Principal Component Analysis (PCA) was applied for regional geological mapping to a multivariate data set of the Landsat TM data in the heavily vegetated and topographically rugged Chungju area. The multivariate data set selection was made by statistical analysis based on the magnitude of regression of squares in multiple regression, and it includes R1/2/R3/4, R2/3, R5/7/R4/3, R1/2, R3/4. R4/3. AND R4/5. As a result of application of PCA, some of later principal components (in this study PC 3 and PC 5) are geologically more significant than earlier major components, PC 1 and PC 2 herein. The earlier two major components which comprise 96% of the total information of the data set, mainly represent reflectance of vegetation and topographic effects, while though the rest represent 3% of the total information which statistically indicates the information unstable, geological significance of PC3 and PC5 in the study implies that application of the technique in more favorable areas should lead to much better results.
Improving current pasture productivity by precision management requires practical tools to collect site specific pasture biomass data. Recent developments in unmanned aerial vehicle (UAV) technology provide cost effective and real time applications for site specific data collection. For the mapping of herbage biomass (BM) on a hill pasture, we tested a UAV system with digital cameras (visible and near-infrared (NIR) camera). The field measurements were conducted on the grazing hill pasture at Hanwoo Improvement Office, Seosan City, Chungcheongnam-do Province, Korea on May 17 and June 27, 2014. Plant samples were obtained from 28 sites. A UAV system was used to obtain aerial photos from a height of approximately 50 m (approximately 30 cm spatial resolution). Normalized digital number (DN) values of Red and NIR channels were extracted from the aerial photos and a normalized differential vegetation index using DN ($NDVI_{dn}$) was calculated. The results show that the correlation coefficient between BM and $NDVI_{dn}$ was 0.88. For the precision management of hilly grazing pastures, UAV monitoring systems can be a quick and cost effective tool to obtain site-specific herbage BM data.
본 논문은 좁은 폭이지만 장거리에 걸쳐있는 지상목적물 (15m 폭에 400km길이)에 대한 새로운 원격탐사 및 GIS기법의 개발을 보고한다 (송유관건설로 파괴된 식생의 복원실태를 모니터링하고자). 비디오는 visual 또는 quantitative해석방식에서 신뢰할만한 정확도를 가지고 복원된 주요식생군락을 분별해냈다. 또한 GIS환경에서 digital change-detection 기법을 통해 복원된 식생의 공간적인 patch dynamics의 분포실태를 평가하는 도구로서 비디오가 아주 유용하게 사용될 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 결론은 비디오선형지도화가 송유관선로의 환경감시를 위해 현실운용이 가능한 기술이다는 것이며. 여타의 선형목적물에 대한 환경감시를 위해서도 효율적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
본 연구의 목적은 고해상도 위성 영상을 이용하여 식생도 제작 기법을 연구하는 것이며, 식생도에는 활엽수, 혼효림, 침엽수의 군집 경계를 표현하고자 하였다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 활용하여 객체지향분류 기법을 적용하였다. 객체지향 분류기법은 크게 세그멘테이션의 과정과 세그멘트를 분류하는 과정으로 나눌 수 있다. 세그멘테이션 과정을 통해서 식생군집의 경계를 추출하고, 영상을 이용하여 상록침엽수를 분류하여 식생조사시 침엽수군락의 위치를 파악함으로써 조사의 효율성을 증대하였다.
대규모 홍수 발생 시 적기에 침수지의 공간적 분포와 변화를 모니터링하기 위한 정확하고 효율적인 매핑 수단이 필요하다. 본 연구에서는 높은 시간해상도로 동일 지역을 하루에 여러 번 관측이 가능한 저해상도 광학위성영상을 이용하여 대규모 홍수 범람으로 인한 침수지를 탐지하는 방법을 제시하고자 하였다. 2010년 1월 모로코 세부강 유역에서 발생한 대규모 홍수로 인한 침수지를 탐지하기 위하여 MODIS 일별 표면반사율 영상을 사용하였다. 영상에서 나타나는 침수지의 다양한 분광특성을 분석하여 침수지의 유형이 순수한 물표면과 물과 식물이 혼재된 형태가 함께 분포하고 있었다. 침수지 탐지는 분광특성에 따라 선정된 밴드의 반사율 영상에 직접 임계값을 적용하는 방법과 물 관련 분광지수에 임계값을 적용하는 방법을 비교하였다. 침수지 탐지 결과의 정확도 검증은 TM 영상에서 판독된 부분 지역의 침수지 지도와 비교하였다. NDWI를 제외한 나머지 방법에서 90% 이상의 높은 정확도를 얻었다. 모든 침수지 탐지 방법에서 SWIR밴드와 적색광밴드가 가장 중요하며, 2개의 밴드에 직접 임계값을 적용하는 단순한 방법으로도 정확하고 효율적인 침수지 탐지가 가능했다. 기존의 NIR밴드는 침수지 탐지에 있어서 큰 역할을 하지 못했지만, 식물이 혼재된 침수지의 유형을 구분하는데 유용했다.
