This study is to test the applicability of QuickBird image for non-point source pollution assessment. SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model was adopted and the model was calibrated for a stream watershed of 255.4 $km^2$ Landsat land use data. For model application with QuickBird image, a precise agricultural land use map of 1.16 $km^2$ area located in the upstream watershed was produced by field investigation. The model was run with the combination of land use and soil map scales (1:5,000, 1:25,000 and 1:50,000). The results were compared and analyzed for the contribution of non-point source pollution by the land use scale and contents.
In this study, Ichon basin is selected as study area and regional analysis of geological structure are done by using lineament analysis. The factors which affects slope stability, are chosen, and integrated to database using GIS (Geoscientific Information System). Landsat TM band 4, 5 and 7 are choosen and processed by various image enhancement technique to analyse the regional geological lineaments. Spatial distribution of lineament is analysed through lineament density map and study area can be divided the eight structural domains. Considering environmental geological characteristics of study area, rating and weighting of each factors for slope stability analysis are determined and spatial analysis of regional slope stability is examined through overlaying technique of GIS. The result of areal distribution of slope stability shows that the most unstable area is all over Mt. Buksung, Mt. Daepo, Mt. Songrim and Mt. Yankak.
The purposes of this study were to determine an algorithm for estimating agricultural water demand of remote sites using remote sensing data and to apply it to Hwanghae South Province and estimate the present and potential water demand for agriculture use. 3 Landsat-5 TM images and DEM(100${\times}$100mm) were used for classification of the existing land cover and land suitability analysis for paddy fields. Also, 20 years meteorological data of North Korea were used for calculating the potential evapotranspiration by Blaney-Criddle eq. and net water demand. The results showed that the present and potential agricultural water demand and the developable area for paddy fields is about 89,300㏊.
This study a imed to analyze the effect of combined optical and radar image for the land cover classification in coastal region. The study area, Gyeonggi Bay area has one of the largest tidal ranges and has frequent land cover changes due to the several reclamations and rather intensive land uses. Ten land cover types were classified using several datasets of combining Landsat ETM+ and RADARSAT imagery. The synergic effects of the merged datasets were analyzed by both visual interpretation and an ordinary supervised classification. The merged optical and SAR datasets provided better discrimination among the land cover classes in the coastal area. The overall classification accuracy of merged datasets was improved to 86.5% as compared to 78% accuracy of using ETM+ only.
Land cover map is a typical GIS database which shows the Earth's physical surface differentiated by standardized homogeneous land cover types. Satellite images acquired by Landsat TM were primarily used to produce a land cover map of 7 land cover classes; however, it now becomes to produce a more accurate land cover classification dataset of 23 classes thanks to higher resolution satellite images, such as SPOT-5 and IKONOS. The use of the newly produced high resolution land cover map of 23 classes for such activities to estimate non-point sources of pollution like water pollution modeling and atmospheric dispersion modeling is expected to result a higher level of accuracy and validity in various environmental monitoring results. The estimation of pollution from non-point sources using GIS-based modeling with land cover dataset shows fairly accurate and consistent results.
The remote sensing image server provides advanced image serving capabilities for geospatial image. Wide seamless image mosaics of Landsat 5 over GMS countries, which exceed a 15 GB or more in size per image, can integrate with other GIS map servers. The approach of two improvement algorithms leads to speed up the response time while preserving the data quality. This system does not only provide images on the web, but also provide GIS layers to WMS client map servers. The advantage of this approach is its efficiency lower cost in terms of cost, time and updating to obtain and utilize remote sensing image.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.216-224
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2021
Aim of this research was to classify forest types at Wando in Jeonnam Province and develop warm temperate forest management system with application of Remote Sensing and GIS. Another emphasis was given to the analysis of satellite images to compare forest type changes over 10 year periods from 2009 to 2019. We have accomplished this study by using ArcGIS Pro and ENVI. For this research, Landsat satellite images were obtained by means of terrestrial, airborne and satellite imagery. Based on the field survey data, all land uses and forest types were divided into 5 forest classes; Evergreen broad-leaved forest, Evergreen Coniferous forest, Deciduous broad-leaved forest, Mixed fores, and others. Supervised classification was carried out with a random forest classifier based on manually collected training polygons in ROI. Accuracy assessment of the different forest types and land-cover classifications was calculated based on the reference polygons. Comparison of forest changes over 10 year periods resulted in different vegetation biomass volumes, producing the loss of deciduous forests in 2019 probably due to the expansion of residential areas and rapid deforestation.
