Updating Land Cover Classification Using Integration of Multi-Spectral and Temporal Remotely Sensed Data

장동호(Dong-Ho Jang),Chang-Jo F. Chung(Chang-Jo F. Chung) 대한지리학회 2004 대한지리학회지 Vol.39 No.5

최근, 다중 센서 영상과 GIS 주제도 정보를 이용한 토지 피복 분류에 대해 관심이 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 분류에 필요한 효과적인 GIS 정보를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고, 최대우도법(MLE) 같은 전통적인 방법은 기존의 컴퓨터 프로그램들이 GIS 자료를 제대로 다룰 수 없다는 이유로 유용한 정보의 이용에 제한을 받아 왔다. 본 연구에서는 다중 파장대 및 다중 시기 영상을 이용하여 새로운 영상 분류기법을 제안하고자 한다. 특히 MLE기법을 확대하여 다중 스펙트럼 영상 자료 및 토지 피복 분류 자료 등을 함께 사용할 수 있도록 하였다. 또한 파라미터가 데이터에서 추정되는 경우 우도비(LRE) 추정법이 오히려 더 적합할 수 있어서 LRE기법도 함께 사용하였다. 연구 지역은 서해안 안면도 지역이며, 자료는 Landsat ETM+ 영상과 Landsat TM 영상을 이용하여 만든 토지 피복도이다. 연구 결과, 제안된 방법은 단일 스펙트럼 자료를 사용하는 것보다 현저히 개선된 분류 정확도를 나타낸다. 즉, 개선된 분류 영상들은, MLE를 사용했을 때는 6.2%, LRE를 사용했을 때는 9.2%의 분류 정확도 개선을 보였다. 또한 본 연구는 제시된 알고리즘이 토지 피복 변화에 따른 그 지역의 변화 지역 추출도 가능할 것으로 판단된다. 향후 토지피복 분류 결과는 실 세계에서 보다 정확한 의사결정을 위한 보완적인 자료로써 유용하게 사용될 수 있을 것이라는 판단된다. These days, interests on land cover classification using not only multi-sensor data but also thematic GIS information, are increasing. Often, although we have useful GIS information for the classification, the traditional classification method like maximum likelihood estimation technique (MLE) does not allow us to use the information due to the fact that the MLE and the existing computer programs cannot handle GIS data properly. We proposed a new method for updating the image classification using multi-spectral and multi-temporal images. In this study, we have simultaneously extended the MLE to accommodate both multi-spectral images data and land cover data for land cover classification. In addition to the extended MLE method, we also have extended the empirical likelihood ratio estimation technique (LRE), which is one of non-parametric techniques, to handle simultaneously both multi-spectral images data and land cover data. The proposed procedures were evaluated using land cover map based on Landsat ETM+ images in the Anmyeon-do area in South Korea. As a result, the proposed methods showed considerable improvements in classification accuracy when compared with other single-spectral data. Improved classification images showed that the overall accuracy indicated an improvement in classification accuracy of 6.2% when using MLE, and 9.2% for the LRE, respectively. The case study also showed that the proposed methods enable the extraction of the area with land cover change. In conclusion, land cover classification produced through the combination of various GIS spatial data and multispectral images will be useful to involve complementary data to make more accurate decisions.

산사태 재해에 대한 삼림지 위험평가 분석모델 개발

장동호 ( Dong Ho Jang ),( Chang Jo F. Chung ) 한국지형학회 2007 한국지형학회지 Vol.14 No.4

산사태 취약성 분석을 위한 GIS 기반 확률론적 추정 모델과 모수적 모델의 적용

박노욱(No-Wook Park),지광훈(Kwang-Hoon Chi),Chang-Jo F. Chung,권병두(Byung-Doo Kwon) 대한자원환경지질학회 2005 자원환경지질 Vol.38 No.1

