Landsat 영상 온도 토지 방법

초록

인구에 비해 국토면적은 좁고 도시에 인구가 집중되어있는 국가의 경우는 국토에 대한 효율적인 관리와 이용계획을 세우는 것이 무엇보다도 중요하다. 과거의 정확한 도시개발 기록을 기초로 도시화에 의한 확장 분석이 중요한 요소이다. 특히, 지속 가능한 개발을 위해서는 계획 단계부터 현재의 토지이용 현황을 기반으로 미래의 토지이용 계획을 수립해야한다. 토지이용 현황은 현장조사, 지적자료 해석, 항공사진 위성자료 등의 원격 탐측 자료 등 다양한 자료를 통해 수집될 수 있다. 본 연구에서는 GIS 기술을 기반으로 원격 탐측 기법을 활용하여 서울시 및 경기도 일대의 변화를 탐지하였다. 이를 위해 여러 시기의 Landsat 영상을 준비하여 서울지역의 토지피복토지이용 분류를 수행함으로써 서울시의 도시 변화를 분석하였다. 토지피복토지이용 분류는 최대우도법을 사용하여 수행하였으며 기존의 국내외 분류기준을 참고하여 산림, 수계, 농지, 도심지의 4개 항목으로 분류항목을 설정하였다. 항공사진을 이용한 계층적 방법을 도입하여 고해상도 위성영상 시대에 기존의 중해상도 영상들의 활용성을 도모하였다. 또한, 도시의 발달과 지표면 온도의 상관성을 알아보기 위하여 Landsat 영상으로부터 열적외선 파장영역을 이용하여 온도를 추출하였다. 예측 온도와 실제 기온을 비교하고 그 관계를 확인한 후 토지피복별 온도를 추출하였다. 연구 결과 도심지 확장으로 인한 지표면 온도의 상승을 확인할 수 있었고, 제안된 도심지 변화탐지 기술의 가능성을 제시하였다.

It is very important to plan the efficient land use and management especially in the populous country like Korea. It is needed to analyze urban expansion from the past urban development projects. For continuous development we have to make future land use plan based on current land use. The present state of land use can be collected from various data such as field data, geographical data and remote sensing data. Seoul has experienced a rapid urban expansion over the past three decades. This paper reports an investigation into the application of Landsat imagery for detecting urban growth and assessing its impact on surface temperature in the region. Land coveruse change detection was carried out by using Landsat data. Maximum likelihood method was chosen among the many classification methods and 4 classes were chosen, water, urban, agriculture, forest. The results revealed a notable urban growth in the study area. Hierarchial approach was introduced using aerial photos. This urban expansion has raised surface radiant temperature in the urbanized area. Surface temperature was calculated using band 6, and was compared with the real temperature data. The method using remote sensing data based on GIS was found to be effective in monitoring and analysing urban growth and in evaluating urbanization impact on surface temperature.

