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항공 라이다와 딥러닝 기반 도시 수목 면적 지도를 이용한 개별 도시 수목 탐지
이연수,손보경,임정호,Yeonsu Lee,Bokyung Son,Jungho Im 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5
Urban trees play an important role in absorbing carbon dioxide from the atmosphere, improving air quality, mitigating the urban heat island effect, and providing ecosystem services. To effectively manage and conserve urban trees, accurate spatial information on their location, condition, species, and population is needed. In this study, we propose an algorithm that uses a high-resolution urban tree cover map constructed from deep learning approach to separate trees from the urban land surface and accurately detect tree locations through local maximum filtering. Instead of using a uniform filter size, we improved the tree detection performance by selecting the appropriate filter size according to the tree height in consideration of various urban growth environments. The research output, the location and height of individual trees in human settlement over Suwon, will serve as a basis for sustainable management of urban ecosystems and carbon reduction measures.
딥러닝 기반 Local Climate Zone 분류체계를 이용한 지표면온도와 도시열섬 분석: 수원시와 대구광역시를 대상으로
이연수 ( Yeonsu Lee ),이시우 ( Siwoo Lee ),임정호 ( Jungho Im ),유철희 ( Cheolhee Yoo ) 대한원격탐사학회 2021 大韓遠隔探査學會誌 Vol.37 No.5
도시화에 따른 인공피복의 증가는 도시지역의 온도가 주변 교외지역보다 높아지는 UHI (Urban Heat Island; UHI) 현상을 야기한다. 국지기후대(Local Climate Zone; LCZ)는 빌딩의 기하학적 구조와 피복특성에 따라 도시를 분류하는 체계로, UHI 분석을 위해 제안되어 현재 다양한 도시기후 연구에 활용되고 있다. 본 연구는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network)과 Landsat 8 위성영상을 이용하여 수원시와 대구광역시의 LCZ 분류모델을 구축하였고, LCZ 지도와 Landsat 8 지표면온도(Land Surface Temperature; LST)를 이용하여 도시 구조적 특성에 따른 LST와 Surface UHI (SUHI) 강도를 분석하였다. LCZ 분류모델은 수원시와 대구광역시에 대해 각각 87.9%와 81.7%의 높은 분류 정확도를 보였다. 대구가 수원보다 전반적으로 모든 LCZ 클래스에서 LST가 높게 나타났으며 건물이 밀집할수록, 건물의 높이가 낮을수록 LST가 증가하는 공통점을 보였다. SUHI 강도는 두 도시 모두 여름철에 가장 강한 값을 가지고 봄과 가을에도 일부 LCZ 클래스를 제외하고 양의 SUHI 강도가 나타났지만 겨울에는 다수의 LCZ 클래스에서 음의 값이 나타났다. 이는 UHI가 여름철에 가장 강하게 나타나며, 겨울에는 일부 도시지역이 교외지역보다 더 차가운 현상이 나타나기도 함을 의미한다. 본 연구는 우리 나라 UHI 분석에 있어 LCZ 분류체계의 활용가능성을 확인하였고, 향후 도시기후 분석 및 기후변화 대응 전략 수립에 있어 도시의 구조적 특성을 고려하는데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다. Urbanization increases the amount of impervious surface and artificial heat emission, resulting in urban heat island (UHI) effect. Local climate zones (LCZ) are a classification scheme for urban areas considering urban land cover characteristics and the geometry and structure of buildings, which can be used for analyzing urban heat island effect in detail. This study aimed to examine the UHI effect by urban structure in Suwon and Daegu using the LCZ scheme. First, the LCZ maps were generated using Landsat 8 images and convolutional neural network (CNN) deep learning over the two cities. Then, Surface UHI (SUHI), which indicates the land surface temperature (LST) difference between urban and rural areas, was analyzed by LCZ class. The results showed that the overall accuracies of the CNN models for LCZ classification were relatively high 87.9% and 81.7% for Suwon and Daegu, respectively. In general, Daegu had higher LST for all LCZ classes than Suwon. For both cities, LST tended to increase with increasing building density with relatively low building height. For both cities, the intensity of SUHI was very high in summer regardless of LCZ classes and was also relatively high except for a few classes in spring and fall. In winter the SUHI intensity was low, resulting in negative values for many LCZ classes. This implies that UHI is very strong in summer, and some urban areas often are colder than rural areas in winter. The research findings demonstrated the applicability of the LCZ data for SUHI analysis and can provide a basis for establishing timely strategies to respond urban on-going climate change over urban areas.