While utilizing high resolution satellite image for land use classification has been popularized, object-oriented classification has been adapted as an affordable classification method rather than conventional statistical classification. The aim of this study is to extract the paddy field area using object-oriented classification with time series NDVI from high-resolution satellite images, and the RapidEye satellite images of Jaeryung-gun in North Korea were used. For the implementation of object-oriented classification, creating objects by setting of scale and color factors was conducted, then 3 different land use categories including paddy field, forest and water bodies were extracted from the objects applying the variation of time-series NDVI. The unclassified objects which were not involved into the previous extraction classified into 6 categories using unsupervised classification by clustering analysis. Finally, the unsuitable paddy field area were assorted from the topographic factors such as elevation and slope. As the results, about 33.6 % of the total area (32313.1 ha) were classified to the paddy field (10847.9 ha) and 851.0 ha was classified to the unsuitable paddy field based on the topographic factors. The user accuracy of paddy field classification was calculated to 83.3 %, and among those, about 60.0 % of total paddy fields were classified from the time-series NDVI before the unsupervised classification. Other land covers were classified as to upland(5255.2 ha), forest (10961.0 ha), residential area and bare land (3309.6 ha), and lake and river (1784.4 ha) from this object-oriented classification.
본 논문에서는 SPOT 5호 HRG 스테레오 영상을 이용하여 수치표고모형을 생성하기 위한 사진측량학적 처리과정을 제시하고 수치표고모형 생성을 위한 HRG supermode 영상의 정확도 잠재성을 평가하고자 하였다. 센서모델링을 위하여 광속조정을 행한 후 에피폴라 영상재배열과 영상정합 과정 등을 통하여 수치표면모형을 생성하였다. HRG 영상으로부터 추출된 DEM 성과를 축척 1:5000의 수치지형도로부터 추출된 기준 DEM과 여러 시험구간 상에서 비교하였다. 전체구간 중 5m 미만의 DEM 오차를 나타내는 부분의 비율은 53.8%이었고, 5m를 초과하는 오차부분은 구름, 수역, 건물 등에 의한 영향을 받는 것으로 확인되어 이러한 지역을 제외하고 평가한 정확도는 약 2.5m의 RMSE를 나타내었다. 아울러 추출된 수치표면모형(DSM)을 사용하여 3차원 건물모델과 대상지역 전체의 3차원 가시화 모델을 작성하였다.
유역의 지형특성에 근거를 두고 유출기여면적의 변화를 고려한 분포형 모형인 TOPMODEL을 이용하여 홍수유출해석에 대한 적용성을 연구하였다. 건설교통부에서 설치운영중인 위천대표시험유역의 소유역인 동곡 및 고로지점을 분석대상유역으로 선정하였으며, 1/25,000 지형도를 이용하여 수치고도지도를 작성하였고 지형인자분석은 지리정보 시스템 도구인 Arc/Info를 이용하였다. 두 소유역의 지형상수가 서로 비슷하였고 각 연도별 동일호우사상에 대한 모형매개변수도 서로 유사한 특성을 나타내었다. TOPMODEL을 이용한 홍수유출에 대한 첨두유량의 모의 결과는 관측치와 비교할 때 그 재현성이 매우 우수하였다. 격자의 크기별로 유역을 분할하고 그에 따른 첨두유량과 발생시각의 변화를 동곡소유역은 100,120,240m, 고로유역은 120,200,360m 격자로서 분석한 결과 두 유역 모두 격자 크기의 증가에 따라 첨두유량은 증가하고 발생시각은 격자의 크기와 관계없이 일정한 것으로 나타났다.
