This study proved if the high resolution satellite imagery of IKONOS is suitable for preparing digital forest cover map. Three methods, the pixel based classification with maximum likelihood (PML), the segment based classification with majority principle(SMP), and the segment based classification with maximum likelihood(SML), were applied to classify and delimitate forest cover of IKONOS imagery taken in May 2000 in a forested area in the central Korea. The segment-based classification was more suitable for classifying and deliminating forest cover in Korea using IKONOS imagery. The digital forest cover map in which each class is delimitated in the form of a polygon can be prepared on the basis of the segment-based classification.
본 산림항공사진 영상판독시스템 개발은 기존의 아날로그 방식의 제작과정을 개선하기 위해 제작 기반 기술 및 작업공정을 최적화하여 임상도 제작의 정확성과 효율성을 높이는데 그 목적이 있다. 이를 위해 시스템 구축에 필요한 수치임상도, 항공사진, 수치지형도 등의 DB 모델을 설계하고 검색 엔진, 화면제어, 입체 판독 모드 전환, 편집 도구, 출력 레이아웃 자동 설정 등의 기능과 연동될 수 있도록 인터페이스를 간결하게 구성하였다. 이를 바탕으로 표준화된 방법론을 제시함으로서 각종 수치주제도를 제작하는데 응용 및 확장할 수 있으며, 의사 결정 활용 및 신속한 산림자원정보를 전달할 수 있을 것으로 기대된다.
1996년 수치임상도가 구축된 이래로 방대한 분량의 수치임상도가 유통되고 있으나 제작 시기, 현지조사 시기, 항공사진 촬영 시기, 품질 정보 등의 메타데이터가 함께 제공되지 않아 효율적인 정보 활용에 어려움이 있었다. 수치임상도에 대한 이해를 높이고 향후 온라인 환경에서 효율적인 검색과 유통을 지원하기 위해 국가표준을 준수하는 메타데이터가 필요하다. 본 연구에서는 NGIS 표준인 지리정보 관리용 메타데이터 표준(TTAS.IS-19115)을 기반으로 총 10개의 패키지 및 50개 항목으로 구성된 수치임상도 표준 메타데이터를 설계하였다. 수치임상도 메타데이터를 표준구조에 맞춰 손쉽게 구현할 수 있도록 메타데이터 저작도구를 개발하였으며 수치임상도 사용자 편의성을 고려한 메타데이터 뷰어를 함께 개발하여 수치임상도 배포 시 제공할 수 있게 하였다. 본 연구는 산림GIS 분야 최초로 NGIS 표준을 준수하는 메타데이터를 설계한 것으로 수치임상도의 효율적인 활용을 도모하고 향후 타 산림 주제도의 메타데이터 작성 시 유용한 정보가 될 수 있으리라 기대된다.
본 프로그램 개발의 목적은 기존의 아날로그 형태의 제작과정 및 공정 그리고 방대한 자료 관리의 문제점들을 해결하기 위해 SDE(spatial database engine) 라는 공간DB엔진을 이용하여 대량의 임상도를 운영 관리하는데 있다. 이를 위해 공간DB검색, 작업내용 및 진도파악, 인접 도엽간 검정/편집, 완료 도엽의 승인 및 반려 기능 등을 구현하여 일관된 운영 관리 표준화 공정을 확립하였다. 향후 본 프로그램을 활용하여 효율적인 임상도 제작과 대량의 임상도 보급이 가능할 것이며, 이에 따른 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
This study was performed to prove if the high resolution satellite imagery of IKONOS is suitable for preparing digital vegetation map which is becoming increasingly important in ecological science. Seven classes for forest area and five classes for non-forest area were taken for classification. Three methods, such as the pixel based classification, the segment based classification with majority principle, and the segment based classification with maximum likelihood, were applied to classify IKONOS imagery taken in April 2000. As a whole, the segment based classification shows better performance in classifying the high resolution satellite imagery of IKONOS. Through the comparison of accuracies and kappa values of the above 3 classification methods, the segment based classification with maximum likelihood was proved to be the best suitable for preparing the vegetation map with the help of IKONOS imagery. This is true not only from the viewpoint of accuracy, but also for the purpose of preparing a polygon based vegetation map. On the basis of the segment based classification with the maximum likelihood, a digital vegetation map in which each vegetation class is delimitated in the form of a polygon could be prepared.
