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.

본 연구는 도시생태계 보전 및 복원을 위한 기반으로 활용되고 있는 비오톱조사자료의 현장조사 정확도를 검증하고자 하였다. 이를 위해 서울시 관악구 산림지역을 대상으로 2000년과 2005년의 비오톱 현장조사 결과를 바탕으로 인공위성영상에서 확인가능한 상록침엽수림을 추출한 후 두 현장조사결과에 기초하여 현장조사의 정확성을 검증하였다. 분석결과 현장조사에 의한 세부 현존식생의 면적비율은 시기와 조사자의 차이에도 약 92%의 높은 유사도를 보였으나, 두 조사에서 동일한 식생유형이 지리공간상 일치하는 지역은 약 60%에 불과하였다. 인공위성영상에서 추출한 상록침엽수의 위치 분석 결과 2000년 조사와는 69.4%, 2005년과는 80.0%가 일치하는 것으로 분석되었는데, 인공위성 영상 판독오류를 감안했을 때 비교적 높은 정확도를 보이고 있었다. 지금까지 비오톱조사시 현장조사에 의한 식생구분 에 대한 정확성 검증이 이루어지지 않고 수행되어 왔으나, 향후 자료의 갱신이나 신규 사업에 있어서는 정확도 검증이 무엇보다 중요하며 이에 대한 구체적 기준마련이 필요하다고 판단된다.