• 대한토목학회논문집
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• 제40권5호
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• pp.535-546
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• 2020

환경부에서는 위성영상과 항공영상을 이용하여 토지피복지도를 1998년부터 제작하여 배포하고 있으나, 권역별 제작 주기가 달라 활용성이 저하된다. 이에, 본 연구에서는 항공정사영상과 Landsat 8 위성영상을 이용하여, 토지피복지도를 자동으로 생성하기 위한 연구를 수행하였다. 토지피복지도를 자동적으로 제작하기 위하여 딥러닝 기반 세그먼테이션 방법의 하나인 Residual U-Net을 활용하였다. 토지피복지도의 제작 시기와 가장 근접한 시기의 항공 및 위성영상을 신경망을 통하여 학습하고, 학습결과를 3가지 실험군으로 나누어 토지피복지도와 비교하여 정확도 평가를 수행하였다. 첫 번째 군으로 대분류 7개 전체를 활용한 결과의 경우, 선행연구에서 대분류 4개에만 적용된 결과보다도 향상된 86.6 %의 분류 정확도를 나타내었다. 중분류를 일부 포함한 2개의 실험군의 경우에는 71 %의 정확도를 나타내었다. 본 연구 결과를 바탕으로 신경망을 활용한 대분류 항목에 대한 자동 분류 가능성을 제시하였으며, 중분류 및 세분류에 대한 기초연구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.141-153
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• 2016

토지이용 및 토지피복변화에 대한 신뢰성 높은 평가는 수로학 및 지리학적 연구에서 침식 및 퇴적, 해안 모니터링, 생태영향평가와 같은 다양한 실질적인 사안들을 발전시켰다. 원격탐사 이미지는 시간 변화에 따른 자연 및 토지변화를 살펴보는데 있어 뛰어난 잠재력을 지니고 있다. 따라서 최근에서는 환경 모니터링을 위해 고해상도의 원격탐사 영상 이미지를 활용한 보다 정확한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 갯벌보호지역이 위치한 한반도의 전라남도, 전라북도 일부지역의 토지이용 및 토지피복 변화에 대한 맵핑 및 변화탐지 방법을 실시하였다. 이를 위하여 2008년부터 2015년에 촬영된 KOMPSAT-2 위성의 다중분광 이미지를 사용하였다. 토지이용 및 토지피복변화 맵핑은 무감독 토지분류방법으로 분석하였으며, postclassification 변화탐지 방법으로 평가하였다. 전라북도와 전라남도의 연안지역에 대한 토지이이용 및 토지 피복변화에 대한 평가결과는 시간변화에 따라 큰 차이가 나타나지는 않았으나 각각 약 1.97%, 4.34% 정도의 변화를 보였다. 본 연구결과는 연구지역의 토지피복 변화 양상을 정량화 하였으며, 특히, 화소기반 분석을 통해 연안지역에 대한 KOMPSAT-2 다중분광 이미지의 효율적이고 경제적인 활용 가능성을 확인하였다. 이러한 토지이용 및 토지피복변화 정보는 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 환경 및 정책관리자들에게 유용할 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.63-80
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• 2022

현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.22-25
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• 2009

본 논문은 기 구축된 환경부의 중분류 토지피복도를 올해 KOMPSAT-2 화상으로 갱신하기 위한 예비연구에서 분류결과의 정확도 평가를 중점적으로 나타낸다. KOMPSAT-2 화상기반의 중분류 토지피복도는 객체지향의 분류기법을 이용하였고, 경계선 수정의 경우 반자동 기법에 의해 제작되었다. 계통표집과 임의표집에 의한 Kappa 분석에서 계통 표집의 KHAT값은 0.81, 임의표집의 KHAT값은 0.89를 각각 가지므로 거의 완벽의 일치성을 표시한다. 따라서 전술한 지도화 방법을 통해 제작된 KOMPSAT-2 화상의 중분류 토지피복도는 이용자에게 토지피복정보의 신뢰성도 함께 제공한다.

• 농촌계획
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• 제12권1호
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• pp.75-83
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• 2006

본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제19권2호
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• pp.163-172
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• 2001

본 연구에서는 원격탐사 데이터의 분류방법으로서 이차계획법을 토지피복 추출에 적용하였으며, 주제도 추출에 일반적으로 사용되는 최대우도와 신경망의 분류결과와 정확도를 비교하여 그 적용성을 검토하였다. 그 결과, 이차계획법에 의한 분류방법이 최대우도법에 비하여 평균 6%정도의 향상된 분류결과를 도출할 수 있어서 원격탐사 데이터의 분류에 이차계획법을 적용할 수 있으리라 판단되었다. 또한 이차계획법에 의한 분류에서는 클래스 구성비가 클래스 결정에 직접적인 영향을 주어 기존의 이진적인 분류방법에서 무시되었던 결과 값들을 명확하게 나타낼 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.37-46
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• 2001

