본 연구는 산지 생태계의 능력과 잠재성의 공간적 분포를 파악하기 위해 다계층성을 고려한 생태지역 분류를 제시해 보고자 한다. 이를 위해 연구지역 일대를 대상으로 각 환경요인의 공간적 분포를 살펴보고, 지리통계(geostatistics)기법을 이용하여 각 환경변수의 계층성을 파악하였다. 마지막으로 적절한 생태지역 분류를 제시하기 위해서 임상도와 입지도를 이용하여 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역은 $1,168km^2$ 면적의 강원도 가리왕산 일대이다. 이 지역은 퇴적암 비율이 높게 나타나며, 그중에서 석회암과 관련된 지층이 가장 넓은 면적(36.6%)을 차지한다. 북쪽과 중앙을 중심으로 고도가 높은 산지가 대부분을 차지하며, 오대천과 평창강을 따라 평탄한 지역이 나타난다. 환경요인의 계층성을 살펴보면 지질과 고도가 상위계층을 차지하고, 지형분류(사면곡면률, 사면유역지수)가 하위 계층으로 나타났다. 생태지역분류 평가에서 '지질+고도+지형분류'가 고르게 높은 ${\chi}^2$의 통계값을 보이고 있어 이에 근거하여 생태지역 분류를 실시하였다. 제시된 생태지역분류는 넓은 퇴적암면적, 높은 산지비율, 큰 고도차이 등과 같은 연구지역의 독특한 환경특징이 반영된 결과로 파악하였다. 본 연구는 다양한 생태관련 주제를 통합하여 전체적인 산지 생태계 관리 및 이용 방안의 하나로 제시될 수 있을 것이다.
하구의 체계적인 관리를 위해서는 하구의 특성과 분포를 반영한 분류가 먼저 이루어져야 한다. 이 연구에서는 지리정보시스템, 고해상도 항공사진 및 지형도 등을 사용하여 우리나라의 463개 하구의 특성과 분포를 파악하였고, 이들 하구의 하구순환 유지 여부, 지형적 특성, 자연서식지 특성, 이용개발 특성에 기초하여 유형을 분류하였다. 하구 순환이 이루어지는 235개의 '열린하구'는 지형적 특성에 따라 '산지/절벽형', '사취형' 및 '깔대기형'으로 구분하였으며, 각 유형에 속하는 하구는 각각 41, 87, 107개로 분류되었다. 구분된 각 하구는 다시 자연서식지 특성과 이용 개발 특성에 따라 3가지 유형으로 세분하여, 열린하구는 총 9개의 유형으로 구분하였다. 하구순환이 차단된 228개의 '닫힌하구'는 차단 형태에 따라 '직접차단'과 '하구호' 형성에 의한 간접차단으로 구분하였다. 직접차단 형태의 하구를 다시 자연서식지 및 이용개발 특성에 따라 3가지 유형으로 세분하였으며 각 유형에 속하는 하구는 각각 25, 64, 55개로 분류되었다. 간접차단 하구는 84개가 파악되었으나 세분하지 않아 닫힌하구는 총 4개의 유형으로 구분되었다. 이 유형분류 체계는 하구의 지형적 특성, 자연서식지의 현황 및 토지이용 특성을 모두 반영하고 있어 국가 차원의 하구관리에 있어서 우선순위를 결정하고 관리방향을 설정하는데 효과적으로 활용할 수 있다.
In this study, terrain classification, which was done by using the quantitative classification parameters and suitable interpolation method was applied to improve the accuracy of digital elevation models, and to increase its practical use of aerial photogrammetry. A terrain area was classified into three groups using the quantitative classification parameters to the ratio of horizontal, inclined area, magnitude of harmonic vectors, deviation of vector, the number of breakline and proposed the suitable interpolation. Also, the accuracy of digital elevation models was improved in case of large grid intervals by applying combined interpolation suitable for each terrain group. As a result of this study, I have an algorithm to perform the classification of the topography in the area of interest objectively and decided optimal data interpolation scheme for given topography.
