이 논문에서는 토지 피복분류를 목적으로 C 밴드와 L 밴드 다중 편광 자료의 결정 수준 융합을 수행하여 융합 효과를 살펴보았다. 앞으로 이용이 가능해질 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS PALSAR 자료를 모사하기 위해 C 밴드와 L 밴드 NASA JPL AIRSAR 자료를 감독분류에 이용하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란 특성과 관련된 특징들을 입력으로 SVM을 분류 기법으로 적용한 후에, 사후확률을 확률비 모델의 틀안에서 융합하는 결정수준 융합을 수행하였다. 적용 결과, L 밴드가 C 밴드에 비해 피복 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 22% 정도 높은 분류 정확도를 나타내었지만, 결정수준 융합을 통해 개별 토지피복 항목의 구분력의 향상으로 인해 L 밴드 자료의 분류결과에 비해 10% 정도의 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
토지피복도는 지금까지 주로 위성영상과 항공영상을 이용하여 제작되어 왔지만 이 두 영상은 공간적 해상도의 한계가 따르고 구름의 영향으로 원하는 시점에 원하는 지역의 영상을 취득하기에는 역부족이다. 또한, 소규모 지역에 대한 토지피복도를 제작하기에는 시간적 및 경제성 측면에서 비효율적이다. 이에 본 연구에서는 다중분광 카메라 기반의 드론을 사용하여 다중시기 영상을 취득하고 정사영상을 생성한 후 토지피복도를 제작하여 시계열 분석을 통해 활용성을 평가 하였다. 그 결과 RMSE (Root Mean Square Error)가 X, Y, H에서 각각 ${\pm}10mm$, ${\pm}11mm$, ${\pm}26mm$인 RGB 정사영상과 ${\pm}28mm$, ${\pm}27mm$, ${\pm}47mm$인 다중분광 정사영상을 생성할 수 있었다. 픽셀기반 및 객체기반 분류로 각각 제작된 토지피복도의 정확도를 분석한 결과 전체 정확도와 Kappa 계수에서 객체기반 분류가 시기별로 각각 7월 93.75%, 92.42%, 10월 92.50%, 91.20%, 2월 92.92%, 91.77%로 더 높게 나타났으며 시계열 분석 결과 특정 객체의 면적 변화량을 정량적으로 정확하게 파악할 수 있었다. 이를 통해 다중분광 카메라 기반의 드론을 활용한 효율적인 토지피복도 제작 가능성과 활용성을 확인하였다.
효율적인 공간계획은 기후변화에 성공적으로 대응하기 위해 필요한 요소 중 하나이다. 연구자들은 흔히 토지이용 및 공간계획 연구를 수행하기 위해 LULC(Land-Use/Land-Cover) 데이터를 활용하고 있다. 그러나 LULC 데이터는 어떠한 도시 표면의 특징을 분류할 수 있는 조건이 몇 가지로 한정되어 있어 여러 도시에서 나타나는 각기 다른 도시구조를 기존 토지피복 분류법으로는 쉽게 분석할 수 없다. 이러한 토지피복 자료의 한계는 도시 열섬 분야에서 사용되는 LCZ(Local Climate Zone) 자료를 통해 극복될 것으로 보인다. 따라서 본 연구는 먼저 LCZ 데이터가 도시 열섬 분야뿐만 아니라 다른 분야에도 적용될 수 있는지를 논의하고, 두 번째로 LCZ 데이터가 기존 LULC 데이터의 문제점을 동일하게 가지는지 논의하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법론은 크게 두 가지로 진행된다. 첫째, 문헌고찰을 통해 LCZ와 관련된 기후, 토지이용, 도시공간구조 분야의 연구를 종합하여 현재 어떤 연구에 LCZ 데이터가 활용되고 있는지, 토지이용과 도시공간구조 분야에서 어떻게 적용·활용될 수 있는지 분석한다. 다음으로 GIS 공간분석을 활용하여 LCZ 데이터도 역시 LULC 데이터에 내재한 몇 가지 오류를 공유하고 있는지에 대해 비교·분석한다.
