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.
This study evaluated the applicability of multi-resolution data fusion for land-cover classification. In the applicability evaluation, a spatial time-series geostatistical deconvolution/fusion model (STGDFM) was applied as a multi-resolution data fusion model. The study area was selected as some agricultural lands in Iowa State, United States. As input data for multi-resolution data fusion, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Landsat satellite images were used considering the landscape of study area. Based on this, synthetic Landsat images were generated at the missing date of Landsat images by applying STGDFM. Then, land-cover classification was performed using both the acquired Landsat images and the STGDFM fusion results as input data. In particular, to evaluate the applicability of multi-resolution data fusion, two classification results using only Landsat images and using both Landsat images and fusion results were compared and evaluated. As a result, in the classification result using only Landsat images, the mixed patterns were prominent in the corn and soybean cultivation areas, which are the main land-cover type in study area. In addition, the mixed patterns between land-cover types of vegetation such as hay and grain areas and grass areas were presented to be large. On the other hand, in the classification result using both Landsat images and fusion results, these mixed patterns between land-cover types of vegetation as well as corn and soybean were greatly alleviated. Due to this, the classification accuracy was improved by about 20%p in the classification result using both Landsat images and fusion results. It was considered that the missing of the Landsat images could be compensated for by reflecting the time-series spectral information of the MODIS images in the fusion results through STGDFM. This study confirmed that multi-resolution data fusion can be effectively applied to land-cover classification.
Atmospheric correction as a preprocessing work should be performed to conduct accurately landcover/landuse classification using hyperspectral imagery. Atmospheric correction on airborne hyperspectral images was conducted and then the effect of atmospheric correction by comparing spectral reflectance characteristics before and after atmospheric correction for a few landuse classes was analyzed. In addition, land cover classification was first conducted respectively by the maximum likelihood method and the spectral angle mapper method after atmospheric correction and then the results were compared. Applying the spectral angle mapper method, the sea water area were able to be classified with the minimum of noise at the threshold angle of 4 arc degree. It is considered that object-based classification method, which take into account of scale, spectral information, shape, texture and so forth comprehensively, is more advantageous than pixel-based classification methods in conducting landcover classification of the coastal area with hyperspectral images in which even the same object represents various spectral characteristics.
The land cover map represent the state of earth surfaces. It can be used as basic data to explore present conditions of earth surfaces and develop future plans for local areas. To produce the land cover map with efficiency, gathering geographic information from satellite images is important. Exporting, building, and managing processes on the land cover information are needed as well. In this study we aim to review the producing process of the level-2 land cover map in detail and enhance it. h present status of the producing process of the land cover map in Korea is reviewed, problems of the process are explored, and measures for improving it are proposed. The criteria for fixing boundaries and providing attributes for the land cover map are proposed. This proposed criteria may solve problems in a present producing process. The improving measures proposed in this study should be continuously revised in future studies.
These days, interests on land cover classification using not only multi-sensor data but also thematic GIS information, are increasing. Often, although we have useful GIS information for the classification, the traditional classification method like maximum likelihood estimation technique (MLE) does not allow us to use the information due to the fact that the MLE and the existing computer programs cannot handle GIS data properly. We proposed a new method for updating the image classification using multi-spectral and multi-temporal images. In this study, we have simultaneously extended the MLE to accommodate both multi-spectral images data and land cover data for land cover classification. In addition to the extended MLE method, we also have extended the empirical likelihood ratio estimation technique (LRE), which is one of non-parametric techniques, to handle simultaneously both multi-spectral images data and land cover data. The proposed procedures were evaluated using land cover map based on Landsat ETM+ images in the Anmyeon-do area in South Korea. As a result, the proposed methods showed considerable improvements in classification accuracy when compared with other single-spectral data. Improved classification images showed that the overall accuracy indicated an improvement in classification accuracy of $6.2\%$ when using MLE, and $9.2\%$ for the LRE, respectively. The case study also showed that the proposed methods enable the extraction of the area with land cover change. In conclusion, land cover classification produced through the combination of various GIS spatial data and multi-spectral images will be useful to involve complementary data to make more accurate decisions.
