• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2006.03a
• /
• pp.206-209
• /
• 2006

강우-유출 모델링에 있어 토지피복/이용 상태는 중요한 입력변수로 사용되지만 기존의 다중분광영상을 이용한 분류에는 한계가 있다. 본 연구에서는 위성탑재 초분광영상인 Hyperion 영상의 분광혼합분석을 통해 도시지역의 수문학적 토지피복/이용 분류를 실시하였으며 분류등급의 기준은 널리 사용되고 있는 SCS 토지피복/이용 등급을 이용하였다. 정확도분석을 위해 항공사진을 디지타이징하여 불투수면적의 비율을 비교하였으며 분광혼합분석 결과와 항공사진에서 불투수면적의 비율은 유사하게 나타났다. 그러나 SCS의 분류등급은 미국을 기준으로 개발되었기 때문에 임계치를 이용하여 분류된 등급과 실제 항공사진판독의 결과가 일부 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.06a
• /
• pp.240-242
• /
• 2019

본 논문에서는 대한민국 국토에 대한 토지피복지도를 인공위성 영상으로부터 생성하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 합성곱 신경망을 이용하여 인공위성 영상의 각 패치를 4 종류의 토지 용도로 분류한다. 이후 인공위성 영상과 토지 용도 분류 결과를 조건부 랜덤 필드에 적용하여 픽셀 단위로 색상과 질감이 유사한 영역을 같은 토지 용도로 분류될 수 있도록 하여 정확한 토지피복지도를 생성한다. 현재 대한민국 국토에 대한 토지피복지도 생성을 위해 구축된 데이터 세트가 없기 때문에 본 연구에서는 합성곱 신경망 학습을 위한 데이터 세트를 직접 구축하였다. 이를 위해 환경공간정보 서비스 웹사이트로부터 인공위성 영상을 취득하고, 각 영상을 패치 단위로 나누어 토지 용도를 직접 분류하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 토지 용도 분류 합성곱 신경망의 성능을 평가하였으며, 최종 생성된 토지피복지도는 제안하는 방법이 효과적으로 토지 용도를 분류할 수 있음을 나타낸다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.441-441
• /
• 2012

본 연구의 목적은 북한지역에 적용할 수 있는 논벼 재배지역 추출 기법을 개발 및 적용하여 논 분포도를 작성하고, 정확도를 평가하는 것이다. 이를 위하여 북한에 적용 가능한 시계열 위성자료를 수집하고, 논벼 재배지역 추출을 위한 토지피복 분류 기법을 개발하여 북한의 논벼 재배지역 분포도를 작성하고자 한다. 최종적으로 작성된 논 분포도를 북한의 농경지 모니터링을 위한 기초 자료로 제공토록 한다. 본 연구에서는 시계열 NDVI를 적용한 객체기반 무감독 토지피복 분류 방법을 활용하여 북한의 황해남도 재령군을 대상으로 토지피복 분류와 논 지역을 추출을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 활용한 영상은 RapieEye로서 5개의 위성이 지구를 관측하고 있기 때문에 매일 동일한 지역의 영상을 폭넓게 획득할 수 있다는 장점이 있으며, Red, Green, Blue, Near Infra Red 밴드 외에 Red Edge 밴드에서 데이터를 획득하여 산림 모니터링, 농작물 모니터링 등에 효과적으로 활용할 수 있다는 특징이 있다. 먼저 2010년 4월, 6월, 9월 영상으로 각 영상의 NDVI를 산정하고 이를 활용하여 객체를 생성하였다. 다음으로 생성된 객체를 바탕으로 무감독 토지피복 분류를 수행하였고, 논 적합지역에 대한 지형 정보를 분류결과에 반영하여 최종적인 토지피복지도 및 논 지역 지도를 구축하였다. 본 연구결과는 원격탐사분야의 응용 기술을 확장하고, 향후 북한지역의 농산물 생산량 파악과 농업수자원 평가 분야에서도 폭 넓게 활용될 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.30 no.4
• /
• pp.511-524
• /
• 2014

