• 제목/요약/키워드: 토지이용 및 피복 데이터

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GIS와 원격탐사를 이용한 경관유형의 특성분석 (An Analysis of Landscape Type Characteristics using the Technology of GIS and Remote Sensing)

  • 한갑수
    • 한국지리정보학회지
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    • 제6권3호
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    • pp.117-128
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    • 2003
  • 본 연구는 춘천시를 대상으로 수치표고모델, 토지이용 데이터 및 토지피복분류 데이터를 구축하고 이를 이용한 토지이용 CG(computer graphics)화상과 토지피복 CG화상의 작성과 가시권분석을 통해 광역적 도시경관의 특성을 파악하였다. 토지피복분석의 결과, 1989년에서 2000년까지 시가지는 $7.7km^2$ 증가하였으며, 녹지는 $12.7km^2$가 감소하였다. 용도지역상 시가지, 개발제한구역, 녹지지역 등에서 녹지의 감소와 시가지의 증가가 나타났다. 춘천시의 도시경관은 3개의 유형으로 대분할 수 있었다. 유형1은 개발제한구역을 중심으로 형성된 경관, 유형2는 자연녹지, 생산녹지 등의 녹지를 중심으로 한 경관, 그리고 유형3은 시가지와 수역을 중심으로 한 경관특성을 가지고 있었다. 토지피복 CG화상은 모든 유형에서 녹지의 감소와 시가지의 증가가 나타났다. 가시권 분석의 결과, 경관적 중요도가 높은 영역에서도 녹지감소의 경향이 동일하게 나타나 이 영역에서 녹지경관의 보전 및 관리가 요구되었다.

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RapidEye 위성영상과 Semantic Segmentation 기반 딥러닝 모델을 이용한 토지피복분류의 정확도 평가 (Accuracy Assessment of Land-Use Land-Cover Classification Using Semantic Segmentation-Based Deep Learning Model and RapidEye Imagery)

  • 심우담;임종수;이정수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.269-282
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    • 2023
  • 본 연구는 딥러닝 모델(deep learning model)을 활용하여 토지피복분류를 수행하였으며 입력 이미지의 크기, Stride 적용 등 데이터세트(dataset)의 조절을 통해 토지피복분류를 위한 최적의 딥러닝 모델 선정을 목적으로 하였다. 적용한 딥러닝 모델은 3종류로 Encoder-Decoder 구조를 가진 U-net과 DeeplabV3+, 두 가지 모델을 결합한 앙상블(Ensemble) 모델을 활용하였다. 데이터세트는 RapidEye 위성영상을 입력영상으로, 라벨(label) 이미지는 Intergovernmental Panel on Climate Change 토지이용의 6가지 범주에 따라 구축한 Raster 이미지를 참값으로 활용하였다. 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위해 데이터세트의 질적 향상 문제에 대해 주목하였으며 딥러닝 모델(U-net, DeeplabV3+, Ensemble), 입력 이미지 크기(64 × 64 pixel, 256 × 256 pixel), Stride 적용(50%, 100%) 조합을 통해 12가지 토지피복도를 구축하였다. 라벨 이미지와 딥러닝 모델 기반의 토지피복도의 정합성 평가결과, U-net과 DeeplabV3+ 모델의 전체 정확도는 각각 최대 약 87.9%와 89.8%, kappa 계수는 모두 약 72% 이상으로 높은 정확도를 보였으며, 64 × 64 pixel 크기의 데이터세트를 활용한 U-net 모델의 정확도가 가장 높았다. 또한 딥러닝 모델에 앙상블 및 Stride를 적용한 결과, 최대 약 3% 정확도가 상승하였으며 Semantic Segmentation 기반 딥러닝 모델의 단점인 경계간의 불일치가 개선됨을 확인하였다.