농업 비점오염원으로부터의 수질 보전이나 수자원 관리는 유역단위로 하여 농업적 관리뿐만 아니라 수질 관리 및 수자원 관리를 위해서도 유역단위 특히, 소유역의 토양특성을 포괄하는 단위로 체계적으로 분류할 필요성이 있다. 우리나라의 남서쪽에 위치한 영산강유역의 50개 소유역을 대상으로 토양도, 지형도, 하천도 및 유역도를 이용하여 만곡도, 산림의 비율, 평탄지의 비율, 다른 소유역으로부터의 유입이 있는지의 여부 등 토양학적으로 중요한 4개의 특성을 가지고 군집분석을 수행하였다. 그 결과 5개의 군으로 구분할 수 있었으며, 이 구분의 적합도를 검정하기 위하여 Mantel test를 한 결과 r = 0.81825로 나타나 적합하다는 결론을 얻었다. 이와 같이 토양과 지형특성을 포괄하는 소유역의 분류 및 유사성에 따른 그룹화는 농업에서의 최적영농관리나 오염물질에 따른 수질관리, 수문모형의 적용성 확대 및 수자원 관리에 합리적 유용성을 제공할 것이며 체계적 관리의 밑바탕이 될 것이다.
연구의 기본 목적은 지형단위를 분류할 수 있는 정량적 기준 마련에 두고, 본 연구에서는 사례 지역을 대상으로 고도, 사면경사, 사면방향 등 지형요소에 따른 NDVI의 차이와 변화를 분석하고 지형단위의 분류 지표로 NDVI의 활용 가능성을 진단하고자 하는 것이다. 사례지역을 대상으로 분석한 결과, 고도, 사면경사, 사면방향 등 분석된 지형요소와 NDVI가 선형의 관계를 나타내지는 않으며, 대체로 NDVI가 높게 나타났고, 고도와 사면경사가 증가함에 따라서 NDVI의 분산범위가 작아지는 경향을 보인다. 고도와 사면경사가 증가하면서 NDVI의 분산범위가 불연속적 변화양상을 보이는데 고도의 경우에는 대략 50m와 100m를 경계로, 사면경사의 경우에는 사면경사 $10{\sim}20^{\circ}$를 경계로 NDVI의 분산범위가 불연속적으로 감소된다. 그러나 사면방향에 따른 NDVI의 차이는 거의 나타나지 않았다.
As the results of this study, the proposed method of this study which is increased to accuracy of DEM by classification of terrain is better than accuracy of DEM which is automatically generated by digital photogrammetry workstation system(DPWS). And, the edge detection method which is proposed by this study is established to extraction of geo-spatial information in ortho image.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상은 경사촬영을 수행하므로 지형의 기복에 따른 영향을 많이 받는다. 따라서 SAR영상을 이용하여 여러 가지 정보들을 추출하여 이용하기 위해서는 전처리 과정으로서 지형의 기복에 따른 여러 가지 왜곡들을 보정해야 한다. 이에 본 연구에서는 RADARSAT SAR 영상을 이용하여 궤도모델링, 정사보정을 수행하고 역산란계수, 국부입사각 계산 등을 통해 지형기복에 따른 방사왜곡보정을 수행하였다.
This paper presents a vision-based robust off-road terrain classification method against environmental variation. As a supervised classification algorithm, we applied a neural network classifier using wavelet features extracted from wavelet transform of an image. In order to get over an effect of overall image feature variation, we adopted environment sensors and gathered the training parameters database according to environmental conditions. The robust terrain classification algorithm against environmental variation was implemented by choosing an optimal parameter using environmental information. The proposed algorithm was embedded on a processor board under the VxWorks real-time operating system. The processor board is containing four 1GHz 7448 PowerPC CPUs. In order to implement an optimal software architecture on which a distributed parallel processing is possible, we measured and analyzed the data delivery time between the CPUs. And the performance of the present algorithm was verified, comparing classification results using the real off-road images acquired under various environmental conditions in conformity with applied classifiers and features. Experiments show the robustness of the classification results on any environmental condition.
This research was classified mountain areas with high ecological, environmental and resource value among the macro scaled terrain that can be checked at the space scale of less than 1:1,000,000 and analyzed the topographical characteristics. It has been confirmed that the mountains of the Korean peninsula belong to the groups IV, V, VI(classification by Kapos et al.(2000)) as a result of applying the quantitative standards for designation of mountain areas to the global mountain system. The area of mountains calculated using high resolution DEM is equivalent to 48% of the area of the Korean peninsula, and the result is quite different from the general idea of which 70% is the mountain area of the Korean peninsula. The mountain areas show the distribution of geomorphons, that is different from the plains and the hills and also, it shows the differences between the mountains of the groups IV~ VI classified according to the altitude. As a result of analyzing the relations among type pattern, slope, and relief, specific geomorphons are concentrated at $10^{\circ}$ and $20^{\circ}$ and it shows the possibility to classify the mountainous areas into two groups based on the result that the distribution of landform patterns are bimodal in the relation to the amount of relief.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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