SAR 영상은 관측시간과 기상현상 등의 외부 환경 영향을 받지 않고 수시로 데이터 취득이 가능하며 광학영상보다 광범위한 관측 영역을 포함하기 때문에 레이더간섭기법 (InSAR)을 이용한 토지피복분류 기법은 큰 이점을 갖는다. 본 연구에서는 L밴드 ALOS PALSAR의 후방산란계수와 긴밀도를 이용한 새로운 토지피복분류 기법을 개발하고 최근 화산 폭발 가능성으로 인해 주목받고 있는 백두산 지역에 시험 적용하였다. 새로운 토지피복분류 체계는 ALOS PALSAR의 HH, HV편광 모드의 영상을 InSAR 시계열 상에서 패킷의 형태로 재구성하고 주성분 분석을 도입하여 분류의 신뢰도 향상을 시도하였다. 또한 MODIS 등 광학 영상 기반 분류와 상호 검증하여 정확도를 확인하였다.
특정 기간 사이의 토지의 변화들을 파악하는 것은 매우 중요하다. 그러나, 토지를 변화 시킬 수 있는 요소들은 많이 존재할 수 있기 때문에 그러한 요인들을 규명하기란 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 이러한 토지 변화 요인들을 정량적으로 사용하여 시뮬레이션을 수행하고자 하였다. CLUE-S 모델을 이용하여 사용한 자료는 1987년 Landsat TM 영상과 2001년 Landsat ETM+ 영상이며, 1987년부터 2010년까지 23년 동안의 토지 이용도를 시뮬레이션 하였다. 그 결과, 2001년 영상의 감독 분류 결과와 시뮬레이션을 수행한 2001년 결과 사이의 정확도는 93.69%가 나왔으며, 이러한 결과를 통해 미래의 토지 피복 현황도를 예측할 수 있었다.
1990년도와 1995년도 5월달의 NOAA AVHRR자료를 이용하여 한반도의 토지 토지 피복변화 양상을 구하였다. 토지 피복 변화를 알기위해서는 영상들이 서로 정합(registration)이 되어야 하며 계절적으로 변화가 일어나지 않은 영상이 필요하다. 영상들을 비교하기 위해서 사용된 모든 자료들은 지도 좌표 체계로 공간적으로 정합이 되었으며, resampling 과정은 nearest-neighbor방법을 사용하였다. 구름, 먼저 등과 같은 대기의 영향은 maximum NDVI 방법은 각 영상의 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 다음과 같은 식을 이용하여 구한다.
본 연구는 소유역별 토지피복특성을 분석하고, 각 소유역로부터 발생되는 비점오염원 부하 특성을 분석하여 각 소유역별로 토지피복특성에 적합한 오염부하 저감 대책을 수립할 수 있는 방법을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구대상유역은 무심천 유역으로 하였으며, 사용된 수질모형은 HyGIS-SWAT을 이용하였다. 토지피복도 분석에서 특정 분류항목이 50%이상의 토지피복 비율을 갖는 토지피복에 따라 시가화지역, 농업지역, 그리고 산림지역으로 구분하여 유출부하 특성을 분석하였다. 분석결과 유사량 및 영양염류의 연간 발생부하량의 크기는 농업지역, 산림지역, 시가화지역의 순서로 발생되는 것으로 분석되었다. 2번 소유역에 대해서 하천을 중심으로 버퍼구역을 설정하고 버퍼구역내 농업지역을 자연초지로 토지피복을 변화시켜 발생부하량을 분석하였다. 분석결과 토지피복변화는 변경전과 비교하여 토지피복변화는 농경지 면적이 소유역내 36.6%에서 27.9% 및 15.3%로 변화되는 것으로 나타났다 2번 소유역에 대한 유사발생량 및 영양염류 발생량 분석결과 유사발생량은 52%에서 약 46% 정도 감소하는 것으로 분석되었고, 영양염류의 경우에도 변경전보다 49% 34% 정도 감소하는 것으로 분석되었다. 향후 추가적인 연구는 각 소유역별로 다양한 오염부하 저감 대책 시나리오를 수립한 후 어떠한 저감대책이 효과적인지를 평가하는 연구를 수행하고자 한다.
본 연구는 새로운 기후변화 시나리오인 RCP 시나리오의 스토리라인을 기반으로 미래 토지피복변화를 예측하고, RCP 시나리오하의 미래 기후 및 토지피복 변화가 유역 내 유출량에 미치는 영향을 분석하는데 그 목적을 둔다. RCP 4.5 및 8.5하의 기후 자료가 기후변화 시나리오로 사용되었고, 토지피복변화 시나리오는 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 스토리라인과 로지스틱 회귀모형(LR)을 이용하여 개발된 모델에 의해 생성되었다. 기후변화만 고려한 경우, 토지피복변화만 고려한 경우로 두 가지 시나리오를 설정하고, 각각의 시나리오에 따른 대상 유역 내 유출량을 모의한 결과는 유출량의 계절적 변화를 뚜렷이 나타내었다. 기후변화는 봄과 겨울에 유출량을 증가, 여름과 가을에 유출량을 감소시키는 것으로 예측되었다. 반면 토지피복변화는 기후변화에 비해 상대적으로 유역 내 유출량 변화에 미소한 영향을 주지만, 강수 유무에 따라 유출량의 증가 및 감소 패턴이 뚜렷이 나타났다. 따라서 수자원 정책결정에 있어서 미래 토지피복변화에 따른 홍수 및 가뭄의 패턴에 적합한 수자원 정책이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.
