• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.933-940
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• 2020

Land-use change matrix data is important for calculating the LULUCF (land use, land use change and forestry) sector of the national greenhouse gas inventory. In this study, land cover changes in 2004 and 2019 were compared using the Wall-to-Wall technique with a land cover map of Sejong City from the Ministry of Environment. Sejong City was classified into six land use classes according to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guidelines: Forest land, crop land, grassland, wetland, settlement and other land. The coordinate system of the land cover maps of 2004 and 2019 were harmonized and the land use was reclassified. The results indicate that during the 15 years from 2004 to 2019 forestlands and croplands decreased from 50.4% (234.2 ㎢) and 34.6% (161.0 ㎢) to 43.4% (201.7 ㎢) and 20.7% (96.2 ㎢), respectively, while Settlement and Other land area increased significantly from 8.9% (41.1 ㎢) and 1.4% (6.9 ㎢) to 35.6% (119.0 ㎢) and 6.5% (30.3 ㎢). 79.㎢ of cropland area (96.2 ㎢) in 2019 was maintained as cropland, and 8.8 ㎢, 1.7 ㎢, 0.5 ㎢, 5.4 ㎢, and 0.4 ㎢ were converted from forestland, grassland, wetland, and settlement, respectively. This research, however, is subject to several limitations. The uncertainty of the land use change matrix when using the wall-to-wall technique depends on the accuracy of the utilized land cover map. Also, the land cover maps have different resolutions and different classification criteria for each production period. Despite these limitations, creating a land use change matrix using the Wall-to-Wall technique with a Land cover map has great advantages of saving time and money.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.383-387
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• 2007

The improved accuracy of the Land Cover/Land Use Map constructed using Hyperspectal Satellite Image and the possibility of real time classification of Land Use using optimal Band Selective Factor enable the change detection from automatic classification using the existed Land Cover/Land Use Map and the newly acquired Hyperspectral Satellite Image. In this study, the effective analysis techniques for automatic generation of training regions, automatic classification and automatic change detection are proposed to minimize the expert's interpretation for automatic update of the Land Cover/Land Use Map. The proposed algorithms performed successfully the automatic Land Cover/Land Use Map construction, automatic change detection and automatic update on the image which contained the changed region. It would increase applicability in actual services. Also, it would be expected to present the effective methods of constructing national land monitoring system.

• 한국측량학회지
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• 제24권3호
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• pp.289-297
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• 2006

토지피복지도는 토지의 피복특성과 토지활용특성을 나타내는 자료로서 토지피복분류체계에 따라 계층적인 구조로 1998년부터 제작되고 있다. 대분류는 Landsat 위성영상을 활용하여 남 북한에 대한 작업이 완료되었으며, 중분류는 IRS-1C, IRS-1D, KOMPSAT, SPOT-5 영상을 저해상 컬러 영상과 영상융합을 한 후, 그 결과자료를 전문가가 도화하여 제작하고 있다. 특히 도화에 의한 중분류 토지피복지도 제작은 위성영상의 구매 및 자료처리, 토지피복 지도제작 과정에서 막대한 비용이 필요하다. 본 논문에서는 최근 많은 연구가 수행되고 있는 초분광 위성영상인 EO-1 Hyperion을 이용한 중분류 토지피복지도 제작 가능성을 연구했다. 많은 분광정보를 제공하는 Hyperion 영상과 기존에 사용하던 Landsat-7 ETM+ 영상의 토지피복분류 비교 연구를 수행하여 Hyperion의 분류정확도를 평가했다. 또한, Hyperion에 적합한 최적밴드선택 방법을 통하여 초분광 위성영상 활용의 효율성을 증대시켰다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.63-70
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• 2001

