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3차원 도시공간정보를 이용한 도시열섬현상의 분석 (Analysis of Urban Heat Island Effect Using Information from 3-Dimensional City Model (3DCM))

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최초등록일 2025.05.23 최종저작일 2010.10
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3차원 도시공간정보를 이용한 도시열섬현상의 분석
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    서지정보

    · 발행기관 : 대한공간정보학회
    · 수록지 정보 : Spatial Information Research / 18권 / 4호 / 1 ~ 11페이지
    · 저자명 : 전범석, 김학열

    초록

    본 연구는 2차원적 도시특성변수를 이용한 기존 선행연구와 달리, 도시기하학적인 특성을 중심으로 도시열섬현상에 관한 설명모형을 구축하고 이에 대한 정책적 시사점을 제시하고자하는 연구이다. 오하이오주 콜럼버스 도시(Columbus, Ohio)의 3차원 도시공간구축을 위하여 LiDAR 데이터가 활용되었고, 건축물의 외부공간을 구축하기 위하여 건물수치지도가 이용되었다. 또한 식생지수와 도시온도 자료를 추출하기 위하여 Landsat TM 영상의 band 3, band 4, Thermal band가 이용되었다. 복잡한 자료 추출과정을 통해 획득된 6가지 변수들(건물의 총 부피, 건물의 총 표면적, 평균 건물의 높이-도로폭 비율, 공극률, 건물바닥면적비율, 식생지수)을 도입하여 단순회귀 및 다중회귀 모형을 구축하였다. 회귀모형구축에 있어서는 비선형관계에 있는 변수를 선형화하기 위해 Box-Tidwell 변형기법을 적용하였으며 최적화된 변수변형을 통한 선형회귀모형을 구축하였다. 공극률, 식생지수, 건축 표면적 변수로 추정된 다중회귀모형은 전체 온도변이의 57%를 설명할 수 있는 것으로 나타났으며, 도시열섬을 저감시키기 위한 다양한 정책수립(오픈스페이스 확대정책, 옥상녹화, 벽면녹화 등)에 의미있는 결과를 제공하였다.

    영어초록

    Unlike the previous studies which have focused on 2-dimensional urban characteristics, this paper presents statistical models explaining urban heat island(UHI) effect by 3-dimensional urban morphologic information and addresses its policy implications. 3-dimensional informations of Columbus, Ohio are captured from LiDAR data and building boundary informations are extracted from a building digital map. Finally NDVI and temperature data are calculated by manipulating band 3, band 4, and thermal band of LandSat images. Through complicated data processing, 6 independent variables(building surface area, building volume, height to width ratio, porosity, plan surface area) are introduced in simple and multiple linear regression models. The regression models are specified by Box-Tidwell method, finding the power to which the independent variable needs to raised to be in a linearity. Porosity, NDVI, and building surface area are carefully chosen as explanatory variables in the final multiple regression model, which explaining about 57% of the variability in temperatures. On reducing UHI, various implications of the results give guidelines to policy-making in open space, roof garden, and vertical garden management.

    참고자료

    · 없음
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