인구의 증가는 하천 유역지역의 토지이용변화를 가속시켜왔으며, 토지이용변화에 대한 공간분포정보는 이들 지역에 대한 효과적인 관리와 계획에 중요한 자료가 되고 있다. 본 연구의 목적은 1989년, 1999년, 2002년도 IRS LISS III 영상자료를 이용하여 인도 서부에 위치한 Moyar유역지역의 1:50,000축척 토지이용변화도를 생성하는데 있다. 약 9가지의 토지이용분류자료는 3개년간의 영상자료를 시각적 판독방법에 의해 추출하였으며, 토지이용변화 검색은 관측시기 I(1989-1999)과 관측시기 II (1999-2002)에 대한 행렬분석방법에 의해 수행되었다. 본 연구를 통하여 기간 II가 기간 I보다 지속가능한 개발과 난개발을 방지하기 위한 실질적인 정보를 보여 주었다.
인구의 증가는 하천 유역지역의 토지이용변화를 가속시켜왔으며, 토지이용변화에 대한 공간분포정보는 이들 지역에 대한 효과적인 관리와 계획에 중요한 자료가 되고 있다. 본 연구의 목적은 1989년, 1999년, 2002년도 IRS LISS III 영상자료를 이용하여 인도 서부에 위치한 Moyar유역지역의 1:50,000축척 토지이용변화도를 생성하는데 있다. 약 9가지의 토지이용분류자료는 3개년간의 영상자료를 시각적 판독방법에 의해 추출하였으며, 토지이용변화 검색은 관측시기 I(1989-1999)과 관측시기 II (1999-2002)에 대한 행렬분석방법에 의해 수행되었다. 본 연구를 통하여 기간 II가 기간 I보다 지속가능한 개발과 난개발을 방지하기 위한 실질적인 정보를 보여 주었다.
Large pressure on the growing population has increased rapid change in the LULC (land use/land cover) patterns in the watershed area. Spatial distribution of LULC information and its changes are desirable for any effective planning, managing and monitoring activities. The aim of the study is to prod...
Large pressure on the growing population has increased rapid change in the LULC (land use/land cover) patterns in the watershed area. Spatial distribution of LULC information and its changes are desirable for any effective planning, managing and monitoring activities. The aim of the study is to produce the 1,50,000 scaled LULC change map for the sub-watershed, Western Moyar, India using the multi-temporal satellite image dataset of IRS LISS III images for the year 1989, 1999, and 2002. About 9 classes are extracted using onscreen visual interpretation techniques for all the three years. The change detection analysis was performed using matrix method for period I (1989-1999) and period II (1999-2002). The study reveals that the changes noticed in period II (1999-2002) is comparatively more than period I (1989-1999), which is dynamic information to protect the sub-watershed area from the deterioration and paves the way to for the sustainable development.
Large pressure on the growing population has increased rapid change in the LULC (land use/land cover) patterns in the watershed area. Spatial distribution of LULC information and its changes are desirable for any effective planning, managing and monitoring activities. The aim of the study is to produce the 1,50,000 scaled LULC change map for the sub-watershed, Western Moyar, India using the multi-temporal satellite image dataset of IRS LISS III images for the year 1989, 1999, and 2002. About 9 classes are extracted using onscreen visual interpretation techniques for all the three years. The change detection analysis was performed using matrix method for period I (1989-1999) and period II (1999-2002). The study reveals that the changes noticed in period II (1999-2002) is comparatively more than period I (1989-1999), which is dynamic information to protect the sub-watershed area from the deterioration and paves the way to for the sustainable development.
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문제 정의
이러한 배경을 근거로 하여 본 연구에서는 다중시기 IRS 위성영상자료를 이용하여 인도의 Moyar유역의 토지피복변화를 추출하고 분석하여 효과적이고 정확한 토지이용 및 피복분류를 수행함으로서 효과적인 토지 이용을 수행하는데 필요한 기초자료를 제공하는데 연구목적을 두었다.
즉 미래 개발을 위한 황무지의 개간이나 농사기술의 진보를 위한 합리적인 구역지정이 절실한 실정이다. 이러한 배경을 근거로 하여 본 연구에서는 다중시기 위성영상자료를 이용하여 인도 서부 Moyar유역의 토지피복변화를 추출하였다. 인도의 서부에 위치한 Moyar유역지역은 열대, 아열대, 온대기후를 갖고 있는 표고 300~ 2,400m의 지역으로 높은 산 능선이 있는 구릉지역이다(그림 2).
