KR100885246B1

KR100885246B1 - Ｇｉｓ를 이용한 임분배치용 데이터베이스 구축 방법 및 이를 이용한 임분배치 방법

Info

Publication number: KR100885246B1
Application number: KR1020080012866A
Authority: KR
Inventors: 조명희; 조윤원; 김성재; 이명보; 임주훈
Original assignee: (주) 지오씨엔아이; 대한민국(관리부서 : 산림청 국립산림과학원장)
Priority date: 2008-02-13
Filing date: 2008-02-13
Publication date: 2009-02-25

Abstract

본 발명은 GIS를 이용한 임분배치용 데이터베이스 구축 방법 및 이를 이용한 임분배치 방법에 관한 것으로, 임분 구조를 선택하기 위한 다수의 인자들을 데이터베이스화하고, 수종과 지형의 3차원 모델링을 수행하여, 산불피해지역의 임분배치를 자동으로 선택해 줄 수 있도록 하여, 산불피해지의 복구에 시간을 단축시키고, 임분선택의 적합성 여부를 미리 시뮬레이션을 통해서 확인할 수 있도록 하는 GIS를 이용한 임분배치용 데이터베이스 구축 방법 및 이를 이용한 임분배치 방법을 제공하는 데 있다.

임분, 배치, 산불, 지도, 위성, 항공, 수종

Description

ＧＩＳ를 이용한 임분배치용 데이터베이스 구축 방법 및 이를 이용한 임분배치 방법{Forest arrangement method to use database establish method and this for forest arrangement that use GIS}

본 발명은 GIS를 이용한 임분배치용 데이터베이스 구축 방법 및 이를 이용한 임분배치 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 산림지역의 공간적 지리적 특성을 이용한 데이터베이스를 구축하여, 산불피해 발생시 해당 지역에 적합한 수종을 선택해주며, 선택된 수종의 경년에 따른 생장모델링을 제공하여 산불피해지역의 임분배치를 도와줄 수 있도록 하는 GIS를 이용한 임분배치용 데이터베이스 구축 방법 및 이를 이용한 임분배치 방법에 관한 것이다.

최근 5년간 산불통계를 보면 1년에 평균 543건이 발생하여 1,844ha의 소중한 산림을 불태우고 있다.

산불은 임분의 구성상태와 지형, 기후 등에 따라 그 강도가 달라지는데 특히 임분 구조는 상불 강도에 큰 영향을 미친다.

임분을 구성하고 있는 수종과 밀도, 수령, 가지 높이 등은 산불의 확산속도와 강도에 직접적으로 영향을 미치므로, 산불의 강도에 영향을 미치는 인자 중 인 위적인 조절이 불가능한 지형과 기후를 배제하고, 인위적인 조절이 가능한 임분 구조를 선택하여, 산불 예방 및 대형화 방지하여야 한다.

아울러, 산불 발생 후에는 해당 지역의 기후와 지형조건에 적합한 임분 구조를 선택하여 조림을 하게 된다.

그러나, 상기한 산불확산 방지를 위한 임분 구조 및 산불피해 후 복원을 위한 임분 구조의 선택이 현재에는 자동으로 이루어지지 않고 전문가가 여러가지 요인들을 복합적으로 검토하여 수동으로 선택하고 있으므로, 임분구조 선택에 정확성이 떨어질 뿐 아니라, 임분구조 선택에 많은 시간이 소요되므로, 피해지역의 복구에 오랜 시간이 소요되고, 선택된 임분구조의 적정성 여부를 실제 조림을 하여야만 판단이 가능하므로 사전에 선택된 임분 구조의 적합성 여부를 판단할 수 없어서 조림 후 불가피하게 임분구조를 변경하여야 하는 문제점이 있었다.

