Park, Wook;Park, Sung-Hwan;Jung, Hyung-Sup;Won, Joong-Sun
대한원격탐사학회지
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제35권1호
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pp.39-55
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2019
In this study, we have proposed an improved method to detect forest fires by correcting the reflected signals of day images using the middle-wavelength infrared (MWIR) channel. The proposed method is allowed to remove the reflected signals only using the image itself without an existing data source such as a land-cover map or atmospheric data. It includes the processing steps for calculating a solar-reflected signal such as 1) a simple correction model of the atmospheric transmittance for the MWIR channel and 2) calculating the image-based reflectance. We tested the performance of the method using the MODIS product. When compared to the conventional MODIS fire detection algorithm (MOD14 collection 6), the total number of detected fires was improved by approximately 17%. Most of all, the detection of fires improved by approximately 30% in the high reflection areas of the images. Moreover, the false alarm caused by artificial objects was clearly reduced and a confidence level analysis of the undetected fires showed that the proposed method had much better performance. The proposed method would be applicable to most satellite sensors with MWIR and thermal infrared channels. Especially for geostationary satellites such as GOES-R, HIMAWARI-8/9 and GeoKompsat-2A, the short acquisition time would greatly improve the performance of the proposed fire detection algorithm because reflected signals in the geostationary satellite images frequently vary according to solar zenith angle.
항공사진을 이용해 산지토사재해 구간의 DTM(Digital Terrain Model)을 제작할 경우 수목이 재해구간을 가리는 경우가 많아 연속적이고 정밀한 DTM을 얻기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 해결해 보고자 디지털항공사진을 이용하여 moving window 형태의 필터링방법을 제시하였으며 DTM을 추출하였다. 또한 산지토사재해 구간에서 적정한 필터링의 window 크기에 따른 수목영향제거의 효과를 알아보기 위해 상용 수치사진측량 S/W인 Socet set의 Adaptive 필터링한 DTM과 LiDAR(Light Detection And Ranging)에서 획득한 DTM을 비교하였다. 그 결과 LiDAR에서 획득한 DTM보다는 정확도가 낮았지만 Adaptive 필터링보다는 정확도가 약 6m 정도 높은 결과를 얻을 수 있었다.
The purpose of this article is to examine land use change in the fringe area of a metropolitan city through multi-temporal data analysis. Change detection has been regarded as one of the most important applications for utilization of remotely sensed imageries. Conventionally, two images were used for change detection, and Arithmetic calculators were generally used on the process. Meanwhile, multi-temporal change detection for a large number of images has been carried out. In this paper, a digital land-use map and three Landsat TM data were utilized for the multi-temporal change detection Each urban area map was extracted as a base map on the process of multi-temporal change detection. Each urban area map was converted to bit image by using boolean logic. Various urban change types could be obtained by stacking the urban area maps derived from the multi-temporal data using Geographic Information System(GIS). Urban change type map was created by using the process of piling up the bit images. Then the urban change type map was compared with each land cover map for the change detection. Dalseo-gu of Daegu city and Hwawon-eup of Dalsung-gun, the fringe area of Daegu Metropolitan city, were selected for the test area of this multi-temporal change detection method. The districts are adjacent to each other. Dalseo-gu has been developed for 30 yeais and so a large area of paddy land has been changed into a built-up area. Hwawon-eup, near by Dalseo-gu, has been influenced by the urbanization of Dalseo-gu. From 1972 to 1999, 3,507.9ha of agricultural area has been changed into other land uses, while 72.7ha of forest area has been altered. This agricultural area was designated as a 'Semi-agricultural area'by the National landuse Management Law. And it was easy for the preserved area to be changed into a built-up area once it would be included as urban area. Finally, the method of treatment and management of the preserved area needs to be changed to prevent the destruction of paddy land by urban sprawl on the urban fringe.
