이 연구에서는 다중시기 SAR 영상으로부터 3D 웨이블렛 변환을 통해 추출된 특징 정보를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였고 그 적용가능성을 평가하였다. 분류를 하기 전 단계로 3차원 웨이블렛 변환기반 특징을 추출하였고, 이후 토지 피복 분류에 사용하였다. 비교를 목적으로 특징추출 단계가 들어가지 않는 원본 영상과 주성분분석 기반 특징들의 분류를 함께 수행하였다. 성능 검증을 위해 당진에서 촬영된 다중시기 Radarsat-1호 영상을 사용하였고 토지피복은 논, 밭, 산림, 수계, 도심지가 포함된 5개의 클래스로 구분하였다. 토지피복 식별 능력 분석에 따르면 밭과 산림은 매우 유사한 특성을 보이기 때문에 두 클래스를 구분하는 것은 매우 어렵다. 3차원 웨이블렛 기반 특징을 사용하는 경우, 도심지를 제외하고 모든 클래스의 분류 정확도가 향상되었다. 특히 밭과 산림의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 향상은 다중시기자료를 시간과 공간적으로 동시에 분석하는 3차원 웨이블렛 변환 과정에 기인한 것으로 판단된다. 이 결과로부터 3차원 웨이블렛 변환이 영상으로부터 특징을 추출하는데 이용 가능하다는 것을 확인할 수 있었고, 추후에 다른 센서나 다른 연구지역으로 추가 실험을 수행할 예정이다.
토지피복도는 서식공간의 추정과 대기오염 및 산림오염 산출에 주요 자료로서 국가 환경정책을 수립하는데 사용될 수 있다. 우리나라에서는 1998년부터 2005년에 걸쳐 인공위성 영상자료를 활용한 토지피복도를 제작하였다. 토지피복도는 현재 공공의 이익을 목적으로 학교 및 연구소 등에게 무상 제공되고 있으나, 토지피복도는 일괄성이 결여되어 활용측면에 문제가 발생하였다. 이에 본 연구에서는 토지피복도에 대한 품질검증을 수행하였다. 분석결과, 분류 오류 유형들이 발생하였으며, 토지피복도에 대한 검증절차가 필요함을 알 수 있었다.
이 논문은 분광 영상정보만으로 구분력이 상대적으로 떨어지는 분류 항목들의 분류 정확도 향상을 목적으로 기 존재하는 토지피복도로부터 계산된 시간 문맥 정보를 결합하는 확률론적 분류 방법론을 제안하였다. 기 존재하는 토지피복도와 고려하고 있는 시기의 훈련 집단으로부터 분류 항목간 전이 확률을 계산하여 이를 사전 확률로 간주하였다. 분광 영상정보로부터 얻어지는 조건부 확률을 사전 확률과 결합하여 최종적인 사후 확률을 계산하여 분류 항목을 결정하였다. 제안 기법은 기존 시간 문맥 정보를 결합할 때 많은 계산량을 요구하는 방법론들과 달리 확률론적 분류 방법에 쉽게 적용이 가능한 장점이 있다. 시계열 MODIS 자료를 이용한 농작물 분류 사례 연구를 수행하여, 제안 기법의 적용가능성을 검증하였다. MODIS 자료의 낮은 공간 해상도로 인한 혼재 효과로 분광 영상정보만으로 구분력이 떨어지는 분류 항목들은 시간 문맥 정보를 고려함으로써 상대적인 구분력이 향상되어 최종적으로 향상된 분류 정확도를 나타내었다. 따라서 제안 기법은 분류 정확도의 향상과 더불어 기제작된 토지피복도의 갱신에도 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 오대산 국립공원을 대상으로 수치표고모텔, 용도지구 및 토지피복분류도를 작성하여 경관특성을 파악하고, 가시권분석을 통해 시각적 경관관리방안을 제시하는 것이었다. 분석결과, 용도지구는 자연환경지구의 면적이 감소하고 자연보존지구가 상대적으로 확대되어 보전의 성격이 강화된 반면, 취락지구도 면적이 증가하여 개발 가능성이 증가하였다. 토지피복은 자연환경지구에서 농경지 및 도시지역의 증가가 나타났다. 가시권분석을 통해 가시중복도가 높게 나타난 지역은 대부분 자연보존지구였으며 산림지역이 대부분을 차지하였다. 그러나 일부지역은 자연환경지구 내에 포함되어 지속적인 경관관리가 요구되었다.
