기존의 토지이용 분류방법은 현장조사에 의존하거나 항공사진 판독기법을 사용하므로 상대적으로 시간과 비용의 소요가 큰 편이다. 특히나 도시지역은 토지이용이 복잡하고 집약적이므로 위성영상을 활용해 분류하는데 한계가 있는 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 1:1,000 수치지형도와 IKONOS 위성영상을 혼합 활용하는 토지이용 분류기법을 제기하였다. 본 연구에서 제기한 분류기법의 활용가능성을 파악하기 위하여 서울시 일부지역을 대상으로 실험분석을 수행하였으며, 그 결과 95%의 전체정확도와 14개의 토지이용 항목이 분류되었다. 실험분석의 결과로 미루어 본 연구에서 제기한 분류기법은 도시지역 토지이용분류에 적용 가능한 것으로 판단된다.
Landuse information is used to plan land use, urban and environmental management as base data. And, demand for landuse information is rising due to ecological consideration in urban area. But existing method to extract landuse information from aerial photographs or satellite images is difficulte to describe sufficient urban landuses. Also landuse information need to be linked with statistical data because statistical data is used to make decision for urban planning and management with landuse. Therefore this study aims to examine the landuse classification method using statistical unit data and 1:1,000 digital topographic data. for the purpose, the method was applied to a part of metropolitan Seoul. The results of study shows that total accuracy is 95%. For the future, the method will be effectively applicable for the city maintenance.
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.
Landsat TM 위성영상을 대상으로 인공신경망 모형과 RBF 신경망 모형의 토지피복분류 정확도를 평가하였다. 토지피복의 특성에 따라 세 개의 연구지역(복합토지이용, 농경지, 도시지역)을 대상으로 RBF 신경망 모형의 입력밴드 조합 및 분류 항목의 변화에 따른 민감도 분석이 수행되었다. 오염부하 원단위의 신뢰구간 및 분포를 추정하기 위하여 붓스트랩기법이 적화하였으며, 특히 토지이용이 다양한 도시지역에서 가장 큰 변화폭을 보였다.
토지이용정보는 각종 도시계획관련업무를 수행하는 과정에서 공통DB로 제공되는 기본데이터로서 그 활용도가 매우 크지만 토지이용정보구축에 대한 사업추진이 현재까지는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 도시계획의 기본이 되는 토지이용계획을 위해 각종 토지이용정보를 구축, 2차정보를 효율적으로 추출하는 방법 및 토지이용정보를 계획가에게 능동적으로 제공하기 위하여 시스템을 구축하였다. 그리고 앞에서 구축된 토지이용정보를 이용하여 도시토지용도 유형화기법을 연구함으로서 현재 표준화되지 못한 도시토지이용분류체계에 대한 모델을 제시하고자 하였으며, 현용도지정과의 정합성 여부도 판정할 수 있었다. 또한 현용도지정과의 부정합지역을 효과적으로 추출함으로서 장래 토지이용계획수립시 근거자료로서 그 활용가치가 클것으로 기대된다.
본 연구에서는 높은 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다양한 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 사용하여, 화상중합방법의 대표적 방법인 IHS방법으로 중합화상을 작성하고, IHS중합화상 및 원화상을 이용하여 토지이용분류를 수행하는데 있어서 어떤 칼라합성밴드가 유효한지를 밝히는데 그 목적이 있다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN데이터를 IHS방법으로 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, TM4, TM5 및 TM7의 적외선영역(infrared spectral region)의 밴드 중 2개 밴드를 포함시켜 분류를 수행하는 것이 좋았으며, 특히 TM 247 중합화상의 경우 분류정확도가 11.8%로 향상되어 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한 토지이용분류를 수행할 경우 3밴드를 중합하여 사용하는 경우보다 1% 원화상에 IRS-1C PAN화상을 추가하여 사용하는 경우의 정확도가 전체적으로 높았다.
