• 제목/요약/키워드: 토지정보 모델

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낙동강 유역의 수질, 경관지수, 토지이용 및 수생태계 건강성의 상관성 분석 (Correlation Analysis of Inter-Relations among Water Quality, Landscape Metrics, Land Use, and Aquatic Ecosystem Health in the Nakdong River Basin)

  • 김교범;김경호;박종윤
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.152-152
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    • 2023
  • 하천의 건강성을 평가하기 위해 일반적으로 수생태계 건강성 지표(TDI, BMI, FAI, HRI, RVI)가 사용되고 있다. 이 지표는 5가지 등급으로 구분하여 매우 좋음(A), 좋음(B), 보통(C), 나쁨(D), 매우나쁨(E)으로 구분된다. 하지만, 하천의 건강성 관점에서 수질, 토지이용, 지리적 특성, 경관지수와의 상관성을 바탕으로 어떤 영향을 미치는지에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 하천의 수생태계 건강성에 영향을 미치는 환경적 인자들과의 관계성을 분석하여 수생태계 건강성이 '좋음'에 해당되는 하천으로 분류하고자 한다. 이를 통해 환경적 인자들의 임계값을 산출하여 하천 관리에 대한 구체적인 우선순위 설정 방안을 제안하고자 한다. 낙동강대권역을 대상으로 수질, 토지이용, 지리적 특성, 경관지수의 여러 변수 중 수생태계 건강성과의 관계에서 대표성을 나타낼 수 있는 환경적 인자를 선정하기 위하여 정준상관분석(CCA)을 수행하였다. 또한 모델 기반의 클러스터 분석을 활용하여 소권역별로 수생태계 건강성이 '좋음'에 해당할 확률을 파악하고, 여기에 해당하는 소권역에 대하여 각각의 환경적 인자에 대한 임계값을 정량적으로 평가하였다. 본 연구에서는 하천의 환경 인자들과의 관계를 분석하여 수생태계 건강성을 평가하고 하천 관리에 대한 구체적인 우선순위를 파악하는 방법을 제안한다. 주성분 분석 및 모델 기반 클러스터 분석을 사용하여 각 소권역에 대한 환경 인자의 임계값을 평가하고, 정책 결정자들이 하천의 건강성을 유지하고 개선할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.

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단지설계업무에서 3차원 공간자료의 활용 (A Pilot Site Planning and Design based on 3D Spatial Information)

  • 황철수;이상훈
    • 토지주택연구
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    • 제3권1호
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    • pp.15-22
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    • 2012
  • 본 연구는 단지설계과정에서 3차원 공간정보 가운데 최근 각광을 받는 LiDAR 자료를 통합하여 정보의 정확성을 높이고 활용성을 확인하는데 목표를 둔 연구이다. 즉, 실제 활용되는 프로그램인 LH공사 업무 중 단지설계프로그램인 DAS를 연구의 대상으로 삼아 3차원 공간정보의 적용가능성을 알아보고 이를 효과적으로 적용시키기 위한 시뮬레이터를 개발하여 구현하였다. 이를 위해 사례연구지역을 선정하여 개발 전 후의 모습을 시뮬레이션하고 이 과정에서 개발 전 모습을 LiDAR 자료를 이용한 방법과 기존의 수치지도 이용 방법에 따른 정확성을 살펴보고, 개발 후 모습을 설계자료를 이용하여 구현하였다. 그 결과 횡단면분석을 통해 분석한 결과 LiDAR가 기존의 지리정보 데이터 보다 높은 정확성을 지니고 있음을 알 수 있었다. 또한 LiDAR 데이터를 활용하여 생성된 수치표고모델(DEM)을 등고선으로 추출하여 DAS프로그램에 적용하는 방안을 제시하였으며, 설계자료를 이용한 모델 생성 일반화식을 제시하였다. 3차원 공간정보를 활용한 시뮬레이터 개발은 3차원 지형모델을 이용한 3차원 공간분석, 3차원 공간정보를 바탕으로 한 의사결정 업무에 활용 가능할 것으로 예상된다.

