본 논문은 무감독 ISODATA 기법을 이용하여 Landsat TM 위성영상에 기반한 새만금 간석지의 지형을 분류하고, 이 분류된 지형의 시공간적 변화를 분석하고자 한다. 각각의 퇴적 지형은 새만금 방조제 공사 진행에 따른 상이한 특성을 나타내며, 퇴적 변화와 분포를 입증한다. Landsat TM 7개의 band 중에서 밴드 4가 간석지와 해수면의 구분, 그리고 밴드 5는 간석지에 대한 세부적인 지형의 분류에 이용한다. 각 지역의 지형적 특성을 구분함으로써 간석지의 지형변화에 따른 검토는 간척 계획수립과 간척된 이후의 토지 이용에 매우 유용할 것으로 사료된다.
무인차량의 야지 자율주행에 있어서 지형 및 환경 인식기술은 다양한 지형/지물에 대한 인식, 분류 및 융합을 통하여 최종적인 자율주행 및 임무 목적용 인식 맴을 제작하기 위한 기술이다. 병렬기구는 조립, 포장, 기계가공, 크레인, 수중공학, 항공 및 해양구조, 비행 및 3D 시뮬레이션, 위성 접시안테나 위치제어, 망원경 자세제어, 그리고 정형외과 수술 등 여러 분야에 사용되고 있다.
본 연구는 지정학적인 측면에서 뿐만 아니라 자연지리학적인 측면에서도 중요성을 가지는 독도에 대한 지형학적 고찰이다. 독도에 대한 접근성이 극히 제약되어 있는 관계로 자연지리학에서 독도에 대한 기존의 연구성과는 미미한 실정이다. 본 연구는 3일간의 현지답사와 실내조사의 결과를 토대로 한 것이며, 연구결과는 다음과 같다. 1) 독도의 지질은 8개의 기반암상으로 분류된다. 2) 축적 1:1,000 독도 수치지도를 토대로 GIS기법을 활용하여 독도의 사면경사를 분석한 결과 $26^{\circ}$ 이상의 급사면이 전제의 79.1%를 차지하고 있으며, 특히 단애로 분류될 수 있는 $40^{\circ}$이상의 사면은 65.4%로 나타났다. 3) 독도를 구성하는 주요지형은 화산지형과 해안지형 그리고 기타지형으로 분류할 수 있다. 4) 지형지 관점에서 볼 때, 기존 연구에 비해 보다 향상된 독도 지형분류도를 작성할 수 있었다. 5) 최근의 지질적 자료를 토대로 분석해본 결과, 현재까지도 작은 분화구로 인식되어오고 있는 동도의 한 지형은 침식와지로 판단된다.
수치표고모델은 실제지형모델의 참값과 비교하여 충분하고 높은 정확도를 지녀야 하며, 미리 주어져 있는 지형데이타와 보간법을 사용하여 임의의 평면위치(X, Y)에 대응하는 표고 h를 구하고 경사를 구할 수 있는 모텔을 만들어 놓아야 한다. 보간의 정확도는 지형의 기복 상태와 자료의 밀도에 우선적으로 영향을 받게 되므로, 지형을 객관적인 방법으로 분류할 필요가 있다. 평균경사도와 면적비는 지형이 경사상태에 따라 비슷한 분류 결과를 가져오는 변수이지만, 지형의 국소적인 변화크기를 동시에 표시하는 변수는 면적비이다. 그러므로 본 연구는 지형의 분류를 좀 더 객관화하기 위하여 비고에 의해서가 아니라 경사도에 의해 분류하고, 경사와 곡률경중율의 영향을 분석하여 그 경사도에 합당한 매개변수를 도입하므로써 보다 현실에 가까운 모델을 재현하는데 연구의 목적이 있다. 연구의 결과는 첫째, 경사에 의한 지형의 분류는 평지는 pl6과 p24 준경사지 pl6과 S, 급경사지는 S 와 p24가 적합하고 곡률에 의한 분류는 평지와 준경사지에서 모두 p24와 S가 적합하며, 급경사지에서는 pl6이 적합하였다. 경사와 기복 변화량을 조합한 경우는 평지는 pl6, 준경사지는 p24, 급경사지는 S가 각각 적합하였다. 둘째, 유형화율은 경사 50%, 곡률경중율 0.0015에서 50∼80%로 가장 컸다.
최근 집중호우나 극한 강우사상으로 인하여 산사태나 토석류와 같은 산지재해가 빈번하게 발생하고 있으며 특히 우리나라는 지형 특성상 주거지역이 산지와 인접해 있는 경우가 많아 재해발생 시 피해를 가중시키는 원인이 되고 있다. 산지재해는 예측하기가 어렵고 산지에서 발생한 토석류가 계곡을 따라 흘러 내려와 도심지 및 산지와 인접한 도로나 주택지에 많은 피해를 발생 시키고 있다. 본 연구에서는 해마다 반복적으로 발생하고 있는 산사태나 토석류와 같은 재해의 피해저감과 원인분석을 위하여 강원도 삼척시 도계읍 일대를 대상지역으로 선정하고 산지유역의 위험성 분석을 위하여 사면안정성 예측 모델인 SINMAP 모형을 사용하여 산지재해가 발생 가능한 위험지역 및 안전한 구간을 분석하고 지형분류기법 중의 하나인 Topographic Position Index(TPI) 분석방법을 통해 대상지역의 지형위치지수를 계산하여 위험지형을 분류하였다.