효율적인 국토관리를 위해서 과거로부터의 토지피복/토지이용 변화를 탐지하고 미래의 도시계획에 반영하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상을 이용하여 토지피복/토지이용 분류를 수행함으로써 도시변화를 분석하고 도시화에 따른 지표온도의 변화를 조사하였다. 해상도 30m의 Landsat 영상에서 도시변화 후보지역을 추출하고 자세한 변화 상황을 고찰하기 위해 고해상도 항공사진을 함께 사용하는 계층적 변화탐지기법을 사용하였다. 또한, 도시의 발달과 지표온도의 상관성을 평가하기 위하여 Landsat 영상의 열적외선 파장영역을 이용하여 온도를 계산하여 실제기온과 비교하고 토지피복별 지표온도를 계산하였다. 연구 결과 도심지의 팽창을 수치적으로 확인 할 수 있었고 도시화로 인한 온도 상승을 탐지할 수 있었다.
본 연구에서는 시가화지역의 서로 다른 토지이용을 대상으로 식물군집에 기초한 비오톱 유형분류를 실시하고 비오톱 지도를 작성하였다. 군집분류법에 의한 비오톱 유형화는 생물군집의 서식지인 비오톱의 특성을 잘 반영한다고 할 수 있었다. 연구대상지의 비오톱유형 분류 지표는 이용강도, 토지이용형태, 토지피복유형과 같은 인간행태적 요인으로 나타났다. 유형분류는 4단계 위계로 상위의 Biotope Class를 시작으로 Biotope Group, Biotope Type, Biotope Sub-Type으로 위계를 두어 구분하였다. Biotope Class는 인간간섭여부에 따른 가장 상위 분류로 인간간섭지역과 미간섭지역으로 구분되었다. 인간의 간섭지역은 투수여부에 따라 Biotope Group으로 분류되었고 틈새투수지역은 넓은 틈새와 좁은 틈새의 Biotope Type으로, 투수식생지역은 평지식생지와 사면식생지의 Biotope Type으로 분류되었다. 각 비오톱 유형의 식별종은 감태나무(Lindera glauca), 망초(Conyza canadensis), 주름잎(Mazus pumilus), 얼치기완두(Vicia tetrasperma), 뽀리뱅이(Crepidiastrum sonchifolium), 잔디(Zoysia japonica), 개소시랑개비(Potentilla supina), 큰김의털(Festuca arundinacea)이었다. 본 연구의 검증결과는 기존의 토지이용 현황에 기반하며 연구자의 주관적인 측면이 개입되는 비오톱 유형분류 기준에 대해서 식물사회학적 접근을 통한 유형 분류의 방법론이 유용함을 제시하고 있다. 또한 향후 제작될 수 있는 다양한 형태의 자연환경 지도 유형분류에 있어 보다 객관적이고 과학적인 방법의 적용가능성을 제시한 것에 의의를 갖는다.
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.
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.
본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 세분류 토지피복지도를 이용한 환경가치등급 분류를 수행하여 국토환경성평가지도의 주기적인 갱신 및 제작 가능성을 제시하였다. 환경성평가지도(ECVAM: Environmental Conservation Value Assessment Map)는 62개의 법제적 평가항목과 8개의 환경·생태적 평가항목을 기준으로 국토의 환경적 가치를 5단계의 등급으로 평가한 지도이며, 1:25000과 1:5000의 두 가지 축척으로 제공되고 있다. 하지만 1:5000 축척의 환경성평가지도는 참조자료의 부재 및 상이한 제작년도 등 다양한 제약조건으로 인해 1년 단위의 느린 갱신주기로 제작되고 있다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 광학지수(SI: Spectral Indices) 그리고 세분류 토지피복지도를 활용하여 딥러닝 기법 중 하나인 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반으로 정확하고 최신정보가 반영된 1:5000 환경성평가지도를 구축 가능성을 확인하고자 한다. 실험 결과, 본 연구에서 제시한 방법으로 제작한 환경성평가지도의 정확도는 각각 87.25%, 85.88%로 산출되었다. 연구의 결과를 통하여 위성영상, 광학지수 그리고 토지피복분류를 활용한 환경성평가지도의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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