본 연구의 목적은 Landsat 시계열 영상으로 CA-Markov 기법에 의한 토지이용의 예측시 면적규모 및 공간해상도가 예측결과에 미치는 영향을 고려하여 미래의 토지이용 변화를 예측하는데 있다. 분석지역의 면적규모를 $31.26km^2$부터 $84.48km^2$까지 달리하면서 기법을 적용한 결과, 적용면적의 규모는 전체정확도에서 약 11% 차이를 보이면서 예측결과에 영향을 주었다. 공간해상도는 10m, 30m, 50m, 100m, 150m의 해상도에 대하여 비교한 결과, 30m의 공간해상도가 예측한 도심지의 총 면적과 도심지의 공간적인 분포 측면에서 가장 좋은 결과를 얻었다. 이와 같은 결과를 토대로, 1996년과 2001년의 토지피복도를 이용하여 CA-Markov기법으로 예측한 2004년의 토지피복결과와 2004년의 영상으로 최대우도법에 의한 토지피복결과를 비교하여 그 적용성을 평가한 후, 2030년, 2060년, 2090년에 대한 미래의 토지이용변화를 예측하였다. 현재를 기준으로 미래(2030, 2060, 2090)의 토지이용 면적변화는 도심지의 경우 지속적으로 증가하고, 산림의 경우는 크게 감소하는 일반적인 경향을 보이면서 예측되었다.
본 연구는 연구대상지의 위성영상을 이용하여 물, 산림, 인공구조물, 나대지, 경작지, 초지의 6항목으로 토지피복 분류를 수행하였으며, 인공위성 영상에 나타난 시계열적인 도시피복의 변화 현상을 파악하였다. 이러한 각각의 결과를 통하여 종합적인 도시지역 내의 공간현상을 파악하고자 하였고, 시간의 경과에 따라 각각의 항목별 변화에 대한 통계량을 추출하기 위해 GIS의 GRID 연산을 수행하여 도시 내 공간적인 변화를 분석하였다. 연도별 위성영상을 분석한 결과 체계적인 도심의 모습으로 발전시키는데 중요한 기초자료로 이용될 수 있고, 도시계획 수립 및 개발을 위한 의사결정 자료로 이용할 수 있으며, 도시의 향후 발전 형태를 예측하고 과거자료들을 분석하여 주요지역에 필요한 제반시설물들의 위치를 결정하는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
본 연구는 지리정보시스템 및 원격탐사기법을 응용하여 북한의 자연환경을 조사하기 위한 기초연구로서 수행되었으며, 과거 약 20년 동안의 평양 및 남포지역의 산림면적의 변화 및 경관구조 변화측면에서의 산림 파편화 양상을 조사하였다. 조사자료로는 Landsat MSS 및 TM 영상의 NDVI값을 이용하였으며, 보다 정확한 피복분류를 위하여 변형된 Cluster-Busting 알고리즘을 활용하여 산림과 비산림지역으로 단순화시켜 분석하였다. 경관구조의 변화를 살피기 위해서 조각밀도, 형태 및 핵심내부지역의 면적 등의 경관지수(Landscape Indices)를 활용하였다. 분석과정을 거쳐서 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, Cluster-busting 방법을 활용한 토지피복 분류결과 87.3%의 총 분류 정확도를 얻었으며, Binary Map을 이용한 변화감지(Change Detection)기법 또한 그 결과가 정확한 것으로 판단되었다. 둘째, '79년에서 '98년에 이르는 기간동안, 평양의 경우 '79년 산림면적의 15%, 그리고 남포지역의 경우 14%가 감소하였다. 셋째, 경관지수를 이용하여 북한 산림의 파편화 변화를 조사한 결과 산림조각의 개수는 늘어나고 조각의 평균면적 및 핵심내부면적은 감소하였으며 조각크기의 다양성 또한 낮아졌다. 산림조각 형태지수 또한 매우 증가하였는데 이러한 결과들은 평양 및 남포지역의 산림조각이 파편화되고 그 형태 또한 불규칙적이며 복잡하게 변화하였음을 보여주고 있다.
