환경부 다중시기 토지피복도로 탐지한 토지피복 변화 지역의 정확도 평가: 구량천 유역을 사례로 (Assessment of Land-cover Change Accuracy with Multi-temporal National Land-cover Maps: A Case Study on the Guryang-cheon Watershed, South Korea)

서지정보

· 발행기관 : 한국지도학회
· 수록지 정보 : 한국지도학회지 / 14권 / 1호 / 61 ~ 75페이지
· 저자명 : 박종철, 김장수

초록

지구 표면의 물리적 형태를 표현한 토지피복도는 다양한 연구에 기초자료로 활용되어져 왔다. 따라서 토지피복도의 정확도는 중요한 이슈 중 하나이다. 본 연구는 환경부에서 배포한 2000년과 2009년의 다중시기 국가 토지피복도를 활용하여 전라북도에 위치한 구량천 유역의 토지피복 변화를 탐지하고, 그 결과의 정확도를 평가하였다. 그 결과 토지피복 변화 지역의 전반적인 정확도는 33.2%로 매우 낮게 나타났으며, 시기별 토지피복도의 전반적인 정확도는 44.2%(2000년)와 84.4%(2009년)이었다. 2000년 토지피복도의 낮은 정확도는 토지피복 변화의 정확도를 떨어뜨리는 원인이었다. 2000년 토지피복도의 정확도가 낮은 원인은 기하보정과 정사보정 같은 원시자료의 전처리 과정에서 발생한 정확도 결여에 있었다. 정확도에 영향을 미친 또 다른 원인으로는 초지와 사력퇴 지역의 오분류가 있었다. 국가토지피복도의 토지피복 변화 정확도를 향상시키기 위해서는 원시자료의 전처리 정확도를 향상시킬 필요가 있으며, 오분류 가능성이 높은 지역에 대한 검증을 강화할 필요가 있을 것이다.

영어초록

The land-cover maps, which represent the physical material at the surface of the earth, have has been used as a fundamental data in various studies. Therefore, the accuracy of land-cover maps is one of important issues. This study assessed the accuracy of the land-cover change area detected with multi-temporal national land-cover maps(2000 and 2009) produced by Korea Ministry of Environment. The study area is 165.2km2 of the Guryang-cheon watershed, which is located in the mountainous area of central South Korea. According to the results, the overall land-cover change accuracy was as low as 33.2%. While the land-cover map 2000 has 44.2% overall accuracy, the land-cover map 2009 has 84.6% overall accuracy. The low accuracy of the land-cover map 2000 affects the low accuracy of land-cover change. The major cause of low accuracy in the land-cover map 2000 was a lack of precision in pre-processing of raw data, such as geometric correction or orthometric correction. Another factor limiting higher accuracy appeared to be difficulty in distinguishing the context of grass and a point bar on the inside of a stream bend. In order to improve land-cover change accuracy of the national land-cover map, accuracy of pre-processing will need to be improved, and it will need to strengthen verification in the area of high probability for possible classification error.

참고자료

· 없음