• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2001.03a
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• pp.133-138
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• 2001

최근 문화 및 통일협력 교류등으로 인하여 북한에 대한 사회적인 관심이 날로 증가하고 있 는데 반하여 북한의 폐쇄성으로 인한 북한에 대한 정보는 매우 미비한 실정이다. 이러한 시 점에서 북산지역에 관한 토지이용도나 토지피복도는 북한의 실정을 이해하는데 매우 유용하 게 사용될 수 있으며 기본적인 기반자료로서의 역할을 할 수 있다. 토지 이용구분은 토지의 물리적 특성보다는 인간의 이용목적에 기반을 둔 분류체계로서 확실한 특정 토지 이용 정보 를 획득하기 위해서 현지조사나 항공사진판독 등에 주로 의존한다. 하지만 현재 북한의 경 우는 접근이 불가능하므로 토지 이용도의 제작이 불가능한 실정이며, 따라서 토지이용도 보 다는 토지피복도의 제작이 보다 현실적 접근이라 할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT EOC 영상에 나타난 북한의 토지피복 특성을 파악하고 EOC 영상으로 판독 가능한 북한 토 지피복의 판독 특성의 기준을 제시하는 것을 목적으로 한다. Landsat TM 영상과 SPOT 영 상, 북한의 1:50000 지형도를 참고자료로 하여 EOC 영상을 육안 판독한 결과 다락밭, 비탈 밭 등과 같은 남한에서는 볼 수 없는 다른 피복들이 존재하였다. 이와 같은 피복을 포함한 북한의 자연환경과 지형구조 등을 고려한 북한의 각 토지 피복의 판독특성을 정의하고 북한 에 적합한 토지피복 분류체계를 수립하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.322-322
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• 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 KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.131-136
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• 2008

중저해상도 영상으로서 공급되고 있는 MODIS영상은 높은 temporal resolution 특성을 가짐으로써 넓은 면적에 대한 토지 이용이나 토지 피복의 변화 탐지에 대한 장점을 제공한다. 또한, 고해상도 영상 자료 또는 관측 자료는 중저해상도 영상과는 비교할 수 없는 경제적인 비용이 필요하게 됨으로써 중저해상도에서 변화를 탐지하여 고해상도 관측 자료를 이용하여 갱신이나 변화의 속성에 대한 구체적인 정보를 추출하는 전략적인 토지 피복에 대한 모니터링 방법이 요구된다. 그러므로 중저해상도 영상 자료는 고해상도 관측 자료를 획득 할 수 있는 일종의 alarm system으로써의 역할을 수행 할 수 있다. 이 연구는 주기적으로 촬영된 MODIS의 영상 자료를 이용하여 한반도에서 일어나는 토지 피복의 변화에 대한 패턴을 알아보고자 한다. 즉, 한반도에서 일어나는 일 년 간의 토지 피복의 변화로 생각할 수 있는 예로는 계절이나 경작에 의한 식생의 변화가 영상에 나타나는 주기적인 패턴을 살펴봄으로써 인간의 개발이나 재해와 같은 영향으로 일어나는 지표면의 이상적인 변화를 탐지하고자 한다. 사용된 영상은 MODIS Lnad product 중 Surface reflectance 8day composite 영상이며, NIR과 RED 밴드에서 나타나는 광학적 특성을 살펴보았다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.1
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• pp.71-83
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• 2009

This paper is written to analyze possible problems encountered with the existing data for the monitoring of land use and land cover change over the Korean peninsula and, further, to provide technical alternatives for the future land monitoring over the area. The oldest type of non-spatial data related to the land use change are cadastral statistics obtained since 1911. Annual statistics of cadastral data in early years (before 1942) can be used to assess land use change over the area. However, the cadastral statistics after the Korean War are not very appropriate for land use monitoring since the land class in cadastral data does not always correspond with actual land cover status. Majority of spatial data available for land monitoring over the area are land cover maps classified from satellite imagery since early 1970's. To analyze the suitability of land cover maps that were produced by two separate institutes with about 10 years interval, we conducted simple change detection analysis using these maps. These maps were not quite ready to be compared each other, in which they did not have the same class definition, classification method, and geometric registration. To achieve continuous and effective monitoring of land use and land cover change, particularly over North Korea, we should have a standard scheme in type and season of satellite imagery, image classification procedure, and class definition, which also should correspond to international standards.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.4
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• pp.471-476
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• 2010

This study aimed at monitoring, mapping, and assessing the land degradation in the desert area. In this research, the Landsat TM and ETM+ imageries to assess the extent of land degradation for study area during the period from 1991 to 2007. Were used to study supervized, unsupervized classfication and NDVI land cover changes in the desert area in Mongolia. The classified map consists of five classes of water, vegetation, slight desertification, middle desertification and sever desertification. It shows that for determination classfication methods and NDVI, desertification map of the study area are prepared. The result showed accounting for a clear deterioration in vegetative cover, an increase of sever desertification and a decrease in middle desertification and slight desertification respectively of the total study area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.140-140
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• 2016

