신경망기법으로 분류한 토지피복도의 CN값 산정 적용성 검토

김홍태; 신현석

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신경망기법으로 분류한 토지피복도의 CN값 산정 적용성 검토 KCI 등재

A Study of Runoff Curve Number Estimation Using Land Cover Classified by Artificial Neural Networks

김홍태, 신현석

언어KOR
URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/25161

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한국수자원학회 논문집 (Journal of Korea Water Resources Association)

Vol. 36 No. 4 (2003.08)
pp.633-645

한국수자원학회 (Korea Water Resources Association)

초록

GIS기법과 원격탐사 기법은 수문학의 지형자료 구축과 응용 분야에 활발하게 이용되고 있으며 다방면에서 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 산악지역에서 토양 특성과 토지 피복 상태에 따라 유출 특성이 어떻게 나타나는지를 CN값을 산정하여 평가 하였다. 토지 피복 분류에 신경망 기법을 사용하여 보다 적합한 분류 방법을 모색하고자 했고, CN값 산정을 위한 연산에 GIS기법출 사용하였다. 우선 샘플지역을 선정하여 토지 피복의 정확도를 평가하면, 기존의

키워드

원격탐사 인공신경망 토지피복 토양도 CN Remote sensing Neural network Land cover Soil map Curve number

저자

김홍태(부산대학교 토목공학과) | Kim Hong-Tae
신현석(부산대학교 토목공학과) | Shin Hyun-Suk

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