• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.144-144
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• 2015

본 연구는 서울과 5대 광역시를 대상으로 (1) 과거추세가 연장되는 시나리오와 (2) 최근 활발하게 논의되고 있는 스마트 성장, 컴펙트 개발 등을 고려한 도시성장 시나리오를 전제로 미래의 토지이용의 변화를 예측하였다. 토지이용 변화 예측에는 로지스틱 회귀 분석을 기반으로 한 CLUE-s(Conservation of Land Use and its Effects at Small regional extent) 모형을 이용하였다. 토지이용 변화예측을 위해 WAMIS(WAter Management Information System)에서 제공하는 1975년부터 2000년까지의 5년 단위의 토지이용별 통계자료와 환경부에서 제공하는 2008년 토지이용도를 구축하였으며, 각 토지이용 항목은 총 6가지(시가지, 수역, 산림, 논, 밭, 초지)로 재분류하였다. 도시성장 시나리오는 지자체 조례에 따른 물리적 개발기준과 국토 환경성 평가 지도를 바탕으로 개발 제한 구역을 설정하고, 미래 인구변화와 토지수요 수요량 추정을 통해 미래 토지이용 변화 예측 시나리오를 구축하였다. 또한 도로망, 하천망과 유효 토심, 토양통 등을 고려한 토양 속성을 토지 피복 변화 예측을 위한 모형의 동적 요소(driving factor)로 대입하였다. 두 가지의 시나리오를 통해 미래 토지 이용 변화 예측결과 각 시나리오에 따라 확연히 다른 양상의 토지이용 변화 패턴을 보였다. 과거추세가 연장되는 시나리오에서는 물리적인 토지개발 기준 범위 내에서 무작위로 토지이용이 변화하며 시가지가 급속하게 성장하는 패턴을 보여주었다. 반면, 도시성장 시나리오를 전제로 하였을 경우 기존의 시가지와 연계하여 인근에 위치한 미개발지가 시가지로 변화하는 양상을 보였으며, 로그 추세로 증가 혹은 감소하는 패턴에 따라 변화폭이 줄어들며 종래에는 각 토지이용의 변화량이 0%로 수렴하는 모습을 보였다. 토지이용 변화 비율은 두 가지 시나리오 모두 주로 산지와 농지가 감소하고 시가지가 증가하는 모습을 보였다. 본 연구를 통해 구축한 미래 토지이용 변화 시나리오는 수문생태계에 큰 영향을 주는 지표의 변화에 대해 회귀분석을 기반으로 정량적인 예측을 가능케 함으로써 기후변화 시나리오 등 다양한 미래 예측 시나리오와의 접목을 통해 미래 수자원 예측 연구에 활용도를 높일 수 있을 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.170-170
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• 2021

본 연구에서는 토지이용변화 예측 모형으로 산출된 토지이용도를 사용하여 용담댐 소유역의 지표유출량을 비교 및 분석하였다. 토지이용예측모형은 DynaCLUE 모형을 사용하였으며, 토지이용 면적 시나리오는 2000년, 2007년 및 2013년 실제 중분류 토지이용도를 기반으로 회귀식을 산정하였다. 모의된 토지이용도는 실제 토지이용도와 공간적인 분포 및 면적 비교를 통해 변환 탄성계수와 변환 행렬을 수정하여 검·보정하였다. DynaCLUE 모형으로 모의된 토지이용도는 공간적인 분포에서 초지가 실제 토지이용도와 차이가 발생하였으나, 각 토지이용별 면적을 비교한 경우 모의 토지이용도와 실제 토지이용도가 매우 유사하게 나타났다. CLUE 모형으로 모의된 토지이용도에서 발생하는 공간적인 불확실성은 복잡한 용담댐 소유역의 토지이용을 반영할 Driving factor가 부족하여 발생하는 것으로 판단된다. 산출된 모의 토지이용도를 SWAT 모형의 입력 자료로 사용하여 2013년 용담댐의 소유역 지표유출량을 모의하였다. SWAT으로 산정된 유출량의 보정은 SWAT-CUP의 SUFI-2 알고리즘을 이용했으며, 보정된 모의 지표유출량과 실제 유량 측정값을 비교한 결과 유의미한 비교 결과가 나타났다. 향후 토지이용예측모형을 이용하여 토지이용 변화를 수문 분석에 반영하는 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.2
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• pp.58-70
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• 2007

The purpose of this study is to predict future land use using Landsat images through assessing the effect of spatial scale and resolution in applying CA (Cellular Automata)-Markov technique. The scale for areas ranging from $31.26km^2$ to $84.48km^2$ showed about 11% difference of overall accuracies. Among the five spatial resolutions (10m, 30m, 50m, 100m, 150m), 30m resolution showed the best result in the prediction of area and spatial distribution of urban areas. Based on the results, the 2004 land use by CA-Markov was predicted using 1996 and 2001 land use data and compared with the 2004 land use by maximum likelihood classification. After that, future land uses of 2030, 2060 and 2090 were predicted and the results showed a tendency of gradual increase in urban area and high decrease in forest area.

