최근 토지피복도는 경관 모자이크의 공간적 구성, 기능 및 변화와 같은 공간 패턴을 분석하기 위해 그 활용도가 지속적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 토지피복도를 활용한 경관 모자이크 패턴 분석 시스템을 제안하기 위해서 영역기반 영상처리 기법으로 경관 모자이크의 요소인 패치를 추출하고, 추출된 패치의 경관분석 측정요소를 패치 레벨과 클래스 레벨에서 계산하였다. 계산된 측정요소로 공간관계를 표현할 수 있는 패치기반의 공간 패턴을 제안한다. 제안된 시스템은 시스템의 유효성을 확인하기 위하여 광주광역시의 범례별 토지이용 현황 및 패치의 공간패턴을 확인한다.
The typical characteristics of seasonal winds were studied around the Pohang using two-stage (average linkage then k-means) clustering technique based on u- and v-component wind at 850 hpa from 2004 to 2006 (obtained the Pohang station) and a high-resolution (0.5 km grid for the finest domain) WRF-UCM model along with an up-to-date detailed land use data during the most predominant pattern in each season. The clustering analysis identified statistically distinct wind patterns (7, 4, 5, and 3 clusters) representing each spring, summer, fall, and winter. During the spring, the prevailed pattern (80 days) showed weak upper northwesterly flow and late sea-breeze. Especially at night, land-breeze developed along the shoreline was converged around Yeongil Bay. The representative pattern (92 days) in summer was weak upper southerly flow and intensified sea-breeze combined with sea surface wind. In addition, convergence zone between the large scale background flow and well-developed land-breeze was transported around inland (industrial and residential areas). The predominant wind distribution (94 days) in fall was similar to that of spring showing weak upper-level flow and distinct sea-land breeze circulation. On the other hand, the wind pattern (117 days) of high frequency in winter showed upper northwesterly and surface westerly flows, which was no change in daily wind direction.
본 연구는 도시 발전에 따른 여러 가지 도시문제들을 예측하고 대처하기 위해 도시내 토지형태가 어떻게 변화되었는지 모니터하였다. 충주시가 촬영된 Landsat 위성영상을 대상으로 도로주변의 피복상태를 분석하고, 그 분포양상을 시계열로 비교분석하여 변화량을 계산하였다. 이를 위해 원격탐사의 공간분석기술과 GIS기술을 통합하여, 시각적으로 두 시기의 영상을 판독하고 정량적 면적변화를 추출하였다. 그 결과 위성자료와 지형공간정보들의 지속적인 분석과 통계분석을 통하여 도심지역의 발전 모형을 생성 할 수 있었다.
This research is an attempt to obtain more accurate land cover information from LANDSAT images. Canonical correlation analysis, which has not been widely used in the image classification community, was applied to the classification of a LANDSAT images. It was found that it is easy to select training areas on the classification using canonical correlation analysis in comparison with the maximum likelihood classifier of $ERDAS^{(R)}$ software. In other words, the selected positions of training areas hardly affect the classification results using canonical correlation analysis. when the same training areas are used, the mapping accuracy of the canonical correlation classification results compared with the ground truth data is not lower than that of the maximum likelihood classifier. The kappa analysis for the canonical correlation classifier and the maximum likelihood classifier showed that the two methods are alike in classification accuracy. However, the canonical correlation classifier has better points than the maximum likelihood classifier in classification characteristics. Therefore, the classification using canonical correlation analysis applied in this research is effective for the extraction of land cover information from LANDSAT images and will be able to be put to practical use.
This study was carried out to examine the tree-ring growth characteristics of Zelkova serrata Makino after replanting, for the built-up planting founds for stability of landscaped trees in the reclaimed land from the sea. the factors, many affecting the growths of Zelkova serrata Makino, were the replanting stress and drought. The growth reduction due to replanting and drought occurred in the replanting year and the following year. The mean sensitivity(year-to-year variation) and the coefficient of variation(tree-to-tree variation in a certain year) in tree rings of Zelkova serrate Makino, were higher in the poor soil sites than in the favourable soil ones. And the poor soil sites were the filled ground of improve soil and the covered ground of improve soil and the top ground of big mounding than mounding ground sites, especially soil hardness, alkali soil, high $Na^+\;and\;K^+,\;low\;Ca^{++}\;and\;Mg^{++}$ and T-C were the most crucial. We suggest technique development of the built-up planting ground for stability in the reclaimed land from the sea. The built-up planting grounds in reclaimed land from the sea, should be considered for the use of fair soil with the physical and chemical soil properties, -high level foundation of planting ground, and the prevention of disturbed soil-.