This study was carried out to evaluate high resolution satellite imagery of IKONOS for classifying the land cover, especially forest type. The IKONOS imagery of 11km$\times$11km size was taken on April 24, 2000 in Bong-pyoung Myun Pyungchang-Gun, Kangwon Province. Land cover classes were water, coniferous evergreen, Larix leptolepis, broad-leaved tree, bare land, farm land, grassland, sandy soil and asphalted area. Supervised classification method with algorithm of maximum likelihood was applied for classification. The terrestrial survey was also carried out to collect the reference data in this area. The accuracy of the classification was analyzed with the items of overall accuracy, producer's accuracy, user's accuracy and k for test area through the error matrix. In the accuracy analysis of the test area, overall accuracy was 94.3%, producer's accuracy was 77.0-99.9%, user's accuracy was 71.9-100% and k and 0.93. Classes of bare land, sandy soil and farm land were less clear than other classes, whereas classification result of IKONOS in forest area showed higher performance than that of other resolution(5-30m) satellite data.
M, Erdenechimeg;Choi, Byoung-Gil;Na, Young-Woo;Kim, Tae-Hoon
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
/
v.28
no.4
/
pp.471-476
/
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.
Beomseo Kim;Seunghyun Hwang;Jeemi Sung;Hyeon-Joon Kim;Jongjin Baik;Changhyun Jun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2023.05a
/
pp.423-423
/
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.
토지피복은 지표면의 물리적 상태 및 사용 용도에 따른 특성을 나타내는 기본적인 정보로 농업, 환경, 재해, 수자원 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 식생활동으로 인해 생기는 증산과 토양에서 일어나는 증발을 증발산이라 통칭하며, 이의 정확한 산정은 수리, 수문학적 유역 분석에 중요하다. 정확한 증발산의 산정을 위해서는 기압, 온도 등 기상 인자의 역할이 중요하지만 토지피복 특성 역시 증발산에 큰 영향을 주므로 중요한 요소 중 하나이다. 이는 인간의 활동에 의해 점차적으로 빠르게 변화하는 추세이므로 인공위성 영상을 이용하여 효율적인 정보의 취합 및 관리가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 Landsat 5 TM(Thematic Mapper) 영상을 기반으로 무감독 분류법을 이용하여 ISODATA Training과 Masking기법을 사용하여 한강 유역의 토지피복도를 산정하였다. 본 연구에서는 연구 대상 지역의 영상을 사용하였고, 토지의 분류는 수역, 시가, 나지, 습지, 초지, 산림, 농지의 7가지로 분류하였다. 그 결과 우리나라의 대다수를 이루는 수역, 시가, 산림, 농지에 대한 높은 정확도를 갖는 토지피복도를 얻을 수 있었으며, 이는 군사경계 외부의 지역도 포함된 결과이다. 단, 나지와 습지, 초지 부분의 정확도는 비교적 떨어지나, 우리나라의 토지특성상 많은 비율을 차지하고 있지 않으므로 신뢰할 만한 결과라 할 수 있겠다. 이 결과와 외부 자료를 이용하여 보다 향상된 토지피복도를 만들 수 있을 것이다. 이를 토대로 군사지역 등 접근이 어려운 지역의 토지피복 현황을 파악하여 정확한 증발산 산정에 도움이 되고자 한다.
이 논문에서는 구름과 같은 기상 상태의 제약 없이 자료 획득이 가능한 SAR 자료를 이용하여 토지 피복 특성을 구분하고자 하였다. 기존 단일 주파수, 편광 상태의 자료만을 제공하는 SAR 자료를 이용한 분류에서의 낮은 분류 정확도를 향상시키고자 이 논문에서는 다중 시기 C 밴드 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공하는 Radarsat-1(HH)와 ENVISAT(VV) 자료를 분류에 이용하였다. 분류 기법으로 Random Forests를 적용한 결과, 단일 편광 상태의 자료만을 이용하였을 때에 비해서 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.