• 제목/요약/키워드: Land cover

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KOMPSAT-2 영상의 토지피복분류에 적합한 SVM 커널 함수 비교 연구 (A Comparative Study on Suitable SVM Kernel Function of Land Cover Classification Using KOMPSAT-2 Imagery)

  • 강남이;고신영;조기성
    • 대한공간정보학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.19-25
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    • 2013
  • 최근 고해상도 위성영상은 자연자원이나 환경 관리에 필요로 하는 토지 피복 및 이용 현황자료 분석 등에 유용하게 사용되고 있다. 영상처리 알고리즘 중 SVM 알고리즘은 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 그러나 SVM 알고리즘은 다양한 커널 함수 및 매개변수에 의해 그 정확도가 달라진다. 따라서 본 논문에서는 SVM 알고리즘의 대표적 커널 함수를 KOMPSAT-2의 영상자료에 적용하고 토지피복결과를 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였다. 또한 대상지의 토지피복분류에 적합한 SVM의 커널 함수 선정하기 위해 분석을 실시하였다. 그 결과 전체 분류 정확도에는 Polynomial 커널 함수가 가장 높은 정확도를 보였으며 분류 항목별 정확도에서의 가장 적절한 커널 함수는 Polynomial, RBF 커널 함수임을 알 수 있었다.

SPOT HRV 영상을 이용한 부산 지역 토지피복분류에 있어서의 질감의 기여에 관한 평가 (An Evaluation of the Use of the Texture in Land Cover Classification Accuracy from SPOT HRV Image of Pusan Metropolitan Area)

  • 정인철
    • 한국지리정보학회지
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    • 제2권1호
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    • pp.32-44
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    • 1999
  • 본 연구의 목적은 질감을 분광정보와 함께 사용했을 때의 분류정확도의 향상을 평가하는데 있다. 먼저 부산지역의 SPOT HRV 영상에 최대우도분류를 적용하여 토지피복도를 작성하였다. 그리고 3번 파장에서 다양한 질감을 추출한 다음, 이 질감을 신파장의 형태로 분광정보에 통합하여 분류하여 질감의 사용이 분류의 정확도에 미치는 영향을 질감별로 평가하였다. 정확도 평가는 전체적인 정확도와 토지피복별 정확도로 구분하였다. 연구결과 전체적인 정확도 향상을 관측할 수 있었는데, 특히 엔트로피의 개선 효과가 우수하였다. 그리고 창의 크기는 $5{\times}5$$7{\times}7$이 적절한 것으로 나타났다. 그리고 질감에 따라서는 전체적인 정확도는 향상되지 않더라도 일부 토지피복의 정확도는 개선되는 것으로 나타났다. 토지피복별로는 저층건물지역, 아파트 단지. 고층건물지역, 공업지역 등 도시지역의 개선효과가 높은 것으로 나타났다.

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토지피복지도를 이용한 저수지 수혜구역 농경지 면적 및 변화 추이 분석 (Analysis of Land Cover Change from Paddy to Upland for the Reservoir Irrigation Districts)

  • 권채린;박진석;장성주;신형진;송인홍
    • 한국농공학회논문집
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    • 제63권6호
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    • pp.27-37
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    • 2021
  • Conversion of rice paddy field to upland has been accelerated as the central government incentivizes more profitable upland crop cultivation. The objective of this study was to investigate the current status and conversion trend from paddy to upland for the reservoir irrigation districts. Total 605 of reservoir irrigation districts whose beneficiary area is greater than 200 ha were selected for paddy-to-upland conversion analysis using the land cover maps provided by the EGIS of the Ministry of Environment. The land cover data of 2019 was used to analyze up-to-date upland conversion status and its correlation with city proximity, while land cover change between 2007 and 2019 was used for paddy-to-upland conversion trend analysis. Overall 14.8% of the entire study reservoir irrigation area was converted to upland cultivation including greenhouse and orchard areas. Approximately the portion of paddy area was reduced by 17.8% on average, while upland area was increased by 4.9% over the 12 years from 2007 to 2019. This conversion from paddy to upland cultivation was more pronounced in the Gyoenggi and Gyeongsang regions compared to other the Jeolla and Chungcheong provinces. The increase of upland area was also more notable in proximity of the major city. This study findings may assist to identify some hot reservoir districts of the rapid conversion to upland cultivation and thus plan to transition toward upland irrigation system.

