• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.64-64
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• 2003

The aim of this study is to apply and verify of logistic regression at Janghung, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the study area from interpretation of IRS satellite images, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover, geology and land use were constructed to spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect and curvature of topography were calculated from the topographic database.13${\times}$1ure, 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. Land use was classified from the Landsat TM image satellite image. As each factor's ratings, the logistic regression coefficient were overlaid for landslide susceptibility mapping. Then the landslide susceptibility map was verified and compared using the existing landslide location. The results can be used to reduce hazards associated with landslides management and to plan land use and construction.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.63-63
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• 2003

The aim of this study is to apply and verify of Bayesian probability model, the likelihood ratio and statistical model, at Janghung, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified in the study area from interpretation of IRS satellite images, field surveys, and maps of the topography, soil type, forest cover, geology and land use were constructed to 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. Land use was classified from the Landsat TM image satellite image. As each factor's ratings, the likelihood ratio coefficient were overlaid for landslide susceptibility mapping, Then the landslide susceptibility map was verified and compared using the existing landslide location. The results can be used to reduce hazards associated with landslides management and to plan land use and construction.

• 한국측량학회지
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• 제20권1호
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• pp.21-31
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• 2002

이 연구는 원격탐사 영상의 분류정확도를 향상시키기 위한 방법으로써 신경망 이론과 퍼지집합이론을 각각 적용하였다. 원격탐사 영상은 토지피복도, 식생도, 지질도 등 주제도를 만드는데 많이 이용되고 있다. 원격탐사 영상의 감독분류에 대한 정확도는 트레이닝 지역의 선정, 분류항목의 할당 문제로 인해 많은 차이를 보인다. 일반적인 영상 분류법은 영상 내의 모든 영상소가 균질하다고 가정한다. 그러나, 이러한 가정은 영상내의 수많은 혼합 영상소를 분류해내는 데에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 극복하기 위해 퍼지 집합이론을 적용하였으며, 퍼지 집합이론의 멤버쉽을 이용하였다. 퍼지 집합이론은 하나의 영상소를 멤버쉽의 정도에 따라 여러 가지 항목으로 분류할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 퍼지분류법과 통계학적인 분류법은 화소값의 분포가 비정규적일 때 좋지 않은 분류 결과를 나타내며 처리 시간이 늦고 많은 컴퓨팅 비용이 드는 단점이 있다. 그 대안적인 방법으로서 신경망분류법을 들 수 있는데, 신경망 분류법은 비모수적 분류법으로서 일반적인 분류기법보다 좀 더 좋은 결과를 나타내고 있고, 한번 트레이닝 되면 빠르게 데이터를 분류할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.26-41
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• 2012

지구온난화와 함께 홍수와 가뭄 등 기후변화에 대비하기 위해서는 경지현황에 대한 신속하고 정확한 정보를 바탕으로 농업생산량을 효율적으로 관리, 예측, 대비하는 것이 필요하다. 본 연구는 시 도 규모 이상의 넓은 지역을 대상으로 농촌지역 토지피복도 제작을 지원할 수 있는 영상분류 알고리즘 개발을 목표로 객체기반 영상분석기법의 활용가능성과 한계를 검토해 보았다. 추가적인 공간자료의 사용이 최소화된 상태에서 다중시기 RapidEye 위성영상의 분광정보 활용가능성을 테스트해 보고자 하였으며, 사례연구지인 김제지역 일대($1,300km^2$)에 대한 토지피복 분류 정확도는 80.3%로 양호하게 나타났다. 분석에 사용된 RapidEye의 6.5m 공간해상도는 대체로 작은 규모로 경작되는 우리나라 경지의 공간적 특성 추출이 가능하다는 것을 보여주었으며, 객체기반의 영상분석 기법은 분석가의 전문지식을 분류과정에서 다양한 방법으로 구현해냄으로써 영상정보 활용의 최적화를 꾀할 수 있음을 보여주었다. 또한, 기개발된 영상분류 알고리즘을 저장하고, 분석목적에 맞게 세부 변수들을 조정하여 다른 지역 또는 다른 영상에 응용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 객체기반 영상분류의 근간이 되는 영상분할 과정은 정량적으로 명확히 설명되지 않는 경우가 많아 분석자의 경험과 전문지식을 바탕으로 최선의 결과를 도출하는 것이 요구된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.33-36
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• 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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.127-137
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• 2022