• 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.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 1993.10a
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• pp.101-106
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• 1993

본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지 이용의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 토형은 계절분석(multi-date processing) 및 다중분석 (multi-file processing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수 (discriminant function) 계산법으로부터 합성 출현된 공간적/시간적 토지이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지이용 변화상의 최다 경향치를 산출하기 위해 제주도 경관 평면(landscape plane) 전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확률 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지이용으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본 합성 모형은 이렇게 토지이용 변화성(정성적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지이용 예측을 가능케하는 것이다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.19 no.3
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• pp.75-88
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• 2016

In this study, we used the CLUE-s model to predict the future land-use change based on the urban growth scenario in South Korea. The land-use maps of six classes (water, urban, rice paddy, upland crop, forest, and grass) for the year 2008 were obtained from the Ministry of Environment (MOE), and the land-use data for 5-year intervals between 1980 and 2010 were obtained from the Water Resources Management Information System (WAMIS), South Korea. For predicting the future land-use change, the MOE environmental conservation value assessment map (ECVAM) was considered for identifying the development-restricted areas, and various driving factors as location characteristics were prepared for the model. The predicted results were verified by comparing them with the land-use statistics of urban areas in each province for the year 2008. The prediction error rates were 9.47% in Gyeonggi, 9.96% in Gangwon, 10.63% in Chungbuk, 7.53% in Chungnam, 9.48% in Jeonbuk, 6.92% in Jeonnam, 2.50% in Gyeongbuk, and 8.09% in Gyeongnam. The sources of error might come from the gaps between the development of political decisions in reality with spatio-temporal variation and the mathematical model for urban growth rate in CLUE-s model for future scenarios. Based on the land-use scenario in 2008, the land-use predictions for the year 2100 showed that the urban area increased by 28.24%, and the rice paddy, upland crop, and forest areas decreased by 8.27, 6.72, and 1.66%, respectively, in South Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.131-131
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• 2020

우리나라는 농산물시장개방이후 휴경면적의 증가, 농지전용, 도시화의 가속화, 시설작물 재배면적 변화 영향에 의한 논과 밭의 이용 패턴변화 등으로 농촌지역의 토지이용구조가 변화되어 왔다. 이는 곧 국내 토지이용패턴의 변화로 연결되고, 농업구조의 변화는 농촌경관, 농업용수 이용, 농촌지역 비점오염 물질 발생패턴의 변화를 야기할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 금강권역을 연구지역으로 하여, 농업지역의 토지이용변화 중 논 내 시설작물 재배면적 변화에 주안점을 두고 토지이용변화 예측모형인 CLUE-s(Conversion of Land Use and its Effects at Small regional extent) 모형을 이용하여 미래 농업지역의 토지이용변화를 예측하고자 하였다. CLUE-s 모형의 입력 자료로 국가수자원관리종합시스템(WAMIS)의 1980~2010년까지 5년 간격 토지이용 통계자료 및 환경부 2008, 2013년 중분류 토지이용 자료에서 금강유역을 추출하여 구축하였다. 모형의 입력자료를 위해 토지이용 항목을 총 7개(수역, 시가지, 논, 밭, 시설재배지, 산림, 초지)로 분류하고 특별토지이용 정책 자료로 농업진흥구역도 및 국토환경성 평가도를 이용하였다. 관측자료의 경향을 이용하여 환경부 중분류 토지이용 변화를 기준으로 농업지역(논, 밭, 시설재배) 변화에 대한 회귀식을 도출하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 농업지역 변화에 따른 수문 및 수질의 영향을 파악하고 미래 토지이용 변화에 따른 농촌지역 비점오염 물질 발생패턴 등을 분석하기 위한 기초 자료로 활용할 것으로 판단된다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.117-117
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• 2012

본 연구에서는 도시화가 진행중인 경안천($561.1km^2$)유역과 안성천($909.1km^2$) 유역을 대상으로 토지이용 변화를 분석하고 그에 따른 유출특성을 파악하는데 있다. 경안천과 안성천 유역의 과거(1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000)의 토지이용 분석결과 도시지역 면적이 각각 6.9%와 8.3%씩 증가하였다. 본 연구에서는 미래토지이용 예측을 위하여 CLUE-S (Conversion of Land Use Change and its Effects)모델을 이용하였다. 과거 토지이용 변화 특성을 분석하여 토지피복의 변화와 전이 특성값을 결정하였고, 이를 바탕으로 토지면적 시나리오, 변화 제한지역, 회귀식 결과와 토지이용 변화 특성 값을 CLUE-S 모델에 입력하여 미래의 토지이용변화를 모의하였다. 예측된 토지이용 정보를 가지고 2040s (2020-2059)와 2080s (2060-2099)의 기간으로 나누어 수문모의가 가능한 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용 및 그에 따른 유출특성을 파악하였다. SWAT 모형의 적용성 평가를 위하여 안성천과 경안천 유역을 대상으로 1998~2005의 기간 동안 일별 유출, 자료에 대한 보정 및 검증을 실시하였다. 미래의 토지이용 변화에 따른 유역의 유출특성의 영향은 도시의 비율이 큰 유역에서 더 많이 나타날 것으로 기대된다.

• Journal of The Geomorphological Association of Korea
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• v.18 no.1
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• pp.41-56
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• 2011

This study analyzes the change in land-cover based on satellite imagery to draw up land-cover map in the future, and estimates the change in land category using statistical data of the land category. To estimate land category, this study applied the double exponentially smoothing method. The result of the land cover classification according to year using satellite imagery showed that the type with the largest increase in area of land cover change in the cities of Cheonan and Asan was artificial structure, followed by water, grass field and bare land. However forest, paddy, marsh and dry field were reduced. Further, the result of the time-series analysis of the land category was found to be similar to the result of the land cover classification using satellite imagery. Especially, the result of the estimation of the land category change using the double exponentially smoothing method showed that paddy, dry field, forest and marsh are anticipated to consistently decrease in area from 2010 to 2100, whereas artificial structure, water, bare land and grass field are anticipated to consistently increase. Such results can be utilized as basic data to estimate the change in land cover according to climate change in order to prepare climate change response strategies.