본 논문에서는, 동영상에서 의미 있는 객체 영역을 추출하기 위해서, 첫 장의 영상 분할은 사람에 의해서 주어진 것으로 가정하고, 그 다음 프레임부터는 사람의 도움 없이 객체를 추적해 가는 반자동 방식의 이동체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 계층적인 구조를 가지며, 각각의 계층에서는 seed 추출, watershed 알고리즘을 이용한 영상 분할, 영역 구분의 단계를 거쳐 영상 분할을 수행한다. 영역 구분 단계에서는, 순방향으로 추정된 움직임 벡터장으로부터 영역 분할의 판단 기준을 만들고 이를 이용하여 각각의 영역을 '객체 영역', '배경 영역', '불확실 영역'으로 구분한다. 이때, '불확실 영역'으로 구분된 영역들에 대해서는 좀 더 낮은 계층에서 위의 단계들을 반복하여 다시 수행하게 한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 모의실험을 통해서 'Claire', 'Miss America', 'Akiyo', 'Mother and daughter'의 영상에서 바람직한 추적 결과를 나타냄을 확인하였다.
우리나라 중소규모의 대부분 하천의 경우 유량 자료의 부족 또는 미계측 지역으로 인하여 효율적인 저수유량 산정이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 수계별 환경용량을 고려한 허용부하량 산정을 위해 면적함수 관계식을 이용한 저수유량의 산정방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 남한강 상류 지역의 유역면적 $606km^2$인 주천강 유역과 미계측 유역면적 $4,551km^2$인 옥동천 합류 후인 한강 유역을 시험하천으로 선정하였다. 적용결과, 주천 하류부의 저수 유량은 $1.9m^3/s$로, 미계측 유역인 옥동천과 한강의 합류 후의 저수유량은 $20.7m^3/s$로 계산되었다. 이를 영월군에서 고려하고 있는 BOD목표치 1.0-1.2mg/l로 계획하면 허용부하량은 각각 164-197kg/day 및 1,788-2,146kg/day로 추정되었다. 본 연구에서 제시한 허용부하량 산정방법은 자료가 충분하지 않은 유역이나 미계측 유역에 대해 유용하게 이용될 것으로 기대한다.
Mercury (Hg) dynamics in the boreal environment have been a subject of concern in recent decades, due to the exposure of local populations to the contaminant. Land use, because of its impact on mercury inputs, has been highlighted as a key player in the sources and eventual concentrations of the heavy metal. In order to evaluate the impact of watershed disturbances on Hg dynamics in frequently fished, large boreal lakes, we studied sediment cores retrieved at the focal point of eight large lakes of Qu$\acute{e}$bec (Canada), six with watersheds affected by land uses such as logging and/or mining, and two with pristine watersheds, considered as reference lakes. Using a Geographical Information System (GIS), we correlated the recent evolution of land uses (e.g., logging and mining activities) and morphological characteristics of the watershed (e.g., mean slope of the drainage area, vegetation cover) to total Hg concentrations (THg) in sedimentary records. In each core, THg gradually increased over recent years with maximum values between 70 and 370 ng/g, the lowest mercury concentrations corresponding to the pristine lake cores. The Hg Anthropogenic Sedimentary Enrichment Factor (ASEF) values range from 2 to 15. Surprisingly, we noticed that the presence of intense land uses in the watershed does not necessarily correspond to noticeable increases of THg in lake sediments, beyond the normal increment that can be attributed to Hg atmospheric deposition since the beginning of the industrial era. Rather, the terrestrial Hg inputs of boreal lakes appear to be influenced by watershed characteristics such as mean slopes and vegetation cover.
Soil erosion has been issued in many countries since it causes negative impacts on ecosystem at the receiving water bodies. Therefore best management practices to resolve the problem in a watershed have been developed and implemented. As a prior process, there is a need to define soil erosion level and to identify the area of concern regarding soil erosion so that the practices are effective as they are designed. Universal Soil Loss Equation (USLE) were developed to estimate potential soil erosion and many Geographic Information System (GIS) models employ USLE to estimate soil erosion. Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) is one of the models, the model provided several opportunities to consider various watershed peculiarities such as breaking of slope length, monthly variation of rainfall, crop growth at agricultural fields, etc. SATEEC is useful to estimate soil erosion, however the model can be implemented with ArcView software that is no longer used or hard to use currently. Therefore SATEEC based on ArcView was rebuild for the ArcGIS software with all modules provided at the previous version. The rebuilt SATEEC, ArcSATEEC, was programmed in ArcPy and works as ArcGIS Toolset and allows considering monthly variations of rainfall and crop growth at any watershed in South-Korea. ArcSATEEC was applied in Daecheong-dam watershed in this study, monthly soil erosion was estimated with monthly rainfall and crop growth variation. Annual soil erosion was computed by summing monthly soil erosion and was compared to the conventional approach to estimate annual soil erosion. The annual soil erosion estimated by the conventional approach and by summing monthly approach did not display much differences, however, ArcSATEEC was capable to provide monthly variation of soil erosion.