The purpose of the study is to analyze the effect of urbanization, the degree of development in urban scale and the comparative analysis of landuse change in order to construct the important basic data for establishing development direction and characterizing each city. To analyze the urban growth patterns a land cover classification using Landsat TM data was performed : 1987 and 1997 for the change detection of each land cover. The results of this study demonstrates that urban areas increased on while forest areas had decreased all over the Korean cities. Especially, in case of the analysis on landuse conversion rate, we found out that the forest areas was first changed into agricultural areas, then it is consequently developed into urban areas in most rural areas. This study concludes that the insufficiency of the number of knowledged officials in the local administration and a government official in one's charge, tight financial conditions and absence of recognition of cities' characteristics, urban development following unrefined development patterns, inappropriate urban planning and policy of metropolitan cities and the negligence of peculiar development patterns of each city.
본 연구는 전문가 집단의 델파이조사 결과를 바탕으로 산지이용구분제도와 관련된 문제점을 종합적으로 분석하여 산지이용구분제도의 개선방안을 모색하고자 수행하였다. 분석결과, 산지이용구분제도가 도입당시의 취지와는 달리 대표적인 규제수단으로 변질됨에 따라 산지이용구분제도의 폐지나 대체방안이 필요하며, 대체방안으로 산림기능구분제도 도입이 필요한 것으로 나타났다. 산지이용구분제도가 산림기능구분제도로 대체되면 산지의 난(亂)개발이 우려되나 현행 환경영향평가제도의 난개발 방지효과가 미흡한 것으로 나타남에 따라 산지전용타당성평가제도의 도입이 필요한 것으로 나타났다. 보전산지의 등록전환과 토지거래 목적의 소규모 필지분할은 산지이용구분제도와 관련된 편법 악용사례로써 엄격히 제한할 필요성이 있으며, 분산된 산지개발 및 허가업무를 산림부서로 일원화하고 장기적으로는 산지전용허가권한을 지자체에 위임하는 것이 필요한 것으로 나타났다.
In this study, Agricultural Infrastructures of Shincheon-gun in North Korea are investigated using Kompsat-2 and RapidEye satellite imagery. Target agricultural infrastructures are agricultural landuse, irrigation and drainage canals, dammed pools for irrigation and pumping stations. KOMPSAT-2 satellite imagery are use to investigate agricultural hydraulic structures and agricultural landuse are investigated by RapidEye Imagery. Geometric correction are performed using 28 GCP and QUAC method are used for atmospherical correction in all imagery. ISODATA clustering and naked-eye classification method are used for extracting agricultural hydraulic structures and Object-based analysis is applied to classifying the agricultural landuse. Extraction results of agricultural hydraulic structures and agricultural are presented and we suggest the applicability of satellite imagery to investigate agricultural infrastructures in North Korea.
하이퍼스펙트럴 영상을 이용하여 토지피복 분류를 정확히 수행하기 위해서는 전처리 작업으로서 대기보정을 거쳐야 한다. 항공 하이퍼스펙트럴 영상에 대하여 대기보정을 실시하고 대기보정 유 무에 따른 해수, 갯벌, 식생, 아스팔트, 콘크리트 등의 토지피복 항목별 분광반사율 특성을 비교하여 대기보정의 뚜렷한 효과를 확인할 수 있었다. 대기보정 후의 영상에 대하여 최대우도법, 분광각맵퍼법 등의 화소기반 감독분류기법으로 각각 토지피복 분류를 행하고 그 결과를 비교하였다. 분광각맵퍼법의 경우 임계각 $0.4^{\circ}$에서 노이즈를 최소화하면서 해수영역을 가장 양호하게 분류해 낼 수 있었다. 같은 개체라도 다양한 분광특성을 나타내는 하이퍼스펙트럴 영상의 경우 연안지역에서는 종래의 화소기반 분류기법보다는 축척, 분광 정보, 형태, 결 등을 종합적으로 고려하는 객체기반 분류기법이 더 우월할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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