• Spatial Information Research
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• v.11 no.2
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• pp.101-117
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• 2003

High resolution satellite image analysis has been recognized as an effective technique for monitoring local land-cover and atmospheric changes. In this study, a new high resolution map for land-cover was generated using both high-resolution IKONOS image and conventional land-use mapping. Fuzzy classification method was applied to classify land-cover, with minimum operator used as a tool for joint membership functions. In separateness analysis, the values were not great for all bands due to discrepancies in spectral reflectance by seasonal variation. The land-cover map generated in this study revealed that conifer forests and farm land in the ground and tidal flat and beach in the ocean were highly changeable. The kappa coefficient was 0.94% and the overall accuracy of classification was 95.0%, thus suggesting a overall high classification accuracy. Accuracy of classification in each class was generally over 90%, whereas low classification accuracy was obtained for classes of mixed forest, river and reservoir. This may be a result of the changes in classification, e.g. reclassification of paddy field as water area after water storage or mixed use of several classification class due to similar spectral patterns. Seasonal factors should be considered to achieve higher accuracy in classification class. In conclusion, firstly, IKONOS image are used to generated a new improved high resolution land-cover map. Secondly, IKONOS image could serve as useful complementary data for decision making when combined with GIS spatial data to produce land-use map.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.11a
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• pp.57-64
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• 2003

필지는 지번, 지목, 경계, 면적이라는 기본적인 구성요소를 가지고 있다. 그 가운데 토지의 가치는 대부분 지목에 의해 결정된다. 때문에 많은 수익이나 산출이 기대되는 용도로 토지를 이용하려는 욕구의 증가로 토지이용의 전환이 많이 이루어지고 있다. 결국, 이것은 토지의 불법형질변경, 난개발 등의 원인이 되고 있고, 지목불부합의 발생을 가중시키고 있다. 그러나 이에 대한 대처나 정리는 상대적으로 미흡한 편이다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상과 수치지형도를 이용하여 지목을 기반으로 한 필지별 토지이용/토지피복을 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고, 이렇게 분류된 필지별 토지이용/토지피복도와 편지지적도상의 지목을 비교·분석하여 지목불부합 정도를 통계적으로 측정하였다. 그 결과 연구지역의 불부합 정도에 대한 통계적인 해석이 가능하여, 향후 지적불부합지를 정량적으로 자동 해석할 수 있는 가능성을 제시할 수 있었다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.20 no.2
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• pp.73-79
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• 2012

This study attempts to analyze changes in land use patterns in a compound urban and agricultural city Kimje-si, using LANDSAT TM imagery and to forecast future changes accordingly. As a new approach to supervised classification, HSB(Hue, Saturation, Brightness)-transformed images were used to select training zones, and in doing so classification accuracy increased by more than 5 percent. Land use changes were forecasted by using a cellular automaton algorithm developed by applying Markov Chain techniques, and by taking into account classification results and GIS data, such as population of the pertinent region by area, DEMs, road networks, water systems. Upon comparing the results of the forecast of the land use changes, it appears that geographical features had the greatest influence on the changes. Moreover, a forecast of post-2030 land use change patterns demonstrates that 21.67 percent of mountain lands in Kimje-si is likely to be farmland, and 13.11 percent is likely to become city areas. The major changes are likely to occur in small mountain lands located in the heart of the city. Based on the study result, it seems certain that forecasting future land use changes can help plan land use in a compound urban and agricultural city to procure food resources.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.14 no.1
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• pp.97-110
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• 1996

The purpose of this study is to evaluate the urban land used by the Urban Land Use Information System (ULIS) which can supply the micro-level land usc information for the understanding of micro-level urban spatial structure and district-level planning and managements(such as urban design, redevelopment planning and district-level transportation planning, etc.). The study evaluates the current situation of urban land use database and suggests the prototype of urban land use database using GIS. The planning and management of post-modern city which has characterized by diversity and the mixture of land use, need more detail and quantitative information about land use. Recent redevelopment and reconstruction of existing physical condition are increasing the density of activity. It raises urban problems such as the shortage of infrastructure and traffic congestion, etc. In this process we need to construct information system which monitors current land use situation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.744-744
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• 2012

불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로 도시화율 추정 및 유역의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 특히, 수문학적 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 불투수율이 증가할수록 침투량이 감소하여 첨두유출량은 증가하고 도달시간은 짧아진다. 최근에는 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수율의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 위성영상을 이용한 불투수층의 추정은 고해상도 영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 즉, 분류된 토지피복에 근거하여 불투수율을 산술적으로 계산하거나 분광혼합기법 및 회귀 트리기법 등 다양한 방법에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 Sub-pixel 분류기법을 위성영상에 적용하여 섬강유역의 불투수율을 추정하고자 한다. Sub-pixel 분류는 기존 분류기법들이 다양한 토지피복이 혼합된 화소에 대해서도 가장 비중이 높은 토지피복 하나로 분류하던 것을 개선한 방법으로 fuzzy 이론을 적용하여 최소 20% 이상의 비율을 점유하는 항목 모두를 구분하여 분류하는 기법이다. 이를 위해 섬강유역의 Landsat TM 영상을 수집하고 환경부의 토지피복도와 지질도를 참조하여 트레이닝 자료를 수집하였다. 또한 결과에 영향을 미칠 수 있는 구름은 전처리를 통하여 제거하고 수집된 트레이닝 자료에 Sub-pixel 분류기법을 적용하여 섬강유역의 불투수율을 공간분포도로 작성하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.2
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• pp.121-135
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• 2014

