Land monitoring involves systematically understanding changes in land use, leveraging spatial information such as satellite imagery and aerial photographs. Recently, the integration of deep learning technologies, notably object detection and semantic segmentation, into land monitoring has spurred active research. This study developed a web service to facilitate such integrations, allowing users to analyze aerial and drone images using CNN models. The web service architecture comprises AI, WEB/WAS, and DB servers and employs three primary deep learning models: DeepLab V3, YOLO, and Rotated Mask R-CNN. Specifically, YOLO offers rapid detection capabilities, Rotated Mask R-CNN excels in detecting rotated objects, while DeepLab V3 provides pixel-wise image classification. The performance of these models fluctuates depending on the quantity and quality of the training data. Anticipated to be integrated into the LX Corporation's operational network and the Land-XI system, this service is expected to enhance the accuracy and efficiency of land monitoring.
The purpose of this study is to present a standardized scheme for providing agriculture-related information at various spatial resolutions of satellite images including Landsat +ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR, and IKONOS panchromatic and multi-spectral images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural areas, crop types, agricultural facilities and structures. The results were compared with the land cover/land use classification system suggested by Ministry of Construction & Transportation based on NGIS (National Geographic Information System) and Ministry of Environment based on satellite remote sensing data. As a result, high-resolution agricultural land cover map from IKONOS imageries was made out. The results by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.
It is assumed that Land cover data can be a useful information to encourage environment in the spatial decision making process. This study aims to use the direction of Land Cover dataset of Ministry of Environment.
전국토를 대상으로 하는 국토이용계획이나 도시 또는 도시의 일부지역을 대상으로 하는 각종 도시계획은 현재뿐만 아니라 이후에도 계속적으로 실시되어야 하는 작업이다. 따라서 이들 계획속에 포함된 토지이용계획의 중요성은 아주 크다고 볼 수 있다. 본 연구는 도시기본계획의 근간이 되는 토지이용계획의 용도지역적지분식 및 배정에 관한 GSIS활용 방안을 검토해 보고, 이런 검토과정에서 정리된 여러 기본이론을 바탕으로 대상지역에 적용하며, 구체적인 구현시스템인 토지이용적지분석시스템 개발을 시도해 보았다. 시스템개발에 사용한 언어는 ARC/INFO의 AML이였고, 본 연구를 통해 얻어진 결론은 크게 4가지로 나눌 수 있었다. 첫째, 토지이용적지분석시스템을 개발하여 복잡한 분석과정을 단순화 자동화할 수 있었고 추후에 이 시스템은 토지이용적합성 분석을 실시하는데 많은 도움이 될 것으로 사료된다. 둘째, 계획지역 밖의 주변환경인자를 분석에 고려하므로서 분석범위를 확대하였으며 이를 통해 더욱 포괄적인 분석을 수행할 수 있었다. 셋째, 도시특성 및 도시공간구조론에 근거한 우선순위의 개념 및 법적인 제한요소를 적용하여 용도지역의 배정방법에 대한 전산적인 방법을 개발하였고 이를 바탕으로 다각적인 방향에서 용도지역을 배정할 수 있었다. 마지막으로 분석의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해서는 앞으로 용도지역별 적지기준과 자료간의 상관관계를 규명하고자 하는 후속연구들이 절실히 요망됨을 알 수 있었다.
수도권의 도시화는 서울로의 교통 접근성의 변화에 따라 급속하게 진행되었다. 도시화 과정 속에 교외화, 주택 수의 증가, 도심용지 토지이용 증대 등의 다양한 공간적 변화가 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 2001~2008년 간 경기도 남양주시의 도시화 경관현상을 살펴보고 교통(도로 및 철도) 접근성의 변화에 따른 주변 토지이용 변화의 상관성을 분석하는데 있다. 상관성 분석 결과를 토대로 멀티 에이전트 시스템(MAS)을 이용하여 교통접근성과 토지이용 에이전트 간 상호작용의 관점에서 시뮬레이션 하였다. 이런 과정을 통하여 교통접근성의 변화로 인한 주변 토지이용 변화를 시공간적으로 예측하고자 한다. 도시화 현황을 살펴보기 위해서 위성영상 자료와 지적도 자료를 이용하여 거시적 미시적 경관 분석을 실시한 후 교통접근성의 변화에 따른 주변 토지이용 변화의 상관성을 분석하기 위해 교통자료와 토지이용 자료를 활용하여 GIS분석 및 통계 분석, 시뮬레이션 분석을 하였다. 본 연구를 통해 신규 도로 및 철도가 생성됨에 따라 주변 500m 이내에서 도심 토지용지로 변경되는 패턴을 확인할 수 있었으며, 향후 도로 및 철도가 생성됨에 따라 발생하는 토지용지 변화 현상을 예측할 수 있는 시스템을 구축하였다. 이를 통해 교통시설 입지 대상지역 선정 시 기초자료로 활용할 수 있는 근거가 될 수 있을 것으로 기대된다.
