• 대한지리학회지
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• 제45권4호
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• pp.502-520
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• 2010

이 연구의 주된 목적은 공간 클러스터의 범역을 설정하는 GIS-기반 방법론을 개발하는 것이다. 주요 과제는 지리적 경계 분석과 LISA-기반 클러스터 탐지에 대한 기존 방법론을 비교 검토함으로써 진일보한 방법론을 고안하고, 그것을 실행하는 GIS-기반 프로그램을 개발하는 것이다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기존 방법론을 검토한 결과, LISA를 이용한 AMOEBA 기법이 가장 타당한 것으로 판단되었다. 둘째, 수정 AMOEBA 기법의 알고리즘을 확립했으며 실행 소프트웨어를 상용 GIS 프로그램의 확장 기능형태로 개발하였다. 셋째, 수정 AMOEBA 기법을 실험 데이터와 실 데이터에 적용한 결과 제안된 기법의 유용성이 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권1호
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• pp.57-81
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• 2019

Satellite images can be integrated into a crop model to strengthen the advantages of each technique for crop monitoring and to compensate for weaknesses of each other, which can be systematically applied for monitoring inaccessible croplands. The objective of this study was to outline the productivity of paddy rice based on simulation of the yield of all paddy fields in North Korea, using a grid crop model combined with optical satellite imagery. The grid GRAMI-rice model was used to simulate paddy rice yields for inaccessible North Korea based on the bidirectional reflectance distribution function-adjusted vegetation indices (VIs) and the solar insolation. VIs and solar insolation for the model simulation were obtained from the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) and the Meteorological Imager (MI) sensors of the Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS). Reanalysis data of air temperature were achieved from the Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS). Study results showed that the yields of paddy rice were reproduced with a statistically significant range of accuracy. The regional characteristics of crops for all of the sites in North Korea were successfully defined into four clusters through a spatial analysis using the K-means clustering approach. The current study has demonstrated the potential effectiveness of characterization of crop productivity based on incorporation of a crop model with satellite images, which is a proven consistent technique for monitoring of crop productivity in inaccessible regions.