최근 수자원의 공급중심에서 효율적 이용으로의 정책변화에 따라 도시화에 따른 지하수위 및 하천수위에 대한 연구는 더욱 중요시되고 있다. 현재 도시화로 인한 땅속으로 침투되지 못하고 유출되는 강우는 도시화 이전인 1962년의 5배가 넘는 수준이다. 1962년 당시엔 40%에 이르던 빗물 침투율도 23%로 떨어져 물 부족 가능국가이면서도 강우 침투율은 저조하다. 이것은 도시화의 심화로 인한 시가지의 확대, 토지이용 고밀도화로 인한 불투수층 증가에서 비롯된 것으로서 지하수가 메마르고 토양이 건조해져 매년 평균 지하수위는 하강하고 있고 이것은 하천수위의 하강과 밀접한 관계가 있다. 본 연구에서는 경기도지역을 대상으로 도시화가 진행된 지역의 수문시계열 자료들을 수집하고 분석하였다. 수문시계열자료로서는 지하수위, 하천수위자료를 수집하였고, 토지피복도를 참고하여 시가지 증가율을 확인하였다. 도시화가 진행된 도심지역 내 지하수위 관측소를 중심으로 하천수위 중 자료에 문제가 없는 곳을 선정하였다. 선정된 지역 중 5개 지역에서 지하수위의 하강 및 하천수위의 하강이 관측되었다. 각 지역마다 연평균 하천수위 연평균 지하수위, 토지피복도를 도시하고, 토지피복도의 변화에 따른 불투수층확산지역의 지하수위와 하천수위의 변화를 분석하였다. 대부분의 지역에서 시가지 증가율에 따른 불투수층이 증가함에 따라 지하수위와 하천수위는 하강하고 있었다. 그러므로 도시화가 진행되면서 지하수위와 하천수위에 수문학적으로 부정적인 영향을 준다고 설명할 수 있고 여기에 최근 한국의 기후변화가 수자원에 미치는 영향도 고려한다면 수위하강은 더욱 가속화 될 것이다.
본 연구에서는 미얀마 내 Mandalay, Magway 지역에 대해 Landsat 4-5 TM 위성영상을 이용하여 토지피복 변화와 식생온도조건지수(Vegetation Temperature Condition Index; VTCI)의 관계를 분석함으로써, 미얀마 토지피복 변화와 건조 정도의 관계를 밝히고자 하였다. 토지피복 변화를 분석한 결과, 연구 대상 지역에서 산림은 감소하는 것으로 나타난 반면, 주거지와 농경지의 면적은 증가하였다. VTCI 분석을 수행한 결과, (a)지역에서는 매우 건조한 지역의 면적이 점차 감소하고, 건조한 지역 및 보통, 습윤한 지역의 면적이 증가하여 건조의 정도가 다소 감소되는 것으로 나타났다. (b)지역 또한 매우 건조한 지역의 면적이 증가하여 건조 정도가 심각해지는 것을 파악할 수 있었다. VTCI와 토지피복 변화의 관계 분석결과는 두 지역의 매우 건조한 지역에서 산림 및 주거지의 농경지로의 변화 비율이 비교적 높게 나타나고, 변화된 지역의 VTCI 평균이 감소하여 토지피복의 변화와 건조 정도의 변화의 관련성을 찾을 수 있었으며, 건조지역이 점차 증가하고 있음을 확인하였다.