본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 임분 구조를 선택하기 위한 다수의 인자들을 데이터베이스화하고, 수종과 지형의 3차원 모델링을 수행하여, 산불피해지역의 임분배치를 자동으로 선택해 줄 수 있도록 하여, 산불피해지의 복구에 시간을 단축시키고, 임분선택의 적합성 여부를 미리 시뮬레이션을 통해서 확인할 수 있도록 하는 GIS를 이용한 임분배치용 데이터베이스 구축 방법 및 이를 이용한 임분배치 방법을 제공하는 데 있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징은, 키보드, 스캐너 등의 입력수단과 메모리, 프로세서 및, 모니터 등의 표시수단을 갖는 단말기를 이용하며, 작업자가 위성영상과 산불발생 전/후의 항공사진, 수치지형도, 종이지형도를 입력수단을 통해서 단말기에 입력하여 등고선, 수계, 사면경사, 사면방향, 임상, 토심, 지형 건/습도, 경사, 퇴적양식, 침식, 견밀도, 지형별 온도분포, 토성을 포함한 각 레이어별 지리정보 데이터베이스를 구축하고, 이를 이용하여 3차원 경관 모델 데이터베이스를 구축하며, 입력수단을 통해서 입력되는 실제 나무 이미지와 애니메이션 프로그램을 활용하여 각 수종의 경년별 3D 모델 데이터베이스를 구축하는 데이터베이스 구축과정과; 레이어별 지리정보 데이터에 대하여 조림수종과 내화성수종의 적정 임분배치를 위하여 GIS 공간분석기법인 가중치 분석을 적용하여 각 지역별 임분배치와 관련된 토심, 지형 건습도, 경사, 퇴적양식, 침식, 견밀도, 토성을 포함하 는 레이어들에 가중치를 부여하고 이를 데이터베이스화하는 과정과; 부여된 가중치 합산 점수에 따른 적정 조림 수종 및 내화성 수종을 대응시켜 데이터베이스화하는 과정을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 GIS를 이용한 임분배치용 데이터베이스 구축 방법을 제공하는 것이다.

상기한 본 발명에 의하면 사용자가 산불피해지역을 선택하는 과정만으로 해당 산불피해지역에 적합한 수종과 임분 배치를 자동으로 선택해 주기 때문에, 산불피해 발생시 복원을 위한 시간이 대폭 단축되는 효과가 있다.

또한, 선택된 임분 배치에 따른 경년별 수종의 성장모델링을 통해서 선택된 임분 배치의 적합성 여부를 나무를 심기 전에 미리 확인해 볼 수 있어서, 잘못된 임분배치로 인하여 새로운 수종을 선택하여 심는 과정을 생략하고, 이후 산불발생율을 대폭 감소시킬 수 있으므로 경제적 손실을 최소화시킬 수 있게 되는 효과가 있다.

이하 본 발명의 실시예를 보다 구체적으로 살펴보며, 본 발명의 실시예는 키보드, 스캐너 등의 입력수단과 메모리, 프로세서 및, 모니터 등의 표시수단을 갖는 단말기를 이용하여, 데이터의 입력은 입력수단을 통하여 입력된 데이터를 프로세서가 메모리에 기록하고, 데이터변환 등은 프로세서가 메모리에 기록된 데이터변환 프로그램을 사용하여 입력수단을 통하여 입력된 데이터 혹은 메모리에 기록된 데이터를 입력수단을 통하여 입력된 명령어에 맞게 변환하는 것으로, 이하에서는 이들 부분에 대한 구체적인 설명은 생략한다.

1. 임분배치를 위한 기본 GIS DB 구축

GIS를 이용한 적정 임분 배치를 위하여 산불피해지역을 대상으로 위성영상(Landsat TM, ETM, 21 scene)과 항공사진(산불발생 전/후) 및 1:5,000, 1:25,000 수치지형도, 1:25,000 종이지형도를 활용하여 도 1에 나타내는 바와 같이 등고선, 수계 등의 각 레이어별로 기본 GIS DB를 구축하였으며, 그 과정은 하기와 같다.

우선, 수치지형도 및 종이지형도를 이용한 GIS DB구축과정을 도 2를 참조하여 살펴본다.

가. 트레이싱( Tracing )

원하는 작업에 필요한 자료수집이 끝나면 도형자료를 컴퓨터에 입력해야 한다. 도형자료는 각각의 정보별로 따로 저장이 되어야 하기 때문에 지도나 도면에서 정보를 분석하고 각각의 정보별로 따로 레이어(Layer)를 만들어야 한다. 지형도에 존재하는 다양한 정보를 특정한 정보(등고선, 수계, 행정구역, 도로)별로 독립된 정보로 입력하기 위하여 각각의 정보를 독립된 레이어로 트레이싱(Tracing)을 한다.

