• 한국산림과학회지
• /
• 제94권6호
• /
• pp.481-487
• /
• 2005

이 연구에서는 지표화 중심의 산불확산예측 알고리즘을 기반으로 GIS 환경에서 운용이 가능한 지표화 확산예측모델을 개발하였다. 이 모델은 지형, 연료, 기상 등 산불환경인자를 분석하고 입력하는 부분과 시간에 따라 확산속도, 화선에서의 산불강도, 연소면적을 예측하는 지표화 확산예측 부분, 마지막으로 예측결과를 사용자에게 제시하는 출력 부분으로 구성되었다. 산불확산속도를 계산하기 위해서 산불행동에 영향을 미치는 산불환경인자중에서 지형인자는 경사, 기상인자는 풍속, 풍향, 실효습도를 고려하였다. 또한 연료인자는 수치임상도를 이용하여 연료깊이, 연료량, 소화습도를 계산할 수 있는 연료모듈을 개발하여 입력되도록 하였다. 연료습도는 실효습도, 최고온도, 강수량, 일일 적산량의 함수관계로 추정하였다. 모델을 2002년 청양에서 발생한 산불에 적용한 결과 확산속도에 대해 61%의 일치도를 보였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.85-92
• /
• 2016

토지 개발 인허가 기준에는 중요 요소로서 경사도가 포함되어 있다. 토지 적성 평가 지침, 산지전용허가기준 등에는 수치지형도상 평가대상 토지의 평균경사도를 측정하여 경사도로 사용하며, GIS를 적용할 수 있다고 규정되어 있다. 입력 자료로는 국토지리정보원의 1/5,000 수치지형도 외에 한국토지정보시스템 전산자료를 활용 가능한 자료로 예시하고 있다. 경사도 계산에는 수치지형도의 등고선을 이용한 방법, 이를 DEM으로 변환하여 이용하는 방법 등 다양한 방법이 제시되고 있으나 표준화된 경사도 계산 방법은 제시되지 못하고 있어 실무에서 혼란이 발생하고 있다. 이러한 혼란을 감소시키기 위하여 본 연구에서는 표준화된 경사도 계산 방법과 적정 해상도를 결정할 수 있는 방안을 제안하고자 하였다. 경사도 계산에 사용되는 여러 방법을 분석한 결과, 지형의 복잡성을 고려하여 결정된 해상도를 가진 DEM을 만들어 유한차분법을 이용하여 평균경사도를 계산하는 개선된 방안을 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.234-243
• /
• 2022

우리나라에서 우박에 의한 피해는 매년 발생하고 있으며, 특히 농업 분야의 경우 노지 작물과 재배 시설에 치명적인 손실을 입히고 있다. 이러한 우박 피해를 최소화하기 위해 국내 주산지 분포와 작물 생육에 맞춤화 된 우박정보 서비스 시스템의 개발이 필요하다. 그러나 우박의 관측은 다른 기상 변수에 비해 상대적으로 많은 어려움이 따르고 자료도 시공간적으로 불균일성이 크며 산발적이다. 이에 본 연구는 우박정보 서비스 시스템 개발의 일환으로 우박 발생에 대한 시·공간 분포를 파악하기 위해 자연과학적 자료인 기상청 목측자료와 사회과학적 자료인 신문기사 자료를 통합한 우박 관측 DB를 구축하고, 이를 기반으로 우박위험지도를 제작하였다. 이러한 다학제적 우박 자료 융합을 통해 우박 자료의 공백기간과 공백지역에 대해서 보완이 될 수 있었다. 지역별 우박 발생 시기와 빈도 및 크기에 대해 분석한 결과, 최근으로 올수록 크기가 큰 우박의 비중이 증가하였고, 발생 시간은 상승기류가 잘 형성되는 오후 시간대에 주로 분포하였다. 강원, 경북, 충북 등 남한의 북동쪽과 일부 내륙 지역이 더 자주 발생하였고, 겨울에는 북쪽 해안과 일부 내륙 지역에 주로 싸락 우박이 발생하였다. 통합 자료를 이용하여 제작한 우박 위험지도를 통해 1970~2018년 기간의 전국적인 발생 분포 특성과 극값들이 제시되었다. 이번 연구에서 제작된 우박위험지도는 작물 재배적지 선정과 생육 관리에 다학제적인 응용기후 자료로서 도움을 줄 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
• /
• pp.181-183
• /
• 2006

Digital topographic map in Korea contains layers of spatial and attribute data for 8 land features such as railroads, watercourses, roads, buildings and etc. Some of the layers such as building and forest don't include any information about height, which can be just prepared by interpretation of remote sensed data or field survey. LiDAR(Light Detection And Ranging) data using active pulse and digital camera provides data about height and form of land features. LiDAR data can be used not only to extract the outline of land features but also to estimate the height. This study presents technical availability for extraction and estimation of land feature's outline and height using LiDAR data which composes of natural and artificial land features, and digital aerial photograph which was taken simultaneously with the LiDAR. The estimated location, outline and height of land features were compared with the field survey data, and we could find that LiDAR data and digital aerial photograph can be a useful source for estimating the height of land features as well as extracting the outline.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
• /
• 제1권1호
• /
• pp.74-82
• /
• 2020

