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매장 문화재 공간 분포 결정을 위한 지하투과레이더 영상 분석 자동화 기법 탐색 (Automated Analyses of Ground-Penetrating Radar Images to Determine Spatial Distribution of Buried Cultural Heritage)

  • 권문희;김승섭
    • 자원환경지질
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    • 제55권5호
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    • pp.551-561
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    • 2022
  • 지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

자연공원 종류별 서식지질 비교 (Comparison of Habitat Quality by the Type of Nature Parks)

  • 장정은;김민태;권혜연;신해선;유병혁;이상철;최송현
    • 한국환경생태학회지
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    • 제36권6호
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    • pp.553-565
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    • 2022
  • 보호지역의 생태적 가치와 중요성에 대한 인식이 증가함에 따라 자연이 제공하는 생태계서비스에 관한 연구의 필요성이 요구되고 있다. 우리나라의 대표적인 보호지역인 자연공원은 국립공원, 도립공원, 군립공원의 체계를 가지고 있다. 국립공원은 국립공원공단에서 체계적으로 관리를 하고 있으나 도립공원과 군립공원은 지방자체단체가 관리하고 있다. 자연공원의 위계에 따라 자연성 또한 같은 위계적 차이가 있을 것으로 생각되나 이에 대한 검증은 이뤄지지 않았다. 이에 대한 차이를 알아보기 위하여 자연공원 중 산악형 22개소를 대상으로 InVEST 모델 중 서식지질(habitat quality)을 이용하여 차이를 알아보았다. 자연공원의 종류와 면적에 관계없이 서식지질을 분석한 결과 태백산국립공원(0.89), 주왕산국립공원(0.87), 웅석봉군립공원(0.86), 가야산국립공원(0.85) 순으로 높게 나타났다. 서식지질은 면적인 넓을수록 높은 값을 나타내었다. 면적이 유사한 자연공원을 대상으로 분석한 결과 국립공원의 서식지질은 도립공원과 군립공원에 비해 높았다. 반면 군립공원의 서식지질 평균은 0.83±0.02으로 도립공원의 서식지질 평균 0.78±0.03보다 0.05 더 높게 나타났다. 아울러 자연공원내에서 산림지역 비율이 높을수록 서식지질 또한 비례하여 높게 나타났다. 이상의 결과를 종합하면, 자연공원의 자연성은 자연공원의 위계와 같지 않고 토지이용, 토지피복 그리고 공원관리 등에 따라 자연성에 차이가 있음을 확인하였다.

기계학습모델을 이용한 이상기상에 따른 사일리지용 옥수수 생산량에 미치는 피해 산정 (Calculation of Damage to Whole Crop Corn Yield by Abnormal Climate Using Machine Learning)

  • 김지융;최재성;조현욱;김문주;김병완;성경일
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제43권1호
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    • pp.11-21
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    • 2023
  • 본 연구는 기계학습을 기반으로 제작한 수량예측모델을 이용하여 PCR 4.5 시나리오에 따른 사일리지용 옥수수(WCC)의 피해량 산정 및 전자지도를 작성할 목적으로 수행하였다. WCC 데이터는 수입적응성 시험보고서(n=1,219), 국립축산과학원 시험연구보고서(n=1,294), 한국축산학회지(n=8), 한국초지조사료학회지(n=707) 및 학위논문(n=4)에서 총 3,232점을 수집하였으며, 기상데이터는 기상청의 기상자료개방포털에서 수집하였다. 본 연구에서 이상기상에 따른 WCC의 피해량은 RCP 4.5 시나리오에 따른 월평균기온 및 강수량을 시간단위로 환산하여 준용하여 산정하였다. 정상기상에서 DMY 예측값은 13,845~19,347 kg/ha 범위로 나타났다. 이상기상에 따른 피해량은 이상기온 2050 및 2100년 각각 -263~360 및-1,023~92 kg/ha, 이상강수량 2050 및 2100년 각각 -17~-2 및-12~2 kg/ha였다. 월평균기온이 증가함에 따라서 WCC의 DMY는 증가하는 경향으로 나타났다. RCP 4.5 시나리오를 통해 산정한 WCC의 피해량은 QGIS를 이용하여 전자지도로 제시하였다. 본 연구는 온실가스 저감이 진행된 시나리오를 이용했지만, 추가 연구는 온실가스 저감이 되지 않은 RCP 시나리오를 이용한 연구를 수행할 필요가 있다.