A radiometric correction method is developed to apply multi-temporal KOMPSAT-1 EOC satellite images for the detection of land-cover changes b\ulcorner recognizing changes in reflection pattern. Radiometric correction was carried out to eliminate the atmospheric effects that could interfere with the image properly of the satellite data acquired at different multi-times. Four invariant features of water, sand, paved road, and roofs of building are selected and a linear regression relationship among the control set images is used as a correction scheme. It is found that the utilization of panchromatic multi-temporal imagery requires the radiometric scene standardization process to correct radiometric errors that include atmospheric effects and digital image processing errors. Land-cover with specific change pattern such as paddy field is extracted by seasonal change recognition process.
This study investigates to detect sea surface temperature (SST) and land cover change after tide embankment construction using Landsat Thematic Mapper (TM) thermal infrared (TIR) band data at Shihwa Lake and surrounding area. SST measurement is important for studies of both the structure of the ocean and as the thermal boundary between the ocean and the atmosphere. The TIR band of TM images can be used to detect SST change whose shoreline is complicated and narrow like the study site. The purpose of this study is to estimate SST and land cover change at Shihwa Lake and surrounding area.
최근 인구집중으로 인한 도시개발 및 사회기반 시설의 확충 등의 인위적 현상과 지구온난화 및 가뭄, 홍수, 산불 등 자연적 현상 등 다양한 요인으로 인해 토지피복 변화가 발생하고 있다. 이러한 토지피복변화의 원인과 영향, 그리고 탐지방법에 대한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 기존 연구들은 대부분 주어진 임계치를 기준으로 '변화' 또는 '무변화'의 양분된 결과를 도출한다. 따라서 본 연구에서는 확률에 기초하여 공간자기상관과 핫스팟 탐지를 결합한 변화탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 기존의 핫스팟 탐지 알고리즘인 AMOEBA(A Multidirectional Optimal Ecotope-Based Algorithm)에서 나타나는 과다탐지의 경향을 개선하여 핵심적인 토지피복 변화의 핫스팟을 탐지하는 AMOEBA-CH(core hotspot)를 개발 및 적용하였다. 본 연구에서는 토지피복 변화의 확률과 공간자기상관에 기초한 픽셀 간의 공간적 상호작용을 고려하였으며, AMOEBA-CH의 인접-우세 모형을 통해 토지피복 변화의 핵심적인 핫스팟을 탐지하고자 한다. 본 연구에서 제시한 방법의 가용성을 테스트하기 위해 남한지역의 2000년과 2008년의 NDVI자료를 이용하여 토지피복 변화의 핫스팟 탐지를 수행하였다.
본 연구에서는 미얀마 내 Mandalay, Magway 지역에 대해 Landsat 4-5 TM 위성영상을 이용하여 토지피복 변화와 식생온도조건지수(Vegetation Temperature Condition Index; VTCI)의 관계를 분석함으로써, 미얀마 토지피복 변화와 건조 정도의 관계를 밝히고자 하였다. 토지피복 변화를 분석한 결과, 연구 대상 지역에서 산림은 감소하는 것으로 나타난 반면, 주거지와 농경지의 면적은 증가하였다. VTCI 분석을 수행한 결과, (a)지역에서는 매우 건조한 지역의 면적이 점차 감소하고, 건조한 지역 및 보통, 습윤한 지역의 면적이 증가하여 건조의 정도가 다소 감소되는 것으로 나타났다. (b)지역 또한 매우 건조한 지역의 면적이 증가하여 건조 정도가 심각해지는 것을 파악할 수 있었다. VTCI와 토지피복 변화의 관계 분석결과는 두 지역의 매우 건조한 지역에서 산림 및 주거지의 농경지로의 변화 비율이 비교적 높게 나타나고, 변화된 지역의 VTCI 평균이 감소하여 토지피복의 변화와 건조 정도의 변화의 관련성을 찾을 수 있었으며, 건조지역이 점차 증가하고 있음을 확인하였다.
본 연구는 2007년과 2014년 국가토지피복지도에 따른 토양유실량을 평가하기 위해 GIS와 토양유실공식(USLE)을 활용하였다. 토양유실량의 공간분포를 추정하기 위해 USLE 모델의 토지피복변화와 식생인자를 적용하였다. 하지만, 토양유실량은 토지피복지도의 적용방법과 연산과정에 따라 서로 다른 결과가 나타났다. 본 연구에서는 USLE 모델을 적용하기 위해서 환경부의 식생인자와 토지피복지도를 적용하여 2014년 강원도 내린천 유역의 인제스터디움 개발지역 토양유실량 발생을 비교하였다. 연구지역의 토양유실량 산정을 위해 토지피복도, 지형도, 토양도 그리고 강수량 등의 자료들을 사용하였다. 토지피복의 변화는 중분류와 세분류 지도에 의해 평가되었고, 토양유실량은 최대 두 배의 차이가 나타났다.
