[논문]Kompsat-3A 영상에서 팔당댐 유역의 하천과 저류지의 분할에 관한 연구

유호진; 최현

doi:10.21289/ksic.2020.23.2.173

[국내논문] Kompsat-3A 영상에서 팔당댐 유역의 하천과 저류지의 분할에 관한 연구
A Study on the Stream and Reservoir Segmentation in Paldang Dam Basin in Kompsat-3A Image 원문보기

한국산업융합학회 논문집 = Journal of the Korean Society of Industry Convergence, v.23 no.2/1, 2020년, pp.173 - 180

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In Korea, due to the rapid increase in population due to industrialization, rivers were developed and managed with a focus on the completion and dimension of rivers. Due to the rapid increase in river use, there are so many river facilities indiscriminately that the administrative and management tasks are complicated and diversified in computerizing facilities and hydrologic data. Many methods have been proposed to solve this problem, but many problems exist. Among them, water has the same spectral characteristics, so it is difficult to subdivide into rivers, reservoirs, and dams. Therefore, this study subdivided the water system using supervised classification and GIS in order to efficiently manage the water resources by classifying the water system with the same spectral characteristics. In order to analyze the accuracy of the results, the accuracy of the objects classified using land cover map provided by environmental spatial information service was evaluated, and the result was an average of 91.75%, with 97.50% of rivers, 87.76% of reservoirs, and 90.00% of others.

Keyword

표/그림 (15)

그림 Fig. 1 Spectral characteristics
그림 Fig. 2 Watershed Boundary
그림 Fig. 3 How to study
그림 Fig. 4 Study Area
그림 Fig. 6 Image superimposition and image superposition classified by maximum likelihood classification
그림 Fig. 5 Specify training region Polygon
그림 Fig. 7 Flow Accumulation
그림 Fig. 8 Stream to Feature
그림 Fig. 9 Stream Classification Using Spatial Join
그림 Fig. 10 Reservoir Classification Using Erase
그림 Fig. 11 Water Stream Extraction Result Overlay
표 Table 1. Number of reservoir dassification Unit: things
표 Table 2. River dassification accuracy Unit: things
표 Table 3. Resevoir classification accuracy unit: things
표 Table 4.Area comparison Unit: m²

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 효과적인 수자원 관리를 위해 분광특성이 같은 수계를 RS와 GIS로 저류지와 하천으로 분할 하였다. 위성영상은 Kompsat-3A가 촬영한 0.55m급의 고성능/고해상도 영상을 감독 분류 중 하나인 최대우도분류법으로 수계를 분류하고 수치표고모형(DEM (Digital Elevation Model)), 수문학적 특성을 활용하여 GIS로 분광특성이 같은 수계를 저류지와 하천을 구분하여 하천관리시스템을 효율적으로 관리하는데 목적이 있다.

