딥러닝을 이용하여 항공 및 위성 영상 속의 다양한 공간객체를 탐지하는 연구들이 증가하고 있다. 매년 급속하게 증가하는 위성 및 항공사진과 같은 원격탐사의 자료 속에서 특정 공간객체들을 수작업으로 탐지하는 것은 한계를 갖는다. 본 연구에서는 딥러닝의 객체 탐지기법을 이용하여 토지피복도 내 공간객체들에 대한 탐지를 시도하였다. 데이터는 국토지리정보원의 항공사진을 활용하였고 농경지에 해당하는 논, 밭, 하우스 재배지 등의 객체들을 탐지하였다. 토지피복을 구성하는 다양한 공간객체들에 대한 탐지를 통해 YOLOv5 모델의 활용 가능성을 탐색하였다.

본 연구의 목적은 딥러닝의 전이학습 모델을 이용하여 항공사진과 토지이용현황도 간의 비교를 통해 토지이용현황의 변화를 탐지하는 방안을 마련하는 데 있다. 이러한 목적을 위해 딥러닝의 이미지 예측모델과 라스터와 벡터 자료를 비교하는 공간분석 기능을 이용하였다. 학습모델 구축을 통해 토지이용현황도의 상업지, 농지, 임지 및 수계에 대한 예측결과를 이용하여 토지이용의 변화를 탐지하는 방안을 제시하였다. 이러한 분석 방안은 라스터 형태의 최신 정보와 벡터 형태의 기존 자료와의 비교를 통해서 자료의 변화를 확인하는 방안으로 활용이 가능하다.

이 연구는 우리나라에서 발생한 땅밀림재해 발생지 중 재발생된 땅밀림지를 대상으로 항공사진을 이용하여 땅밀림 발생시기 및 피해면적을 추정함으로써 땅밀림 재발생에 따른 복구대책을 수립하기 위한 기초자료를 제공하기 위하여 수행하였다. 우리나라에서 땅밀림이 발생한 지역 중 재발생된 지역은 6개소이었으며, 이는 항공사진으로 확인할 수 있었다. 재발생된 땅밀림지는 풍화암지대였으며, 불연속면은 사면경사와 동일한 방향이었고, 절리간격은 모두 조밀(6∼20mm)하게 나타났다. 땅밀림지의 피해 규모는, 평균 폭 216.3m (119.8m∼367.5m), 평균길이 287.8m (114.6m∼529.2m), 평균깊이 2.7m (1.2m∼5.8m)이었다. 땅밀림이 재발생된 6개소의 2차 땅밀림에 의한 피해면적은 1차 땅밀림 피해면적보다 평균 22.1(1.8∼45.5)배 넓은 것으로 나타났다. 고해상도 항공사진을 활용하여 1차 땅밀림을 파악하면 이후 발생할 수 있는 땅밀림으로 인한 재해를 사전에 파악하여 복구대책을 수립할 수 있고, 이를 통해 산지재해예방에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구에서는 통계적인 방법을 통해 DSM 제작에 있어, 토지피복과 식생의 영향을 정량적으로 살펴보았다. 산림지역이 DSM과 DEM 사이의 고도 차이를 증가시키는데 가장 큰 역할을 하였으며, 수종에 따라 약간의 차이는 있지만 침엽수림과 혼효림보다 는 활엽수림의 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 항공사진의 촬영 문제, 왜곡, 촬영 당시 형태나 위치가 변하는 문제와 그늘 지역이 통계적인 관련을 낮춘 주요 원인으로 생각된다. 통계적인 관련을 낮춘 여러 원인에도 불구하고, 본 연구의 결과는 식생에 따른 임관의 형태적 특성을 직접적으로 반영한 것으로 보인다. 본 연구와 같은 자료가 보다 쌓인다면, DSM과 DEM의 특성을 통해 산림 속성과 수종 분포와 같은 정보를 확인할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 무인 항공사진 촬영을 이용하여 해안에 산재한 해안표착물을 탐지하는 새로운 방법을 제시하였다. 이동성과 신속성, 경제성 이 우수한 소형 무선 조정 헬리콥터의 기체와 헬리콥터의 진동에 관계없이 연직 상태를 유지할 수 있는 짐벌 장치에 디지털카메라를 장착하여 항 공사진 촬영을 시행하였다. 또한, 촬영된 영상으로부터 해안표착물을 탐지하기 위해 Matlab Program을 이용한 디지털 영상처리 알고리즘을 고안 하였다. 특히 고안된 알고리즘은 배경 차감 기법(background subtraction method)을 적용하여 연구 대상 해안의 각기 다른 모래 상태로 인해 발생 하는 물체 추출 오차를 감소시킴으로써 다양한 형태의 해안표착물을 안정적으로 탐지하는 결과를 보여주었다. 향후, 이 연구 방법을 적용한 해안 표착물 모니터링이 이루어질 경우 모니터링 대상 구역 설정의 대표성 문제 해결 및 발생량 추정에 크게 기여할 수 있으며, 해양환경 감시 분야에 활용가능성이 클 것으로 판단된다.

