인구에 비해 국토면적은 좁고 도시에 인구가 집중되어있는 국가의 경우는 국토에 대한 효율적인 관리와 이용계획을 세우는 것이 무엇보다도 중요하다. 과거의 정확한 도시개발 기록을 기초로 도시화에 의한 확장 분석이 중요한 요소이다. 특히, 지속 가능한 개발을 위해서는 계획 단계부터 현재의 토지이용 현황을 기반으로 미래의 토지이용 계획을 수립해야한다. 토지이용 현황은 현장조사, 지적자료 해석, 항공사진 위성자료 등의 원격 탐측 자료 등 다양한 자료를 통해 수집될 수 있다. 본 연구에서는 GIS 기술을 기반으로 원격 탐측 기법을 활용하여 서울시 및 경기도 일대의 변화를 탐지하였다. 이를 위해 여러 시기의 Landsat 영상을 준비하여 서울지역의 토지피복토지이용 분류를 수행함으로써 서울시의 도시 변화를 분석하였다. 토지피복토지이용 분류는 ...
인구에 비해 국토면적은 좁고 도시에 인구가 집중되어있는 국가의 경우는 국토에 대한 효율적인 관리와 이용계획을 세우는 것이 무엇보다도 중요하다. 과거의 정확한 도시개발 기록을 기초로 도시화에 의한 확장 분석이 중요한 요소이다. 특히, 지속 가능한 개발을 위해서는 계획 단계부터 현재의 토지이용 현황을 기반으로 미래의 토지이용 계획을 수립해야한다. 토지이용 현황은 현장조사, 지적자료 해석, 항공사진 위성자료 등의 원격 탐측 자료 등 다양한 자료를 통해 수집될 수 있다. 본 연구에서는 GIS 기술을 기반으로 원격 탐측 기법을 활용하여 서울시 및 경기도 일대의 변화를 탐지하였다. 이를 위해 여러 시기의 Landsat 영상을 준비하여 서울지역의 토지피복토지이용 분류를 수행함으로써 서울시의 도시 변화를 분석하였다. 토지피복토지이용 분류는 최대우도법을 사용하여 수행하였으며 기존의 국내외 분류기준을 참고하여 산림, 수계, 농지, 도심지의 4개 항목으로 분류항목을 설정하였다. 항공사진을 이용한 계층적 방법을 도입하여 고해상도 위성영상 시대에 기존의 중해상도 영상들의 활용성을 도모하였다. 또한, 도시의 발달과 지표면 온도의 상관성을 알아보기 위하여 Landsat 영상으로부터 열적외선 파장영역을 이용하여 온도를 추출하였다. 예측 온도와 실제 기온을 비교하고 그 관계를 확인한 후 토지피복별 온도를 추출하였다. 연구 결과 도심지 확장으로 인한 지표면 온도의 상승을 확인할 수 있었고, 제안된 도심지 변화탐지 기술의 가능성을 제시하였다.
인구에 비해 국토면적은 좁고 도시에 인구가 집중되어있는 국가의 경우는 국토에 대한 효율적인 관리와 이용계획을 세우는 것이 무엇보다도 중요하다. 과거의 정확한 도시개발 기록을 기초로 도시화에 의한 확장 분석이 중요한 요소이다. 특히, 지속 가능한 개발을 위해서는 계획 단계부터 현재의 토지이용 현황을 기반으로 미래의 토지이용 계획을 수립해야한다. 토지이용 현황은 현장조사, 지적자료 해석, 항공사진 위성자료 등의 원격 탐측 자료 등 다양한 자료를 통해 수집될 수 있다. 본 연구에서는 GIS 기술을 기반으로 원격 탐측 기법을 활용하여 서울시 및 경기도 일대의 변화를 탐지하였다. 이를 위해 여러 시기의 Landsat 영상을 준비하여 서울지역의 토지피복토지이용 분류를 수행함으로써 서울시의 도시 변화를 분석하였다. 토지피복토지이용 분류는 최대우도법을 사용하여 수행하였으며 기존의 국내외 분류기준을 참고하여 산림, 수계, 농지, 도심지의 4개 항목으로 분류항목을 설정하였다. 항공사진을 이용한 계층적 방법을 도입하여 고해상도 위성영상 시대에 기존의 중해상도 영상들의 활용성을 도모하였다. 또한, 도시의 발달과 지표면 온도의 상관성을 알아보기 위하여 Landsat 영상으로부터 열적외선 파장영역을 이용하여 온도를 추출하였다. 예측 온도와 실제 기온을 비교하고 그 관계를 확인한 후 토지피복별 온도를 추출하였다. 연구 결과 도심지 확장으로 인한 지표면 온도의 상승을 확인할 수 있었고, 제안된 도심지 변화탐지 기술의 가능성을 제시하였다.
It is very important to plan the efficient land use and management especially in the populous country like Korea. It is needed to analyze urban expansion from the past urban development projects. For continuous development we have to make future land use plan based on current land use. The present s...
It is very important to plan the efficient land use and management especially in the populous country like Korea. It is needed to analyze urban expansion from the past urban development projects. For continuous development we have to make future land use plan based on current land use. The present state of land use can be collected from various data such as field data, geographical data and remote sensing data. Seoul has experienced a rapid urban expansion over the past three decades. This paper reports an investigation into the application of Landsat imagery for detecting urban growth and assessing its impact on surface temperature in the region. Land coveruse change detection was carried out by using Landsat data. Maximum likelihood method was chosen among the many classification methods and 4 classes were chosen, water, urban, agriculture, forest. The results revealed a notable urban growth in the study area. Hierarchial approach was introduced using aerial photos. This urban expansion has raised surface radiant temperature in the urbanized area. Surface temperature was calculated using band 6, and was compared with the real temperature data. The method using remote sensing data based on GIS was found to be effective in monitoring and analysing urban growth and in evaluating urbanization impact on surface temperature.
It is very important to plan the efficient land use and management especially in the populous country like Korea. It is needed to analyze urban expansion from the past urban development projects. For continuous development we have to make future land use plan based on current land use. The present state of land use can be collected from various data such as field data, geographical data and remote sensing data. Seoul has experienced a rapid urban expansion over the past three decades. This paper reports an investigation into the application of Landsat imagery for detecting urban growth and assessing its impact on surface temperature in the region. Land coveruse change detection was carried out by using Landsat data. Maximum likelihood method was chosen among the many classification methods and 4 classes were chosen, water, urban, agriculture, forest. The results revealed a notable urban growth in the study area. Hierarchial approach was introduced using aerial photos. This urban expansion has raised surface radiant temperature in the urbanized area. Surface temperature was calculated using band 6, and was compared with the real temperature data. The method using remote sensing data based on GIS was found to be effective in monitoring and analysing urban growth and in evaluating urbanization impact on surface temperature.
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