나. 스캐닝( Scanning )

트레이싱한 도면을 컴퓨터가 인식할 수 있도록 스캐너를 이용하여 스캐닝하며, 데이터는 래스터 구조를 갖는다.

다. 벡터라이징( Vectorizing )

CADCore 프로그램을 이용하여 래스터구조를 벡터구조로 변환하는데 이를 벡 터라이징이라 하며, 상기한 벡터라이징은 스캐닝한 도면에서 데이터가 있는 지점에 대한 좌표값을 입력하는 과정을 의미하며, 좌표값을 가지게 되면 인근 도엽을 붙이거나, 정확한 거리나 면적을 산출할 수 있는 등 다양한 이점이 있다.

라. 자료 변환

CADCore를 이용하여 벡터라이징 이후 GIS 소프트웨어에서 사용가능하도록 Arc/Info프로그램을 사용하여 자료를 변환하며, 이 과정에서 자료는 Vector file(.drw)에서 .DXF(Data Exchange File)로 변경된 후 커버리지(Coverage)파일 형태로 변환된다.

마. 데이터수정

ARC/INFO Coverage로 등록된 파일(file)에는 벡터라이징 과정에서 그래픽(Graphic)적인 에러(Error)가 존재한다. 가장 흔한 에러는 붙어야 할 선이 떨어진 경우와 경계선에서 멈추어야 할 선이 경계선을 지나가 있는 경우를 들 수 있다. 또한 있어야 할 포인트(POINT)가 빠졌거나 없어야 할 포인트가 존재하는 경우도 발생한다. 이런 에러들은 ARCEDIT프로그램을 이용하여 작업자가 하나하나 수정해 주어야 한다. 각각의 커버리지(Coverage)를 하나하나 모두 수정해주면 그래픽 데이터 수정은 끝난다.

바. 좌표투영 및 변환

지형도, 지질도, 토양도 등 흔히 우리가 접하는 지도는 모두 경위도의 좌표로 되어 있는데 경위도 좌표는 지구 중심에서의 각도를 규정한 것이기 때문에 절대 좌표 값이 아니다. 절대좌표란 특정한 변이만큼 이동이 있으면 어디에서나 동일한 변이 값이 되어야 하는데 경위도 좌표는 동일한 값의 좌표 변경임에도 경위도에 따라 변이 량이 다르게 발생하기 때문에 실제 좌표로는 사용할 수 없다. 경위도 좌표를 절대 좌표로 변경하는 것이 프로젝션(Projection)(좌표투영)이라는 명령어이다. 프로젝션(Projection)과정을 거치면 경위도 좌표가 우리나라에서 사용하고 있는 TM(Transverse Mercator) 좌표로 변경된다.

프로젝션(Projection) 과정을 거치면 정확하게 알고 있던 4개 지점(TIC)의 경위도 좌표값이 TM좌표로 변경이 되는데 Coverage의 모든 X, Y 좌표를 TM 좌표로 변경하기 위해서는 Transform이라는 과정을 거쳐야 한다. Transform은 TIC 좌표값의 변이만큼 Coverage 내의 모든 좌표들을 변경한다.

사. 도면접합( Mapjoin )

클립(Clip)을 한 커버리지(Coverage)들을 인접한 도엽끼리 붙여서 여러 장의 지도를 하나의 Coverage로 만드는 과정이 이다. 인접한 도엽은 서로 같은 경계를 가지고 있으나 조금의 오차를 가지고 있으므로 오차를 수정해 주어야만 완벽한 하나의 Coverage가 된다. 도면경계의 오차를 ARCEDIT에서 가장자리 맞추기(Edge match)를 시행하여 맞춘 이후에 Mapjoin 이라는 명령어를 사용하여 여러 장에 나누어져 있던 정보를 하나의 커버리지로 통합할 수 있다. 이 통합이 된 커버리지는 다시 한번 그래픽 에러를 수정해 주어야 GIS 분석에서 문제가 발생하지 않는다.

