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Urban Heat Islands Using Local Spatial Autocorrelation Techniques
김윤기(Kim, Yun Ki) 한국지적학회 2021 한국지적학회지 Vol.37 No.1
본 연구의 주된 목적은 계획된 신도시인 세종시 도시열섬의 시공간적 변화패턴을 확인하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 Landsat 8 영상과 공간적 자기상관기법을 이용하였다. 분석의 결과는 세종시 도시열섬의 시간적 그리고 공간적 분포패턴이 2013년 이래로 크게 변화되어왔음을 보여주고 있다. 특히 건축면적의 비율은 도시열섬의 공간분포패턴을 결정하는 데 가장 중요한 요소로 밝혀졌다. 또한 도시지역의 열섬은 도시공원의 식생밀도의 영향도 크게 받는 것으로 확인되었다. 본 연구는 도시열섬의 시공간적변화패턴을 조사하기 위해 공간적 자기상관과 분류성과분석을 동시에 이용했다는 점에서 기존의 연구와 차별성을 지니고 있다. 그러나 본 연구는 이러한 차별성과 유용성에도 불구하고 계획된 신도시인 세종시만을 대상으로 도시열섬의 시공간적변화를 분석했다는 점에서 한계를 지니고 있다. 특히, 자연적으로 형성된 대부분의 우리나라의 도시들은 도시공간구조가 세종시와는 확연히 다르기 때문에 향후연구에서는 세종시와 기존의 도시의 열섬의 시공간적인 변화패턴을 비교하는 것도 좋은 연구주제가 될 수 있을 것이다. The primary purpose of this study is to identify the spatiotemporal change patterns of heat islands in Sejong City, a planned new city. This research used Landsat 8 images and spatial autocorrelation to achieve this goal. The results of the analysis show that the temporal and spatial distribution patterns of heat islands in Sejong City have significantly changed since 2013. In particular, the proportion of building area was found to be the most crucial factor in determining the spatial distribution patterns of urban heat islands. Besides, heat islands in urban areas were confirmed to be considerably affected by vegetation density in urban parks. This study is very different from previous studies in that it uses both spatial autocorrelation and classification performance analysis to investigate the spatial and temporal change patterns of urban heat islands. However, this research has limitations in that it analyzes the spatiotemporal variations of heat islands only in Sejong City, which is a planned new city, despite its differentiation and usefulness. In particular, since the spatial structures of most of Korea s naturally formed cities differ from that of Sejong City, it may be a good research topic to compare the temporal and spatial patterns of heat islands in Sejong City and other cities.
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김병식,권현한,김형수 한국습지학회 2011 한국습지학회지 Vol.13 No.1
우리나라는 1990년대 이후 겨울에서 봄철로 이어지는 시기에 지역적으로 만성적인 가뭄이 계속되고 있고, 특히 2001년에는 기상관측 이래 때 이른 무더위와 극심한 가뭄으로 전국적으로 피해를 입었다. 가뭄에 대한 경제적인 손실은 홍수에 비해서 2~3배정도 달하고 있으며 미국 해양기상청(NOAA)이 선정한 20세기 최대의 자 연재해 중 세계 각지에서 발생한 4개의 가뭄이 상위 5위안에 랭크된 바 있고, 미국 국립가뭄경감센터(NDMC)에서 발표한 통계재해 유형별 연평균피해액 중 가뭄피해가 가장 큰 것으로 분석되었다. 국내에도 2001년 봄 가뭄 시 국내총생산 성장률 0.45% 소비자물가 0.31% 상승하는 등 가뭄에 의한 경제적인 손실과 영향력은 막대하였음에도 불구하고 홍수 등에 대비해서는 수해방지종합대책 등 국가차원의 사전대책을 마련하여 시행하고 있는 반면, 가뭄에 대해서는 종합적인 사전예방대책보다는 응급복구 위주로 되어 있고 가뭄상황을 객관적으로 표현할 수 있는 지표도 명확하지 않아 이에 대한 체계적인 연구가 시급한 실정이다. 본 연구에서는 RCM 강수모의 자료를 이용하여 표준강수지수(SPI)를 산정하여 가뭄의 변동성을 평가하였다. 또한 산정되어진 표준강수지수를 이용하여 가뭄의 시공간적인 변동성 분석을 실시하여 2015년대, 2045년대 및 2075년대로 나누어 가뭄지수의 주성분 분석을 통하여 현재와의 차이점을 확인하였다.
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이우균,김문일,송철호,이슬기,차성은,김강선,Lee, Woo-Kyun,Kim, Moonil,Song, Cholho,Lee, Sle-gee,Cha, Sungeun,Kim, GangSun 한국국토정보공사 공간정보연구원 2016 지적과 국토정보 Vol.46 No.2
산림은 우리나라 토지피복 면적의 64%에 해당하는 넓은 면적을 차지한다. 이와 같이 넓은 면적의 산림을 조사, 모니터링, 관리하기 위해서는 원격탐사 및 지리정보시스템 기술이 필수적이다. 위성영상의 분광반사 특성을 이용하여 임상 및 수종분류가 가능하며, 이를 통해 임상도를 제작할 수 있다. 3차원 자료인 LiDAR를 이용하여 개체목의 위치와 수고 측정, 이를 통해 바이오매스와 탄소량 추정이 가능하다. 그 외에도 대상물의 반사특성을 이용해서 각종 지수들이 추출될 수 있는데, 예를 들어 식생지수와 표면토양지수 등을 통해 식생의 활력도와 산림 황폐화 정도를 파악 할 수 있다. 이러한 식생지수들의 변이를 파악하여 소나무 재선충병, 참나무 시들음병 등의 조기탐지 및 관리도 가능하다. 또한 A/R CDM, REDD+ 등 최근 기후변화 대응 사업에 있어서 원격탐사는 사업성 판단과 이산화탄소 흡수 및 저장량을 산정하는데 중요한 역할을 하고 있다. 기후변화 취약성 평가에서는 지리정보시스템의 시공간자료를 이용하여 국가 및 지자체 단위의 취약성이 시공간적으로 평가되고 있다. 또한, 시공간자료를 영향변수로 추가시킨 각종 모델을 통해 산림생장, 입목고사, 산사태 및 산불 등의 예측이 시공간적으로 이루어 질 수 있다. Forest accounts for almost 64 percents of total land cover in South Korea. For inventorying, monitoring, and managing such large area of forest, application of remote sensing and geographic information system (RS/GIS) technology is essential. On the basis of spectral characteristics of satellite imagery, forest cover and tree species can be classified, and forest cover map can be prepared. Using three dimensional data of LiDAR(Light Detection and Ranging), tree location and tree height can be measured, and biomass and carbon stocks can be also estimated. In addition, many indices can be extracted using reflection characteristics of land cover. For example, the level of vegetation vitality and forest degradation can be analyzed with VI (vegetation Index) and TGSI (Top Grain Soil Index), respectively. Also, pine wilt disease and o ak w ilt d isease c an b e e arly detected and controled through understanding of change in vegetation indices. RS and GIS take an important role in assessing carbon storage in climate change related projects such as A/R CDM, REDD+ as well. In the field of climate change adaptation, impact and vulnerability can be spatio-temporally assessed for national and local level with the help of spatio-temporal data of GIS. Forest growth, tree mortality, land slide, forest fire can be spatio-temporally estimated using the models in which spatio-temporal data of GIS are added as influence variables.
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