$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

UAV와 ENVI-met을 활용한 공간 유형별 열환경 특성 분석
Analysis of Thermal Environment Characteristics by Spatial Type using UAV and ENVI-met 원문보기

한국지리정보학회지 = Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, v.25 no.1, 2022년, pp.28 - 43  

김성현 (창원대학교 스마트환경에너지공학협동과정) ,  박경훈 (창원대학교 토목환경화공융합공학부) ,  이수아 (창원대학교 환경공학과) ,  송봉근 (창원대학교 산업기술연구원)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 창원시 도시지역 내 공원을 대상으로 UAV 영상 기반 물리적 공간 유형을 분류하고, ENVI-met 열 쾌적성 결과와의 비교를 통해 물리적 공간 유형에 따른 열 쾌적성 특성을 분석하였다. 물리적 공간 유형은 UAV 기반 NDVI, SVF 특성에 따라 4개 유형으로 분류하였다. ENVI-met 열 쾌적성 결과는 수목 밀집지역의 TMRT가 그 외 지역보다 최대 30℃ 이상의 차이를 보였으며, 오후 시간대 중에서는 수목 밀집지역과 다른 지역의 TMRT 차이가 16시에 19.6℃로 가장 큰 것으로 나타났다. UAV 기반 물리적 공간 유형과 시간대별 열 쾌적성 특성 분석결과 NDVI가 높고, SVF가 높은 공간 유형에 대해 UAV 활용 시 시간대별 열 쾌적성 변화 패턴과 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였으나, 수목 및 인공 구조물 등이 밀집된 지역에 대해서는 상대적으로 UAV 기반 물리적 환경 유형과 상관관계가 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 개활지 및 식생으로 이루어진 공간 유형에 대해 UAV 영상 기반 열 쾌적성 분포 파악 가능성을 확인하였으며, 수목 인접지역이 개활지보다 열적으로 쾌적한 것으로 도출되었다. 따라서, 도시계획 단계에서 개활 공간은 잔디 및 수목 등 자연피복재질을 고려하여 조성할 필요가 있으며, 인공피복재질 활용 시 수목, 건물과의 인접성 등을 고려한 공간계획이 이루어져야 할 것으로 판단된다. 향후 지상LiDAR 및 현장 측정 기반 UAV 영상 보정을 통해 신속·정확한 도시기후 현상 규명 및 열 쾌적성을 고려한 도시계획 수립이 가능할 것으로 판단된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study classified UAV image-based physical spatial types for parks in urban areas of Changwon City and analyzed thermal comfort characteristics according to physical spatial types by comparing them with ENVI-met thermal comfort results. Physical spatial types were classified into four types acco...

주제어

표/그림 (15)

참고문헌 (35)

  1. An, S.M., Son, H.G., Lee, K.S and Yi, C.Y. 2016. A study of the urban tree canopy mean radiant temperature mitigation estimation. Journal of KILA 44(1):93-106. 

  2. Ambrosini, D., Galli, G., Mancini, B., Nardi, I and Sfarra S. 2014. Evaluating mitigation effects of urban heat islands in a historical small center with the ENVI-Met® climate model. Sustainability 6(10):7013-7029. 

  3. ASHRAE, A. H. 2001. Fundamentals. American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers, Atlant. 

  4. Changwon-si, 2021. Changwon city urban biotope maps and wind road creation plan service pp.251-266. 

  5. Dimitrov, S., Georgiev G., Georgieva M., Gluschkova, M., Chepisheva V., Mirchev, P and Zhiyanski, M. 2018. Integrated assessment of urban green infrastructure condition in Karlovo urban area by in-situ observations and remote sensing. One Ecosytem. 3:e21610 doi: 10.3897/oneeco.3.e21610. 

  6. Gaitani, N., Burud, I., Thiis, T and Santamouris, M. 2017. High-resolution spectral mapping of urban thermal properties with unmanned aerial vehicles. Build. Environ. 121:215-224. 

  7. Hong, J.W., Hong, J.K., Lee, S.E and Lee, J.W. 2013. Spatial distribution of urban heat island based on local climate zone of automatic weather station in Seoul metropolitan area. Atmosphere. Korean Meteorological Society 23(4):413-424. 

  8. Kang, D.I., Moon, H.G., Sung, S.Y and Cha, J.G. 2018. Applicability of UAV in urban thermal environment analysis. J. KILA 46(2):52-61. 

  9. Kelly, J., Kljun, N., Olsson, P.-O., Mihai, L., Liljeblad, B., Weslien, P., Klemedtsson, L and Eklundh, L. 2019. Challenges and best practices for deriving temperature data from an uncalibrated UAV thermal infrared camera. Remote Sensing 11, 567. 

  10. Kim, H.J., Kim, J.Y and Kim, Y.I. 2019. A study on the object-based building extraction using UAV imagery. The Korea Society For GeospatIal Information System 27(4): 21-28. 

  11. Kim, K.H., Kang Y.E., Son, S.W., Kim and D.W., Yu, J.J. 2020. A study on the spatial strategies in response to heat waves through analyzing urban thermal environment by UAV: based on the urban regeneration project in Yeongdo-gu, Busan. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 9(1):191-203. 