아. 자료 입력

도면접합까지의 과정을 거쳐 완벽한 그래픽 데이터가 완성된 후에는 공간 정보 필요한 속성 정보를 입력해야 한다. 속성정보를 입력하기 전에 먼저 필요한 속 성을 정의하고 그 데이터를 구해야 한다. 공간 데이터에 들어갈 수 있는 속성은 용도에 따라 다양하다. 예를 들어 행정 경계라는 그래픽 데이터에 들어갈 수 있는 속성은 행정 동 명칭, 시, 군, 구 명칭, 인구 수, 생활수준, 주택 수, 산업체 수, 고용인구 수, 생산인구 수, 면적, 연혁, 행정기관장, 차량보유대수, 재정자립도 등 수많은 데이터가 가능하지만 필요에 맞는 자료만을 입력하는 것이 시간과 노력의 절약을 위해 필요하다.

예로서 국립지리원에서 제작된 벡터(Vector)형식의 1/5,000 축척의 수치지도는 기본적으로 공간자료와 속성자료가 레이어(Layer) 별로 구축이 되어있으므로 DB 구축 시 좌표입력과 원 속성자료입력 과정이 생략된다.

입수된 수치지도를 필요한 Layer 별로 분류하여 자료를 시스템에 적합한 자료형으로 변환하여야하며 이를 위해 본 발명에서는 ArcView3.2를 사용하였다. 분류 방법은 수치지도 DXF 자료를 ArcView3.2 View 창에 Open 한 후 View 메뉴의 Query Builder를 사용하여 필요로 하는 Layer를 선택한 후 Shapefile로 변환을 시키게 된다. 이러한 과정을 거치면 각 Layer 별 Shapefile이 생성이 된다.

분류된 Layer 중에는 여전히 수치지도 제작 당시의 만들어진 그래픽적인 에러가 존재한다. 이때 발생된 에러의 종류로는 붙어야 할 Arc가 떨어져있거나 경계선을 지나는 경우, 생성되어 있어야 할 포인트가 존재하지 않거나 필요 없는 포인트가 생성되어 있는 경우이다. 이러한 그래픽적인 에러들의 수정을 위해 본 발명에서는 ArcGis 8.1을 이용하여 수정이 필요한 Shapefile을 Coverage로 변환한 후 Arc/Info Workstation으로 수정을 하여 그래픽 에러를 수정 완료하였다. 또한 수정 이 완료된 Coverage는 ArcView3.2를 이용하여 다시 Shapefile로 변환시켰다.

국립지리원에서 제작된 수치지도는 종이 지형도와 마찬가지로 여러 장의 도엽으로 제작이 되어있다. 따라서 그래픽 에러가 수정 완료된 후에는 여러 장으로 나누어져있는 Shapefile을 도면접합을 통하여 하나의 수치주제도로 만드는 과정이 필요하다. 이를 위해서 본 방법에서는 ArcGIS 8.1의 ArcMap을 이용하였다. ArcMap의 툴(Tool) 메뉴에서 GeoProcessing Wizard를 이용하여 여러 도엽으로 나누어져있는 같은 Layer의 Shpapefile들을 하나의 Shapefile로 통합을 시킨다. 이러한 과정을 거쳐 Layer 별 수치주제도를 완성하였다.

그리고, 위성영상(Landsat TM, ETM, 21 scene)과 항공사진(산불발생 전/후)을 이용한 GIS DB구축 과정을 하기에서 도 3을 참조하여 살펴본다.

가. 영상 보정

1) 지상 기준점 보정

항공사진 및 위성영상의 위치를 보정하기 위한 방법 중 하나인 지상기준점(GCP : Ground Control Point) 보정은 일반적으로 모든 영상 자료의 위치 보정에 포괄적으로 사용되는 방법이다. 이 방법은 영상의 획득 시 영상에 포함되어 있는 왜곡의 원인을 고려하지 않고 단지 왜곡의 정도만을 분석한 후, 수집된 영상과 기준지도 간을 연결할 수 있는 보정식을 구하여 영상의 왜곡을 보정해 주는 방법이다. 즉, 지상기준점의 지도상 좌표를(x,y), 영상 좌표를(u,v)라고 했을 때, 두 좌표를 연결하여 그들 사이의 관계식을 구하는 것이 그 목적이며, 일반적으로 3차 이 상의 식은 사용하지 않는다.

지상기준점을 이용한 보정시 가장 보편적으로 사용되는 Affine Transformation 의 경우 이들 좌표 사이의 변환식은 x=au+by+c, y=du+ev+f 와 같은 형태로 표시되어 진다. 이 경우 위의 변환식을 결정하여 주기 위해서는 모두 6개의 미지수를 구해주어야 하며, 따라서 최소한 3개 이상의 정확한 지상기준점을 선정하여야만 한다.

