국토해양부(현재 국토교통부)가 2000년부터 현재까지 지속적으로 추진하고 있는 국토지반정보 DB구축사업은 2015년 12월 31일을 기준으로 약 21만 공의 지반정보 DB를 국토지반정보 통합DB센터(2017)를 통하여 제공하고 있다. 2007년 시작된 지하공간정보전산화 초기 사업은 정보의 수집에 초점이 맞추어졌다면, 2013~2014년은 수집된 정보의 정밀 정확도를 검증하는 연구가 진행되었다. 최근 시작된 3차원 지하공간통합지도 구축 사업과 더불어 지반정보를 3차원으로 가시화하고 이 과정에서의 정밀도를 분석할 필요가 대두되었다. 따라서 본 연구에서는 시추정보 정밀도의 검증 및 향상을 위해 ArcGIS에서 제공하는 지구통계학적 기법인 크리깅 기법과 RMSE의 비교 분석 및 검토를 통해 체계적인 3차원 지반정보 구축을 위한 기초 자료를 제시하고자 하였다. 또한 구축된 시추정보 DB의 표고자료 및 DEM 자료를 비교 분석하여 표고 자료의 오차를 검증하였다.
Due to rapid and reckless economic development, natural resources of the national land have been damaged and polluted. Accordingly, the necessity for environment-friendly development has been on the rise and many have made efforts to assess the environmental value of the national land. This study divides the conservation areas by means of using relative elevation, slope, and development of housing land based on environmental evaluation of the national land. The relative elevation is obtained by the difference of altitude at the edge of the forest patch extracted from the land cover classification map based on the ridgeline, and the slope is obtained by environment-oriented land suitability analysis. The development of housing land is classified in accordance with the progress of each project. Twenty-six evaluation criteria are divided into five different grades using the minimal indicator approach and then sub-divided into ten grades by means of using the following two scenarios. The first one uses the weight of input materials while the second one relies on the size of patches that are emphasized in landscape ecology. Consequently, such a study demonstrated the following results. The method relying on the weight of input materials revealed the limitation of emphasizing input materials excessively, whereas the method of considering the size of patches resulted in the division of conservation areas that embody regional characteristics. This study is meaningful in that it classifies the conservation areas by reflecting the regional characteristics and the ecological values of animals and plants.
The images of MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) that provide wider swath and shorter revisit frequency than Land Satellite (Landsat) and Satellite Pour I' Observation de la Terre (SPOT) has been used fer land cover classification with better spatial resolution than National Oceanic and Atmosphere Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR)'s images. Due to the advantages of MODIS, several researches have conducted, however the results for the land cover classification using MODIS images have less accuracy of classification in small areas because of low spatial resolution. In this study, uncertainty of paddy fields classification using MODIS images was conducted in the region of Gyeonggi-do and the relation between this uncertainty of estimating paddy fields and topographical factors was also explained. The accuracy of classified paddy fields was compared with the land cover map of Environmental Geographic Information System (EGIS) in 2001 classified using Landsat images. Uncertainty of paddy fields classification was analyzed about the elevation and slope from the 30m resolution Digital Elevation Model (DEM) provided in EGIS. As a result of paddy classification, user's accuracy was about 41.5% and producer's accuracy was 57.6%. About 59% extracted paddy fields represented over 50 uncertainty in one hundred scale and about 18% extracted paddy fields showed 100 uncertainty. It is considered that several land covers mixed in a MODIS pixel influenced on extracted results and most classified paddy fields were distributed through elevation I, II and slope A region.
새로운 HRG(High Resolution Geometric) 영상 장치는 CNES에 의해 개발된 SPOT 5 위성의 고해상도 관측 센서이다. HRG 장치는 SPOT 1 - 4 위성들에 탑재된 HRV/HRVIR 보다 진보된 높은 지상 해상도로 영상을 얻는다. HRG의 관측폭은 다른 SPOT 위성들과 같은 60km이며, 두 개의 HRC 장치는 5m 공간해상도로 최대폭 120km까지 영상을 획득할 수 있다. 위성의 입체 영상으로부터 DEM을 생성하는 방법은 지형도와 항공사진을 이용한 DEM 생성의 연장선상에 있다. 위성영상의 광범위 관측능력은 동일한 지역에 대한 빠른 자료 처리를 가능하게 한다. 이 연구에서는, 제천 지역에 대한 SPOT 5/HRG 입체 영상을 이용하여 DEM을 생성하기 위해 LPS의 OrthoBASE Pro 툴을 사용하였다. 결과로 얻어진 DEM은 수치지형도의 등고선으로부터 획득된 참조 DEM과 비교분석을 수행하였다.
The Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) obtained elevation data on a near-global scale to generate the most complete high-resolution digital topographic database of Earth. SRTM consisted of a specially modified radar system that flew onboard the Space shuttle SRTM consisted of a specially modified radar system that flew onboard the Space Shuttle Endeavour during an 11-day mission on February 2000. Since 2004, in a GLCF (Global Land Cover Facility, http;//glcf.umiacs.umd.edu/) web-site, products of SRTM including 1Km and 90m resolutions for outside US and a 30m resolution for the US have been provided. This study is to assess the accuracy of SRTM-DEM in comparing with NGIS-DEM generated from NGIS digital topographic map(1:25,000) in Guem river watershed. For the Geum river watershed, SREM-DEM elevation ranged from 0 to 1,605m and NGIS-DEM ranged from 6 to 1,610m, and the average elevation of SRTM-DEM was 226.7m and 218.9m for NGIS-DEM, respectively. NGIS-DEM was subtracted from SRTM in three zones -Zone I (0~100m), Zone II (100~400m), Zone III (over 400m)- to estimate difference between SRTM and NGIS-DEM. As the results, the differences of these DEM were 5.2m (11.6%) in Zone I, 8.8m (3.8%) in Zone II, 12.5m (2.1%) in Zone III. Although there were differences between SRTM-DEM and NGIS-DEM, SREM-DEM would be possible to be utilized as DEM data for the region where DEM is not prepared.
우리나라의 효율적인 하천유역관리를 위해서는 유역 및 하천과 관련된 지형적 수문학적 특성인자들의 신속하고 정확한 추출이 요구된다. 최근, 원격탐사기법과 GIS기법이 도입으로 이것이 가능하게 되었으며 이 기법들을 이용하여 여러 활용 가능한 자료들을 구축하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 북한강유역을 대상으로 GIS기법에 의해 1:5,000 NGIS자료로부터 추출하여 DEM과 하천망을 생성하였다. 이를 이용하여 하천특성인자와 유역특성인자들을 추출함으로써 단위유역별 지형학적 특성을 파악하였다. 또한 대상유역을 상류, 중류, 하류 지점으로 구분하여 지형학적 인자를 추출하고 그 특성을 분석하였으며 선형 및 비선형 회귀곡선을 이용하여 그 인자들 간의 상관관계를 분석함으로써 전체유역 뿐만 아니라 상류, 중류, 하류 유역에 특별히 영향을 끼치는 하천특성인자 및 유역특성인자를 구별해 낼 수 있었다. 그 결과 하천특성인자는 전체유역, 상류, 중류, 하류 유역 모두에 크게 영향을 끼치는 인자임을 알 수 있었고, 유역특성인자 중 전체유역, 상류, 중류, 하류 유역에 공통적으로 영향을 끼치는 인자는 유역면적에 대한 총하천연장과 하천총수 임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 LANDSAT 8호, KOMPSAT 2호 위성영상과 1/25,000 수치지형도를 기반으로 작성된 음영기복도를 이용하여 2007년 1월 20일 오대산 지역에서 발생한 약 4.8의 중규모 지진과 선구조선의 관계를 분석하였다. 대부분의 선행연구는 지체구조와 관련된 선구조선 분석 연구를 하였으며, 주로 2차원의 위성영상과 음영기복도를 활용하였기에 지형의 기복 등에 대한 판독이 어려워 선구조선 추출이 제한적이었다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 기반으로 작성한 3차원 입체 영상과 수계망 분석을 통해 지형의 기복, 수계의 연결성 등을 판독해 선구조선을 추출하여, 2차원 영상에서 나타나는 시각적인 판독에 의한 오류를 최소화한 선구조선 판독도를 작성하였다. 또한 진앙에 대한 선구조선의 통계 요소별 밀도를 추정하기 위해 spline 내삽법을 이용하여 선구조선의 빈도, 교차점, 길이에 대한 밀도를 계산하였다. 그리고 진앙에서의 선구조선 밀도가 얼마나 밀집되어 있는지 정량적으로 표현하기 위하여 각 격자 내의 선구조선 밀도에 대해 최대 선구조선 밀도로 나누는 상대밀도 값(Value of the Relative Density; VRD)을 계산하는 알고리즘을 개발하여 밀도도(density map)를 작성하였다. 각 영상의 진앙에서의 VRD는 최소 약 0.60에서 최대 약 0.90으로 나타났지만, 각 영상별 광원의 고도각과 방위각이 차이가 있어 영상별 VRD보다 통계 요소별 VRD의 평균치를 사용하였다. 그 결과, 빈도의 평균 VRD는 약 0.85로 교차점과 길이의 평균 VRD보다 약 21% 높게 나타나, 선구조선의 빈도 요소가 진앙의 위치와의 관계가 가장 밀접함을 확인하였다. 이와 같이 3차원 영상의 선구조선 추출을 통한 밀도 분석 기술은 향후 지진 발생 가능 지역 분석에 기초자료로써의 의미가 있을 것으로 기대된다.
