본 연구는 항공 라이다 자료를 이용하여 영역 기반 차폐율 지도를 제작하는데 목적이 있다. 영역 기반 차폐율을 산정하기 위하여 대표적인 영역 분할 기법인 유역 분할(Watershed) 기법을 라이다 자료의 고도값에 적용하였으며, 추출된 영역들을 기반으로 차폐율을 산정하였다. 포인트 기반의 라이다 분류 자료를 래스터 자료로 변환하는 과정에서 빈도수 방법을 사용함으로써 포인트 기반의 차폐율 산정법에서 발생하는 과소 과대 추정 문제를 해결하였다. 또한, 분할의 정도를 달리함으로써 필요에 따라 다양한 축척의 차폐율 지도를 작성할 수 있었다. 제안 기법을 통해 제작된 차폐율 지도는 기존 임상도에서 제공하는 소밀도에 비해 보다 정확하고 세밀한 정보를 제공함을 확인할 수 있었다.
디지탈화된 지형 정보는 조망분석, 토목계획이나 설계, 또는 지리정보시스템등 여러 분야 에 필요한 요소가 된다. 또한 컴퓨터에 적절한 형식으로 입력된 지형정보는 모의 비행훈련이나 무인비행장치에서도 사용될 수 있다. 지형정보는 지도위에 등고선을 비롯한 여러가지 기호들로 표시되어 있어서 훈련된 요원에 의해 분석된다. 자동분석을 위해서는 컴퓨터에 입력되어야 하는 데 디지타이징 타블렛과 같은 장비를 사용하여 수동으로 입력하는 것은 많은 시간과 인력을 필요 로 한다. 본 논문에서는 이차원 지형도로부터 삼차원 지형정보를 자동적으로 추출하는 방법을 다 루고 있다. 등고선 조각연결 알고리즘을 포함하는 몇 가지 알고리즘들이 제안되었고 실제 지형도 를 사용하여 실험되었다.
지적도는 토지의 소재, 지번, 지목, 경계, 면적을 지적법에 근거하여 연속하는 일필지에 의해 구성되어진 공적장부이다. 수년 전까지 지적도는 7개의 일정한 축척을 가진 2차원 평면 종이지도로 관리되어졌다. 최근 컴퓨터 시스템이 발달함으로써 지적도는 한 단계 발전할 수 있는 발판을 마련하였고, 그것의 형태가 래스터 방식에서 벡터 방식으로 전환 된 것이다. 그 결과 벡터화된 지적도는 다양하게 응용될 수 있게 되었다. 따라서 수치지적도는 한국토지정보시스템(KLIS)에 의해 다목적으로 이용될 수 있도록 시스템을 갖추었다. 본 연구에서는 수치지적도와 한국토지정보시스템을 기본으로 지적도상의 토지 이용 현황 표시를 원래의 일필지보다 구체적으로 표시하고자 한다. 필지 단위로 구성되어 있는 지적도를 "지적도의 토지현황표시를 위한 일필지 표현기법 모형 연구"에 의해 새로운 표현 기법을 적용하였다. 지적도면의 기능을 소유권의 위치관계 및 지적법에 명시된 28가지 지목별 토지이용현황의 표현뿐만 아니라 GIS 구축 사업의 기초 자료 등으로도 쓰일 수 있게 하기 위하여 도로, 철도, 구거, 하천 등의 공공용지를 중심으로 각각의 필지와 지목에 대한 일필지 표현 기법을 개발하였다. 특히, 공공용지 중 도로를 대상으로 일필지 표현 기법 개발과 이에 따른 지적도 기능 향상에 대하여 분석하였다.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상과 수치지형표고모형(DEM: Digital Elevation Model)을 이용하여 3차원 입체영상지도를 만드는 과정이 소개된다. 영상좌표와 DEM의 지리적 좌표 계를 이어주기 위해서는 그 연결고리로써 위성의 궤도결정과 자세결정의 방법을 이용하여 영상신호 취득 기하를 정밀하게 모형 화하는 작업이 요구된다. 이를 위해 사례연구 대상으로 삼은 RADARSAT의 궤도결정과 자세결정을 수행하였다. 궤도결정을 위해서는 영상신호 취득 시 관측된 영도 플러(zero Doppler) 경사거리를 이용하며, 자세결정을 위해서는 도플러 중심주파수(Doppler centriod)를 이용한다. 엄밀한 영상신호 취득기하를 확립함으로써 위성중심의 정밀한 영상 자리 매김 과정이 소개된다. 기존의 영상자리 매김이 순방향(영상좌표 계에서 지리적 좌표 계)으로 이루어진 것과는 반대로 영상 내에 지형 보정을 동시에 실시하기 위해서 DEM을 이용하여 역 방향(지리적 좌표 계에서 영상좌표 계)으로 수행하였다. 위성과 지상목표물간의 운동은 지구중심 관성좌표 계에서 기술된다.