정확도가 높은 정사사진지도를 제작하기 위해서는 데이터의 취득에서부터 영상처리를 위한 표정 및 정밀한 검수 과정이 객관적이고 엄밀한 절차와 기준에 의해 진행되어야 한다. 본 연구에서는 수치항공사진영상을 이용한 정사사진 지도 제작과정을 사례 연구를 통해 상세히 분석하고 이를 통해 시사점을 확인하였다. 특히 보다 정확도가 높은 정사사진지도를 취득하기 위하여 수치항공사진에 의한 DEM 자료와 수치지형도의 등고선을 이용한 DEM 자료를 비교하였다. 그 결과 정사편위 수정을 위해 사용하는 수치고도모델은 1/5.000 수치지도를 이용할 경우에 비해 영상매칭에 의한 DEM 결과값이 0.94m 이하의 오차로 정확도가 향상하는 것으로 나타났다.

한국 서남해안에 위치한 반폐쇄형 함평만 해안선은 대부분 높이 3m 미만의 급한 경사면을 가진 해안절벽으로 이루어져 있다. 해안절벽은 주로 연약한 풍화암 또는 적색 토양층으로 구성되어 있어 매우 불안정하며, 활발한 침식활동이 진행되고 있다. 1976년과 1990년에 촬영된 항공사진을 이용한 단사진 측정법(photogrammetry)을 통하여 이들 해안절벽 침식에 따른 해안선 변화(후퇴)를 정량적으로 계산한 결과, 함평만 해운리 해안선의 침식율(후퇴율)은 매년 1∼2m 정도로 계산되었으며, 이는 장 외(1999)에 의하여 현장에서 직접 관측·측정된 침식율과 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 보 연구에서 적용한 단사진 측정법은 앞으로 해안선의 장기적 변화를 정량화하고 해석하는데 매우 유용한 방법으로 평가된다. 또한, 함평만에서의 활발한 해안침식은 간헐적으로 발생되는 고에너지의 태풍 및 폭풍에 의한 이상고조와 매우 불안정한 토양으로 구성된 해안절벽의 지질 특성 등의 복합적인 상호작용에 의한 것으로 해석된다.

우리나라의 토석류 위험지 관리는 산림청의 산사태 위험지 관리제도와 구 소방방재청의 급경사지 관리 제도를 준용하고 있으나, 토석류 위험지를 구체적으로 관리하고 있지 못하다. 그 이유는 우리나라의 토석류 발생지의 대부분이 황폐산지의 반복되는 토석류 발생지가 아니라, 국지성 집중호우로 인해 돌발적으로 발생되는 토석류가 대부분이기 때문에 위험지 관리 대책을 수립할 수 없는 어려움이 있다. 이 연구는 지형 및 입지특성에 근거한 기준점 설정을 통해 토석류 위험구역 구획방안을 제시한 선행연구를 검토하고자 시행되었다. 2011년 7월 토석류 피해지역인 춘천시 신북읍 천전리 일원의 퇴적토사량과 토석류의 도달거리를 산정하여 위험구역을 구획하였다. 실제 피해 대상지인 2개의 유역을 연구대상지로 선정하여, 산정된 침식가능토사량(지질·계류 차수별 원단위 기준 산정법)과 운반가능토사량(총수량·용적토사농도 이용 산정법)을 현지 측량에 의해 얻어진 퇴적토사량과 비교하였다. 그 결과 침식가능토사량은 실측에 의해 얻어진 토사량과 유사한 범위에 있었고 운반가능 토사량은 과대치가 산정되었다. 토석류의 도달거리는 경험식에 지질·계류 차수별 원단위 기준 산정법으로 계산된 침식가능토사량으로 산정하였다. 경험식으로 산정된 도달거리는 수해 직후 촬영된 항공사진의 판독으로 산정한 도달거리와 비교한 결과 유사 범위에 위치하였다. 수해 직후 촬영된 항공사진을 판독하여 구획된 토석류의 퇴적범위는 구획된 토석류 위험구역 내에 위치하여 이 방법이 유효함을 확인하였다.

본 연구에서는 경안천 유역을 대상으로 과거의 경년 항공사진과 지형도를 이용하여 하천형태의 변화를 분석하고, 하천주위의 토지이용변화를 비교해 보고자 하였다. 이를 위해 경안천 유역의 지방 1, 2급 하천에 해당하는 1966년, 1981년, 2000년 항공사진에 내, 외부표정을 실시하여 정사영상을 생성하였으며 또한 1914 - 1915년 지형도를 이용하여 1966년, 1981년, 2000년의 하천과 비교하였다. 이 영상을 이용하여 경년 하천형태와 하천부지의