This study discusses an effort to build a model to link normalized difference vegetation indices (NDVI) and socio-economic indicators derived from village survey (1990, 1993, 1996, and 2000) statistical data in Bekasi, West Java, Indonesia. Socio-economics indicators of sub-district level, in this study the number of agricultural households (AH), are aggregated from village level data. NDVI from Landsat-TM resolution data (1989 and 1997) are computed to detect land use/land cover (LULC) dynamics in the sub-district areas. Attention is mainly paid on the examination of agricultural land cover changing in the sub-district level. NDVI measurements might be used to predict AH dynamics as showed by computed linear regression models.
The purpose of this study is to evaluate the hydrological impact due to temporal land cover change urbanization of Anseong-cheon watershed $(585.09km^2)$. WMS (Watershed Modeling System) HEC-1 was adopted, and burned DEM with $200{\times}200m$ resolution and soil map reclassified by hydrologic soil groups were prepared. Land cover for 1985, 1990, 1995 and 2000 were classified by maximum likelihood method, using Landsat MSS and TM imageries. Calibration and verification of HEC-1 were conducted using 4 storm events. Peak flow at Pyeong taek station increased $25.9m^3/sec$ during the past 15 years due to paddy and forest decrease. Streamflow impact by just paddy area decrease and forest area decrease were also analysed keeping watershed CN values unchanged of the given year, respectively.
본 논문은 REDD(Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation, 개발도상국의 산림파괴 및 산림황폐화 방지를 통한 온실가스 감축) 기준선 설정시 토지이용변화 예측모형 적용의 한계점을 지적한다. REDD는 산림을 보호하는 대가로 탄소배출권을 생성하고 이를 거래하는 내용이 골자를 이루는 국제환경보전 정책이다. 탄소배출권의 규모는 기준선(reference level)에 근거해 정해지는데, '기준선'이란 산림파괴 패턴이 현상태 그대로 유지될 경우 미래에 발생할 탄소배출량을 의미한다. 본 논문에서는 토지이용변화 예측모형인 Geographic Emission Benchmark(GEB)와 GEOMOD의 모델링 결과를 비교하여 공간적 스케일이 변함에 따라 이들의 정확도가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 두 모형을 중국 운남성 시솽반나 열대림 사례에 적용한 결과, GEB가 상대적으로 양적 예측이 더 우수한 것으로 나타났고, GEOMOD는 위치적 예측이 더 정확한 것으로 밝혀졌다. 양적 예측은 몇 헥타르의 산림이 미래에 경작지로 개간이 될 것인가에 대한 결과를 의미하고, 위치적 예측은 그 개간이 어디에서 일어날 것인가에 대한 결과를 가리킨다. 또한, 위치적 예측이 다소 부정확하더라도 양적인 예측이 우수하면 전반적으로 특정 모형이 우수한 결과를 나타낼 수 있는 것으로 나타났다. 이는 REDD 기준선 설정시 양적 예측과 위치적 예측이 모두 중요한 만큼 다양한 조건 하에서의 정확도 변이를 고려하여 신중하게 토지이용변화 예측모형 적용해야지만 정확한 기준선을 설정할 수 있음을 시사한다.
본 논문은 토지 이용 변화를 예측하는 계량 모형의 정확도 평가에 필수적인 통계량인 성능 지수를 심도 있게 이해하는 것을 목적으로 한다. 이 통계량은 기존의 토지 이용 변화 연구에서 소개된 예측 모형의 정확도를 평가하는 다른 통계량들 (예: 카파 통계량)의 단점을 보완하여 만들어진 것이나, 이 또한 계량 모형의 예측력을 명확하게 평가하고 해석하기에는 제한적이다. 본 논문에서는 성능 지수의 보다 명확한 해석을 위해서 결과물의 공간해상도를 고정해야 함을 밝히고, 그 특정 공간해상도를 "성능 해상도"라 정의한다. 성능 해상도는 예측오류가 현격하게 줄어들면서 계량모형의 예측력이 증가하는 시점의 공간해상도를 일컫는다. 따라서 토지 이용 변화 예측 모형의 예측력을 정확하게 평가하기 위해 두 통계량, 즉 성능 지수와 성능 해상도를 함께 이용할 것을 제안한다.
Extreme rainfall will become intense due to climate change, increasing inundation risk to agricultural land. Hydrological and hydraulic simulations for the entire watershed were conducted to analyze the impact of climate change. Rainfall data was collected based on past weather observation and SSP (Shared Socio-economic Pathway)5-8.5 climate change scenarios. Simulation for flood volume, reservoir operation, river level, and inundation of agricultural land was conducted through K-HAS (KRC Hydraulics & Hydrology Analysis System) and HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center - River Analysis System). Various scenarios were selected, encompassing different periods of rainfall data, including the observed period (1973-2022), near-term future (2021-2050), mid-term future (2051-2080), and long-term future (2081-2100), in addition to probabilistic precipitation events with return periods of 20 years and 100 years. The inundation area of the Aho-Buin district was visualized through GIS (Geographic Information System) based on the results of the flooding analysis. The probabilistic precipitation of climate change scenarios was calculated higher than that of past observations, which affected the increase in reservoir inflow, river level, inundation time, and inundation area. The inundation area and inundation time were higher in the 100-year frequency. Inundation risk was high in the order of long-term future, near-term future, mid-term future, and observed period. It was also shown that the Aho and Buin districts were vulnerable to inundation. These results are expected to be used as fundamental data for assessing the risk of flooding for agricultural land and downstream watersheds under climate change, guiding drainage improvement projects, and making flood risk maps.
