• Title/Summary/Keyword: 토지이용분류

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Landuse Mapping using KOMPSAT-2 Satellite Image in River Basin Flood Mitigation Planning (유역 홍수계획수립에서 KOMPSAT-2 영상을 이용한 토지이용도 제작)

  • Shin, Hyoung-Sub;Kim, Kyu-Ho;Jung, Sang-Hwa;Na, Sang-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.635-635
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    • 2012
  • 최근 공공분야 및 민간분야에서 고해상도 위성영상의 활용이 높아짐에 따라 이를 이용하여 수자원 분야의 치수계획 및 안전도 평가, 유역 홍수대응기술 분야에서의 다양한 활용이 비약적으로 증대되고 있는 실정이다. 고해상도 위성영상의 활용은 국지적 규모의 토지이용 변화 및 대기 상태의 모니터링을 위한 효과적인 기술로 인식되어 왔다. 우리나라의 KOMPSAT-2 위성은 GSD(Ground Sample Distance) 1m급의 전정색 영상과 4m급의 다중분광 영상을 동시에 제공하는 고해상도 위성이다. 그러나 다중분광센서의 복잡성과 보안성에 의해 영상이 제한적으로 제공되고 있어 KOMPSAT-2 위성영상을 이용한 다양한 연구가 미흡한 실정이다. 한편, 토지이용도의 제작은 다중분광 영상을 제공하는 위성영상을 이용하여 제작된다. 다중분광 영상이 제공하는 분광정보 및 공간정보 등으로 토지이용분류를 수행하거나 멀티센서 자료의 통합을 통한 토지이용분류 기법을 개발하여 제작하였다. 그러나 대부분 GSD 10m급 이상의 중 저해상도 위성영상을 이용하여 제작이 이루어져 수평위치 정확도 및 세부정보의 제공이 낮으며, 정보의 최신성이 결여되어 있다. 특히, 유역 치수안전도 평가를 위한 토지이용도 작성은 매우 중요한 부분을 차지하고 있으므로 이에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬강유역을 대상으로 KOMPSAT-2 영상을 이용하여 유역 치수안전도 평가 및 치수계획 수립기술을 위한 토지이용도를 작성하고자 한다. 토지이용 분류방법은 감독분류와 무감독분류 방법을 조합하여 분류정확도를 개선시키는 하이브리드분류(hybrid classification) 방법을 이용하였으며, 분류기준의 선정은 환경부 토지이용분류 기준을 참고하여 1단위와 2단위 분류체계를 혼용하였다. 또한, 분류 후 후처리를 통하여 잡음을 제거하고 환경부의 토지이용도를 참조하여 육안판독으로 오분류된 지역을 보정하였다. 새롭게 작성된 토지이용도는 기존의 토지이용도와 비교 분석하여 토지이용변화 상황을 파악하고, 이를 통하여 KOMPSAT-2 영상의 토지이용도 개선 가능성을 검토하였다.

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Land Use/Cover Classification Nomenclature for Urban Growth Analysis (도시성장 분석을 위한 위성영상 토지이용 분류기준 설정)

  • 김윤수;이광재;류지원
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.537-543
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    • 2003
  • 도시의 물리적 성장을 분석하기Hl 원격탐사 자료는 매우 유용한 도구를 제공한다 할 수 있다. 도시의 물리적 성장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며 지속 가능한 도시성장을 위하여서는 토지이용을 중심으로 한 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상의 해상도 등에 따라 달리 그 기준이 정해질 수 있다. 도시의 성장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용 분류를 수행하고 시기별 토지이용 변화와 양상을 분석함으로써 성장요인을 추출하고 이를 기반으로 향후의 도시 성장을 예측할 수 있는 성장모델 개발이 가능해 진다. 따라서 본 연구에서는 도시성장 예측모델 개발의 전 단계로써 도시의 성장관리를 위해 사용되는 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 다양한 분류기준의 검토를 통해 토지이용 분류 기준을 도시 성장관리의 측면에서 설정하고자 한다.

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A Study on Utilizing 1:1,000 Digital Topographic Data for Urban Landuse Classification (도시지역 토지이용분류를 위한 1:1,000 수치지형도 활용에 관한 연구)

  • Min, Sookjoo;Kim, Kyehyun
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.26 no.1D
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    • pp.149-156
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    • 2006
  • Existing method of landuse classification using aerial photographs or field survey requires relatively higher amount of time and cost due to necessary manual work. Especially in urban area where the pattern of landuse is densely aggregated, a landuse classification using satellite image is more complex. In this background, this study proposes a landuse classification method to utilize 1:1,000 digital topographic data and IKONOS satellite image. To prove the possibility of this method, the method was applied to Seoul metropolitan area. The results shows the total accuracy of approximately 95% and 14 landuse classes extracted. Based on the results from the pilot study, this method is applicable to landuse classification in urban area.

Comparison between supervised and unsupervised land cover classification using satellite image (인공위성 영상을 이용한 토지피복의 감독 분류 및 무감독 분류 비교)

  • Han, Seung-Jae;Choi, Min-Ha
    • 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.

