북한의 산림은 1970년대부터 산지개간과 땔나무 채취, 벌목 등에 의해 대규모로 황폐화되었으며, 이러한 산림황폐지는 경제적, 환경적, 재해발생 측면에서 반드시 복구되어야 한다. 본 연구의 목적은 산림황폐지가 대규모로 발견되고 있는 북한 혜산 지역에 대해 산림복구사업 (A/R CDM 사업)을 계획할 수 있는 잠재적 대상지를 추출하기 위한 목적으로, 입목지와 산림황폐지(무립목지, 개간산지, 산간나지)를 보다 정확하게 분류하지 위한 고해상도 영상 기반의 영상분류기법을 개발하고자 한다. 북한의 산림황폐지 유형은 분광특성뿐 아니라 질감특성에 따라 구분될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2.5m SPOT Pan-Sharpened 영상을 이용해 분할영상을 제작하고 이 과정에서 생성된 질감(texture) 정보를 산림피복 분류 시 분광정보와 함께 활용했다. 분할영상의 제작 시 Scale factor 40/Shape Factor 0.3을 적용하였을 떼 각 산림피복 항목을 분리할 수 있는 적절한 규모의 분할조각이 생성되었다. 또한 산림 피복을 가장 잘 분류해내는 최적밴드를 선정한 결과 기존의 분광밴드 1/2/3 에 질감밴드인 GLCM_dissimilarity (밴드2), GLCM homogeneity (밴드2), GLCM_standard deviation (밴드3)를 추가 하였을 때 산림황폐지 유형간 분리도가 가장 커지는 것으로 나타났다. 질감특성을 이용한 분할영상기반 분류결과기법에 따른 분류결과(80.4%)는 분광정보만을 이용하는 방법의 분류결과(70.3%) 보다 정확도가 높았으며, 특히 입목지와 무립목지의 분리에 있어서 약 23~25%의 정확도 향상 효과를 보였다. 결론적으로 본 연구에서는 직접 현지조사를 하기 어려운 북한지역에 대해 고해상도 위성영상이 효과적인 산림피복분류의 근거를 제공했으며 영상의 분류 시 질감특성을 함께 활용하는 것이 상세한 산림피복 분류에 있어서 정확도 향상에 기여를 할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
오늘날 생태계가 인간에게 제공하는 기능과 서비스의 가치를 측정하고자 하는 노력이 지속적으로 이어지고 있으나, 지금까지 수행된 연구들의 대다수는 Landsat이나 MODIS와 같은 중저해상도의 위성영상을 활용해 왔다. 최근 들어 가용할 수 있는 고해상도 위성영상이 많아지는 데 비해 고해상도 영상을 활용한 생태계서비스 가치 추정 연구는 많이 이루어지지 않은 것이다. 이에 본 연구에서는 생태계서비스 가치를 좀 더 정밀하게 분석하고자 최근 들어 가장 많은 변화가 발생하였던 세종시 지역에 대한 고해상도 KOMPSAT-3 영상을 활용하여 화소 및 객체기반 분류를 수행한 후, 생태계서비스 가치 추정 결과를 비교하였다. 화소 및 객체기반 토지피복분류 결과, 화소기반 분류에서 산림과 초지는 상대적으로 과소평가되고 농경지와 시가지는 과대평가되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 나지의 경우에는 화소기반 분류 결과에서는 증가하였고 객체기반 분류 결과에서는 감소하여 상반된 결과를 보였다. 이러한 토지피복 분류 결과를 토대로 연구지역 전체의 생태계서비스 가치를 추정한 결과, 2014년 기준 연간 약 818만(화소기반 결과) 달러와 863만(객체기반 결과) 달러에서 2016년에는 약 780만(화소기반 결과) 달러와 862만(객체기반 결과) 달러로 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 지역적 차원에서의 지속가능한 도시 개발 및 삶의 질 향상을 위한 정책 등을 수립하는 데 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
