토지피복도는 서식공간의 추정과 대기오염 및 산림오염 산출에 주요 자료로서 국가 환경정책을 수립하는데 사용될 수 있다. 우리나라에서는 1998년부터 2005년에 걸쳐 인공위성 영상자료를 활용한 토지피복도를 제작하였다. 토지피복도는 현재 공공의 이익을 목적으로 학교 및 연구소 등에게 무상 제공되고 있으나, 토지피복도는 일괄성이 결여되어 활용측면에 문제가 발생하였다. 이에 본 연구에서는 토지피복도에 대한 품질검증을 수행하였다. 분석결과, 분류 오류 유형들이 발생하였으며, 토지피복도에 대한 검증절차가 필요함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 밴드간 연산데이터를 재사용하는 방법이 위성영상를 이용한 토지피복 분류시의 정확도를 향상시키는 방법으로 제안되고 검증되었다. 분류항목별로 연산에 사용할 밴드를 결정하기 위해 밴드 6을 제외한 6개의 밴드를 조합이 가능한 수로 조합하고 감독분류의 최대우도법으로 토지피복 분류를 실시하였다. 49가지로 조합된 밴드의 토지피복 분류결과에서, 정확도가 상위 10위내에 분류된 밴드조합에서 사용된 횟수가 많은 두 밴드를 선정하고 연산하였다. 여기서 얻어진 연산결과를 재구성하여 다시 토지피복 분류를 실시하였다. 그리고 원 데이터를 사용한 토지피복 분류결과와 비교, 검토하였다. 연산 결과를 재구성한 데이터와 원 데이터를 사용한 토지피복 분류를 비교 검토한 결과, 연산결과를 재구성하여 사용한 토지피복 분류에서 나지에 대한 정확도가 조금 떨어진 반면 전체적으로 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 특히 인공지물에 대한 정확도가 향상되었기 때문에 이후 도시역에 대한 토지피복 분류 및 지표정보를 분석할 때 밴드간 연산데이터를 재 사용하는 방법이 유용할 것으로 판단된다.
"The project for production of medium classification landcover maps using satellite images" has been completed from 1998 until 2005 in Korea. As the 5th project was finished in 2005, medium classification landcover maps for all areas of South Korea have been produced. The products of project currently is used in lots of fields such as public governments, universities and research institutes for policy application and scientific research. But final results of the project have several problems which is insufficiency of reliability, discordance of classification codes and many others because each project was progressed year by year. In this study, problems of existing production methods about medium classification landcover maps are extracted and solution of problems is offered. Therefore, this study will make it possible to efficiently produce and update medium classification landcover maps.
In Korea, the Demilitarized Zone(Hereafter DMZ) and the vicinity have special importance for a natural ecosystem research. However, We have difficulty in studying this region due to the access control. The purpose of this study is to analyze the landcover and the vegetation status of DMZ and the vicinity using remote sensing and GIS techniques. The site was divided into two regions; less than 2km from DMZ and less than 10 km from DMZ. The analyzed results of this study are as follow. First, the result of vegetation analysis is that the region of South and North Korea are similar in the area less than 2km from DMZ. However, the region of South Korea have good vegetation status than the region of South Korea in the area less than 10km from DMZ. Second, the result of landcover analysis is that the ratio of the landcover of South and North Korea decreased forest, agricultural and grass, built-up, barren area by turns in the area less than 2km from DMZ. However, the built-up area of South Korea increased as much as the forest area decreased and the other areas of North Korea increased as much as the forest area decreased in the area less than 10 km from DMZ. There are some differences in landcover between analyzed result and an existing statistical data. The causes are using one season setellite images, and an existing statistical data with landuse types. The analysis using remote sensing and GIS techniques is the most suitable method to understand the landcover and vegetation status of DMZ and the vicinity. Further studies are expected to overcome the limitation of this study.
SAR 영상은 관측시간과 기상현상 등의 외부 환경 영향을 받지 않고 수시로 데이터 취득이 가능하며 광학영상보다 광범위한 관측 영역을 포함하기 때문에 레이더간섭기법 (InSAR)을 이용한 토지피복분류 기법은 큰 이점을 갖는다. 본 연구에서는 L밴드 ALOS PALSAR의 후방산란계수와 긴밀도를 이용한 새로운 토지피복분류 기법을 개발하고 최근 화산 폭발 가능성으로 인해 주목받고 있는 백두산 지역에 시험 적용하였다. 새로운 토지피복분류 체계는 ALOS PALSAR의 HH, HV편광 모드의 영상을 InSAR 시계열 상에서 패킷의 형태로 재구성하고 주성분 분석을 도입하여 분류의 신뢰도 향상을 시도하였다. 또한 MODIS 등 광학 영상 기반 분류와 상호 검증하여 정확도를 확인하였다.
