현재까지 많은 연구자들에 의해 토지피복 변화 예측 연구가 진행되었다. 선행연구들에서 사용된 알고리즘은 화소(pixel) 단위로 토지피복 변화를 예측하고 국지적 화소 간의 상호작용을 고려할 수 있는 장점이 있다. 하지만 주로 도시 내 토지피복 변화에 초점이 맞춰져 ...

현재까지 많은 연구자들에 의해 토지피복 변화 예측 연구가 진행되었다. 선행연구들에서 사용된 알고리즘은 화소(pixel) 단위로 토지피복 변화를 예측하고 국지적 화소 간의 상호작용을 고려할 수 있는 장점이 있다. 하지만 주로 도시 내 토지피복 변화에 초점이 맞춰져 있고, 농촌지역의 토지피복 변화 예측에 필요한 이론적 근거는 부족하였다. 또한 광역적인 지역의 분석을 위한 자료를 구축하는데 어려움이 따랐다.
본 연구의 목적은 기존 알고리즘의 장점을 유지하면서 광역적인 지역의 토지피복 변화를 예측하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 이 알고리즘은 확률론적 공간자료 통합 방법을 토대로 토지피복 변화의 규칙성을 규명하고 미래의 토지피복 변화를 예측하여 도시와 농촌지역에 동시 적용할 수 있다. 이에 대하여 토지피복 변화의 규칙성은 경험도수분포함수(Relative Favoribility Function, RFF)를 사용할 것이다. 본 연구에 활용할 GIS 공간자료는 다중시기 위성영상과 다양한 자연·인문·사회주제도이다. 토지피복 변화 예측 모델이 광역적인 지역의 토지피복 예측에 유용한지 평가하기 위해 농촌 및 도시에서의 예측 결과와 실제 변화를 비교·평가할 것이다. 또한 단순히 화소 단위 예측뿐만 아니라 변화지역의 군집특성에서도 유의미한 예측결과를 도출하였는지 평가하기 위해 도시공간구조와 도시 권역 변화와의 비교 및 평가실시 할 예정이다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 인문·사회과학적인 연구 도구로서의 활용가능성을 평가하는데 도움을 줄 것이다. 나아가 본 연구는 연구결과의 사회적, 교육적 파급을 위해 오픈소스 GIS를 활용한 토지피복 변화 예측 프로그램을 개발하고 무료로 배포하는 것을 연구 목표로 설정하였다.
1차년도에는 다중시기 위성영상을 이용한 토지피복도 작성 및 알고리즘 개발, GIS 공간주제도 작성을 통하여 토지피복 변화 탐지와 예측에 필요한 기초자료를 구축하였다. 세부적으로 살펴보면 문헌연구를 통해 도시 설정에 대한 변수와 기준을 마련하였고 토지피복별 통계자료 수집 및 시계열 분석을 통해 도시화/산업화에 따른 토지피복 특성변화를 분석하였다. 다음으로는 다중시기 위성영상 자료를 이용하여 최대우도법과 BPLE 방법을 적용한 토지피복도를 작성하였고 새로운 분류알고리즘을 개발하여 최적의 토지피복도작성을 실시하고자 하였다. 또한 선분류후비교법을 활용한 토지피복 변화 매트릭스를 작성하였다. 이를 토대로 토지피복 변화를 탐지하였고 초기 버전인 토지피복 변화 탐지 및 변화지역 추출 모듈을 개발하였다. 마지막으로 토지피복 변화 탐지/예측을 위한 GIS DB를 구축하고 공간주제도를 작성하였다.