농업과 관광이 주요 산업인 제주지역은 소득 증대를 위해 노지재배에서 시설재배로의 전환이 활발하게 진행되고 있으므로 하우스재배지에 대한 지속적인 현황 파악이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 하우스재배지 탐지를 위한 효과적인 영상분류 방법을 제시하고자 하였다. Formosat-2 위성영상을 대상으로 감독분류와 규칙기반분류 방법을 적용하여 하우스재배지를 분류하였으며, 두 가지 결과를 연계하여 하우스재배지 탐지를 위한 정확도 향상 방안을 모색하였다. 각 분류 방법별 결과는 육안 탐지 결과와의 비교를 통해 정확도를 산출하였다. 연구 결과, 감독분류 방법 중 마하라노비스 거리법이 가장 높은 탐지 결과를 얻을 수 있었으며 감독분류 결과와 규칙기반분류 결과의 연계 시 탐지 정확도가 향상됨을 확인하였다. 향후 감독분류 결과와 규칙기반분류 결과의 연계 과정에 대한 추가적인 연구가 이루어진다면 하우스재배지의 효율적인 탐지가 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 자연재해대책법에 의해 개발사업으로 인한 재해유발요인을 예측 분석하고 이에 대한 대책을 강구하기 위해 수행되고 있는 사전재해영향평가에서 표준화된 한국토양유실도 자료를 제공하여 자료의 객관화를 이루도록 함을 목적으로 하고 있다. 한국토양유실도 제공 시스템은 2단계에 걸쳐서 수행할 계획이다. 1단계에서는 한국토양유실량 분포도를 RUSLE를 이용하여 작성하였다. 이 RUSLE모에서 강우 에너지인자 산정을 위한 강우량 자료는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지의 30년간의 자료를 이용하여 24시간 지속시간의 전국 R값을 빈도별로 산정하여 강우에너지인자에 대한 주제도를 작성하였다. 또한 사용한 GIS자료는 USGS DTED Level-2, 국립농업과학원의 정밀 토양도, 환경부의 중분류 토지피복도 자료이고 이들 자료를 이용하여 RUSLE의 각인자별 주제도를 작성하였고, 이를 웹사이트(http://krsc.kict.re.kr/RUSLE/rusle.asp)를 통해 신청인으로부터 메일로 범위(행정구역경계, 1/25,000수치지도 도엽번호, 수자원단위지도 등)를 요청 받거나 수자원단위지도의 중권역 및 표준권역의 경우 사용자가 직접 자료요청을 하여 토양유실도를 제공받는 시스템이다. 2단계에서는 작성된 한국토양유실량 분포도를 제공하는 것은 물론이며, 사용자가 원하는 범위에 대하여 shape 파일을 입력, 강우에너지인자(R) 입력, 그리고 토지피복별에 따른 RUSLE의 C 혹은 P값을 수정하여 분석하거나, 현재 토양통별로 제시된 K값을 사용자가 직접 관측한 값을 이용하여 Web-RUSLE시스템에 입력하면 자동으로 토양유실량을 산정할 수 있는 시스템으로 구축할 계획이다.
국토의 효율적인 관리와 이용 및 계획은 사회 공동체의 이익은 물론이거니와 국가 발전에 이바지하는 중요한 기초가 된다. 이러한 국토 관리와 계획을 수립하기 위해 가장 먼저 선행되어져야 하는 것은 국토에 대한 올바른 조사와 정보의 획득이다. 원격탐사에 의한 국토조사방법은 적은 시간에 적은 인력을 동원하여 양질의 조사 결과를 얻을 수 있는 가장 합리적인 방법이다. 본 연구에서는 남한강 유역을 포함하는 1980, 1985, 1990, 1995 및 2000년대의 Landsat 영상을 이용하여 영상분류를 실행하고 토지피복 변화량을 분석하였으며 남한강 유역의 관리를 위한 유용한 정보를 제시하였다. 특히, 댐의 건설과 산업화 등에 기인하여 수역의 증가와 산림 및 농경지의 감소가 확연히 나타나 있음을 본 연구의 결과를 통해 알 수 있었다.
황사를 일으키는 원인인 사막화는 최근 50년간 중국 인구의 급격한 증가와 대규모 벌목, 개간으로 가속화 확대되고 있고 세계적으로 매우 중요한 문제이다. 따라서 원격탐사를 통해 중국 황사발원지들의 사막화 과정을 모니터링하는 것은 매우 중요하다. 2000년 이전에는 주로 고비사막과 황토고원에서 발생하던 황사가 2000년 이후에는 내몽골 고원과 만주부근에서 빈번하게 발원하고 있다. 본 연구에서는 변화하고 있는 지표를 파악하기 위하여 이전 황사발원지인 고비사막과 새로운 황사발원지로 주목받고 있는 만주에 대한 토지피복 비교 분석을 수행하였다. 이를 위해 1999년 (05.01-10.31)과 2007년 (05.01-10.31)의 SPOT/VEGETATION의 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 10-day 자료를 이용하여 NDVI패턴을 분석하였다. 또한 식생의 밀도에 따라 level로 분류하여 식생상태를 비교하였다. 그 결과 황사발원지들의 동진추세를 확인하였고, 최근 고비사막의 식생상태가 2000년 이전보다 호전되고, 만주는 이전보다 악화된 식생상태를 보였다. 또한 최근 우리나라에 영향을 주는 황사는 만주와 만주 주변 영향을 같이 받는 경향을 보였다.