Comparisons of microhabitat use of Schlegel's Japanese gecko (Gekko japonicus) among three populations and four land cover types

  • Kim, Dae-In;Choi, Woo-Jin;Park, Il-Kook;Kim, Jong-Sun;Kim, Il-Hun;Park, Daesik
    • Journal of Ecology and Environment
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    • 제42권4호
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    • pp.198-204
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    • 2018
  • Background: The effective use of habitats is essential for the successful adaptation of a species to the local environment. Although habitats exhibit a hierarchical structure, including macro-, meso-, and microhabitats, the relationships among habitats of differing hierarchy have not been well studied. In this study, we studied the quantitative measures of microhabitat use of Gekko japonicus from three field populations in Japan: one at Tsushima Island, one at Nishi Park, Fukuoka, and one at Ohori Park, Fukuoka. We investigated whether land cover type, a higher hierarchical habitat component, was associated with quantitative microhabitat use, a lower hierarchical component, in these populations. Results: The substrate temperature where we located geckos (SubT) and the distance from the ground to the gecko (Height) were significantly different among the three populations. In particular, SubT on Tsushima Island was lower than it was in the other two populations. Irradiance at gecko location and Height were significantly different among the land cover types. In particular, Height in evergreen needleleaf forest was significantly lower than that in deciduous broadleaf forest. Furthermore, significant interactions between population and land cover type were observed for the SubT and Height variables. Conclusions: The quantitative measures of microhabitat use of G. japonicus varied with population and land cover type, which exhibited significant interaction effects on microhabitat use variables. These results suggest that higher hierarchical habitat components can affect the quantitative measures of lower hierarchical microhabitat use in nocturnal geckos.

딥러닝 기반의 영상분할을 이용한 토지피복분류 (Land Cover Classification Using Sematic Image Segmentation with Deep Learning)

  • 이성혁;김진수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.279-288
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    • 2019
  • 본 연구에서는 항공정사영상을 이용하여 SegNet 기반의 의미분할을 수행하고, 토지피복분류에서의 그 성능을 평가하였다. 의미분할을 위한 분류 항목을 4가지(시가화건조지역, 농지, 산림, 수역)로 선정하였고, 항공정사영상과 세분류 토지피복도를 이용하여 총 2,000개의 데이터셋을 8:2 비율로 훈련(1,600개) 및 검증(400개)로 구분하여 구축하였다. 구축된 데이터셋은 훈련과 검증으로 나누어 학습하였고, 모델 학습 시 정확도에 영향을 미치는 하이퍼파라미터의 변화에 따른 검증 정확도를 평가하였다. SegNet 모델 검증 결과 반복횟수 100,000회, batch size 5에서 가장 높은 성능을 보였다. 이상과 같이 훈련된 SegNet 모델을 이용하여 테스트 데이터셋 200개에 대한 의미분할을 수행한 결과, 항목별 정확도는 농지(87.89%), 산림(87.18%), 수역(83.66%), 시가화건조지역(82.67%), 전체 분류정확도는 85.48%로 나타났다. 이 결과는 기존의 항공영상을 활용한 토지피복분류연구보다 향상된 정확도를 나타냈으며, 딥러닝 기반 의미분할 기법의 적용 가능성이 충분하다고 판단된다. 향후 다양한 채널의 자료와 지수의 활용과 함께 분류 정확도 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Performance of Support Vector Machine for Classifying Land Cover in Optical Satellite Images: A Case Study in Delaware River Port Area

  • Ramayanti, Suci;Kim, Bong Chan;Park, Sungjae;Lee, Chang-Wook
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_4호
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    • pp.1911-1923
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    • 2022
  • The availability of high-resolution satellite images provides precise information without direct observation of the research target. Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT), also known as the Arirang satellite, has been developed and utilized for earth observation. The machine learning model was continuously proven as a good classifier in classifying remotely sensed images. This study aimed to compare the performance of the support vector machine (SVM) model in classifying the land cover of the Delaware River port area on high and medium-resolution images. Three optical images, which are KOMPSAT-2, KOMPSAT-3A, and Sentinel-2B, were classified into six land cover classes, including water, road, vegetation, building, vacant, and shadow. The KOMPSAT images are provided by Korea Aerospace Research Institute (KARI), and the Sentinel-2B image was provided by the European Space Agency (ESA). The training samples were manually digitized for each land cover class and considered the reference image. The predicted images were compared to the actual data to obtain the accuracy assessment using a confusion matrix analysis. In addition, the time-consuming training and classifying were recorded to evaluate the model performance. The results showed that the KOMPSAT-3A image has the highest overall accuracy and followed by KOMPSAT-2 and Sentinel-2B results. On the contrary, the model took a long time to classify the higher-resolution image compared to the lower resolution. For that reason, we can conclude that the SVM model performed better in the higher resolution image with the consequence of the longer time-consuming training and classifying data. Thus, this finding might provide consideration for related researchers when selecting satellite imagery for effective and accurate image classification.

NOAA-AVHRR 자료를 이용한 1 km 해상도 벼논 피복의 간이분류법 (A Simple Method for Classifying Land Cover of Rice Paddy at a 1 km Grid Spacing Using NOAA-AVHRR Data)