2차년도에는 다중시기 토지피복도 및 GIS 공간자료를 이용하여 토지피복 변화탐지 알고리즘과 프로그램을 개발하는 것을 목표로 하였다. 세부적으로 살펴보면 토지피복별 시계열 자료를 이용한 미래 토지피복별 변화량을 산정하고 토지피복별 미래 변화 특성을 분석하였다. 그리고 도시 권역 설정 기준에 따라 연구지역의 실질적 도시권역 변화를 파악하고 변화방향성을 파악하였다. 그리고 최대우도법과 PBLE방식의 토지피복 분류 알고리즘을 개선한 최적의 토지피복도 작성기법을 개발하였다. 또한 경험도수분포함수를 이용해 다중시기 토지피복도와 GIS 자료 간의 변화 관련성을 검토해 규칙성을 탐지하고 변화특성을 분석하였다. 마지막으로 도수분포함수를 기초로 하여 GIS 공간자료와 토지피복도를 통합한 토지피복 변화 탐지 프로그램을 개발하였다.
3차년도에는 원격탐사 자료와 GIS 공간자료 통합을 통해 토지피복 변화 예측 알고리즘과 프로그램을 개발하였다. 이를 위하여 토지피복별 변화 예측 결과 자료를 이용해 토지피복 변화 예측 알고리즘을 검증하였다. 그리고 도시 내부 구조 유형 중에서 권역 변화 특성과 인접 도시권역의 도시 관리 필요성을 파악하였다. 또한 경험도수분포함수를 이용한 토지피복 변화 탐지 및 정확도 개선을 위해 다양한 주제도와의 관련성을 검토하였다. 마지막으로 도수분포함수를 기초로 하여 GIS 공간자료 및 토지피복도를 통합한 토지피복 변화 예측 프로그램을 개발하고 검증하였다.

Up till now, many researchers have conducted a study to predict changes in land cover. The algorithms used in prior studies have the advantage of predicting land cover changes on a pixel basis and considering the interaction between local pixels. Howe ...

Up till now, many researchers have conducted a study to predict changes in land cover. The algorithms used in prior studies have the advantage of predicting land cover changes on a pixel basis and considering the interaction between local pixels. However, the focus was mainly on urban areas land cover changes, and there was a lack of theoretical basis for predicting changes in rural areas land cover. There was also a difficulty in building data for analysis of metropolitan areas.
The purpose of this study is to develop algorithms for predicting land cover changes in metropolitan areas while maintaining the advantages of existing algorithms. Based on the probabilistic spatial data integration method, this algorithm can identify the regularity of land cover changes and predict future land cover changes and apply them to urban and rural areas simultaneously. The regularity of land cover changes will use the Relative Facility Function (RFF). The GIS spatial data will be used for this research are multi-period satellite images and various natural, humanities, and social themes. To assess whether the land cover change prediction model is useful for predicting land cover in metropolitan areas, the forecast results and actual changes in rural areas will be compared and evaluated. In addition, a comparison and evaluation of the urban spatial structure and changes in urban areas will be conducted to assess whether significant results have been derived from the cluster characteristics of the changing areas as well as the pixel-unit prediction. The algorithms developed in this study will help assess the usability of human and social scientific research tools. Furthermore, this study set up the research objective to develop and distribute free land cover change prediction programs using open source GIS for social and educational dissemination of research results.
In the first year, land cover mapping and algorithm development using multi-temporal satellite image and GIS spatial subject systems were used to construct basic data for land cover change detection and prediction. In detail, variables and criteria for urban setting were prepared through literature review, and the characteristics of land cover changes according to urbanization/industrialization were analyzed through the collection of statistical data by land cover. Next, land cover mapping applied by the maximum likelihood method and BPLE method were developed using multi-temporal satellite image data, and new classification algorithm was developed to conduct optimal land cover map. In addition, a land cover change matrix was constructed using the post-classification comparison method. Based on this, land cover change was detected and an initial version of the land cover change detection and change area extraction module was developed. Finally, a GIS database for land cover change detection/prediction was constructed and a spatial thematic map was developed.
In the second year, it was aimed to develop a land cover change detection algorithms and programs using multi-temporal land cover and GIS spatial data. In detail, the changes in future land cover by using time series data of land cover were calculated and the future change characteristics of land cover were analyzed. In addition, the actual changes in urban areas and the direction of change in the study area were identified according to the criteria for setting up urban areas. Eventually, we developed an optimal land cover mapping that improved the classification algorithm of land cover in the maximum likelihood method and PBLE method. In addition, we investigated the relation between the multi-temporal land cover and GIS data using frequency distribution function and analyzed the regularity and characteristics of the change. Finally, a land cover change detection program was developed that incorporates GIS spatial data and land cover scheme based on frequency distribution function.