지상기준점의 선정에 있어서 가장 중요한 점은 무엇보다도 그 점이 기준점으로서의 자격을 갖는가 하는 것이다. 지상기준점은 영상 좌표와 지도 좌표 사이의 변환에 있어서 기준이 되는 점이므로 그 위치가 시간에 따라 항상 변함이 없어야만 한다. 이러한 점으로는 도로의 교차점, 제방의 끝, 인공구조물, 대형 건물 등이 주로 사용되어 지며, 이때 영상자료의 지상해상력을 감안하는 것도 잊어서는 안 될 요소이다.

만약 선정한 지상기준점이 정확한 것이라면 가능한 한 많은 지상기준점을 잡는 것이 영상 보정 시 발생하는 오차를 최소한으로 줄일 수 있고, 같은 수의 지상기준점이라도 보다 넓은 부분에 걸쳐 골고루 분포하게끔 하는 것이 정확한 변환을 가능하게 해준다.

2) 정사보정

정사 보정 방법은 지상기준점 보정 방법과 달리 항공사진 및 위성영상이 가지고 있는 왜곡의 원인을 모두 고려하여 기하학적으로 영상 촬영 당시와 똑같은 환경을 재구성함으로써 영상의 위치를 보정하는 방법이다. 이 방법은 수학적 계산에 그 근간을 두고 있으며, 많은 단계에서 적용되는 수학적 계산을 통해 미지 상수의 개수를 감소시킴으로써 적은 수의 지상기준점을 이용해서도 정확한 위치 보정이 가능하게 한다.

특히 산악 지역과 같이 정확한 지상기준점의 추출이 불가능한 지역이 연속적으로 촬영된 경우 항공 삼각 측량(Aerial Triangulation) 방법을 이용해 한 장의 사진당 1-2점 정도의 지상기준점만으로도 많은 수의 항공사진 및 위성 영상에 대하여 동시에 정확한 위치 보정을 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

정사 보정을 위한 기복 변위의 제거 방법으로 수치 미분편위수정 방법이 사용되고 있는데 이를 위해서는 수치화된 영상 자료를 획득하는 방법과 정확한 수치 표고 모형 자료의 획득 방법이 중요하게 대두되며, 이용된 방법에 따라 생성된 정사 투영 영상의 정확도 및 효율성이 좌우된다.

3) 내부 표정

정사 보정 방법은 모든 왜곡 요소의 보정을 위한 수학적 계산 과정이 복잡하고, 카메라에 대한 정확한 정보와 촬영 대상 지역에 대한 고도 자료 등이 필수적으로 요구된다는 점에서 번거롭게 느껴지기도 하지만 그만큼 정확한 계산이 가능하다는 장점을 가지고 있다.

일단 정사 보정이 수행된 영상은 항공사진 및 위성영상의 모든 점에서 나타나는 편위가 제거됨으로써 사진상에 나타나는 상이 일반 지도에서 보는 것처럼 모든 점에서 축척이 일정하게 유지된다.

항공사진 및 위성영상에 정확한 좌표를 부여하기 위한 작업을 보통 표정이라 는 말로 표현한다. 표정 단계 중 가장 먼저 요구되는 내부 표정은 사진의 주점을 투영 중심에 일치시키고, 초점 거리 보정, 신축 보정 등을 실시함으로써 촬영 당시의 광학적 환경을 그대로 구현하고자 하는 것이다.

수치적인 내부 표정에서 주점 일치 과정은 스캐닝된 영상 좌표와 주점을 기준으로 하는 사진 좌표와의 관계를 설정함으로써 이루어지며, 이때 사진 지표(Fiducial Mark)를 기준으로 그 변환식을 설정하게 된다. 항공 사진 및 위성영상 촬영을 위한 사진기에는 사진의 네 모서리와 꼭지점에 4개 내지 8개의 지표를 표시하도록 설계되어 있으며, 보통의 경우 선형 변환인 Affine Transformation을 사용하여 변환식을 설정한다.

4) 외부 표정

내부 표정이 카메라 내부의 광학적 환경을 재현하는 것을 그 목적으로 하는데 비해 외부표정(Exterior Orientation)은 카메라와 대상 물체 사이의 위치 관계를 규정하는데 그 목적을 두고 있다. 외부표정은 다시 그 목적에 따라 상호표정(Relative Orientation)과 절대표정(Absolute Orientation)으로 나누어진다.

