Landcover has been largely influenced by human activities, especially in recent days. The analysis of the change of land use by urbanized development is useful for determining development plan hereafter. This study aimed to the quantitative analysis about the urban sprawl within 12 years from 1985 to 1996, at Chonan, and for extracting the characteristics of change. For this purpose, this study performed land cover classifications using Landsat TM data . A hybrid classification method was used to classify satellite images into seven types of land cover. Road network digitied from 1:25,000 topographic map was rasterized and overlaid on the landcover map. A result of this study showed that area of forest and paddy decreased due to urban sprawl. Especially from 1993 to 1996, the change of land use progressed rapidly because of merging a city and a country in Chonan. The size of patch in forest had been smaller and irregular form. It is a general progress that size of patch in forest had been smaller and irregular form. It is a general progress that the forest have changed the paddy and bare land paddy and bare land have changed low-density urban or high-density urban. This explained how urbanized Chonan was and applied the suggeston of plan in landuse with the result of this study.
Lee, Mi Hee;Lee, Soo Bong;Kim, Yongmin;Sa, Jiwon;Eo, Yang Dam
한국측량학회지
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제33권3호
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pp.203-209
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2015
This paper discusses the effectiveness of using Landsat 8 TIR (Thermal Infrared) band images to improve the accuracy of landuse/landcover classification of urban areas. According to classification results for the study area using diverse band combinations, the classification accuracy using an image fusion process in which the TIR band is added to the visible and near infrared band was improved by 4.0%, compared to that using a band combination that does not consider the TIR band. For urban area landuse/landcover classification in particular, the producer’s accuracy and user’s accuracy values were improved by 10.2% and 3.8%, respectively. When MLC (Maximum Likelihood Classification), which is commonly applied to remote sensing images, was used, the TIR band images helped obtain a higher discriminant analysis in landuse/landcover classification.
직접 조사가 힘든 비접근 지역인 북한 전역을 대상으로 DEM을 이용하여 표고 및 경사별 분포 현황을 분석하였고, Landsat TM 위성영상을 이용하여 논, 밭, 산림, 나지, 초지, 물, 간척지, 염전, 건물. 주거지, 기타10개의 분류 항목에 대한 토지피복도를 작성하였다. DEM을 이용한 지형분석 결과 개마고원이 위치한 량강도를 중심으로 동쪽 지역의 표고가 1,000 m 이상으로 높게 나타났고, 평안남도와 황해남도 지역이 낮게 나타났다. 산악지로 구분되는 심한 경사인 E 등급이 전체 면적 대비 38.2%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 편평한 A 경사는 주로 북한 서해안 지역에 넓게 분포하고 E 경사는 동북부 산악지형에서 높은 비율을 보이고 있어 북한의 전형적인 동고서저의 지형특성을 잘 반영하였다. 위성영상을 이용하여 분류한 북한의 토지피복 항목을 살펴보면 전체 면적 중 산림이 69.6%로 가장 넓게 분포하고 있고, 밭이 15.7%, 나지가 6.6%, 논이 4.2%, 하천과 저수지 등을 포함한 물이 1.6%, 초지가 1.1%, 도시와 주거지가 0.9%인 것으로 나타났다. 행정구역별 지표면 피복을 살펴보면 황해남도와 평안남도 등 서쪽에 위치한 해안가 저위평탄지에 주로 논이 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 밭의 분포는 논과 같이 서쪽 지역에 많이 분포하는 경향이었으나 북동쪽에 위치한 함경도와 자강도 및 량강도에도 비교적 고르게 분포하는 것으로 나타났다. 경사등급별로 농경지의 분포를 살펴보면, $0{\sim}2%$인 A 경사에 약 80% 이상 논이 분포하고 있고, 반면 밭은 A, B, C, D, E 등급에 비교적 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났다. 농업기후지대별 토지피복 현황을 살펴보면, 논과 밭은 북부 평야지대와 북부 서해안지대에 전체의 약 79%와 45%가 분포하였고 산림은 비교적 모든 농업기후지대별로 고르게 분포하였다. 위성영상을 이용한 원격탐사 기술은 접근이 힘든 지역에 대한 농업기반 및 농경지 정보를 주기적으로 파악할 수 있고, 넓은 지역에 대한 정보 수집이 가능한 장점이 있어, 3년$\sim$5년 주기로 영상분류를 통한 토지피복도를 작성하여 토지이용 및 분류에 대한 시간적 공간적인 변화를 분석한다면 농경지와 산림에 대한 이용 현황 자료를 제공할 수 있고 앞으로의 이용계획 수립에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
등고선에서 생성된 DEM(digital elevation model)은 고도 간격에 따라 미지형 요소 표현에 절대적인 영향을 받기 때문에 미기복 지형이 잘 표현되지 않는 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 지표피복에 고도정보를 입력하여 buffering과 지도대수 연산기법을 적용하며 미기복 지형을 복원하는 Landcover burning 기법을 개발하고자 하였다. 미지형복원과정은 등고선에서 일차 DEM 생성, 지표피복도 제작, 지표피복요소 중 미지형요소에 대한 buffering 기법에 의한 고도정보 복원, 피복인자에 대한 지도대수 연산을 통한 고도정보 입력에 의해 DEM을 복원하였다. 미지형복원은 하천지형을 중심으로 적용하였다. buffering에 의한 지형복원은 면적인(polygonal) 요소인 사력퇴, 습지에 대해서 지형형상이 오목 혹은 볼록 지형의 특성에 맞추어 일정간격의 등고선을 생성하여 지형을 복원한 후, 고도 정보를 입력하여 복원하였다. 선형적인 요소인 제방, 도로, 수로, 지류는 지도대수함수를 이용하여 지형을 복원할 수 있었다. 하상, 하안단구, 인공지물(농경지)과 같은 면적인 요소들은 평탄하기 때문에 일정한 고도값을 입력하여 지형면을 복원하였다. 연구결과는 단면도를 제작하여 원래의 DEM과 복원된 DEM의 지형표현 정도를 비교 분석하였다. 분석한 결과, 기존의 방법으로 제작된 DEM은 미지형적인 요소들이 거의 표현되지 않았다. 본 연구에서 개발된 방법은 습지, 사력퇴, 하천주변의 지형, 농경지, 제방, 하안단구, 인공지물 위치가 비교적 잘 표현되었다. 본 연구는 중소규모의 저기복 구릉대나 평야지대의 미지형분류와 분석, 하천 주변 미지형복원이 필요한 생태 및 환경분야 연구에 기여할 것으로 기대된다.
