The purposes of the study were to detect and evaluate the historical land use and land cover changes on the Balan watersheds from three thematic mapper (TM) data, which were taken in 1985, 1993, and 1996. The supervised and unsupervised classification methods were adopted to classify five land cover categories: Paddy, upland, forest, residential, and water. The results indicated residential areas increased significantly during the past eleven years, Forest and paddy were converted to the urban areas. Future land cover patterns were forecasted using a Markov chain method, and the simulated land coiler change ratios presented.
In this study, we tried to predict the change of future land-cover and relationships between land-cover change and geo-spatial information in the Gongju area by using fuzzy logic operation. Quantitative evaluation of prediction models was carried out using a prediction rate curve using. Based on the analysis of correlations between the geo-spatial information and land-cover change, the class with the highest correlation was extracted. Fuzzy operations were used to predict land-cover change and determine the land-cover prediction maps that were the most suitable. It was predicted that in urban areas, the urban expansion of old and new towns would occur centering on the Gem-river, and that urbanization of areas along the interchange and national roads would also expand. Among agricultural areas, areas adjacent to national roads connected to small tributaries of the Gem-river and neighboring areas would likely experience changes. Most of the forest areas are located in southeast and from this result we can guess why the wide chestnut-tree cultivation complex is located in these areas and the possibility of forest damage is very high. As a result of validation using the prediction rate curve, it was indicated that among fuzzy operators, the maximum fuzzy operator was the most suitable for analyzing land-cover change in urban and agricultural areas. Other fuzzy operators resulted in the similar prediction capabilities. However, in the prediction rate curve of integrated models for land-cover prediction in the forest areas, most fuzzy operators resulted in poorer prediction capabilities. Thus, it is necessary to apply new thematic maps or prediction models in connection with the effective prediction of changes in the forest areas.
특정 기간 사이의 토지의 변화들을 파악하는 것은 매우 중요하다. 그러나, 토지를 변화 시킬 수 있는 요소들은 많이 존재할 수 있기 때문에 그러한 요인들을 규명하기란 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 이러한 토지 변화 요인들을 정량적으로 사용하여 시뮬레이션을 수행하고자 하였다. CLUE-S 모델을 이용하여 사용한 자료는 1987년 Landsat TM 영상과 2001년 Landsat ETM+ 영상이며, 1987년부터 2010년까지 23년 동안의 토지 이용도를 시뮬레이션 하였다. 그 결과, 2001년 영상의 감독 분류 결과와 시뮬레이션을 수행한 2001년 결과 사이의 정확도는 93.69%가 나왔으며, 이러한 결과를 통해 미래의 토지 피복 현황도를 예측할 수 있었다.
최근 들어 일반인의 공간정보 활용에 대한 수요가 증대되고 있는 가운데, 토지피복지도를 비롯한 국가공간정보의 구축이 증대되고 있다. 그러나 일반인을 대상으로 한 공간정보서비스가 미비하여 일반인의 공간정보 활용 증대를 기대하기 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 교육용 지리부도를 통해 우리에게 익숙한 아틀라스의 개념을 적용하여 일반인의 토지피복지도 활용을 증진할 수 있는 공간정보서비스 방안을 제안하였다. 이를 위해서 국내 토지피복지도의 활용 현황 및 해외사례를 검토하여 콘텐츠, 사용자, 활용 시스템의 측면에서 토지피복지도를 활용한 공간정보서비스의 개선 방향을 설정하고, 이를 보완할 수 있도록 아틀라스 개념을 기반으로 하는 아틀라스정보시스템의 특성과 기능을 정의하였으며, 환경공간정보서비스 제공 방안을 제시하였다. 이는 토지피복지도 뿐만 아니라 다양한 국가공간정보에 적용 가능하므로 일반인의 국가공간정보 활용 증진에 기여할 수 있다.
