The purpose of this study is to evaluate the classification performance and applicability when land cover datasets constructed for AI training are cross validation to other areas. For study areas, Gyeongsang-do and Jeolla-do in South Korea were selected as cross validation areas, and training datasets were obtained from AI-Hub. The obtained datasets were applied to the U-Net algorithm, a semantic segmentation algorithm, for each region, and the accuracy was evaluated by applying them to the same and other test areas. There was a difference of about 13-15% in overall classification accuracy between the same and other areas. For rice field, fields and buildings, higher accuracy was shown in the Jeolla-do test areas. For roads, higher accuracy was shown in the Gyeongsang-do test areas. In terms of the difference in accuracy by weight, the result of applying the weights of Gyeongsang-do showed high accuracy for forests, while that of applying the weights of Jeolla-do showed high accuracy for dry fields. The result of land cover classification, it was found that there is a difference in classification performance of existing datasets depending on area. When constructing land cover map for AI training, it is expected that higher quality datasets can be constructed by reflecting the characteristics of various areas. This study is highly scalable from two perspectives. First, it is to apply satellite images to AI study and to the field of land cover. Second, it is expanded based on satellite images and it is possible to use a large scale area and difficult to access.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.439-442
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1999
It is important to analyze the seasonal change profiles of land cover type in large scale for establishing preservation strategy and environmental monitoring. Because the NOAA-AVHRR data sets provide global data with high temporal resolution, it is suitable for the land cover classification of the large area. The objectives of this study were to classify land cover of Korea, to investigate the phenological profiles of land cover. The NOAA-AVHRR data from Jan. 1998 to Dec. 1998 were received by Korea Ocean Research & Development Institute(KORDI) and were used for this study. The NDVI data were produced from this data. And monthly maximum value composite data were made for reducing cloud effect and temporal classification. And the data were classified using the method of supervised classification. To label the land cover classes, they were classified again using generalized vegetation map and Landsat-TM classified image. And the profiles of each class was analyzed according to each month. Results of this study can be summarized as follows. First, it was verified that the use of vegetation map and TM classified map was available to obtain the temporal class labeling with NOAA-AVHRR. Second, phenological characteristics of plant communities of Korea using NOAA-AVHRR was identified. Third, NDVI of North Korea is lower on Summer than that of South Korea. And finally, Forest cover is higher than another cover types. Broadleaf forest is highest on may. Outline of covertype profiles was investigated.
도시공간을 이해하고 적절한 계획을 세우기 위해서는 도로와 토지이용을 동시에 고려한 통합적인 분석이 요구되며, 공간의 평면적 구조뿐만 아니라 수직적인 구조도 분석이 요구된다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 공간구조를 고려하여 도로를 기반으로 토지이용을 분석하고 평가하는 것이다. 연구방법은 먼저, 도로는 도로망 구조를 고려한 공간구문론을 도입하였고, 토지이용은 주거와 상업용건물의 수평적이고 수직적인 개발밀도를 고려하였다. 둘째, 물리적 거리, 공간구문론의 속성 중 전체통합도, 도로의 길이를 반영한 전체통합도의 3가지 도로 변수에 대한 설명력을 비교하였다. 셋째, 이 중 적절한 도로 변수를 기반으로 토지이용과 함께 변형한-IPA를 수행하고, 결과를 4개의 영역으로 분류하였다. 이를 계획된 지역인 서울의 강남구에 적용하여 결과를 가시화하였다.
A research was made to describe the characteristics of alpine agricultural areas in Hongcheon, Pyeongchang and Jeongsun municipalities that comprise large alpine belts. Analysis of current land-use status, pattern classification of agricultural areas, and land-use suitability evaluation were made to describe the characteristics using GIS.
It can be important framework data to monitor the change of land-use pattern of river boundary in design and management of river. This study analyzed the change of land-use pattern of Gab and Yudeung River using time-series aerial images. To do this, we carried out radiation and geometric correction of image, and estimated land-use changes in inland and floodplain. As the analysis of inland, the ratio of residential, commercial, industrial, educational and public area, that is urbanized element, increases, but that of agricultural area shows a decline on the basis of 1990. Also, Minimum Distance Method, which is a kind of supervised classification method, is applied to extract water-body and sand bar layer in floodplain. As the analysis of land-use, the ratio of level-upped riverside land and water-body increases, but that of sand bar decreases. These time-series land use information can be important decision making data to evaluate the urbanization of river boundary, and especially it gives us goodness in river development project such as the composition of ecological habitat.