제안 방법

본 연구에서는 효과적인 수자원 관리를 위해 분광특성이 같은 수계를 RS와 GIS로 저류지와 하천으로 분할 하였다. 위성영상은 Kompsat-3A가 촬영한 0.
유역생성은 연구대상지역의 수치지도를 국토지리정보원에서 받아 필요한 Layer를 추출해 수치표고모형(DEM)을 제작하였다. 제작한 수치표고모형을 유역생성 결과에 생길 수 있는 오류를 제거하기 위해 Fill, Burn DEM 전처리 과정을 거친 후에 Arc hydro tool을 이용하여 유역을 생성하였다.
유역생성은 연구대상지역의 수치지도를 국토지리정보원에서 받아 필요한 Layer를 추출해 수치표고모형(DEM)을 제작하였다. 제작한 수치표고모형을 유역생성 결과에 생길 수 있는 오류를 제거하기 위해 Fill, Burn DEM 전처리 과정을 거친 후에 Arc hydro tool을 이용하여 유역을 생성하였다.
분류할 대상을 수치지도와 비교한 후 Polygon으로 지정하여 해당하는 건물, 산림, 논, 밭, 수계 등으로 합쳐서 Layer를 만든다. 아래의 Fig.
1:5000의 수치지도에서 Layer를 추출한 후에 DEM을 생성하여 GIS로 추출한 하천흐름도를 Feature To Point로 하천의 중심에 점을 생성하고 생성된 점을 이용하여 Spatial Join으로 아래의 Fig. 9와 같이 최대우도분류법으로 분류한 수계에서 하천을 추출하였다.
연구대상지역의 수치지도를 이용하여 생성한 수치표고모형에서 하천흐름도를 제작하였다. 그리고 Fig.
연구대상지역의 수치지도를 이용하여 생성한 수치표고모형에서 하천흐름도를 제작하였다. 그리고 Fig. 11과 같이 영상을 최대우도분류법으로 분류한 수계를 GIS를 이용하여 하천과 저류지를 구분한 결과와 최대우도분류법의 결과 및 토지피복도에서 저류지의 위치를 표시하였다. 또한, Table 1은 두 결과를 비교하여 저류지가 일치하는 부분과 토지피복도에서는 저류지로 표시되어 있지만, 최대우도분류법을 사용한 결과에서 분류되지 않은 부분을 표시하였다.
Error Matrix는 위성영상의 정확도를 분석하거나 토지분류 등에 사용되며, 공간정보의 정확도를 평가하는데 효율적이며 Error Matrix는 식(1)∼(4)와 같다. 무작위로 100개의 점을 뿌려 제작자 정확도와 사용자 정확도, 전체 정확도를 구해서 Kappa 계수를 구해 정확도를 평가하였다. 최대우도분류법으로 하천을 분류한 영상에서 Error Matrix를 한 결과를 아래의 Table 2에 나타내었다.
본 연구는 위성영상을 감독분류 중 하나인 최대우도분류법을 사용하여 수계를 분류하였다. 하천과 저류지는 분광특성이 같은 수계에 해당되므로 구분하기가 매우 어려워, 국토지리정보원 국토정보플랫폼에서 제공하는 1:5000 수치지도를 이용하여 DEM생성 후 하천흐름도를 생성하여 수계를 하천과 저류지로 구분하였다.

대상 데이터

과 같이 수행하였다. 연구대상지역은 Fig. 4와 같이 Kompsat-3A호가 2016년 5월 30일에 충청북도옥천 팔당댐 부근 유역을 촬영한 해상도 0.55m 위성영상이다. 본 연구에서는 수역을 분류하기 위해 Kompsat-3A 위성영상을 사용하였으며, 연구 대상지역은 수계의 분포가 전체 영상의 30% 이상의 지역으로 GIS를 이용하여 수계를 분류하기에 적합한 영상으로 판단된 곳이다.
55m 위성영상이다. 본 연구에서는 수역을 분류하기 위해 Kompsat-3A 위성영상을 사용하였으며, 연구 대상지역은 수계의 분포가 전체 영상의 30% 이상의 지역으로 GIS를 이용하여 수계를 분류하기에 적합한 영상으로 판단된 곳이다.
하천, 저류지 등을 트레이닝 자료로 사용하였으며, 아래의 Fig. 6은 수계를 트레이닝 할 곳을 지정한 Polygon을 기반으로 최대우도분류법을 사용하여 얻은 수계피복도와 영상을 중첩하여 분류결과를 확인하였다.

이론/모형

정확도 평가 방법은 참조자료와 수역으로 분류된 영상을 pixel by pixel로 비교하는 Error Matrix를 이용하였다. Error Matrix는 위성영상의 정확도를 분석하거나 토지분류 등에 사용되며, 공간정보의 정확도를 평가하는데 효율적이며 Error Matrix는 식(1)∼(4)와 같다.
본 연구는 위성영상을 감독분류 중 하나인 최대우도분류법을 사용하여 수계를 분류하였다. 하천과 저류지는 분광특성이 같은 수계에 해당되므로 구분하기가 매우 어려워, 국토지리정보원 국토정보플랫폼에서 제공하는 1:5000 수치지도를 이용하여 DEM생성 후 하천흐름도를 생성하여 수계를 하천과 저류지로 구분하였다.

성능/효과

연구를 수행한 결과 최대우도분류법으로 분류한 영상에서 토지피복도와 비교하여 하천과 저류지의 Error Matrix를 계산한 결과 하천 97.50%, 저류지 87.76%, 기타 90.00%로 평균 91.75%의 정확도를 보였다. 이를 이용하여 Kappa 계수를 계산한 결과 하천은 0.

참고문헌 (11)

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https://www.seos-project.eu/
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우제윤, 구지희, 김의명, 홍창희, 이정훈, 이상훈, 김강석, 신재훈, 건설교통부, "한국지형에 적합한 수치표고모형 구축방안 연구: 2000년 NGIS 지원연구사업". (2001)

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