In the third year, land cover change prediction algorithm and program were developed through the integration of remote sensing data and GIS spatial data. For this purpose, the land cover change prediction algorithm was verified using the change prediction result data for each land cover. The characteristics of the area change among the types of urban structures and the need for urban management of adjacent urban areas were identified. In addition, the relevance of various topics was reviewed to land cover change detection and improve accuracy using the empirical frequency distribution function. Finally, based on frequency distribution function, the land cover change prediction program was developed and verified by integrating GIS spatial data and land cover map.

지금까지 많은 연구자들에 의해 토지피복 변화 예측 알고리즘 연구가 진행되었다. 선행연구들에서 사용된 알고리즘은 화소 단위로 토지피복 변화를 예측하고 국지적 화소 간의 상호작용을 고려할 수 있는 장점이 있다. 하지만 주로 도시 내 토지피복 변화에 초점이 맞춰져 ...

지금까지 많은 연구자들에 의해 토지피복 변화 예측 알고리즘 연구가 진행되었다. 선행연구들에서 사용된 알고리즘은 화소 단위로 토지피복 변화를 예측하고 국지적 화소 간의 상호작용을 고려할 수 있는 장점이 있다. 하지만 주로 도시 내 토지피복 변화에 초점이 맞춰져 있고, 농촌지역의 토지피복 변화 예측에 필요한 이론적 근거는 부족하였다. 또한 광역적인 지역의 분석을 위한 자료 구축 시 어려움이 따르는 단점이 있다.
본 연구는 기존 알고리즘의 장점을 유지하면서 광역적인 지역의 토지피복 변화를 예측하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 이 알고리즘은 확률론적 공간자료 통합 방법을 토대로 토지피복 변화의 규칙성 규명과 미래 토지피복 변화 예측을 통해 농촌지역과 도시지역에 동시에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 이에 대하여 토지피복 변화의 규칙성은 경험도수분포함수를 사용하여 토지피복 변화를 예측할 것이다. 본 연구에 활용할 GIS 공간자료는 다중시기 위성영상과 다양한 자연·인문·사회주제도이다.
토지피복 변화 예측 모델이 광역적인 지역의 토지피복 예측에 유용한지 평가하기 위해 농촌 및 도시에서의 예측 결과와 실제 변화를 비교·평가할 것이다. 또한 단순히 화소 단위 예측뿐만 아니라 변화지역의 군집특성에서도 유의미한 예측결과를 도출하였는지 평가하기 위해 도시공간구조와 도시 권역 변화와의 비교·평가를 시도할 것이다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 인문·사회과학적인 연구 도구로서의 활용가능성을 평가하는데 도움을 줄 것이다. 나아가 본 연구는 연구결과의 사회적, 교육적 파급을 위해 오픈소스 GIS를 활용한 토지피복 변화 예측 프로그램을 개발하고 무료로 배포하는 것을 연구 목표로 설정하였다.
1차년도에는 다중시기 위성영상을 이용한 토지피복도 작성 및 알고리즘 개발, GIS 공간주제도 작성을 통하여 토지피복 변화 탐지와 예측에 필요한 기초자료를 구축하였다. 세부적으로 살펴보면 문헌연구를 통해 도시 설정에 대한 변수와 기준을 마련하였고 토지피복별 통계자료 수집 및 시계열 분석을 통해 도시화/산업화에 따른 토지피복 특성변화를 분석하였다. 다음으로는 다중시기 위성영상 자료를 이용하여 최대우도법과 BPLE 방법을 적용한 토지피복도를 작성하였고 새로운 분류알고리즘을 개발하여 최적의 토지피복도작성을 실시하고자 하였다. 또한 선분류후비교법을 활용한 토지피복 변화 매트릭스를 작성하였다. 이를 토대로 토지피복 변화를 탐지하였고 초기 버전인 토지피복 변화 탐지 및 변화지역 추출 모듈을 개발하였다. 마지막으로 토지피복 변화 탐지/예측을 위한 GIS DB를 구축하고 공간주제도를 작성하였다.