Predictions of suitable habitat areas can provide important information pertaining to the risk assessment and management of alien plants at early stage of their establishment. Here, we predict the invasion potential of Muhlenbergia capillaris (pink muhly) in South Korea using five bioclimatic variables. We adopt four models (generalized linear model, generalized additive model, random forest (RF), and artificial neural network) for projection based on 630 presence and 600 pseudo-absence data points. The RF model yielded the highest performance. The presence probability of M. capillaris was highest within an annual temperature range of 12 to 24℃ and with precipitation from 800 to 1,300 mm. The occurrence of M. capillaris was positively associated with the precipitation of the driest quarter. The projection map showed that suitable areas for M. capillaris are mainly concentrated in the southern coastal regions of South Korea, where temperatures and precipitation are higher than in other regions, especially in the winter season. We can conclude that M. capillaris is not considered to be invasive based on a habitat suitability map. However, there is a possibility that rising temperatures and increasing precipitation levels in winter can accelerate the expansion of this plant on the Korean Peninsula.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.100-118
• /
• 2015

본 연구는 위성영상을 이용하여 객체기반 토지피복 분류도를 구축하고 공간통계기법을 통하여 토지피복의 분류항목별 분포패턴을 파악하였다. 객체기반 분류는 분광정보, 질감정보, 분광정보와 질감정보의 조합에 의하여 각각의 토지피복 분류도를 구축하였으며, 정확도 평가를 통하여 최적의 토지피복 분류도를 선정하였다. 또한, 토지피복의 분류항목별 공간적 분포패턴을 파악하기 위하여 핫스팟 분석을 실시하여 정량화하였다. 객체기반 분류를 위한 최적의 가중치는 Scale 52, Shape 0.4, Color 0.6, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였다. 토지피복 분류도는 분광정보와 질감정보의 조합을 사용하였을 때, 전체 분류정확도가 가장 높았으며, 특히 밭과 시설재배지, 나지의 경우 분광정보만을 사용하였을 때 보다 정확도가 약 12% 이상 증가하였다. DMZ일원의 분류항목별 면적비율은 산림 > 논 > 교통시설 > 초지 > 밭 > 나지 > 건물 > 수역 > 시설재배지 순으로 높았으며, 특히, 양구군의 밭과 교통시설은 민간인통제선 이북지역, 철원군의 밭, 인제군의 산림과 교통시설은 민간인통제선 이남지역에서 주로 분포하는 것으로 나타났다. 분류항목별 분포 패턴의 경우, 농업과 관련된 논, 밭, 시설재배지의 핫스팟(hot spot)은 철원군의 평야 지역과 양구군의 분지 지역에 집중 분포하였다. 나지, 수역, 건물, 도로의 핫스팟 지역은 농업과 관련된 핫스팟 지역과 분포 패턴이 유사한 반면, 산림과 초지의 핫스팟 지역과는 분포 패턴이 상이하였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.21-27
• /
• 2013

최근 탄소 흡수원으로 산림자원의 체계적인 관리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 도심지역에서의 산림자원은 탄소 흡수원 뿐만 아니라 도시자연의 환경개선 기능은 물론 사회적 정서적 측면에서도 중요한 역할을 한다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 항공영상과 KOMPSAT-2 위성영상의 이용하여 도심지역내 산림 영역의 수종 분류를 수행하기 위하여 고해상도의 항공영상과 위성영상의 NIR밴드의 영상재배열을 수행하였으며 NDVI 등 9개의 다양한 식생지수를 분산분석을 통해 임상단위로 수종을 구분하였다. 또한 산림청에서 제공하는 임상도를 이용하여 본 연구에서 구분된 수종과 비교 분석을 수행하였다. 이와 같은 식생분류 결과를 바탕으로 도시지역 내 식생관리를 위한 기초자료를 구축하고자 하였다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제52권1호
• /
• pp.95-104
• /
• 2022

본 연구는 2019년 4월 4일 강릉시 옥계면에서 발생한 산불 피해지역의 정확한 면적을 구하는 것을 목적으로 한다. 우리나라의 산림은 경사도가 존재하고 있으므로 평면적이 아닌 경사를 고려한 표면적을 구해야 한다. 국토지리정보원에서 제공하고 있는 DEM과 산림청에서 제공하는 제5차 수치임상도를 사용하였다. DEM에서는 각 화소의 중심점을 생성하고 모든 점을 연결하였다. 이때 연결선의 길이는 화소의 공간해상력과 cosine값을 통해 결정되며 높이값과 함께 표면적을 구하며, 이를 Slope-Aspect 알고리즘이라 한다. 산림의 표면적과 평면적을 나무의 수종, 산림의 종류에 따라 나타냈으며 이들의 정량적인 수치 차이를 통해 본 연구의 유효성을 입증하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
• /
• pp.302-305
• /
• 2004

The aim of this study is to apply and crossvalidate a spatial logistic multiple-regression model at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations in the Boun area were identified by interpretation of aerial photographs and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, geology, and land-use were constructed from a spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect, and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage, and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database and land-use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using landslide-occurrence factors by logistic multiple-regression methods. For validation and cross-validation, the result of the analysis was applied both to the study area, Boun, and another area, Youngin, Korea. The validation and cross-validation results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data with respect to landslide locations. The GIS was used to analyze the vast amount of data efficiently, and statistical programs were used to maintain specificity and accuracy.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
• /
• pp.298-301
• /
• 2004

The aim of this study is to cross-validate of spatial probability model, artificial neural network at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the Boun, Janghung and Youngin areas from interpretation of aerial photographs, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover and land use were constructed to spatial data-sets. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Topographic type, texture, material, drainage and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, age and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database, and land use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using the landslide­occurrence factors by artificial neural network model. For the validation and cross-validation, the result of the analysis was applied to each study areas. The validation and cross-validate results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data on landslide locations.