  • 구자민;홍석영;윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제3권4호
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    • pp.215-219
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    • 2001
  • 기후변화 예측 및 영향평가, 수치대기모형의 개선, 농업 및 산림생태계 관리 등 지역 및 지구규모에서 최신의 지표피복정보를 요구하고 있으나 NOAA-AVHRR을 이용하는 기존의 분류체계에서는 우리나라의 주요 식생인 벼논이 독립적으로 분류되지 못했다. Landsat-TM 등 상업적 위성자료를 이용할 경우 벼논의 정밀한 분류가 가능하나 갱신에 많은 노력과 시간이 필요하여 실용적이지 못하다. 본 실험에서는 쉽게 구할 수 있는 NOAA-AVHRR자료를 사용하되, 벼 군락의 시기별 분광특성차를 벼논피복의 검출에 이용하여 간단하면서도 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 5월과 8월의 식생지수값의 지리적 분포특성에 근거하여 각각 유사한 특성을 가진 4개 그룹(도시, 삼림, 수역, 농경지)으로 나누고, 8월에 삼림으로 분류된 화소들 가운데 5월에는 수역으로 분류되는 화소들만 발췌하여 벼논으로 간주하는 방법이다. 이 방법에 의해 벼논으로 분류된 화소들을 1,455개 읍면 단위로 취합하여 재배 면적 및 그 분포를 농림부 통계자료와 비교한 결과 이 방법이 USGS의 분류방법 보다 정확하며 신뢰성이 있는 것으로 나타났다.

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GIS와 원격탐사를 이용한 경관유형의 특성분석 (An Analysis of Landscape Type Characteristics using the Technology of GIS and Remote Sensing)

  • 한갑수
    • 한국지리정보학회지
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    • 제6권3호
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    • pp.117-128
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    • 2003
  • 본 연구는 춘천시를 대상으로 수치표고모델, 토지이용 데이터 및 토지피복분류 데이터를 구축하고 이를 이용한 토지이용 CG(computer graphics)화상과 토지피복 CG화상의 작성과 가시권분석을 통해 광역적 도시경관의 특성을 파악하였다. 토지피복분석의 결과, 1989년에서 2000년까지 시가지는 $7.7km^2$ 증가하였으며, 녹지는 $12.7km^2$가 감소하였다. 용도지역상 시가지, 개발제한구역, 녹지지역 등에서 녹지의 감소와 시가지의 증가가 나타났다. 춘천시의 도시경관은 3개의 유형으로 대분할 수 있었다. 유형1은 개발제한구역을 중심으로 형성된 경관, 유형2는 자연녹지, 생산녹지 등의 녹지를 중심으로 한 경관, 그리고 유형3은 시가지와 수역을 중심으로 한 경관특성을 가지고 있었다. 토지피복 CG화상은 모든 유형에서 녹지의 감소와 시가지의 증가가 나타났다. 가시권 분석의 결과, 경관적 중요도가 높은 영역에서도 녹지감소의 경향이 동일하게 나타나 이 영역에서 녹지경관의 보전 및 관리가 요구되었다.

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국내외 지목체계 운용실태 연구에 관한 새로운 시각 (A New Perspectives on the Research of Domestic and Overseas Land Category System)

  • 류병찬
    • 지적과 국토정보
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    • 제49권2호
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    • pp.151-167
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    • 2019
  • 한국의 현행 지목 분류 체계로는 복잡하고 다양하게 사용하는 토지의 이용 현황을 정확하게 지적공부에 등록할 수 없다. 따라서 우리나라 지목 분류 체계 개선을 위한 시사점을 도출하기 위하여 2013년에 신승우 외 4인이 '국내외 지목체계 운영 실태 연구'라는 논문을 발표하였다. 이 논문은 6개국의 '지목'과 '토지이용' 및 '토지피복'을 동일선 상에서 비교하고, 일부 사실이 아닌 내용이 서술되어 있어, 이에 관한 새로운 시각을 제시하였다. 앞으로 독일·일본·대만의 지목 분류 체계에 관한 이해를 바탕으로 합리적인 대안이 제시되길 기대하며, 향후 연구 과제로 독일과 대만의 지목 분류 체계의 변천연혁을 연구하여 한국의 지목 분류 체계 개선에 참고할 것을 제안한다.

Understanding the LST (Land Surface Temperature) Effects of Urban-forests in Seoul, Korea

  • Kil, Sung-Ho;Yun, Young-Jo
    • Journal of Forest and Environmental Science
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    • 제34권3호
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    • pp.246-248
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    • 2018
  • Urban development and population have augmented the increase of impervious land-cover. This phenomenon has amplified the effects of climate change and increasing urban island effects due to increases in urban temperatures. Seoul, South Korea is one of the largest metropolitan cities in the world. While land uses in Seoul vary, land cover patterns have not changed much (under 2%) in the past 10 years, making the city a prime target for studying the effects of land cover types on the urban temperature. This research seeks to generalize the urban temperature of Seoul through a series of statistical tests using multi-temporal remote sensing data focusing on multiple scales and typologies of green space to determine its overall effectiveness in reducing the urban heat. The distribution of LST values was reduced as the size of urban forests increased. It means that changing temperature of large-scale green-spaces is less influenced because the broad distribution could be resulted in various external variables such as slope aspect, topographic height and density of planting areas, while small-scale urban forests are more affected from that. The large-scale green spaces contributed significantly to lowering urban temperature by showing a similar mean LST value. Both of concentration and dispersal of urban forests affected the reduction of urban temperature. Therefore, the findings of this research support that creating urban forests in an urban region could reduce urban temperature regardless of the scale.