR bands. Firstly, LST values for daytime and nighttime, which were calculated with AHS thermal infrared (TIR) bands, were compared to digital number of AHS MIR bands. The determination coefficient of AHS band 68 (center wavelength $4.64{\mu}m$) was over 0.74, and was higher than other MIR bands. Secondly, The land cover maps were generated by unsupervised classification methods using the AHS MIR bands. Each class of land cover maps for daytime, such as water, trees, green grass, roads, roofs, was distinguished well. But some classes of land cover maps for nighttime, such as trees versus green grass, roads versus roofs, were not separated. The image classification using the difference images between daytime AHS MIR bands and nighttime AHS MIR bands were conducted to enhance the discrimination ability of land surface for AHS MIR imagery. The classification accuracy of the land cover map for zone 1 and zone 2 was 67.5%, 64.3%, respectively. It was improved by 10% compared to land cover map of daytime AHS MIR bands and night AHS MIR bands. Consequently, new algorithm based on land surface characteristics is required for temperature retrieval of high resolution MIR imagery, and the difference images between daytime and nighttime was considered to enhance the ability of land surface characterization using high resolution MIR data.
효율적 인 국토환경 관리와 지속 가능한 생태자원의 보존을 위해서는 지형 및 토양의 공간적인 분포특성과 그것이 각종 자연 및 인문현상들과 가지는 상관성에 대한 파악이 선행되어야 한다 기존의 지형분류법은 대부분 지형형성과정 혹은 지형의 형태의 분류에 치중하여, 그 결과가 지표면에서 나타나는 생태학적 현상들과의 관련성을 파악하기 어려운 단점이 있다. (중략)
The shape of land surface work as a cradle for various environmental processes and human activities. As spatially distributed process modelings become increasing important in current research communities, a classification system that delineates land surface into characteristic geomorphological units is a pre-requisite for sustainable land use planning and management. Existing classification systems are either morphometric or generic, which have limitations to characterize continuous ecological processes over the landscape. A new classification system was developed to delineate the land surface into different geomorphological units from Digital Elevation Models(DEMs). This model assumes that there are pedo-geomorphological units in which distinct sets of hydrological, pedological, and consequent ecological processes occur. The classification system first divides the whole landsurface into eight soil-landscape units. Possible energy and material nows over the land surface were interpreted using a continuity equation of mass flow along the hillslope, and subsequently implemented in terrain analysis procedures. The developed models were tested at a 12$\textrm{km}^2$ area in Yangpyeong-gun, Kyeongi-do, Korea. The method proposed effectively delineates land surface into distinct pedo-geomorphological units, which identify the geomorphological characteristics over a large area at a low cost. The delineated landscape units mal provide a basic information for natural resource survey and environmental modeling practices.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.355-355
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2011
토지피복의 분류는 토지표면의 물리적인 지표면의 상태를 나타내는 자료로 환경, 행정, 수자원, 재해 등 다방면으로 이용되고 있다. 특히 수자원과 관련하여 식생의 증산과 토양의 증발을 통칭하는 증발산과 유출, 토양수분 등과 연관되어 있다. 광범위한 토지피복의 산정에는 경제성 및 주기성 등의 장점으로 인하여 인공위성 영상을 이용하는 기법이 적합하다. 위성영상분류법은 훈련지역의 선정 여부에 따라 감독분류와 무감독 분류로 나누어지며 각각의 알고리즘의 특성에 따라 더욱 세분화된다. 본 연구에서는 Landsat-TM (Thematic Mapper) 영상을 이용하여 감독 분류와 무감독 분류를 각각 적용하여 한강유역의 토지피복을 수역, 시가, 나지 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지 부분으로 대분류로 산정하고 비교하였다. 두 경우의 정확도는 각각 91.6%, 90.9%의 비슷한 정확도를 나타내었으며, 세부적으로 우리나라의 대부분의 면적에 분포하는 산림, 농지, 시가, 수역의 정확도가 높게 나타났다. 또한 각 항목별로 정확도를 비교하였을 때 감독분류가 무감독분류에 비해 다소 정확한 것을 확인할 수 있었다. 추후 외부자료를 도입하면 비교적 낮은 정확도를 나타낸 초지, 습지, 나지의 정확도를 보완할 수 있을 것이다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.9
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pp.4192-4198
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2011
Terrestrial LiDAR is a high precision positioning technique to monitor the behavior and change of structures and natural slopes, but it has depended on subjective hand intensive tasks for the classification(surface and vegetation or structure and vegetation) of positioning data. Thus it has a couple of problems including lower reliability of data classification and longer operation hours due to the surface characteristics of various geographical and natural features. In order to solve those problems, the investigator developed a technique of using the NDVI, which is a major index to monitor the changes on the surface(including vegetation), to categorize land covers, combining the results with the terrestrial LiDAR data, and classifying the results according to items. The application results of the developed technique show that the accuracy of convergence was 94% even though there was a problem with partial misclassification of 0.003% along the boundaries between items. The technique took less time for data processing than the old hand intensive task and improved in accuracy, thus increasing its utilization across a range of fields.