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Construction of Database for Image Classification Method of Land-Use Using GIS (GIS를 이용한 토지피복 분류 방법에 대한 데이터베이스 구축)

  • Lee Jong-Chool;Park Woon-Yong;Roh Tae-Ho;Kim Se-Jun
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.199-204
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    • 2006
  • 도시의 변화에 대하여 보다 체계적으로 계획하고 관리하기 위해서는 도시지역에 대한 정확한 지리 정보의 획득이 필요하며 이와 더불어 정보의 신속한 갱신이 필요하다. 도시 변화를 판단하기 위한 지리정보는 여러 가지 정책과 연구에 사용될 수 있을 뿐만 아니라 그 자체만으로도 도시의 성장을 기록하는 중요한 자료로 이용될 수 있다. 지리 정보의 획득 방법 중 하나인 영상분류 방법은 여러 가지가 있으나, 그 중 건물, 도로, 수목, 논, 밭 등 지상의 물체들의 분광특성을 이용한 방법이 가장 효율적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 도심지의 토지피복분류 현황을 기존의 방법보다 더욱 정확히 분석하기 위해서 IKONOS 영상을 이용하여 분석방법에 따른 정확도를 비교 분석하고 GIS를 이용하여 토지피목 현황을 분류기법별로 나타내며, 대상지역의 분류 정확도와 정보를 제시하였다. 연구 결과 도심지에서는 최대우도법을 이용한 감독 분류의 정확도가 가장 높은 정확도를 나타내었으며, 주관성을 배제한 분류 방법에는 신경망을 이용한 분류 방법이 높은 정확도를 나타내었다. 또한 분류 기법 별로 분류된 토지피복도를 이용하여 분류 정확도와 분류항목에 대한 속성 자료를 GIS데이터베이스로 구축하여 사용자가 요구하는 정확도에 따라 분류 방법별 토지피복도를 제공함으로써 보다 신뢰성 있고 다양한 정보를 제공할 수 있었다.

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Comparison of object oriented and pixel based classification of satellite data for effective management of natural resources (천연 자원의 효율적인 관리를 위한 위성자료의 객체 및 픽셀기반의 비교)

  • Jayakumar, S.;Heo, Joon;Sohn, Hong-Gyoo;Lee, Jung-Bin;Kim, Jong-Suk
    • Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.215-218
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    • 2007
  • 이 논문은 고해상도 Quickbird 영상을 이용하여 세부레벨계획을 위한 토지피복분류를 수행하였으며 고해상도 영상을 이용한 토지피복분류를 위하여 객체기반분류와 ISODATA 기법을 적용하였다. 객체기반분류는 eCognition 소프트웨어를 사용하였으며 ISODATA 기법의 토지피복분류 결과와 비교분석을 수행하였다. 연구 대상지역은 인도의 Sukkalampatti이라 하는 작은 유역을 대상으로 연구를 진행하였다. 고해상도 영상의 사용으로 토지피복분류에 있어서 공간 해상도에 따른 토지피복의 세부레벨분류 정확도를 향상 시킬 수 있는 이점을 확인 할 수 있으며 또한, 객체기반분류와 ISODATA 기법의 분류 결과는 eCognition을 사용한 객체기반 토지피복분류결과가 ISODATA의 픽셀기반의 분류방법보다 높은 정확도를 보였다.

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A Method of Detailed Urban Land Use Classification Using a Statistical Unit (통계단위를 활용한 도시지역 상세 토지이용 분류기법)

  • Min, Sook-Joo;Kim, Kye-Hyun
    • 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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    • 2004.10a
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    • pp.103-106
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    • 2004
  • 토지이용정보는 토지이용계획, 도시계획, 환경관리 등을 위한 기초자료로 사용되고 있으며, 최근에는 인구가 밀집된 도시지역에서 환경문제를 고려한 정책 수립을 위하여 상세한 토지이용정보를 필요로 하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 작은 공간단위로 토지이용을 구분하기 위하여 통계단위자료와 기 제작된 수치지형도를 활용하여 도시지역의 토지이용 분류기법을 제시하였다. 제시된 분류기법의 활용 가능성을 확인하기 위하여 서울시 일부지역을 대상으로 실험분석 하였으며, 그 결과 산림지역을 제외하고 전체적으로 높은 정확도를 보였다. 향후 산림지역에 대한 토지이용정보 취득 방법을 보완할 경우 본 연구에서 제시한 방법은 도시지역 토지이용정보 취득에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 통계단위와 토지이용정보 구분단위가 일치하므로 다양한 통계집계자료와 함께 분석하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

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Land Use Change Detection at Kyeryongsan National Park by Using Remote Sensing and Geographical Information Systems (원격탐사와 GIS를 이용한 계룡산국립공원의 토지이용변화)