본 연구는 전라북도 지역을 대상으로 비교적 광범위한 지역에 대한 국토이용 현황을 분석하기 위하여 최신의 디지털 토지이용현황도(이하, 토지이용현황도) 및 토지이용현황도 활용시스템의 활용방안을 연구하였으며, 이를 토대로 국토의 균형적 발전을 도모할 수 있는 효율적 국토이용계획 수립을 위한 의사결정지원은 물론 토지이용현황도를 이용하여 효율적인 국토이용현황을 분석할 수 있는 최적의 방안을 제시하고자 하였다. 토지이용현황도는 본 연구에서와 같이 광범위한 지역의 종합적인 토지이용현황에 대한 분석을 할 수 있게 함으로써 국토의 균형적인 개발계획을 수립하는 것은 물론 개발에 따른 환경영향 예측, 홍수와 같은 재해분석등 다양한 분야에서 기반자료로서 그 활용성이 크다고 할 수 있다. 따라서 본 연구를 계기로 아직까지는 홍보 및 사용방법의 인식부족으로 그 활용성이 미비한 토지이용현황도가 다양한 분야에서 적극 활용될 수 있기를 기대 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권2호
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• pp.44-55
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• 2018

기후변화에 대응하기 위한 정책 수립과 이행을 위해 온실가스 인벤토리 작성의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라, 토지이용 항목과 변화들에 대해 공간 명시적으로 나타낸 Approach 3 수준의 Land Use, Land-Use Change and Forestry(LULUCF) 매트릭스 구축 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 LULUCF 매트릭스의 산림 항목을 중심으로 연속지적도, 중분류 토지피복지도, 임상도, 도시생태현황지도를 활용하여 LULUCF 매트릭스 구축에 적합한 공간정보를 검토하였다. 각 공간정보에 대한 분류 속성 비교를 실시하였고 충청남도 보령시를 대상으로 양적(면적) 비교, 질적(특성) 비교를 실시하였다. 양적 비교 결과 산림의 면적이 임상도에서 최고 50.42%($303.79km^2$), 지적도에서 최저 46.09%($276.65km^2$)의 차이를 보였다. 질적 비교 결과 자료 구축 범위 차이, 자료 구축 목적 차이, 분류 항목 차이, 일필일목의 원칙 적용 여부의 차이, 자료구축 시기 차이 등 5가지 질적 특성의 차이를 확인하였다. 연구 결과 도시생태현황지도가 LULUCF 매트릭스 구축에 가장 적합한 공간 정보로 판단되었으나 전국구축이 되어있지 않은 한계로 토지피복지도가 가장 적합한 것으로 검토되었다. 또한, 도시생태현황지도, 임상도, 토지피복지도 등을 서로 종합하여 LULUCF 매트릭스를 구축하게 될 경우 각 공간정보의 한계를 보완할 수 있을 것으로 사료된다. 추후 전국토를 대상으로 하는 1:5,000 수준의 세분류 토지피복지도 및 도시생태현황지도가 완료될 경우 LULUCF 매트릭스 작성의 정밀도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권3호
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• pp.46-57
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• 2006

연구에서는 2007년 고시예정인 산지이용구분도를 정확하고 효율적으로 작성하기 위하여 GIS에 기반한 산지이용구분도 작성방법을 수립하였다. 산지이용구분도 작성절차는 임지추출 및 보완, 법정용도지역 구분, 기타 보전 및 준보전산지 구분, 지적기반 수치산지이용구분도 작성, 산지이용구분도(안) 편집 및 출력, 검수 및 보완 등 6단계로 구성하였다. 수립된 작성절차를 적용하여 경기도 화성시 지역을 대상으로 축척 1:25,000 14도엽 및 1:5,000 173도엽의 산지이용구분도와 산지이용구분대장을 작성하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.47-49
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• 2003