토지이용균형모델을 이용한 기후변화에 따른 제주도 지역의 주거용 토지이용변화와 인구 밀도 예측 (Analyzing Residential Land Use Change and Population Density Considering Climate Change Using Land Use Equilibrium Model in Jeju)

  • 유소민;이우균;야마가타 요시키;임철희;송철호;최현아
    • 한국지리정보학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.43-58
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    • 2015
  • 급격한 경제 성장과 인구 증가는 온실가스 배출량을 급증시키고 있으며 이는 기후변화를 가속화시키고 있다. IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 보고서는 온실가스가 2000년부터 2030년까지 최대 90%까지 증가할 것이라고 보고하고 있다. 이에 전 세계에서는 기후변화에 대한 피해를 줄이기 위해 기후변화 적응과 완화 대책 수립이 중요시되고 있으며, 우리나라에는 기후변화 대응 정책으로'저탄소 녹색성장(Low Carbon Green Growth)'을 시행하였다. 지자체에서는 친환경적이며 지속가능한 발전을 위한 도시계획을 조성하기 위해 다양한 연구를 수행해왔다. 특히, 기후변화에 가장 크게 영향을 줄 수 있는 토지이용변화에 대한 연구가 활발하게 수행되어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 제주도를 대상으로 경제적, 지리적 특성을 기반한 토지이용 균형 모델을 적용하여 주거 토지이용변화와 인구 밀도를 예측하였다. 먼저, 주거부분의 토지이용변화를 보기 위해, 3가지 유형의 시나리오를 구축하였다. 시나리오는 현재와 동일한 환경을 갖는 Dispersion 시나리오, 기후변화 적응 대책을 반영한 Adaptation 시나리오, 기후변화 적응과 완화 대책을 동시에 반영한 Combined 시나리오이다. 그 결과, 전반적으로 Dispersion 시나리오에서 Combined 시나리오로 갈수록 주거면적과 인구밀도가 줄어들었다. 이후 주거면적과 인구밀도 결과를 통해 시나리오별 주거용 에너지 소비량과 예상 인명 피해액을 산정하였다. 그 결과, 전반적으로 Dispersion 시나리오에서 Combined 시나리오로 갈수록 에너지 소비량과 예상 인명 피해액은 줄어들었다. 본 연구에서 제시한 토지이용균형모델을 적용하여 시나리오별 주거부분 토지이용과 인구 밀도 변화 파악은 향후 기후변화 안정성을 확보하고 완화할 수 있는 환경적 도시계획을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

원격탐사자료를 이용한 도시지역 토지피복과 열 분포 상관성 분석 (Relationship Analysis of Urban land Cover with Temperature Distribution using remotely Sensed Data)

  • 조명희;이광재;김운수;전병운
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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    • pp.42-48
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    • 2001
  • 오늘날 원격탐사와 GIS를 이용한 시·공간적 분석은 인간활동에서부터 자연환경에 이르기까지 다양한 정보를 추출하기 위한 기법으로 자주 사용되고 있다. 본 연구는 위성원격 탐사자료와 GIS를 활용하여 시기별 도시지역에서의 열 분포 특성을 추출하여 토지피복과의 상관관계를 시·공간적으로 해석하였다. 이를 위하여 세 시기간 도시 열 분포의 특성을 도시성장과 함께 해석함과 동시에 보다 명확 하게 규명하기 위하여 Landsat TM band 6의 DN value를 이용한 지표온도 추출에 있어서 NASA 모델을 활용하여 대구시 주변지역 8개 지점의 AWS 실측 값과 서로 상관 분석한 결 과 평균 0.85의 상관정도를 얻었다. 또한 토지피복분류를 통하여 도시성장에 따른 열 분포 및 식생지수의 변화를 시·공간적으로 해석하기 위하여 1,000지점에서 sample 자료를 추출 하여 지형특성별 열 분포의 패턴을 분석하였다. 이와 같은 결과는 향후 도시환경 특성을 고 려한 환경 친화적인 도시계획수립에 있어서 중요한 인자로 작용할 것으로 사료된다.