본 연구에서는 지가관련업무를 보다 과학적이고 체계화하여 업무의 능률을 향상시키며, 신속 정확한 민원업무를 실현함으로써 대민 신뢰도를 증진시키고, 나아가 국가 토지정보의 종합적인 체계화에 기여할 수 있는 지가 정보시스템을 구축하고자 하였다. 구축된 시스템을 대상지역에 적용한 결과 지가정보의 정확 객관성을 유지하면서 효율적인 관리가 가능하였으며, 사용자에게 편리한 환경을 제공함으로써 전문 전산 지식이 없는 일반인도 손쉽게 이용할 수 있었다. 또한, 대상지의 속성 조회를 통하여 토지의 특성, 지목, 용도지역, 도시계획시설, 지가현황, 지가변동율 등에 대한 신속한 검색이 가능하였고, 사용연혁 조사를 통하여 지가변동율 및 소유자의 변동사항을 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 항공 관측으로 얻어진 다중분광영상과 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 자료를 이용하여 농업지역의 토지피복 분류 정도를 분석하였다. 다중분광영상은 녹색, 적색, 근적외역의 3분광으로 이루어져 있다. LIDAR 벡터 자료로부터 최초 반사강도 영상과 최초 반사 표고 자료와 최후 반사의 지상 표고 자료의 차이로 산출된 식생 높이 영상이 얻어졌다. 토지피복 분류 방법은 최대우도법을 사용했으며, 다중분광영상의 3밴드 영상 LIDAR의 반사강도 영상, 식생 높이 영상을 이용하였다. 모든 영상을 이용한 토지피복 분류의 전체 정도는 85.6%로 다중분광영상만을 이용한 정도보다 10%이상 향상되었다. 여러 농작물간의 높이의 차이, 수목과 농작물 높이의 차이와 LIDAR 반사강도 차이로 인하여 다중분광영상과 LIDAR 영상을 사용한 토지피복 분류의 정도가 향상되었다.
Recently, as urban landscape is growing in importance, urban landscape planning is being actively performed. for this purpose, classification of the urban landscape is definitely required. Therefore, this research focuses on classifying urban landscape in Daejeon metropolis by dividing the urban land use pattern. This results are as follows. 1. Urban land use pattern is divided into 20 classes. The residential, commercial and industrial areas, the old market and the bus terminal are evaluated negatively, whereas the areas of school, water reservoir, neighborhood park and train station are appreciated as being positive in landscape characters. 2. As a result of a cluster analysis, urban landscape has five different landscape types. These are: landscapes of medium diversity lacking green area, landscapes of high diversity lacking green area, landscapes rich in green area and with medium diversity, landscapes rich in green area and with high diversity, and landscapes rich in green area and with low diversity. 3. In landscape characters of beauty and harmony, landscapes rich in green area and with medium diversity are more positively evaluated than those rich in green area and with low diversity. This point should be taken into account for planning the urban landscape.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.386-389
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1999
In this study, visible and near infrared channels of NOAA/AVHRR data were used to classify land use and vegetation types over Korean peninsula. Analyzing forest stand structures and prediction of forest productivity using satellite data were also reviewed. Land use and land cover classification was made by unsupervised clustering methods. After monthly Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) composite images were derived from April to November 1998, the derived composite images were used as temporal feature vector's in this clustering analysis. Visually interpreted, the classification result was satisfactory in overall for it matched well with the general land cover patterns. But subclassification of forests into coniferous, deciduous, and mixed forests were much confused due to the effects of low ground resolution of AVHRR data and without defined classification scheme. To investigate into the forest stand structures, digital forest type maps were used as an ancillary data. Forest type maps, which were compiled and digitalized by Forestry Research Institute, were registered to AVHRR image coordinates. Two data sets were compared and percent forest cover over whole region was estimated by multiple regression analysis. Using this method, other forest stand structure characteristics within the primary data pixels are expected to be extracted and estimated.
최근 지적공부와 실제 토지이용 현황과의 불일치로 토지관리 업무에 많은 민원이 발생하고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해서는 토지관련 정보를 이용하여 토지이동 대상필지를 정확하게 선정하고 시나리오별로 보상비를 평가하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 연속지적도와 실폭도로를 기반으로 GIS 공간중첩을 수행하였으며, 도로편입률에 따른 퍼지함수를 적용하여 지목과 소유구분별 토지이동 필지수와 면적을 분석하였다. 또한 토지이동 대상필지의 개별공시지가 정보를 이용하여 시나리오별 보상비를 계산하였으며, 이를 지목과 소유구분에 따라 읍면별로 정리하였다. 본 연구에서는 읍면별 토지이동 대상필지에 대한 보상비를 시나리오별로 제공함으로서 지자체 재정여건에 부합하는 토지이동 대상필지 업무를 효과적으로 지원할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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