In this study, we investigated the statistical occupations and interannual variations of land cover types over Northeast Asian region using the 12 years (2001-2012) MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) land cover data sets. The spatial resolution and land cover types of MODIS land cover data sets are 500 m and 17, respectively. The 12-year average shows that more than 80% of the analysis region is covered by only 3 types of land cover, cropland (36.96%), grasslands (23.14%) and mixed forests (22.97%). Whereas, only minor portion is covered by cropland/natural vegetation mosaics (6.09%), deciduous broadleaf forests (4.26%), urban and built-up (2.46%) and savannas (1.54%). Although sampling period is small, the regression analysis showed that the occupations of evergreen needleleaf forests, deciduous broadleaf forests and mixed forests are increasing but the occupations of woody savannas and savannas are decreasing. In general, the pixels where the land cover types are classified differently with year are amount to more than 10%. And the interannual variations in the occupations of land cover types are most prominent in cropland (1.41%), mixed forests (0.82%) and grasslands (0.73%). In addition, the percentage of pixels classified as 1 type for 12 years is only 57% and the other pixels are classified as more than 2 types, even 9 types. The annual changes in the classification of land cover types are mainly occurred at the almost entire region, except for the eastern and northwestern parts of China, where the single type of land cover located. When we take into consider the time scale needed for the land cover changes, the results indicate that the MODIS land cover data sets over the Northeast Asian region should be used with caution.

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2007.03a
• /
• pp.33-36
• /
• 2007

토지피복분류， 식생분류， 식물피복도 분류 등 원격탐사 영상자료의 주된 이용분야에서 지상자료는 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 가령 감독분류를 위한 training site 에 대한 측정이나 또는 분류 정확도 검증을 위한 측면에서도 지상측정은 반드시 필요한 부분이다. 본 논문에서는 피복분류 과정에서 반드시 필요한 지상측정을 위한 표본조사에서 유의하여야 할 통계학적 측면에서 고려해야 할 사항을 검토한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.1 no.1 s.1
• /
• pp.181-192
• /
• 1993

Image is composed of the digital numbers including information on natural phenomena, their condition and the kind of objects. Digital numbers change in geometric correction(that is preprocessing). This change of digital numbers gave an effect on results of land-cover classification. We intend to know the influence of resampling as classifying land-cover using the image reconstructed by geometric correction in this paper. Chun-cheon basin was selected the study area having most variable land-cover pattern in North-Han river valley and made on use of RESTEC data resampled in preprocessing. Land-cover is classified as six classes of LEVEL I using maximum likelyhood classification method. We classified land-cover using the image resampled by two methods in this study. Bilinear interpolation method was most accurate in five classes except bear-land in the result of comparing each class with topographic map. We should choose the method of resampling according to the class in which we put the importance in the image resampling of geometric correction. And if we use four-season's image, we may classify more accurately in case of the confusion in case of the confusion in borders of rice field and farm.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 2011.02a
• /
• pp.170-170
• /
• 2011

토지피복은 지표면의 물리적 상태 및 사용 용도에 따른 특성을 나타내는 기본적인 정보로 농업, 환경, 재해, 수자원 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 식생활동으로 인해 생기는 증산과 토양에서 일어나는 증발을 증발산이라 통칭하며, 이의 정확한 산정은 수리, 수문학적 유역 분석에 중요하다. 정확한 증발산의 산정을 위해서는 기압, 온도 등 기상 인자의 역할이 중요하지만 토지피복 특성 역시 증발산에 큰 영향을 주므로 중요한 요소 중 하나이다. 이는 인간의 활동에 의해 점차적으로 빠르게 변화하는 추세이므로 인공위성 영상을 이용하여 효율적인 정보의 취합 및 관리가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 Landsat 5 TM(Thematic Mapper) 영상을 기반으로 무감독 분류법을 이용하여 ISODATA Training과 Masking기법을 사용하여 한강 유역의 토지피복도를 산정하였다. 본 연구에서는 연구 대상 지역의 영상을 사용하였고, 토지의 분류는 수역, 시가, 나지, 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지로 분류하였다. 그 결과 우리나라의 대다수를 이루는 수역, 시가, 산림, 농지에 대한 높은 정확도를 갖는 토지피복도를 얻을 수 있었으며, 이는 군사경계 외부의 지역도 포함된 결과이다. 단, 나지와 습지, 초지 부분의 정확도는 비교적 떨어지나, 우리나라의 토지특성상 많은 비율을 차지하고 있지 않으므로 신뢰할 만한 결과라 할 수 있겠다. 이 결과와 외부 자료를 이용하여 보다 향상된 토지피복도를 만들 수 있을 것이다. 이를 토대로 군사지역 등 접근이 어려운 지역의 토지피복 현황을 파악하여 정확한 증발산 산정에 도움이 되고자 한다.

