• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.266-266
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• 2012

오늘날 도시는 인간 중심적으로 환경을 고려하지 않은 채 개발위주의 발전이 계속되고 있으며 도시화가 진행됨에 따라 도심지에 콘크리트와 아스팔트의 비율이 증가하고 농경지와 녹지가 감소하는 등 도시주변의 피복 변화가 빠르게 일어나고 있다. 이와 같이 열 환경을 고려하지 않은 도시의 급성장은 각종 인공 열과 대기오염 물질의 증가와 함께 도시상공의 기온을 상승시켜 도시의 기온이 주변 지역보다 높아지는 열섬현상의 원인이 되고 있다. 이에 따라 최근 미국, 유럽 등의 선진국을 비롯하여 아시아지역에서도 도시열섬현상 대책수립이 활발히 진행되어오고 있으며 국내에서도 열섬완화 대책 수립의 중요성이 인식되고 있다. 그러나 자연토지피복은 농경지, 나지, 수면과 같은 다양한 종류의 피복으로 구성되며 각 피복특성에 따라 도시내부에 영향을 미치는 정도가 다르게 나타나므로 도시계획에 반영될 수 있는 자연피복의 종류와 피복비율의 적정조합을 도출할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 청주시를 대상으로 농경지를 포함하는 녹지의 감소, 공업단지의 증가에 따른 열 환경 영향을 분석하기 위하여 청주시의 연도별 토지피복 분포 현황과 과거 기상자료를 통해 토지피복 분포변화에 따른 온도 변화를 조사하였다. 토지피복은 농경지, 녹지, 주거지, 공업 단지 및 수역으로 분류하였으며, 대상지역의 기후 특성 파악을 위하여 청주시 총 면적에 대한 면적비율의 증감추이와 그에 따른 온도 변화를 정량적으로 파악하였다. 그 결과, 청주시는 녹지의 경우 정체 또는 감소추세를 나타낸 반면 공업단지는 지속적인 증가추세를 나타내었다.

• Asian Journal of Turfgrass Science
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• v.15 no.4
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• pp.181-186
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• 2001

In this study, we observed air temperature to make clear that land coverage condition and forest form has a certain relationship to air temperature in a day in various green space. And with revolution analysis, interpreted relationship of air temperature distribution in the green space, of land coverage rate and air temperature, of volume of tree and temperature. With this experimental result, propose green plan, taking into consideration lower effect of air temperature. In this result lower zone is formed in forest and water area, higher zone is done in paved surface and barren ground. And arbor＋subarbor area, water area sur-rounded forest and small river is formed relative lower air temperature. In my opinion to promote efficiency lower air temperature area, it is need to make water area surrounded forest, to make forest form lower air temperature 2∼3 layer forest. Lower air temperature effect is in order of arbor, subarbor, shrub and is proportioned increasing of tree.

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

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.4
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• pp.511-524
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• 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 Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.140-140
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• 2016

수분 이용효율(Water Use Efficiency, WUE)은 식생이 흡수한 수분 중 증발산에 이용한 비율로, 육상생태계의 수문학적 순환 및 탄소 순환의 기능을 측정할 수 있는 중요한 지표이다. 또한 이는 특정 지역의 기후 조건이나 토지 피복과 같은 다양한 요인에 따라 변할 수 있다. 본 연구에서는 한반도에서 2010년부터 2014년까지의 기후 요인(강수, 기온)과 토지 피복에 따른 WUE의 변화를 살펴본다. MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 기반 총일차생산성(Gross Primary Productivity, GPP), 증발산량(Evapotranspiration, ET), 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI)와 Willmot의 기상자료 등 대상지역에 대한 격자 자료를 사용한다. 구체적으로 숲, 초원, 농지와 같이 다양한 토지 피복 조건에 대한 월간 및 연간 WUE(=GPP/ET)를 산정하고, 이의 LAI나 기후 조건(강수, 기온)과의 관계를 분석하고자 상관성 및 요인 분석을 진행한다. 기후 조건 및 토지 피복 조건을 고려한 15년간 한반도에서의 WUE의 변화에 대한 분석은 앞으로의 수자원 관리 및 산림 정책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1263-1268
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• 2010