나. 연구 대상지 클립(Clip)

1) 영상 합성

산불 피해지의 조림계획에 따라 조성될 향후 산림의 모습을 재현하고자 산불 피해 이전의 항공사진 및 위성 영상에서 생존해 있는 임상 사진을 클립(clip)하여 산불 피해를 입은 항공사진 및 위성영상을 도 4a와 같이 합성하였다.

합성된 항공사진 및 위성 영상을 관찰 및 분석함으로써 조림계획에 따라 조 림된 향후 산림의 모습을 미리 예측하고 경관 생태학분석이 가능하였다.

2) 컬러링( Coloring ) 변환

컬러링은 영상에 특수한 효과 즉, 색을 가미하는 것이다. 여기에서는 하나의 픽셀이 가지는 RGB 값을 다루는 필터를 컬러링 계열 필터라 하며 이러한 특징을 가지는 필터들을 분석하여 도 4b와 같이 알맞은 색을 부여함으로써 지도에서 나타나는 여러 Layer들을 선명하게 구분 시킬 수 있으며, 실제의 지형 색상에 가깝게 컬러를 부여함으로써 사용자에게 보다 정확한 업무수행 의사결정 능력을 가질 수 있도록 한다.

나. 지표 열 추출

산불 발생지의 공간 특성을 추출하는데 있어서 방법 대상 지역의 열 분포 특성을 시/공간적으로 분석하기 위하여 ERDAS Imagine 8.5를 활용하여 Landsat TM(1997년 3월 30일, 2000년 4월 7일, 2000년 10월 13일)의 두 영상의 조건을 동일화하기 위하여 Histogram matching을 시킨 후 band 6의 DN(Digital Number) 값으로부터 구해진 복사휘도 값을 이용하여 지표 온도를 추출하였으며 산출된 결과를 이용하여 GIS 공간분석 기법 중 중첩 분석을 적용하여 지표 온도와 지형 특성 및 공간 특성 분석을 수행하였으며 지표 온도를 산출하는 식은 NASA Model(Markham and Becker, 1986)을 이용하여 지표 온도를 추출하였으며, 그 결과를 지도에 표시한 것이 도 5a와 같다.

3 시기의 위성 영상(1997년 3월 30일, 2000년 4월 7일 2000년 10월 13일)을 동일한 30m cell 크기로 생성한 수치 임상도와 온도 분포도 및 구축된 여러 가지 수치 주제도와 공간 분석을 실시하여 방법 대상지의 임상 분포에 따른 지표 온도 분포 특성을 파악해 본 결과 도 5b와 같이 주로 고지대의 저온지역은 혼효림 및 활엽수림이 분포하는 지역으로 산불 위험성이 상대적으로 낮은 임상으로 구성되었으며, 이에 비해서 저지대의 고온 지역에서는 상대적으로 가연성이 높은 소나무림이 분포하여 산불의 위험성이 높은 것으로 추정되었다.

상기한 도 5b에서 D(소나무림), M(침활혼효림), L(경작지), R(제지), PR(리기다소나무림), PL(낙엽송림), H(활엽수림), 기(기타)를 나타낸다.

GIS DB 구축 레이어에서 등고선 및 표고점을 추출한 후 DEM(Digital Elevation Model)을 기반으로 3차원 지형 위에 다시기 위성 영상을 이용한 지표 온도 분포도를 중첩시켜 산불 발생 전의 지표 온도 분포도와 특성을 파악함으로서 2차원 지형에 비해 보다 면밀하게 분석할 수 있으며 산불 발생 후의 지표 온도의 변화 및 특성을 탐지한다.

예로서 산불발생 후 영상에서 추출된 고온대의 분포 특성을 분석한 결과 산불로 인한 피해 지역, 나지, 도시 순으로 높은 온도를 나타내는 것을 알 수 있다.

다. 위성영상 자료를 이용한 토지 피복 변화 탐지

산불발생 전/후 영상(Landsat TM)을 기반으로 토지 피복 변화 탐지를 수행하며, 그 예를 도 6에 나타낸다.

