• Journal of the Korean Geographical Society
• /
• v.40 no.2 s.107
• /
• pp.221-241
• /
• 2005

Land Use and Land Cover Changes (LUCC) occur over a wide range of space and time scales, and involve complex natural, socio-economic, and institutional processes. Therefore, modelling and predicting LUCC demands an understanding of how various measured properties behave when considered at different scales. Understanding spatial and temporal variability of driving forces and constraints on LUCC is central to understanding the scaling issues. This paper aims to 1) assess the heterogeneity of land cover change processes over the landscape in northern Ghana, where intensification of agricultural activities has been the dominant land cover change process during the past 15 years, 2) characterise dominant land cover change mechanisms for various spatial scales, and 3) identify the optimal spatial scale for LUCC modelling in a savanna landscape. A multivariate statistical method was first applied to identify land cover change intensity (LCCI), using four time-sequenced NDVI images derived from LANDSAT scenes. Three proxy land use change predictors: distance from roads, distance from surface water bodies, and a terrain characterisation index, were regressed against the LCCI using a multi-scale hierarchical adaptive model to identify scale dependency and spatial heterogeneity of LUCC processes. High spatial associations between the LCCI and land use change predictors were mostly limited to moving windows smaller than 10$\times$10km. With increasing window size, LUCC processes within the window tend to be too diverse to establish clear trends, because changes in one part of the window are compensated elsewhere. This results in a reduced correlation between LCCI and land use change predictors at a coarser spatial extent. The spatial coverage of 5-l0km is incidentally equivalent to a village or community area in the study region. In order to reduce spatial variability of land use change processes for regional or national level LUCC modelling, we suggest that the village level is the optimal spatial investigation unit in this savanna landscape.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 2007.06a
• /
• pp.162-168
• /
• 2007

기후변화는 강수유형, 기온상승과 일사량의 변화로 인한 증발산량의 변화, 유역 식생피복변화로 인한 지표-대기 관계의 변화와 같은 현상을 통해 지역 부존 수자원과 유출량에 큰 변화를 가져올 수 있다. 특히 지표면의 76%를 차지하고 있는 식생피복은 지표와 대기 사이의 물 순환과정에서 중요한 인자이다. 본 연구에서는 넓은 지역에 대한 식생피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 센서로부터 얻을 수 있는 정규화 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 이로부터 토지피복별 NDVI와 기상인자(기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하고, 이를 기후변화 시나리오에 의한 기상인자로 부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1263-1268
• /
• 2010

불투수면 비율은 유역의 건전성을 나타내는 중요한 지표로서 도시화에 따른 도시유출의 특성을 추적하는 모델에서 널리 이용되어 왔고, 기존의 많은 연구를 통해서 수환경과의 밀접한 관계가 검증되었다. 불투수율은 비교적 쉽고 빠르게 측정할 수 있으며 유역계획에서 여러 가지 대안 적용이 가능하다는 점에서 유용한 지표로 이용되고 있다. 오늘날 토지이용변화로 인해 발생하는 유역생태계 변화 분석 등은 시, 공간적 제약으로 인해 명확하게 이루어지지 못하고 있어 인간활동에 의한 토지이용의 파편화(Fragmentation)가 어느 정도 발생하고 있는가를 파악하고, 이를 토대로 파편화에 따른 영향을 최소화하거나 사전에 예방하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 경관분석 프로그램인 FRAGSTATS의 적용을 위한 경관요소로서 토지피복을 선정하여, 불투수면을 나타내는 시가화지역과 투수면을 나타내는 산림지역을 대상으로 1) 갑천 유역의 토지피복 변화에 따른 경관구조, 변화 양상을 분석하고, 2) 갑천 유역 내 6개 단위유역별로도 경관 생태학적 지표를 선정하여 이를 평가하였다.

• Journal of the Korean association of regional geographers
• /
• v.8 no.1
• /
• pp.98-109
• /
• 2002

The long term land-cover changes and the pattern of morphological changes in foredune ridges and unvegetated dunes were investigated for about 30 years through analysing aerial photographs in Shinduri coastal dunefield, Korea. As a result, forested dune area increased while unvegetated dune area decreased continuously since 1967. Foredune ridges retreated landward about 80m away from the former coast-line in the middle part while they advanced seaward after construction of dike in the northern part during last 3 decades. Unvegetated dunes in the middle part of the dunefield were eroded at seaward side and moved landward away. These facts mean not only coastal dune area has been affected by man-made effects such as afforestation and coastal developments but also shinduri coastal dune area has been stabilized by plants and has been negative sediment budget.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.13 no.4 s.34
• /
• pp.59-65
• /
• 2005

