• Title/Summary/Keyword: 스크린 디지타이징

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A Study on the Reduction of Non-Point Source Pollution loads from Small Agricultural Watershed by Applying Surface Covering Scenario using HSPF Model (HSPF 모델을 이용한 지표피복 시나리오 적용에 따른 농촌 소유역에서의 비점원오염 저감연구)

  • Jung, Chung-Gil;Park, Jong-Yoon;Kim, Sang-Ho;Kim, Seong-Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.103-103
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    • 2012
  • 본 연구에서는 시험포장($1276.6m^2$)에서의 지표피복 BMPs (Best Management Practices) 시나리오를 적용하여 얻은 평균 유출저감율을 HSPF 모델에 적용하여 유역차원에서의 비점원오염 저감효과를 평가하고자 한다. 본 연구에서는 별미천 유역($1.21km^2$)을 대상으로 모형의 적용을 위한 입력자료로 기상자료와 지형자료를 구축하였으며 기상자료로 수원, 양평, 이천 기상관측소 자료를 구축하였으며, 지형자료로 격자크기 2m의 DEM (Digital Elevation Model)과 토지이용도는 2006년 5월 1일 QuickBird 영상을 제공받아 기존 환경부, 건교부, USGS의 토지피복분류체계 및 현장조사를 통하여 QuickBird 영상으로부터 추출 가능한 정밀농업정보에 대한 항목을 결정하였으며, 정사보정된 QuickBird 영상을 스크린 디지타이징 기법(On-Screen Digitizing Method)을 이용하여 총 21개 토지이용항목의 정밀토지이용도를 구축하였다. 실제모니터링으로 측정된 자료를 바탕으로 수위-유량곡선 산정 및 오염부하곡선을 선정, 2011년 6월 8일부터 10월 31일 분석기간으로 HSPF 모델링을 실시하였으며 모의결과 월별 통계에 따른 적용성 분석으로 RMSE (Root Mean Square Error) 는 1.15 ~ 1.76(mm/day), $R^2$는 0.62 ~ 0.78, Nash-Sutcliffe model efficiency (NSE)는 0.62 ~ 0.76로 모의치는 실측치와 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 또한, Sediment, T-N, T-P의 $R^2$는 각각 0.72, 0.62, 0.63으로 상관성을 보이는 것으로 분석되었다. 시험포장으로부터 얻어진 event별 볏짚을 이용한 지표피복시나리오적용 후 밭에서의 평균 유출 약 10 % 유출율 감소 조건과 실제 평균 비점원오염 저감효과 89.7 % ~ 99.4 %의 결과로부터 지표피복효과의 침투효과를 HSPF 모델로 적용하기 위해 침투량(INFILT)를 조절하여 평균유출 약 10 %가 감소되는 16.0 mm/hr 값을 선정하였다. 그 결과, Sediment. T-N, T-P의 평균 저감율은 각각 87.2 %, 28.5 %, 85.1 %로 나타났으며 이는 시험포장에서의 실제 평균 비점오염 저감효과 89.7 % ~ 99.4 %에 근접함을 알 수 있었다. 이 결과로부터 침투량 조절에 따른 지표피복(침투짚단)효과는 Sediment, T-P에서 저감효율이 80 % 이상으로 높았지만 T-N은 약 30 %로 낮은 저감율을 보임으로써 저감효과가 크지 않음을 나타냈다.

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Extraction of Agricultural Land Use and Crop Growth Information using KOMPSAT-3 Resolution Satellite Image (KOMPSAT-3급 위성영상을 이용한 농업 토지이용 및 작물 생육정보 추출)

  • Lee, Mi-Seon;Kim, Seong-Joon;Shin, Hyoung-Sub;Park, Jin-Ki;Park, Jong-Hwa
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.25 no.5
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    • pp.411-421
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    • 2009
  • This study refers to develop a semi-automatic extraction of agricultural land use and vegetation information using high resolution satellite images. Data of IKONOS-2 satellite images (May 25 of 2001, December 25 of 2001, and October 23 of 2003), QuickBird-2 satellite images (May 1 of 2006 and November 17 of 2004) and KOMPSAT-2 satellite image (September 17 of 2007) which resemble with the spatial resolution and spectral characteristics of KOMPSAT-3 were used. The precise agricultural land use classification was tried using ISODATA unsupervised classification technique, and the result was compared with on-screen digitizing land use accompanying with field investigation. For the extraction of crop growth information, three crops of paddy, com and red pepper were selected, and the spectral characteristics were collected during each growing period using ground spectroradiometer. The vegetation indices viz. RVI, NDVI, ARVI, and SAVI for the crops were evaluated. The evaluation process was developed using the ERDAS IMAGINE Spatial Modeler Tool.

Land Cover Object-oriented Base Classification Using Digital Aerial Photo Image (디지털항공사진영상을 이용한 객체기반 토지피복분류)

  • Lee, Hyun-Jik;Lu, Ji-Ho;Kim, Sang-Youn
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.19 no.1
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    • pp.105-113
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    • 2011
  • Since existing thematic maps have been made with medium- to low-resolution satellite images, they have several shortcomings including low positional accuracy and low precision of presented thematic information. Digital aerial photo image taken recently can express panchromatic and color bands as well as NIR (Near Infrared) bands which can be used in interpreting forest areas. High resolution images are also available, so it would be possible to conduct precision land cover classification. In this context, this paper implemented object-based land cover classification by using digital aerial photos with 0.12m GSD (Ground Sample Distance) resolution and IKONOS satellite images with 1m GSD resolution, both of which were taken on the same area, and also executed qualitative analysis with ortho images and existing land cover maps to check the possibility of object-based land cover classification using digital aerial photos and to present usability of digital aerial photos. Also, the accuracy of such classification was analyzed by generating TTA(Training and Test Area) masks and also analyzed their accuracy through comparison of classified areas using screen digitizing. The result showed that it was possible to make a land cover map with digital aerial photos, which allows more detailed classification compared to satellite images.