라. 다시기 위성 영상을 이용한 3D 기반 정규식생지수( Normalized Difference Vegetation Index )변화 추출

다시기 위성 영상을 이용한 지표 온도와 마찬가지로 GIS DB 구축 레이어에서 등고선 및 표고점을 추출한 후 DEM(Digital Elevation Model)을 기반으로 3차원 지형 위에 NDVI 분포도를 중첩시켜 산불 발생 전의 NDVI 분포도와 특성을 파악하였으며 산불 발생 후의 NDVI 값의 변화 및 특성 변화를 탐지하였으며 그 예를 도 7에 나타낸다.

녹지의 활력도를 알아보는 방법으로는 식생 지수를 이용하여 식물의 특성을 파악하는 기법이 가장 많이 사용되고 있는데 이러한 식생 지수는 지표의 식생 분포와 상태 등을 표현하기 위하여 고안된 처리 기법으로 지구 표면과 식물이 아닌 물체들의 분광 반사 특성을 이용하여 식물에 관한 정보를 표현한다. 보통 식생 지수들은 Landsat TM 등과 같은 가시광선과 근적외선의 파장대를 가지고 있는 위성 영상 자료들의 밴드 비(Ratio), 밴드 차(Difference) 등에 의해 산출되어질 수 있는데 현재 가장 널리 사용되고 있는 기법으로는 정규화한 식생 지수 값을 갖게 되는 NDVI가 보편적으로 사용되고 있다.

방법 지역의 식생 활력도를 분석하기 위해 Landsat TM 영상의 band 4와 band 3을 비연산하여 정규식생지수(NDVI)를 구하고 사용된 식은 다음과 같다.

수학식 1에서 NIR = Near Infrared band , red = Red band를 나타낸다.

마. 영상 DB 구축

상기한 바와 같이 지표 열추출과 토지 피복 및 NDVI추출과정을 거친 데이터 를 이용하여 레이어별 영상 데이터베이스를 구축한다.

2. GIS 를 이용한 산불 피해지 공간 특성 분석

가. 방법 대상지의 지형 공간 특성

산불피해지의 공간특성 분석을 위하여 ArcView 3.2에서 변환된 Coverage 및 Point를 TIN(Triangulated Irregular Network)으로 생성하여 일정한 셀(Cell)간격을 갖는 그리드 데이터(Grid Data)를 획득하고, 이를 기반으로 고도(Elevation), 사면경사(Slope) 및 사면방향(Aspect)을 산출하여 속성데이터 추출을 위해 정수형으로 재분류한다.

나. 산불 피해지의 공간 특성 분석

정확한 산불 피해지의 고도별, 임상별(수림종류에 따른 분류), 사면경사별 산불발생율을 분석한다.

다. 적정 임분배치를 위한 가중치 분석

조림수종과 내화성수종의 적정 임분배치를 위하여 GIS 공간분석기법을 활용하였다. 공간분석 기법으로는 입지도 자료를 기반으로 하여 특정연산에서 변수의 중요성을 표현하는 인자에 적절한 가중치를 부여하여 분석하는 방법인 가중치 분석(Weight score Analysis)을 적용하였다. 이 과정에서 본 발명의 실시예에서는 산림과학원에서 제공하는 기준에 따라 가중치를 부여하였다.

가중치 부여에 있어서 입지도에 포함되어 있는 조사 항목중 임분배치와 관련된 인자(토심, 지형 건습도, 경사, 퇴적양식, 침식, 견밀도, 토성)만을 고려하여 표 1과 같이 가중치를 부여하였다.

부여된 가중치 합산 점수에 따른 적정 수종을 표 2에서 나타낸다. 이러한 가중치 분석(Weight score Analysis)을 적용함으로서 조림 수종 및 내화 수종을 산불피해지에 적정 임분 배치를 하는데 있어서의 중요한 자료로 활용 한다.

3. 가상 지리정보( Virtual GIS )를 이용한 3차원 경관 시뮬레이션( Simulation )

가. 가상 GIS 를 이용한 트래킹 시뮬레이션( Tracking Simulation )

도 8에 나타내는 바와 같이 방법 대상지에 서식하고 있는 다수 나무를 현지에서 촬영한 이미지를 사용하고, 촬영된 나무를 제외한 수종은 애니메이션 기법을 활용하여 수종의 3D 모델링을 표현한다.

