The present study examined the relation between land cover condition and temperature in various types of urban green spaces. The diagram of temperature distribution showed that high-temperature zones are formed around paved areas, and low temperature zone around planted areas and grassy areas. Even in planted areas where low-temperature zones were formed, temperature was different according to hierarchical structure. That is, temperature was relatively low in areas covered with arbor + sub-arbor. With regard to land cover ratio, the increase of planted areas and grassy areas had an effect on the fall of temperature and the effect was higher in order of planted areas and grassy areas. On the contrary, paved areas and bare areas had an effect on the rise of temperature. According to the results of factor analysis, in case of the highest temperature, planted area and grassy area were put together into a factor lowering temperature, paved area and temperature into a factor raising temperature, and bare area alone into a factor of low significance. In case of the lowest temperature, grassy area and bare area were put together into a factor, and the validity of the factor analysis was proved by the analysis of urban heat islands. An increase in the number of trees by height was effective in lowering temperature, and the effect was high in order to arbor and sub-arbor, and the source of coldness in planted area was tall trees.
이 논문에서는 촬영 시기 및 촬영 모드(주파수, 편파, 입사각)에 있어서 여러 가지 조건을 가지는 다양한 SAR 자료로부터 특징을 추출하여 토지 피복 항목과의 상호 연관성을 분석하였다. 현재까지 가용한 인공위성 SAR 영상의 촬영 조건을 고려하여 다음의 두 가지 경우로 구분하여 특징을 추출하였다. 첫째, 단일 모드로 다중 시기에 얻어진 SAR 자료로부터 긴밀도, 시간적 변이도, 주성분 변환에 의한 특징들을 추출하였다. C-밴드인 ERS-1/2, ENVISAT SAR, Radarsat-1 자료와 L-밴드인 JERS-1 SAR 자료를 대상으로 이러한 특징들을 각각 추출하였으며, 일반적인 토지 피복 항목과의 연관성 분석을 통해 다중 센서의 특성 차이를 비교 분석하였다. 여러 특징들 중에서 Tandem 긴밀도는 대체적으로 토지 피복 항목간 구별력이 가장 좋게 나타났다. C-밴드 SAR 자료의 장기간 긴밀도에서는 도심 지역의 구분이 용이하였으며, 시간적 변이도에서는 모든 센서 자료에서 논 지역이 가장 높은 값을 나타내었다. 또한 시계열 후방 산란 계수와 긴밀도의 주성분 변환에 기반한 특징들에서는 토지 피복과 관련된 부가 정보 추출이 가능하였다. 둘째, 다중모드(편파, 입사각)로 비슷한 시기에 얻어진 SAR 자료로부터 편파비와 다중 채널 변이도를 주요 특징으로 추출하여 토지 피복 항목별로 비교하였다. 그 결과, VH/VV 편파비로부터 산림과 밭 항목의 구분력이 향상되는 것으로 나타났다. 이 연구의 분석 결과는 향후 다양한 모드의 시계열적 SAR 자료 및 지상 산란계 실험을 통한 다양한 사례 연구 결과와 결합된다면, SAR 자료를 이용한 토지 피복 분류의 정확도 향상을 위한 기초 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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.
Unmanned aerial vehicle (UAV) and sensor technologies are rapidly developing and being usefully utilized for spatial information-based agricultural management and smart agriculture. Until now, there have been many difficulties in obtaining production information in a timely manner for large-scale agriculture on reclaimed land. However, smart agriculture that utilizes sensors, information technology, and UAV technology and can efficiently manage a large amount of farmland with a small number of people is expected to become more common in the near future. In this study, we evaluated the productivity of forage maize grown on reclaimed land using UAV and sensor-based technologies. This study compared the plant height, vegetation cover ratio, fresh biomass, and dry biomass of maize grown on general farmland and reclaimed land in South Korea. A biomass model was constructed based on plant height, cover ratio, and volume-based biomass using UAV-based images and Farm-Map, and related estimates were obtained. The fresh biomass was estimated with a very precise model (R2 =0.97, root mean square error [RMSE]=3.18 t/ha, normalized RMSE [nRMSE]=8.08%). The estimated dry biomass had a coefficient of determination of 0.86, an RMSE of 1.51 t/ha, and an nRMSE of 12.61%. The average plant height distribution for each field lot was about 0.91 m for reclaimed land and about 1.89 m for general farmland, which was analyzed to be a difference of about 48%. The average proportion of the maize fraction in each field lot was approximately 65% in reclaimed land and 94% in general farmland, showing a difference of about 29%. The average fresh biomass of each reclaimed land field lot was 10 t/ha, which was about 36% lower than that of general farmland (28.1 t/ha). The average dry biomass in each field lot was about 4.22 t/ha in reclaimed land and about 8 t/ha in general farmland, with the reclaimed land having approximately 53% of the dry biomass of the general farmland. Based on these results, UAV and sensor-based images confirmed that it is possible to accurately analyze agricultural information and crop growth conditions in a large area. It is expected that the technology and methods used in this study will be useful for implementing field-smart agriculture in large reclaimed areas.