본 연구는 대구시를 사례로 셀룰라 오토마타-마르코프(Cellular Automata: CA-Markov) 모형을 활용하여 개발제한구역 유지 및 해제 시나리오별 2020년의 녹지를 예측하고, 토지피복 변화탐지기법 및 공간메트릭스를 이용하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 먼저, 마르코프 체인(Markov chain) 모형을 이용하여 1998년과 2009년의 환경부 토지피복도에 기초한 토지피복변화의 전이확률을 도출하였다. 마르코프 전이확률을 보다 현실에 가깝게 보정하기 위하여 대구시 녹지의 공간적 변화에 영향을 주는 제약요인을 선정하여 다기준 평가(Multi-Criteria Evaluation: MCE)를 통해 적합성 지도(suitability map)를 제작하였다. 최종적으로 마르코프 전이확률과 적합성 지도를 셀룰라 오토마타 모형과 결합한 CA-Markov 모형을 적용하여 개발제한구역의 해제 유무에 따른 두 가지 시나리오에 기반을 두고 2020년의 토지피복을 예측하였다. 모형의 타당성은 2009년의 예측된 토지피복도와 2009년의 실제 토지피복도를 비교하여 산출된 Kappa 계수로 검증하였다. 예측된 토지피복 가운데 녹지만을 대상으로 녹지피복변화를 탐지하고 이동창 샘플링을 적용한 공간메트릭스를 산출하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 분석결과에 따르면, 현재의 도시화 추세가 지속되고 개발제한구역이 유지되는 경우, 달성군, 달서구의 성서, 동구의 안심, 북구의 칠곡 등과 같은 교외 지역에서 2020년에 녹지의 파편화(fragmentation) 현상이 뚜렷하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 개발제한구역이 해제되는 경우, 개발제한구역 경계 주변부에서 녹지의 파편화가 나타나는 것을 알 수 있었다. 따라서 미래 대구시의 지속가능한 녹지관리를 위해서는 이러한 공간적 변화 양상을 충분히 고려하여 체계적인 모니터링을 실시할 필요가 있다.
본 연구는 소유역별 토지피복특성을 분석하고, 각 소유역로부터 발생되는 비점오염원 부하 특성을 분석하여 각 소유역별로 토지피복특성에 적합한 오염부하 저감 대책을 수립할 수 있는 방법을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구대상유역은 무심천 유역으로 하였으며, 사용된 수질모형은 HyGIS-SWAT을 이용하였다. 토지피복도 분석에서 특정 분류항목이 50%이상의 토지피복 비율을 갖는 토지피복에 따라 시가화지역, 농업지역, 그리고 산림지역으로 구분하여 유출부하 특성을 분석하였다. 분석결과 유사량 및 영양염류의 연간 발생부하량의 크기는 농업지역, 산림지역, 시가화지역의 순서로 발생되는 것으로 분석되었다. 2번 소유역에 대해서 하천을 중심으로 버퍼구역을 설정하고 버퍼구역내 농업지역을 자연초지로 토지피복을 변화시켜 발생부하량을 분석하였다. 분석결과 토지피복변화는 변경전과 비교하여 토지피복변화는 농경지 면적이 소유역내 36.6%에서 27.9% 및 15.3%로 변화되는 것으로 나타났다 2번 소유역에 대한 유사발생량 및 영양염류 발생량 분석결과 유사발생량은 52%에서 약 46% 정도 감소하는 것으로 분석되었고, 영양염류의 경우에도 변경전보다 49% 34% 정도 감소하는 것으로 분석되었다. 향후 추가적인 연구는 각 소유역별로 다양한 오염부하 저감 대책 시나리오를 수립한 후 어떠한 저감대책이 효과적인지를 평가하는 연구를 수행하고자 한다.
유역의 도시화는 지체시간, 첨두유량 및 총 유출량 등 홍수 유출특성 뿐만 아니라 개발행위에 따른 토사유출특성 변화를 초래하는 등 다양한 문제를 유발하고 있다. 또한 인구증가, 산업발달, 교통량 증가로 인한 화석연료의 소비증가로 대기 중의 이산화탄소의 농도가 급증하여 기후변화에도 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 지나친 도시화 진행을 억제하고 웰빙과 건강에 대한 관심 증대에 따라 저탄소 녹색사업의 일환으로 도시 녹지조성 계획이 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시하천인 중랑천 ($288km^2$) 유역을 대상으로 도시화 진행에 따른 토지이용 변화가 강우-유출 특성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해, 중랑천 유역의 과거 (1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000) 토지 이용도로부터 각 항목별 면적변화 추이를 분석한 결과, 17.8%의 도시지역 면적 증가가 나타났다. 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 특성에 따른 CLUE-s 모델을 이용하여 미래 토지이용변화 (2040, 2080) 모의를 실시하였다. 이러한 토지이용 변화에 따른 유출특성변화 모의를 위해, 물리적 기반의 준분포형 강우-유출 모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하였다. 모형의 적용성 평가를 위해, 매개변수 민감도 분석에 따른 도시유역 최적의 유출관련 매개변수를 선정하고 중랑교 지점의 일별 유출량자료(2000~2009)를 이용하여 보정 및 검증을 실시하였다. SWAT 모형의 검보정 후, 예측된 미래 토지이용도를 적용하여 과거와 현재, 미래 토지이용변화에 따른 유출특성변화를 비교분석하였다.
