Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.3
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pp.289-297
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2006
The Land Cover/Land Use Map have been constructed from 1998, which has hierarchical structure according to land cover/land use system. Level 1 classification Map have done using Landsat satellite image over whole Korean peninsula. Level II classification Map have been digitized using IRS-1C, 1D, KOMPSAT and SPOT5 satellite images resolution-merged with low resolution color images. Level II Land Cover/Land Use Map construction by digitizing method, however, is consuming enormous expense for satellite image acquisition, image process and Land Cover/Land Use Map construction. In this paper, the possibility of constructing Level II Land Cover/Land Use Map using hyperspectral satellite image of EO-1 Hyperion, which is studied a lot recently, is studied. The comparison of classifications using Hyperion satellite image offering more spectral information and Landsat-7 ETM+ image is performed to evaluate the availability of Hyperion satellite image. Also, the algorithm of the optimal band selection is presented for effective application of hyperspectral satellite image.
Park, Jun-Ku;Noh, Myoung-Jong;Cho, Woo-Sug;Bang, Ki-In
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.2
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pp.9-17
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2011
For the exact status of the land such as land cover classification and land use classification, feature classification system has been utilized in several organizations and agencies. However, those classification systems are limited to detection of land change and it's also not suited for the extraction of land changed. In this study, we would proposed a standard feature classification system which presents both in natural and artificial change of land effectively. Based on comparison and analysis of domestic and foreign relevant feature classification system, we proposed a standard feature classification system. In order to validate the applicability of the proposed feature classification system, we evaluated the accuracy with using automatic feature classification based on supervised classification and pre-knowledge hierarchical classification.
Geon-Ung, PARK;Bong-Geun, SONG;Kyung-Hun, PARK;Hung-Kyu, LEE
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.4
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pp.63-80
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2022
As a technology to analyze and predict an issue has been developed by constructing real space into virtual space, it is becoming more important to acquire precise spatial information in complex cities. In this study, images were acquired using an unmanned aerial vehicle for urban area with complex landscapes, and land cover classification was performed object-based image analysis and semantic segmentation techniques, which were image classification technique suitable for high-resolution imagery. In addition, based on the imagery collected at the same time, the replicability of land cover classification of each artificial intelligence (AI) model was examined for areas that AI model did not learn. When the AI models are trained on the training site, the land cover classification accuracy is analyzed to be 89.3% for OBIA-RF, 85.0% for OBIA-DNN, and 95.3% for U-Net. When the AI models are applied to the replicability assessment site to evaluate replicability, the accuracy of OBIA-RF decreased by 7%, OBIA-DNN by 2.1% and U-Net by 2.3%. It is found that U-Net, which considers both morphological and spectroscopic characteristics, performs well in land cover classification accuracy and replicability evaluation. As precise spatial information becomes important, the results of this study are expected to contribute to urban environment research as a basic data generation method.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.3
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pp.205-213
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2018
Hyperspectral image is more increasing spectral resolution that Multi-spectral image. Because of that, each pixel of the hyperspectral image includes much more information and it is considered the most appropriate technic for land cover classification. but recent research of hyperspectral image is stayed land cover classification of general level. therefore we classified land cover of detail level using ED, SAM, SSS method and made Decision Tree from result of that. As a result, the overall accuracy of general level was improved by 1.68% and the overall accuracy of detail level was improved by 5.56%.
As GIS analysis method began to be introduced in late 1980's, studies of land development applying the GIS also started to be proceeded in various fields. Since 2003, Land Suitability Assesment has been adopted in order to prevent national land from development thoughtless for the environment and to plan appropriate national land management in terms of green development. Land Suitability Assessment System II based on diverse GIS analysis method such as Contour Analysis, Overlay Analysis, Network Analysis was particularly adopted to draft plans of specifying and altering of exclusionary zoning as well as installing and maintaining of urban planning facilities. But there has been a lot of problem, like an inaccurate basic data and assessment indicators, unmatched threshold, and contradicted evaluation result between each evaluating systems. Even though it is suited to an evaluation criteria, grade distribution is applied to start at 20, and development-centered evaluation result is offered. Now, we observed how suitability values and grading were changed, ordering to change grade distribution system from $20{\sim}100$ to $0{\sim}100$. In result, it showed changes of grades in some parcels. And in case of suitability values, 87% of parcels decreased to minimum 1 point, maximum 70 points. It means that changing grade distribution system of assessment system II doesn't have only influence on suitability values and grading but it is also an empirical analysis because of considering both development and maintenance.
This study predicted urban green spaces for 2020 based on two scenarios keeping or freeing the green-belt in the Daegu metropolitan city using a hybrid Cellular Automata(CA)-Markov model and analyzed the spatial dynamics of urban green spaces between 2009 and 2020 using a land cover change detection technique and spatial metrics. Markov chain analysis was employed to derive the transition probability for projecting land cover change into the future for 2020 based on two land cover maps in 1998 and 2009 provided by the Ministry of Environment. Multi-criteria evaluation(MCE) was adopted to develop seven suitability maps which were empirically derived in relation to the six restriction factors underlying the land cover change between the years 1998 and 2009. A hybrid CA-Markov model was then implemented to predict the land cover change over an 11 year period to 2020 based on two scenarios keeping or freeing the green-belt. The projected land cover for 2009 was cross-validated with the actual land cover in 2009 using Kappa statistics. Results show that urban green spaces will be remarkably fragmented in the suburban areas such as Dalseong-gun, Seongseo, Ansim and Chilgok in the year 2020 if the Daegu metropolitan city keeps its urbanization at current pace and in case of keeping the green-belt. In case of freeing the green-belt, urban green spaces will be fragmented on the fringes of the green-belt. It is thus required to monitor urban green spaces systematically considering the spatial change patterns identified by this study for sustainably managing them in the Daegu metropolitan city in the near future.