본 연구에서는 미얀마 내 Mandalay, Magway 지역에 대해 Landsat 4-5 TM 위성영상을 이용하여 토지피복 변화와 식생온도조건지수(Vegetation Temperature Condition Index; VTCI)의 관계를 분석함으로써, 미얀마 토지피복 변화와 건조 정도의 관계를 밝히고자 하였다. 토지피복 변화를 분석한 결과, 연구 대상 지역에서 산림은 감소하는 것으로 나타난 반면, 주거지와 농경지의 면적은 증가하였다. VTCI 분석을 수행한 결과, (a)지역에서는 매우 건조한 지역의 면적이 점차 감소하고, 건조한 지역 및 보통, 습윤한 지역의 면적이 증가하여 건조의 정도가 다소 감소되는 것으로 나타났다. (b)지역 또한 매우 건조한 지역의 면적이 증가하여 건조 정도가 심각해지는 것을 파악할 수 있었다. VTCI와 토지피복 변화의 관계 분석결과는 두 지역의 매우 건조한 지역에서 산림 및 주거지의 농경지로의 변화 비율이 비교적 높게 나타나고, 변화된 지역의 VTCI 평균이 감소하여 토지피복의 변화와 건조 정도의 변화의 관련성을 찾을 수 있었으며, 건조지역이 점차 증가하고 있음을 확인하였다.
본 연구는 LiDAR DEM(Digital Elevation Model)과 다중시기에 촬영된 Landsat 영상을 이용하여 4대강 정비사업이 시행되기 이전 및 이후에 낙동강 유역 내 발생한 토지피복 변화를 탐지 및 분석하기 위하여 수행되었다. 우선 LiDAR DEM으로부터 추출된 제방경계선을 이용하여 하천유역 폴리곤을 생성하고, 하천유역 폴리곤을 이용하여 다중시기에 촬영된 Landsat-5 TM(Thematic Mapper) 영상과 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager) 영상으로부터 4개의 하천유역 영상을 각각 추출하였다. 그리고 영상분류방법을 적용하여 각 하천유역 영상으로부터 하천유역의 주요 토지피복인 하천, 나지, 초지를 각각 분류하였고, 전체 면적에서 각 토지피복이 차지하는 비율을 계산하였다. 다중시기에 촬영된 하천유역 영상으로부터 분류된 각 토지피복의 변화량을 분석한 결과, 4대강 정비사업이 시행되기 이전과 4대강 정비사업이 완공된 이후에는 계절의 변화에 의해 나지와 초지의 면적은 큰 폭으로 변화하였으나, 하천의 면적은 큰 변화가 없었다. 반면에 4대강 정비사업 전후로, 낙동강 유역 내 저수량의 증가로 인해 하천의 면적이 큰 폭으로 증가하였다. 본 논문은 LiDAR DEM과 4대강 정비사업 이전과 이후에 촬영된 위성영상들을 이용하여 4대강 정비사업으로 인해 발생한 하천 유역 내 토지피복 변화를 탐지할 수 있는 효과적인 방법을 제시하였다는데 의의가 있다.