토지피복도는 도시의 확장과 개발에 있어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 태화강 수계지역을 중심으로 멀티센서 정보를 이용하여 시계열적 토지피복 변화량을 분석하였다. 정확도가 높은 항공 초분광 영상을 적용하기 위하여 지상분광 스펙트럼과의 패턴을 검토하고, 시계열 수치지형도와 비교하였다. 초분광 영상은 13개의 토지피복 등급을 설정하였고, 시계열 수치지형도는 7개, 그리고 수계지역을 중심으로는 각각 5~6개 등급으로 분류하여 분석하였다. 1990년대에서 2010년까지 수치지형도의 토지피복 변화량 분석결과 산림지역이 빠르게 감소하고 농경 및 초지가 도시화되고 있는 것을 알 수 있었다. 초분광 영상을 통한 수계지역(500m 설정)의 토지피복변화(2010~2019)는 농업, 산림, 초지가 각각 1.4㎢, 1.0㎢, 0.8㎢가 시가지화 건조지역으로 변화되었으며 태화강 수계를 중심으로 도시화가 가속화되고 있음을 알 수 있었다. 최근 고정밀 위성영상과 항공 초분광 영상을 이용하여 토지피복도 제작에 대한 연구가 많이 이루어지고 있기 때문에 더욱 세분화되고 정밀한 토지피복도를 제작하여 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Various matching methods have been introduced by investigators to improve digital elevation model (DEM) accuracy of satellite imagery. This study proposed an area-based matching method according to land cover property using correlation coefficient of pixel brightness value between the two images for DEM generation from IKONOS stereo imagery. For this, matching line (where "matching line" implies straight line that is approximated to complex nonlinear epipolar geometry) is established by exterior orientation parameters to minimize search area. The matching is carried out based on this line. Land cover classes are divided off into water, urban land, forest and agricultural land. Matching size is selected using a correlation-coefficient image in the four areas. The selected sizes are $81{\times}81$ pixels window, $21{\times}21$ pixels window, $119{\times}119$ pixels window and $51{\times}51$ pixels window in the water area, urban land, forest land and agricultural land, respectively. And hence, DEM is generated from IKONOS stereo imagery using the selected matching sizes and land cover map on the four types.
다양한 산림 정보 중 수관 밀도는 단위면적 당 수관점유 면적의 비율로 정의되며, 다양한 분야에 활용되는 중요한 정보이다. 기존의 측정 방법들은 항공사진 판독 또는 현지 조사를 통해 이루어졌다. 이로 인하여 수관 밀도를 측정함에 있어 시간적/인적/경제적 자원의 소모가 크고, 판독자의 주관 및 경험이 반영되어 자료 제작의 일관성이 부족하다. 따라서 본 연구에서는 KOMPSAT-2 고해상도 위성영상을 이용하여 국내 산림 지역의 수관 밀도를 추정하였다. 고해상도 위성영상에 적합한 영역 기반의 수관 밀도를 추정하기 위해 영상 분할 기법과 임분 경계 정보를 이용하여 산림 내부를 일정 영역으로 구분하고, 판별 분석 기법과 산림 비율 기법을 통해 구분된 영역의 수관 밀도를 추정하였다. 현장 조사 및 영상 판독을 통해 구축한 참조자료와 비교해본 결과 판별 분석 기법은 약 60%, 산림비율 기법은 약 85%의 정확도를 보였다. 연구 결과와 수치 임상도의 비교를 통해 갱신이 필요한 후보지 추출 가능성을 확인하였다.
기존에 제작된 주제도는 중 저해상도 위성영상 기반으로 제작이 이루어져 위치정확도 및 표현되는 주제 정보의 정밀도가 낮다는 단점이 있다. 최근 촬영되고 있는 디지털항공사진영상은 흑백 및 컬러영역의 밴드와 산림판독이 가능한 근적외선 영역 밴드의 촬영이 가능하며, 고해상도 영상을 획득할 수 있어 정밀한 토지피복분류의 수행이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 논문에서는 디지털항공사진영상을 이용한 객체기반 토지피복분류 가능성 타진과 디지털항공사진영상의 활용성 제시를 위하여 동일한 지역의 GSD 0.12m급 디지털항공사진영상과 GSD 1m급 IKONOS 위성영상으로 객체기반 토지피복분류를 수행하였으며, 정사영상과 기존 중분류 토지피복도의 정성적 분석을 수행하였다. 또한, TTA(Training and Test Area) Mask를 생성하여 분류정확도를 분석하였으며, 영상을 대상으로 스크린디지타이징을 수행하여 분류면적의 비교를 통한 정확도를 분석하였다. 분석결과 디지털항공사진을 이용한 토지피복도 제작이 가능하였으며, 위성영상에 비해 세밀한 분류가 가능하였다.
최근 픽셀기반분류보다 더 많은 정보를 이용할 수 있는 객체기반에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서, 본 연구는 인제군 Demilitarized Zone(DMZ)지역 일원을 대상으로 객체기반 분류기법을 이용한 토지피복분류를 실시하였다. 분류항목은 환경부 기준의 대분류 항목 7개, 중분류 항목 13개로 선정하였고, 사용된 인자는 분광 값의 평균과 표준편차, Grey Level Co-occurrence Matrix(GLCM)의 Homogeneity를 사용하여 감독분류방법 중 최근린기법을 이용하여 계층적 토지피복도를 구축하였다. 구축된 토지피복도를 이용하여 남방한계선으로부터의 거리와 Digital elevation model(DEM)을 통해 지형특성에 따른 분류항목 별 분포 특성을 분석하였다. 객체기반 분류를 위한 최적 가중치는 Scale 72, Shape 0.2. Color 0.8, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였고, 가중치 선정과정에서 Scale, Shape, Color가 가장 많은 영향을 주었다. 대분류 토지피복분류는 산림, 초지, 시가지의 순으로 각각 약 92%, 약 5%, 약 2%였으며, 중분류 토지피복분류는 활엽수림, 혼효림, 침엽수림의 순으로 각각 약 44%, 약 42%, 약 6% 순으로 분포하였다. 토지피복형태에 따른 분포특성을 보면, 남방한계선으로부터 2km이내의 지역에서 공공시설 지역과 도로의 이용이 높았으며, 남방한계선 6km이상의 지역에서는 논과 밭, 나지의 형태가 많았다. 산림은 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이상의 지역에서는 면적분포가 높았고, 농업지역과 나지, 초지는 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이하의 지역에서 면적분포가 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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