  12. Loughner, C.P., Allen, D.J., Zhang, D.L., Pickering, K.E., Dickerson, R.R and Landry, L. 2012. Roles of urban tree canopy and buildings in urban heat island effects: parameterization and preliminary results. Journal of Applied Meteorology and Climatology 51(10):1775-1793. 

  13. Lee, H.J., Cho, S.S., Kang, M.S., Kim, J., Lee, H.T., Lee, M.S., Jeon, J.Y., Yi, C.Y., Janicke, B., Cho, C.B., Kim, R.K., Kim, B.K and Kim, H.S. 2018. The quantitative analysis of cooling effect by urban forests in summer. Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology 20(1):73-87. 

  14. Lee, W.S., Gwak, H.G., Jung, S.G and Park, K.H. 2007. An assessment of urban amenity using physical environmental factors. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 10(1):169-182. 

  15. Lee, W.S., Jung, S.G., Park, K.H and Kim, K.T. 2010. Analysis of urban thermal environment for environment-friendly spatial plan. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 13(1):142-154. 

  16. Mun, H.S., Song, B.G., Seo, K.H., Kim, T.H and Park, K.H. 2020. Analysis of PM2.5 distribution contribution using GIS spatial Interpolation - focused on Changwon-si urban area -. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 23(2): 1-20. 

  17. Ng, E., Chen, L., Yang Y and Yuan, C. 2012. A study on the cooling effects of greening in a high-density city: an experience from Hong Kong, Building and Environment, 47:256-271. 

  18. Naughton, J and McDonald, W. 2019. Evaluating the variability of urban land surface temperatures using drone observations. Remote Sensing 11, 1722. 

  19. Oke, T.R. 1981. Canyon geometry and the nocturnal urban heat island: comparison of scale model and field observations. Journal of Climatology 1(3):237-254. 

  20. Oke, T.R. 1987. Boundary layer climates (2nd). London. Methuen. pp.1-10. 

  21. Oke, T.R. 2004. Initial guidance to obtain representative meteorological observations at urban sites. Geneva: World Meteorological Organization 81. 

  22. Panagiotis, T.N., Emmanuel, V., Marina-Panagiota P.N., Charalampopoulos, I and Matzarakis, A. 2017. Assessment of continuous sky view factor based on ultra-high resolution natural colour images acquired by remotely piloted airborne systems for applications in an urban area of Athens. International Journal of Remote Sensing 38(20):5814-5829. 

  23. Park, S.K. 2013. A way for creating human bioclimatic maps using human thermal sensation (comfort) and applying the maps to urban and landscape planning and design. Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture 41(1):21-33. 

  24. Park, J.C., Lee, J.S., Suk, A.S and Kim, M.K. 2013. Correlation between urbanization rate in local scale and extreme climate indices. Journal of climate research 8(3): 185-201. 

  25. Park, J.E., Heo, B.Y and Yun Sunwoo, Y. 2016. A study on human damage due to heat wave by region, Journal of Korean Society of Hazard Mitigation. doi: 10.9798/kosham.2016.16.1.103. 

  26. Rouse, J.W., R.H. Haas, J.A. Schell and G.W. Deering. 1973. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. Third ERTS Symposium 1:309-317. 

  27. Song, B.G and Park, K.H. 2011. The classification of spatial patterns considering formation parameters of urban climate - The case of Changwon city, South Korea-. Journal of environmental impact assessment 20(3):299-311. 

  28. Song, B.G and Park, K.H. 2013. Air ventilation evaluation at nighttime for the construction of wind corridor in urban area. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 16(2):16-29. 

  29. Song, B.G., Park, K.H and Jung, S.G. 2014. Validation of ENVI-met model with In situ measurements considering spatial characteristics of land use yypes. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, 17(2):156-172. 

  30. Song, B.G and Park, K.H. 2019. A study on the relationship between land cover type and urban temperature - focused on Gimhae city -. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 22(2):65-81. 

  31. Song, B.G and Park, K.H. 2020. Verification of accuracy of unmanned aerial vehicle (UAV) land surface temperature images using in-situ data. Remote Sensing 12(2): 288. 

  32. Stewart, I.D and Oke, T.R. 2012. Local climate zones for urban temperature studies. The Bulletin of the American Meteorological Society 93(12):1879-1900. 

  33. Tsoka S., Tsikaloudaki, A and Theodosiou, T. 2018. Analyzing the ENVI-met microclimate model's performance and assessing cool materials and urban vegetation applications-a review. Sustainable Cities and Society, DOI:10.1016/J.SCS.2018.08.009. 

  34. Wang, M., Chang, H.C., Merrick, J.R and Amati, M. 2016. Assessment of solar radiation reduction from urban forests on buildings along highway corridors in Sydney. Urban Forestry & Urban Greening 15:225-235. 

  35. Yeo, I.A., Yee, J.J and Yoon, S.W. 2010. An analysis of urban temperature and air-conditioning energy characteristics by eco-friendly urban planning. Journal of the Architectural Institute of Korea (JAIK), 26(2):255-265. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로