The purpose of this study is to present a standardized scheme for providing agriculture-related information at various spatial resolutions of satellite images including Landsat +ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR, and IKONOS panchromatic and multi-spectral images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural areas, crop types, agricultural facilities and structures. The results were compared with the land cover/land use classification system suggested by Ministry of Construction & Transportation based on NGIS (National Geographic Information System) and Ministry of Environment based on satellite remote sensing data. As a result, high-resolution agricultural land cover map from IKONOS imageries was made out. The results by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.
The purpose of this study is to present a standardized scheme for providing agriculture-related information at various spatial resolutions of satellite images including Landsat+ETM, KOMPSAT-1 EOC, ASTER VNIR, and IKONOS panchromatic and multi-spectral images. The satellite images were interpreted especially for identifying agricultural areas, crop types, agricultural facilities and structures. The results were compared with the land cover/land use classification system suggested by Ministry of Construction & Transportation based on NGIS (National Geographic Information System) and Ministry of Environment based on satellite remote sensing data. As a result, high-resolution agricultural land cover map from IKONOS imageries was made out. The results by IKONOS image will be provided to KOMPSAT-2 project for agricultural application.
In many very high density cities in Asia in which there is limited area to expand, growth is forced upward as well as outward. Densely packed detached houses and low-rise buildings are replaced by lower density high-rises, leaving open spaces between high-rise buildings. Through this process, areas that formerly did not have much green space gain valuable green spaces, and new ecological corridors and patches are created. In this study, the demographic and housing-type changes of Wonju City were delineated using land use maps, aerial images, census data, and other administrative data. Green area changes were calculated using land cover data derived from multi-year Landsat TM satellite imagery. The values were then compared against demographic and housing-type changes for each administrative unit. The overall results showed a decrease of forested area in the city and an increase of developed area. Urban sprawl was clearly visible in many of the suburban areas. However, as expected, we also detected areas in which greenness did not decrease when the population greatly increased. These areas were characterized by residential building complexes of ten or more stories. If an equal number of housing units had been built as detached houses, these areas would not have kept as much green space. Our research result showed that high-density and high-rise residential structures can offer an alternative means to protect or create urban green spaces in high-density urban environments.
원격탐사 분야에서 토지피복분류에는 머신러닝 기반의 SVM 모델이 대표적으로 활용되고 있는 한편, 신경망 모델을 이용한 연구도 지속적으로 수행되고 있다. 다목적실용위성의 고해상도 영상을 이용한 연구는 미흡한 실정이며, 따라서 본 연구에서는 고해상도 KOMPSAT-3 위성영상을 이용하여 신경망 모델의 토지피복분류 정확도를 평가하고자 하였다. 경주시 인근 해안지역의 위성영상을 취득하여 훈련자료를 제작하고, 물과 식생 및 육지의 세 항목에 대해 SVM, ANN 및 DNN 모델로 토지피복을 분류하였다. 분류 결과의 정확도를 오차 행렬을 통해 정량적으로 평가한 결과 DNN 모델을 활용한 토지피복분류가 92.0%의 정확도로 가장 우수한 결과를 나타냈다. 향후 다중 시기의 위성영상을 통해 훈련자료를 보완하고, 다양한 항목에 대한 분류를 수행 및 검증한다면 연구의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
Rho, Paikho;Wu, X. Ben;Smeins, Fred E.;Silvy, Nova J.;Peterson, Markus J.
Journal of Ecology and Environment
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제38권2호
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pp.185-193
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2015
A dramatic decline in the abundance of the scaled quail (Callipepla squamata) has been observed across most of its geographic range. In order to evaluate the influence of land cover patterns and their changes on scaled quail abundance, we examined landscape patterns and their changes from the 1970s to the1990s in two large ecoregions with contrasting population trends: (1) the Rolling Plains ecoregion with a significantly decreased scaled quail population and (2) the South Texas Plains ecoregion with a relatively stable scaled quail population. The National Land Cover Database (NLCD) and the U.S. Geological Survey's (USGS) Land Use/Land Cover data were used to quantify landscape patterns and their changes based on 80 randomly located $20{\times}20km^2$ windows in each of the ecoregions. We found that landscapes in the Rolling Plains and the South Texas Plains were considerably different in composition and spatial characteristics related to scaled quail habitats. The landscapes in the South Texas Plains had significantly more shrubland and less grassland-herbaceous rangeland; and except for shrublands, they were more fragmented, with greater interspersion among land cover classes. Correlation analysis between the landscape metrics and the quail-abundance-survey data showed that shrublands appeared to be more important for scaled quail in the South Texas Plains, while grassland-herbaceous rangelands and pasture-croplands were essential to scaled quail habitats in the Rolling Plains. The decrease in the amount of grassland-herbaceous rangeland and spatial aggregation of pasture-croplands has likely contributed to the population decline of scaled quails in the Rolling Plains ecoregion.
