최근 고해상도 위성영상을 이용한 지형공간정보 제작에 관한 다양한 연구와 활용이 이루어지고 있다. 그러나 주제도는 중 저해상도 위성영상 기반으로 제작이 이루어져 위치정확도 및 표현되는 주제 정보의 정밀도가 낮다. 본 연구에서는 기존의 중 저해상도 위성영상 기반의 제작 방식에서 GSD 1m급 이하 고해상도 위성영상 기반의 자동화 제작 방식으로의 전환과 1/5,000 이하의 중 대축척의 주제정보 추출 및 정확도 분석을 수행하여, 고해상도 위성영상을 이용한 정밀 주제도 제작 방안을 제시하고자 한다. 고해상도 위성영상을 이용한 주제 정보의 자동추출을 위해 7개 분류항목에 대하여 객체지향분류를 수행하였으며, 분류결과는 기존의 중분류 토지피복도와 1/1000 수치지도를 이용하여 비교분석을 수행하였다.
ASTER image has some advantages for classification such as 15 spectral bands and 15m ${\sim}$ 90m spatial resolution. However, in the classification using general remote sensing image, shadow areas are often classified into water area. It is very difficult to divide shadow and water. Because reflectance characteristics of water is similar to characteristics of shadow. Many land cover items are consisted in one pixel which is 15m spatial resolution. Nowadays, very high resolution satellite image (IKONOS, Quick Bird) and Digital Surface Model (DSM) by air borne laser scanner can also be used. In this study, mixed pixel analysis of ASTER image has carried out using IKONOS image and DSM. For mixed pixel analysis, high accurated geometric correction was required. Image matching method was applied for generating GCP datasets. IKONOS image was rectified by affine transform. After that, one pixel in ASTER image should be compared with corresponded 15×15 pixel in IKONOS image. Then, training dataset were generated for mixed pixel analysis using visual interpretation of IKONOS image. Finally, classification will be carried out based on Linear Mixture Model. Shadow extraction might be succeeded by the classification. The extracted shadow area was validated using shadow image which generated from 1m${\sim}$2m spatial resolution DSM. The result showed 17.2% error was occurred in mixed pixel. It might be limitation of ASTER image for shadow extraction because of 8bit quantization data.
최근 한국에서는 각종 개발계획에서 자연환경과 생태계를 구체적으로 고려할 수 있는 실천방안으로서 비오톱에 대한 관심이 높아지면서 각 지자체마다 비오톱지도 작성에 대한 요구가 빠르게 확산되고 있다. 하지만, 아직 통일된 비오톱 유형 및 분류체계, 분류기준에 대한 표준안이 없으며, 지자체마다 서로 다른 방법론이 적용되고 있는 실정이다. 이러한 문제의식 속에서 우선 지금까지 선행된 국내 외사례의 비오톱 유형 및 분류체계, 분류기준 등을 비교 검토하여, 비오톱 유형분류 및 분류체계의 초안을 작성하였다. 또한, 선정된 대표지역의 현장조사와 자문회의 등의 계속적인 피드백 과정을 통하여 한국에 적합한 비오톱 유형 및 분류체계를 개발하고자 하였다. 조사결과 국내사례의 비오톱 유형분류체계는 2단계나 3단계 분류체계가 혼합되어 있으며, 주로 대분류, 소분류의 2단구조로 구성되어있다. 또한, 일반적으로 적용되고 있는 비오톱 유형분류기준으로는 토지이용, 토양피복율, 녹피율, 식생 등 이었다. 본 연구에서는 비오톱 유형분류를 위해 대분류(biotope class), 중분류(biotore group), 소분류(biotope type), 세분류(sub-biotope type)의 4단계 분류체계를 제시하였으며, 대분류 13개 유형, 중분류 45개 유형, 소분류 127개 유형으로 비오톱유형을 분류하였다. 하지만, 비오톱 유형분류는 지역의 특성이 고려되어야 하므로, 본 연구에서 제안한 분류체계를 기반으로 하여 소분류 및 세분류 단계에서 새로운 유형들이 계속적으로 추가 보완되어야 할 것이다.