본 연구는 DMZ 및 민통선지역의 토지피복 변화양상을 생태학적 측면에서 파악해보는데 목적을 두고 있다. 한반도 허리를 가르는 대상형 지역인 DMZ에 대하여 남북간 왕래가 잦은 서부지역에 대하여 토지피복특성을 파악해 보았는데, 비접근지역인 연구지역 특성상 본 연구에서는 위성영상자료를 활용하여 토지피복의 현황 및 변화특성을 파악해 보았다. '80년대 중반(Landsat TM, '87.05.20) 및 2000년대 초반의 영상(Landsat ETM+, '02.06.06)을 활용함으로써 최근 15년 동안 토지피복이 어떻게 변화했는지 파악하였으며, 생태적 가치가 큰 DMZ 지역의 토지피복 분류정확도를 높이기 위하여, 선형분광혼합화소분석(linear spectral mixture analysis : LSMA)을 이용하였다. 이 분석법은 하나의 화소를 단일한 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리, 각 화소의 토지피복의 혼합정도를 세분화 한 후 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 화소값 별로 분할영상(fraction image)을 생성하였는데, 본 연구에서는 식생, 토양, 수문의 3가지 화소에 대한 분할영상을 생성하였다. 분석결과 토지피복 가운데 산림지역의 면적이 가장 많은 감소를 가져왔는데, 남한지역의 경우 산림의 $39.04km^2$가, 북한지역은 $52.37km^2$가 다른 토지피복으로 변화되었다. 농경지의 경우 북한은 농경지 면적의 $56.15km^2$가 나대지로 변화되었는데, 이는 남한에 비하여 농경지 관리가 소홀하여 나대지 상태로 방치되고 있음을 알 수 있다. 공간적인 측면에서 볼 때, 민통선지역의 경우 전반적으로 토지피복의 변화가 나타나고 있으며, DMZ 내부의 경우도 장단반도 주변지역, 파주시 및 북한 판문군지역의 경우 그 변화가 민통선지역과 비슷한 양상을 보이고 있다.
산불은 지표 에너지 균형, 사회 및 환경에 중대한 위협을 미치며, 사회경제적 손실을 일으킨다. 한편, 현재까지 널리 사용되고 있는 다중분광 위성 영상 기반 산불 피해 탐지 알고리즘은 구름으로 인한 반사도 오염으로 인해 시의적절한 산불 정보를 얻기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 구름에 영향을 받지 않는 유럽우주국의 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료로부터 2019년 4월 초에 발생한 남한 강원도의 강릉·동해, 고성·속초 및 인접한 북한의 두 산불 발생 지역을 대상으로 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA)을 포함하는 일련의 전 처리 및 K-means clustering을 이용하여 산불 피해 면적을 탐지하였다. 추정된 산불 면적은 국립산림과학원에서 남한의 두 산불에 대해 제공한 산불 피해 면적 및 강도 참조자료 및 산불 피해 탐지에 널리 사용되는 dNBR (differenced Normalized Burn Ratio)을 사용하여 검증하였다. 국립산림과학원의 참조자료 기반 검증에서 강릉·동해와 고성·속초 산불에 대해 평균 약 86%의 정확도를 보였다. dNBR을 사용한 검증에서는 남한 및 북한의 지역 모두에 대해 평균 약 84%의 정확도를 보였다. 이때, 산불 강도가 강할수록 산불 면적 탐지 성능이 높고 반대로 산불 강도가 약할수록 산불 면적 탐지 성능이 낮은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증된 SAR 영상을 이용한 PCA 및 K-means clustering 기반 탐지 알고리즘이 추후 구름의 영향이 크고 작은 산불이 빈번하게 발생하는 한반도에 대하여 신속한 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
원격탐사(遠隔探査), 지리정보(地理情報)시스템 및 산림경영기술(山林經營技術)의 발달(發達)과 함께 산림조사(山林調査) 및 경영(經營)에 있어서 신경향(新傾向)이 대두(擡頭)되고 있다. 이러한 기술(技術)들은 서로간에 개별적(個別的)인 것은 아니다. 컴퓨터의 자료처리능력(資料處理能力)이 증대(增大)되고 가격(價格)이 감소(減少)함으로 해서 수치원격탐사(數値遠隔探査)는 보다 실질적(實質的)으로 응용(應用)되어질 수가 있다. 이러한 발달(發達)로 화상분석(畫像分析)시스템 및 지리정보(地理情報)시스템 등은 마이크로컴퓨터를 이용(利用)하여 처리(處理)할 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 이러한 원격탐사기술(遠隔探査技術)과 지리정보(地理情報)시스템은 점차적(漸次的)으로 접목(接木)되어져, 중앙기관(中央機關) 및 지방부서(地方部暑)에서도 이를 이용(利用)한 실질적(實質的)인 업무활용(業務活用)이 시도(試圖)되고 있다. 본교(本橋)에서는 원격탐사기술(遠隔探査技術)의 현황(現況)과 산림조사(山林調査) 및 경영(經營)에의 응용(應用)에 관하여 고찰(考察)하였다. 지역적(地域的) 생물다양성분석(生物多樣性分析)을 위해 가용(可用)한 원격탐사자료(遠隔探査資料)에 대한 상대적(相對的) 장단점(長短點)을 요약(要約)하였으며, 토지이용(土地利用) 및 피복도(被覆圖) 작성(作成)에 적합(適合)한 랜샛 MSS와 TM 그리고 SPOT 등의 자료(資料)에 국한(局限)하여 고찰(考察)하였다.