  • Shin, Jin-Min;Kahng, Byung-Seon;Lee, Kyoo-Seock
    • Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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    • v.30 no.3
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    • pp.94-101
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    • 2002
  • 국립공원의 뛰어난 경승지와 생태적으로 보존가치가 높은 지역은 다음 세대에게 물려줄 국가의 귀중한 자원으로서 잘 보존되고 관리되어야 하나 한국의 국립공원에서는 공원의 자연환경을 해치는 개발행위가 이뤄졌거나 제안되고 있다. 이러한 개발행위를 효과적으로 평가하기 위해서는 관련 환경자원의 활용이 필요하고 특히 토지이용변화의 파악이 요구되나 한국의 국립공원은 적절한 토지이용도가 결여되어 있다. 그러므로, 본 연구의 목표는 토지이용변화도를 제작하여 향후 국립공원에서 제안되는 개발행위가 해당국립공원의 토지이용변화에 미친 영향을 파악함으로써 국립공원의 환경 및 경관 관리에 기여하는 데에 있다. 본 연구는 계룡산국립공원을 대상으로 1988년도부터 1998년까지의 토지이용변화를 파악하기 위해 원격탐사 자료를 이용하여 2개년도의 Landsat TM 영상을 기하보정하여 토지피복분류를 추출하였다. 이를 바탕으로 항공사진과 현지조사를 통해 확인하여 작성한 토지이용현황도와 토지이용변화도를 GIS에 입력하였으며 GIS의 분석기능을 이용하여 10년간의 토지이용변화에 대해 파악하였다. 토지이용변화 파악 결과, 농지와 나대지가 계룡산국림공원 전체에서 43.7ha, 102.2ha 각각 감소하였고 산림과 개발지는 121.Oha, 24.8ha. 각각 증가하였다. 산림의 증가는 1988년 영상분류당시 산림의 가장자리 유령림이 농경지로 분류되었던 것이 10년 뒤 영상에서는 산림으로 분류된 결과로 파악되며 개발지의 증가는 계룡산국립공원 동학사 제2집단시설지구의 개발로 기존 농경지가 감소, 전용되었고 나대지는 개발로 인해 감소되었다. 개발지의 증가는 취락지구와 집단시설지구에서 두드러졌으며 이들 두 지구에서 산림, 농경지, 나대지 모두 감소하고 대신 개발지가 증가하였다. 본 연구를 수행한 결과 계룡산 국립공원의 가장 큰 토지이용변화는 건물 신축이었으며 이는 집단시설지구의 신설에 기인하고 있다. 취락지구도 개발 행위가 증가하고 있어 집단시설지구와 취락지구의 이용후 평가가 이뤄져야 한다고 생각한다. 본 연구에서 작성한 토지이용변화도는 향후 국립공원의 경관 변화를 파악하는 데에 효과적으로 이용될 수 있다고 판단된다.

Satellite Land Cover Map Generation Using Deep Learning (딥러닝을 이용한 인공위성영상의 토지피복지도 생성기술)

  • Kim, Youngeun;Lee, Hyukzae;Park, Hyoungseob;Ryu, Kwangsun;Kim, Changick
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2019.06a
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    • pp.240-242
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    • 2019
  • 본 논문에서는 대한민국 국토에 대한 토지피복지도를 인공위성 영상으로부터 생성하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 합성곱 신경망을 이용하여 인공위성 영상의 각 패치를 4 종류의 토지 용도로 분류한다. 이후 인공위성 영상과 토지 용도 분류 결과를 조건부 랜덤 필드에 적용하여 픽셀 단위로 색상과 질감이 유사한 영역을 같은 토지 용도로 분류될 수 있도록 하여 정확한 토지피복지도를 생성한다. 현재 대한민국 국토에 대한 토지피복지도 생성을 위해 구축된 데이터 세트가 없기 때문에 본 연구에서는 합성곱 신경망 학습을 위한 데이터 세트를 직접 구축하였다. 이를 위해 환경공간정보 서비스 웹사이트로부터 인공위성 영상을 취득하고, 각 영상을 패치 단위로 나누어 토지 용도를 직접 분류하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 토지 용도 분류 합성곱 신경망의 성능을 평가하였으며, 최종 생성된 토지피복지도는 제안하는 방법이 효과적으로 토지 용도를 분류할 수 있음을 나타낸다.

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Landuse Classification Nomenclature for Urban Growth Analysis using Satellite Imagery (도시확장 분석을 위한 위성영상 토지이용 분류기준 설정에 관한 연구)

  • Kim, Youn-Soo;Lee, Kwang-Jae;Ryu, Ji-Won;Kim, Jung-Hwan
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.6 no.3
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    • pp.83-94
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    • 2003
  • All the urban planning process require land use informations, which should be obtained after through intensive investigation and accurate analysis about the past and current situations and conditions of a city. Until now, the generation of land use informations from remotely sensed imagery has had many limitation because of its spatial resolution. It is now expected that the availability of high resolution satellite imagery whose spatial resolution less than 10m will reduce these limitations. For the purpose of urban growth monitoring we must first establish a urban land use classification nomenclature. In this study, we would like to establish a land use nomenclature for land use classification using remotely sensed data, especially using KOMPSAT EOC imagery.

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