최근 인간의 활동범위와 영역이 확대되고 산업이 발전하면서 인간의 삶과 지속가능한 발전 등 도시 기후에 관한 관심도 높아지고 있다. 산업혁명 이후 도시화와 산업화로 인해 인구가 증가하고 도시지역으로 집중됨으로써 도시 열섬화 현상에 대한 도시환경문제가 부각되고 있다. 이는 최근까지도 도시개발에 있어서 기능과 효율성이 우선시 되어 도시기후에 대한 배려가 이루어지지 못하고 있으며, 오히려 과도한 냉난방을 가동하는 등 쾌적한 실내 환경 조성을 위한 노력만을 행해왔다. 도시화에 따른 도시의 열환경 구조의 변화는 토지이용의 변화에 따른 피복상태와 밀접한 관련이 있다는 연구들이 수행된 바 있다. 이렇듯 도시화가 진행됨에 따라서 도심 지표면을 덮고 있는 포장재도 변하고 있다. 대표적인 토지피복재로는 콘크리트와 아스팔트 등의 인공포장재, 수계, 삼림 등으로 크게 나누어 볼 수 있다. 최근 도심의 발달로 인해 도심의 표면은 점차 인공포장재인 아스팔트와 콘크리트로 덮여지고 있다. 인공포장재는 맑은 여름철 낮에 받아들인 열을 야간에도 머금고 있어 도시열섬현상의 주요원인이 된다. 도시화가 진행됨에 따라 토지이용형태가 변화하고 있으며 이러한 토지피복의 변화는 그 지역의 기온과 풍향, 풍속뿐만 아니라 지표온도도 변화시키므로 도시 열환경 구조에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 과거에는 자연 환경과 도시공간에 대한 인식이 다른 분야로 나누어져서 다루었지만 현재 위성영상 기술의 발달로 많은 공간 정보를 파악할 수 있게 된 바 도시기후변화에 더욱 직접적이고 근본적인 접근이 쉬워졌다. 원격탐사기법의 활용은 위성자료를 이용하여 동시간대 평면적인 열구조를 정량적으로 파악하는데에 중요한 자료를 제공하여 도시지역을 덮고 있는 인공자재의 존재가 도시열섬의 형성과 밀접하게 연관이 있다는 사실을 짐작할 수 있다. 따라서 도시기후변화의 문제점을 더욱 적극적으로 해결하기 위해서는 토지이용에 따른 지표면 온도 상승의 현황을 파악하고 이를 저감 시킬 수 있는 대책들이 수립되어야 한다. 본 연구는 보다 세분화된 도시 열환경을 정량적으로 분석 평가하기 위해서 토지피복별 분류를 3가지로 대구시 중구 경북대학교 부속 고등학교(이하 사대부고 지점)를 도심지역으로, 경상남도 창녕군 창녕읍 우포늪(이하 우포지점)을 수계지점으로, 경상북도 안동시 길안면 만음리(이하 안동지점) 지점과 대구시 칠곡군 동명면 득명리 팔공산 한티재 도립공원(이하 팔공지점)을 산림으로 분류하여 연구하였다. 대구 계명대학교 기후환경연구실에서 보유하고 있는 AWS(Automatic Weather Station) 자료로 기상요소를 분석하였으며, MODIS Terra 위성영상을 이용하여 지표온도를 추출하고 분석하였다. 또 기상요소와 지표온도를 이용해 회귀식을 도출하여 추정기온을 산출하였다. 그 결과 첫째, 계절에 따른 기온의 시간변화는 여름의 평균기온이 $25.13^{\circ}C$와 $24.12^{\circ}C$로 사대지점과 우포지점의 평균기온이 가장 높게 나타났으며, 이는 도심에서 발생되는 인공열의 영향으로, 우포지점은 수계의 특징이 반영된 결과라 할 수 있다. 둘째, 계절에 따른 풍속의 시간변화는 여름의 경우 우포지점의 풍속이 1.63m/s로 가장 높은 반면 안동지점의 풍속이 0.27m/s로 가장 낮은 것으로 나타났다. 겨울의 경우 팔공지점의 풍속이 1.82m/s로 가장 높게 나타났다. 토지피복에 따른 지표면의 변화가 도시기후에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고, 또 지표면 온도와 기온과의 차이를 알아보기 위하여 MODIS 위성 영상을 이용하여 세 지점을 대상으로 토지피복에 따른 열환경을 평가 분석하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, MODIS 위성영상을 이용하여 산출한 지표면 온도는 여름철 주간에 안동지점의 경우 주변지역에 비해 지표면 온도가 약 $26^{\circ}C$로 낮게 나타났으며 우포지점의 경우 수계가 가지는 열 완충능력으로 약 $27^{\circ}C$의 낮은 지표면 온도를 나타내었다. 사대지점의 경우 약 $34^{\circ}C$이상의 높은 지표면 온도를 나타내었다. 둘째, MODIS 위성영상을 이용하여 산출한 지표면 온도와 관측된 기온과의 회귀식을 도출하여 상관분석 한 결과, 모든 지점의 값에서 상관성 및 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 셋째, 상관분석의 결과를 통하여 추정한 기온은 지표면 온도와의 차이가 있지만 유사한 패턴의 결과로 추출되었다. 이러한 결과로 볼 때 도시의 인공자재를 이용한 건축과 개발이 도시열섬현상을 유발하는데 중요한 역할을 하는 것을 정량적으로 평가할 수 있었다. 따라서 본 논문의 연구결과를 바탕으로 도시계획에 있어서 인공구조물에 의한 기온과 풍속이 받는 영향을 고려하여 도심의 인공구조물의 배치나 자재에 대한 개발이 이루어져야 할 것이며 열교환의 방해 및 바람순환이 확보되는 구조로 개선되어야 할 것이다.
The land cover map represent the state of earth surfaces. It can be used as basic data to explore present conditions of earth surfaces and develop future plans for local areas. To produce the land cover map with efficiency, gathering geographic information from satellite images is important. Exporting, building, and managing processes on the land cover information are needed as well. In this study we aim to review the producing process of the level-2 land cover map in detail and enhance it. h present status of the producing process of the land cover map in Korea is reviewed, problems of the process are explored, and measures for improving it are proposed. The criteria for fixing boundaries and providing attributes for the land cover map are proposed. This proposed criteria may solve problems in a present producing process. The improving measures proposed in this study should be continuously revised in future studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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