In the study, the feasibility of landscape ecological measures as indices system for interpretation and evaluation of regional ecosystem was investigated through the application to Yongin City. Each patch metrics well showed the class structure and supplemented the class metrics, and class metrics also showed well the landscape structure and supplemented the landscape metrics. And the change analysis through subtraction of two set of landscape ecological measurement in two point of time showed the dynamic trends very well. One of the dynamic trends in Yongin City was the rapid fragmentation. While there was no landcover data on Yongin City, using Landsat data and remote sensing techniques were proved to be efficient and effective to produce the digital landcover data.
우리나라는 그 동안 국토를 이용하고 관리함에 있어 생태적 계획에 입각한 지속가능한 보전 및 관리보다는 효율성과 경제성을 중심으로 한 개발지향적 논리에 초점을 맞춤으로써 국토 환경보전에 커다란 기여를 하고 있는 농경지 및 산지면적이 지속적으로 감소하고 있는 추세이다. 지역생태계의 가치에 대한 생태학적 인식이 부족한 가운데 이루어진 일련의 지속적인 개발압력은 자연환경의 자정능력을 초과하는 환경압력으로 작용함에 따라 지역생태계의 건전한 물질순환과 에너지 흐름에 부정적인 결과를 초래하고 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 물환경 문제해결을 위한 공간단위로서의 유역개념이 아닌 생태계를 평가하고 관리할 수 있는 공간 단위개념으로서 유역을 분석하기 위하여 다양한 경관요소가 혼재하고 있는 낙동강 유역권을 대상으로 경관구성 요소 중 토지이용을 중심으로 공간분석기법을 활용하여 서로 유사한 패턴을 보이는 유형으로 분류하고, 각 유형별 지역에 대한 특징을 분석하였다.
인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.
수문순환 과정에서 증발산 현상은 수자원 개발을 위한 계획의 수립과 수자원시스템의 운영면에서 대단히 중요한 요소로서 작용한다. 본 연구는 Landsat TM(ETM+) 자료와 DEM, Landcover 등의 공간정보를 이용하여 지표면의 에너지수지 요소를 고려한 유역의 일일 잠재증발산량을 분포형으로 산정하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상유역은 한강수계 경안천 유역으로 하였으며, 잠재증발산량 산정은 식생이 전혀 없는 수역과 비수역 부분으로 구분하여 식생이 존재하는 지역에는 엽면적지수(LAI)를 고려한 Penman-Monteith식을 이용하였다. 그리고 비식생영역인 수역은 Penman의 에너지수지 질량수송 조합방법에 의해 산정하였다. 잠재증발산량 산정에 필요한 입력자료 중 NDVI와 SR 그리고 알베도는 1986년부터 2002년까지의 Landsat TM 및 ETM+ 영상자료로부터 분포형으로 생성하였다. NDVI 분포도를 이용하여 지중열전도량 분포도를 생성하였고, SR 분포도를 이용하여 엽면적지수 분포도를 작성하였다. 산정결과 유역전체 평균 잠재증발산량은 단위 셀당 1.8~3.2mm/day정도로 산정되었다. 각 토지피복별 잠재증발산량을 산정한 결과 수표면에서의 잠재증발산량은 3.6~4.9mm/day, 도시지역은 1.4~3.1mm/day, 나대지는 1.4~3.5mm/day, 초지는 1.7~3.7mm/day, 산림지역은 1.7~3.0mm/day 그리고 농경지에서는 1.8~3.6mm/day로 산정되었다. 증발접시 관측자료와 비교한 결과 잠재증발산량이 과소하게 산정되었으나 물리적인 타당성은 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 국토의 생태축이라고 할 수 있는 백두대간의 지속가능한 보전 및 주변환경과의 조화로운 관리방안을 수립하는 기초자료를 제공하기 위하여 GIS 및 경관지수를 이용하여 시계열적 토지피복 및 경관구조 변화에 대해 분석하였다. 국가수자원관리 종합정보시스템에서 제공받은 토지피복도를 활용하여 생성한 change detection matrix를 통해 시계열적 토지피복변화를 살펴본 결과, 도시화가 진행된 지역은 약 $3.61km^2$로 농경지($2km^2$)와 산림지역($1.36km^2$)에서 더 많은 개발행위가 이루어진 것으로 나타났으며, 산림지역이 다른 용도로 변화된 지역은 약 $85.7km^2$로 농경지($72.2km^2$)와 초지지역($10.1km^2$)으로 전용된 것으로 분석되었다. 경관지수에 의한 경관구조를 분석한 결과, 산림지역의 경관구조가 구조적으로도 불안정한 상황을 보이는 것으로 나타났는데, 이들 지역에 대해서는 향후 고해상도 위성영상 등을 이용한 추가적인 분석을 통해 지역의 환경조건에 부합하는 생태적 관리를 병행할 필요성이 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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