하천을 복원하거나 정비하는데 있어서 중요한 하천의 실태를 파악하는데, 하천 피복상태 정보는 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 하천의 피복상태 정보를 효율적이고 경제적으로 획득하기 위해 고해상도 항공정사영상의 효과적인 분류를 위한 감독분류 방법을 시험하고 하천토지피복지도 작성을 위한 최적 분류 방법을 검증하였다. 항공 정사영상의 CIR 영상과 RGB 영상을 이용한 하천토지피복 분석과정은 하천토지피복분류 항목 선정, 감독분류, 정확도 평가 및 분류지도 작성의 순서로 수행하였다. 분류 항목은 수역, 도로, 건물, 초지, 산림, 나지, 밭의 7가지 항목을 선정하였다. 감독 분류 알고리즘으로는 최대우도분류, 최소거리분류, 평행육면체분류, 마하라노비스거리분류 기법을 적용하였다. 감독분류의 분류정확도를 개선하기 위해 필터링과 훈련지역의 왜도 검증을 수행한 결과 CIR 영상을 이용한 최대우도분류 기법이 가장 높은 정확도를 보였다.
최근 인구집중으로 인한 도시개발 및 사회기반 시설의 확충 등의 인위적 현상과 지구온난화 및 가뭄, 홍수, 산불 등 자연적 현상 등 다양한 요인으로 인해 토지피복 변화가 발생하고 있다. 이러한 토지피복변화의 원인과 영향, 그리고 탐지방법에 대한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 기존 연구들은 대부분 주어진 임계치를 기준으로 '변화' 또는 '무변화'의 양분된 결과를 도출한다. 따라서 본 연구에서는 확률에 기초하여 공간자기상관과 핫스팟 탐지를 결합한 변화탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 기존의 핫스팟 탐지 알고리즘인 AMOEBA(A Multidirectional Optimal Ecotope-Based Algorithm)에서 나타나는 과다탐지의 경향을 개선하여 핵심적인 토지피복 변화의 핫스팟을 탐지하는 AMOEBA-CH(core hotspot)를 개발 및 적용하였다. 본 연구에서는 토지피복 변화의 확률과 공간자기상관에 기초한 픽셀 간의 공간적 상호작용을 고려하였으며, AMOEBA-CH의 인접-우세 모형을 통해 토지피복 변화의 핵심적인 핫스팟을 탐지하고자 한다. 본 연구에서 제시한 방법의 가용성을 테스트하기 위해 남한지역의 2000년과 2008년의 NDVI자료를 이용하여 토지피복 변화의 핫스팟 탐지를 수행하였다.
본 연구는 몽골 Tuul-basin 지역의 토지피복변화 상태와 토지황폐화에 대한 분석을 위해 1990, 2001, 2011년의 녹색식물의 활력도가 가장 높은 여름의 Landsat 위성영상을 활용하였다. 몽골 Tuul-Basin 지역의 시계열 데이터를 이용하여, 정규식생지수(NDVI, normalized difference vegetation index), 토양조절 식생지수(SAVI, soil-adjusted vegetation index), 지표면온도(LST, land surface temperature)를 계산하여 토지피복변화 분석을 하였다. 그 결과 연구지역 전체 지역의 산림 및 녹지는 감소되고, 건조지역, 휴경지는 증가된 것으로 나타났으며, 점진적으로 토지가 황폐화되어 감을 알 수 있었다. 또한 LST와 식생지수의 상관성 분석을 실시한 결과, 높은 상관관계를 나타내었으며, 이는 대상지역의 토지피복변화나 식생의 활력도가 지표면의 온도와 밀접하게 관계가 있다는 것을 알 수 있었다.
콘크리트와 아스팔트가 상당 부분을 차지하는 도시의 물리적인 환경은 도시열섬효과를 일으키는 주요 원인이며, 일차적으로 토지이용 또는 토양피복에 따른 지표면온도의 상승으로 나타난다. 본 연구에서는 도시의 토지피복유형이 지표면온도에 미치는 영향을 공간해상도가 다른 MODIS, Landsat ETM+과 RapidEye 위성영상을 사용하여 비교 분석해 보았다. 연구대상지인 일산 신도시지역의 지표면온도는 토지 이용에 따라 뚜렷이 구분되는 패턴을 보여주었는데 건폐율이 높은 저층단독주택지구보다 건폐율이 낮고 녹지율이 높은 고층 아파트단지의 지표면온도가 현저히 낮게 나타났다. 토지피복유형과의 관계는 건물이나 도로 등 도시화지역의 면적이 증가할수록 기후존의 지표면온도가 증가하고, 식생과 수면, 그림자 지역의 면적이 늘어날수록 지표면온도는 떨어진다. NDVI와 지표면온도 사이에도 음의 선형상관관계가 나타나지만, 계절적 영향을 배제하기 어렵다는 단점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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