본 연구는 토지피복 자료의 공간 해상도가 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 어떠한 영향을 미치는지 확인하는 데에 목적을 둔다. 이때 시공간적 지표상태 및 기상상태의 변화를 고려하는 CALPUFF 모델을 사용하여, 경기도 안양시의 평촌 신도시 지역에 대해, 미세먼지 모의를 진행하였다. 모델링의 입력 데이터로 20 m, 50 m, 100 m의 세 가지 해상도 토지피복도를 사용하여 비교하였다. 20 m 해상도의 토지피복 자료를 사용했을 경우 모의 영역의 풍속은 가장 크게 모의 되었으며 PM10 농도는 가장 낮게 모의 되었다. 본 연구를 통해 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 토지피복 자료의 공간 해상도가 영향을 미칠 수 있으며 이는 CALPUFF 모의에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 CALPUFF를 사용하여 미세먼지를 모의할 때, 토지피복의 형태에 따른 공간 해상도에 대한 영향을 사전에 확인하고 모의를 진행하는 것이 더 정확한 결과를 확보할 수 있음을 제시해볼 수 있다.
본 연구의 목적은 항공 및 위성영상을 활용한 토지피복 관련 인공지능 학습 데이터를 구축, 검증 및 알고리즘 적용의 효율화 방안을 연구하였다. 이를 위하여 토지피복 8개 항목에 대하여 고해상도의 항공영상 및 Sentinel-2 인공위성에서 얻은 이미지를 사용하여 0.51 m 및 10 m Multi-resolution 데이터셋을 구축하였다. 또한, 학습 데이터의 구성은 Fine data (총 17,000개) 와 Coarse data (총 33,000개)를 동시 구축 및 정밀한 변화 탐지 및 대규모 학습 데이터셋 구축이라는 2가지 목적을 달성하였다. 학습 데이터의 정확도를 위한 검수는 정제 데이터, 어노테이션 및 샘플링으로 3단계로 진행하였다. 최종적으로 검수가 완료된 학습데이터를 Semantic Segmentation 알고리즘 중 U-Net, DeeplabV3+에 적용하여, 결과를 분석하였다. 분석결과 항공영상 기반의 토지피복 평균 정확도는 U- Net 77.8%, Deeplab V3+ 76.3% 및 위성영상 기반의 토지피복에 대한 평균 정확도는 U-Net 91.4%, Deeplab V3+ 85.8%이다. 본 연구를 통하여 구축된 고해상도 항공영상 및 위성영상을 이용한 토지피복 인공지능 학습 데이터셋은 토지피복 변화 및 분류에 도움이 되는 참조자료로 활용이 가능하다. 향후 우리나라 전체를 대상으로 인공지능 학습 데이터셋 구축 시, 토지피복을 연구하는 다양한 인공지능 분야에 활용될 것으로 기대된다.
이 연구에서는 미래의 토지피복도 작성을 위해 위성영상을 기반으로 토지피복 변화를 분석하고, 토지지목의 통계자료를 이용하여 미래의 토지지목 변화를 예측하였다. 토지지목 예측 방법에는 이중지수 평활법을 이용하였다. 위성영상을 이용한 각 연도별 토지피복 분류 결과, 천안·아산시의 토지피복 변화에서 가장 큰 증가 면적을 보인 유형은 인공구조물이며, 다음으로 수역, 초지, 나대지 등도 증가하였다. 반면에 산림지, 논, 습지, 밭 등은 감소하였다. 토지지목의 시계열분석 결과에서는 위성영상을 이용한 토지피복 분류 결과와 유사한 결과가 나타났다. 이중지수 평활법을 이용한 토지지목 변화를 예측한 결과, 2010년에서 2100년까지 논, 밭, 산림지와 습지는 지속적으로 감소하는 반면, 인공구조물, 수역, 나대지, 초지는 계속해서 증가할 것으로 예측되었다. 이상의 결과는 기후변화 대응전략 마련을 위한 기후변화에 따른 토지피복 변화 예측을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Yangon Mega City is densely populated and most urbanization area of Myanmar. Rapid urbanization is the main causes of Land Use and Land Cover (LULC) change and they impact on Land Surface Temperature (LST). The objectives of this study were to investigate on the LST with respect to LULC of Yangon Mega City. For this research, Landsat satellite images of 1996, 2006 and 2014 of Yangon Area were used. Supervised classification with the region of interest and calculated change detection. Ground check points used 348 points for accuracy assessment. The overall accuracy indicated 89.94 percent. The result of this paper, the vegetation area decreased from $1061.08sq\;km^2$ (24.5%) in 1996 to $483.53sq\;km^2$ (11.2%) in 2014 and built up area clearly increased from $485.33sq\;km^2$ (11.2%) in 1996 to $1435.72sq\;km^2$ (33.1%) in 2014. Although the land surface temperature was higher in built up area and bare land, lower value in