최근 각종 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 정부 및 지방 자치 단체에서 다양한 공간정보를 제작하여 공급하고 있다. 2000년 대분류 토지피복지도가 제작된 이래 2010년부터 토지 피복 세분류 지도가 작성되기 시작하였으나 현재 일부 지역에 대해서만 세분류 지도가 구축되어있는 상황이다. 또한 그 동안 토지 피복 분류 결과의 고도화를 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔지만 대부분의 연구가 대분류 또는 중분류 수준에 그치고 있으며 토지 피복 세분류에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 토지 피복 중분류의 논 항목을 세분류 갱신하기 위하여 경지 정리 논을 자동으로 추출하는 기법을 제안하였다. 농업 분야에 효과적인 활용이 가능한 RapidEye 위성영상을 이용하였으며 영상에 고주파 필터링을 적용하여 논의 경계 정보를 강조하고 Otsu 임계화를 통해 논 경계에 대한 이진 영상을 취득하였다. 토지 피복 지도와 영상 등록을 수행하여 논 토지 피복에 대한 마스킹을 수행하였으며 이를 통해 논 지역의 경계 정보를 선별하였다. 최종적으로 지역적인 허프 라인 추출을 통하여 끊어진 에지를 이어 논의 경계 정보를 선형으로 추출하고 시작점과 끝점이 유사한 선형을 연결하여 경지 정리 논의 경계 정보를 완성하였다. 연구 결과, 효과적으로 경지 정리 논의 경계를 추출할 수 있었으며 벡터 추출 시 논 토지 피복 세분류 갱신의 상당 부분을 자동화할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 해안침식이 진행되고 있는 해운대 해수욕장의 장기 해안지형 변화 및 인근지역의 토지피복 변화에 대해 분석하였다. 지난 60여 년간의 항공사진을 이용하여 해안선을 추출하고 이를 수심측량 및 GPS측량 자료를 이용하여 조위보정한 후, 해빈면적을 추출하여 해안지형 변화를 분석하였다. 또한 환경부 토지피복 세분류를 기준으로 하여 육안판독을 통해 13개년도의 토지피복도를 제작하고 토양유실량을 산정하여 연도별 토지피복 변화를 분석하였다. 그 결과, 해운대 해수욕장의 해안선이 점진적으로 후퇴하고 있으며 해수욕장 면적이 전체적으로 감소하고 있는 것으로 나타났다. 춘천천 복개 및 도시개발에 의한 모래 공급원 차단이 이러한 해안침식에 영향을 주는 인위적 원인이라고 사료된다.
본 연구는 현재 환경부에서 제공하는 토지피복지도 중 세분류 토지피복지도의 분류체계를 개선하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 해외 토지피복지도 분류 항목을 중점 검토하였다. 둘째, 기존 세분류 분류체계를 적용하여 구축된 항목 당 면적비율을 분석하였다. 셋째, 실제 세분류 토지피복지도를 사용하는 사용자(전문가 및 일반인)을 대상으로 분류체계 개선에 대하여 설문조사를 수행하였다. 넷째, 최종적으로 기존 41개 분류체계를 33개 항목으로 개선하는 분류체계를 설정하였다. 다섯째, 설정된 토지피복 분류항목을 시범 적용하였으며, 기존 분류체계와 개선안에 따른 토지피복 분류 결과를 비교하였다. 연구대상지는 시가화 지역, 농경지등 다양한 지표특성을 지니고, 지형지물이 비교적 골고루 분포되어 있는 고양시 일산 지역을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 기본 영상은 국토지리정보원에서 촬영하고 있는 0.25 m 급 정사항공영상이며, 관련 참조자료는 수치지형도, 정밀 임상도, 지적도, 행정구역도 등을 사용하였다. 개선된 분류체계를 시범지역에 적용한 결과 문화체육 휴양시설이 $1.84km^2$으로 분류되었으며, 이는 기존 분류체계 면적대비 약 2배 이상 증가한 것이다. 기타 교통통신시설 및 교육행정시설 등은 분류되지 않았다. 본 연구결과는 향후 세분류 토지피복지지도 구축과 갱신의 효율성과 실질적인 사용자 수요를 반영하였다는데 의의가 있다.