Object-based classification methods provide a valid alternative to traditional pixel-based methods. This study reports the results of an object-based classification to examine land cover in the demilitarized zones(DMZs) of Inje-gun. We used land cover classes(7 classes for main category and 13 classes for sub-category) selected from the criteria by Korea Ministry of Environment. The average and standard deviation of the spectrum values, and homogeneity of GLCM were chosen to map land cover types in an hierarchical approach using the nearest neighborhood method. We then identified the distributional characteristics of land cover by considering 3 topographic characteristics (altitude, slope gradient, distance from the Southern Limited Line(SLL)) within the DMZs. The results showed that scale 72, shape 0.2, color 0.8, compactness 0.5 and smoothness 0.5 were the optimum weight values while scale, shape and color were most influenced parameters in image segmentation. The forests (92%) were main land cover type in the DMZs; the grassland(5%), the urban area (2%) and the forests (broadleaf forest: 44%, mixed forest: 42%, coniferous forest: 6%) also occupied mostly in land cover classes for sub-category. The results also showed that facilities and roads had higher density within 2 km from the SLL, while paddy, field and bare land were distributed largely outside 6 km from the SLL. In addition, there was apparent distinction in land cover by topographic characteristics. The forest had higher density at above altitude 600m and above slope gradient $30^{\circ}$ while agriculture, bare land and grass land were distributed mainly at below altitude 600m and below slope gradient $30^{\circ}$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.18-22
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• 2010

본 연구는 고해상도 위성영상의 자료를 비점오염원 분석에 적합한 SWAT모형에 적용할 수 있는 정밀토지이용도의 분류항목으로 설정하고 영상에서 추출 할 수 있는 정보를 효율적으로 이용하여 고해상도 위성영상의 활용성을 높이고자 하였다. 본 연구의 대상지역은 경안천 유역($260.54km^2$)으로 기상자료는 1998년부터 2008년 동안의 경안천유역 6개의 강우관측소 자료와 3개의 기상관측소 자료를 수집하여 구축하였다. 수질자료는 환경부 물환경정보시스템에서 제공하는 자료를 1999~2008년까지 구축하여 사용하였다. 점오염원자료는 경안, 오포, 매산 하수처리장의 1990~2007년까지의 일자료를 사용하였다. 또한 고해상도 위성영상(KOMPSAT-2)을 환경부의 토지피복분류체계와 현장조사를 통하여 토지이용분류 항목을 설정하고 스크린 디지타이징 방법을 통해 제작한 정밀토지이용도를 사용하였다. 정밀토지이용도를 SWAT 모형에 적용하여 분석 시 활용성을 평가하기 위해 30m 중해상도의 환경부 토지이용도와의 모형 결과를 비교하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.4 no.2
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• pp.27-41
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• 1986

In this study, practical use of TM (Thematic Mapper) data was evaluated by comparison of LANDSAT- 5 TM and MSS (Multispectral Scanner) data. The comparison of TM and MSS data was achieved by analyzing the result of landuse mapping of Incheon area, and in addition, the comparison of accuracy according to image enhancement method was made. From the results of this study, we found that TM data was more accurate by about 20% than MSS data in landuse mapping, and that smoothing was effective in image enhancement processing of TM data.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2001.03a
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• pp.133-138
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• 2001

최근 문화 및 통일협력 교류등으로 인하여 북한에 대한 사회적인 관심이 날로 증가하고 있 는데 반하여 북한의 폐쇄성으로 인한 북한에 대한 정보는 매우 미비한 실정이다. 이러한 시 점에서 북산지역에 관한 토지이용도나 토지피복도는 북한의 실정을 이해하는데 매우 유용하 게 사용될 수 있으며 기본적인 기반자료로서의 역할을 할 수 있다. 토지 이용구분은 토지의 물리적 특성보다는 인간의 이용목적에 기반을 둔 분류체계로서 확실한 특정 토지 이용 정보 를 획득하기 위해서 현지조사나 항공사진판독 등에 주로 의존한다. 하지만 현재 북한의 경 우는 접근이 불가능하므로 토지 이용도의 제작이 불가능한 실정이며, 따라서 토지이용도 보 다는 토지피복도의 제작이 보다 현실적 접근이라 할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT EOC 영상에 나타난 북한의 토지피복 특성을 파악하고 EOC 영상으로 판독 가능한 북한 토 지피복의 판독 특성의 기준을 제시하는 것을 목적으로 한다. Landsat TM 영상과 SPOT 영 상, 북한의 1:50000 지형도를 참고자료로 하여 EOC 영상을 육안 판독한 결과 다락밭, 비탈 밭 등과 같은 남한에서는 볼 수 없는 다른 피복들이 존재하였다. 이와 같은 피복을 포함한 북한의 자연환경과 지형구조 등을 고려한 북한의 각 토지 피복의 판독특성을 정의하고 북한 에 적합한 토지피복 분류체계를 수립하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.1 no.1 s.1
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• pp.181-192
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• 1993

Image is composed of the digital numbers including information on natural phenomena, their condition and the kind of objects. Digital numbers change in geometric correction(that is preprocessing). This change of digital numbers gave an effect on results of land-cover classification. We intend to know the influence of resampling as classifying land-cover using the image reconstructed by geometric correction in this paper. Chun-cheon basin was selected the study area having most variable land-cover pattern in North-Han river valley and made on use of RESTEC data resampled in preprocessing. Land-cover is classified as six classes of LEVEL I using maximum likelyhood classification method. We classified land-cover using the image resampled by two methods in this study. Bilinear interpolation method was most accurate in five classes except bear-land in the result of comparing each class with topographic map. We should choose the method of resampling according to the class in which we put the importance in the image resampling of geometric correction. And if we use four-season's image, we may classify more accurately in case of the confusion in case of the confusion in borders of rice field and farm.