It is very important to detect land cover/land use change from the past and to use it for future urban plan. This paper investigated the application of Landsat satellite imagery for detecting urban growth and assessing its impact on surface temperature in the region. Land cover/land use change detection was carried out by using 30m resolution Landsat satellite images and hierarchial approach was introduced to detect more detail change on the changing area through high resolution aerial photos. Also, surface temperature according to land cover/land use was calculated from Landsat TM thermal infrared data and compared with real temperature to analyze the relationship between urban expansion and surface temperature. As a result, the urban expansion has raised surface radiant temperature in the urbanized area. The method using remote sensing data based on GIS was found to be effective in monitoring and analysing urban growth and in evaluating urbanization impact on surface temperature.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.57-60
• /
• 2001

도시지역에서의 지속적인 인구집중화 현상에 따라 도시주변에서는 도시역의 확대, 택지개발 등에 의한 지표면피복형태의 변화가 심각하게 이루어지고 있다. 오늘날 농촌지역에서도 도시화로 인하여 산림 및 경작지의 감소, 공업단지 조성 등과 같은 다양한 토지이용변화가 발생하게 되었다. 이는 농촌지역의 내ㆍ외적 경관변화 뿐만 아니라 복합적인 국지기후 변화 등도 함께 초래하게 되었는데 이러한 지표피복의 변화는 자연상태에서 열의 존재 방법에 큰 영향을 미친다.(중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.343-343
• /
• 2023

식생피복(Vegetation cover)은 대기 중의 강우와 토양 사이에서 침식으로부터 표토를 보호하는 역할을 한다. 자유 낙하하는 강우의 물방울은 식생을 통과하면서 차단(interception), 수관통과(throughfall), 수간유하(stemflow)의 형태로 변화한다. 식생은 강우입자의 운동에너지와 수량을 감소시키고, 지표면에 도달하는 시간을 지연시킴에 따라 지표유출(overland flow) 저감에 기여한다. 유출수의 흐름과정에서 식물의 줄기, 낙엽, 뿌리 등은 유속을 감소시키는 장애물로 작용하여 궁극적으로 토양침식은 감소한다. 토양침식은 식생피복이 증가함에 따라 일반적으로 감소하며, 지수함수의 관계를 갖는다. 식생의 종류와 구조 그리고 잎의 모양 등에 따라 수문물리적인 반응이 달라진다. 캐노피를 갖는 지상식물(canopy cover plant)은 물방울의 운동에너지를 갖는 반면, 지피식물(ground cover plant)은 낙하고가 작기 때문에 운동에너지는 적으며, 특히 낙엽층은 지표면을 보호하여 토양침식의 저감효과가 더욱 크다. 산불지역의 식생피복에 따른 토양침식 측정 자료에 따르면, 강우운동에너지는 식생피복이 증가함에 따라 지상피복(canopy cover)에 의한 감소보다는 지면피복(ground cover)과 낙엽피복(litter cover)에 의한 감소효과가 상대적으로 컸다. 식생피복에 의해 차단되는 강우의 손실량보다 침투량 증가에 의한 손실량이 상대적으로 많았다. 낙엽피복에 대한 강우모의 실험 결과에 따르면, 낙엽의 피복율이 증가함에 따라 지수적으로 토양침식량은 감소하였다. 낙엽 피복율의 40% 이상은 토양침식량을 현격이 감소시킨 반면, 피복율의 70% 이상은 지표유출량을 현저히 감소시켰다. 낙엽 피복율이 70%이상이면, 유출계수가 33%가 감소하였으나, 토양침식민감도는 94%로 크게 감소하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.322-322
• /
• 2011

지표에서의 토양수분은 작은 구성비를 가짐에도 불구하고 여러 수문 현상을 연계하는 매우 중요한 인자로써 최근 연구가 활발하게 진행되고 있다. 토양수분은 침투나 침루를 통하여 강우와 지하수를 연결하는 기능을 함과 동시에 강우사상에 따른 유출특성에 직접적인 영향을 미치며 증발산을 통하여 에너지 순환을 연결하는 기능을 하는 인자로 기후변화와 인간의 활동에 의해 영향을 받는다. 지난 수십 년간 산림개간과 도시화는 토지이용의 변화를 초래하여 토지피복의 변화를 초래하였다. 도시화는 불투수층을 증가시켰고, 산림개간으로 산림이 농장으로 변하여 침투율을 감소시켜 유출률의 증가를 초래하였다. 이처럼 토지피복의 변화는 토양수분의 변화에 직접적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 토지피복 분류를 위해 구름의 영향이 적은 Landsat TM 영상을 사용하여 청미천 유역의 토지피복을 분류하여 토지피복도를 작성하였다. 청미천 유역은 현재 국제수문관측사업(IHP)의 일환으로 체계적인 수문관측이 진행되고 있는 지점으로, 추후 인공위성 영상을 통해 산정한 토양수분 자료를 비교할 수 있는 유역이다. Landsat TM 영상은 2009년 5월 23일에 관측된 115-34(path row) 영상으로 구름이 거의 없는 날의 자료를 사용하였다. 다중 스펙트럴 위성영상인 Landsat TM 영상은 30m 공간해상도로써 토지피복분류와 식생 등의 정보를 추출하는데 적합한 것으로 알려져 있다. 청미천 유역의 위성영상에 대하여 영상의 전처리 과정을 거쳐 무감독분류와 감독분류기법을 적용하여 토지피복을 분류하였다. 분류한 토지피복도는 국토해양부에서 국가수자원관리 종합정보시스템(WAMIS) 을 통하여 제공되는 토지피복도와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.279-279
• /
• 2017