In support of remote sensing applications for monitoring processes of the Earth system, research was conducted to analyze the basic spectral response related to background soil and vegetation cover characteristics in the visible and reflective infrared wavelengths. Surface samples of seven stations were examined. Five soils were from land-field and two soils from tideland areas. The vegetation cover experiment was conducted on seven soil samples with known natural moisture content (%) by weight. To study the effect of vegetation cover, spectral measurements were taken on five or six vegetation cover treatments of the seven soils with 3 replications in air dry conditions. For collecting RS base data, used spectro-radiometer that measures reflection characteristics between 300~1,100nm was used and measured the reflection of vegetation from bean leaves. The relationships were evaluated for both a general soil line and for the individual lines of five soils, under air-dried condition as well as different vegetation cover ratio, through the determination of the line parameters. As vegetation cover ratio in bean leaves increases, features of soil reflectance decrease and those of plant reflectance become more and more apparent. In proportion to vegetation cover rate, near-infrared reflectance increased and visible reflectance decreased. Analysis results are compared to commonly used vegetation indices(RVI and NDVI ).
본 연구는 현재 환경부에서 제공하는 토지피복지도 중 세분류 토지피복지도의 분류체계를 개선하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 해외 토지피복지도 분류 항목을 중점 검토하였다. 둘째, 기존 세분류 분류체계를 적용하여 구축된 항목 당 면적비율을 분석하였다. 셋째, 실제 세분류 토지피복지도를 사용하는 사용자(전문가 및 일반인)을 대상으로 분류체계 개선에 대하여 설문조사를 수행하였다. 넷째, 최종적으로 기존 41개 분류체계를 33개 항목으로 개선하는 분류체계를 설정하였다. 다섯째, 설정된 토지피복 분류항목을 시범 적용하였으며, 기존 분류체계와 개선안에 따른 토지피복 분류 결과를 비교하였다. 연구대상지는 시가화 지역, 농경지등 다양한 지표특성을 지니고, 지형지물이 비교적 골고루 분포되어 있는 고양시 일산 지역을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 기본 영상은 국토지리정보원에서 촬영하고 있는 0.25 m 급 정사항공영상이며, 관련 참조자료는 수치지형도, 정밀 임상도, 지적도, 행정구역도 등을 사용하였다. 개선된 분류체계를 시범지역에 적용한 결과 문화체육 휴양시설이 $1.84km^2$으로 분류되었으며, 이는 기존 분류체계 면적대비 약 2배 이상 증가한 것이다. 기타 교통통신시설 및 교육행정시설 등은 분류되지 않았다. 본 연구결과는 향후 세분류 토지피복지지도 구축과 갱신의 효율성과 실질적인 사용자 수요를 반영하였다는데 의의가 있다.
This study aims at suggesting the attributes and limitations of each methods through the evaluation of the verified analysis results, so that it will be possible to select an efficient method that may be applied to assess the green coverage ratio. Green coverage areas of each sites subject to this study were assessed utilizing the following four methods. First, assessment of green coverage area through direct planimetry of satellite images. Second, assessment of green coverage area using land cover map. Third, assessment of green coverage area utilizing the band value in satellite images. Forth, assessment of green coverage area using and land cover map and reference materials. For this study, four urban zones of the City of Seosan in Chungcheongnam-do. As a result, this study show that the best calculation method is the one that combines the merits of first and second methods. This method is expected to be suitable for application in research sites of middle size and above. It is also deemed that it will be possible to apply this method in researches of wide area, such as setting up master plans for parks and green zones established by each local self-government organizations.
This study modified the properties and boundaries of the inland wetland types through the structural edit of the National Wetland DB, and analyzed the characteristics of the different land cover by area and the entire inland wetlands of South Korea. The inland wetlands of the Gangwon Basin had a small area of waters. In addition, the ratio of natural barren was high, reflecting the characteristics of the upper reaches of the large river in the east and west part of Gangwon Province. The Geum River Basin had a high percentage of aggregate land due to the development of large alluvial land, and the ratio of artistic barren was low, so various ecosystem service of wetland elements were distributed evenly. The Nakdong River Basin had a high proportion of waters as water level in the channel rose due to the installation of 4 Major Rivers Beam, and the ratio of Natural barren was low. Moreover, the water level of the main attributes flowing into the Nakdong River drainage system was not high, so the ratio of vegetation concentration was high. The Yeongsan River Basin showed that Waters had the high proportion. And the distribution of Natural barrens represented differently according to the Yeongsan River Basin and the Seomjin River Basin. Finally, Sand and Gravels supplied to rivers during precipitation were deposited in the main stream of the Han River Basin, and the differences between the side and high side was large in the area, reflecting the characteristics of the mouth of a river, so the Natural barren of Clay was distributed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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