지형상대항법은 측정된 지형고도와 DEM(Digital Elevation Map)의 지형고도의 비교를 통해 위치보정이 이루어지는 시스템이다. 하지만 지형상대항법은 언덕과 같은 반복되는 지형과 같이 측정된 지형고도 프로파일과 후보 지형고도 프로파일이 유사할 때 다른 지형으로 오보정을 유발 할 수 있는 단점을 가지고 있어 항법 성능이 떨어지는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 관심영역 안에 주변 지형의 유사한 정도를 판단하는 영역기반 지형 기울기 험준도 지수를 적용하였고[11], 영역기반 지형 곡률 험준도 지수를 제안하였다. 제안한 지형 험준도 지수의 성능 검증을 위하여 기존의 궤적기반 지형 험준도 지수와 영역기반 지형 험준도 지수를 달착륙선의 지형상대항법에 적용한 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 기존의 궤적기반 지형 험준도 지수를 고려하였을 때 보다 영역기반 지형 험준도 지수를 고려하였을 때 지형상대항법 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 지형기반항법 시스템에 적용을 위해 레이더 고도계로부터 최근점의 경사거리 고도와 비행횡축방향 각도를 측정할 수 있는 구조의 간섭계 레이더 고도계 성능을 사전 검증하기 위해 MATLAB을 사용하여 컴퓨터 GUI 기반의 시뮬레이터를 구현하였다. 서론 부분에서 지형기반항법과 간섭계 레이더 고도계에 대하여 간략하게 소개를 하였고, 단원 II에서는 수치지형자료(Digital Elevation Map: DEM)에서 반사 신호를 모델링하기 위한 기본단위 격자를 나누고, 각각의 격자마다 레이더 반사 단면적(Radar Cross Section: RCS)을 계산하여 빔폭 내의 반사 신호에 대한 신호대 잡음비(Signal-Noise Ratio: SNR)를 계산하는 과정을 설명하였다. 또한, 단원 III과 IV에서는 간섭계 레이더 고도계 신호처리 과정과 시뮬레이터의 구조를 설명하였다.