2차년도에는 다중시기 토지피복도 및 GIS 공간자료를 이용하여 토지피복 변화탐지 알고리즘과 프로그램을 개발하는 것을 목표로 하였다. 세부적으로 살펴보면 토지피복별 시계열 자료를 이용한 미래 토지피복별 변화량을 산정하고 토지피복별 미래 변화 특성을 분석하였다. 그리고 도시 권역 설정 기준에 따라 연구지역의 실질적 도시권역 변화를 파악하고 변화방향성을 파악하였다. 그리고 최대우도법과 PBLE방식의 토지피복 분류 알고리즘을 개선한 최적의 토지피복도 작성기법을 개발하였다. 또한 경험도수분포함수를 이용해 다중시기 토지피복도와 GIS 자료 간의 변화 관련성을 검토해 규칙성을 탐지하고 변화특성을 분석하였다. 마지막으로 도수분포함수를 기초로 하여 GIS 공간자료와 토지피복도를 통합한 토지피복 변화 탐지 프로그램을 개발하였다.
3차년도에는 원격탐사 자료와 GIS 공간자료 통합을 통해 토지피복 변화 예측 알고리즘과 프로그램을 개발하였다. 이를 위하여 토지피복별 변화 예측 결과 자료를 이용해 토지피복 변화 예측 알고리즘을 검증하였다. 그리고 도시 내부 구조 유형 중에서 권역 변화 특성과 인접 도시권역의 도시 관리 필요성을 파악하였다. 또한 경험도수분포함수를 이용한 토지피복 변화 탐지 및 정확도 개선을 위해 다양한 주제도와의 관련성을 검토하였다. 마지막으로 도수분포함수를 기초로 하여 GIS 공간자료 및 토지피복도를 통합한 토지피복 변화 예측 프로그램을 개발하고 검증하였다.

1차년도 연구결과 : 도시 권역 설정과 관련한 문헌연구를 통해 중심도시와의 연계성, 주변지역 자체의 도시적 특성, 개발제한구역 지정 여부 등, 도시 권역 설정의 주요 기준을 고찰하였다. 다음으로 다중시기 위성영상을 이용하여 토지피복도를 작성하였고, 새로운 분류 ...

1차년도 연구결과 : 도시 권역 설정과 관련한 문헌연구를 통해 중심도시와의 연계성, 주변지역 자체의 도시적 특성, 개발제한구역 지정 여부 등, 도시 권역 설정의 주요 기준을 고찰하였다. 다음으로 다중시기 위성영상을 이용하여 토지피복도를 작성하였고, 새로운 분류 알고리즘의 토지피복도 작성 방법을 개발하고자 우선적으로 최대우도법 방법과 BPLE기법 기반의 토지피복도를 작성하였다. 그 결과 위성영상자료만을 이용한 단일분해능영상분류에서 분류정확도가 낮게 나타났으며 생산자 정확도 역시 일부 분류항목에서 낮은 분류정확도를 나타내었다. 또한 선분류후비교법을 통한 토지피복 변화 탐지 및 변화지역 추출을 위해 다중시기 위성영상을 이용하여 토지피복도를 작성하였다. 이를 바탕으로 연구지역의 토지피복 변화를 탐지하였다. 그리고 오픈소스 GIS 컴포넌트인 MapWinGIS를 활용한 초기버전의 토지피복 변화탐지 및 변화지역 추출 모듈을 개발하였다. 더불어 토지피복 변화 탐지 및 예측을 위하여 GIS DB를 구축하고 공간주제도를 작성하였으며 RFF 모델 매개변수의 최적화 모듈을 개발하고 적용하였다.
