• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.111-126
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• 2022

Land use and land cover (LULC) mapping is an important factor in geospatial analysis. Although highly precise ground-based LULC monitoring is possible, it is time consuming and costly. Conversely, because the synthetic aperture radar (SAR) sensor is an all-weather sensor with high resolution, it could replace field-based LULC monitoring systems with low cost and less time requirement. Thus, LULC is one of the major areas in SAR applications. We developed a LULC model using only KOMPSAT-5 single co-polarized data and digital elevation model (DEM) data. Twelve HH-polarized images and 18 VV-polarized images were collected, and two HH-polarized images and four VV-polarized images were selected for the model testing. To train the LULC model, we applied the conditional generative adversarial network (cGAN) method. We used U-Net combined with the residual unit (ResUNet) model to generate the cGAN method. When analyzing the training history at 1732 epochs, the ResUNet model showed a maximum overall accuracy (OA) of 93.89 and a Kappa coefficient of 0.91. The model exhibited high performance in the test datasets with an OA greater than 90. The model accurately distinguished water body areas and showed lower accuracy in wetlands than in the other LULC types. The effect of the DEM on the accuracy of LULC was analyzed. When assessing the accuracy with respect to the incidence angle, owing to the radar shadow caused by the side-looking system of the SAR sensor, the OA tended to decrease as the incidence angle increased. This study is the first to use only KOMPSAT-5 single co-polarized data and deep learning methods to demonstrate the possibility of high-performance LULC monitoring. This study contributes to Earth surface monitoring and the development of deep learning approaches using the KOMPSAT-5 data.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제37권1호
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• pp.44-51
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• 2021

Rapid urbanization and population growth have caused substantial land use land cover (LULC) change in the Kathmandu valley. The lack of temporal and geographical data regarding LULC in the middle mountain region like Kathmandu has been challenging to assess the changes that have occurred. The purpose of this study is to investigate the changes in LULC in Chandragiri Municipality between 1996 and 2017 using geographical information system (GIS) and remote sensing. Using Landsat imageries of 1996 and 2017, this study analyzed the LULC change over 21 years. The images were classified using the Maximum Likelihood classification method and post classified using the change detection technique in GIS. The result shows that severe land cover changes have occurred in the Forest (11.63%), Built-up areas (3.68%), Agriculture (-11.26%), Shrubland (-0.15%), and Bareland (-3.91%) in the region from 1996 to 2017. This paper highlights the use of GIS and remote sensing in understanding the changes in LULC in the south-west part of Kathmandu valley.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권1호
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• pp.69-88
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• 2023

효율적인 공간계획은 기후변화에 성공적으로 대응하기 위해 필요한 요소 중 하나이다. 연구자들은 흔히 토지이용 및 공간계획 연구를 수행하기 위해 LULC(Land-Use/Land-Cover) 데이터를 활용하고 있다. 그러나 LULC 데이터는 어떠한 도시 표면의 특징을 분류할 수 있는 조건이 몇 가지로 한정되어 있어 여러 도시에서 나타나는 각기 다른 도시구조를 기존 토지피복 분류법으로는 쉽게 분석할 수 없다. 이러한 토지피복 자료의 한계는 도시 열섬 분야에서 사용되는 LCZ(Local Climate Zone) 자료를 통해 극복될 것으로 보인다. 따라서 본 연구는 먼저 LCZ 데이터가 도시 열섬 분야뿐만 아니라 다른 분야에도 적용될 수 있는지를 논의하고, 두 번째로 LCZ 데이터가 기존 LULC 데이터의 문제점을 동일하게 가지는지 논의하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법론은 크게 두 가지로 진행된다. 첫째, 문헌고찰을 통해 LCZ와 관련된 기후, 토지이용, 도시공간구조 분야의 연구를 종합하여 현재 어떤 연구에 LCZ 데이터가 활용되고 있는지, 토지이용과 도시공간구조 분야에서 어떻게 적용·활용될 수 있는지 분석한다. 다음으로 GIS 공간분석을 활용하여 LCZ 데이터도 역시 LULC 데이터에 내재한 몇 가지 오류를 공유하고 있는지에 대해 비교·분석한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권4호
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• pp.353-364
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• 2016