불투수면 비율은 유역의 건전성을 나타내는 중요한 지표로서 도시화에 따른 도시유출의 특성을 추적하는 모델에서 널리 이용되어 왔고, 기존의 많은 연구를 통해서 수환경과의 밀접한 관계가 검증되었다. 불투수율은 비교적 쉽고 빠르게 측정할 수 있으며 유역계획에서 여러 가지 대안 적용이 가능하다는 점에서 유용한 지표로 이용되고 있다. 오늘날 토지이용변화로 인해 발생하는 유역생태계 변화 분석 등은 시, 공간적 제약으로 인해 명확하게 이루어지지 못하고 있어 인간활동에 의한 토지이용의 파편화(Fragmentation)가 어느 정도 발생하고 있는가를 파악하고, 이를 토대로 파편화에 따른 영향을 최소화하거나 사전에 예방하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 경관분석 프로그램인 FRAGSTATS의 적용을 위한 경관요소로서 토지피복을 선정하여, 불투수면을 나타내는 시가화지역과 투수면을 나타내는 산림지역을 대상으로 1) 갑천 유역의 토지피복 변화에 따른 경관구조, 변화 양상을 분석하고, 2) 갑천 유역 내 6개 단위유역별로도 경관 생태학적 지표를 선정하여 이를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.744-744
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• 2012

불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로 도시화율 추정 및 유역의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 특히, 수문학적 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 불투수율이 증가할수록 침투량이 감소하여 첨두유출량은 증가하고 도달시간은 짧아진다. 최근에는 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수율의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 위성영상을 이용한 불투수층의 추정은 고해상도 영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 즉, 분류된 토지피복에 근거하여 불투수율을 산술적으로 계산하거나 분광혼합기법 및 회귀 트리기법 등 다양한 방법에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 Sub-pixel 분류기법을 위성영상에 적용하여 섬강유역의 불투수율을 추정하고자 한다. Sub-pixel 분류는 기존 분류기법들이 다양한 토지피복이 혼합된 화소에 대해서도 가장 비중이 높은 토지피복 하나로 분류하던 것을 개선한 방법으로 fuzzy 이론을 적용하여 최소 20% 이상의 비율을 점유하는 항목 모두를 구분하여 분류하는 기법이다. 이를 위해 섬강유역의 Landsat TM 영상을 수집하고 환경부의 토지피복도와 지질도를 참조하여 트레이닝 자료를 수집하였다. 또한 결과에 영향을 미칠 수 있는 구름은 전처리를 통하여 제거하고 수집된 트레이닝 자료에 Sub-pixel 분류기법을 적용하여 섬강유역의 불투수율을 공간분포도로 작성하였다.

• Asian Journal of Turfgrass Science
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• v.15 no.3
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• pp.111-118
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• 2001

We observed air temperature and relative humidity in the green space why this research graspes effect of climate relax by coverage condition and height difference tree in green space of the 4ha scale. With this data, analyzed relationship of coverage and air temperature or relative humidity distribution, number of tree and climate relax by revolution analysis. In this result, higher zone formed barren area, lower zone did forest and surround grassland. Relative humidity have corresponding type of air temperature distribution. higher air temperature zone was lower humidity and lower zone was higher humidity. Coverage condition effect climate relax by increasing forest and grassland. and increasing number of tree effect climate relax no related hight of tree. This efficiency order of an arbor, subarbor.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.112 no.3
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• pp.267-279
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• 2023

This research assessed the feasibility of using high-resolution aerial images and deep learning algorithms for estimating the land-use and land-cover areas at the Approach 3 level, as outlined by the Intergovernmental Panel on Climate Change. The results from different sampling densities of high-resolution (51 cm) aerial images were compared with the land-cover map, provided by the Ministry of Environment, and analyzed to estimate the accuracy of the land-use and land-cover areas. Transfer learning was applied to the VGG16 architecture for the deep learning model, and sampling densities of 4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, and 250 × 250 m were used for estimating and evaluating the areas. The overall accuracy and kappa coefficient of the deep learning model were 91.1% and 88.8%, respectively. The F-scores, except for the pasture category, were >90% for all categories, indicating superior accuracy of the model. Chi-square tests of the sampling densities showed no significant difference in the area ratios of the land-cover map provided by the Ministry of Environment among all sampling densities except for 4 × 4 km at a significance level of p = 0.1. As the sampling density increased, the standard error and relative efficiency decreased. The relative standard error decreased to ≤15% for all land-cover categories at 1 × 1 km sampling density. These results indicated that a sampling density more detailed than 1 x 1 km is appropriate for estimating land-cover area at the local level.