• 한국물환경학회지
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• 제24권6호
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• pp.690-700
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• 2008

The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model users tend to use the readily available input dataset, such as the Ministry of Environment (MOE) land cover data ignoring temporal and spatial changes in land cover. The SWAT model was calibrated and validated with this land cover data. The EI values were 0.79 and 0.85 for streamflow calibration and validation, respectively. The EI were 0.79 and 0.86 for sediment calibration and validation, respectively. With newly prepared landcover dataset for the Doam-dam watershed, the SWAT model better predicts hydrologic and sediment behaviors. The number of HRUs with new land cover data increased by 70.2% compared with that with the MOE land cover, indicating better representation of small-sized agricultural field boundaries. The SWAT estimated annual average sediment yield with the MOE land cover data was 61.8 ton/ha/year for the Doam-dam watershed, while 36.2 ton/ha/year (70.7% difference) of annual sediment yield with new land cover data. Especially the most significant difference in estimated sediment yield was 548.0% for the subwatershed #2. Therefore it is recommended that one needs to carefully validate land cover for the study watershed for accurate hydrologic and sediment simulation with the SWAT model.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권2호
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• pp.203-214
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• 2012

콘크리트와 아스팔트가 상당 부분을 차지하는 도시의 물리적인 환경은 도시열섬효과를 일으키는 주요 원인이며, 일차적으로 토지이용 또는 토양피복에 따른 지표면온도의 상승으로 나타난다. 본 연구에서는 도시의 토지피복유형이 지표면온도에 미치는 영향을 공간해상도가 다른 MODIS, Landsat ETM+과 RapidEye 위성영상을 사용하여 비교 분석해 보았다. 연구대상지인 일산 신도시지역의 지표면온도는 토지 이용에 따라 뚜렷이 구분되는 패턴을 보여주었는데 건폐율이 높은 저층단독주택지구보다 건폐율이 낮고 녹지율이 높은 고층 아파트단지의 지표면온도가 현저히 낮게 나타났다. 토지피복유형과의 관계는 건물이나 도로 등 도시화지역의 면적이 증가할수록 기후존의 지표면온도가 증가하고, 식생과 수면, 그림자 지역의 면적이 늘어날수록 지표면온도는 떨어진다. NDVI와 지표면온도 사이에도 음의 선형상관관계가 나타나지만, 계절적 영향을 배제하기 어렵다는 단점이 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.59-65
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• 2005

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.575-579
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• 2006

한국은 지난 수십 년간 도시의 확장으로 인해서 교외지역의 토지이용이 급속히 도시화되었다. 이러한 토지이용 변화는 생물 다양성 감소와 생물서식지의 파괴, 대기오염, 도시열섬현상 등의 다양한 환경 문제를 유발하였다. 토지이용 변화의 경향과 영향을 이해하기 위해 토지피복변화의 파악이 필요한데 원격탐사 (RS)와 지리정보체계(GIS)가 활용될 수 있다. 변화 파악은 어떠한 물체나 현상을 시기를 달리하여 관찰함으로써 변화를 발견하는 과정이다. 그리고 이러한 과정은 토지이용/피복 변화파악에 있어서 정량적이고 상대적인 정보를 제공할 수 있다. 원격탐사는 토지이용 현황도를 산출함에 있어서 현장조사보다 경제적이며, 광범위한 지역을 신속하고 반복적으로 다룰 수 있다 또한 축적된 자료를 이용하여 토지이용변화를 다양한 시점에서 파악하는데 활용될 수 있다. 서울의 양재천 집수구역은 1960년대 이후 가장 급속히 도시화된 지역이다, 그러므로 본 연구의 목적은 급속히 도시화된 도시하천 유역내 토지이용변화를 정량적으로 파악하여 도시토지이용계획 및 관리의 기본 자료를 제공하는데 있다.

• 농촌계획
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• 제6권2호
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• pp.50-58
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• 2000

The purposes of the study were to detect and evaluate the historical land use and land cover changes on the Balan watersheds from three thematic mapper (TM) data, which were taken in 1985, 1993, and 1996. The supervised and unsupervised classification methods were adopted to classify five land cover categories: Paddy, upland, forest, residential, and water. The results indicated residential areas increased significantly during the past eleven years, Forest and paddy were converted to the urban areas. Future land cover patterns were forecasted using a Markov chain method, and the simulated land coiler change ratios presented.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권3호
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• pp.20-30
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• 2000

이 연구에서는 NOAA/NASA Pathfinder AVHRR Land Data Sets를 이용하여 시계열 NDVI 자료를 분석하였다. 1982년부터 1994년까지의 자료를 분석한 결과, 연평균 NDVI의 경우, 1982년, 1989년 및 1990년의 자료에서 심각한 계통적 편차가 나타났다. 이 연구에서는 엘니뇨와 위성 센서, 위성자료 처리 알고리듬 및 지표피복의 변화를 통하여 어느 정도의 계통적 편차를 설명할 수 있었다. 한편 식물 성장기의 자료를 이용한 연구기간 동안의 NDVI 변화 추세는 아시아 지역의 토지피복 변화와 많은 관련이 있는 것으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.267-279
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• 2023

본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.567-569
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• 2003

Because of the limited land resources, an efficient land use management to reach the sustainable development policy has become an urgent call in Taiwan. A long-term project entitled 'National land use monitoring program-the establishment of a land use change detection system' has been jointly conducted by both National Central University and Ministry of Interior since year of 2001. The main aim of the project is to use the remote sensing images to detect the land use changes on a national scale. This plan has been put into practice and indeed provides an effective assistance for land management.

• Spatial Information Research
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• 제2권1호
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• pp.47-51
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• 1994

본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지피복(이용)의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 모형은 계절분석(multi-date processing)및 다중 분석(multi-file proces-sing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수(discriminant function)계산법으로 부터 합성 출현시킨 공간적/시간적 토지 이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지피복(이용)변화상의 최다 경향치를 산출 하기 위해 제주도 경관 평면(Iandscape plane)전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확율 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지피복(이용)으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본합성 모형은 이렇게 토지피복 변화상(공간적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지피복 예측을 가능케 하는 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.76-79
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• 2008

This study presents the use of multi-temporal JERS-1 SAR images to the land cover classification. So far, land cover classified by high resolution aerial photo and field survey and so on. The study site was located in Non-san area. This study developed on multi-temporal land cover status monitoring and coherence information mapping can be processing by L band SAR image. From July, 1997 to October, 1998 JERS SAR images (9 scenes) coherence values are analyzed and then classified land cover. This technique which forms the basis of what is called SAR Interferometry or InSAR for short has also been employed in spaceborne systems. In such systems the separation of the antennas, called the baseline is obtained by utilizing a single antenna in a repeat pass