본 연구에서는 광학 원격탐사 영상의 획득 시 태양의 고도 및 방위가 대상 지역의 지형기복과 결합하여 나타나는 영향 및 다수의 시기에 걸쳐 획득한 영상을 비교분석하는 경우 영상 촬영시기의 차이로 인한 태양의 위치변화와 지형기복이 결합하여 나타나는 영향에 대한 보정을 시도하였다. 한라산과 다수의 분석구가 분포하는 제주도를 대상으로 Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 지형자료를 사용하여 국지적조도의 모델링 시 커널의 크기를 $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, $9{\times}9$ 화소로 변화시키며 Lambertian 보정기법인 cosine 보정법과 비 Lambertian 보정기법인 c-보정법을 적용하고 보정기법 및 커널 크기에 대한 지형보정 효과를 분석하였다. 개별 영상의 육상지역에 대하여 보정을 수행한 결과 커널의 크기 $7{\times}7$을 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 보정효과가 가장 우수한 것으로 평가되었고, 대상지역을 ISODATA 무감독분류법을 이용하여 선택된 산림지역에 한정하여 지형보정을 수행한 경우에는 커널의 크기 $9{\times}9$를 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 가장 우수한 결과가 도출되었으며 다양한 지표피복이 혼합된 대상지역 대한 보정보다 효과가 큰 것으로 평가되었다. 다시기 영상의 경우 세 시기에 획득된 영상에 대하여 각각 지형보정을 수행한 후 상대적 방사도 보정을 적용하였을 때 지형보정을 수행하지 않은 경우와 비교하여 적외선 파장영역에서는 보다 균질한 반사도로 방사보정이 이루어졌으며 가시광 파장영역에서는 원영상의 반사도 패턴이 잘 보존된 결과가 도출되었다. 이상의 결과로부터 주변 지형으로부터 반사되는 에너지와 불완전한 대기보정으로 인한 잔류 대기영향을 고려하는 c-보정법을 적용하는 경우 cosine 보정법보다 우수한 지형보정 효과가 나타나며 수치표고모델에 내재된 수평과 수직방향 오차 및 위성영상과의 정합오차의 영향을 감소시기키 위하여 국지적 조도의 모델링 시 커널의 크기를 증가시키는 경우 지형보정의 효과가 증대되는 것으로 판단된다.
토지이용실태에 관한 자료는 국토계획이나 지역계획을 수립하는데 있어서 필수적인 기초자료의 하나이다. 그러나 현재로서는 토지이용실태를 그대로 반영하고 있는 정확한 자룔르 구득하는 일이 그렇게 쉬운 일만은 아니다. 이러한 물리적 토지이용실태에 관한 자료들은 지리정보시스템기법과 원격탐사자료의 영상처리기법등을 적절히 잘 활용함으로써, 적은 비용으로도 신속하게 관련 정보를 추출할 수 있다. 이러한 동기에서 이 연구는 인공위서에서 감지한 수도권의 원격탐사자료(1979년 MSS자료와 1991년 TM자료)를 이용하여 첫째 착도권의 토지이용실태를 분석하고 둘째 지난 12년간 착도권내 도시지형의 확산모습과 토지용이변화과정을 그림과 통계로 정리함으로써 수도권 정책을 평가하는데 필요한 기초자료를 생산하며, 셋째 향후 국토계획이나 지역계획 수립시 인공위성 원격탐사자료를 적극 활용할 수 있는 연구토양과 분위기를 조성하는데 연구의 목적을두고 있다.
The need to predict the rate of soil erosion, both under existing conditions and those expected to occur following soil conservation practice, has been led to the development of various models. In this study Morgan model especially developed for field-sized areas on hill slopes was applied to assess the rate of soil erosion using RS/GIS environment in the Dukchun river basin, one of two tributaries flowing into Jinyang lake. In order to run the model, land cover mapping was made by the supervised classification method with Landsat TM satellite image data, the digital soil map was generated from scanning and screen digitizing from the hard copy of soil maps, digital elevation map (DEM) in order to generate the slope map was made by the digital map (DM) produced by National Geographic Information Institute (NGII). Almost all model parameters were generated to the multiple raster data layers, and the map calculation was made by the raster based GIS software, IL WIS which was developed by ITC, the Netherlands. Model results show that the annual soil loss rates are 5.2, 18.4, 30.3, 58.2 and 60.2 ton/ha/year in forest, paddy fields, built-up area, bare soil, and upland fields respectively. The estimated rates seemed to be high under the normal climatic conditions because of exaggerated land slopes due to DEM generation using 100 m contour interval. However, the results were worthwhile to estimate soil loss in hilly areas and the more precise result could be expected when the more accurate slope data is available.