원격탐사는 관찰하고자 하는 지역을 직접 방문하지 않고, 영상만으로도 적은 비용으로 짧은 시간 안에 대상지역을 연구하는데 있어 효율적인 기술이다. 본 연구에서는 가장 최근에 발사된 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager) 영상을 이용하여 하천유역의 토지피복분류 정확도를 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법 중 첫 번째로 Landsat-8 OLI 영상을 이용하여 정규식생지수인 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 정규수분지수 NDWI(Normalized Difference Water Index)를 생성하였다. 두 번째로 원래의 영상에 생성된 NDVI와 NDWI 2개의 밴드를 Layer-Stacking하여 새로운 영상을 만들었다. 마지막으로 기존의 영상과 밴드조합을 적용한 새로운 영상에 각각 MLC(Maximum Likelihood Classification), SVM(Support Vector Machine)의 감독분류를 적용하였다. 하천피복분류를 할 때 정확도를 개선하는데 있어 그 의미가 있으며, 분류결과 MLC 분류방법을 적용하였을 때 약 8% 이상, SVM 분류방법을 적용하였을 때 약 1.6% 정도 개선되었다. 향후 다양한 영상과 밴드조합을 통한 연구가 이루어진다면 보다 나은 의사결정에 도움이 될 것으로 사료된다.
기후변화에 대응하기 위한 정책 수립과 이행을 위해 온실가스 인벤토리 작성의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라, 토지이용 항목과 변화들에 대해 공간 명시적으로 나타낸 Approach 3 수준의 Land Use, Land-Use Change and Forestry(LULUCF) 매트릭스 구축 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 LULUCF 매트릭스의 산림 항목을 중심으로 연속지적도, 중분류 토지피복지도, 임상도, 도시생태현황지도를 활용하여 LULUCF 매트릭스 구축에 적합한 공간정보를 검토하였다. 각 공간정보에 대한 분류 속성 비교를 실시하였고 충청남도 보령시를 대상으로 양적(면적) 비교, 질적(특성) 비교를 실시하였다. 양적 비교 결과 산림의 면적이 임상도에서 최고 50.42%($303.79km^2$), 지적도에서 최저 46.09%($276.65km^2$)의 차이를 보였다. 질적 비교 결과 자료 구축 범위 차이, 자료 구축 목적 차이, 분류 항목 차이, 일필일목의 원칙 적용 여부의 차이, 자료구축 시기 차이 등 5가지 질적 특성의 차이를 확인하였다. 연구 결과 도시생태현황지도가 LULUCF 매트릭스 구축에 가장 적합한 공간 정보로 판단되었으나 전국구축이 되어있지 않은 한계로 토지피복지도가 가장 적합한 것으로 검토되었다. 또한, 도시생태현황지도, 임상도, 토지피복지도 등을 서로 종합하여 LULUCF 매트릭스를 구축하게 될 경우 각 공간정보의 한계를 보완할 수 있을 것으로 사료된다. 추후 전국토를 대상으로 하는 1:5,000 수준의 세분류 토지피복지도 및 도시생태현황지도가 완료될 경우 LULUCF 매트릭스 작성의 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 평택 지역에 대한 Landsat TM 인공위성 자료를 이용하여 평택지역의 토지피복분류도를 만들고 DGPS, 항공사진, 지형도 등을 이용하여 보다 정확한 참조자료를 만들어 분류도의 정확성을 평가하고자 하였다. 논, 밭 등 12개 항목으로 분류하여 면적을 산출한 결과 1997년 6월 현재 평택시의 논면적은 16,157$\textrm{km}^2$, 밭면적은 4,949$\textrm{km}^2$로 나타났다. DGPS, 항공사진, 지형도 등을 이용하여 평가한 결과 간석지, 논, 물 및 바다 등이 90%의 정확도를 보였으며, 밭, 비닐, 산림, 초지, 촌락 등은 낮게 평가되었다. 전체 정확도는 85.8%로 비교적 양호하게 평가되었으며, 논의 경우 92%의 높은 정확도가 나와 원격탐사 자료의 효용성이 큼을 알 수 있었다. 해양, 수역, 도심지 등의 분류결과는 높게 나타났는데 반해 밭, 비닐하우스, 초지 등은 적은 면적으로 혼재되어 있기 때문에 분류 결과가 낮았다.
본 연구에서는 비점오염원 평가에서 기대평균농도 적용에 필요한 토지피복 클래스를 추출하기 위해 Landsat TM 영상의 근적외선밴드 자료를 이용하여 농경지를 논과 밭으로 분류하였다. 환경부의 대분류와 중분류 자료를 이용하여 영상에서 분류한 토지피복도의 정확도를 평가한 결과, 각각 83.96%와 78.41%로 높은 정확도를 확보할 수 있었다. 그리고 영상분류를 통해 추출한 토지피복도를 기초로 하여 유출곡선지수와 직접유출을 평가한 결과 동복댐과 동복천 유역이 높게 분석되었다. 또한 유역별 기대평균농도 분석에서는 BOD, TN, TP 모두 겸백 수위표와 보성강상류 유역이 높게 나타났으며, 직접유출과의 조합을 통한 비점오염원 분석에서도 겸백 수위표와 보성강 상류 유역이 높게 분석되어 비점오염원 관리를 위한 중점 대상지역으로 선정되었다.
