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Identifying Urban Areas using Time-Series Remote Sensing Techniques KCI 등재

시계열 원격탐사 기법을 활용한 도시 식별 연구

  • 언어ENG
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/278683
  • DOIhttps://doi.org/10.16879/jkca.2014.14.2.119
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한국지도학회지 (Journal of the Korean Cartographic Association)
한국지도학회 (The Korean Cartographic Association)
초록

본 논문은 1982년과 2002년 사이 동북아시아 일부 대도시 지역을 대상으로 시계열 위성영상자료를 활용하여 도시팽창양상을 식별하는 것을 목표로 한다. 도시팽창은 시·공간적 역동성을 띄는 지표현상이나, 기존 연구에 주로 사용되었던 원격탐사 방법론들은 이의 시간적 측면보다는 공간적 측면에 비중을 두어 분석을 수행해왔다. 본 연구에서는 시계열 푸리에분석과 시계열회귀분석을 조합한 계량적 방법론을 이용하여 도시팽창의 시간적 측면에 보다 비중을 두고 분석을 하였으며, 동북아시아 대도시 지역에서 도시팽창이 어떻게 진행되는지를 지리정보체계/원격탐사 컴퓨터 프로그램인 이디리시를 사용하여 분석한다. 그 결과, 본 논문에서 시도한 방법론은 대도시 지역의 시·공간적 피복변화를 감지하는데는 효과적이었으나, 도시팽창 자체를 탐지하는데 있어서는 제약이 있는 것으로 나타났으며, 제약의 주된 이유는 도시지역의 피복과 토지이용의 대응이 항상 일치하지 않기 때문인것으로 파악되었다. 본 논문에서 제시한 시계열 원격탐사 방법론은 각 지역에서 관찰되는 각기 다른 도시화 양상을 픽셀단위로 구분하는데, 다양한 조합의 분석결과를 활용하면 도시팽창 연구에 유용할 것으로 예상된다.

This paper introduces an exploratory approach that is based on time-series remote sensing techniques when identifying urban areas that are undergoing urbanization. By nature, urban sprawl is temporally and spatially dynamic; however, in the literature, the phenomenon has been typically identified with the remote sensing approaches that focus more on the spatial dimension of change than its temporal dimension. In this research, a seasonal trend analysis that focuses more on the time dimension is employed to identify urban areas in Northeast Asia between 1982 and 2002 with the support of the Geographic Information Systems/Remote Sensing (GIS/RS) computer software Idrisi. The seasonal trend analysis combines time-series Fourier analysis and time-series regression. It turns out that this exploratory approach is effective in analyzing and mapping spatiotemporal change of urban land-cover at the pixel level but is limited in delineating urban extents because of the discordance between urban land-cover and land-use. Therefore, when analyzing urban areas through time-series remote sensing as future research diverse map compositions are suggested to be explored along with the indices that quantify distinct temporal trends.

목차
요약
 Abstract
 I. Introduction
 II. Data and Methods
 III. Results
 IV. Conclusion and Discussion
 Acknowledgements
 References
저자
  • Oh Seok Kim(Research Professor, Division of Environmental Science and Ecological Engineering, Korea University) | 김오석