위성영상을 이용한 토지피복 분류를 시행할 때 대부분 화소의 밝기값(DN: Digital Number)에 의존하는 분광적 패턴인식기법을 사용해 왔다. 그러나 화소의 DN이 해당화소 뿐만 아니라 인접화소와도 밀접한 관련이 있다는 점을 고려할 때, 인접화소의 영향을 고려한 토지피복 분류에 관한 연구가 필요하다. 또한, 위성영상의 공간해상도가 기술의 발달로 인해 현격히 향상되고 있다는 점을 고려할 때 공간적 분류방법은 반드시 고려되어야 한다. 본 연구에서는 supervised 분류방식에 의한 분광적 분류방법과 분광적 분류방법에 화소의 공간적 분포패턴까지를 적용한 공간적 분류방법의 정확도를 평가하여 공간적 분류방법의 적용 타당성을 제시하고자 하였다. 6가지 공간적 분류방법을 적용한 실험을 통해 공간적 분류방법을 이용한 경우가 분광적 분류방법만을 이용한 경우보다 2-6% 정도 분류정확도가 증가됨을 알 수 있었다. 또한 밴드조합을 달리 설정하여 분류를 실시한 실험을 통해 공간적 분류방법을 적용하였을 때 기존 분광적 분류방법만을 이용한 경우보다 향상된 정확도 결과를 얻을 수 있음을 통계적으로 입증할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.113-126
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• 2009

Terra와 Aqua 위성에서 촬영되는 MODIS 영상은 매일 수신되는 중해상도 영상으로써 광범위한 지역에 대한 모니터링을 하는데 여러가지 장점을 제공한다. 특히, MODIS 영상은 신뢰성 있는 알고리즘을 적용하여 만들어진 대기/해양/육상 관련한 여러 가지 영상(products)들을 함께 제공함으로써 사용자가 데이터를 확보하여 바로 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 북한이라는 제도적으로 제약이 따르는 지역을 포함하는 한반도의 경우, 활용상의 제약이 따르지 않는 점이 중해상도급 MODIS 영상의 큰 장점이라고 할 수 있다. 본 연구는 기존의 시계열 모니터링에서 주로 식생지수를 모니터링하는 방법과는 달리, 대기 보정을 거쳐 대기의 효과를 제거한 250m급 MODIS 반사율 영상을 이용하여 시계열로 변화되는 반사율을 대상으로 하였다. 2004년에서 2008년까지 5년 동안의 각 토지 피복이 보이는 반사율 패턴과 함께, 토지 피복이 변화된 지역에서 관찰되는 반사율의 변화를 살펴보았다. 7개의 토지 피복별 근적외선, 적색광 반사율과 NDVI의 시계열 자료에서 토지 피복과 계절적 영향이 근적외선 반사율에서 가장 민감하게 반영되고 있는 것을 알 수 있다. 토지 피복에 따른 반사율 패턴은 토지 피복 분류 및 변화된 지역을 탐지하는데 기본적으로 이용될 가능성을 제시한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 추계학술대회논문집
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• pp.57-64
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• 2003

필지는 지번, 지목, 경계, 면적이라는 기본적인 구성요소를 가지고 있다. 그 가운데 토지의 가치는 대부분 지목에 의해 결정된다. 때문에 많은 수익이나 산출이 기대되는 용도로 토지를 이용하려는 욕구의 증가로 토지이용의 전환이 많이 이루어지고 있다. 결국, 이것은 토지의 불법형질변경, 난개발 등의 원인이 되고 있고, 지목불부합의 발생을 가중시키고 있다. 그러나 이에 대한 대처나 정리는 상대적으로 미흡한 편이다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상과 수치지형도를 이용하여 지목을 기반으로 한 필지별 토지이용/토지피복을 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고, 이렇게 분류된 필지별 토지이용/토지피복도와 편지지적도상의 지목을 비교·분석하여 지목불부합 정도를 통계적으로 측정하였다. 그 결과 연구지역의 불부합 정도에 대한 통계적인 해석이 가능하여, 향후 지적불부합지를 정량적으로 자동 해석할 수 있는 가능성을 제시할 수 있었다.

• 환경영향평가
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• 제10권1호
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• pp.39-47
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• 2001

본 연구는 지리정보시스템 및 원격탐사기법을 응용하여 북한의 자연환경을 조사하기 위한 기초연구로서 수행되었으며, 과거 약 20년 동안의 평양 및 남포지역의 산림면적의 변화 및 경관구조 변화측면에서의 산림 파편화 양상을 조사하였다. 조사자료로는 Landsat MSS 및 TM 영상의 NDVI값을 이용하였으며, 보다 정확한 피복분류를 위하여 변형된 Cluster-Busting 알고리즘을 활용하여 산림과 비산림지역으로 단순화시켜 분석하였다. 경관구조의 변화를 살피기 위해서 조각밀도, 형태 및 핵심내부지역의 면적 등의 경관지수(Landscape Indices)를 활용하였다. 분석과정을 거쳐서 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, Cluster-busting 방법을 활용한 토지피복 분류결과 87.3%의 총 분류 정확도를 얻었으며, Binary Map을 이용한 변화감지(Change Detection)기법 또한 그 결과가 정확한 것으로 판단되었다. 둘째, '79년에서 '98년에 이르는 기간동안, 평양의 경우 '79년 산림면적의 15%, 그리고 남포지역의 경우 14%가 감소하였다. 셋째, 경관지수를 이용하여 북한 산림의 파편화 변화를 조사한 결과 산림조각의 개수는 늘어나고 조각의 평균면적 및 핵심내부면적은 감소하였으며 조각크기의 다양성 또한 낮아졌다. 산림조각 형태지수 또한 매우 증가하였는데 이러한 결과들은 평양 및 남포지역의 산림조각이 파편화되고 그 형태 또한 불규칙적이며 복잡하게 변화하였음을 보여주고 있다.