제안 방법
1989년, 1999년, 2002년에 대한 IRS 위성영상을 이용하여 9가지 토지이용분류 항목으로 구분하여 토지피복을 분류하였다. 즉, 건축물지역, 농촌취락지역, 경작지, 조림지, 산림지, 불모지, 개활지, 하천, 기타 등 9가지로 분류하였고 면적의 총합은 약33,387ha로 나타났다.
1989년과 1999년 사이에 발생한 토지이용변화를 분석하기 위해서 각각의 연도별로 토지이용분류를 수행한후 상호 비교하여 변화된 량을 추정하였다(표 1, 그림 4). 건축물지역은 554.
또한 Arc GIS와 ERDAS imagine s/w를 이용하여 IRS 위성영상과 1/50,000 지형도상에서 유역경계, 산림지역과 비 산림지역 경계, 가장 낮은 표고점과 가장 높은 표고점을 디지타이징하였다. 기하보정이 완성된 후 토지이용분류를 하였다. 인도의 Moyar 유역에 대해 토지피복형태를 9가지로 분류하였으며, 분류 항목은 마을이 모여 있는 건축물지역, 농촌취락지역, 경작지, 조림지, 산림지역, 불모지, 개활지, 하천, 기타지역으로 구분하였고 단일 코드로 지정하였다.
다중시기 IRS LISS III 위성영상자료를 이용하여 인도의 서부 Moyar유역의 토지피복변화를 관측시기 I(1989년-1999년), 관측시기 II(1999년-2002년)로 구분하여 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
또한 Arc GIS와 ERDAS imagine s/w를 이용하여 IRS 위성영상과 1/50,000 지형도상에서 유역경계, 산림지역과 비 산림지역 경계, 가장 낮은 표고점과 가장 높은 표고점을 디지타이징하였다. 기하보정이 완성된 후 토지이용분류를 하였다.
기하보정이 완성된 후 토지이용분류를 하였다. 인도의 Moyar 유역에 대해 토지피복형태를 9가지로 분류하였으며, 분류 항목은 마을이 모여 있는 건축물지역, 농촌취락지역, 경작지, 조림지, 산림지역, 불모지, 개활지, 하천, 기타지역으로 구분하였고 단일 코드로 지정하였다. 즉, 1989년, 1999년, 2002년도에 촬영된 IRS LISS III 위성영상을 사용하여 각각의 해당연도의 토지이용분류를 수행한 결과를 이용하여 3개년간의 토지이용변화를 분석하였다.
인도의 Moyar 유역에 대해 토지피복형태를 9가지로 분류하였으며, 분류 항목은 마을이 모여 있는 건축물지역, 농촌취락지역, 경작지, 조림지, 산림지역, 불모지, 개활지, 하천, 기타지역으로 구분하였고 단일 코드로 지정하였다. 즉, 1989년, 1999년, 2002년도에 촬영된 IRS LISS III 위성영상을 사용하여 각각의 해당연도의 토지이용분류를 수행한 결과를 이용하여 3개년간의 토지이용변화를 분석하였다. 변화탐지는 다른 시간대에 관측된 자료를 상호 비교하여 변화된 량을 추정하는 것으로서 본 연구에서는 1989년, 1999년, 2002년에 관측된 위성영상을 이용하여 토지피복이 변화된 곳을 추출하였다.
토지이용변화를 분석하기 위해서 IRS LISS III 위성영상(1989년, 1999년, 2002년)을 기하보정하였다. 지형도와 위성영상에서 쉽게 찾아낼 수 있는 도로, 교차로, 다리 등의 모서리 점을 지상기준점으로 선택하여 기하보정을 하였으며, 기하보정된 위성영상을 생성할 때 최근린 보간법으로 영상소를 재배열하였다. 이때 지상기준점은 20점이 사용되었으며 기하보정된 영상을 기준영상으로 하고 서브영상들은 영상 대 영상 등록방법으로 등록하였다.
토지이용변화를 분석하기 위해서 IRS LISS III 위성영상(1989년, 1999년, 2002년)을 기하보정하였다. 지형도와 위성영상에서 쉽게 찾아낼 수 있는 도로, 교차로, 다리 등의 모서리 점을 지상기준점으로 선택하여 기하보정을 하였으며, 기하보정된 위성영상을 생성할 때 최근린 보간법으로 영상소를 재배열하였다.