다중분광 및 다중시기 영상자료 통합을 통한 토지피복분류 갱신 (Updating Land Cover Classification Using Integration of Multi-Spectral and Temporal Remotely Sensed Data)

  • 장동호
    • 대한지리학회지
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    • 제39권5호
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    • pp.786-803
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    • 2004
  • 최근, 다중 센서 영상과 GIS 주제도 정보를 이용한 토지 피복 분류에 대해 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나. 분류에 필요한 효과적인 GIS 정보를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고, 최대우도법(MLE) 같은 전통적인 방법은 기존의 컴퓨터 프로그램들이 GTS 자료를 제대로 다룰 수 없다는 이유로 유용한 정보의 이용에 제한을 받아 왔다. 본 연구에서는 다중 파장대 및 다중 시기 영상을 이용하여 새로운 영상 분류기법을 제안하고자 한다. 특히 MLE기법을 확대하여 다중 스펙트럼 영상 자료 및 토지 피복 분류 자료 등을 함께 사용할 수 있도록 하였다. 또한 파라미터가 데이터에서 추정되는 경우 우도비(LRE) 추정법이 오히려 더 적합할 수 있어서 LRE기법도 함께 사용하였다. 연구 지역은 서해안 안면도 지역이며, 자료는 Landsat ETM+ 영상과 Landsat TM 영상을 이용하여 만든 토지 피복도이다. 연구 결과. 제안된 방법은 단일 스펙트럼 자료를 사용하는 것보다 현저히 개선된 분류 정확도를 나타낸다. 즉, 개선된 분류 영상들은. MLE를 사용했을 때는 $6.2\%$, LRE를 사용했을 때는 $9.2\%$의 분류 정확도 개선을 보였다. 또한 본 연구는 제시된 알고리즘이 토지 피복 변화에 따른 그 지역의 변화 지역 추출도 가능할 것으로 판단된다. 향후 토지피복 분류 결과는 실 세계에서 보다 정확한 의사결정을 위한 보완적인 자료로써 유용하게 사용될 수 있을 것이라는 판단된다.

딥러닝 기반의 영상분할을 이용한 토지피복분류 (Land Cover Classification Using Sematic Image Segmentation with Deep Learning)

  • 이성혁;김진수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.279-288
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    • 2019
  • 본 연구에서는 항공정사영상을 이용하여 SegNet 기반의 의미분할을 수행하고, 토지피복분류에서의 그 성능을 평가하였다. 의미분할을 위한 분류 항목을 4가지(시가화건조지역, 농지, 산림, 수역)로 선정하였고, 항공정사영상과 세분류 토지피복도를 이용하여 총 2,000개의 데이터셋을 8:2 비율로 훈련(1,600개) 및 검증(400개)로 구분하여 구축하였다. 구축된 데이터셋은 훈련과 검증으로 나누어 학습하였고, 모델 학습 시 정확도에 영향을 미치는 하이퍼파라미터의 변화에 따른 검증 정확도를 평가하였다. SegNet 모델 검증 결과 반복횟수 100,000회, batch size 5에서 가장 높은 성능을 보였다. 이상과 같이 훈련된 SegNet 모델을 이용하여 테스트 데이터셋 200개에 대한 의미분할을 수행한 결과, 항목별 정확도는 농지(87.89%), 산림(87.18%), 수역(83.66%), 시가화건조지역(82.67%), 전체 분류정확도는 85.48%로 나타났다. 이 결과는 기존의 항공영상을 활용한 토지피복분류연구보다 향상된 정확도를 나타냈으며, 딥러닝 기반 의미분할 기법의 적용 가능성이 충분하다고 판단된다. 향후 다양한 채널의 자료와 지수의 활용과 함께 분류 정확도 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Landsat 위성영상을 이용한 몽골 Tuul-Basin 지역의 토지피복변화 및 지표온도 시계열적 분석 (Time series Analysis of Land Cover Change and Surface Temperature in Tuul-Basin, Mongolia Using Landsat Satellite Image)

  • 에르뎅솜베 술드;조기성
    • 대한공간정보학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.39-47
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    • 2016
  • 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.