산사태 취약성 분석을 위해 적용된 기존 GIS 기반 확률론적 공간 통합 모델은 범주형과 연속형 자료와 같이 서로 다른 형태의 자료의 처리를 위한 이론적 배경과 효율적인 방법론을 제시하지 못하였다. 이 논문에서는 우도비의 틀안에서 연속형 자료를 직접적으로 사용할 수 있도록 비모수적 경험적 추정 모델과 모수적 예측적 판별 분석 모델을 적용하였다. 그리고 유사율과 예측비율곡선을 계산함으로써 두 모델을 정량적으로 비교하고자 하였다. 제안 모델을 비교하기 위해 1998년 여름 산사태로 많은 피해를 입은 장흥 지역과 보은 지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 장흥 지역에서는 두 모델이 유사한 예측 능력을 나타내었으나, 보은 지역에서는 모수적 예측적 판별 분석 모델이 보다 높은 예측 능력을 나타내었다. 결론적으로 제안한 두 모델은 산사태 취약성 분석을 위한 연속형 자료 표현에 효율적 으로 적용될 수 있으며, 두 모델이 개별적인 연속형 자료 표현의 특성을 가지고 있기 때문에 다른 사례 연구를 통한 검증 작업이 병행되어야 할 것으로 생각된다. Traditional GIS-based probabilistic spatial data integration models for landslide susceptibility analysis have failed to provide the theoretical backgrounds and effective methods for integration of different types of spatial data such as categorical and continuous data. This paper applies two spatial data integration models including non-parametric empirical estimation and parametric predictive discriminant analysis models that can directly use the original continuous data within a likelihood ratio framework. Similarity rates and a prediction rate curve are computed to quantitatively compare those two models. To illustrate the proposed models, two case studies from the Jangheung and Boeun areas were carried out and analyzed. As a result of the Jangheung case study, two models showed similar prediction capabilities. On the other hand, in the Boeun area, the parametric predictive discriminant analysis model showed the better prediction capability than that from the non-parametric empirical estimation model. In conclusion, the proposed models could effectively integrate the continuous data for landslide susceptibility analysis and more case studies should be carried out to support the results from the case studies, since each model has a distinctive feature in continuous data representation.

퍼지 이론을 이용한 GIS기반 자료유도형 지질자료 통합의 이론과 응용

박노욱,지광훈,권병두,Chang-Jo F. Chung 대한자원환경지질학회 2003 자원환경지질 Vol.36 No.3

유용광물자원탐사나 산사태 취약성 분석과 같은 지질학적 응용을 목적으로 GIS를 이용하여 다양한 지질자료를 통합하기 위한 수학적 모델이 개발되어 왔다. 여러 공간통합 방법 중에서 불확실한 정보를 효율적으로 다룰 수 있는 것으로 알려진 퍼지 이론을 이용한 지질정보의 통합에 대해서 논의하였다. 그동안 전문가의 의견에 의존하여 지질자료를 표현하는 목표 유도형 통합방법과 달리, 통합 목표와 지질자료 사이의 통계적 관계를 이용하는 자료 유도형 통합 방법을 제안하였다. 제안된 기법은 퍼지 소속함수로의 표현, 퍼지 연산자를 이용한 결합, 비퍼지화, 검증의 4단계로 구성된다. 자료 표현에는 우도비에 기반한 퍼지 소속함수를, 퍼지 소속함수들의 결합에는 퍼지 연산자 네트웍을, 통합결과의 상대적인 가능성값을 도시하기 위해 비퍼지화 단계를 각각 제안하였다. 최종적으로 통합 목표에 대한 의미있는 해석과 다양한 퍼지 연산자 네트웍의 정량적 비교를 위해 공간 분할에 기반한 검증 과정을 제안하였다. 지질학적 응용을 목적으로 제안한 방법론의 적용가능성, 실제 적용시의 제안점을 산사태 취약성 분석 적용연구를 통해 논의하였다. 적용연구 결과, 대상지역에서 산사태에 대한 취약한 지역을 구분하는데 제안기법이 효과적으로 이용될 수 있음을 확인할 수 있었으며, 검증을 통해 최종 퍼지 소속함수의 결합에 ${\gamma}$연산자를 사용한 경우가 최대, 최소 연산자를 사용한 경우에 비해 높은 예측능력을 나타내었다. The mathematical models for GIS-based spatial data integration have been developed for geological applications such as mineral potential mapping or landslide susceptibility analysis. Among various models, the effectiveness of fuzzy logic based integration of multiple sets of geological data is investigated and discussed. Unlike a traditional target-driven fuzzy integration approach, we propose a data-driven approach that is derived from statistical relationships between the integration target and related spatial geological data. The proposed approach consists of four analytical steps; data representation, fuzzy combination, defuzzification and validation. For data representation, the fuzzy membership functions based on the likelihood ratio functions are proposed. To integrate them, the fuzzy inference network is designed that can combine a variety of different fuzzy operators. Defuzzification is carried out to effectively visualize the relative possibility levels from the integrated results. Finally, a validation approach based on the spatial partitioning of integration targets is proposed to quantitatively compare various fuzzy integration maps and obtain a meaningful interpretation with respect to future events. The effectiveness and some suggestions of the schemes proposed here are illustrated by describing a case study for landslide susceptibility analysis. The case study demonstrates that the proposed schemes can effectively identify areas that are susceptible to landslides and ${\gamma}$ operator shows the better prediction power than the results using max and min operators from the validation procedure.

