본 연구는 IKONOS Geo레벨 스테레오 영상으로부터 DEM을 제작하기 위한 토지피복 특성별 정합영역 크기를 결정하고자 한다. 사용된 매칭기법은 상관계수를 이용한 영역기반정합 기법을 적용하였고, 탐색영역을 최소화하기 위해 외부표정요소를 구한 후, 이로부터 정합선을 수립하여 정합하였다. 실험은 산림, 논 밭, 수계, 도심지의 4가지 토지피복 특성별로 수행되어졌으며, 토지피복별 평균 상관계수, 칼럼 라인의 시차영상을 분석한 후, 실험 영상에서 최적의 정합영역 크기를 선정하였다. 실험결과, 산림지역은 $119{\times}119$화소, 논 밭 지역은 $51{\times}51$화소, 물 지역은 $81{\times}81$화소, 도심지는 $21{\times}21$화소가 DEM 제작을 위한 가장 적절한 정합영역 크기로 선정되었다.
본 연구의 목적은 양양지역에 위치하는 오산사구 및 동호사구를 대상으로 사구지역의 범위를 설정하고, 항공사진을 이용하여 시계열적 토지피복의 변천 특성을 파악하는 것이다. 토양도의 특성을 이용하여 사구지역의 범위를 설정하였으며, 항공사진을 활용하여 시기별 토지피복도를 작성하였다. 토지피복의 분석결과, 오산사구 및 동호사구 모두 1974년 이래 해빈과 농경지의 면적이 계속해서 감소한 것으로 나타났으며, 산림지 면적은 상대적으로 증가하였는데 이는 해빈에서의 수목식재와 산림면적의 자연적인 증가에 기인한 것이었다. 한편, 시설지와 나지는 전 시기에 걸쳐 증가한 것으로 나타났으며, 특히 1992년 이후 크게 증가한 것으로 나타났다. 이러한 변화는 습지, 해빈 등의 감소로 이어져 사구생태계에 영향을 미친 것으로 분석되었다.
North Korea is carrying out reclamation activities in tidal flat areas distributed throughout the west coast. Previousremote sensing research on North Korean tidal flats either failsto reflect recent trends or focuses on identifying and analyzing tidal flats. Thisstudy aimsto quantify the impact of recent reclamation activitiesin North Korea's coastal areas and contribute knowledge useful for determining the best remote sensing methods for coastal areas with limited accessibility, such as those in North Korea. Using Landsat-8 OLI images from 2014-2022, we analyzed land cover changesin an area on the west coast of Pyeonganbuk-do where reclamation activities are underway. Unsupervised classification using the normalized difference water index and the random forest classification technique were each used to divide the study area into classification groups, and changes in their areas over time were analyzed. The resultsshow a clear decrease in the water area and a tendency to increase cultivated area,supporting the evidence that North Korea'sreclamation isfor agricultural land expansion.Along coasts behind seawalls, the water area decreased by nearly half, and the cultivated area increased by over 2,300%, indicating significant changes and highlighting the anthropogenic nature of the cover changes due to reclamation. Both methods demonstrated high accuracy, making them suitable for detecting cover changes caused by reclamation. It is expected that further quality research will be conducted through the use of high-resolution satellite images and by combining data from multiple satellites in the future.