SAR (Synthetic Aperture Radar) 는 긴 파장대의 전자기파를 사용하므로 날씨의 영향을 받지 않는다. 따라서 지구를 관측하는데 있어서 잇점을 갖고 있으므로 NASA는 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) 미션수행을 통해 지형정보를 획득하였다. 본 논문에서는 SRTM 데이터와 USGS의 NED (National Elevation Datasets) 데이터를 사용하였으며 두 데이터를 차분함으로써 식생수고도(vegetation height map)를 얻었다. 또한 차분값과 shape 파일에 포함된 식수년도의 비교를 통해 상관관계여부를 판단하고자 했다. 본 논문에서는 회귀분석을 통해 차분데이터와 식수년도 사이의 큰 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었으며 결국 수령추정과 수령정보의 맵핑이 가능함을 보였다. 추가적으로 지역별 지형특성, 숲의 균일도 등에 의해 선형성이 영향을 받는지 관찰하였다. 결론적으로 본 논문에서는 차분영상으로부터 얻은 식생수령추정 모델이 지역의 기복의 영향을 받지만 여전히 높은 상관관계를 가지므로 충분히 유용할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 낙동강 하구의 습지를 대상으로 습지생태계의 종합적인 정보 추출을 위해 지리정보시스템 및 원격탐사 기법을 이용하여 습지 데이터베이스를 구축하였다. 습지 데이터베이스 구축을 위해 낙동강 하구를 대상으로 1998년 3월부터 9월까지 현지조사를 실시하였다. 또한, Landsat TM 영상자료(1997. 5. 17)를 1:50,000 지형도로 기하보정한 후, 감독분류 및 무감독분류를 실시하여 현지 식생조사 자료와 비교, 분석해 습지분류도를 제작하였으며, 습지식생의 활력을 측정하기 위해 중합차식생지수(NDVI:Normalized Difference Vegetation Index)에 의한 식생활력도 지도와 습지의 생산력을 분석하기 위해 낙동강 하구 습지의 우점식물종인 갈대군락의 생산성에 근거한 습지생산력 지도 및 습지식생의 변화를 사전에 예측한 식생천이 예상도를 작성하였다. 본 연구에서 구축한 낙동강 하구 습지생태계 데이터베이스는 습지생태계 보존 및 관리를 위한 기초자료로써 활용될 수 있으며, 식물 뿐 만 아니라 습지생태계 전반에 대하여 상세한 정보구축이 이루어지면 습지보존과 관리가 효과적으로 실현될 것이다. 또한, 이러한 기법들은 우리나라 전역의 습지목록 작성에 활용될 수 있을 것이다.
최근 기후변화 문제가 심각해짐에 따라 이산화탄소(carbon dioxide, CO2) 배출량 감소를 위한 CO2 배출량 역학 위성자료를 기반으로 파악하는 연구가 진행되고 있다. 또한 수치로 제공되는 CO2 배출량을 추정 및 매핑(mapping)하여 공간적인 패턴을 분석하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 2013년부터 2020년까지 한반도의 CO2 배출량을 추정 및 매핑하였다. CO2 배출량을 공간적으로 추정 및 매핑하기 위해서 야간 조도(nighttime light, NTL)와 식생지수를 결합한 지수 enhanced vegetation index adjusted nighttime light index를 사용하여 NTL이 관측된 지역과 관측되지 않은 지역 모두를 매핑하였다. 공간적으로 CO2 배출량을 추정 및 매핑하기 위해 한반도의 연간 총 배출량을 계산한 결과 2013년부터 2017년까지 11% 증가, 2017년부터 2020년까지 13% 감소하였다. 매핑 결과로 한반도 CO2 배출량 공간적 패턴이 도심지에 집중되어 있는 것을 확인하였다. 지역별 증가와 감소를 분석하기 위해 도심지를 포함한 17개의 지역으로 나눈 결과로는 수도권에서 한반도 CO2 배출량의 약 40%를 차지하고, 2013년 대비 2020년에 가장 큰 변화를 보이는 지역은 세종시가 96% 증가를 나타내고 있다.
본 연구에서는 위성영상 기반의 동계작물 구분도 작성을 위한 계층분류 기법을 제안한다. 계층분류 기법은 입력 자료를 계층별로 정의하여 분류하는 방법으로 혼합 픽셀의 효과를 줄이고 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 이를 위하여 전북 김제시의 동계작물을 대상으로 Landsat-8 위성영상을 사용하였다. 먼저, Landsat-8 위성영상에서 스마트 팜 맵을 이용하여 농경지를 분류하였다. 그리고 추출된 농경지를 대상으로 시계열 식생지수를 사용하여 동계작물 재배지를 추출한 후, 최종적으로 무인기 영상에서 추출한 훈련자료를 활용하여 밀, 보리, IRG, 청보리 및 혼파 재배지로 분류하였다. 그 결과, 계층분류 기법에 의한 동계작물 분류 정확도는 98.99%로 동계작물별 재배 필지를 효과적으로 분류할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 제안된 분류방법은 작물구분도 작성에 효과적으로 사용 가능할 것으로 기대된다.
우리나라는 전 국토의 약 70%가 산지로 구성되어 있고, 장마 및 태풍 등에 의해 산사태가 매년 발생하여 큰 피해를 주고 있는 실정이다. 이것은 또한, 도시의 팽창과 더불어 산업화의 발전에 의해서도 해마다 그 발생횟수가 증가하고 있다. 2002년 8월 발생한 태풍 루사는 우리나라 곳곳에 심각한 영향을 끼쳤으며, 특히 강원도 강릉 지역에 가장 큰 피해를 야기했다. 이런 위험 지역의 삼림이나 산사태 관리를 위해 산사태 위험도가 반드시 필요하다고 여겨진다. 지리정보 시스템(GIS)은 산사태 위험도를 제작하기에 시간 뿐 아니라, 노동력과 비용을 경감시킬 수 있을 뿐만 아니라, 위험 지역에 대한 조사와 공간적 예측 모델을 구축하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 다양한 방법들로 산사태 위험도를 제작할 수 있다. 본 연구에서는, 뿌리보강 모델을 활용하였다. 이 모델은 경사도, 토심, 토양의 특성과 식생과 같은 인자들을 활용하여 산사태 위험도를 작성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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