• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1089-1100
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• 2017

이 논문에서는 토지피복도 갱신을 목적으로 영상의 객체분할과 훈련 자료 수집에 과거 토지피복도의 정보를 이용하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 영상의 객체분할 시 명확한 토지피복 경계 분할을 위해 과거 토지피복도의 객체 경계를 이용하였다. 또한 적은 수의 초기 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 유용한 훈련 자료를 추가로 수집하기 위해 과거 토지피복도의 분류 항목 정보를 이용하였다. 충청남도 태안군 일부 지역을 대상으로 환경부 중분류 토지피복도와 WorldView-2 영상을 이용한 토지피복 갱신 사례 연구를 통해 제안된 토지피복도 갱신 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 시가지와 나지, 논/밭과 초지의 오분류 양상이 제안 방법론을 통해 완화되었다. 또한 과거 토지피복도의 경계를 이용한 객체분할을 통해 객체의 경계를 명확하게 하고 분류 정확도를 향상시켰다. 따라서, 이 연구에서 제안된 방법이 토지피복도 갱신에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2003년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.397-408
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• 2003

The information about land use presents future development and vision being the basis of nation development; therefore, it is necessary to more active research that can detect wide land use and changes for the information and efficient management about land use. In this study, we wished to analyze effectively land use changes to Ansan city that is fast changing land use by the latest national land development and urbanization. this study executed land-cover classification using 4 year's Landsat TM images including Ansan city, and efficiently could manage the result of land-cover changes through Arc/Info GRID analysis. Especially, by using change detection system that is developed in this research, we could variously detect land-cover changes, and query and search easily past land-cover changes of pixels that correspond to specific region.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.25-39
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• 2013

본 연구에서는 금강유역 내 용담댐 및 대청댐을 대상으로 SWAT 모형을 이용하여 미래 유출량 전망에 지배적인 인자로 작용하는 토지피복 변화에 따른 유출량 변화를 분석하였다. Landsat TM 위성영상을 이용하여 과거 1990년 및 1995년 토지피복 자료를 관측 자료로 사용하여 CA-Markov 연쇄기법에 의한 2000년 토지피복도를 모의하여 비교 검증을 한 후 향후 2050년과 2100년의 토지피복변화를 모의하였다. 이를 SWAT모형의 입력 자료로 이용하여 A1B 시나리오하에서 토지피복 변화 전 후의 유출량을 비교 분석 하였다. 금강유역에 대한 토지피복에 대한 경년별 추세 분석결과 산림과 논은 꾸준히 감소하고 주거지, 나지, 초지 등은 증가하는 경향을 나타내었다. 미래 토지피복의 변화를 고려한 유출 변화 분석결과, 토지피복의 변화를 고려한 유출량이 토지피복의 변화를 고려하지 않았을 때보다 전체적으로 1.83~2.87%로 소폭 증가하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.445-455
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• 2011

이 논문은 분광 영상정보만으로 구분력이 상대적으로 떨어지는 분류 항목들의 분류 정확도 향상을 목적으로 기 존재하는 토지피복도로부터 계산된 시간 문맥 정보를 결합하는 확률론적 분류 방법론을 제안하였다. 기 존재하는 토지피복도와 고려하고 있는 시기의 훈련 집단으로부터 분류 항목간 전이 확률을 계산하여 이를 사전 확률로 간주하였다. 분광 영상정보로부터 얻어지는 조건부 확률을 사전 확률과 결합하여 최종적인 사후 확률을 계산하여 분류 항목을 결정하였다. 제안 기법은 기존 시간 문맥 정보를 결합할 때 많은 계산량을 요구하는 방법론들과 달리 확률론적 분류 방법에 쉽게 적용이 가능한 장점이 있다. 시계열 MODIS 자료를 이용한 농작물 분류 사례 연구를 수행하여, 제안 기법의 적용가능성을 검증하였다. MODIS 자료의 낮은 공간 해상도로 인한 혼재 효과로 분광 영상정보만으로 구분력이 떨어지는 분류 항목들은 시간 문맥 정보를 고려함으로써 상대적인 구분력이 향상되어 최종적으로 향상된 분류 정확도를 나타내었다. 따라서 제안 기법은 분류 정확도의 향상과 더불어 기제작된 토지피복도의 갱신에도 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.59-65
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• 2005

효율적인 국토관리를 위해서 과거로부터의 토지피복/토지이용 변화를 탐지하고 미래의 도시계획에 반영하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상을 이용하여 토지피복/토지이용 분류를 수행함으로써 도시변화를 분석하고 도시화에 따른 지표온도의 변화를 조사하였다. 해상도 30m의 Landsat 영상에서 도시변화 후보지역을 추출하고 자세한 변화 상황을 고찰하기 위해 고해상도 항공사진을 함께 사용하는 계층적 변화탐지기법을 사용하였다. 또한, 도시의 발달과 지표온도의 상관성을 평가하기 위하여 Landsat 영상의 열적외선 파장영역을 이용하여 온도를 계산하여 실제기온과 비교하고 토지피복별 지표온도를 계산하였다. 연구 결과 도심지의 팽창을 수치적으로 확인 할 수 있었고 도시화로 인한 온도 상승을 탐지할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.65-77
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• 2012

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.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제10권2호
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• pp.97-104
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• 2007