2차년도 연구결과 : 토지피복별 변화 추세를 분석하여 미래 토지피복 변화 총량을 추정할 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 이 연구에서는 1976~2000년(25년)의 지목자료를 이용하여 과거 토지피복 변화 추세를 분석하고, 2010년 토지피복을 추정 및 검증함으로써 미래 토지피복 변화 총량을 추정할 수 있는 방안을 제시하였다. 한편 세종시를 사례지역으로 하여 도시 권역 및 도시 성장 추세 연구를 진행하였다. 이를 통해 세종시의 토지피복 변화 및 도시화과정을 실질적인 도시적 생활권역으로 파악하였다. 그리고 토지피복 변화 탐지와 예측을 위해서 기존의 토지피복분류 알고리즘(BPLE)의 정확도를 개선하였다. 이를 위해서는 1차년도에 수행된 토지피복 분류기법과 더불어 토지이용도를 통합하여 새로운 알고리즘의 토지피복도를 작성하였다. 그 결과 단일 분해능 영상자료에 비해 높은 분류정확도를 가지게 되었다. 또한 경험도수분포함수를 이용하여 토지피복 유형별 자료와 GIS 공간자료와의 연관성을 분석하였다. 마지막으로 토지피복 변화 탐지 프로그램을 개발하였다.
3차년도 연구결과 : 세종시의 전출입 이유를 통해 인접 권역을 포함한 도시 관리필요성을 연구하였고, 향후 연구방향에 대해 제시하였다. 한편으로 우리나라 전역을 대상으로 하여 전역과 지역적 토지피복 변화 예측 모델의 비교 연구를 진행하였다. 이를 통하여 지역적 변화량 모델이 단일 변화량 모델에 비해 향상된 분류정확도를 가지는 것으로 분석되었다. 그리고 지역적 변화량 모델을 활용하여 미래 토지피복도를 작성하였다. 그 결과 대도시의 토지피복 변화의 변화는 큰 차이가 없었으며, 중소 규모의 도시에서는 다소 차이를 보였다. 마지막으로는 토지피복 변화 예측 프로그램을 개발하였다. 예측 프로그램은 래스터 형태의 공간자료를 이용하여 과거 토지피복 변화 특성을 경험도수분포함수로 제시하고 그 결과를 토대로 미래 토지피복 변화를 예측할 수 있다.
활용방안 : 첫째, 학문발전에 기여하는 인재를 양성할 것으로 판단된다. 다학제적인 융합 연구진행에 따라 관련 분야의 전문가를 양성할 수 있을 것이다. 둘째, 토지피복 변화 예측 이론과 새로운 도구(오픈 소스 프로그램)의 배포로 학문발전에 기여할 것이다. 본 연구결과인 토지피복 변화 탐지 프로그램과 이론은 공간자료의 활용과 의사결정에 대한 이해를 증진시키는데 크게 기여할 것으로 기대된다. 셋째, 공간자료의 통합 분석 연구 분야에 수학/통계적 방법의 활용 계기 마련할 것이다. 본 연구에서는 인문사회기반 융합연구를 통해 사회과학 분야에서의 공간통합 방법론에 적용시킴으로써 기존 연구에서 미처 밝히지 못한 화소 기반의 미래 토지피복 변화를 예측하고 나아가 사회과학 방법론으로 발전시킬 수 있는 계기를 마련할 수 있을 것이다. 넷째, 타 사회과학 학문분야로의 파급효과 증대가 예상된다. 본 연구는 지리학, 경제학, 지구과학, 수학, 통계학 분야 등 다학제적이고 종합적인 관찰이 필요한 지표공간에 대한 선행 연구로서 의의를 갖는다. 향후 지표환경 변화와 공간문제를 다루는 다학제적인 연구 수행 시 융합연구의 사례로서 공간통합 효과를 미처 고려하지 못하고 공간을 연구하는 타 학문분야에서의 공간통합 효과 분석에 대한 새로운 지평을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 특히, 다양한 공간정보를 이용한 각종 시설물의 변화 탐지, 토지이용 변화 파악 및 토지이용 분류의 정확성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대되며, 지표현황 변화 탐지뿐만 아니라, 연안환경 관측에도 직접적인 적용이 가능하다.