딥러닝 기반의 환경성평가지도 구축

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 세분류 토지피복도를 이용한 환경가치등급 분류를 수행하여 국토환경성평가지도의 주기적인 갱신 및 구축 가능성을 제시하였다. 환경성 평가지도는 62개의 법제적 평가항목과 8개의 환경·생태적 평가항목을 기준으로 국토의 환경적 가치를 5단계의 등급으로 평가한 지도이며, 1:25,000과 1:5,000의 두 가지 축척으로 제공되고 있다. 하지만 1:5,000 축척의 환경성평가지도는 참조자료의 부재 및 상이한 제작년도 등 다양한 제공조건으로 인해 구축 및 갱신에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 그리고 세분류 토지피복도에 딥러닝 기법 중 하나인 CNN(Convolution Neral Network)을 활용하여 정확하고 최신정보가 반영된 1:5,000 환경성평가지도를 구축하고자 한다. 그 결과 Kappa 평균 0.69, 정확도 평균 81%의 결과가 산출되었다. 하지만 현재 환경성평가지도의 평가기준이 공개되지 않았으며 취약점을 보완하고 있기 때문에, 향후 환경성평가지도의 평가지표 및 작성지침의 개선 방향을 고려한 추가적인 연구가 필요한 것으로 판단된다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 본론
• 3. 결론
• 참고문헌