미래의 대형 태풍 내습 시 해운대해수욕장 주변지역의 침수 피해 예측 -관측자료의 통계분석을 통하여

장동호 ( Dong Ho Jang ),맹다혜 ( Da Hye Maeng ),( Chang-jo F. Chung ) 한국사진지리학회 2011 한국사진지리학회지 Vol.21 No.4

본 연구는 현장 관측자료의 통계분석을 통하여 미래 태풍 내습 시 해면기압과 파고를 추정하고, 이를 바탕으로 해일고를 산정하여 해운대해수욕장 주변지역의 침수 피해를 예측하였다. 이를 위해 과거 태풍 중 부산에 가장 큰 영향을 미친 매미와 메기 당시의 관측자료인 파고와 해면기압 자료를 이용하여 상관관계를 분석하였다. 연구결과, 실제 해일고와 비교적 유사한 값이 도출되었으며, 이를 활용하여 20년 후, 50년 후, 100년 후의 태풍 내습 시 미래의 해일고를 추정하였다. 산출된 해일고 값을 항공 LiDAR 자료를 이용하여 제작된 DEM에 적용한 결과, 20년 후에는 40.38ha가 침수되고, 50년 후에는 48.13ha, 100년 후에는 56.34ha가 침수될 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 구조물에 대한 월파량의 산정이 생략되었기 때문에 실제 침수면적과 다소 차이가 있을 수 있으나, 향후 이를 보완한다면 보다 유용하고 정량적인 침수 피해 예측이 될 수 있을 것으로 기대된다. In this study, the sea level pressure and wave height in case of a future typhoon were predicted through observation data and statistical analysis, and the obtained data were used to calculate the inundation height and to predict the damages that may occur due to flooding in the area surrounding Haeundae Beach. For this, the wave height and sea level pressure data of Maemi and Megi, the biggest typhoons to have ever affected Busan, were used for correlation analysis. As a result, a value similar to the actual inundation height was obtained, and this was used to predict the inundation heights of the typhoons that may hit South Korea 20, 50, and 100 years from the present. The application to a DEM produced using a airborne LiDAR data showed that there is bound to be 40.38ha flooding 20 years from now, 48.13ha flooding in 50 years, and 56.34ha flooding in 100 years. There may be some differences between these numbers and the actual flooded surfaces, however, because the wave overtopping calculation of structures was omitted, but the improvement of this method is expected to lead to more useful and quantitative flooding damage predictions.

Classification and Prediction Modeling in Spatial Data Analysis

Chang-Jo F. Chung 한국항공우주학회 2000 한국항공우주학회 단행본 Vol.- No.-