유출에 대한 신속하고 정확한 예측은 수문 및 수자원 분야에 있어서 궁극적인 목표 중의 하나이며, 우리나라와 같이 강우에 대한 유출의 응답이 짧은 시간에 발생하는 경우에 무엇보다도 중요하다. 따라서, 토지이용변화 등에 의한 유출의 변화 및 감시를 포함하는 유역내의 수문 변수의 변화를 적절하게 고려할 수 있는 분포형 자료를 선호하게 된다. 이때 분포형 모형을 적용시키기 위해서는 강우의 공간특성을 알아야 하며, 각 격자별 강우량이 입력자료로 활용되어 각 격자별 유출특성을 파악하게 된다. Landsat TM 자료를 이용할 경우 분포형 모형을 위한 유역 내에 관련된 인자 및 식생, 토지피복 등의 자세한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 SCS의 유출곡선번호(CN)에 의한 방법을 이용하여 유효우량도를 작성하여 신속하게 유출의 감시가 가능하도록 하는 기법에 대하여 검토하였다. 호우시에 있어서 유효우량에 대한 시계열 자료는 본 기법을 통하여 분포형태로서 계산i과 수 있으며, 이 결과는 분포형 유출모형을 이용하여 유역 출구에서의 수문곡선을 산정할 수 있다.
본 연구는 최근 폭염 문제로 주목을 받고 있는 밀양시를 대상으로 토지피복과 지형과 같은 공간 특성이 폭염일수에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 폭염일수는 RCP 기반의 남한상세 기후자료(2000~2010년)를 활용하여 산출하였고, 토지피복유형은 2000년 토지피복도와 2005년, 2010년 환경부 중분류 토지피복도를 이용하여 시가화지역, 농업지역, 산림지역, 수역, 초지 및 나지로 유형을 재분류하였다. 지형특성은 공간해상도 30m급의 수치표고모델을 이용하여 계산된 지형위치지수로 분석하였다. 분석결과, 폭염일수는 2000년 평균 31.4일로 가장 많이 발생하였고, 2008년 26.9일, 2001년 24.2일, 2010년 24.0일 순으로 나타났다. 폭염일수는 농경지와 계곡부 일대, 도시 외곽지역에서 많아지는 것으로 분석되었다. 밀양시의 지형적 특성은 평지(19.7%) 보다는 경사지(51.6%)의 산악지역이 많은 것으로 나타났으며, 서쪽 일부지역은 대규모 계곡지역(12.2%)이 분포하는 것으로 확인되었다. 공간특성과 폭염의 상관성 분석 결과, 산림지역에서 폭염일수와 음의 상관성(-0.109)으로 나타나 폭염을 완화하는 요인으로 도출되었다. 지형적인 측면에서는 평지와 폭염이 양의 상관성(0.305)으로 나타났다. 이러한 결과들은 도시계획가와 환경관리자에게 토지개발과 지형변화가 폭염에 미치는 영향을 이해하는데 중요한 시사점을 제공할 수 있다.
본 연구의 목적은 다양한 공간해상도의 위성영상(Landsat + ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR, IKONOS 전정색 및 다중분광)을 비교하여 각 영상에서의 농업관련 정보의 분류기준을 파악하고자 하였다 여기서 농업관련 정보는 식별이 가능한 농업지역, 작물형태, 농업시설과 구조물을 대상으로 하였다. 그 결과는 국토지리정보원과 환경부의 분류기준과 비교하였으며, 본 연구에서 설정한 농업관련정보의 기준을 IKONOS 영상에 적용하여 농업관련 토지피복도를 작성하였다. IKONOS 영상에 대하여 분석된 결과는 KOMPSAT-2의 농업분야 활용에 적용될 것이다.
한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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pp.544-549
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1999
The objective of this study is to identify the applicability of land cover image classified by remotely sensed data ; Landsat TM merged by SPOT for hydrological applications such as SCS runoff estimation . By comparing the calssified land cover image with the statistical data, it was proved that hey are agreed well with little errors. As a simple application , SCS runoff estimation was tested by varying rainfall intensity and AMC with Soilmap classfied by hydrologica soil map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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