Journal of Korean Society for Geospatial Information Science (대한공간정보학회지)
- Volume 11 Issue 2 Serial No. 25
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- Pages.17-28
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- 2003
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- 1598-2955(pISSN)
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- 2287-6693(eISSN)
Temporal Urban Growth Monitoring using Landsat Imagery and Pycnophypactic Interpolation Method - The case of Seoul Metropolitan Area -
Landsat 영상과 Pycnophylactic 보간 알고리즘에 의한 도시성장 분석 - 서울-경기 도시지역을 중심으로 -
Abstract
Since 1970s, Seoul Metropolitan Area has been growing in physical and demographic aspect. A number of new urban fringes, New City, had been particularly developed from the early of 1990s. To examine the urban growth, the population density maps are generally used to the efficient urban management tool. The density maps from political boundaries, however, were traditionally used to estimate an urban concentration, there is problems to apply directly to urban management decision making due to (i) the abrupt changes between boundaries and (ii) the inclusion of green areas and forests in these areas. The mass-preserving interpolation method, the Pycnophylactic interpolation, could provide more realistic density maps. In addition, the classified urban areas from satellite images corresponding years would turn out to be more reliable results since populations were only applied to urbanized areas. Even though the Pyconophylactic method makes the density larger, it would be useful to produce a general urban growth trend at large scale. Consequently, four different density maps are compared and reviewed for this study, and the cross-sectional analysis provided to glimpse of population density around the city center.
1970년대 이후로 급속적인 경제발전과 더불어 서울의 도시화는 급속히 이루어졌으며 이에 따른 인구집중 역시 빠른 속도로 진행되었다. 본 연구에서는 서울과 그 주변 도시를 대상으로 인구자료와 행정구역도 그리고 Landsat 위성영상을 사용하여 인구밀도의 변화에 따른 도시의 성장형태를 분석하여 도시의 관리와 발전계획을 위한 기초 자료로 활용하고자 한다. 도시성장 분석을 위한 기존의 연구방법은 행정구역에 따른 인구밀도를 통해 수행되었으나 이는 행정구역 내에 일률적인 인구데이터의 분배로 실제 경우와 다른 해석이 가능할 수 있는 오류를 포함하고 있다. 이에 본 연구에서는 실질적인 대부분의 인구가 도시지역에 거주한다는 가정 하에 1985년부터 2000년까지의 5년 간격의 Landsat 위성영상을 사용하여 도시지역을 추출하고 이를 기초로 행정구역 내에 포함되어 있는 도시지역에만 인구를 배분하는 새로운 방식으로 인구밀도의 변화 추이를 나타내었다. 연구결과 기존에 방법에서는 발견되지 않았던 서울의 확장형태를 알 수 있었으며 또한 인구데이터의 경계현상을 Pycnophylactic 보간 알고리즘을 통해 제거함으로써 보다 실질적인 도시지역 인구밀도의 변화를 알 수 있었다. 이러한 인구밀도의 변화는 도시의 성장과 밀접한 상관관계를 갖기 때문에 이를 통해 서울 및 주변도시의 성장 형태를 확인할 수 있었다. 마지막으로 4장의 서울-경기 도시지역의 인구밀도 변화도를 제작하여 GIS를 이용한 관련 분야의 활용에 도움이 되고자 한다.
Keywords