항공 라이다 데이터는 3차원 좌표로 표현된 점의 집합으로 대규모 지역의 지형측량을 신속하고 경제적으로 수행하여 고정밀의 수치지형모델을 제작하는데 사용된다. 특히 고정밀 수치지형모델 및 수치표고모델은 토목, 환경, 도시계획, 홍수모델 등에 있어서 정확한 예측과 분석을 가능하게 하며, 이로 인해 활용이 증가하고 있다. 항공 라이다 데이터로부터 수치지형모델을 제작하기 위해서는 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 분류하고 제거하는 과정이 필요하다. 본 논문은 항공 라이다 데이터로부터 실세계를 구성하고 있는 지면점과 비지면점을 분류하는 필터링 방법을 제시하였다. 필더링 방법은 라이다 점 데이터를 높이 차이에 따라 분할하고, 분할된 점 데이터를 지면점과 비지면점으로 분류하는 과정으로 진행된다. 이러한 과정을 통해 건물, 식생 등과 같은 비지면점을 제거하고, 수치지형모델을 제작하기 위한 지면점을 추출하게 된다. 제시된 필터링 방법을 ISPRS의 Comparison of Filter(2003) 보고서에서 사용된 데이터에 적용하여 지면점과 비지면점의 분류 결과를 분석하였다.
한반도와 같은 산악지형에서 풍력단지를 조성할 경우, 인근 지형에 의한 차폐영향이 없기 때문에 상대적으로 풍력자원이 우수한 능선을 따라서 풍력터빈을 설치하는 것이 유리하다. 본 연구에서는 산악지형에서의 풍력단지 입지평가를 위하여 SRTM v4.1 3 arc-second 해상도의 수치고도 데이터베이스와 지형형태 분류 프로그램인 LandSerf v2.3을 이용하여 풍력터빈 설치 가능한 능선을 추출하였으며, 강원도에 건설된 강원풍력단지, 태기산풍력단지 및 매봉산풍력단지의 사례분석을 통하여 대부분의 풍력터빈이 상대적으로 풍력자원이 우수한 능선을 따라 배치되었음을 확인함으로써 이 방법의 유효성을 검증하였다.
본 연구는 산림 내 임상을 구획하기 위해 고해상도 IKONOS 위성영상을 객체 지향기반으로 분할 및 분류하였다. 영상분할 시 분광정보와 공간정보를 동시에 이용하여 모양이나 분광정보에 있어서 동질한 영역이라고 정의되는 영상객체를 생성하였다. 분할된 영상을 분류계급(class)으로 분류하기 위하여 NDVI와 경사, 방위, 고도 등 지형인자를 새로운 레이어로 추가시키고, 분류개념을 형성하기 위하여 퍼지 규칙을 사용하였다. 영상의 획득시기가 5월초인 점을 감안하여 NDVI는 0.2, 경사 $^{\circ}5^{\circ}$ 그리고 고도 130m를 기준으로 산림과 비산림지역을 분류할 수 있었고, 지형인자에 영향을 많이 받는 굴참나무와 신갈나무 또한 효율적으로 분류할 수 있었다.
본 연구는 강원도 춘천군에 위치한 임업진흥촉진지역 21,417ha를 대상으로 10개의 지형특성치를 이용, 집락분석과 주성분분석에 의하여 임지를 구분함과 동시에 판별분석에 의하여 임지구분에 영향을 미치는 최소한의 변수를 검토하여, 실질적으로 기계화 집재작업을 위한 작업기종의 선정에 정확한 지형정보를 제공하는데 목적이 있다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 고성단지는 총면적 2,252ha로 중에서 57%가 완지형으로 분류되어 트랙터형 집재가 적합하고 43%가 급지형으로 중거리 가선집재형이 적합함을 보여 주었다. 2) 가정단지(2,306ha)와 광판단지(2,627ha)는 각각 65%와 67%가 급지형으로 분류되어 대개 중거리 가선형의 집재가 적합하고, 나머지 35%와 33%가 트랙터형 집재가 적합한 완지형으로 나타났다. 3) 지암단지(4,519ha)는 대부분의 지역이 급지형으로 분류되어 중거리 가선형이 적합하였다. 4) 군자단지(3,400ha), 수동단지(3,894ha), 신포단지(2,430ha)는 총면적중에서 각각 85%, 75%, 75%가 급지형으로 분류되어 중거리 가선집재형이 적합함을 보여 주었다.
이 연구는 우리나라의 산악형 산림지대의 지형을 분류하기 위한 방안으로 TPI를 응용하기 위해 수행되었다. 이 방법을 적용하기 위해서는 지형특성에 적합한 기초분석단위로 scale factor들이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 scale factor를 결정하기 위한 객관적으로 결정하기 위한 방안을 제시하였다. 즉, 산지의 기복 패턴를 반영하기 위한 scale factor를 결정하기 위해 음영기복도를 이용하여 제작된 지형성장곡선으로부터 기울기변화도 곡선을 작성하였다. 기울기변화도 곡선을 이용하여 기복의 변화량이 최대가 되는 지점을 찾고, 그 극대점에서의 grid 크기를 찾아 지형 분류를 위한 scale factor로 결정하였다. scale factor 결정 알고리즘의 적용성을 검토하기 위하여 지형특성이 다른 3곳의 산악지대에 대한 scale factor를 도출하고, 지형분류를 수행하였다. 이 방법에 따른 연구결과 scale factor는 지형기복이 심할수록 짧아지는 경향이 있음을 보여주었다. 또한 TPI를 이용하여 분류한 능선과 계곡의 수가 종단면도를 이용한 방법과 유사하게 나타났고, scale factor의 크기가 대상지역의 능선 간 평균거리와 일치하는 경향이 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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