• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.426-428
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• 2003

Optical and microwave remote sensing data have been widely used in land cover and land use classification. Thanks to the spectral absorption characteristics of ground object in visible and near infrared region, optical data enables to extract different land cover types according to their material composition like water body, vegetation cover or bare land. On the other hand, microwave sensor receives backscatter radiance which contains information on surface roughness, object density and their 3-D structure that are very important complementary information to interpret land use and land cover. Separate use of these data have brought many successful results in practice. However, the accuracy of the land use / land cover established by this methodology still has some problems. One of the way to improve accuracy of the land use / land cover classification is just combination of both optical and microwave data in analysis. In this paper for the research, the author used LANDSAT TM scene 127/45 acquired on October 21, 1992, JERS-1 SAR scene 119/265 acquired on October 27, 1992 and aerial photographs taken on October 21, 1992. The study area has been selected in Hanoi City and surrounding area, Vietnam. This is a flat agricultural area with various land use types as water rice, secondary crops like maize, cassava, vegetables cultivation as cucumber, tomato etc. mixed with human settlement and some manufacture facilities as brick and ceramic factories. The use of only optical or microwave data could result in misclassification among some land use features as settlement and vegetables cultivation using frame stages. By combination of multitemporal JERS-1 SAR and TM data these errors have been eliminated so that accuracy of the final land use / land cover map has been improved. The paper describes a methodology for data combination and presents results achieved by the proposed approach.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.488-494
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• 2023

본 논문에서는 2차원 침수해석 모형인 G2D를 이용하여 모의 도메인을 구성하고, 전주시 전역을 대상으로 시나리오 기반 도시 침수예측을 수행하였다. 도메인 구성과 격자별 조도계수 설정은 DEM과 토지피복도를 이용하고, G2D 모형의 입력은 수위, 수심 및 유량 등을 적용하였다. 가상강우는10분당3 mm로5시간동안모든격자에부여하였고, 가상 유량을 적용하여 지표면 침수해석 모의를 진행하였다. 또한 대상 지역의 침수해석 모델 실행 여부를 판단하기 위해 GPU 가속기법을 적용하였다. 모의 결과 고해상도 침수해석 시간의 대폭 단축 및 모의 시간별 시각적인 침수 판단을 위한 침수심을 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제4권4호
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• pp.159-176
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• 2023

The conservation of the raccoon dog (Nyctereutes procyonoides) in South Korea requires the protection and preservation of natural habitats while additionally ensuring coexistence with human activities. Applying habitat map modeling techniques provides information regarding the distributional patterns of raccoon dogs and assists in the development of future conservation strategies. The purpose of this study is to generate potential habitat distribution maps for the raccoon dog in South Korea using geospatial technology-based models. These models include the frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach, the group method of data handling (GMDH) as a machine learning algorithm, and convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as deep learning algorithms. Moreover, the imperialist competitive algorithm (ICA) is used to fine-tune the hyperparameters of the machine learning and deep learning models. Moreover, there are 14 habitat characteristics used for developing the models: elevation, slope, valley depth, topographic wetness index, terrain roughness index, slope height, surface area, slope length and steepness factor (LS factor), normalized difference vegetation index, normalized difference water index, distance to drainage, distance to roads, drainage density, and morphometric features. The accuracy of prediction is evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve. The results indicate comparable performances of all models. However, the CNN demonstrates superior capacity for prediction, achieving accuracies of 76.3% and 75.7% for the training and validation processes, respectively. The maps of potential habitat distribution are generated for five different levels of potentiality: very low, low, moderate, high, and very high.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.465-474
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• 2009

비점오염원의 유출량을 파악하기 위하여 대상지의 토지피복 현황을 잘 파악할 수 있는 위성영상자료를 사용하려는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 수문 유출모형에 사용되는 인자와 부합되는 토지피복 분류항목이 되지 못한 채 단순한 분류항목으로만 사용되거나, 육안 해석용으로만 적용되는 한계가 있다. 이 같은 상황에서 위성영상으로부터 수문유출 모형에 실질적으로 적용할 수 있는 토지피복 분류항목을 설정하여, 위성영상을 통한 효과적인 비점오염원 관리가 이루어질 수 있도록 하였다. 수문유출 모형에서 사용하고 있는 토지피복 항목을 파악하기 위하여 비점오염원 유출모델의 주요 인자, 선행연구에서 사용된 토지피복 항목, 그리고 국내외 각 기관에서 제시하고 있는 토지피복 분류체계에 대한 내용을 조사하였다. 이를 통해 비점오염원에 의한 원단위, 유출곡선지수의 토지피복 계수, 토양유실량 예측공식의 식생인자, Manning의 조도계수 등의 인자들이 위성영상으로부터 추출하여 적용할 수 있는 토지피복 정보임을 파악할 수 있었다. 이러한 과정을 거쳐 위성영상으로부터 수문유출모형에 적용할 수 있는 토지피복 분류항목을 설정하였다. 또한 이 결과가 우리나라의 환경에 적절한 것인지를 검증하기 위하여 국내 수문유출모형 관련 기관의 전문가로부터 토지피복 분류항목의 적정성에 대한 자문 과정을 거쳐 결정하였다. 연구대상지는 우리나라의 대표적인 습지로 비점오염원 관리체계가 필요한 우포늪의 토평천 유역을 대상지로 하였다. 토지피복 분류항목을 적용할 위성영상으로는 분광 해상도가 높은 Landsat ETM Plus 영상과 공간 해상도가 높은 SPOT-5 영상을 사용하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.231-243
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• 2016

본 연구에서는 이용 가능한 자료가 제약이 있는 실제 농업용 저수지 붕괴에 대한 2차원 홍수범람해석의 적용성을 보여주었다. 연구 대상 유역은 2013년 파이핑 현상에 의해 붕괴가 발생한 경주 산대저수지 및 하류부 지역이다. 본 연구에서는 1차원 모형으로 파이핑 붕괴에 따른 유출수문곡선을 도출하고, 이를 2차원 수치모형의 상류단 경계조건으로 사용하여 모의를 수행하였다. 2차원 홍수파 해석을 위해서 수치지도와 위성자료를 합성하여 지형자료를 구성하였고, 건물, 도로, 운동장 등의 형상을 정확하게 반영하기 위해 $3m{\times}3m$ 크기의 정형격자를 사용하여 모의를 수행하였다. 현장조사된 저수지 붕괴유출량, 범람범위, 홍수심 그리고 홍수 전파시간과 계산치를 비교하고, 합리적인 범위의 결과를 보여줌으로써 모형의 검증을 수행하였다. 또한, 격자크기, 건물 및 조도계수가 홍수범람에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 향후 농업용 저수지의 붕괴해석 및 하류부의 비상대처계획 수립에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.