본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.
비점오염물질은 강우 시 유출되기 때문에 일간, 계절 간 유출량 변화가 대단히 크게 나타나며, 기후, 지형, 토지이용, 토양 등과 지역적인 특성과 유역 형상에 따라 변화되므로 비점오염원 유출량에 대한 정량화를 위해서는 강우지속시간동안 정확한 수질과 유량에 대한 측정 자료가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 비점오염물질에 대해 현장 모니터링 및 현장 실측 관련 기존 연구자료 수집을 통해 중분류 토지피복분류별 원단위를 산정하였다. 또한 특정 유역에 중분류 토지피복 분류별 산정된 원단위를 적용하여 유역기반의 비점오염부하량을 산정 하였다. 대상 유역에 해당하는 하천 말단에서의 실측 자료를 활용하여 유역모형을 구축하고, 강우를 입력 자료로 하여 비점오염 물질별 부하량을 모의 산정하였다. 유역모형으로 HSPF(Hydrologic Simulation Program - Fortran)을 실제 대상유역에 적용하였고, 이에 따른 모의 결과를 실측치와 비교하여 부하량을 산정하였다. 이렇게 모의 산정된 부하량은 실측자료를 기반으로 산정된 원단위의 적용에 따른 부하량과 비교 검토하여 유역에 대한 비점오염원 부하량 산정 시 모형의 적용 가능성을 평가하였다. 본 연구에 적용된 대상유역은 동천유역으로 병성천의 주요 지류로서 유역의 상단에 위치하고 있다. 중분류 토지피복 중 공업지역, 교통지역, 과수원재배지, 비닐하우스재배지, 기타재배지에 대해서는 2008년부터 2010년까지 모니터링을 실시하였고, 이외의 중분류 토지피복에 대한 결과는 수계별 현재까지 진행되고 있는 환경기초조사사업 중 '주요 비점오염원 유출 장기 모니터링'사업의 자료를 활용하였다. 동천유역의 비점오염원 발생부하량을 산정한 결과, BOD 부하량은 대지의 경우 391.4 kg/day로서 중분류 군으로 구분한 결과에 비해 높게 산정되었다. T-N, T-P 발생부하량도 토지피복군이 대분류에서 중분류로 변화됨에 따라 부하량의 차이가 발생 하였다. 또한 동천유역에 대해 구축된 HSPF 모형의 적합도를 시기별 4개의 Case로 구분하여 평가해 보았는데 그 결과, 모형 모의치의 실측치에 대한 적합도가 높게 평가 되었다. 현재 특정 지역에 편중되어 조사되고 있는 중분류 토지피복을 조사 기관간의 교차 조사를 통해 지역적 제한성을 낮추고, 중분류에 속하는 세부피복지점을 확대하여 모니터링 지점의 다양성을 확보하여야 할 것으로 판단된다. 이와 동시에 한시적인 조사가 아닌, 장기간에 걸쳐 연구가 진행 될 경우 원단위에 대한 현재의 불확실성 및 제한성을 줄일 수 있을 것으로 판단되므로, 이러한 기초 자료 확보에 대한 장기적인 투자와 노력이 수반될 시 우리나라에 대표적으로 적용할 수 있는 비점오염원 원단위가 산정될 것으로 생각되며, 이러한 기틀이 마련되어야 비점오염원에 대한 적절한 유역관리방안을 수립할 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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