A/R CDM(Afforestation/Reforestation Clean Development Mechanism) in Kyoto Mechanism means, either afforestation in the area used for other purposes more than 50 years or reforestation in the area used for other purposes on December 31st in 1989. South Korea has few sites due to the successful forestation in the past, but North Korea has not reforested the deforested lands since the mid-1970's. So these areas need to apply A/R CDM Project for restoration. The purposes of this study are to make a time series analysis in deforested areas and to estimate a feasibility of A/R CDM. To find the site satisfying A/R CDM business definition, land cover classification was applied using satellite images of the mid-1970's with good forestation, late 1980's including A/R CDM base year, and recent 2000's, and the chronological change was analyzed to categorize the possible sites. The North Korean topographical map of 1977 was used to verify land cover classification degree of 1970's, the land cover classification results made by the Ministry of Environment in 2000 were compared to verify the accuracy of 1980's results, and the land cover classification results in 2000's were verified by 2 site visits. The results of this study can be summarized as follows. The eligible A/R CDM sites are 605,156ha on the basis of the forestation change analysis in North Korea. Since the mid-1970's, 30.8% of the decreased forestation area of 1,966,306ha was classified into A/R CDM eligible sites. While other countries have the limited eligible sites, which has not been used for forestation since 1989 or which is being scattered, North Korea has large scale sites. Deforested sites are mainly around road and residential area, consequently give better accessibility for forestation than other countries. In conclusion, it is found that North Korea can provide efficient site for applying A/R COM Project to forestation restoring deforested land because of easy accessibility and existence of many possible sites due to artificial deforestation. Also, it is meaningful that the study suggests the application possibility of A/R COM Project to restore deforested land in North Korea and the related basic information through the chronological classification of the mid-1970's with good forestation, the late-1980's including A/R COM base year, and recent 2000's. It is expected that the study contributes to revitalization of A/R CDM Project and related research on North Korea forestation.

• Spatial Information Research
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• 제10권1호
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• pp.139-152
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• 2002

본 연구는 토양손실 추정 모형인 RUSLE를 이용하여 안성천의 평택수위관측소 (건교부)를 중심으로한 유역의 토양손실량 및 유실된 토사의 이동경로를 분석하고자 하였다. 모형의 입력자료로 사용되는 지형정보 자료를 RS와 G1S 기법을 이용하여 구축함으로써 RUSLE 모형의 적용성을 평가하였다. 과거에 비하여 다양한 토지피복 형태가 변화된 안성천 유역(583.9 km)에 대하여 Landsat MSS 및 TM 위성자료를 이용하여 토지피복 변화에 대한 GIS 입력자료를 구축하였다. 강우자료는 2개의 강우 관측소의 1993년부터 2000년까지의 연평균 강우자료를 surface interpolation을 수행하여 지점강우를 공간강우로서 변환하여 구축하며 토양손실량을 산정하였다. 그 결과 1990년에 비하여 2000년의 토양손실변화는 25.3 ㎢ 줄어든 산림지역의 토양손실량은 3751.2 ton/yr 감소한 반면, 22.5 km 늘어난 밭지역의 토양손실량은 5395.4 tou/yr 증가하였다. 따라서, 산림지역은 1.1배의 면적감소에 대하여 1.2배의 토양손실량이 감소된 반면, 밭지역은 1.3배의 면적증가에 대하여 4.4배의 토양손실량의 증가를 보여 밭지역이 토양손실량 변화 에 민감함을 확인할 수 있었고, 유역 전체의 토양손실량은 5.4 kg/㎡/yr로 증가하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.461-469
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• 2022

이 연구에서는 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 분석자 개입 없이 준감독학습 기반 분류를 이용하는 새로운 훈련자료 추출 기법을 제안하였다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법은 먼저 분류 대상 영상과 유사한 토지피복 특성을 포함하는 과거 영상으로부터 획득한 초기 훈련자료를 이용하여 초기 분류를 수행한다. 이후, 분류의 불확실성 정보와 인접 화소의 분류 항목을 제약 조건으로 이용하는 준감독학습 기반 반복 분류를 이용하여 초기 분류 결과로부터 신뢰할 수 있는 훈련자료를 추출한다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출기법의 적용 가능성은 농경지에서 unmanned aerial vehicle 영상을 이용하는 분류 실험을 통해 평가되었다. 제안한 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법에 의해 자동으로 추출된 새로운 훈련자료를 이용하는 것은 초기 분류 결과에서 나타난 오분류를 두드러지게 완화할 수 있었다. 특히, 인접 화소의 공간 문맥 정보를 고려함으로써 고립된 화소가 크게 감소하였다. 결과적으로, 제안 기법의 분류 정확도는 수동으로 추출한 훈련자료를 이용하는 분류 정확도와 유사하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 제시한 준감독학습 기반 반복 분류가 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 신뢰할 수 있는 훈련자료를 자동으로 추출하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.76-88
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• 2015

이 논문에서는 작물 재배지의 분류를 목적으로 능동 학습과 과거 토지 피복도 기반의 시간 문맥 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위하여 능동 학습 기반 반복 분류를 적용하였으며, 과거 토지 피복도의 작물 재배 규칙을 시간 문맥 정보로 정량화 하여 능동 학습 기법의 적용시 훈련 자료의 할당과 작물 간 분광학적 혼재 효과 완화에 이용하였다. 제안 분류 방법론의 적용 가능성을 평가하기 위해 미국 Illinois 주의 옥수수와 콩 재배지역의 구분을 목적으로 MODIS 시계열 식생지수 자료와 과거 cropland data layer(CDL) 자료를 이용한 사례연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 초기 감독 분류 결과에서 나타났던 옥수수와 콩의 오분류와 기타 작물과 비작물의 오분류 양상이 능동 학습 기반 반복 분류를 통해 완화되었다. 그리고 CDL 자료로부터 추출한 시간 문맥 정보를 추가적으로 결합함으로써 주요 작물에서 나타나는 과추정 양상이 완화되어 가장 우수한 분류 정확도를 나타내었다. 따라서 제안 기법이 양질의 훈련 자료의 확보가 쉽지 않은 작물 재배지의 분류에 유용하게 적용될 수 있음을 확인하였다.