경험도수분포함수를 이용한 토지피복 변화탐지 기법 개발- 천안·아산시를 사례로 -
Development of Technique for Detecting Land-cover Change Using Empirical Frequency Distribution Function - Case Study for Cheonan and Asan city, Korea -
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초록
본 연구는 다중시기 위성영상과 지표공간자료를 바탕으로 천안·아산시를 사례로 화소 단위로 토지피복 변화량을 공간적으로 산출하여 토지피복 유형별 규칙성을 분석하였다. 변화탐지 기법으로는 경험도수분포함수를 이용하였으며, 토지피복 변화에 영향을 주는 각 요인들이 토지피복 변화에 어느 정도 영향을 미치는지 수학적으로 표현하기 위하여 상대선호도지수를 구하였다. 연구결과, 연구지역에서는 토지피복 변화에 있어서 4가지 규칙성을 찾을 수 있었다. 첫 번째는 산림지가 밭과 도시, 논은 밭과 도시, 밭은 도시로 변하는 것이 가장 일반적인 토지피복 변화 규칙성이다. 두 번째는 산림지와 논이 직접 도시로 변하는 경우도 있지만 10년을 주기로 밭으로 변한 이후 다시 도시로 변하는 규칙성이 나타났다. 세 번째는 도시 면적이 확대되면서 산림지, 논은 계속 감소하며, 밭은 면적의 변화보다 화소의 공간적 위치 변화가 큰 것으로 나타났다. 마지막으로 이러한 규칙성은 1982년에서 1989년 사이보다는 1989년에서 2009년의 20년 동안에 뚜렷하게 나타났다. 이러한 변화탐지 기법은 향후 토지피복 변화의 공간적 추이를 예측할 수 있는 예측기법으로 활용될 수 있다.
Abstract
This study analyzes the land-cover patterns, with spatial calculation of land-cover changes based on land-cover spatial data and multi-temporal satellite imagery, for Cheonan-Asan City represented in pixel units. The change detection technique used in this study is empirical frequency distribution function. The study has obtained relative favorability score to determine and express how each factor affects land-cover change. As a result, the four regular patterns in land-cover change were found. First, the most usual pattern in land-cover change is that forest becomes dry field and city, paddy becomes dry field and city, and dry field becomes city. The second pattern found is that there have been some cases wherein forest and paddy directly became city, but patterns with 10-year cycles were also noted, in which these areas become dry field first and then turn into city later on. The third pattern is that as the size of city increases, the area of forest and paddy decreases. However, dry field has not displayed much change in size but has shown more changes in locations. Finally, the patterns have been manifested more clearly in the 20-year-period between 1989 and 2009, rather than from 1982 to 1989. The technique for detecting land-cover change can be used as a tool to predict spatial shifts.
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