LANDSAT TM과 JERS-1 OPS 영상을 이용한 도시지역의 토지이용 변화 검출 (Detecting Land Use Changes in an Urban Area using LANDSAT TM and JERS-1 OPS Imagery)

  • 이진덕;연상호;유재엽;김성길
    • 한국지리정보학회지
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    • 제2권1호
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    • pp.73-83
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    • 1999
  • 위성영상으로부터 주기적으로 얻어지는 토지이용 및 토지피복 정보는 지표환경이 급변하는 도시지역의 변화를 검출하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 이들 정보는 도시정보시스템에서 공간데이터베이스 구축을 위한 베이스맵으로서, 그리고 바람직한 도시계획 및 개발방향을 위한 의사결정자료로서 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 구미시를 사례지로 하여 1991년과 1997년에 수집된 Landsat TM과 JERS-1 OPS 영상데이터로부터 토지이용에 대한 무감독 및 감독분류를 각각 행하고 토지이용 변화를 검출하였다.

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근린단위의 도시열섬관리를 위한 국지온도와 도시환경의 관계 (Relationship between Urban Environment and Local Temperature for Managing Urban Heat Island Effect in Neighborhood)

  • 이건원
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권10호
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    • pp.806-816
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    • 2017
  • 본 연구는 국지온도에 영향을 미치는 요소를 도출함으로써 국지온도 관리 및 열섬현상 저감을 위한 효과적인 정책제시를 위한 기초데이터 확보를 목적으로 한다. 국지온도에 영향을 미치는 요소로 자연환경, 토지이용, 토지피복 등의 세 가지를 선정하였다. 이를 위해 2007년, 2011~2016년 7월과 8월의 전국 자동기상관측시스템(AWS. Automatic Weather System) 측정 지점 500m 반경($0.79km^2$) 내의 토지피복도, 토지이용 면적 데이터를 활용하였다. 연구를 위해서 다중회귀분석을 바탕으로 위계적 회귀분석(Hierarchical Regression Analysis)을 이용하여 각 변수의 투입에 따른 모델의 설명력을 검토하였다. 연구결과, 도시열섬 저감 및 국지온도 상승을 억제하기 위해서 교통관련 인자들에 대한 조절을 위한 적절한 정책적 수단이 필요하며, 그리고 국지온도 상승을 억제하기 위해서 산림지 면적을 증가시킬 수 있도록 토지이용계획상의 배려가 필요하다는 결론을 얻을 수 있었다. 본 연구는 추후 열섬현상 저감을 위해 보다 효과적인 정책 수립과 도시의 지속성 제고 전략을 마련 할 수 있는 방안을 제시했으며, 토지이용과 토지피복면적 등의 상세한 자료들을 분석에 활용했다는 점에서 의의가 있다.

녹지주변의 토지이용형태가 녹지내의 기온저감효과에 미치는 영향 (Study on How Different Types of Land Use Around Green Belts Influence on the Effects of Temperature Decrease within Green Belts)

  • 윤용한;조계현;백승엽;김승태;김원태
    • 아시안잔디학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.45-51
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    • 2003
  • 본 연구는 녹지주변의 토지이용형태의 차이가 녹지내의 기온저감효과에 미치는 영향을 정량적으로 파악하기 위해 녹지내외의 기온분포를 관측하였다. 그 데이터를 바탕으로 녹지내의 토지피복현황과 기온, 녹지주변의 기온저감효과와 그 영향범위 및 수목그루와 기온저감효과와의 관련성을 회귀분석 등에 의해 해석하였다. 그 결과 녹지내의 고온역은 포장면, 나지 주변에서 저온역은 수림지, 수면 주변에서 형성되었다. 또한 녹지를 중심으로 풍하 쪽의 관측치는 최저기온보다 최고기온이 편차가 크지만, 전체적으로는 녹지에 가까워질수록 기온이 낮아지는 경향을 보였다. 토지피복비율과 기온과의 관계를 보면, 수림지, 초지 및 수면은 기온저감에 효과적이고, 그 토지피복비율의 증감에 따라 기온저감효과가 서로 달랐다. 녹지주변의 토지이용형태의 차이가 녹지내의 기온저감효과에 미치는 영향은 Shakuzi park(주거전용지역)보다 Ageomaruyama Park (시가화조정구역) 상대적으로 효과가 컸다.