토양유실로 인해 발생된 토사는 강우 유출수와 함께 하류로 흘러들어 하천 및 호소의 탁수문제를 야기시킨다. 토양유실에 관한 현황을 파악하기 위해서는 유역 내 토지이용현황과 피복되어 있는 작물 등의 현황조사와 더불어 유역 내 발생되는 토양유실량에 대한 장기모니터링을 수행할 필요가 있다. 하지만 유역 내 발생되는 토양유실량에 대한 장기모니터링을 수행하기에는 많은 시간과 인력이 필요하므로 토양유실량 산정 및 유사거동특성을 계산하는 모형을 활용한 연구가 국내외 많은 연구자들에 의해 수행되고 있다. 토양유실량을 산정하는 모형 중 가장 많이 사용되고 있는 범용토양유실량산정공식(Universal Soil Loss Equation, USLE)은 5개의 인자를 사용하여 연평균 토양유실량을 산정한다. 국내의 경우 환경부에서 제정한 '표토의 침식 현황 조사에 관한 고시'에 표토침식현황을 조사하는 방법으로 USLE 공식을 사용한다. USLE 모형을 구성하는 인자 중 식생피복인자는 작물의 생육과정에 따른 변화를 고려하지 않고 작물에 대한 획일적인 값을 제시하고 있어 밭에서 발생되는 정확한 토양유실현황을 예측하는데 한계가 있다, 따라서 본 연구에서는 국내에서 사용하는 USLE 모형의 구성인자인 식생피복인자의 한계점을 인식하고 이를 유역별 월단위 인자값으로 산정하는 방법을 제시하기 위해 국내의 4대상 유역 중 대청호 유역, 소양호 유역, 주암호 유역, 임하호 유역을 선정하여 각 유역의 기후 및 지역특성을 고려한 식생피복인자를 제안하였다. 월단위 식생피복인자를 제안하기 위해 SWAT모형을 사용하여 일단위 식생피복인자를 출력하도록 모형을 구성하였으며, 구축된 인자의 지역적 한계를 보완하기 위해 4대강 유역에 대한 작물 재배일정을 조사하여 모형에 반영하여 모의하였다. 모의 결과 산정된 월단위 식생피복 인자는 모든 작물에 대해 작물이 파종되는 시점에서 수확되기까지 점차 감소하는 경향을 보였으며, 작물에 따라서 그리고 동일한 작물일지라도 유역에 따라 다소 차이가 있는 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구를 통해 제안된 월단위 식생피복인자는 토양유실에 직접적인 영향을 주는 지표피복변화를 고려한 식생피복인자로써 정확한 토양유실량을 산정하는데 기여할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.57 no.5
• /
• pp.321-332
• /
• 2024

Understanding the status of surface cover in riparian zones is essential for river management and flood disaster prevention. Traditional survey methods rely on expert interpretation of vegetation through vegetation mapping or indices. However, these methods are limited by their ability to accurately reflect dynamically changing river environments. Against this backdrop, this study utilized satellite imagery to apply the Random Forest method to assess the distribution of vegetation in rivers over multiple years, focusing on the Naeseong Stream as a case study. Remote sensing data from Sentinel-2 imagery were combined with ground truth data from the Naeseong Stream surface cover in 2016. The Random Forest machine learning algorithm was used to extract and train 1,000 samples per surface cover from ten predetermined sampling areas, followed by validation. A sensitivity analysis, annual surface cover analysis, and accuracy assessment were conducted to evaluate their applicability. The results showed an accuracy of 85.1% based on the validation data. Sensitivity analysis indicated the highest efficiency in 30 trees, 800 samples, and the downstream river section. Surface cover analysis accurately reflects the actual river environment. The accuracy analysis identified 14.9% boundary and internal errors, with high accuracy observed in six categories, excluding scattered and herbaceous vegetation. Although this study focused on a single river, applying the surface cover classification method to multiple rivers is necessary to obtain more accurate and comprehensive data.