습지 생태계는 탄소저장고, 대기 온·습도 조절 등의 기능을 수행하는 만큼 면밀한 관리가 요구된다. 습지의 규모와 생태계는 밀접한 연관성을 가지므로 그 규모를 우선적으로 파악할 필요가 있으며, 이를 위해 지표면의 상태를 산지, 습지, 수역 등의 항목으로 구분한 토지피복지도가 고려될 수 있다. 현재, 환경부에서 운영 중인 환경공간정보서비스(https://egis.me.go.kr/)에서는 각각 30 m, 5 m, 1 m의 공간 해상도와 7, 22, 41가지 분류 항목을 갖는 대분류, 중분류, 세분류로 구분된 토지피복지도를 제공하며 이러한 자료들은 모두 1년 이상의 시간 해상도를 갖는다. 습지의 경우, 계절에 따른 환경 변화로 인한 규모의 변동성이 크게 나타날 수 있기 때문에 1년 이하의 시간 해상도를 갖는 고품질 토지피복 분류 정보가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기존 자료의 낮은 시간 해상도 보완을 목표로, 1개월과 30 m의 시·공간 해상도를 갖는 토지피복지도를 구축하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 Landsat-8 등과 같은 다양한 인공위성 자료를 수집하고, Support Vector Machine 등과 같은 머신러닝 기법을 적용하였다. 최종적으로 습지보전법에서 지정한 습지보호지역 중 내륙습지 26개소를 대상으로, 본 연구로부터 산출된 토지피복지도를 기존 환경공간정보서비스 내 대분류 토지피복지도와 비교·평가하였다.
초분광영상(Hyperspectral Image)은 다중분광영상에 비해 각 픽셀이 가지는 정보량이 많아 다양한 토지피복을 분류하는데 있어 가장 적합한 영상으로 평가 받고 있다. 하지만 최근의 초분광영상의 연구는 대분류에 해당하는 연구에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 토지피복분류에 대한 연구를 수행하기 위해 기존의 분석기법인 ED, SAM, SSS 기법을 토대로 Decision Tree를 구성하는 연구를 수행하였다. 그 결과, 대분류의 전체정확도는 1.68%, 세분류 전체정확도는 5.56%가 향상되는 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 다양한 고해상도 위성영상을 사용하여 토지피복도를 제작하고 영상종류와 피복도의 분류에 따른 정확도를 비교함에 목적이 있다. 토지피복도 작성시 세분류의 다양함을 위해 시가지와 농지, 수역 등을 포함하는 낙동강 하구 일대를 연구지역으로 선정하였고, 1m 이상의 해상도를 가지는 KOMPSAT2, QuickBird, IKONOS, 항공사진등을 육안판독 후 분류 하였다. 영상과 피복분류에 따른 토지피복도를 작성 후 상호 비교 한 결과 영상별 정확도는 항공사진과 QuickBird가 KOMPSAT2와 IKONOS 보다 상대적으로 높은 것으로 나타났고, 분류방법에 따른 일치도는 대분류의 경우 0.934~0.956, Kappa value는 0.905~0.937, 중분류의 일치도는 0.888~0.913, Kappa value는 0.872~0.901, 세분류의 일치도는 0.833~0.901, Kappa value는 0.813~0.888로 나타났다. 또한 영상별 혼돈발생 정도는 분류 항목에 따라 대분류의 경우 시가화 건조지역과 나지의 혼돈이 발생했고, 중분류는 논, 밭, 하우스 재배지, 인공초지에서 주로 발생하며, 세분류의 경우 자연녹지, 시설물 경작지, 간석지와 해수면으로 주로 나타났다. 본 연구를 통해 토지피복도 작성시 육안판독에 의한 고해상도 영상분류는 전체 80% 이상의 일치도를 나타내어 활용이 가능했고, 고해상도 영상을 사용할수록 정확한 분류가 가능하며 영상의 촬영시기가 토지피복도 작성에 중요함을 알 수 있었다.
본 연구는 2007년과 2014년 국가토지피복지도에 따른 토양유실량을 평가하기 위해 GIS와 토양유실공식(USLE)을 활용하였다. 토양유실량의 공간분포를 추정하기 위해 USLE 모델의 토지피복변화와 식생인자를 적용하였다. 하지만, 토양유실량은 토지피복지도의 적용방법과 연산과정에 따라 서로 다른 결과가 나타났다. 본 연구에서는 USLE 모델을 적용하기 위해서 환경부의 식생인자와 토지피복지도를 적용하여 2014년 강원도 내린천 유역의 인제스터디움 개발지역 토양유실량 발생을 비교하였다. 연구지역의 토양유실량 산정을 위해 토지피복도, 지형도, 토양도 그리고 강수량 등의 자료들을 사용하였다. 토지피복의 변화는 중분류와 세분류 지도에 의해 평가되었고, 토양유실량은 최대 두 배의 차이가 나타났다.
