최근 인구집중으로 인한 도시개발 및 사회기반 시설의 확충 등의 인위적 현상과 지구온난화 및 가뭄, 홍수, 산불 등 자연적 현상 등 다양한 요인으로 인해 토지피복 변화가 발생하고 있다. 이러한 토지피복변화의 원인과 영향, 그리고 탐지방법에 대한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 기존 연구들은 대부분 주어진 임계치를 기준으로 '변화' 또는 '무변화'의 양분된 결과를 도출한다. 따라서 본 연구에서는 확률에 기초하여 공간자기상관과 핫스팟 탐지를 결합한 변화탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 기존의 핫스팟 탐지 알고리즘인 AMOEBA(A Multidirectional Optimal Ecotope-Based Algorithm)에서 나타나는 과다탐지의 경향을 개선하여 핵심적인 토지피복 변화의 핫스팟을 탐지하는 AMOEBA-CH(core hotspot)를 개발 및 적용하였다. 본 연구에서는 토지피복 변화의 확률과 공간자기상관에 기초한 픽셀 간의 공간적 상호작용을 고려하였으며, AMOEBA-CH의 인접-우세 모형을 통해 토지피복 변화의 핵심적인 핫스팟을 탐지하고자 한다. 본 연구에서 제시한 방법의 가용성을 테스트하기 위해 남한지역의 2000년과 2008년의 NDVI자료를 이용하여 토지피복 변화의 핫스팟 탐지를 수행하였다.
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.
초분광 영상 데이터는 픽셀마다 수백 개의 스펙트럼 밴드에 대한 정보가 주어지는 고차원 데이터로, 농업, 식품처리, 광물학, 물리학, 환경학, 지리학 등 광범위한 분야에 활용되고 있다. 그 중 하나는 토지 피복의 분류 문제인데, 이는 자연 재해 예방, 자연 자원 감시, 환경에 대한 정보 수집에 있어서 중요한 문제이다. 하지만 차원의 저주, 시공간적 변동성, 레이블된 데이터의 부족 때문에 토지 피복의 정확한 분류에는 어려움이 따른다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨볼루션 신경망에 기반한 새로운 심층 학습 구조를 제안한다. 제안된 구조는 원하는 지점 주변 픽셀의 정보를 컨볼루션 신경망을 통해 처리하고, 그 지점의 스펙트럼 정보를 강조하기 위해 컨볼루션 층의 출력과 스펙트럼 정보를 함께 소프트맥스 분류기의 입력으로 사용한다. 이 구조는 추가적인 특징 추출 과정을 필요로 하지 않고, 그래픽 처리 장치 등을 이용한 병렬화가 간편하다는 점에서 기존 방법들보다 유리하다. 실험 결과, 제안된 구조는 기존에 가장 좋은 성능을 보인 분류기와 비슷하거나 더 좋은 분류 정확도를 보여 좋은 일반화 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
풍력자원지도의 작성을 위해 기본적으로 지형고도자료, 지면조도자료, 풍황자료가 필요하다. 그 중 지면조도자료의 경우 토지피복분류 기법을 통한 토지피복지도를 이용하여 구할 수 있다. 지면조도지도의 경우 토지피복의 성질에 따라 풍속의 조도계수가 다르게 되며, 이러한 조도계수에 근거하여 정확한 지면조도지도를 만들 수 있다. 본 연구에서는 Landsat위성자료를 이용하여 무감독 분류 방법과 식생지수법을 사용하여 지면조도자료를 생성한 후 풍력자원지도를 작성하였다. 이렇게 만들어진 풍력자원지도를 근거로 식생지수법의 사용이 무감독 분류 기법에 비하여 타당한지를 검증하였다. 그 결과, 식생지수를 사용한 풍력자원지도는 관측 자료와 비교한 경과 60% 이상의 등급 일치율을 보였고 불일치하는 픽셀에 대해서는 최대 등급의 차이를 넘지 않았다. 따라서 풍력자원지도 생성 시 필요한 지면조도지도를 계산할 경우 식생지수를 이용한 분류방법이 효과적인 것으로 판단된다.
