• 대한원격탐사학회지
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• 제34권4호
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• pp.601-610
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• 2018

The national accuracy of global land cover (GLC) products is of great importance to ecological and environmental research. However, GLC products that are derived from different satellite sensors, with differing spatial resolutions, classification methods, and classification schemes are certain to show some discrepancies. The goal of this study is to assess the accuracy of four commonly used GLC datasets in South Korea, GLC2000, GlobCover2009, MCD12Q1, and GlobeLand30. First, we compared the area of seven classes between four GLC datasets and a reference dataset. Then, we calculated the accuracy of the four GLC datasets based on an aggregated classification scheme containing seven classes, using overall, producer's and user's accuracies, and kappa coefficient. GlobeLand30 had the highest overall accuracy (77.59%). The overall accuracies of MCD12Q1, GLC2000, and GlobCover2009 were 75.51%, 68.38%, and 57.99%, respectively. These results indicate that GlobeLand30 is the most suitable dataset to support a variety of national scientific endeavors in South Korea.

• 한국측량학회지
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• 제2권1호
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• pp.5-16
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• 1984

본 연구는 인공위성(LANDSAT) Data를 이용한 도시역의 토지이용도(피복도)의 작성과 그 경연변화에 관하여 논한 것이다. 구체적으로는 인구증가가 현저한 서울시를 대상으로 1979년과 1983년의 토지피복도를 작성함과 동시에 이들의 4년간에 있어서의 토지피복도의 변화를 고찰하였다. 본 연구에서 개발 정리한 Software와 그 수순을 답습함으로서, 금후 관측수집일이 상이한 LAN-DSAT Data에 대하여 같은 조건으로 도시역에 있어서의 토지피복도의 작성이 가능하게 되었다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2013년도 추계 학술발표논문집
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• pp.30-31
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• 2013

Land use and land cover change (LULCC) due to human activities directly affects natural systems and contributes to changes in carbon exchange and climate through a range of feedbacks. How land use and land cover changes affect carbon exchanges can be assessed using multiyear measurement data from micrometeorological flux towers. The objective of the research is to assess the impact of land use and land cover change on carbon exchange in a heterogeneous cropland area. The heterogeneous cropland area in Haenam, South Korea is also subjected to a land conversion due to rural development. Therefore, the impact of the change in land utilization in this area on carbon exchange should be assessed to monitor the cycle of energy, water, and carbon dioxide between this key agricultural ecosystem and the atmosphere. We are currently conducting the research based on 10 years flux measurement data from Haenam Koflux site and examining the LULCC patterns in the same temporal scale to evaluate whether the LULCC in the surrounding site and the resulting heterogeneity (or diversity) have a significant impact on carbon exchange. Haenam cropland is located near the southwestern coast of the Korean Peninsula with land cover types consisting of scattered rice paddies and various croplands (seasonally cultivated crops). The LULCC will be identified and quantified using remote sensing satellite data and then analyzing the relationships between LULCC and flux footprint of $CO_2$ from tower flux measurement. We plan to calculate annual flux footprint climatology map from 2003 to 2012 from the 10 years flux observation database. Eventually, these results will be used to quantify how the system's effective performance and reserve capacity contribute to moving the system towards more sustainable configuration. Broader significance of this research is to understand the co-evolution of the Haenam agricultural ecosystem and its societal counterpart which are assumed to be self-organizing hierarchical open systems.

• 대한공간정보학회지
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• 제1권1호
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• pp.181-192
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• 1993

영상은 어떤 현상이나 대상물의 종류와 현상조건에 대한 정보를 포함하고 있는 화소값으로 구성되며, 화소값은 전처리 과정인 기하보정으로 변화된다. 이러한 화소값의 변화는 토지피복 분류 결과에 영향을 미친다. 본 논문에서는 기하보정으로 재구성된 영상을 이용하여 토지피복 분류를 함으로서 재배열의 영향을 알고자 한다. 연구대상 지역은 북한강 수계 중에서 가장 다양한 피복형태를 가지고 있는 춘천시를 중심으로 하는 춘천유역을 선정하였고, 전처리과정에서 재배열된 RESTEC 데이타가 이용되었다. 토지피복 분류는 최대우도법을 사용하여 LEVEL I 수준인 여섯개의 분류항목으로 분류되었다. 본 연구에서 두 가지 방법으로 재배열된 영상을 이용하여 토지피복 분류를 실시하였다. 각각의 분류항목을 지형도와 비교한 결과 Bilinear Interpolation법이 나지(BARE-LAND)를 제외한 다섯개의 분류항목에서 정확도가 좋았다. 결론적으로 기하보정의 영상 재배열은 어떤 분류항목에 중점을 두고 분류를 행하느냐에 따라서 재배열 방법을 선택해야 하며 논과 밭의 경우와 같은 분류항목간의 혼돈은 사계절 영상을 이용하면 더욱 더 정확하게 분류할 수 있을 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.267-279
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• 2023

본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.