국내 대부분의 댐저수지는 완공후 운영기간이 길어지면서 퇴적물에 대한 관심이 날로 증가하고 있으며 인공 조성된 저수지이므로 일반적으로 유역 면적이 넓다는 특징을 가지고 있다. 이로인해 자연호에 비해 수체의 흐름이 느려지고 유입물이 상당량 퇴적되는 것으로 알려지고 있다. 이에 본 연구에서는 퇴적물의 분포 및 특성을 조사하는 방법 중 음파의 파동을 이용한 퇴적물 탐사기법을 통하여 하상의 정밀 지형조사를 실시하였다. 정확한 퇴적물 산정을 위해 GPS 측량, 저주파 천부지층탐사기 및 고주파 음향측심기의 조합을 통해 데이터를 획득하였으며 이를 바탕으로 하상에 대한 3차원 공간 데이터인 DEM과 DSM을 생성하였다. 또한 본 연구에서는 구축된 하상 지형 데이터를 기반으로 하는 퇴적물 관리 GIS 시스템을 개발하였으며 이를 댐저수지에 축적되어 저수지의 용적 및 수질에 악영향을 미치는 퇴적물의 관리시스템으로 활용하고자 하였다.
위성영상을 이용하여 지형도를 제작하는 새로운 방법으로 레이다 간섭기법이 활발히 연구되고 있다. 레이다 간섭기법은 같은 지역에 대한 두 장의 SAR 영상을 이용하여 고도값을 추출하는 방법으로, 기존의 SPOT과 같은 광학영상에 비하여 날씨나 시간의 제약을 받지 않고 지형정보를 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 레이다 간섭기법을 이용하여 고도값을 추출하는 방법은 처리과정이 복잡하고 기복이 심한 지역에서의 수직위치 정확도가 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 ERS-1과 ERS-2의 tandem 모드 SAR 영상을 사용하여 수치표고모형을 작성한 후 14개의 지상기준점에 대한 수직위치 정확도를 분석한 결과 14.06m의 오차를 보였다. 그러나 항공탑재레이다 시스템의 영상을 사용하여 수치표고 모형을 제작하면 $2{\sim}5m$의 수직위치 정확도를 얻을 수 있으므로 1/10,000이나 1/25,000 축척 지형도의 수정, 갱신에 활용할 수 있으리라 기대된다.
도시계획이나 설계에 있어서 건물에 대한 3차원자료와 건물 경계선에 대한 요구가 증가되고 있으며 본 연구에서는 DSM과 입체 항공사진영상을 이용하여 건물을 추출하는 방법을 제시하였다. DSM은 DEM과 같이 지형에 대한 정보를 갖고 있을 뿐만 아니라 주변 지형보다 높은 지상 시설물, 즉 건물이나 나무에 대한 정보도 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 두 단계 처리과정을 제시하였으며, 첫 번째 과정은 최우추정과 동적 프로그래밍을 이용한 매칭기법에 의해 DSM을 생성하는 것이다. 제시된 영상정합기법은 입체영상간의 시차차를 찾기 위해 비용함수를 이용하였으며, 영상정합문제 해결을 위해 동적 프로그래밍을 이용하였다. 두 번째 과정은 Sobel 연산자에 의해 항공사진영상으로부터 추출된 경계선정보와 DSM을 이용하여 건물 경계를 검출하는 것이다. DSM과 Sobel 연산자에 의한 경계선 정보를 중첩분석 한 결과 건물 경계를 효과적으로 추출 할 수 있었다.
인공위성영상은 적외선 채널을 이용하여 지표에서 복사되는 열을 감지할 수 있기 때문에 이를 이용하여 도심지역의 지표온도와 열섬현상과의 관계를 밝히기 위한 많은 노력이 있어왔다. 그러나 사면향과 경사와 같은 지형인자와 지표온도와의 관계성에 관한 연구는 그동안 다소 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 사면향과 경사와 같은 지형인자의 변화에 따라 지표온도가 어떻게 변화하는지를 Landsat 7 ETM+을 사용하여 연구하였으며 지표에서 발생하는 인본열을 감지할 수 있는 가능성을 평가하였다. 지표의 사면향은 지표온도분포에 중요한 인자로 영향을 주지 않지만, 사면의 기울기는 태양의 고저에 의해 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 위성영상은 지표면과 이루는 각으로 인해 영상에 정확한 지표온도를 기록할 수 없지만, 사면의 기울기 보정을 통해 보정한 결과 평균 지표온도분포 분석에서는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 확인 되었다. 또한 위성영상을 통해 지표발산 인본열 추출의 가능성을 확인하였다.