북한 지역은 남한에 비해 기상관측 지점이 매우 적기 때문에 남한에서 강수 추정에 주로 이용되는 PRISM 모형을 그대로 적용하여 강수분포를 추정하기는 어렵다. 이처럼 자료가 불충분한 지역의 강수분포를 추정하기 위하여, 저해상도 PRISM 모형 구동 결과에 강수-지형 관계에 근거한 보정 값을 적용해 강수 분포를 추정할 수 있는 하이브리드 방식이 개발되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 기존 북한지역의 고해상도 강수 분포도 추정 방식을 개선된 방법에 따라 1981-2010년 평년 기간의 적산 강수량 분포도를 제작하고자 하였다. 우선, 남한지역의 270m 해상도 DEM과 종관관측지점의 고도값으로부터 IDW한 가상지형간의 편차(고도편차)를 계산하였다. PRISM 모형을 이용하여 종관관측지점의 강수량을 기반으로 2,430m의 저해상도 가상강수 분포도를 제작한 후, 종관 및 방재 기상 관측지점의 강수자료를 이용해 270m의 고해상도 강수분포도를 제작하여 둘 간의 편차(강수편차)를 계산하였다. 남한지역의 고도편차와 강수편차를 이용하여 4방위 경사향에 따른 월별 강수-지형 관계 회귀식을 도출하였고, 최종적으로 북한지역의 27개 기상 관측지점으로부터 PRISM 모형을 구동하여 만든 2,430m의 저해상도 강수분포도에 강수-지형간 회귀식을 반영하여 해상도가 향상된 강수분포도를 산출하였다. 새롭게 제작된 북한지역의 강수분포는 기존 강수분포도와 비교했을 때 지형의 영향이 더욱 잘 반영된 효과를 확인할 수 있었다. 강수분포도에 따르면, 연평균 적산강수량은 1,159mm이며, 표준편차는 253mm로 추정되었다.
선구조는 인접한 지형구조 사이의 구분이 명확한 직선 또는 만곡의 지형요소로서 일반지질, 광물탐사, 자연재해, 지구조 분석 등에 널리 활용된다. 과거에는 현장조사 혹은 지도를 이용하여 선구조를 추출하였으나, 현재는 원격탐사 기술의 발달로 인하여 넓은 지역에 대한 선구조를 효율적으로 추출할 수 있게 되었다. 선구조 추출을 위해서 항공기 혹은 인공위성 원격탐사 영상 혹은 지형표고모형의 육안판독 방법 이외에 보다 객관적인 결과 도출을 위한 자동화 방법이 개발되었다. 본 연구에서는 지형표고모형의 공간해상도 차이에 따라 자동 추출된 선구조의 특성을 분석, 평가하고자 한다. 연구 지역은 대한민국 경상도 언양, 모량 주변 지역으로 약 90 m (3초) 공간해상도를 갖는 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) Digital Elevation Model(DEM)과 12 m 공간해상도를 갖는 TerraSAR-X add-on for Global Digital Elevation Measurement(Global DEM) 자료를 사용하였다. 또한 Global DEM을 재배열(resampling)하여 30 m (1초) 간격의 공간해상도를 갖는 지형고도모형을 제작하였다. 다양한 각도의 태양고도와 태양방위각을 고려한 음영기복도를 제작하였으며, 선구조 자동 추출을 위해 PCI Geomatica 소프트웨어의 LINE 모듈을 이용하였다. 수치표고모형 공간해상도에 상관없이 선구조의 최빈값은 $N15-25^{\circ}E$로 북북동(NNE)의 방향성을 보였다. 그러나 공간해상도가 좋을수록 보다 많고 세밀한 선구조가 추출되었다. 본 연구 결과를 통해 선구조 밀도는 수치표고모형의 공간해상도에 비례함을 알 수 있었으며 연구 목적에 따라 적절한 공간해상도를 갖는 수치표고모형이 선택되어야 함을 알 수 있었다.
본 연구는 산지 생태계의 능력과 잠재성의 공간적 분포를 파악하기 위해 다계층성을 고려한 생태지역 분류를 제시해 보고자 한다. 이를 위해 연구지역 일대를 대상으로 각 환경요인의 공간적 분포를 살펴보고, 지리통계(geostatistics)기법을 이용하여 각 환경변수의 계층성을 파악하였다. 마지막으로 적절한 생태지역 분류를 제시하기 위해서 임상도와 입지도를 이용하여 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역은 $1,168km^2$ 면적의 강원도 가리왕산 일대이다. 이 지역은 퇴적암 비율이 높게 나타나며, 그중에서 석회암과 관련된 지층이 가장 넓은 면적(36.6%)을 차지한다. 북쪽과 중앙을 중심으로 고도가 높은 산지가 대부분을 차지하며, 오대천과 평창강을 따라 평탄한 지역이 나타난다. 환경요인의 계층성을 살펴보면 지질과 고도가 상위계층을 차지하고, 지형분류(사면곡면률, 사면유역지수)가 하위 계층으로 나타났다. 생태지역분류 평가에서 '지질+고도+지형분류'가 고르게 높은 ${\chi}^2$의 통계값을 보이고 있어 이에 근거하여 생태지역 분류를 실시하였다. 제시된 생태지역분류는 넓은 퇴적암면적, 높은 산지비율, 큰 고도차이 등과 같은 연구지역의 독특한 환경특징이 반영된 결과로 파악하였다. 본 연구는 다양한 생태관련 주제를 통합하여 전체적인 산지 생태계 관리 및 이용 방안의 하나로 제시될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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