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토지정보 시스템에 있어서 토지대장 데이타베이스 구축 (Building of Land Ledger Database Using Land Information System)

  • 강인준;장용구;박기배
    • 한국측량학회지
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    • 제12권2호
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    • pp.141-146
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    • 1994
  • 현재 행정부서 지적계에서는 문서취급을 위한 데이타베이스만을 구축하고 있고, 그 외의 공시지가를 산정하기 위한 사항들은 직접 현장을 답사하여 기록하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 1개동을 모델 지역으로 선정하여 도형요소와 속성요소를 함께 처리하여 현황파악 뿐만 아니라 데이타베이스로 함께 볼 수 있도록 프로그램화하였다. 도형요소와 속성요소의 연결은 AutoCAD에서 만들었고 데이터베이스 구축시 AutoCAD 상에서의 한계로 인하여 독자적인 데이타베이스를 Clipper로 구축하여 AutoCAD와 Clipper의 데이타베이스를 AutoCAD의 메뉴파일에서 처리하여 연결하였다.

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대청댐 유역 토양 침식량 산정을 위한 SWAT 모델의 적용 (Application of SWAT for the Estimation of Soil Loss in the Daecheong Dam Basin)

  • 예령;윤성완;정세웅
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제41권2호
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    • pp.149-162
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    • 2008
  • 미국농무성에서 토양과 토지이용 특성을 고려한 대규모 유역의 유출해석과 토양침식량 및 비점오염원 부하를 해석하기 위해 개발한 SWAT 모델을 대청댐 유역에 적용하여 토지이용 특성별 토양침식량을 산정하였다. 연구결과는 저수지관리자와 정책입안자들에게 저수지 탁수문제를 완화하기 위한 유역관리 대안의 효율성을 평가하는데 중요한 정보를 제공한다. 유출과 토양 유실량 산정에 영향을 미치는 주요한 매개변수들을 보정한 후, 모델은 실측 연간 유출성분과 월별 유황변화를 비교적 잘 예측하였다. 모의결과, 토지 이용별 단위면적당 토양침식량은 밭이 33.1 ton/ha/yr로 가장 많았으며, 임야는 수목의 종류에 따라 $2.3{\sim}5.4ton/ha/yr$, 도시지역 1.0 ton/ha/yr, 논 0.1 ton/ha/yr의 순으로 나타났다. 토지이용면적 가중 연간 토양침식량 산정결과, 밭은 유역전체 면적에서 차지하는 비율이 단지 10% 정도에 해당하지만 연간 총 토양침식량의 55.3%를 차지하는 것으로 나타났다. 비록 본 연구에서 적용한 토양침식량 산정 방법에 농작물의 종류와 경작형태에 대한 구체적인 정보를 포함하지 못하는 불확실성이 내재되어 있으나, 연구결과는 최소한 저수지의 탁수문제를 완화하기 위해서는 상류 유역의 토양침식 조절대책이 필요함을 시사하며, 유역의 점유율에 비해 토양침식에 기여도가 가장 큰 밭농사 지역에 대한 토양침식 억제 대책을 우선 실시하는 것이 가장 효율적일 것으로 판단된다.

항공 LiDAR 및 RGB 정사 영상을 이용한 딥러닝 기반의 도시녹지 분류 (Classification of Urban Green Space Using Airborne LiDAR and RGB Ortho Imagery Based on Deep Learning)

  • 손보경;이연수;임정호
    • 한국지리정보학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.83-98
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    • 2021
  • 도시녹지는 도시 생태계 건강성 증진을 위한 중요한 요소이며, 건강한 도시 생태계 유지 및 관리를 위해서는 도시녹지의 공간적인 현황 파악이 필요하다. 환경부에서는 2010년 이후부터 총 41개의 분류 항목을 갖는 1m 급 해상도의 세분류 토지피복지도를 제공해오고 있으나, 가로수와 같은 도시 내 고해상도 상세 녹지 정보는 기타 초지로 분류되거나 누락되어 오고 있다. 따라서, 본 연구에서는 수원시 지역을 대상으로 1m 이하 급의 고해상도 원격탐사 자료(항공 LiDAR 및 RGB 정사영상)를 이용하여, 기존 세분류 토지피복지도에서는 나타나지 않는 고해상도의 상세 도시 녹지(수목, 관목 및 초지) 정보를 분류하고자 하였다. 분류 기법으로는 딥러닝 기반의 이미지 분할방법인 U-Net 구조의 모델을 활용하였으며, 분류 항목의 수 및 사용하는 자료의 종류에 따라 총 3가지의 모델(LRGB10, LRGB5, 및 RGB5)을 제안하고 성능을 평가하였다. 검증 지역에 대한 세 모델의 평균 전체 정확도는 각 83.40%(LRGB10), 89.44%(LRGB5), 74.76%(RGB5)이며, 항공 LiDAR와 RGB 정사영상을 함께 사용하여 총 5개의 항목(수목, 관목, 초지, 건물, 및 그 외)을 분류하는 LRGB5 모델의 성능이 가장 높게 나타났다. 수원시의 수목, 관목 및 초지 기준의 전체 녹지 현황은 각 45.61%(LRGB10), 43.47%(LRGB5), 및 44.22%(RGB5)로 나타났으며, 세 모델 모두 기존 세분류 토지피복지도와 비교하여 평균 13.40%의 도시 수목 정보를 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 더불어 이러한 도시녹지 분류 결과는 향후 중분류 토지피복지도와 같은 기존 GIS 정보와의 융합을 통해 가로수 녹지 비율 현황 등 추가적인 상세 녹지 현황 정보를 제공할 수 있어, 다양한 도시녹지 연구 및 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