본 연구의 목적은 북한 지역을 대상으로 위성영상과 공간자료를 이용하여 재조림 CDM의 정의에 적합한 대상지 선정 방안을 제시하는데 있다. 재조림 CDM이 가능한 대상지는 1990년 이전부터 현재까지 산림이 아닌 지역으로 규정되어 있다. 연구대상지역은 북한 함흥 지역이며, 1988년 9월 27일 취득된 Landsat TM 영상과 2007년 9월 24일 취득된 SPOT Pan-sharpened 영상의 두시점 영상을 이용하였다. 두시점의 영상에 대해서 각각 영상분류를 실시하여 산림황폐지(무립목지, 개간산지, 산간나지)를 구분하였다. 그리고 두 영상분류 결과를 이용한 변화탐지 분석을 수행하여 잠재적인 재조림 CDM 대상지를 도출하였다. 영상분류 결과, 19년간 산림의 1,214 ha가 개간산지, 농경지 또는 산간나지로 변화된 것으로 분석되었다. 분석 결과, 2,245 ha가 재조림 CDM의 정의에 부합하는 것으로 나타났으며, 전체 잠재적 재조림 CDM 대상지 중 79.2%가 개간산지로 나타났다. 분석된 잠재적 재조림 CDM 대상지에 대하여 지형 및 접근성 분석을 통해 적합성 지수를 산출하였고 대상지를 적합성에 따라 등급화하여 사업우선 순위의 선정 등에 활용할 수 있도록 하였다.
도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
벼는 전 세계 주요 식량 자원 중 하나이며, 특히 아시아 지역에서 벼 경작이 활발히 이루어지고 있다. 벼를 경작하기 위한 논은 다른 작물과 달리 모내기전에 논에 물을 가둬두며, 많은 양의 물이 관개용수로 사용된다. 따라서 신뢰도 있는 관개시기 및 논의 탐지는 효율적인 수자원 관리 및 물 수지 분석을 위해 반드시 필요한 요소이다. 본 연구에서는 MODIS 자료로부터 산출된 개선된 식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI)와 지표수분지수(Land Surface Water Index, LSWI)를 활용하여 관개시기와 논의 공간분포탐지를 실시했다. 한국의 이천 연구지와 일본 Mase 연구지를 대상으로 MODIS 기반의 관개시기 탐지 결과 관측자료와 각각 1일과 8일정도의 차이를 나타냈다. 이 결과는 MODIS 8일 단위 자료의 오차범위 내에서 신뢰도 있는 관개시기 탐지 결과를 나타낸 것으로 판단된다. 또한 관개시기 탐지 결과를 토대로 한국 전체를 대상으로 MODIS 기반의 논을 탐지하고 환경부 토지피복도의 논과 비교하였다. 그 결과, 논이 넓게 분포한 지역에서는 MODIS가 과대평가하는 결과를 나타냈으며, 규모가 작은 논에 대해서는 과소평가하는 결과를 나타냈다. 이는 MODIS 자료의 공간해상도(500m)가 한국 논의 규모를 표현할 정도로 세밀하지 못한 점과 산림, 도시, 호수 및 강 등을 제거하는 과정에서 오차가 발생했을 것으로 판단된다. 또한 Xiao et al.(2005)이 제안한 LSWI에 대한 임계값(+0.05)은 중국을 대상으로 개발된 값으로, 한국 논의 토지피복 복잡성을 잘 반영하지 못하여 오차를 발생시킨 것으로 사료된다. 따라서 신뢰도 있는 관개시기 및 논 탐지를 위해서는 한국 논의 규모 및 토지피복의 이질성을 체계적으로 고려한 LSWI의 임계값을 개발하여 적용할 필요가 있다.
본 연구에서는 1985년 10월 Landsat TM 자료와 팬크로매틱 영상인 2000년 1월 KOMPSAT-1 EOC 자료를 사용하여 각각 토지피복분류를 행하고 도시의 변화 검출을 시도하였다. 다중분광영상인 Landsat TM 자료는 30m 공간해상도로서 토지피복, 식생분류, 도시성장 분석 등의 정보 추출에 유용한 것으로 이미 널리 인식되어 있는 반면, KOMPSAT-1 EOC 자료는 6.6m의 팬크로매틱 고해상도 영상으로서 이 영상으로부터 어느 정도 토지피복분류를 수행할 수 있는가를 분석하고자 하였다. 연구 결과, KOMPSAT EOC 자료가 Landsat TM 자료에 비하여 더 높은 분류도를 나타내었으며, 1985년부터 2000년 사이에 대상도시의 시가지는 4배로 확장된 반면 산림지는 되었고 15~27%, 농경지는 28~45% 축소된 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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