본 연구는 대구시를 사례로 셀룰라 오토마타-마르코프(Cellular Automata: CA-Markov) 모형을 활용하여 개발제한구역 유지 및 해제 시나리오별 2020년의 녹지를 예측하고, 토지피복 변화탐지기법 및 공간메트릭스를 이용하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 먼저, 마르코프 체인(Markov chain) 모형을 이용하여 1998년과 2009년의 환경부 토지피복도에 기초한 토지피복변화의 전이확률을 도출하였다. 마르코프 전이확률을 보다 현실에 가깝게 보정하기 위하여 대구시 녹지의 공간적 변화에 영향을 주는 제약요인을 선정하여 다기준 평가(Multi-Criteria Evaluation: MCE)를 통해 적합성 지도(suitability map)를 제작하였다. 최종적으로 마르코프 전이확률과 적합성 지도를 셀룰라 오토마타 모형과 결합한 CA-Markov 모형을 적용하여 개발제한구역의 해제 유무에 따른 두 가지 시나리오에 기반을 두고 2020년의 토지피복을 예측하였다. 모형의 타당성은 2009년의 예측된 토지피복도와 2009년의 실제 토지피복도를 비교하여 산출된 Kappa 계수로 검증하였다. 예측된 토지피복 가운데 녹지만을 대상으로 녹지피복변화를 탐지하고 이동창 샘플링을 적용한 공간메트릭스를 산출하여 2009년과 2020년간 녹지의 공간적 변화를 분석하였다. 분석결과에 따르면, 현재의 도시화 추세가 지속되고 개발제한구역이 유지되는 경우, 달성군, 달서구의 성서, 동구의 안심, 북구의 칠곡 등과 같은 교외 지역에서 2020년에 녹지의 파편화(fragmentation) 현상이 뚜렷하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 개발제한구역이 해제되는 경우, 개발제한구역 경계 주변부에서 녹지의 파편화가 나타나는 것을 알 수 있었다. 따라서 미래 대구시의 지속가능한 녹지관리를 위해서는 이러한 공간적 변화 양상을 충분히 고려하여 체계적인 모니터링을 실시할 필요가 있다.
영상은 어떤 현상이나 대상물의 종류와 현상조건에 대한 정보를 포함하고 있는 화소값으로 구성되며, 화소값은 전처리 과정인 기하보정으로 변화된다. 이러한 화소값의 변화는 토지피복 분류 결과에 영향을 미친다. 본 논문에서는 기하보정으로 재구성된 영상을 이용하여 토지피복 분류를 함으로서 재배열의 영향을 알고자 한다. 연구대상 지역은 북한강 수계 중에서 가장 다양한 피복형태를 가지고 있는 춘천시를 중심으로 하는 춘천유역을 선정하였고, 전처리과정에서 재배열된 RESTEC 데이타가 이용되었다. 토지피복 분류는 최대우도법을 사용하여 LEVEL I 수준인 여섯개의 분류항목으로 분류되었다. 본 연구에서 두 가지 방법으로 재배열된 영상을 이용하여 토지피복 분류를 실시하였다. 각각의 분류항목을 지형도와 비교한 결과 Bilinear Interpolation법이 나지(BARE-LAND)를 제외한 다섯개의 분류항목에서 정확도가 좋았다. 결론적으로 기하보정의 영상 재배열은 어떤 분류항목에 중점을 두고 분류를 행하느냐에 따라서 재배열 방법을 선택해야 하며 논과 밭의 경우와 같은 분류항목간의 혼돈은 사계절 영상을 이용하면 더욱 더 정확하게 분류할 수 있을 것이다.