Automatic land use and land cover change (LUCC) detection via remotely sensed imagery has a wide application in the area of LUCC research, nature resource and environment monitoring and protection. Under the condition that one time (T1) data is existed land use and land cover maps, and another time (T2) data is remotely sensed imagery, how to detect change automatically is still an unresolved issue. This paper developed a land use and land cover class knowledge guided method for automatic change detection under this situation. Firstly, the land use and land cover map in T1 and remote sensing images in T2 were registered and superimposed precisely. Secondly, the remotely sensed knowledge database of all land use and land cover classes was constructed based on the unchanged parcels in T1 map. Thirdly, guided by T1 land use and land cover map, feature statistics for each parcel or pixel in RS images were extracted. Finally, land use and land cover changes were found and the change class was recognized through the automatic matching between the knowledge database of remote sensing information of land use & land cover classes and the extracted statistics in that parcel or pixel. Experimental results and some actual applications show the efficiency of this method.

• 한국물환경학회지
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• 제32권6호
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• pp.552-561
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• 2016

For the prediction of hydrologic phenomenon, predicting future land use change is a very important task. This study aimed to compare and analyze the two land use change models, CLUE-S and SLEUTH3-R. The analysis of two models were performed based on the MSR value such that the model with more reliable MSR value can be recommended as an appropriate land use change prediction model. The model performance was examined by applying to the Gapcheon A watershed. Land use map of the study area of 2007 obtained from the Ministry of Environment was compared with the predicted land use map obtained from each of the two models. The result from both models showed somewhat similar results. The MSR value obtained from CLUE-S was 0.564, while that from SLEUTH3-R was 0.586. However, when land use map of 2010 was compared with predicted land use map obtained from the two models in same manner, the MSR value obtained from CLUE-S' was 0.500 while that from SLEUTH3-R was decreased to 0.397, an approximately 32.3% decrease from previous value of 2007. Moreover, SLEUTH3-R showed more sensitivity in conversion of urban areas, as compared to other land use types. Therefore, for the prediction of future land use change, CLUE-S model is more reliable than SLEUTH3-R.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1221-1223
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• 2003

With speediness of economy, the structure of land use has taken lots of change. How can we quickly and exactly obtain detailed land use/cover change information, and then we know land resource amount, quality, distributing and change direction. More and more high resolution satellite systems are under development. So we can make good use of RS data, existed GIS data and GPS data to extract change information and update map. In this paper a fully automated approach for detecting land use/cover change using remote sensing data with object-oriented classification based on GIS data, GPS data is presented (referring to Fig.1). At same time, I realize integrating raster with vector methods of updating the basic land use/land cover map based on 3S technology and this is becoming one of the most important developing direction in 3S application fields; land-use and cover change fields over the world. It has been successful applied in two tasks of The Ministry of Land and Resources P.R.C and taken some of benefit.

• Spatial Information Research
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• 제6권1호
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• pp.65-76
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• 1998

대기오염을 관리하기 위해서는 대기오염 농도와 함께 대기오염 배출량의 공간분포가 정확히 산정되어야 한다. 기존의 대기오염 분포도에서는 토지이용 분류도의 해상도(rdsolution)가 낮아 같은 위치에서 오염원별 토지이용이 중복되었기 때문에 배출량의 정확한 공간분포를 산정할 수 없었다. 본 연구에서는 토지이용분류도를 고해상도(28.5m x 28.5m)로 작성하므로써 이것이 배출량의 공간분포 산정과 대기오염농도의 추정에 미치는 영향을 파악하였는데, 결과를 요약하면 다음과 같다. GIS를 이용하여 비교적 고해상도(28.5m x 28.5m)의 토지이용 분류도를 작성하므로써 점 및 선 오염원이 면 오염원과 동일한 지점에서 중보되지 않도록 토지이용을 효율적으로 반영할 수 있었다. 서울지역에 대해 기존으 방법으로 작성된 배출량 분포도와 본 연구에서 작성된 배출량 분포도를 이용하여 대기오염 농도를 추정(TCM-2모형을 이용)한 결과 본 연구에서 작성한 배출량 분포도에 의한 대기오염 농도의 추정지가 자동측정망의 실측치에 근접함을 알 수 있었다.