• 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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.417-419
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• 2003

Based on the Chinese resource and environment database, and using the Landsat TM and ETM data acquired in 1990 and 2000 respectively, the spatial-temporal characteristics of land use/cover changes in the Dongting lake area of central China was analyzed. The result showed that cultivated land decreased by 0.57% of total cultivated land. Built -up land and water area expanded, with an increase of 8.97% and 0.43% respectively. 94 percent of the cropland decreased was changed into water (mostly to fishpond) and built-up areas. Land-use changed most quickly in cities, and the slowest in the north and east of the study area.

• 대한지리학회지
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• 제39권5호
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• pp.786-803
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• 2004

최근, 다중 센서 영상과 GIS 주제도 정보를 이용한 토지 피복 분류에 대해 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나. 분류에 필요한 효과적인 GIS 정보를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고, 최대우도법(MLE) 같은 전통적인 방법은 기존의 컴퓨터 프로그램들이 GTS 자료를 제대로 다룰 수 없다는 이유로 유용한 정보의 이용에 제한을 받아 왔다. 본 연구에서는 다중 파장대 및 다중 시기 영상을 이용하여 새로운 영상 분류기법을 제안하고자 한다. 특히 MLE기법을 확대하여 다중 스펙트럼 영상 자료 및 토지 피복 분류 자료 등을 함께 사용할 수 있도록 하였다. 또한 파라미터가 데이터에서 추정되는 경우 우도비(LRE) 추정법이 오히려 더 적합할 수 있어서 LRE기법도 함께 사용하였다. 연구 지역은 서해안 안면도 지역이며, 자료는 Landsat ETM+ 영상과 Landsat TM 영상을 이용하여 만든 토지 피복도이다. 연구 결과. 제안된 방법은 단일 스펙트럼 자료를 사용하는 것보다 현저히 개선된 분류 정확도를 나타낸다. 즉, 개선된 분류 영상들은. MLE를 사용했을 때는 $6.2\%$, LRE를 사용했을 때는 $9.2\%$의 분류 정확도 개선을 보였다. 또한 본 연구는 제시된 알고리즘이 토지 피복 변화에 따른 그 지역의 변화 지역 추출도 가능할 것으로 판단된다. 향후 토지피복 분류 결과는 실 세계에서 보다 정확한 의사결정을 위한 보완적인 자료로써 유용하게 사용될 수 있을 것이라는 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.12-25
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• 2021

토지피복도는 도시의 확장과 개발에 있어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 태화강 수계지역을 중심으로 멀티센서 정보를 이용하여 시계열적 토지피복 변화량을 분석하였다. 정확도가 높은 항공 초분광 영상을 적용하기 위하여 지상분광 스펙트럼과의 패턴을 검토하고, 시계열 수치지형도와 비교하였다. 초분광 영상은 13개의 토지피복 등급을 설정하였고, 시계열 수치지형도는 7개, 그리고 수계지역을 중심으로는 각각 5~6개 등급으로 분류하여 분석하였다. 1990년대에서 2010년까지 수치지형도의 토지피복 변화량 분석결과 산림지역이 빠르게 감소하고 농경 및 초지가 도시화되고 있는 것을 알 수 있었다. 초분광 영상을 통한 수계지역(500m 설정)의 토지피복변화(2010~2019)는 농업, 산림, 초지가 각각 1.4㎢, 1.0㎢, 0.8㎢가 시가지화 건조지역으로 변화되었으며 태화강 수계를 중심으로 도시화가 가속화되고 있음을 알 수 있었다. 최근 고정밀 위성영상과 항공 초분광 영상을 이용하여 토지피복도 제작에 대한 연구가 많이 이루어지고 있기 때문에 더욱 세분화되고 정밀한 토지피복도를 제작하여 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권3호
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• pp.197-205
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• 2004

Wetlands are lands with a mixture of water, herbaceous or woody vegetation and wet soil. And linear spectral mixture analysis (LSMA) is one of the most often used methods in handling the spectral mixture problem. This study aims to test LSMA is an enhanced routine for classification of wetland land-covers in Paldang reservoir and vicinity (paldang Reservoir) using Landsat TM and ETM+ imagery. In the LSMA process, reference endmembers were driven from scatter-plots of Landsat bands 3, 4 and 5, and a series of endmember models were developed based on green vegetation (GV), soil and water endmembers which are the main indicators of wetlands. To consider phenological characteristics of Paldang Reservoir, a soil endmember was subdivided into bright and dark soil endmembers in spring and a green vegetation (GV) endmember was subdivided into GV tree and GV herbaceous endmembers in fall. We found that LSMA fractions improved the classification accuracy of the wetland land-cover. Four endmember models provided better GV and soil discrimination and the root mean squared (RMS) errors were 0.011 and 0.0039, in spring and fall respectively. Phenologically, a fall image is more appropriate to classify wetland land-cover than spring's. The classification result using 4 endmember fractions of a fall image reached 85.2 and 74.2 percent of the producer's and user's accuracy respectively. This study shows that this routine will be an useful tool for identifying and monitoring the status of wetlands in Paldang Reservoir.