본 연구에서는 AERMOD 기상 전처리 프로그램인 AERMET에 대표적 지표기상 형식인 CD-144와 ISHD를 적용하여 처리 결과를 비교하고, 환경부 토지피복도를 고려하여 대기확산 정도를 분석하였다. 연구결과, knot 단위를 사용하는 CD-144 형식의 경우 단위 변환 오차로 인해 실제 풍속을 고려하지 못하였으나 ISHD 형식은 그대로 반영하는 것으로 나타났다. 점오염원 1시간 최대 농도값은 ISHD가 CD-144에 비해 높았으며, 그 외에는 동일하거나 낮아지는 것으로 나타났다. 환경부 토지피복도를 반영한 농도값은 토지피복도를 고려하지 않은 경우보다 최대 387% 증가하였으며, 등농도곡선 형태(곡선의 방향 및 길이)에도 차이가 있는 것으로 나타났다. 환경영향평가 및 통합환경허가에서의 모델 사용은 동일한 조건에서의 통일된 판단을 요구하므로 AERMET 사용시 ISHD 형식의 사용과 함께 모델링 지역의 토지피복을 고려할 필요가 있다.
LiDAR technology is a combination of laser ranging, satellite positioning technology and digital image technology for study and determination with high accuracy of the true earth surface features in 3 D. Laser scanning data is typically a points cloud on the ground, including coordinates, altitude and intensity of laser from the object on the ground to the sensor (Wehr & Lohr, 1999). Data from laser scanning can produce products such as digital elevation model (DEM), digital surface model (DSM) and the intensity data. In Vietnam, the LiDAR technology has been applied since 2005. However, the application of LiDAR in Vietnam is mostly for topological mapping and DEM establishment using point cloud 3D coordinate. In this study, another application of LiDAR data are present. The study use the intensity image combine with some other data sets (elevation data, Panchromatic image, RGB image) in Bacgiang City to perform land cover classification using neural network method. The results show that it is possible to obtain land cover classes from LiDAR data. However, the highest accurate classification can be obtained using LiDAR data with other data set and the neural network classification is more appropriate approach to conventional method such as maximum likelyhood classification.
The intensity of stormwater runoff is particularly acute across cities located in arid climates. During flash floods loose sediment and pollutants are typically transported across sun-hardened surfaces contributing to widespread degradation of water quality. Rapid, dense urbanization exacerbates the problem by creating continuous areas of impervious surfaces, perforated only by a few green patches. Our work demonstrates how the latest techniques in remote sensing can be used to routinely measure urban land cover types, impervious cover, and vegetated areas. In addition, multiple regression models can then infer relationships between urban land use and land cover types with stormwater quality data, initially sampled at discrete monitoring sites, and then extrapolated annually across an arid city; in our case, the city of Phoenix in Arizona, USA. Results reveal that from 30 storm event samples, solids and heavy metal pollutants were found to be highly related with general impervious surfaces; in particular, with industrial and commercial land use types. Repercussions stemming from this work include support for public policies that advocate environmental sustainability and the more recent focus on urban livability. Also, advocacy for new urban construction and re-development that both steer away from vast unbroken impervious surfaces, in place of more fragmented landscapes that harmonize built and green spaces.
효율적인 국토관리를 위해서 과거로부터의 토지피복/토지이용 변화를 탐지하고 미래의 도시계획에 반영하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상을 이용하여 토지피복/토지이용 분류를 수행함으로써 도시변화를 분석하고 도시화에 따른 지표온도의 변화를 조사하였다. 해상도 30m의 Landsat 영상에서 도시변화 후보지역을 추출하고 자세한 변화 상황을 고찰하기 위해 고해상도 항공사진을 함께 사용하는 계층적 변화탐지기법을 사용하였다. 또한, 도시의 발달과 지표온도의 상관성을 평가하기 위하여 Landsat 영상의 열적외선 파장영역을 이용하여 온도를 계산하여 실제기온과 비교하고 토지피복별 지표온도를 계산하였다. 연구 결과 도심지의 팽창을 수치적으로 확인 할 수 있었고 도시화로 인한 온도 상승을 탐지할 수 있었다.
본 연구에서는 1996년, 2006년, 2016년의 서울과 주변지역의 도시화로 인한 피복변화를 바탕으로 2026년의 피복 변화를 예측하였다. 기초 자료로 Landsat 영상을, 미래 예측을 위해 MLP와 MCA를 융합하여 연구지역에 대해 적용하였다. MLP에서는 1996년과 2006년의 피복도를 이용하여 하부 모델과 전이 유발 인자를 설정하여 피복 전이 잠재력을 산출하고, MCA를 이용하여 피복 전이 확률 계산하여 2016년의 피복도를 생성하였다. 이는 Landsat에서 얻어진 2016년 피복도와 비교하여, 모델 검증을 실시하고, Landsat에서 얻어진 2006년과 2016년 피복도를 이용하여 2026년도의 미래 피복을 예측하였다. 결과로 1996년부터 2016년까지 피복변화의 대부분은 나지, 초지(식생 혼합)로부터 개발지로의 변화가 두드러졌으며, 2026년도의 미래 피복도 나지와 초지로부터 개발지로의 변화가 여전히 진행되고 있는 것으로 예측되었다. 본 연구는 MLP-MCA 방법으로 서울 및 주변 지역에 대한 미래 피복 변화 예측에 처음으로 적용했다는 측면에서 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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