본 연구에서는 부산의 지난 25년간 장기적 토지피복변화를 조사하고, 이어서 지표면 온도와 기온자료를 이용해서 열섬포텐셜을 평가하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1975년부터 2000년까지 지난 25년 동안 부산의 도시면적은 2.5배 이상 증가하였다. 이처럼 단기간에 도시의 포장면적이 빠르게 증가한 것은 다른 나라에서는 유례를 찾아보기 어려운 우리나라 독특한 현상으로 판단된다. 이러한 과정을 통해서 도시열섬현상이 심화되었을 것이라는 것을 추정할 수 있었다. 지표면 피복에 따른 지표면 온도를 분석한 결과 도시화 지역과 산림지역의 온도가 현저히 차이가 나타났다. 특히 여름철에는 공단지역에서 $36{\sim}39^{\circ}C$로 높게 나타났으며, 반면 도시의 중심에 산지가 위치한 지역에서는 $22{\sim}24^{\circ}C$로 낮은 지표면 온도를 나타내었다. 토지피복도에 따른 열섬포텐셜은 지표면 피복 상태에 따라서 그 값이 달라짐을 알 수 있었다. 도시화지역 중 공업지역의 열섬포텐셜은 $6{\sim}8^{\circ}C$, 주거지역과 상업지역은 $0{\sim}5^{\circ}C$로 도시열섬을 유발할 가능성이 높음을 확인할 수 있었다. 반면 산림지역이나 농업지역 수변지역 열섬포텐셜 값은 $-6{\sim}-3^{\circ}C$로 나타났다. 본 연구결과를 통해 도시의 토지이용에 따른 기온상승효과를 평가하여 도시의 열환경 개선 및 환경친화적 도시개발 계획에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
도시화로 인하여 농경지가 기속적으로 줄어듦에 따라 농업의 환경적 공익기능도 축소되고 있다. 따라서 농업의 공익기능 관련 실증 분석사례를 제공함으로써 식량안보 및 공업의 공익기능을 유지하고 농지보전 정책 논리를 제공하고자, 용인시를 대상으로 토지이용도를 이용한 연차별 농경치 이용면적과 변화를 분석하고 지표면 온도 추정을 통하여 환경보전 기능을 평가하였다. 최근 10년간 도시화가 현저히 진행된 용인시를 대상으로 세부정밀토양도에 기반한 1999년 토지이용 현황과 위성영상에서 추출한 농경지 지도와 지적도에 기반한 2006년의 농경지를 중심으로 한 토지이용 현황을 비교해 보면 논, 밭, 과수원 등 농경지와 산림의 분포가 현저히 감소한 반면, 주거 도심지의 면적이 크게 확대된 것으로 나타났다. 특히 처인구에서 농경지 감소와 도심지 확장 현상이 눈에 띄게 나타났다. 토지이용 면적 및 지목별 변화를 보면 1999년 용인시 토지이용 면적은 산림 > 논 > 밭 > 주거 도심지 순으로 나타났으나 2006년의 토지이용 면적은 산림 > 주거 도심지 > 논 > 밭 순으로 바뀌었다. 논과 밭의 면적은 1999년에 비해 2006년에 각각 34%와 41%, 감소하였고, 주거 도심지 면적은 245% 증가하였다. 논이 주거 도심지로 전용된 면적이 1,751.1 ha이며, 밭이 주거.도심지로 전용된 면적이 1,242.1 ha로 나타나 전용된 면적의 가장 많은 부분을 차지하는 것으로 나타났다. 용인시의 농경지 면적 변화에 따른 농업의 환경적 기능변화에 대하여 계량화한 결과는 논 면적이 1999년에 8,063.3 ha에서 2006년에 5,309.3 ha로 감소한 결과, 농경지의 환경적 공익기능이 34% 감소한 것으로 나타났다. 마찬가지로 밭 면적이 1999년에 3,572.1 ha에서 2006년 2,112.5 ha로 줄어듦에 따라 환경적 공익기능이 41% 감소된 것으로 나타났나. Landsat TM 열상의 열 적외광을 이용하여 용인시의 두시기별 지표면 온도 분포를 비교 분석하였다. 1994년 9월에는 $20^{\circ}C$ 이하가 대부분이었으나, 농경지 및 산림 감소와 도시 확장 이후인 2006년 9월에는 $25^{\circ}C$ 이상 되는 지역의 면적이 현저히 넓게 분포하는 것으로 변화하였다. 시기별 토지이용별 지표면 온도분포 비교를 하였을 때 1994년 9월 지표면 온도 영상에서 $25^{\circ}C$ 이상인 지역은 전체 면적의 0.3%로 나타났고, 2006년 9월은 11.2%로 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 2006년 9월에 지표면 온도가 $25^{\circ}C$ 이상 되는 지역에 분포하는 주거.도심지의 면적이 37.7%로 가장 높게 나타났으며, 논과 산림의 분포면적 비율이 각각 5.6%와 4%로 나타났다. 위의 결과로 여름철 고온기에 논과 산림이 주변의 지표면 온도를 낮춰주는 기후순화 기능이 크다는 것으로 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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