환경부에서는 위성영상과 항공영상을 이용하여 토지피복지도를 1998년부터 제작하여 배포하고 있으나, 권역별 제작 주기가 달라 활용성이 저하된다. 이에, 본 연구에서는 항공정사영상과 Landsat 8 위성영상을 이용하여, 토지피복지도를 자동으로 생성하기 위한 연구를 수행하였다. 토지피복지도를 자동적으로 제작하기 위하여 딥러닝 기반 세그먼테이션 방법의 하나인 Residual U-Net을 활용하였다. 토지피복지도의 제작 시기와 가장 근접한 시기의 항공 및 위성영상을 신경망을 통하여 학습하고, 학습결과를 3가지 실험군으로 나누어 토지피복지도와 비교하여 정확도 평가를 수행하였다. 첫 번째 군으로 대분류 7개 전체를 활용한 결과의 경우, 선행연구에서 대분류 4개에만 적용된 결과보다도 향상된 86.6 %의 분류 정확도를 나타내었다. 중분류를 일부 포함한 2개의 실험군의 경우에는 71 %의 정확도를 나타내었다. 본 연구 결과를 바탕으로 신경망을 활용한 대분류 항목에 대한 자동 분류 가능성을 제시하였으며, 중분류 및 세분류에 대한 기초연구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 세분류 토지피복지도를 이용한 환경가치등급 분류를 수행하여 국토환경성평가지도의 주기적인 갱신 및 제작 가능성을 제시하였다. 환경성평가지도(ECVAM: Environmental Conservation Value Assessment Map)는 62개의 법제적 평가항목과 8개의 환경·생태적 평가항목을 기준으로 국토의 환경적 가치를 5단계의 등급으로 평가한 지도이며, 1:25000과 1:5000의 두 가지 축척으로 제공되고 있다. 하지만 1:5000 축척의 환경성평가지도는 참조자료의 부재 및 상이한 제작년도 등 다양한 제약조건으로 인해 1년 단위의 느린 갱신주기로 제작되고 있다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 광학지수(SI: Spectral Indices) 그리고 세분류 토지피복지도를 활용하여 딥러닝 기법 중 하나인 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반으로 정확하고 최신정보가 반영된 1:5000 환경성평가지도를 구축 가능성을 확인하고자 한다. 실험 결과, 본 연구에서 제시한 방법으로 제작한 환경성평가지도의 정확도는 각각 87.25%, 85.88%로 산출되었다. 연구의 결과를 통하여 위성영상, 광학지수 그리고 토지피복분류를 활용한 환경성평가지도의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 한강유역 (35,770 km2)을 대상으로 RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation)과 WATEM/SEDEM (The Water and Tillage Erosion Model and Sediment Delivery Model)의 유사이동식을 활용하여 인간활동과 기후변화로 인한 유사량을 평가하였다. 대상유역에 영향을 주는 16곳의 기상관측소에서 제공하는 분 단위 누적강수량 (2000-2019), 농촌진흥청 토양도, 국토지리정보원 DEM (Digital Elevation Model), 환경공간정보서비스 (EGIS) 2020년 세분류 토지이용도를 활용하여 RUSLE과 WATEM/SEDEM 유사이동식에 필요한 강우침식인자(R), 토양침식인자 (K), 지형인자 (L·S), 식생피복인자 (C), 그리고 보전관리인자 (P)를 구축하였으며, SWAT (Soil and Water Assessment Tool)으로 모의한 표준유역 단위 연도별(2000-2019) 유사량 결과를 기준으로 WATEM/SEDEM 유사량 계수 (KTC)를 검·보정하였다. 토양침식 산정 입력자료 중 강우량으로 산정하는 강우침식인자는 기후변화를 보여주는 인자, 토지피복에 따라 다른 식생피복인자와 보전관리인자는 인간활동을 나타내는 인자로 설정하였다. 강우침식인자는 2010년대 평균값을 활용하여 현재의 유사량을 평가하였으며, 분 단위 자료가 없는 과거의 경우 직접적인 계산에 어려움이 있어, 연평균 강수량과의 관계로 추정한 1980년대 평균값을 활용하여 기후변화로 인한 영향을 평가하였다. 식생피복인자와 보전관리인자는 1980년대 토지이용도를 활용하여 산정한 결과로 인간활동에 의한 유사량 평가에 사용되었다. 대상유역의 유사량은 RUSLE 모형의 토양침식량과 WATEM/SEDEM 유사이동량을 mass balance로 분석하며, 다른 인자들은 고정한 상태로 과거 강우침식인자, 식생피복인자와 보전관리인자를 적용하여 인간활동과 기후변화로 인한 유사량 변화를 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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