본 연구는 국내 생태분야 리스크 평가 및 적응대책 수립의 공간적 기준이 될 수 있는 생태계 유형분류방안 검토를 목적으로 하였다. 이를 위해, 생태분야 기후변화 리스크 평가와 적응대책의 특징, 국내외 리스크 평가에서 적용하는 생태계/서식지 유형분류 현황 및 관련 데이터를 조사하였다. 영국을 비롯하여 유럽 등지에서 일반적으로 생물종다양성 및 생태계서비스 평가를 위한 공간정보DB로 토지피복분류가 널리 활용되고 있음에 착안하여, 국내 토지피복분류의 적용성을 정량적으로 검토하였다. 그 결과, 기후변화 리스크 평가 및 적응대책 수립을 위한 생태계 유형분류 시 현재 국내 대분류 토지피복 체계만으로는 분류군별 서식 경향성을 거의 알 수 없기에 대분류를 그대로 적용하는 것은 한계가 있을 것으로 생각된다. 우리나라 국토 피복 전반을 차지하는 산림 생태계(62.3%) 및 농경지 생태계(25.0%) 유형의 세분화와 함께, 국토대비 면적은 작지만 다양한 분류군이 서식하는 습지생태계(2.9%), 특수 분류군이 서식하는 연안(0.4%) 및 해양생태계(0.6%), 도시생태계(6.1%)에 대한 분류가 고려되어야 한다. 추후 산림, 농경지 피복분류에 있어 중분류 체계 이하의 세분화가 필요하며, 국토 대비 면적에 비해 분류군의 서식지 선호비율이 높은 내륙습지, 해양/해안 서식지, 도시와 자연생태계의 전이지역 등에 대한 반영 역시 필요할 것으로 생각된다.
본 연구는 도서에 대한 휴양과 안보 등 도서산림기능 발굴 및 지속적인 유지보전을 위하여 남한지역도서의 2000년과 2020년의 Globeland30 토지피복자료 분석을 통해 도서지역 토지피복의 구성 및 변화형태를 추적하고 도서산림의 이해를 위한 공간정보를 제공하고자 했다. 각 년도 별 토지피복분포와 격자 기반의 토지피복변화 분석을 수행했고 그 결과, 2000년 대비 2020년에는 농경지와 초지가 각각 7.6%, 1.7% 감소한 반면 산림과 인공지가 각각 5.7%, 3.2% 증가했고 도서산림은 20년 동안 전체 도서면적의 42.2% 인 157,246 ha가 유지되었다. 또한 농경지와 인공지가 존재하지 않는 도서 중 1 ha 이상 초지가 산림으로 변하는 262 개 도서와 산림이 초지로 변하는 421 개 도서를 관측하여 천이와 교란에 대한 잠재적 정보를 갖는 683 개 도서를 확인했다. 인공지의 유입이 확인된 22개 도서에서는 주로 농경지가 인공지로 전환되었다. 해당 도서 면적의 42.2%를 차지하는 산림이 초지로 변하고 27.8%의 농경지와 초지가 산림으로 변했다. 거주환경개선 및 사회기반시설 확충 등 인공지의 유입은 개발지역에 국한되지 않고 정주환경 개선을 위한 산림 파괴와 조경, 농경지의 개발 및 휴경화 등 주변부까지 토지피복의 변화를 수반하는 경우가 확인되었다. 해당 연구 결과는 추후 도서생태연구와 도서산림의 관리방안을 마련하기 위한 기초자료로 높은 활용도를 보일 것으로 판단된다.
본 연구는 LiDAR DEM(Digital Elevation Model)과 다중시기에 촬영된 Landsat 영상을 이용하여 4대강 정비사업이 시행되기 이전 및 이후에 낙동강 유역 내 발생한 토지피복 변화를 탐지 및 분석하기 위하여 수행되었다. 우선 LiDAR DEM으로부터 추출된 제방경계선을 이용하여 하천유역 폴리곤을 생성하고, 하천유역 폴리곤을 이용하여 다중시기에 촬영된 Landsat-5 TM(Thematic Mapper) 영상과 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager) 영상으로부터 4개의 하천유역 영상을 각각 추출하였다. 그리고 영상분류방법을 적용하여 각 하천유역 영상으로부터 하천유역의 주요 토지피복인 하천, 나지, 초지를 각각 분류하였고, 전체 면적에서 각 토지피복이 차지하는 비율을 계산하였다. 다중시기에 촬영된 하천유역 영상으로부터 분류된 각 토지피복의 변화량을 분석한 결과, 4대강 정비사업이 시행되기 이전과 4대강 정비사업이 완공된 이후에는 계절의 변화에 의해 나지와 초지의 면적은 큰 폭으로 변화하였으나, 하천의 면적은 큰 변화가 없었다. 반면에 4대강 정비사업 전후로, 낙동강 유역 내 저수량의 증가로 인해 하천의 면적이 큰 폭으로 증가하였다. 본 논문은 LiDAR DEM과 4대강 정비사업 이전과 이후에 촬영된 위성영상들을 이용하여 4대강 정비사업으로 인해 발생한 하천 유역 내 토지피복 변화를 탐지할 수 있는 효과적인 방법을 제시하였다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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