Urban Heat Island (UHI) effect has been widely studied as a global concern of the 21st century. Heat generation from urban built-up structures and anthropogenic heat sources are the main factors to create UHIs. Unfortunately, both factors are expanding rapidly in Lahore and accelerating UHI effects. The effects of UHI are expanding with the expansion of impermeable surfaces towards urban green areas. Therefore, this study was arranged to analyze the role of urban cooling intensity in reducing urban heat island effects. For this purpose, 15 parks were selected to analyze their effects on the land surface temperature (LST) of Lahore. The study obtained two images of Landsat-8 based on seasons: the first of June-2018 for summer and the second of November-2018 for winter. The LST of the study area was calculated using the radiative transfer equation (RTE) method. The results show that the theme parks have the largest cooling effect while the linear parks have the lowest. The mean park LST and PCI of the samples are also positively correlated with the fractional vegetation cover (FVC) and normalized difference water index (NDWI). So, it is concluded that urban parks play a positive role in reducing and mitigating LST and UHI effects. Therefore, it is suggested that the increase of vegetation cover should be used to develop impervious surfaces and sustainable landscape planning.

• 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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.291-293
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• 2004

The aim of this study was to cross-validate a spatial probabilistic model of landslide likelihood ratios at Boun, Janghung and Yongin, in Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations within the study areas were identified by interpreting aerial photographs, satellite images and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, lineaments and land cover were constructed from the spatial data sets. The 14 factors that influence landslide occurrence were extracted from the database and the likelihood ratio of each factor was computed. 'Landslide susceptibility maps were drawn for these three areas using likelihood ratios derived not only from the data for that area but also using the likelihood ratios calculated from each of the other two areas (nine maps in all) as a cross-check of the validity of the method For validation and cross-validation, the results of the analyses were compared, in each study area, with actual landslide locations. The validation and cross-validation of the results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing landslide locations.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.164-164
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• 2023

This study investigates the importance of flood-influencing factors on the accuracy of flood risk mapping using the integration of remote sensing-based and machine learning techniques. Here, the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Random Forest (RF) algorithms integrated with GIS-based techniques were considered to develop and generate flood risk maps. For the study area of NAPA County in the United States, rainfall data from the 12 stations, Sentinel-1 SAR, and Sentinel-2 optical images were applied to extract 13 flood-influencing factors including altitude, aspect, slope, topographic wetness index, normalized difference vegetation index, stream power index, sediment transport index, land use/land cover, terrain roughness index, distance from the river, soil, rainfall, and geology. These 13 raster maps were used as input data for the XGBoost and RF algorithms for modeling flood-prone areas using ArcGIS, Python, and R. As results, it indicates that XGBoost showed better performance than RF in modeling flood-prone areas with an ROC of 97.45%, Kappa of 93.65%, and accuracy score of 96.83% compared to RF's 82.21%, 70.54%, and 88%, respectively. In conclusion, XGBoost is more efficient than RF for flood risk mapping and can be potentially utilized for flood mitigation strategies. It should be noted that all flood influencing factors had a positive effect, but altitude, slope, and rainfall were the most influential features in modeling flood risk maps using XGBoost.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제45권4호
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• pp.255-263
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• 2021

Background: Ecosystem service mapping is an important tool for decision-making in landscape planning and natural resource management. Today, pollination service mapping is based on the Lonsdorf model (InVEST software) that determines the availability of nesting and floral resources for each land cover and estimates pollination according to the foraging range of the desired species. However, it is argued that the Lonsdorf model has significant limitations in estimating pollination in a landscape that can affect the results of this model. Results: This paper presents a free software, named PollMap, that does not have the limitations of the Lonsdorf model. PollMap estimates the pollination service according to a modified version of the Lonsdorf model and assumes that only cells within the flight range of bees are important in the pollination mapping. This software is produced for estimating and mapping crop pollination in agricultural landscapes. The main assumption of this software is that in the agricultural landscapes, which are dominated by forest and agriculture ecosystems, forest patches serve only as a nesting habitat for wild bees and the surrounding fields provide floral resources. Conclusion: The present study provided new software for mapping crop pollination in agricultural landscapes that does not have the limitations of the Lonsdorf model. We showed that the use of the Lonsdorf model for pollination mapping requires attention to the limitations of this model, and by removing these limitations, we will need new software to obtain a reliable mapping of pollination in agricultural landscapes.