• Spatial Information Research
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.67-80
• /
• 2007

The land cover map represent the state of earth surfaces. It can be used as basic data to explore present conditions of earth surfaces and develop future plans for local areas. To produce the land cover map with efficiency, gathering geographic information from satellite images is important. Exporting, building, and managing processes on the land cover information are needed as well. In this study we aim to review the producing process of the level-2 land cover map in detail and enhance it. h present status of the producing process of the land cover map in Korea is reviewed, problems of the process are explored, and measures for improving it are proposed. The criteria for fixing boundaries and providing attributes for the land cover map are proposed. This proposed criteria may solve problems in a present producing process. The improving measures proposed in this study should be continuously revised in future studies.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.33 no.6_2
• /
• pp.1089-1100
• /
• 2017

This paper presented a method using past land cover maps in image segmentation and training set collection for updating land cover maps. In this method, the object boundaries in past land cover maps were used for segmenting image clearly. Also, the classes of past land cover maps were used to extract additional informative training set from the initial classification result using a small number of initial training set. To evaluate the applicability of proposed method, a case study for updating land cover maps was carried out using middle-level land cover maps and WorldView-2 image in the Taean-gun, South Korea. As a result of the case study, the confusions between urban and barren, paddy/dry field and grassland in the initial classification result were reduced by adding training set. In addition, the object segmentation using boundaries of past land cover map cleared land cover boundaries and improved classification accuracy. Based on the result of case study, the proposed method using past land cover maps is expected to be useful for updating land cover maps.

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2001.03a
• /
• pp.133-138
• /
• 2001

최근 문화 및 통일협력 교류등으로 인하여 북한에 대한 사회적인 관심이 날로 증가하고 있 는데 반하여 북한의 폐쇄성으로 인한 북한에 대한 정보는 매우 미비한 실정이다. 이러한 시 점에서 북산지역에 관한 토지이용도나 토지피복도는 북한의 실정을 이해하는데 매우 유용하 게 사용될 수 있으며 기본적인 기반자료로서의 역할을 할 수 있다. 토지 이용구분은 토지의 물리적 특성보다는 인간의 이용목적에 기반을 둔 분류체계로서 확실한 특정 토지 이용 정보 를 획득하기 위해서 현지조사나 항공사진판독 등에 주로 의존한다. 하지만 현재 북한의 경 우는 접근이 불가능하므로 토지 이용도의 제작이 불가능한 실정이며, 따라서 토지이용도 보 다는 토지피복도의 제작이 보다 현실적 접근이라 할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT EOC 영상에 나타난 북한의 토지피복 특성을 파악하고 EOC 영상으로 판독 가능한 북한 토 지피복의 판독 특성의 기준을 제시하는 것을 목적으로 한다. Landsat TM 영상과 SPOT 영 상, 북한의 1:50000 지형도를 참고자료로 하여 EOC 영상을 육안 판독한 결과 다락밭, 비탈 밭 등과 같은 남한에서는 볼 수 없는 다른 피복들이 존재하였다. 이와 같은 피복을 포함한 북한의 자연환경과 지형구조 등을 고려한 북한의 각 토지 피복의 판독특성을 정의하고 북한 에 적합한 토지피복 분류체계를 수립하였다.