• 한국측량학회지
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• 제36권2호
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• pp.85-94
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• 2018

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.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.367-380
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• 2022

본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 세분류 토지피복지도를 이용한 환경가치등급 분류를 수행하여 국토환경성평가지도의 주기적인 갱신 및 제작 가능성을 제시하였다. 환경성평가지도(ECVAM: Environmental Conservation Value Assessment Map)는 62개의 법제적 평가항목과 8개의 환경·생태적 평가항목을 기준으로 국토의 환경적 가치를 5단계의 등급으로 평가한 지도이며, 1:25000과 1:5000의 두 가지 축척으로 제공되고 있다. 하지만 1:5000 축척의 환경성평가지도는 참조자료의 부재 및 상이한 제작년도 등 다양한 제약조건으로 인해 1년 단위의 느린 갱신주기로 제작되고 있다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 광학지수(SI: Spectral Indices) 그리고 세분류 토지피복지도를 활용하여 딥러닝 기법 중 하나인 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반으로 정확하고 최신정보가 반영된 1:5000 환경성평가지도를 구축 가능성을 확인하고자 한다. 실험 결과, 본 연구에서 제시한 방법으로 제작한 환경성평가지도의 정확도는 각각 87.25%, 85.88%로 산출되었다. 연구의 결과를 통하여 위성영상, 광학지수 그리고 토지피복분류를 활용한 환경성평가지도의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.

• 환경영향평가
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• 제14권6호
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• pp.377-385
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• 2005

The Eurasian otter(Lutra lutra) is listed as No. 330 in natural monument. To manage and conserve habitat for otters, it is critical to understand which habitat components are important for otters. The objectives of this study were to analyze otter habitat characteristics in accordance with land-cover map. We investigated otter spraints and sprainting site in Geoje Island from January to December, 2004. with GPS coordinates. The analysis of otter habitat use pattern was used by Arcview ver. 3.2 with 1: 25,000 Topology Map and field data. Otter habitat use was strongly related to sites in riparian vegetation riparian(dam or river) structures. In this study, Gucheon was a site with high coverage of riparian vegetation and unconfined channels, thus recording higher number of spraint densities than those of Yeonchocheon. Yeonchocheon was under construction at lower stream areas so that otter habitat use was limited. This study suggests that securing suitable forests and riparian vegetation zone is essential for conservation of otters.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1858-1872
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• 2023

With the advance of radar technologies, the availability of synthetic aperture radar (SAR) images increases. To improve application of SAR images, a management system for SAR images is proposed in this paper. The system provides trainable land cover classification module and display of SAR images on the map. Users of the system can create their own classifier with their data, and obtain the classified results of newly captured SAR images by applying the classifier to the images. The classifier is based on convolutional neural network structure. Since there are differences among SAR images depending on capturing method and devices, a fixed classifier cannot cover all types of SAR land cover classification problems. Thus, it is adopted to create each user's classifier. In our experiments, it is shown that the module works well with two different SAR datasets. With this system, SAR data and land cover classification results are managed and easily displayed.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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• pp.544-549
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• 1999

The objective of this study is to identify the applicability of land cover image classified by remotely sensed data ; Landsat TM merged by SPOT for hydrological applications such as SCS runoff estimation . By comparing the calssified land cover image with the statistical data, it was proved that hey are agreed well with little errors. As a simple application , SCS runoff estimation was tested by varying rainfall intensity and AMC with Soilmap classfied by hydrologica soil map.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.426-428
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• 2003

