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        1.
        2018.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        오늘날 원격탐지기술의 발달로 인해, 산림지역과 같이 피복 분류작업이 난해한 지역을 비롯한 광범위한 지역에서의 세밀한 변화탐지를 위한 고해상도 위성영상 취득이 가능해졌다. 하지만, 고해상도 영상에 대한 시계열분석의 과정에서 많은 양의 지상 관측 데이터가 요구된다. 본 연구에서는 토지피복도를 지상 관측데이터로 활용한 위성영상 분류 방법의 가능성을 시험하였다. 연구대상지는 강원도 원주시이며, 산림지역과 시가화지역이 공존하는 공간이다. 연구 자료는 2015년 3월에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 2017년도 토지피복도를 이용하여 분류를 시도하였다. 서포트벡터머신 (SVM)과 랜덤포레스트(RF)의 두 가지 상이한 화소기반 분류기법을 적용하여 대상지에 대한 피복분류의 분류정확도를 비교・분석하였으며, SVM 분석의 경우 다수 분석(Majority analysis)을 후속 진행하였다. 분석대상은 산림식생만 포함 한 지역과 연구대상지 전지역으로 구분하였고, 대상 면적이 협소한 습지는 분석과정에서 제외하였다. 분류 결과는 오차 행렬의 전체 정확도가 두 가지 분류대상에 대해 RF 기법이 SVM 기법보다 더 나은 것으로 나타났다. 산림지역만을 대상으로 한 경우, RF 기법이 SVM 기법에 비해 18.3% 높은 값을 나타낸 반면, 전체지역을 대상으로 한 경우는 둘 사이의 간격이 5.5%로 줄어들었다. SVM 기법에 다수 분석 (Majority analysis)을 추가로 실시한 경우, 1% 정도의 정확도 향상이 나타났다. RF 기법은 산림지역의 활엽수를 분석해 내는데 상당히 효과적이었지만, 다른 대상에 대해서는 SVM 기법이 더 나은 결과를 나타내었다. 본 연구는 고해상도 단일시기 영상에 대한 화소 기반의 분류기법을 시험한 것으로, 추후 시계열분석 및 객체기반 분류기법의 추가적인 적용으로 향상된 정확도와 신뢰도를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 방법론은 시공간적으로 고해상도 분석결과를 제공함으로써, 대면적의 토지계획에 유용할 것으로 기대된다.
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        2.
        2012.06 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        수위 및 침수기간이 저수하안 식생공법의 식생피도에 미치는 영향을 규명하기 위하여 심곡천 실험구에 적용된 식생공법에 대한 시공모니터링을 수행하였다. 시공모니터링의 항목은 각 공법의 출현식물종과 피복도, 토양의 이화학적 특성, 수위 및 수질 등이다. 모니터링 결과, 2010년도 5월 1차 조사에서는 모든 저수하안 식생공법의 식물생육은 양호하였으나, 2011년 약 1주일 이하의 침수가 있었던 6월 2차 조사에서는 적용된 식생공법의 식물 생육상태 및 피도가 부분적으로 불량하였다. 그리고 조사 기간 중 침수기간이 약 8주로 가장 길었던 8월 3차 조사에서는 갈대를 제외한 대부분의 식생이 고사하였다. 하지만 침수기간이 2주 이내로 3차 조사 때 보다 수위가 하강한 10월 4차 조사에서는 식물의 출현종수와 피복도가 점차 회복되는 것으로 관찰되었다. 이에 정량적 분석을 위하여 식생공의 식물출현종수 및 피도와 수위, 침수기간에 대한 상관성 분석을 실시하였다. 그 결과 출현종수 및 피도는 수위 및 침수기간과는 음(-)의 상관성을 나타내었는데, 침수기간이 수위보다 다소 더 높은 상관성이 있는 것으로 분석되었다.
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        5.
        2010.12 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        This study aims at suggesting the attributes and limitations of each methods through the evaluation of the verified analysis results, so that it will be possible to select an efficient method that may be applied to assess the green coverage ratio. Green coverage areas of each sites subject to this study were assessed utilizing the following four methods. First, assessment of green coverage area through direct planimetry of satellite images. Second, assessment of green coverage area using land cover map. Third, assessment of green coverage area utilizing the band value in satellite images. Forth, assessment of green coverage area using and land cover map and reference materials. For this study, four urban zones of the City of Seosan in Chungcheongnam-do. As a result, this study show that the best calculation method is the one that combines the merits of first and second methods. This method is expected to be suitable for application in research sites of middle size and above. It is also deemed that it will be possible to apply this method in researches of wide area, such as setting up master plans for parks and green zones established by each local self-government organizations.