The authors' previous study found an interannual covariability between actual evapotranspiration (ET) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) over northern Asia. This result suggested that vegetation controls interannual variation in ET. In this prior study, NDVI data from the Pathfinder AVHRR Land (PAL) dataset were analyzed. However, studies of NDVI interannual change are subject to uncertainty, because NDVI data often contain errors associated with sensor- and atmosphere-related effects. This study is aimed toward reducing this uncertainty by employing NDVI dataset, from the Global Inventory Monitoring and Modeling Studies (GIMMS) group, in addition to PAL. The analysis was carried out for the northern Asia region from 1982 to 2000. 19-year interannual change in PAL-NDVI and GIMMS-NDVI were both compared with interannual change in model-assimilated ET. Although the correlation coefficient between GIMMS-NDVI and ET is slightly less than for PAL-NDVI and ET, for both NDVI datasets the annual maximum correlation with ET occurs in June, which is near the central period of the growing season. A significant positive correlation between GIMMS-NDVI and ET was observed over most of the vegetated land area in June as well as PAL-NDVI and ET. These results reinforce the authors' prior research that indicates the control of interannual change in ET is dominated by interannual change in vegetation activity.
도시화는 토지 이용과 토지 피복에 많은 변화를 가져오며 토지 이용의 변화는 도시확장과 밀접한 관계를 가지게 된다. 위성영상을 이용하여 도시화에 관한 주제도를 제작하는 것은 토지 이용의 변화에 관한 분석과 자료 제작에 있어서 중요한 방법 중의 하나이다. 과거의 위성영상은 도시정보를 얻을 수 있는 유용한 정보이며 CORONA는 1960년부터 1972년 사이에 운용된 미국의 고해상도 첩보위성영상으로 1995년 일반에 공개가 되었다. 그러나 코로나 위성영상은 파노라마 방식으로 촬영되었기 때문에 여러 가지 형태의 왜곡이 영상에 존재한다. 본 논문에서는 영상의 왜곡을 보정하여 공선조건식을 이용하는 수학적인 모델을 제안하였다. 기하보정 후 서울시 모자이크 영상을 제작하였으며 1972년 CORONA 영상과 1995년 SPOT 영상에 GLCM 기법과 육안판독을 이용하여 도시경계를 추출함으로서 서울시의 변화모습을 정량적으로 관찰할 수 있었다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.3-8
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1998
Using GIS and socio-economical data the relationship between human activities and global environmental change Is Analysed from the view point of food productivity and CO2 emission. Under the assumption that the population problem, the food problem and global warming due to energy consumption can be stabilized through managing land use, impacts of human activities such as consumption of food, energy and timber on global environment changes, and global population capacity are Analysed using developed system dynamics model in the research. In the model the world is divided into two groups: OECD countries and the others. Used global land use data set Is land cover map derived from satellite data, and potential distribution of arable land is estimated by the method of Clamor and Solomon which takes into consideration spatial distribution of climate data such as precipitation and evapotranspiration. In addition, impacts of CO2 emission from human activities on food production through global warming are included in the model as a feedback. The results of the analysis for BaU scenario and Toronto Conference scenario are similar to the results of existing models. From the result of this study, the human habitability in 2020 is 8 billion people, and CO2 emission in 2020 based on BaU Scenario and on Toronto Scenario is 1.7 and 1.2 times more than the 1986's respectively. Improving spatial resolution of the model by using global data to distribute the environmental variables and sauce-economical indices is left for further studies.
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.
공공건설 공사 계획단계에서 편입되는 개인 사유 재산에 대한 보상문제는 민감한 사항으로 매우 중요하다 특히, 댐건설공사는 계획면이 저수면이므로 타 공사시의 토지보상과는 달리 저수고의 변화에 따라 수몰면적이 달라지고 사업계획이 공식 발표되게 되면 보상가의 상승을 목적으로 공사지역내의 토지이용에 인위적인 변화와 민원이 발생하기 때문에 더욱 합리적인 계획이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 합리적으로 해결하고 신속한 보상업무를 위해 항공사진에 기반을 둔 정사영상의 활용방안을 모색하였다. 항공사진은 토지이용 변화를 위한 판독자료로써 사용하였으며 이를 이용하여 정사영상을 제작하였다 또한 정사영상을 수치지적도 및 수치지형도와 중첩하여 기간 별 지번에 대한 토지이용의 변화여부 파악과 계획 저수고에 따른 편입용지를 분석하였으며 경관분석을 위해 계획수면에 해당하는 유역 모델링 및 3차원 시뮬레이션도 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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