Yangon city is experienced a rapid urban expansion over the last two decades due to accelerate with the socioeconomic development. This research work studied an investigation into the application of the integration of the Remote Sensing (RS) and Geographic Information System (GIS) for observing Land Use and Land Cover (LULC) patterns and evaluate its impact on Land Surface Temperature (LST) of the downtown, suburban 1 and suburban 2 of Yangon city. The main purpose of this paper was to examine and analyze the variation of the spatial distribution property of the LULC of urban spatial information related with the LST and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) using RS and GIS. This paper was observed on image processing of LULC classification, LST and NDVI were extracted from Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) image data. Then, LULC pattern was linked with the variation of LST data of the Yangon area for the further connection of the correlation between surface temperature and urban structure. As a result, NDVI values were used to examine the relation between thermal behavior and condition of land cover categories. The spatial distribution of LST has been found mixed pattern and higher LST was located with the scatter pattern, which was related to certain LULC types within downtown, suburban 1 and 2. The result of this paper, LST and NDVI analysis exhibited a strong negative correlation without water bodies for all three portions of Yangon area. The strongest coefficient correlation was found downtown area (-0.8707) and followed suburban 1 (-0.7526) and suburban 2(-0.6923).

• 대한공간정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.107-116
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• 2013

본 연구는 새로운 기후변화 시나리오인 RCP 시나리오의 스토리라인을 기반으로 미래 토지피복변화를 예측하고, RCP 시나리오하의 미래 기후 및 토지피복 변화가 유역 내 유출량에 미치는 영향을 분석하는데 그 목적을 둔다. RCP 4.5 및 8.5하의 기후 자료가 기후변화 시나리오로 사용되었고, 토지피복변화 시나리오는 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 스토리라인과 로지스틱 회귀모형(LR)을 이용하여 개발된 모델에 의해 생성되었다. 기후변화만 고려한 경우, 토지피복변화만 고려한 경우로 두 가지 시나리오를 설정하고, 각각의 시나리오에 따른 대상 유역 내 유출량을 모의한 결과는 유출량의 계절적 변화를 뚜렷이 나타내었다. 기후변화는 봄과 겨울에 유출량을 증가, 여름과 가을에 유출량을 감소시키는 것으로 예측되었다. 반면 토지피복변화는 기후변화에 비해 상대적으로 유역 내 유출량 변화에 미소한 영향을 주지만, 강수 유무에 따라 유출량의 증가 및 감소 패턴이 뚜렷이 나타났다. 따라서 수자원 정책결정에 있어서 미래 토지피복변화에 따른 홍수 및 가뭄의 패턴에 적합한 수자원 정책이 필요할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권1호
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• pp.15-27
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• 2020

Accurate knowledge of land use/land cover (LULC) features and their relative changes over upon the time are essential for sustainable urban management. Urban sprawl growth has been always also a worldwide concern that needs to carefully monitor particularly in a developing country where unplanned building constriction has been expanding at a high rate. Recently, remotely sensed imageries with a very high spatial/spectral resolution and state of the art machine learning approaches sent the urban classification and growth monitoring to a higher level. In this research, we classified the Quickbird satellite imagery by object-based image analysis of Dempster-Shafer (OBIA-DS) for the years of 2002 and 2015 at Karbala-Iraq. The real LULC changes including, residential sprawl expansion, amongst these years, were identified via change detection procedure. In accordance with extracted features of LULC and detected trend of urban pattern, the future LULC dynamic was simulated by using land transformation model (LTM) in geospatial information system (GIS) platform. Both classification and prediction stages were successfully validated using ground control points (GCPs) through accuracy assessment metric of Kappa coefficient that indicated 0.87 and 0.91 for 2002 and 2015 classification as well as 0.79 for prediction part. Detail results revealed a substantial growth in building over fifteen years that mostly replaced by agriculture and orchard field. The prediction scenario of LULC sprawl development for 2030 revealed a substantial decline in green and agriculture land as well as an extensive increment in build-up area especially at the countryside of the city without following the residential pattern standard. The proposed method helps urban decision-makers to identify the detail temporal-spatial growth pattern of highly populated cities like Karbala. Additionally, the results of this study can be considered as a probable future map in order to design enough future social services and amenities for the local inhabitants.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.516-518
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• 2003

This study discusses an effort to build a model to link normalized difference vegetation indices (NDVI) and socio-economic indicators derived from village survey (1990, 1993, 1996, and 2000) statistical data in Bekasi, West Java, Indonesia. Socio-economics indicators of sub-district level, in this study the number of agricultural households (AH), are aggregated from village level data. NDVI from Landsat-TM resolution data (1989 and 1997) are computed to detect land use/land cover (LULC) dynamics in the sub-district areas. Attention is mainly paid on the examination of agricultural land cover changing in the sub-district level. NDVI measurements might be used to predict AH dynamics as showed by computed linear regression models.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.141-153
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• 2016