Optical and microwave remote sensing data have been widely used in land cover and land use classification. Thanks to the spectral absorption characteristics of ground object in visible and near infrared region, optical data enables to extract different land cover types according to their material composition like water body, vegetation cover or bare land. On the other hand, microwave sensor receives backscatter radiance which contains information on surface roughness, object density and their 3-D structure that are very important complementary information to interpret land use and land cover. Separate use of these data have brought many successful results in practice. However, the accuracy of the land use / land cover established by this methodology still has some problems. One of the way to improve accuracy of the land use / land cover classification is just combination of both optical and microwave data in analysis. In this paper for the research, the author used LANDSAT TM scene 127/45 acquired on October 21, 1992, JERS-1 SAR scene 119/265 acquired on October 27, 1992 and aerial photographs taken on October 21, 1992. The study area has been selected in Hanoi City and surrounding area, Vietnam. This is a flat agricultural area with various land use types as water rice, secondary crops like maize, cassava, vegetables cultivation as cucumber, tomato etc. mixed with human settlement and some manufacture facilities as brick and ceramic factories. The use of only optical or microwave data could result in misclassification among some land use features as settlement and vegetables cultivation using frame stages. By combination of multitemporal JERS-1 SAR and TM data these errors have been eliminated so that accuracy of the final land use / land cover map has been improved. The paper describes a methodology for data combination and presents results achieved by the proposed approach.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.29-36
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• 2012

풍력자원지도를 작성하기 위해서는 풍황자료, 지형고도지도, 지면조도지도가 필요하다. 본 연구는 이 중 지면조도지도를 생성하는 작업의 효율성과 정확도를 높이기 위해 환경부의 토지피복지도에 영상필터링 기법 중 무빙필터를 적용하였다. 필터링된 토지피복지도를 이용하여 지면조도지도를 생성하였고 이를 가지고 풍력자원지도를 작성해봄으로써, 필터링을 거쳐 풍력자원지도를 작성하여도 타당한지 여부를 검증하였다. 그 결과, 필터링을 적용한 지면조도지도를 사용하여 작성한 바람지도 모두 과소예측을 보였으나 오차정도가 매우 작았고, RMSE 또한 50m높이에서 0.0237~0.0253m/s 정도로 거의 0에 근접한 결과를 보였다. 즉, 풍력발전기가 설치되는 80m 이상의 높이에서는 오차의 정도가 더욱 줄어들 것이고, 풍력자원예측 시 작업의 효율성을 위해 필터링기법을 적용하여도 신뢰할 만한 풍력자원지도를 얻을 수 있을 것이다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.103-112
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• 2019

위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체 정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.

• 농촌계획
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• 제19권2호
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• pp.121-128
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• 2013

The greenhouse gas emission according to the energy consumption is the cause of global warming. With various climates, it is occurs the direct problems to ecosystem. The various studies are being to reduce the carbon dioxide, which accounts for more than 80% of the total greenhouse gas emissions. In this study, estimate the carbon usage using potential biomass extracted from forest type map according to land-use by satellite image, and estimate the amount of carbon dioxide, according to the energy consumption of urban area. The $CO_2$ adsorption is extracted by the amount of forest based on the direct absorption of tree, the other used investigated value. The $CO_2$ emission in Jecheon was 3,985,900 $TCO_2$ by energy consumption. At the land cover classification, the forest is analyzed as 624,085ha and the farmland is 148,700ha. The carbon dioxide absorption was estimated at 1,834,850 Tons from analyzed forest. In case of farmland, it was also estimated at 706,658 Tons.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.13-26
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• 2018

This study estimated the carbon sequestration from urban green spaces in Ansan City using environmental spatial information. We examined study results of carbon sequestration from existing urban green spaces, using a land cover map (level 3). In particular, the carbon sequestration of trees by land use and the IPCC Global default value were linked with the land cover map level 3. Domestic research showed that carbon storage in urban green spaces in Ansan City was 17,927.2 tC, and the annual carbon sequestration was calculated as 2,680.5 tC/yr. On the other hand, applying the IPCC Global Default value resulted in annual carbon sequestration of 5,287.8 tC/yr, which was 2,607.3 tC/yr more that the domestic research value. This resulted from difference in detailed methodologies such as background data, sample size for on-site investigation, and measurement of tree species. The study presented a consistent assessment method to assess the sequestration of carbon from municipal urban green spaces. Furthermore, we provided basic data that could be useful in urban green space policies.