지형 정보는 표고 자료가 요구되는 응용에서 반드시 필요한 중요한 자료이다. 이러한 응용에는 배수 유역, 하천망의 추출, 가시권 분석, 지형학적 특징의 분석, 지형에 관련된 산사태 유형의 양적인 분석 및 산사태 발생지역에서 민감도 분석을 위한 지형 위치의 검증 등이 있다. 그러므로 DEM으로부터 추출된 지형 매개변수 자료의 정확도를 연구해야 한다. 본 연구에서는 표고 격자 DEM을 이용하여 자료원과 격자크기가 지형 매개변수에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 지형매개변수 분석은 수치지형도로 구축된 것과 DTED DEM을 이용하여 배수유역, 유역경사, 하천망을 추출하여 비교하였다. 특히, 격자 DEM으로부터 하천망을 추출하는 경우 DEM 격자크기에 관계없이 흐름누적 임계값에 따라 많은 영향을 받았다. 따라서 본 연구에서는 두 자료원에 동일한 흐름누적 임계값을 적용하여 하천망을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 항공 관측으로 얻어진 다중분광영상과 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 자료를 이용하여 농업지역의 토지피복 분류 정도를 분석하였다. 다중분광영상은 녹색, 적색, 근적외역의 3분광으로 이루어져 있다. LIDAR 벡터 자료로부터 최초 반사강도 영상과 최초 반사 표고 자료와 최후 반사의 지상 표고 자료의 차이로 산출된 식생 높이 영상이 얻어졌다. 토지피복 분류 방법은 최대우도법을 사용했으며, 다중분광영상의 3밴드 영상 LIDAR의 반사강도 영상, 식생 높이 영상을 이용하였다. 모든 영상을 이용한 토지피복 분류의 전체 정도는 85.6%로 다중분광영상만을 이용한 정도보다 10%이상 향상되었다. 여러 농작물간의 높이의 차이, 수목과 농작물 높이의 차이와 LIDAR 반사강도 차이로 인하여 다중분광영상과 LIDAR 영상을 사용한 토지피복 분류의 정도가 향상되었다.
The uncontrolled urban expansion causes various social, economic problems and natural/environmental problems. Therefore, it is necessary to forecast urban expansion by identifying various factors related to urban expansion. This study aims to forecast it using a decision tree that is widely used in various areas. The study used geographic data such as the area of use, geographical data like elevation and slope, the environmental conservation value assessment map, and population density data for 2006 and 2018. It extracted the new urban expansion areas by comparing the residential, industrial, and commercial zones of the zoning in 2006 and 2018 and derived a decision tree using the 2006 data as independent variables. It is intended to forecast urban expansion in 2030 by applying the data for 2018 to the derived decision tree. The analysis result confirmed that the distance from the green area, the elevation, the grade of the environmental conservation value assessment map, and the distance from the industrial area were important factors in forecasting the urban area expansion. The AUC of 0.95051 showed excellent explanatory power in the ROC analysis performed to verify the accuracy. However, the forecast of the urban area expansion for 2018 using the decision tree was 15,459.98㎢, which was significantly different from the actual urban area of 4,144.93㎢ for 2018. Since many regions use decision tree to forecast urban expansion, they can be useful for identifying which factors affect urban expansion, although they are not suitable for forecasting the expansion of urban region in detail. Identifying such important factors for urban expansion is expected to provide information that can be used in future land, urban, and environmental planning.
본 논문에서는 지구표면의 99% 지역의 3차원 DEM 정보를 제공하고 있는 ASTER DEM 과 SRTM DEM의 실용가능성과 정확도를 분석하기 위해 1:5000 수치지형도에서 추출한 등고선을 통해 DEM을 생성하여 ASTER DEM과 SRTM DEM의 정확도를 평가하고자 한다. 먼저 이를 위하여 한반도 지형특성을 고려하여 명지(안양), 산악지역과 평지가 적절하게 분포하고 있는 지역(진안), 산악지역(속초)을 연구대상지역으로 선정하였다. 또한 대상지역의 1:5000 수치지형도를 통해 DEM을 생성하고 통일한 지역의 ASTER DEM과 SRTM DEM을 취득하여 상호 중첩비교가 용이하도록 수치지형도 DEM과 동일한 15m의 해상도로 변환하였다. DEM의 정확도툴 평가하기 위해 수치지형도의 등고선을 기반으로 구축된 DEM을 기준으로 ASTER DEM과 SRTM DEM의 RMSE, 상관계수, scatter plot을 이용하였다. 분석결과 수치지형도 DEM과 ASTER DEM, SRTM DEM 모두 높은 정확도를 나타내었으나, 상대적으로 SRTM DEM보다 더 넓은 범위의 자료를 제공하는 ASTER DEM이 높은 정확도를 보여 향후 다양한 분야에서의 활용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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