수분 이용효율(Water Use Efficiency, WUE)은 식생이 흡수한 수분 중 증발산에 이용한 비율로, 육상생태계의 수문학적 순환 및 탄소 순환의 기능을 측정할 수 있는 중요한 지표이다. 또한 이는 특정 지역의 기후 조건이나 토지 피복과 같은 다양한 요인에 따라 변할 수 있다. 본 연구에서는 한반도에서 2010년부터 2014년까지의 기후 요인(강수, 기온)과 토지 피복에 따른 WUE의 변화를 살펴본다. MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 기반 총일차생산성(Gross Primary Productivity, GPP), 증발산량(Evapotranspiration, ET), 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI)와 Willmot의 기상자료 등 대상지역에 대한 격자 자료를 사용한다. 구체적으로 숲, 초원, 농지와 같이 다양한 토지 피복 조건에 대한 월간 및 연간 WUE(=GPP/ET)를 산정하고, 이의 LAI나 기후 조건(강수, 기온)과의 관계를 분석하고자 상관성 및 요인 분석을 진행한다. 기후 조건 및 토지 피복 조건을 고려한 15년간 한반도에서의 WUE의 변화에 대한 분석은 앞으로의 수자원 관리 및 산림 정책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.24 no.3
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• pp.289-297
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• 2006

The Land Cover/Land Use Map have been constructed from 1998, which has hierarchical structure according to land cover/land use system. Level 1 classification Map have done using Landsat satellite image over whole Korean peninsula. Level II classification Map have been digitized using IRS-1C, 1D, KOMPSAT and SPOT5 satellite images resolution-merged with low resolution color images. Level II Land Cover/Land Use Map construction by digitizing method, however, is consuming enormous expense for satellite image acquisition, image process and Land Cover/Land Use Map construction. In this paper, the possibility of constructing Level II Land Cover/Land Use Map using hyperspectral satellite image of EO-1 Hyperion, which is studied a lot recently, is studied. The comparison of classifications using Hyperion satellite image offering more spectral information and Landsat-7 ETM+ image is performed to evaluate the availability of Hyperion satellite image. Also, the algorithm of the optimal band selection is presented for effective application of hyperspectral satellite image.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.423-423
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• 2023

습지 생태계는 탄소저장고, 대기 온·습도 조절 등의 기능을 수행하는 만큼 면밀한 관리가 요구된다. 습지의 규모와 생태계는 밀접한 연관성을 가지므로 그 규모를 우선적으로 파악할 필요가 있으며, 이를 위해 지표면의 상태를 산지, 습지, 수역 등의 항목으로 구분한 토지피복지도가 고려될 수 있다. 현재, 환경부에서 운영 중인 환경공간정보서비스(https://egis.me.go.kr/)에서는 각각 30 m, 5 m, 1 m의 공간 해상도와 7, 22, 41가지 분류 항목을 갖는 대분류, 중분류, 세분류로 구분된 토지피복지도를 제공하며 이러한 자료들은 모두 1년 이상의 시간 해상도를 갖는다. 습지의 경우, 계절에 따른 환경 변화로 인한 규모의 변동성이 크게 나타날 수 있기 때문에 1년 이하의 시간 해상도를 갖는 고품질 토지피복 분류 정보가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기존 자료의 낮은 시간 해상도 보완을 목표로, 1개월과 30 m의 시·공간 해상도를 갖는 토지피복지도를 구축하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 Landsat-8 등과 같은 다양한 인공위성 자료를 수집하고, Support Vector Machine 등과 같은 머신러닝 기법을 적용하였다. 최종적으로 습지보전법에서 지정한 습지보호지역 중 내륙습지 26개소를 대상으로, 본 연구로부터 산출된 토지피복지도를 기존 환경공간정보서비스 내 대분류 토지피복지도와 비교·평가하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.4
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• pp.267-275
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• 2015

Those land cover maps have widely been used in various fields, such as environmental studies, military strategies as well as in decision-makings. This study proposes a method to extract training data, automatically and classify the cover using ingle satellite images and national land cover maps, provided by the Ministry of Environment. For this purpose, as the initial training data, those three were used; the unsupervised classification, the ISODATA, and the existing land cover maps. The class was classified and named automatically using the class information in the existing land cover maps to overcome the difficulty in selecting classification by each class and in naming class by the unsupervised classification; so as achieve difficulty in selecting the training data in supervised classification. The extracted initial training data were utilized as the training data of MLC for the land cover classification of target satellite images, which increase the accuracy of unsupervised classification. Finally, the land cover maps could be extracted from updated training data that has been applied by an iterative method. Also, in order to reduce salt and pepper occurring in the pixel classification method, the MRF was applied in each repeated phase to enhance the accuracy of classification. It was verified quantitatively and visually that the proposed method could effectively generate the land cover maps.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.4
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• pp.511-524
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• 2014

In this study, we investigated the statistical occupations and interannual variations of land cover types over Northeast Asian region using the 12 years (2001-2012) MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) land cover data sets. The spatial resolution and land cover types of MODIS land cover data sets are 500 m and 17, respectively. The 12-year average shows that more than 80% of the analysis region is covered by only 3 types of land cover, cropland (36.96%), grasslands (23.14%) and mixed forests (22.97%). Whereas, only minor portion is covered by cropland/natural vegetation mosaics (6.09%), deciduous broadleaf forests (4.26%), urban and built-up (2.46%) and savannas (1.54%). Although sampling period is small, the regression analysis showed that the occupations of evergreen needleleaf forests, deciduous broadleaf forests and mixed forests are increasing but the occupations of woody savannas and savannas are decreasing. In general, the pixels where the land cover types are classified differently with year are amount to more than 10%. And the interannual variations in the occupations of land cover types are most prominent in cropland (1.41%), mixed forests (0.82%) and grasslands (0.73%). In addition, the percentage of pixels classified as 1 type for 12 years is only 57% and the other pixels are classified as more than 2 types, even 9 types. The annual changes in the classification of land cover types are mainly occurred at the almost entire region, except for the eastern and northwestern parts of China, where the single type of land cover located. When we take into consider the time scale needed for the land cover changes, the results indicate that the MODIS land cover data sets over the Northeast Asian region should be used with caution.