Wetlands, which provide various ecological services, have been regarded as an important nature-based solution for, for example, sustainable water quality improvement and buffering of impacts from climate change. Although the importance of conserving wetlands to reduce the impacts of various perturbations (e.g., changes of land use, climate, and hydrology) has been acknowledged, the possibility of applying these efforts as a nature-based solution in a macro-scale (e.g., landscape) has been insufficient. In this study, we examine the possibility of ecological network analysis that provides an engineering solution as a nature-based solution. Specifically, we analyzed how land use change affects the structural and functional characteristics (connectivity, network efficiency, and clustering coefficient) of the ecological networks by using the ecological networks generated by multiple dispersal models of the hypothetical inhabiting species in wetlandscape. Changes in ecological network characteristics were analyzed through simultaneously removing wetlands, with two initial conditions for surface area, in the zones where land use change occurs. We set a total number of four zones of land use change with different wetland densities. All analyses showed that mean degree and network efficiency were significantly reduced when wetlands in the zones with high wetland density were removed, and this phenomenon was intensified especially when zones contained hubs (nodes with high degree). On the other hand, we observed the clustering coefficient to increase. We suggest our approach for assessing the impacts of land use change on ecological networks, and with additional analysis on betweenness centrality, we expect it can provide a nature-based engineering solution for creating alternative wetlands.
This study was carried out to suggest the baseline data necessary for vegetation restoration by naturalness assessment of riverine wetland within stream corridor. We selected stream reach both of near nature and urbanized by Nonsan stream and Hongchun river as experimental site. Composition of vegetation community and land use pattern between two sites indicated considerable difference, which imply for many different watershed property and process disturbed each other at river ecosystem. Naturalness of the sampled reaches showed that near nature is in better condition for riverine wetland than urbanized of all two sites. However, the prevalence index of Hongchun river within its natural state was lower than that of Nonsan stream, because the index included some vegetation communities occurred at upland fringe and bank slope. In conclusion assessment system using prevalence index would be considered an effective method for evaluating of natural states of riverine wetland.
이 연구의 목적은 지자체의 계획수립 정책과 마을주민의 요구를 분석하여 농촌마을 재개발을 위한 지역계획 방향을 제시하는 데 있다. 마을재개발 주요 내용으로는 생활편의성 향상 뿐만 아니라 자연환경, 역사문화와 같은 어메니티 자원과 경관자원 등의 보전과 활용이 포함되어야 한다는 관점을 취하였다. 마을주민에 대한 설문조사와 마을재개발 계획수립 과정 및 결과에 분석을 토대로, 농촌마을재개발 계획의 특징을 파악한 후, 향후 발전을 위한 과제를 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 마을재개발시 국토이용계획과 농촌특성을 반영할 수 있도록 토지이용 및 농촌개발 관련법을 보완해야 한다. 둘째, 농촌지역에 주거 및 취락지구를 도입하여 체계적인 마을정비가 이루어질 수 있도록 유도해 나갈 필요가 있다. 셋째, 지역계획수립 체계를 토지이용계획과 마을재개발 추진에 적합한 형태로 확립, 운영토록 한다. 넷째, 마을개발 부지 확보를 원활하게 할 수 있는 방향으로 농지교환분합 제도를 활성화해 나가도록 한다. 다섯째, 지역계획과 마을재개발이 유기적으로 연계되어 추진될 수 있도록 우선 개발 마을을 선정하고, 마을주민의 요구를 반영한 마을발전계획을 수립하며, 농촌취락지구와 같은 농촌토지 용도지구를 도입, 운영할 필요가 있다. 여섯째, 마을재개발 시범사업의 추진 및 평가를 토대로 체계적인 본 사업을 확대, 시행해 나가는 방안 마련이 필요하다. 일곱째, 농촌지역의 낙후도를 고려한 사업지원 및 추진에 차등화 방안을 마련할 필요가 있다.
Lee, Dong Kun;Im, Seung Bin;Ahn, Tong Mahn;Choe, Young Chan;Lee, Seoung Woo;Kim, Eui June
KIEAE Journal
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v.7
no.3
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pp.3-10
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2007
사회적 경제적 환경적 영향에 대한 장기적인 고려 없이 진행된 개발도상국가의 도시화와 인구증가는 도시의 슬럼화 등 다양한 문제를 초래하고 있다. 본 연구는 베트남 하이퐁시를 대상으로 생태적 도시계획모델을 제시하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 적용한 생태적 계획과정은 크게 네 단계로 구분할 수 있다. 첫째, 기존에 연구된 생태적 도시계획 과정 및 절차를 검토, 정리하였다. 둘째, 한국을 포함한 성공적 사례를 검토함으로써 베트남에 적용 가능한 전략과 친환경적 개발 요소 등을 도출하였다. 베트남과 비슷한 경제발전 과정을 거친 한국의 일산, 분당 등 생태도시 사례로 부터 네 가지 전략을 도출하였다. 셋째, 대상지 분석 및 토지적합성평가를 실시하였으며 절대보전, 상대보전, 개발가능 지역 등을 도출하였다. 마지막으로 앞의 세 단계를 토대로 생태적 신도시건설을 위한 토지이용계획을 수립하였고, 블루네트워크(수체계), 그린네트워크(녹지체계), 화이트네트워크(바람길체계), 휴먼네트워크(자전거 및 보행도로체계), 문화네트워크(역사자원체계)의 다섯 가지 네트워크개념을 적용하였다. 각 네트워크별, 각 네트워크간의 연결 및 순환을 강조함으로써 현존하는 자연적 문화적 자원을 보전, 신도시의 가치로 창출되게 하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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