GAN 및 물리과정 기반 모델 결합을 통한 Hybrid 강우예측모델 개발 (Development of hybrid precipitation nowcasting model by using conditional GAN-based model and WRF)

  • 최수연;김연주
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.100-100
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    • 2023
  • 단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

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GIS와 RS를 이용한 오대산국립공원의 경관특성 분석에 관한 연구 (A Study on Landscape Characteristics of Odesan National Park by using GIS and RS)

  • 한갑수
    • 한국지리정보학회지
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    • 제8권4호
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    • pp.114-122
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    • 2005
  • 본 연구의 목적은 오대산 국립공원을 대상으로 수치표고모텔, 용도지구 및 토지피복분류도를 작성하여 경관특성을 파악하고, 가시권분석을 통해 시각적 경관관리방안을 제시하는 것이었다. 분석결과, 용도지구는 자연환경지구의 면적이 감소하고 자연보존지구가 상대적으로 확대되어 보전의 성격이 강화된 반면, 취락지구도 면적이 증가하여 개발 가능성이 증가하였다. 토지피복은 자연환경지구에서 농경지 및 도시지역의 증가가 나타났다. 가시권분석을 통해 가시중복도가 높게 나타난 지역은 대부분 자연보존지구였으며 산림지역이 대부분을 차지하였다. 그러나 일부지역은 자연환경지구 내에 포함되어 지속적인 경관관리가 요구되었다.

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SAR 위성 영상을 이용한 수계탐지의 최적 머신러닝 밴드 조합 연구 (Selection of Optimal Band Combination for Machine Learning-based Water Body Extraction using SAR Satellite Images)

  • 전현균;김덕진;김준우;수레시 크리쉬난;김재언;김택인;정승환
    • 한국지리정보학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.120-131
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    • 2020
  • 인공위성 영상을 기반으로 한 기계판독(machine interpretation) 원격탐사 수계 탐지는 효율적인 수자원 관리, 가뭄 탐지, 홍수 모니터링 등에 큰 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 기반으로 한 SAR 위성 영상 기반 수계 탐지를 시행하였다. 그러나 SAR 위성 영상만을 사용하였을 경우 음영 효과 또는 도로 등의 수계와 비슷한 산란특성을 가지는 물체로 인하여 비수계가 수계로 오탐지 될 수 있다. 이러한 오탐지를 줄이기 위하여 목포 지역을 촬영한 Cosmo-SkyMed SAR 위성 영상에 모폴로지(Morphology)의 open 연산을 거친 밴드와 DEM(수치표고모델) 밴드, Curvature(곡률) 밴드를 조합하여 중첩한 8가지 경우에 대하여 의미 분할 기법 머신러닝 모델을 학습시켰다. 8가지 머신러닝 모델에 대한 최종 테스트 결과인 Global Accuracy를 구하였으며, 목포 지역의 토지피복지도와의 일치율 역시 비교하였다. 그 결과 SAR 위성 영상과 모폴로지 open 필터를 적용한 밴드, DEM 밴드, Curvature 밴드를 모두 사용한 경우가 Global Accuracy뿐만 아니라 토지피복지도와의 일치율 역시 가장 높음을 확인할 수 있었다. 이때 Global Accuracy는 95.07%였으며, 토지피복지도와의 일치율은 89.93%로 나타났다.