대상 데이터
변화탐지는 다른 시간대에 관측된 자료를 상호 비교하여 변화된 량을 추정하는 것으로서 본 연구에서는 1989년, 1999년, 2002년에 관측된 위성영상을 이용하여 토지피복이 변화된 곳을 추출하였다. 토지이용 및 피복자료는 관측시기 I(1989년~1999년)과 관측시기 II(1999년~ 2002년)로 구분하여 각각의 기간 동안에 변화된 량을 추정하는데 사용되었다. 행렬기법은 관측시기 중 변화가 일어나지 않은 지역과 변화된 지역을 구분하고 변화된 지역의 경우 어떤 용도로 변화되었는지를 함께 평가할 수 있는 정보를 제공하여 주었다.
성능/효과
1989년, 1999년, 2002년에 대한 IRS 위성영상을 이용하여 9가지 토지이용분류 항목으로 구분하여 토지피복을 분류하였다. 즉, 건축물지역, 농촌취락지역, 경작지, 조림지, 산림지, 불모지, 개활지, 하천, 기타 등 9가지로 분류하였고 면적의 총합은 약33,387ha로 나타났다. 1989년 분류항목 중 건축물지역이 858.
후속연구
8ha는 그림자에 의해 분류가 되지 않는 지역으로 판정되었다. 이상의 결과를 볼 때 Moyar유역지역은 2000년대 이후 인구유입에 의한 개발이 과거의 10년보다 급격히 이뤄졌음을 알 수 있으며 이에 따른 생태보전과 재해방재 대책 등에 대한 수립이 요구되며 원격탐사는 토지이용변화를 모니터링하는데 효과적인 정보를 제공하여 주었다.
63ha(2002년)로 꾸준히 증가되었고, 조림지와 불모지가 감소되는 추세를 보였다. 이상의 결과를 볼 때 Moyar유역지역은 2000년대 이후 인구유입에 의한 개발이 과거의 10년보다 급격히 이뤄졌음을 알 수 있으며 이에 따른 생태보전과 재해방재 대책 등에 대한 수립이 요구됨을 알 수 있었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
정확한 국토공간 변화 모니터링기술 개발이 필요하게 된 배경은?
위성영상 자료는 국토공간의 물리적 공간변화를 분석하는데 있어서 매우 유용하게 활용되고 있다. 최근 도시화가 급속히 진행되어 도시지역 뿐만 아니라 시외 지역을 포함한 준도시, 준 농림지역 등 도시관리지역에 대해 광범위하게 개발행위가 이뤄지고 있으며 그 속도도 급격히 빨라지고 있어서 신속하고 정확한 국토공간 변화 모니터링기술 개발이 필요하게 되었다.
위성영상 자료를 이용한 국토공간의 물리적 공간변화를 분석할 때 장점 단점은?
위성영상자료를 이용한 국토공간의 토지이용 분류는 분석가의 기준에 따라서 결과가 달라지는 단점이 있지만 광범위한 지역을 총괄적으로 분석하는데 있어서 커다란 장점을 갖고 있어서 다중시기에 촬영된 위성영상을 이용하여 관측시기별 토지이용현황을 분석하고 이를 비교함으로서 시대별 토지이용변화를 모니터링할 수 있다. 위성영상을 이용한 원격탐측기술 중 가장 활발하게 이용되고 있는 분야 중 하나가 토지피복분류이며, 1974년 R.
위성영상 자료 활용의 예로 어떤 것을 분석할 수 있나요?
위성영상 자료는 국토공간의 물리적 공간변화를 분석하는데 있어서 매우 유용하게 활용되고 있다. 최근 도시화가 급속히 진행되어 도시지역 뿐만 아니라 시외 지역을 포함한 준도시, 준 농림지역 등 도시관리지역에 대해 광범위하게 개발행위가 이뤄지고 있으며 그 속도도 급격히 빨라지고 있어서 신속하고 정확한 국토공간 변화 모니터링기술 개발이 필요하게 되었다.
Fung T, LeDrew E. 1987. "Application of principalcomponents analysis change detection". Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 53(12), pp.1649-1658.
Hannes Taubenbock, 2006, "An Urban ClassificationApproach Based On An Object Oriented Analysis OfHigh Resolution Satellite Imagery For A SpatialStructuring Within Urban Areas", 1st EARSeLWorkshop of the SIG Urban Remote Sensing.
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