인간의 개발활동으로 인하여 자연적인 토지피복 및 식생, 토지이용형태의 변화가 일어나고 그로 인하여 과거 1차 생산 중심의 농업지역들이 공업 및 상업이 가미된 도시지역으로 발전하면서 토양유실량의 변화를 포함한 여러 수문 환경이 변화하고, 환경문제로도 대두되고 있다.(중략)
최근 넓은 지역을 대상으로 토지이용 및 식생분포 등을 조사하기 위하여 인공위성 원격탐사기술이 활발히 사용되고 있다. 위성화상자료를 이용한 토지이용분석 사례는 다양한 분야에서 발견되는데, 미국지질청(USGS)의 EROS 데이터센터, 네브라스카 대학, 유럽공동체에서는 NASA의 도움을 받아 전 지구의 지표피복을 1km 해상도로 분류한 바 있다(http://edcdaac.usgs.gov).(중략)
A comparison of the three land cover data sets (United States Geological Survey: USGS, International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, and University of Maryland: UMd), derived from 1992-1993 Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR) data sets, was performed over the Asian continent. Preprocesses such as the unification of map projection and land cover definition, were applied for the comparison of the three different land cover data sets. Overall, the agreement among the three land cover data sets was relatively high for the land covers which have a distinct phenology, such as urban, open shrubland, mixed forest, and bare ground (>45%). The ratios of triple agreement (TA), couple agreement (CA) and total disagreement (TD) among the three land cover data sets are 30.99%, 57.89% and 8.91%, respectively. The agreement ratio between USGS and IGBP is much greater (about 80%) than that (about 32%) between USGS and UMd (or IGBP and UMd). The main reasons for the relatively low agreement among the three land cover data sets are differences in 1) the number of land cover categories, 2) the basic input data sets used for the classification, 3) classification (or clustering) methodologies, and 4) level of preprocessing. The number of categories for the USGS, IGBP and UMd are 24, 17 and 14, respectively. USGS and IGBP used only the 12 monthly normalized difference vegetation index (NDVI), whereas UMd used the 12 monthly NDVI and other 29 auxiliary data derived from AVHRR 5 channels. USGS and IGBP used unsupervised clustering method, whereas UMd used the supervised technique, decision tree using the ground truth data derived from the high resolution Landsat data. The insufficient preprocessing in USGS and IGBP compared to the UMd resulted in the spatial discontinuity and misclassification.
Compared to the imagery produced by traditional satellites, PlanetScope satellite imagery has made it possible to easily capture remotely-sensed imagery every day through dozens or even hundreds of satellites on a relatively small budget. This study aimed to detect changed areas and update a land cover map using a PlanetScope image. To generate a classification map, pixel-based Random Forest (RF) classification was performed by using additional features, such as the Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The classification result was converted to vector data and compared with the existing land cover map to estimate the changed area. To estimate the accuracy and trends of the changed area, the quantitative quality of the supervised classification result using the PlanetScope image was evaluated first. In addition, the patterns of the changed area that corresponded to the classification result were analyzed using the PlanetScope satellite image. Experimental results found that the PlanetScope image can be used to effectively to detect changed areas on large-scale land cover maps, and supervised classification results can update the changed areas.
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.
Land cover (LC) is an important factor in socioeconomic and environmental studies. According to various studies, a number of LC maps, including global land cover (GLC) datasets, are made using polar orbit satellite data. Due to the insufficiencies of reference datasets in Northeast Asia, several LC maps display discrepancies in that region. In this paper, we performed a feasibility assessment of LC mapping using Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) data over Northeast Asia. To produce the LC map, the GOCI normalized difference vegetation index (NDVI) was used as an input dataset and a level-2 LC map of South Korea was used as a reference dataset to evaluate the LC map. In this paper, 7 LC types(urban, croplands, forest, grasslands, wetlands, barren, and water) were defined to reflect Northeast Asian LC. The LC map was produced via principal component analysis (PCA) with K-means clustering, and a sensitivity analysis was performed. The overall accuracy was calculated to be 77.94%. Furthermore, to assess the accuracy of the LC map not only in South Korea but also in Northeast Asia, 6 GLC datasets (IGBP, UMD, GLC2000, GlobCover2009, MCD12Q1, GlobeLand30) were used as comparison datasets. The accuracy scores for the 6 GLC datasets were calculated to be 59.41%, 56.82%, 60.97%, 51.71%, 70.24%, and 72.80%, respectively. Therefore, the first attempt to produce the LC map using geostationary satellite data is considered to be acceptable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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