• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.127-137
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• 2022

Urban Heat Island (UHI) effect has been widely studied as a global concern of the 21st century. Heat generation from urban built-up structures and anthropogenic heat sources are the main factors to create UHIs. Unfortunately, both factors are expanding rapidly in Lahore and accelerating UHI effects. The effects of UHI are expanding with the expansion of impermeable surfaces towards urban green areas. Therefore, this study was arranged to analyze the role of urban cooling intensity in reducing urban heat island effects. For this purpose, 15 parks were selected to analyze their effects on the land surface temperature (LST) of Lahore. The study obtained two images of Landsat-8 based on seasons: the first of June-2018 for summer and the second of November-2018 for winter. The LST of the study area was calculated using the radiative transfer equation (RTE) method. The results show that the theme parks have the largest cooling effect while the linear parks have the lowest. The mean park LST and PCI of the samples are also positively correlated with the fractional vegetation cover (FVC) and normalized difference water index (NDWI). So, it is concluded that urban parks play a positive role in reducing and mitigating LST and UHI effects. Therefore, it is suggested that the increase of vegetation cover should be used to develop impervious surfaces and sustainable landscape planning.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제3권4호
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• pp.315-321
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• 2016

본 연구에서는 도시 토지이용과 열 환경의 관계를 파악하기 위하여, 인천시에서 토지이용이 다른 곳에서 기온을 측정하였고, 지난 40년간 토지이용과 기온의 변화를 파악하였으며, 위성영상 자료를 이용하여 토지이용과 온도의 관계에 대하여 연구하였다. 2014년 8월 19일부터 21일까지 산림지, 경작지 (논), 나지 (운동장), 시가화지 (아스팔트 도로)에서 온도를 측정한 결과에서 시가화지역이 가장 기온이 높았고 산림지가 가장 낮았다. 인천시에서 1975년부터 2014년까지 40년간 기온은 약 $1.4^{\circ}C$ ($0.035^{\circ}C$/년)이 상승하였다. 지난 40년간 인천시의 토지이용 유형에서 시가화건조지, 나지, 초지가 증가하였고 경작지, 습지, 산림지가 감소하였다. Landsat 위성영상을 이용하여 추출한 지표면 온도 (LST)와 정규식생지수 (NDVI), 정규시가지화지수 (NDBI) 간에 상관관계를 보였다. 지표면 온도는 NDVI가 높은 곳에서 지면온도가 낮았고, NDBI가 높은 곳에서 지면 온도가 높았다. 따라서 도시의 열섬효과를 완화하고 열 환경을 개선하기 위해서는 녹지, 습지, 농경지의 토지이용을 보전하고 복원하는 것이 중요하다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_3호
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• pp.821-834
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• 2017

도시화로 인한 산업비율 증가는 도시의 기온이 주변지역보다 높아지는 도시 열섬(Urban Heat Island)현상을 유발하였으며 기후변화와 함께 그 강도가 점점 증가하고 있다. 열섬현상이 발생하는 여러 도시 중에서도 서울시는 각 구 또는 동별로 시가화 정도, 녹지율, 에너지소비량, 인구밀도가 다 다르기 때문에 열섬현상의 강도역시 다르다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 행정구, 행정동 단위 열섬현상강도(UHI Intensity)를 추출하여 행정구역별 차이를 확인하고 세 가지 범주(기상상태, 인위적 열 발생, 토지이용특성)에 포함되는 변수들과 선형회귀분석을 실시하여 각 행정구역의 열섬현상강도 차이의 원인을 살펴보았다. 분석결과 UHI Intensity는 행정구별, 행정동별 특징 및 주변 환경에 따른 차이가 존재하며 행정동 단위에서 차이가 더 크게 나타났고 구의 UHI Intensity와 구에 속한 동의 UHI Intensity분포 또한 차이가 존재하였다. 선형회귀분석결과 평균 풍속, 개발정도, 토양보정식생지수(SAVI), 정규화시가지지수(NDBI) 값이 행정구역별 열섬현상강도 차이를 발생시키는 유의한 변수로 나타났다. 토양보정식생지수와 정규화시가지지수는 행정동단위 까지 그 값의 차이가 존재하는 것으로 나타났으며, 열섬현상 완화를 위한 바람길 환경 조성은 행정동 차원에서의 시행이 필요한 사항이다. 따라서 토지피복 개선 계획, 바람길 조성 계획, 개발지역에 대한 벽면 녹화계획 등 열섬현상 완화를 위한 사업들은 행정구 단위의 차이만을 고려하기보단 구안에 속한 행정동까지 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 도시 도시열섬현상 완화를 위해 행정동 단위에서의 분석의 필요성과 고려해야할 변수를 도출하여 향후 도시 열환경 설계 및 정책 개발 시 접근방향을 제공할 것으로 기대한다.