cultivated land, vegetation and water area. The results of the image processing pointed out that land surface temperature increased from $23^{\circ}C$, $26^{\circ}C$ and $27^{\circ}C$ to $36^{\circ}C$, $42^{\circ}C$ and $43.3^{\circ}C$ for three periods. The findings of this paper revealed a notable changes of land use and land cover and land surface temperature for the future heat management of sustainable urban planning for Yangon Mega city. The relationship of regression experienced between LULC and LST can be found gradually stronger from 0.8323 in 1996, 0.8929 in 2006 and 0.9424 in 2014 respectively.
본 연구는 한반도 토지이용 및 토지피복 모니터링에 필요한 현존 자료의 특성과 활용 가능성을 분석하여 문제점을 파악하고 향후 한반도 전역의 국토모니터링을 위한 기술적 방안을 제시하고자 한다. 한반도 토지이용과 관련된 비 공간자료는 1911년부터 집계된 지적통계자료가 있다. 초기의 연도별 지적통계자료는 토지이용 변화의 추세를 가늠하는데 사용될 수 있지만, 분단 이후의 자료는 지목과 실제 토지이용 상태의 불일치로 토지 이용 모니터링에 직접적으로 사용하기에는 어려움이 있다. 한반도 토지 이용 및 토지 피복을 모니터링하기 위한 공간자료는 1970년대 이후 위성 영상자료를 이용하여 제작한 토지피복도가 주를 이루고 있다. 두 기관에서 독자적으로 제작된 서로 다른 시기의 북한 토지피복도를 이용하여 토지피복변화를 분석한 결과, 사용된 위성영상의 계절별 차이와 위성영상 분류과정에 적용된 분류등급과 분류방법의 불일치 등으로 직접 비교에 많은 어려움이 있었다. 지속적인 한반도 토지이용 및 토지피복 모니터 링을 위한 토지피복도 제작은 위성영상의 계절적 조건, 분류방법, 좌표등록 등에 호환성이 보장되도록 단일의 기준이 마련되어야 하며, 아울러 국제적인 토지피복 분류등급이나 정확도에서도 호환성을 갖추어야 한다.
The purpose of this study is to provide the basic data for land use in the future, which result from analyzing land use, obtained after studying on the natural environment by Geographic Information System and Remote Sensing. The results of this study are as follows : ·According to the classification of land-cover, agricultural land use is relatively prominent except for overall natural covering. According to the average value of Green Vegetation Index class, the average value of GVI is 3.0, and 45% of the regions have relatively good condition of floral state. ·With a view to natural environment, the survey shows that the altitude of 90% of the total areas is below 400m, and most of them are flattened or moderately-inclined area. Therefore, this region has a good condition to be used for development. · The area for the first class in preservation degree of natural scenery of Namcheon-Myun is 2.3% of the total areas. According to the results about unstable areas on all sides, unstable districs are distributed in so small-scale units that they will be safe from some damages drawn by developing activity. But we have to consider every aspects for the future development of them. In this study, the natural environment-variables are regarded firstly, and effective designation of the land with natural environment is researched too. However, to establish more practical developing plan, ecological and human variables should be regarded.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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