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기후변화에 따른 한라산 아고산대 생물계절 특성 조사를 위한 드론 원격탐사 활용
김응남,오현경,이웅,이종성 국토지리학회 2023 국토지리학회지 Vol.57 No.1
In this study, we set up survey points at elevations of 1,500 m, 1,600 m, and 1,700 m on Mt. Halla to investigate the seasonal biological characteristics of indigenous plants in response to climate change using high-resolution drone imagery. We conducted drone surveys a total of seven times over two years: three times in May, August, and October in 2021, and four times in March, May, August, and October in 2022. Based on the survey results from the first year (2021), we used both pixel-based and object-based classification methods to classify the indigenous plant species and communities in the target area. We verified that the object-based classification method was valid for high-resolution drone images. Through the results of the second year (2022) surveys, we were able to perform high-resolution mapping and analysis of vegetation indices at the survey points. Moreover, we developed and applied several workflows to improve the object-based classification method for classifying indigenous plant species and communities, and we were able to present the optimal classification model. By employing this newly developed object-based classification method, we achieved classification accuracies of 90.67% at Point 1, 90.00% at Point 2, and 84.67% at Point 3, respectively. 기후변화에 따른 자생식물의 생물계절 특성 조사를 위한 드론 영상의 활용성 검토를 위해 본 연구에서는 한라산 해발고도 1,500 m, 1,600 m, 1,700 m 지점에 각각의 조사 지점을 설정하였다. 2021년에는 5월, 8월 10월에 걸쳐 3회, 2022년에는 3월, 5월, 8월, 10월 걸쳐 4회, 2년간 총 7회에 걸쳐 드론에 의한 현장 조사를 실시하였다. 1차 년도 기간인 2021년의 조사 결과로부터 대상지역에 자생하는 식물의 종・군락 분류 방법으로서 기존의 픽셀 기반의 분류처리 방법과 객체기반 분류처리 방법을 적용하였고, 초고해상도 드론 영상의 경우 객체기반 분류처리 방법이 타당함을 검증하였다. 2차년도 조사 결과를 통해 조사지점에 대한 고해상도 매핑 작업과 식생활력의 분석 작업이 가능하였다. 또한 자생식물의 종・군락 분류를 위한 객체기반 분류처리의 고도화를 위해 다양한 형태의 Work Flow를 설계하고 적용함으로써 최적의 분류처리 모델을 제시할 수 있었다. 이렇게 설계된 객체기반 분류처리를 통해 Point-1에서는 90.67%, Point-2에서는 90.00%, Point-3에서는 84.67%의 분류정확도를 각각 얻을 수 있었다.