Recently, TMDL has been implemented to estimate the amount of pollutant loads and to establish proper mitigation strategy to decrease the pollutant loads by the Ministry of Environment. To estimate the amount of pollutant loads with reasonable accuracy, securing landcover map with periodically updating is essential. However, in reality, due to the technical and financial difficulties, the landcover map has not been updated annually. Hence, this study mainly aims to suggest an effective GIS-based updating method in order to promote utilization of landcover map in the estimation of pollutant loads. Bupyeong-gu at the City of Incheon with the total area of $31.98km^2$ was chosen for this study and spatial data including digital topographic maps, ortho aerial photo, and satellite images were collected and utilized. A total of 7,235 feature entities were newly produced through the updating process of five steps and it was revealed that the classification of landcover with the total area of $3.34km^2$ was to be changed. The validity and feasibility of the suggested method were proved with the accuracy of 97.9% from the field verification. Further study needs to be made for devising more automated method to update landcover map to facilitate TMDL for individual local governments.
The purpose of this study is to evaluate the water pollution degree in the Mid-Nakdong River watershed regarding to landcover types using GIS method. As a result of landcover classification, rate of urban appeared highly on Daegu Metropolitan city. Also, rate of agriculture showed highly in the riparian zones of the Nakdong and Guemho River and rate of forest appeared highly in the borders of the study area. To identify the groups of watershed with similar landcover patterns using the Cluster Analysis. According to the cluster analysis, the fifty sub-watersheds were grouped in three clusters, 'Urban watershed', 'Agriculture watershed', 'Forest watershed'. The proportion of urban area in each cluster had a positive correlation with water pollution degree. Otherwise, the proportion of agriculture in the Agriculture watershed had a high positive correlation with water pollution degree. Therefore, it is necessary to estimate environmental capacity of water duality considering ecological and environmental characteristics of watershed ecosystem and expand water duality monitoring systems to small stream.
This study estimated surface temperature by using split-window technique and NOAA/AVHRR data was used. For surface monitoring, cloud masking procedure was carried out using threshold algorithm. The daily maximum air temperature is estimated by multiple regression method using independent variables such as satellite-derived surface temperature, EDD, and latitude. When the EDD data added, the highest correlation shown. This indicates that EDD data is the necessary element for estimation of the daily maximum air temperature. We derived correlation and experience equation by three approaching method to estimate daily maximum air temperature. 1) non-considering landcover method as season, 2) considering landcover method as season, and 3) just method as landcover. The last approaching method shows the highest correlation. So cross-validation procedure was used in third method for validation of the estimated value. For all landcover type 5, the results using the cross-validation procedure show reasonable agreement with measured values(slope=0.97, intercept=-0.30, R$^2$=0.84, RMSE=4.24$^{\circ}C$). Also, for all landcover type 7, the results using the cross-validation procedure show reasonable agreement with measured values(slope=0.993, Intercept=0.062, R$^2$=0.84, RMSE=4.43$^{\circ}C$).
Kangwondo area is mountainous and landslide happens easily during the rainy period in summer time. Especially, when there is torrential downpour caused by the unusual weather change, there will be greater possibility to see landslide. Another reason behind landslide is the continuous forest fire in these several years. Since the surface of the earth has been changed by the fire, when rainfall comes, landslide just happens easily. Also, it is reported that landcover condition, excepted rainfall condition, is the most effect for determining landslide susceptibility area. In this study, it is determined a landslide vulnerable area and landcover information is extracted from four satellite image(Landsat TM), about the landslide vulnerable area, which is pictured for each year. And which distribution change is analyzed.
Landcover information of access-denied area was extracted from low-medium and high resolution satellite image. Training for supervised classification was performed to refer visually by landcover map which is made and distributed from The Ministry of Environment. The classification result was compared by relating data of FACC land classification system. As we rasterize digital military map with same pixel size of satellite classification, the accuracy test was performed by image to image method. In vegetation case, ancillary data such as NDVI and image for seasons are going to improve accuracy. FACC code of FDB need to recognize the properties which can be automated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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