백두산화산의 재 활동 여부와 관련한 연구가 최근 지구과학자들 사이에서 활발히 진행되고 있다. 그러나 우리나라는 이러한 연구에 직접적으로 참여하기 힘들고 백두산을 현장에서 지속적으로 모니터링하기 힘들다. 본 연구는 백두산 모니터링을 위한 기본 단계로써 SPOT-5 스테레오 위성영상을 이용한 백두산 DEM을 제작하고자 하였다. 제작한 DEM은 현지관측 기준점 없이 제작되었으므로 매우 부정확하다. 따라서 제작 DEM 보정을 위해, SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM을 이용한 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 매칭방법을 제안하였다. 그 결과, SPOT 위성영상으로 제작한 DEM은 SRTM DEM에 비해 더욱 자세한 지형 정보를 제공할 수 있었다. 그리고 보정 전 DEM에 비해 SIFT 방법으로 보정한 DEM이 더 양호한 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 토석류 발생구간의 세부정보 추적을 위해 드론을 활용한 토석류 발생구간에 대한 피해규모를 분석하여 기존 방법의 1/5,000 수치지형도에 의한 조사방법과 GPS 지상측량방법에 의한 방법에 따른 표고, 경사, 면적 등을 비교하여 방법간 정확도를 분석하였다. 연구결과를 종합하면 다음과 같다. 먼저, 표고의 비교에서는 드론영상에 의한 값이 수치지형도 보다 3.024m 낮게 나타났으며, 반면, 경사도의 경우 평균경사는 $1.20^{\circ}$, 최대 경사는 $10.46^{\circ}$의 차이로 드론영상에 의한 수치가 높게 나타났다. 둘째 수치지형도상의 면적과 드론영상에 의한 면적의 차이는 $462m^2$로 드론영상에 의한 면적이 더 높게 산출되었는데, 이는 지형의 기복을 포인트로 그대로 반영하여 결정되므로 수치지형도에 의한 방법보다 정확한 면적이 산출될 수 있다. 따라서 기존의 토석류 조사방법과 비교할 때 드론영상에 의한 조사방법이 시간이나 인력 운용에 있어서 매우 효율적이었다.
원주시 저고도 지역에서의 천부 횡파속도($v_s$) 및 부지특성을 파악하기 위해 2013년 2월부터 2013년 9월 사이의 20일간 4.5 Hz 수직 지오폰 12 ~ 24개를 이용하여 원주시계 내의 78 지점에서 레일리파를 기록하였다. 레일리파 분산곡선은 확장된 공간자기상관함수법으로 구하였고, $v_s$를 구하기 위하여 감소최소자승법으로 역산하였다. 이들 1-D 모델로부터 구한 풍화암질 기반암의 깊이($D_b$), 기반암의 횡파속도($v_s^b$), 토양층의 평균 횡파속도($\bar{v}_s^s$), 30 m까지 평균 횡파속도($v_s30$)는 95% 신뢰구간에서 각각 $16.3{\pm}0.7m$, $576{\pm}8m/s$, $290{\pm}7m/s$, $418{\pm}13m/s$로 산출되었다. $v_s30$의 적절한 지시자를 결정하기 위해서 $v_s30$과 지표면 경사도(r = 0.46) 및 고도(r = 0.43)와의 상관계수를 계산하였고, 개별적으로 평가한 $v_s30$과의 상관성을 종합하여 지표면 경사도, 고도, 암상의 가중치를 각각 0.45, 0.45, 0.1으로 하는 선형 경험식을 제시하였다. 그러나 이 경험식과 역산으로 구한 $v_s30$의 상관성이 미약하여(r = 0.50), 적용시에는 상대적으로 큰 오차범위를 고려해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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