RS를 이용한 충주시 간선도로 주변의 토지이용 분석 (Land Use Analysis of Chung-Ju Road Circumstance Using Remote Sensing)

  • 신계종;유영걸;황의진
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.436-443
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    • 2009
  • 사회 전 분야에 걸쳐 다양하고 복잡한 공간의 현상을 모델링하여 컴퓨터를 통해 공간 데이터를 사용하고자 하는 요구가 급격하게 증가하면서 원격탐사와 GIS의 중요성과 활용도가 증대되고 있다. 원격탐사영상자료를 GIS의 분석기술과 연계하여 사용함으로써 높은 정확도와 가치를 지닌 수치자료의 생성이 가능하며, 토지피복 분류와 분석 등을 수행함으로써 다양한 주제도의 제공이 가능하다. 대상 지역에 대한 이러한 지도의 구축이 가능케 되면, 이 지도를 기초로 하여 모델링 및 지속적인 모니터링이 용이하며, 데이터베이스의 수정을 쉽게 함으로써 지형공간정보의 갱신이 효율적으로 수행되어 질 수 있다. 이 연구에서는 원격탐사 기술과 GIS의 통합을 통하여 도로변의 토지피복변화를 분석하기 위해 두시기의 영상에 대한 토지피복분류를 수행하고 6개의 분류항목별 10년간의 변화탐지를 수행하여 대상지역에 대한 정량적 변화면적 통계값을 추출함으로써 도시계획 수립 및 개발을 위한 기초 의사결정 자료를 획득하는 것이다. 도로주변의 이용형태분석을 통하여 주변 도심과의 상호 보완된 계획의 수립을 가능하게 할 것이다.

저수지 수혜구역단위 논 전작화 패턴 분석 (Analysis of the agricultural area conversion of paddy to field based on reservoir irrigation region)

  • 박진석;장성주;홍록기;홍주표;송인홍
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.467-467
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    • 2021
  • 기존 저수지 농업용수는 주로 논의 벼재배 용수공급을 목적으로 설계되었지만, 논 지역 타작물 재배 지원 등의 정책으로 논에서 밭으로 전작화가 증가함에 따라 농업용수의 효율적 분배를 위한 논의 전작화 패턴 분석이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공데이터 포털의 2019년 팜맵을 활용하여 최신 경지 현황을 파악하고, 환경부의 2007년, 2019년 토지피복지도를 이용하여 전작화 패턴을 분석하였다. 구축된 팜맵과 토지피복지도는 환경부 토지피복분류 기준 농업지역 중분류로 일치시켜 분석에 활용되었다. 논, 밭, 시설재배지 등의 농경지 이용 현황 및 전작화 추이는 전국 단위, 권역 단위로 분석되었고, 주요 시도와의 공간적 거리를 전작화 영향인자로 설정하여 DUP(Degree of Urban Proximity) 등의 지표로 그 영향을 확인하였다. 또한, 전체 경지 중 논, 밭의 면적과 증감 추이를 ACR(Area Change Rate) 등의 지표로 전작화 규모를 파악하였고, LPI(Largest Patch Index), LSI(Landscape Shape Index) 등의 지표로 개별/집단화 전작의 패턴분석을 수행하였다. 본 연구로 제시된 저수지 수혜 구역별 논의 전작화 패턴은 논 벼재배와 농업용수 수요 특성이 상이한 밭작물에 안정적 용수공급 체계 구축 등의 기초자료로 활용 가능할 것으로 생각된다.

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