본 연구는 춘천시를 대상으로 수치표고모델, 토지이용 데이터 및 토지피복분류 데이터를 구축하고 이를 이용한 토지이용 CG(computer graphics)화상과 토지피복 CG화상의 작성과 가시권분석을 통해 광역적 도시경관의 특성을 파악하였다. 토지피복분석의 결과, 1989년에서 2000년까지 시가지는 $7.7km^2$ 증가하였으며, 녹지는 $12.7km^2$가 감소하였다. 용도지역상 시가지, 개발제한구역, 녹지지역 등에서 녹지의 감소와 시가지의 증가가 나타났다. 춘천시의 도시경관은 3개의 유형으로 대분할 수 있었다. 유형1은 개발제한구역을 중심으로 형성된 경관, 유형2는 자연녹지, 생산녹지 등의 녹지를 중심으로 한 경관, 그리고 유형3은 시가지와 수역을 중심으로 한 경관특성을 가지고 있었다. 토지피복 CG화상은 모든 유형에서 녹지의 감소와 시가지의 증가가 나타났다. 가시권 분석의 결과, 경관적 중요도가 높은 영역에서도 녹지감소의 경향이 동일하게 나타나 이 영역에서 녹지경관의 보전 및 관리가 요구되었다.
위성영상을 이용한 토지피복 분류를 시행할 때 대부분 화소의 밝기값(DN: Digital Number)에 의존하는 분광적 패턴인식기법을 사용해 왔다. 그러나 화소의 DN이 해당화소 뿐만 아니라 인접화소와도 밀접한 관련이 있다는 점을 고려할 때, 인접화소의 영향을 고려한 토지피복 분류에 관한 연구가 필요하다. 또한, 위성영상의 공간해상도가 기술의 발달로 인해 현격히 향상되고 있다는 점을 고려할 때 공간적 분류방법은 반드시 고려되어야 한다. 본 연구에서는 supervised 분류방식에 의한 분광적 분류방법과 분광적 분류방법에 화소의 공간적 분포패턴까지를 적용한 공간적 분류방법의 정확도를 평가하여 공간적 분류방법의 적용 타당성을 제시하고자 하였다. 6가지 공간적 분류방법을 적용한 실험을 통해 공간적 분류방법을 이용한 경우가 분광적 분류방법만을 이용한 경우보다 2-6% 정도 분류정확도가 증가됨을 알 수 있었다. 또한 밴드조합을 달리 설정하여 분류를 실시한 실험을 통해 공간적 분류방법을 적용하였을 때 기존 분광적 분류방법만을 이용한 경우보다 향상된 정확도 결과를 얻을 수 있음을 통계적으로 입증할 수 있었다.
본 연구에서는 도시 비점오염물질의 퇴적과 배출특성의 파악, 우수저류/침투 시설의 계획과 효율평가, 건전한 도시의 물환경관리 등의 관점에서, 고해상도 인공위성과 GIS를 병용한 도시내 상세 토지이용분류 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 적용하여 도시유역을 네 종류의 지표면으로 분류하였으며, 기존의 실내조사방법이나 GIS만을 이용한 방법으로는 불투수면으로 파악되었던 전체 유역면적의 3%에 달하는 건물옥상이나 도로의 중앙분리대에 조성된 화단 등을 투수면으로 분류하였다. 강우유출모의의 정확도 향상에 있어서 토양피복별 분포 및 면적의 차이가 미치는 영향을 파악하기 위해, 추출된 각 토양피복에 강우손실 파라미터를 설정하여, 총강우량 7.1~15.0 mm의 강우사상에 대한 강우유출해석을 실시하였다. 기존의 10m 격자의 세밀토지이용 정보에 의한 토양피복 분류결과를 이용한 강우유출 해석에서는 관측유량과의 오차가 31~71%이었던 것이, 제안된 토양피복 분류기법을 이용한 강우유출 해석에서는 그 오차가 4~29%로 향상되었으며, 특히 강우규모가 적을 때의 유출수문곡선의 첨두유량과 유량증감부 등의 유출특성에 대한 재현성에 있어서 향상된 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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