대기오염을 관리하기 위해서는 대기오염 농도와 함께 대기오염 배출량의 공간분포가 정확히 산정되어야 한다. 기존의 대기오염 분포도에서는 토지이용 분류도의 해상도(rdsolution)가 낮아 같은 위치에서 오염원별 토지이용이 중복되었기 때문에 배출량의 정확한 공간분포를 산정할 수 없었다. 본 연구에서는 토지이용분류도를 고해상도(28.5m x 28.5m)로 작성하므로써 이것이 배출량의 공간분포 산정과 대기오염농도의 추정에 미치는 영향을 파악하였는데, 결과를 요약하면 다음과 같다. GIS를 이용하여 비교적 고해상도(28.5m x 28.5m)의 토지이용 분류도를 작성하므로써 점 및 선 오염원이 면 오염원과 동일한 지점에서 중보되지 않도록 토지이용을 효율적으로 반영할 수 있었다. 서울지역에 대해 기존으 방법으로 작성된 배출량 분포도와 본 연구에서 작성된 배출량 분포도를 이용하여 대기오염 농도를 추정(TCM-2모형을 이용)한 결과 본 연구에서 작성한 배출량 분포도에 의한 대기오염 농도의 추정지가 자동측정망의 실측치에 근접함을 알 수 있었다.
Kyoung-Jae Lim;Bernard A. Engel;Young-Sug Kim;Joong-Dae Choi;Ki-Sung Kim
한국농공학회지
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제45권4호
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pp.78-88
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2003
The land use changes from non-urban areas to urban areas lead to the increased impervious areas, consequently increased direct runoff and higher peak runoff. Urban areas have also been recognized as significant sources of Nonpoint Source (NPS) pollution, while agricultural activities have been known as the primary sources of NPS pollution. Many features of the L-THIA/NPS GIS, L-THIA/NPS WWW system have been enhanced to provide easy-to-use system. The L-THIA model was applied to the Little Eagle Creek (LEC) watershed in Indiana to evaluate the accuracy of the model. The L-THIA/NPS GIS estimated yearly direct runoff values match the direct runoff separated from U.S. Geological Survey stream flow data reasonably. The $R^2$ and Nash-Sutcliffe values are 0.67 and 0.60, respectively. The L-THIA estimated runoff volume and total nitrogen loading for each land use classification in the LEC watershed were computed. The estimated runoff volume and total nitrogen loading in the LEC watershed increased by 180% and 270% for the 20 years. Urbanized areas -"Commercial", "High Density Residential", and "Low Density Residential"- of the LEC watershed made up around 68% of the 1991 total land areas, however contributed more than 92% of average annual runoff and 86% of total nitrogen loading. Therefore, it is essential to consider the impacts of land use change on hydrology and water quality in land use planning of urbanizing watershed.nning of urbanizing watershed.
최근 들어 일반인의 공간정보 활용에 대한 수요가 증대되고 있는 가운데, 토지피복지도를 비롯한 국가공간정보의 구축이 증대되고 있다. 그러나 일반인을 대상으로 한 공간정보서비스가 미비하여 일반인의 공간정보 활용 증대를 기대하기 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 교육용 지리부도를 통해 우리에게 익숙한 아틀라스의 개념을 적용하여 일반인의 토지피복지도 활용을 증진할 수 있는 공간정보서비스 방안을 제안하였다. 이를 위해서 국내 토지피복지도의 활용 현황 및 해외사례를 검토하여 콘텐츠, 사용자, 활용 시스템의 측면에서 토지피복지도를 활용한 공간정보서비스의 개선 방향을 설정하고, 이를 보완할 수 있도록 아틀라스 개념을 기반으로 하는 아틀라스정보시스템의 특성과 기능을 정의하였으며, 환경공간정보서비스 제공 방안을 제시하였다. 이는 토지피복지도 뿐만 아니라 다양한 국가공간정보에 적용 가능하므로 일반인의 국가공간정보 활용 증진에 기여할 수 있다.
This study analyzed the spatio-temporal change detection of land-use and urbanization in Yongin and Anseong regions, Kyunggi Province, using three Landsat-5 TM images for 1990, 1996, and 2000. Remote sensing (RS) and geographic information system (GIS) techniques were used for image classification and result analysis. Six land-use types were classified using supervised maximum likelihood classification. In the two study areas, the land-use changed significantly, especially the decrease of arable land and forest and increase of built-up area. Spatially, the urban expansion of Yongin region showed a spreading trend mainly along the national road and expressways. But in Anseong region the expansion showed 'urban sprawl phenomenon' with irregular shape like starfish. Temporally, the urban expansion showed disparity - the growth rates of urbanized area rose from the period 1990-1996 to 1996-2000 in both study areas. The increased built-up areas were converted mainly from paddy, dry vegetation, and forest.
The degree of air pollution is usually presented in terms of concentration. But, in evaluating the environmental impacts or air pollution control policies, the concentration values need to be interpreted in terms of damage effects on property and human health. The damage effect varies with the types of pollution, subjects and land use pattern of an affected area. Therefore, this study is aimed at developing a method of analyzing effects of various types of air pollutions on surrounding environmental setting with the EIMS (Environmental Information Management System) developed for land suitability analysis. Using the method formulated in this study, the long- term effects of such pollutants as $SO_2$ and HF on types of vegetation and residents, and potential, short-term effects of HCl leak accidents from manufacturing facilities in Ulsan and Onsan Industrial complex are analyzed. The presentation of the damage effects of air pollution rather than the concentration of pollutants will be useful for the preparation of environmental impact statements, the formulation of environmental policies, and the development of land use plans in heavily industrialized areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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