백두대간은 국토의 근간이자 주요 생태축으로서 최근 각종 개발요구에 적절히 대응하기 위한 보전적 전략 수립과 함께 체계적인 관리가 요구되고 있다. 이를 위해서는 관리대상을 공간적으로 명확하게 설정하는 일이 선행되어야 한다. 이 연구는 백두대간의 관리구역을 합리적으로 설정하기 위한 제안적 시도로서, 마루금으로부터 적절한 관리범위를 설정함에 있어 수계 및 유역 개념에서 접근하면서 현실적인 인간 간섭의 영향정도를 감안하고자 하였다. 따라서 지형특성이 다양한 사례지역을 대상으로 수치지도 및 Landsat TM 영상을 활용하여 수계 및 유역 분석, 도로망 분석, 토지이용 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 유역확장방식에 의해 마루금으로부터 관리범위를 확장해나가면서 도로율과 토지이용상태의 변화를 추적함으로써 관리범위의 한계를 탐색하였다.유역확장방식은 백두대간의 관리범위 설정 기법으로 효율적이었으며, 사례지역의 관리범위는 4차 확장유역까지가 적절한 것으로 나타났다.
인간활동으로 인해 서식처의 변화, 서식처의 파편화를 비롯하여 기후변화, 토지이용의 변화 등으로 생태계 생물 다양성은 빠르게 손실되고있는 상황이다. 최근 들어 유역의 건전성을 확보하기 위해 유역관리 차원에서 접근하려는 시도가 시작되었으나 어떠한 수단을 통해 생물다양성과 서식처 관리에 대하여 접근할 수 있는지에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 금강유역을 대상으로 Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVEST) habitat quality model을 이용하여 유역의 서식처 질을 평가하는 것이다. 서식처 평가결과는 생태·자연도 및 수생태 건전성 평가결과와의 비교분석을 통해 검증되었다. 금강유역의 서식처 질은 0.0 ~ 0.86으로 분석되었으며, 유역의 하류보다 상류에서 서식처 질이 더 높은 것으로 나타났다. 생태·자연도 등급별 평균 서식처 질을 비교한 결과 1등급, 2등급, 3등급에서 각각 0.80, 0.76, 0.71이었다. 수생태 건전성 결과와의 상관성 분석결과 R2은 0.58, Pearson 상관계수는 0.76 였다. 본 연구의 결과는 향후 서식처 보호의 강화와 장기적인 생물 다양성 관련 정책의 실행을 지원하는 기초자료로 활용될 수 있다.
수자원 계획 수립시 인위적인 하천수의 사용 및 조절 과정을 거치지 않는 자연유량 상태를 기반으로 이루어지며, 관측자료를 이용하거나 장기유출모형을 이용한 방법 등을 통해 산정할 수 있다. 그러나, 자연적인 유출 상태를 보이는 유역은 매우 제한적이며, 미계측유역은 수문모형을 구축한 후 이를 전이시켜 산정하는 등 신뢰성 있는 수문자료는 여전히 부족한 실정이다. 본 연구에서는 GR4J 강우-유출모형을 활용하여 14개 댐 상류 유역에 대한 매개변수 최적화를 수행하여 자연유량의 재현성을 평가하였다. 매개변수의 불확실성을 정량적으로 고려하기 위해 Bayesian 이론을 도입하였으며, 매개변수의 사후분포로부터 추출되는 다수의 매개변수를 지역화에 활용하였다. 최종적으로 최적 매개변수와 유역의 특성을 갖는 인자에 대한 상관관계를 파악해 유역특성인자를 선별하였으며, 인자 사이의 상관성을 효과적으로 고려하기 위하여 Copula 함수를 활용해 매개변수 지역화 모델로 확장하였다. 결과적으로 지역 매개변수를 활용해 산정된 유량과 14개 댐 관측 유입량이 약 0.8 이상의 높은 상관성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 미계측유역의 강우-유출모형 매개변수 추정시 유역특성을 고려한 지역 매개변수의 추정이 가능하다는 측면에서 유리한 장점을 확인할 수 있으며, 동시에 불확실성 정보를 제공함으로써 미계측유역의 자연유량 예측 모형으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
In Total Water Pollutant Load Management System of Korea, unit load approach based on land register data is currently used for the estimation of non-point pollutant load. However, a problem raised that land register data could not always reflect the actual land surface coverages which determine runoff characteristics of non-point pollution sources. As a way to overcome this, we tried to establish quantitative relationships between the aerial images (0.4m resolution) which reflect actual land surface coverages and the land registration maps according to the 19 major designated land-use categories in Kyeongan watershed. Analyses showed different relationships according to the land-use categories. Only a few land-use categories including forestry, road and river showed essentially identical and some categories such as orchard, parking lot and sport utility site showed no relationships at all between image data and land register data. Except for the two cases, all the other categories showed statistically significant linear relationships between image data and land register data. The analyses indicate that using high resolution aerial maps is a better way to estimate non-point pollutant load. If the aerial maps are not available, application of the linear relationships as conversion factors of land register data to image data could be an possible option to estimate non-point pollutant loads for the specific land-use categories in Kyeongan watershed.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.647-650
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2006
Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI) hyperspectral imagery was acquired over the Little Miami River Watershed (1756 square miles) in Ohio, U.S.A., which is one of the largest hyperspectral image acquisition. For the development of a 4m-resolution land cover dataset, a hierarchical approach was employed using two different classification algorithms: 'Image Object Segmentation' for level-1 and 'Spectral Angle Mapper' for level-2. This classification scheme was developed to overcome the spectral inseparability of urban and rural features and to deal with radiometric distortions due to cross-track illumination. The land cover class members were lentic, lotic, forest, corn, soybean, wheat, dry herbaceous, grass, urban barren, rural barren, urban/built, and unclassified. The final phase of processing was completed after an extensive Quality Assurance and Quality Control (QA/QC) phase. With respect to the eleven land cover class members, the overall accuracy with a total of 902 reference points was 83.9% at 4m resolution. The dataset is available for public research, and applications of this product will represent an improvement over more commonly utilized data of coarser spatial resolution such as National Land Cover Data (NLCD).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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