이 논문에서는 대규모 작물 재배 지역의 작물 분류도의 조기 제작을 목적으로 분광학적 혼재를 줄이고, 과거 토지피복도의 작물 재배 패턴을 반영할 수 있는 계층적 분류 방법론을 제안하였다. 특히 작물 생육 주기로부터 다른 분광 특성을 고려한 계층적 분류 접근을 적용하고, 과거 작물 재배 패턴으로부터 추출된 시간적 문맥 정보를 함께 고려함으로써 분광 혼재가 두드러진 화소의 영향을 줄일 수 있다. 제안 분류 기법의 적용성을 평가하기 위해 미국 아이오와 주 전체를 대상으로 시계열 MODIS 250 m 정규식생지수 자료와 과거 crop data layer를 사용하는 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 다른 분류 단계와 과거 작물 재배 패턴을 고려함으로써 대상 지역의 주요 재배 작물이면서 분광학적 유사도가 두드러진 콩과 옥수수를 효과적으로 구분할 수 있었다. 그리고 분광 정보만을 이용한 분류 결과에 비해 제안 기법이 최소 7.68%p에서 최대 20.96%p의 향상된 분류 정확도를 보였다. 또한 분류 단계에서 시간적 문맥 정보를 결합함으로써 사용 NDVI 자료의 수에 영향을 덜 받는 가장 높은 분류 정확도(최대 전체 정확도: 86.63%)를 얻을 수 있었다. 따라서 제안 분류 기법은 주요 곡물 수입국의 대규모 작물 구분도의 조기 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Landsat 7은 SLC의 기계적 결함으로 인해 2003년 5월 31일 이후로 SLC-off 상태에서 영상을 취득하고 있으며, 이로 인해 Landsat 7 영상을 활용하기 위해서는 추가적인 보정작업이 필요하다. 본 연구에서는 SLC-off 영상을 보정할 수 있는 Gapfill 함수를 이용하여 Landsat 7 SLC-off 영상을 보정하고, 비슷한 시기의 Landsat 5 영상과 비교하였다. 기준영상 없이 SLC-off 영상을 복원하여 보정영상을 제작함으로써 SLC-off로 인한 누락 영역의 화소가 대부분 복원되었으며, 부자연스러운 노이즈가 없는 영상을 얻을 수 있었다. 또한 보정영상의 토지피복분류를 수행하고, 기준영상을 이용한 분류결과와 비교를 통해 기준영상 없이 보정된 SLC-off 영상의 활용 가능성을 제시할 수 있었다. Landsat 7 SLC-off 보정영상은 주기적인 Landsat 영상의 취득이 어려운 여건을 개선할 수 있을 것이며, 대규모 지역의 변화탐지 및 영상분류는 물론 소규모 구름 등과 같이 국지적으로 발생한 영상 손실의 복원이 가능할 것이다.
본 연구는 직접적인 접근이 어려운 demilitarized zone (DMZ)의 산불 피해 지역을 파악하기 위하여, 고해상도 위성영상 및 머신러닝 기반의 감독 분류 기법을 이용하였다. 고해상도 위성 영상은 Sentinel-2 A/B를 이용하였으며, SVM 감독분류 기법을 기반으로 토지피복도를 산출하였다. DMZ 산불 피해 지역을 분류하기 위한 최적의 조합을 찾기 위하여 SVM 내에 다양한 커널과 밴드 조합에 따른 감독 분류를 진행하고 오차 행렬을 통해 정확도를 평가하였다. 또한, 2020년, 2021년은 위성영상 자료 기반의 산불 탐지 결과와 산불 연보의 피해 지역 면적 간의 비교를 통한 검증을 수행하였다. 이후, 현재 피해 면적 자료가 없는 2022년의 산불 피해 지역을 탐지함으로써 신뢰할 만한 수준의 결과를 신속적으로 파악하고자 하였다.
현대의 도시는 살아있는 생명체처럼 매일 변화를 거듭하고 있다. 이전과 달리 집중된 공간에서 짧은 시간동안 일어난 공간의 변화는 도시환경을 악화시켜 환경문제를 유발하였다. 특히 지표면 및 토지이용의 변화 등으로 발생된 도시열섬현상은 도시민의 건강과 경제적인 손실 등 사회문제로 대두되고 있다. 이러한 도시열섬현상을 해결하기 위한 도시계획적 접근방법의 하나가 녹지네트워크의 도입이다. 본 연구에서는 대구광역시 중구와 남구를 사례대상지로 선정하여 도시열섬현상 분석, 토지피복분류, 녹지네트워크 연계가능성 분석, 바람길 분석을 통하여 녹지네트워크 구축을 제안하였다. 연구결과 남쪽의 앞산 및 산지지역을 녹지네트워크의 핵, 두류공원 및 달성공원 등 남구 2개 지역과 중구의 6개 지역의 근린공원을 거점으로 하고 학교부지와 공원시설 등을 포함하는 지역을 거점 가능지역으로 설정하여 대상지역의 광역 및 세부 그린네트워크 구축을 제안하였다. 특히 앞산과 연결되는 캠프워커는 핵과 연결되고 있는 거점지역으로서 향후 미군부대 이전 후에 반드시 보전되어야 할 지역으로서 판단된다. 또한 녹지네트워크를 통해 바람길을 확보하기 위하여 중구의 수성교 인근과 남구의 캠프워커지역을 바람통로확보지구를 설정하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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