The wavelet and semivariogram analysis method are used to identify the city landscape and farmland landscape pattern on the 1m resolution IKONOS images. The results prove that wavelet method is a potential way for landscape pattern analysis. Compared to semivariogram analysis, Wavelet analysis can not only detect the overall spatial pattern, but also find multi-scale and direction structures. In this experiment, the wavelet analysis results indicate: (1) the city landscape image is mainly composed of three level structures whose spatial pattern characters appear at 2m, 16m, 128m and 256m accordingly; (2) the farmland landscape is mainly two scale spatial patterns appearing at the 2m, 128m and 256m. IKONOS Remote sensing, with the high spatial and spectral information, is a powerful tool that can use in many ecological systems research and sustainable management.
기존의 패턴 탐사 기법들은 대부분 객체가 갖는 공간 정보의 연속적인 변화에 대한 패턴 탐사는 가능하나, 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 하는 지점들에 대한 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 Road Network 상의 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 최다 빈발 패턴과 시간 및 비용 등의 가중치를 복합적으로 고려하여 최적의 이동 경로를 탐색하는 방법(Spatial-Temporal Optimal Moving Pattern(with Frequency & Weight) algorithm)[13]을 이용하여, 공간 개념 계층에 따른 경로 탐색의 정확도를 분석한다. 분석의 결과는 패턴 탐사 과정에 있어 공간 제약을 적용하여 검색 데이터 범위를 축소함으로써 데이터베이스 검색 시간을 최소화함을 보이고, 또한 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려함으로써 효율적으로 최적 이동 패턴을 탐색하여 제공하도록 한다.
On the basis of vegetation data in the 9.12 ha (380 m ${\times}$ 240 m) permanent sample plot of the spruce-fir valley forest in Liangshui National Reserve of Xiaoxing'an Mountains, the study was conducted to evaluate spatial distribution pattern and spatial association by using point pattern analysis for living and dead trees of Larix gmelini by DBH size class. The number of L. gmelini were counted as 59 living stems/ha (6.42 $m^2$/ha of basal area) and 34 dead stems/ha (2.86 $m^2$/ha of basal area). The distributional curve of diameter class exhibited bimodal shape. The analysis of spatial distribution patterns of all living larch stems noted the clumped distribution on the whole. The size of larch aggregates of dead stems was decreased as diameter class was increased. The distribution of dead stems became gradually randomized with decreased clumped size as the scale increased. Living stems and dead stems of the larch had positive spatial association at most of scales, illustrating that the occurrence of mortality of the larch tree was closely related to the distribution pattern of living larch trees.
This study was conducted to evaluate spatial distribution pattern and spatial association of crowns (${\geq}10m$ of height) and saplings (<10 m of height and ${\geq}2cm$ of DBH) for four major tree species (Pinus koraiensis, Abies nephrolepis, Acer mono, and Tilia amurensis) in the mixed broadleaved-Korean pine forest of Xiaoxing'an Mts. Vegetation data were collected in the 9 ha permanent sample plot, and the analysis adopted the point pattern analysis method. Main results are as follows; 1) crowns and saplings of major species showed clumped distribution pattern in small scale, became random distribution as the scale was increased. 2) Saplings of Pinus koraiensis performed poor regeneration under the crowns of Pinus koraiensis and Abies nephrolepis; Saplings of Abies nephrolepis did good regeneration under the crowns of Pinus koraiensis and Abies nephrolepis; and crowns of Acer mono and Tilia amurensis had little effect on the distribution of saplings of Pinus koraiensis and Abies nephrolepis. Saplings of Acer mono and Tilia amurensis made good regeneration under the crowns of Pinus koraiensis and Tilia amurensis; and the crowns of Acer mono and Abies nephrolepis had little effect on the distribution of saplings of Acer mono.