토지이용 및 토지피복변화에 대한 신뢰성 높은 평가는 수로학 및 지리학적 연구에서 침식 및 퇴적, 해안 모니터링, 생태영향평가와 같은 다양한 실질적인 사안들을 발전시켰다. 원격탐사 이미지는 시간 변화에 따른 자연 및 토지변화를 살펴보는데 있어 뛰어난 잠재력을 지니고 있다. 따라서 최근에서는 환경 모니터링을 위해 고해상도의 원격탐사 영상 이미지를 활용한 보다 정확한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 갯벌보호지역이 위치한 한반도의 전라남도, 전라북도 일부지역의 토지이용 및 토지피복 변화에 대한 맵핑 및 변화탐지 방법을 실시하였다. 이를 위하여 2008년부터 2015년에 촬영된 KOMPSAT-2 위성의 다중분광 이미지를 사용하였다. 토지이용 및 토지피복변화 맵핑은 무감독 토지분류방법으로 분석하였으며, postclassification 변화탐지 방법으로 평가하였다. 전라북도와 전라남도의 연안지역에 대한 토지이이용 및 토지 피복변화에 대한 평가결과는 시간변화에 따라 큰 차이가 나타나지는 않았으나 각각 약 1.97%, 4.34% 정도의 변화를 보였다. 본 연구결과는 연구지역의 토지피복 변화 양상을 정량화 하였으며, 특히, 화소기반 분석을 통해 연안지역에 대한 KOMPSAT-2 다중분광 이미지의 효율적이고 경제적인 활용 가능성을 확인하였다. 이러한 토지이용 및 토지피복변화 정보는 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 환경 및 정책관리자들에게 유용할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권1호
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• pp.39-48
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• 2016

Yangon Mega City is densely populated and most urbanization area of Myanmar. Rapid urbanization is the main causes of Land Use and Land Cover (LULC) change and they impact on Land Surface Temperature (LST). The objectives of this study were to investigate on the LST with respect to LULC of Yangon Mega City. For this research, Landsat satellite images of 1996, 2006 and 2014 of Yangon Area were used. Supervised classification with the region of interest and calculated change detection. Ground check points used 348 points for accuracy assessment. The overall accuracy indicated 89.94 percent. The result of this paper, the vegetation area decreased from $1061.08sq\;km^2$ (24.5%) in 1996 to $483.53sq\;km^2$ (11.2%) in 2014 and built up area clearly increased from $485.33sq\;km^2$ (11.2%) in 1996 to $1435.72sq\;km^2$ (33.1%) in 2014. Although the land surface temperature was higher in built up area and bare land, lower value in cultivated land, vegetation and water area. The results of the image processing pointed out that land surface temperature increased from $23^{\circ}C$, $26^{\circ}C$ and $27^{\circ}C$ to $36^{\circ}C$, $42^{\circ}C$ and $43.3^{\circ}C$ for three periods. The findings of this paper revealed a notable changes of land use and land cover and land surface temperature for the future heat management of sustainable urban planning for Yangon Mega city. The relationship of regression experienced between LULC and LST can be found gradually stronger from 0.8323 in 1996, 0.8929 in 2006 and 0.9424 in 2014 respectively.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.87-92
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• 2010

인구의 증가는 하천 유역지역의 토지이용변화를 가속시켜왔으며, 토지이용변화에 대한 공간분포정보는 이들 지역에 대한 효과적인 관리와 계획에 중요한 자료가 되고 있다. 본 연구의 목적은 1989년, 1999년, 2002년도 IRS LISS III 영상자료를 이용하여 인도 서부에 위치한 Moyar유역지역의 1:50,000축척 토지이용변화도를 생성하는데 있다. 약 9가지의 토지이용분류자료는 3개년간의 영상자료를 시각적 판독방법에 의해 추출하였으며, 토지이용변화 검색은 관측시기 I(1989-1999)과 관측시기 II (1999-2002)에 대한 행렬분석방법에 의해 수행되었다. 본 연구를 통하여 기간 II가 기간 I보다 지속가능한 개발과 난개발을 방지하기 위한 실질적인 정보를 보여 주었다.