The present study explores time and spatial thermal environment for Daegu, which is a city built on a basin area, according to varying land cover conditions of the earth's surface by analyzing data derived from meteorological observation and satellite images. The study has classified land use by utilizing MODIS satellite images and analyzed land surface temperature. Also, by using data acquired from automatic weather system, the study has evaluated the effects of atmospheric heating caused by city pavements by analyzing the sensible heat flux between the city's land surface and the atmosphere. The results are as follows. 1) Classification of land use in the Daegu area shows 46.64% of urban and built-up area, 1.39% of watersides, 35.19% of forest, 11.43% of crops, and 5.37% grasslands. 2) During the weekdays throughout the year, the land surface temperature was high for Dalseogu, Bukgu, and Seogu regions where industrial complexes could be found. Comparatively, lower temperature could be observed in the woodlands. 3) While the land surface temperature displayed the effects of pushing air upwards during the weekdays in urban areas, the reverse was true for forest regions. During the night, the temperature did not exert any significant influence on air movement.
도시의 발달에 따른 환경변화를 분석하는 것은 앞으로의 개발계획 수립시 중요한 지표가 된다. 본 연구에서는 Landsat TM자료를 이용하여 최근 10년간 광주시의 토지피복변화를 분석하므로서 도시개발의 확산 추세를 정량화하고 그 특징을 추출하며, 지표면 온도 분석을 통한 영향 평가를 실시하고자 하였다. 토지피복변화의 분석결과 약 3%의 도시지역 증가가 이루어졌으며, 이러한 확산의 대부분이 기존 농경지역에서 진행되었고 논에 비닐하우스 단지가 많이 들어서는 영농형태의 변화를 알 수 있었다. 또한 새로이 광주시에 편입된 광산구의 집중개발 현상을 확인할 수 있었다. 지표면 은도 분석결과 온도가 토지피복종류와 밀접한 관계를 갖고 있으며, 도시확산에 따른 온도변화를 추정해본 결과 여름에 약 $0.3^{\circ}C$의 상승효과를 가져 왔음을 알 수 있었다. 이러한 분석을 통하여 인공위성 자료를 이용한 환경변화 분석의 효율성을 입증하였다.
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.
The purpose of this study is to evaluate the hydrological impact due to temporal land cover change by gradual urbanization of Anseong-cheon Gongdo watershed ($371.8km^2$). Land covers of 1981, 1990, 2000 Landsat TM images were classified by maximum likelihood method. The watershed showed a trend that forest & paddy areas decreased about $33km^2$ and $27km^2$, respectively and urban area increased about $11km^2$ during the periods. To identify the impact of streamflow due to urbanization, WMS HEC-1 was used. According to apply Huffs quartile storm events by changing land cover data, peak runoff discharge of each frequency rainfall (50, 100, 500 years) increased about 56, 36, $192m^3/sec$, respectively.
The use of land cover was sharply changed during 1975~2007 in the Kyungan watershed $(561.12 km^2)$. The changes occurred over an area of more than $227.65 km^2$ during the overall period at changing rates of 1.04% per year for water area, 1.79% per year for residential area, 2.99% per year for bare area, 3.03% per year for wetland area, 3.04% per year for grass area, 0.87% per year for forest and 2.32% per year for agriculture area. Water, residential, bare and wetland areas increased, while grass, forest and agriculture areas decreased during the last 32 years. BOD concentrations of representative sites for each sub-watershed continuously increased until the early 2000s as residential area increased with the highest discharged load, but decreased after the mid 2000s except upper Kyungan watershed. Such decline appears to be associated with the planning of Total Maximum Daily Load management for Gwangju city and expansion of waste water treatment plant. It is necessary to control land use/cover changes of the upper watershed and to prepare appropriate watershed management system for improvement in river environment including water quality, stream flow and bio-diversity.
국토모니터링기술개발 핵심과제는 지능형국토정보기술혁신사업단의 5개 핵심과제 중 하나로서 토지피복변화가 빈번한 한반도 전역의 국토변화를 주기적/실시간으로 모니터링하기 위한 기술적 기반을 제공하고자 한다. 이 과제는 크게 두개의 연구주제를 포함하고 있는데, 첫번째 주제는 공중 및 지상에서 실시간으로 국토모니터링을 위한 자료 획득을 다루고 있다. 디지털항공사진 및 항공 LiDAR 자료를 실시간으로 획득하기 위한 영상시스템과 USN, 지상 비디오 영상, 차량탑재 센서를 통한 지상자료획득 시스템을 개발하여 공중원격탐사자료의 한계를 극복하기 위한 자료획득시스템을 개발하고자 한다. 두 번째 주제는 국토모니터링을 담당하고 있는 공공기관에서 직접 채택 운영될 수 있는 여러 활용시스템을 개발하고 그에 필요한 제반 처리기술을 개발하고자 한다. MODIS 위성자료를 이용한 국토모니터링 시스템은 그러한 활용시스템의 하나로서 준 실시간으로 한반도 전역의 토지피복 상황을 모니터링하기 위한 기술을 포함하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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