우리나라에서 산불 발생 공간분포는 인간 활동과 큰 관련성이 있기 때문에, 지역별 군집형태의 강한 공간의존성을 갖는다. 본 연구에서는 공간의존성의 개념에 입각하여 점자료 분석법을 통한 산불발생의 공간분포패턴을 분석하였다. Ripley의 K 함수를 이용하여 산불 발생 원인별 공간분포 형태를 파악하였으며, Kernel 함수를 통해 산불발생의 공간적 집중도를 분석하였다. 그 결과 정도는 상이하지만 모든 원인의 산불이 임의(random) 분포가 아닌 군집화(clustered)되어 발생하는 특징이 있는 것으로 나타났다. 또한, 산불 발생의 군집성을 원인별로 크게 두 집단으로 나눌 수 있었다. 첫째는 전국적 발생 패턴을 가지는 원인으로 입산자 실화, 논밭두렁 소각과 같은 활동과 관련된 것이고 또 다른 하나는 국지적 군집성을 가지는 원인으로 담뱃불이나 어린이 불장난, 방화이다. 그 군집성의 범위는 30 km내외로 나타났으며, 그 범위 밖에서는 임의 분포하고 있었다. Kernel 함수에 의한 원인별 집중도 분석에서는 강한 군집도를 나타냈던 3가지 원인(담뱃불, 어린이 불장난, 방화)의 경우 대부분 인구밀도가 높은 수도권을 중심으로 발생하는 것을 확인할 수 있었다.
도시화 지역은 지역발전과 더불어 공간적 범위가 확대되고 있다. 수도권 역시 예외는 아니어서 1960년대 이후 우리나라의 경제개발을 주도하며 도시화 지역의 공간적 범위가 확대일로에 있다. 그러나 도시화 지역의 공간적 분포를 평가함에 있어 그 분포 양상이 집적형태인지 임의적 형태인지 아니면 분산된 형태인지는 정확히 판단하기 어렵다. 즉, 시기가 지남에 따라 도시화 지역이 확대되기는 하지만 정량적으로 그 분포를 판단하기란 쉽지 않다. 본 연구는 GIS의 통계적 분석 기법을 이용하여 도시화 지역의 확대와 성장이 도시화 지역의 분포 패턴에 어떠한 영향을 주었는지를 살펴보고자 하는 것이다. 시계열적 도시성장 과정에서 수도권 내 도시화 지역의 분포패턴을 파악하고자 래스터 기반의 GIS 분석방법, 방격 분석(quadrat analysis), 그리고 최근린 분석(nearest neighbor analysis)을 사용하였다. 실험 결과 수도권의 도시화 지역의 집적정도는 1980년대 초반까지는 증가하다가 그 후로는 약화되는 것으로 분석되었다. 또한 1980년대 중반 이후 수도권 내에서는 외연적 성장이 약화되고 비지적 도시성장 또는 도로망과 연계한 소규모 개발이 증가함을 알 수 있었다.
This article presents a multi-dimensional spatial pattern analysis of crime events in San Francisco. Our analysis includes the impact of spatial resolution on hotspot identification, temporal effects in crime spatial patterns, and relationships between various crime categories. In this work, crime prediction is viewed as a classification problem. When predictions for a particular category are made, a binary classification-based model is framed, and when all categories are considered for analysis, a multiclass model is formulated. The proposed crime-prediction model (HotBlock) utilizes spatiotemporal analysis for predicting crime in a fixed spatial region over a period of time. It is robust under variation of model parameters. HotBlock's results are compared with baseline real-world crime datasets. It is found that the proposed model outperforms the standard DeepCrime model in most cases.
해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.
This study investigates the effects of the spatial elements of the mulit-purpose commercial complex on visitors' circulation pattern and wayfinding by employing method of space syntax, observation, and interview survey. Two commercial complexes were investigated; Techno-mart represented a vertical type and COEX mall rendered a horizontal one. Analysis of the spatial elements using space-syntax method provided a base line for comparing analyses by the two other methods. Analysis of the interview additionally survey identified the factors affecting wayfinding behavior and contributing satisfaction. The findings suggest that level of the effects of the spatial configuration on visitors' circulation pattern is greater in Techno-mart(vertically oriented) than COEX(horizontally). In COEX, for instance, specific route that connects sub-way station and cinema complex carries far more traffic than main route, even though the main route indicates higher degree of integration of spatial configuration. Similar with observation, the degree of integration is corresponding with the satisfaction and easiness of wayfinding behavior In COEX, specific place and feature seem to have more effects on visitors' wayfinding behavior and circulation pattern than the level of integration of spatial configuration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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