목차

• 표제지
• 감사의 글
• 목차
• 사용기호 12
• 국문 요약 13
• 제1장 서론 14
• 1.1. 연구배경 및 목적 14
• 1.2. 연구 동향 18
• 1.3. 연구방법 및 범위 20
• 제2장 Landsat 위성영상을 이용한 변화탐지 22
• 2.1. Landsat 위성의 특성 22
• 2.1.1. Landsat 위성의 역사 22
• 2.1.2. Landsat 센서 26
• 2.1.3. Landsat 분광특성 28
• 2.2. 변화탐지를 위한 분류방법 30
• 2.2.1. 감독 분류 (supervised classification) 30
• 2.2.2. 무감독 분류 (unsupervised classification) 32
• 2.3. 변화탐지를 위한 토지이용/토지피복 분류 33
• 2.3.1. 국내 분류기준 현황 33
• 2.3.2. 국외 분류기준 현황 35
• 2.4. 변화 탐지를 위한 온도 추출 38
• 2.4.1. 방사에 영향을 미치는 요소 39
• 2.4.2. 열적외 데이터 수치로부터 토지피복온도의 계산 40
• 제3장 피복변화를 이용한 도심지 변화탐지 42
• 3.1. 영상의 분류 42
• 3.1.1. 토지피복 분류항목 설정 42
• 3.1.2. 연구대상지역 43
• 3.1.3. 분류결과 및 정확도 검증 46
• 3.2. 계층적 방법을 이용한 변화탐지 55
• 3.3. 도심지와 수계지역의 추출 60
• 제4장 도시 확장에 따른 지표온도변화 69
• 4.1. Landsat TM 열적외 데이터를 이용한 지표온도 계산 69
• 4.2. 토지피복별 온도 계산 71
• 4.3. 신도시 지역의 온도변화탐지 74
• 제5장 결론 77
• 참고문헌 79
• ABSTRACT 82
• 표목차
• 표 2.1. Landsat 프로그램 및 시스템 24
• 표 2.2. Landsat 위성의 궤도 특성 25
• 표 2.3. MSS 센서의 특성 26
• 표 2.4. TM Sensor의 특성 27
• 표 2.5. ETM+의 밴드 28
• 표 2.6. Landsat TM 센서의 관측 밴드와 응용분야 29
• 표 2.7. 토지피복지도 분류기준(환경부) 34
• 표 2.8. 토지이용현황도 분류기준 35
• 표 2.9. 토지피복지도와 토지이용현황도 비교 35
• 표 2.10. 상온(20℃)에서의 지표물질 적외선(8~14㎛) 방사율 39
• 표 3.1. 토지피복/토지이용 분류항목 42
• 표 3.2. Landsat 영상 취득 시기 43
• 표 3.3. 토지피복별 면적 변화량(단위 ㎢) 50
• 표 3.4. 토지피복지도와 토지이용현황도 항목 비교 52
• 표 3.5. 1994년 분류 오차표 54
• 표 3.6. 정확도 평가 54
• 표 3.7. 서울시 변화사항 62
• 표 4.1. 평균 방사온도와 실제 온도 70
• 표 4.2. 서울지역의 일평년기온(℃) 70
• 표 4.3. 토지피복별 평균온도(℃) 71
• 표 4.4. 추출된 지표온도(단위:℃) 76
• 그림목차
• 그림 2.1. Landsat 7 위성 시스템 23
• 그림 2.2. Landsat 7 위성의 궤도 25
• 그림 2.3. MSS의 경로 26
• 그림 3.1. 1973년 서울지역 Landsat 영상 44
• 그림 3.2. 1981년 서울지역 Landsat 영상 44
• 그림 3.3. 1985년 서울지역 Landsat 영상 45
• 그림 3.4. 1990년 서울지역 Landsat 영상 45
• 그림 3.5. 2000년 서울지역 Landsat 영상 46
• 그림 3.6. 1973년 영상 분류결과 47
• 그림 3.7. 1981년 영상 분류결과 48
• 그림 3.8. 1985년 영상 분류결과 48
• 그림 3.9. 1990년 영상 분류결과 49
• 그림 3.10. 1994년 영상 분류 결과 49
• 그림 3.11. 2000년 영상 분류결과 50
• 그림 3.12. 토지피복분류 변화도 51
• 그림 3.13. Landsat 영상을 이용한 월드컵 경기장 주변 변화 55
• 그림 3.14. 1985년 월드컵 경기장 주변의 모자이크 영상 56
• 그림 3.15. 1991년 월드컵 경기장 주변의 모자이크 영상 57
• 그림 3.16. 2000년 월드컵 경기장 주변의 모자이크 영상 57
• 그림 3.17. 의사 칼라에 의한 변화탐지 58
• 그림 3.18. 월드컵 경기장 주변 지역의 항공사진 59
• 그림 3.19. 1973년 도심지역 60
• 그림 3.20. 1994년 도심지역 61
• 그림 3.21. 2000년 도심지역 61
• 그림 3.22. 1973년과 2000년 확장된 도심지 62
• 그림 3.23. 서울시의 변화사항 63
• 그림 3.24. 1972년 CORONA 영상 도로중심선… 64
• 그림 3.25. 1995년 수치지도 도로중심선 64
• 그림 3.26. 도로 중심선 중첩… 64
• 그림 3.27. 연세대학교 건물 변화 65
• 그림 3.28. 자연하천과 개수하천의 하천구역 비교 66
• 그림 3.29. 1973년 추출된 수계지역 67
• 그림 3.30. 1994년 추출된 수계지역 67
• 그림 3.31. 2000년 추출된 수계지역 68
• 그림 3.32. 1973년 수계와 2000년 수계 중첩… 68
• 그림 4.1. 1985년 지표면 온도 분포 72
• 그림 4.2. 1990년 지표면 온도 분포 72
• 그림 4.3. 1994년 지표면 온도분포 73
• 그림 4.4. 1985년 일산지역 영상 74
• 그림 4.5. 1994년 일산지역 영상 74
• 그림 4.6. 1985년 분당지역 영상 75
• 그림 4.7. 1994년 분당지역 영상 75

참고문헌

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