As one of methodological approaches for objective and systematic evaluation for rural resources, a sequential system for significance determination of resources items was formulated using AHP (Analytic Hierarchy Process) as the base technique. By the system constructed in this study, the significance values were calculated for all items of standard goal system which had been presented in the first phase- paper of research works for rural resources evaluation. The results analysed and obtained in the study are summarized as follows; 1. In case that the number of resources items for evaluation are relatively large, stepwise matrix method is considered as the better one for pair-comparison works in view of evaluator's convenience and consistency. 2. The significance valuing results for most resources items showed a considerable difference between characteristic areas, especially in aspects of land and human resources, so being considered as wet reflecting the specific areal varieties, 3. On land resources, the items for industrial development and land use showed higher significance value, while natural environment resources the items for ecological varieties and on human resources the items for artificial facilities. However, lower-valued ones were the items for mineral stocks in land resources, for control and protection in natural environment resources and for lower-level culture heritage respectively.
최근 딥러닝의 발전으로 의미론적 분할을 통한 토지피복 분류 방법들이 제안되고 있다. 그러나 기존의 딥러닝 기반 모델들은 영상 정보만을 이용하기 때문에 시공간적 일관성을 담보할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 좌표 정보를 활용한 토지피복 분류 모델을 제안한다. 먼저 암시적 신경 표현 기법인 다중해상도 해시 인코더를 위경도 좌표계로 확장한 좌표 해시 인코더를 통해 좌표의 특징을 추출하였다. 다음으로 추출된 좌표 특징을 다양한 단계의 U-net 디코더와 결합하는 아키텍처를 제안하였다. 실험 결과, 제안 방법이 약 32% 향상된 분류 정확도를 보였고, 시공간적 일관성이 향상됨을 확인하였다.
본 연구의 목적은 GIS를 이용하여 토지이용상태에 따른 대기오염현황을 분석하고 대기오염측정소 이력 및 분포의 적정성을 분석하는데 있다. 대상지역 TMS자료의 계절별 오염농도로부터 대기오염분포도를 작성하였으며 토지피복지도를 기본으로 하여 토지이용상태를 대기오염특성이 잘 나타나는 주거, 상업, 공업, 교통, 비오염 지역으로 분류하였다. GIS의 중첩분석을 통하여 토지이용상태에 따른 대기오염현황을 분석함으로써 주 오염원을 파악할 수 있었으며 이는 일반적인 대기오염의 특성과 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 측정소 이력 및 분포의 적정성 분석에서는 측정소가 서로 인접하거나 주변 토지이용상태가 유사할 경우 대기오염측정값이 유사하게 나타나며 향후 측정소의 위치선정시 이러한 특성을 고려할 필요가 있음을 알 수 있었다.
사회 변화에 따라 산지이용 수요가 증가하고 다양화되면서 산림을 훼손하고, 타 용도로 활용하는 산지의 면적이 증가하고 있다. 이에 최근 훼손된 산지의 면적을 효과적으로 확인하기 위하여 두 시기의 항공사진을 활용한 훼손 산지 변화탐지 기법을 연구하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 객체기반 변화탐지 형식으로, 영상 혼합 - 객체 분할 - 객체 병합 - 노이즈 제거 - 훼손지 추출의 5가지 단계로 진행되었다. 훼손 산지에 적합한 객체생성 수준을 선정하고, 객체를 분할 병합하는 과정을 통해 객체 간의 관계와 각 객체가 지닌 분광 특성 및 정황적(Contextual) 정보를 활용하여 신규 훼손 산지를 추출하였다. 시범 영역 테스트 결과, 전체 판독범위의 12%에 해당하는 훼손 산지를 추출하였고 육안판독 훼손산지의 평균 96%를 포함함으로써, 육안판독 전 후의 보완 자료로서의 가치와 자동추출의 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 지구단위 내 교통부문에서 다양한 도시설계 및 교통정책의 적용에 따른 $CO_2$의 배출량 효과를 분석해보고자 하였다. 이를 위해 가상네트워크(Toy Network)를 설정하고 토지이용패턴과 교통정책을 접목한 19개의 시나리오를 가정한 후 교통수요 예측 프로그램인 EMME3를 이용하여 $CO_2$ 발생량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 총 $CO_2$ 배출량이 가장 많이 감소한 정책은 지구의 중간부를 개발하면서 동시에 내부의 2차로 도로는 차량 통행을 금지시키고 보행자 천국을 만드는 것이었다. 총 $CO_2$량이 가장 많이 발생된 그룹은 교통공학에서 일반적으로 인식되어 왔던 적절한 도로위계에 따른 도로망 구성 및 접근통제 조절 정책이었다. 따라서 지구설계시 도로망 구성 및 접근통제는 세밀한 연구를 통해 실행되어야 할 것임을 알게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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