수종의 3D 모델링을 위하여 수종 이외는 마스킹(Masking) 처리하고 수종의 어두운 부분의 제거를 위하여 화상 강조처리를 하였다. 이러한 작업을 통하여 3D 나무 모델을 생성하였다.

경년에 따른 나무 생장 모델링을 수행하였으며 수종의 생장 모델링에 있어서 도 9에 나타내는 바와 같은 수종별 지위지수분류곡선을 참조하여, 경년에 따른 산림경관의 모습을 도 10에 나타낸다.

그리고, 가상 GIS상에서 현실 세계와 가장 유사한 3차원 지형기반위에 GIS 공간분석을 통하여 조성된 내화수림대와 수종 3D 모델을 오버레이(Overlay)하여 가상 환경을 구축하고 컴퓨터상에서 정해진 트랙킹 시뮬레이션을 수행한다. 아울러 항공사진과 위성영상 및 컬러링(Coloring) 작업을 수행한 항공사진을 기반으로 하여 산불피해지의 조림전과 조림후의 모습을 트랙킹함으로서 산불피해지의 모습과 조림된 산불피해지의 향후의 변화된 경관을 관찰할 수 있다.

상기에서 가상 GIS는 3차원 시각화 도구로서 실시간으로 여러 개의 레이어(vector등)를 질의하고 디스플레이 가능하게 하며 실시간으로 비행 및 GIS 분석을 지원, 3차원 지형에 대한 실시간 시뮬레이션과 가시권 분석 등 3차원 분석을 가능하게 해주며, 또한 DXF 3D Shape, FLT 등 각종 3차원 시설물을 삽입하는 3차원 모델링 기능을 수행할 수 있으며 각종 CODEC 지원 및 자유로운 관측자 경로를 선정하여 동영상 제작이 가능하도록 한다.

또한 가상 GIS를 이용하여 컴퓨터 기반 위에 구축된 충분한 산불피해지역의 가상 환경(Virtual Environment)을 통하여 트랙킹 시뮬레이션을 구현함으로서 사용자로 하여금 새로운 접근방식으로 가상현실을 체험하게 된다.

사용자는 가상공간상의 적극적인 참여자가 됨으로서 방법 대상지의 현실세계를 가장 근사하게 묘사할 뿐만 아니라 더 나아가서 현실 세계의 시공간적인 제약을 극복할 수 있을 것으로 기대될 뿐만 아니라 현실 세계와 가장 유사한 3차원 지형기반으로 가상 환경을 구축하고 트랙킹 시뮬레이션을 시행함으로서 산불피해지 복원기술에 있어 GIS 분석기법의 활용성과 경관생태학적 접근을 위한 공간자료의 적용가능성을 제시할 수 있게 된다.

도 11은 트래킹 시뮬레이션에 있어서의 Scene과 관찰자의 위치, 해발고도, 시야각 등 다양한 정보를 나타내고 있으며, 도 12와 도 13은 산불 피해지의 조림전과 조림후의 트랙킹 시뮬레이션을 나타낸 것이다.

나. VRML ( Virtual Reality Modeling Language )기반의 3차원 경관정보 트랙킹 구현

도 14는 VRML을 이용하여 조림후의 산림경관 정보를 표현한 것으로, VRML은 국제 표준 기구인 ISO(the International Organization for Standardization)와 IEC(the International Electrotechnical Commission)에서 인터넷에서 3차원 입체영상을 구현하기 위해 만들어진 3차원 영상 구현 프로그래밍 언어로서, 가상 GIS를 이용한 동영상 트랙킹 시뮬레이션은 구축 당시의 지정된 경로로만 움직이므로 사용자의 조종에 따라 트랙킹을 할 수 없지만 VRML은 3D 모델 없이 가상 환경을 구축하였으며, 사용자가 원하는 어디든지 트랙킹을 할 수 있는 장점이 있다.

4. 구축된 데이터베이스를 이용한 임분 배치 정보관리 시스템의 구동 방법

본 발명에 따른 임분배치 정보 관리시스템은 효율적인 GUI(Graphic User Interface) 개발을 위해 Windows 2000을 운영체계로 하며, 사용자 중심의 시스템 인터페이스를 위하여 객체지향 언어인 MS사의 Visual Basic 6.0과 GIS 기능의 연동을 위하여 ArcObjects를 이용한 CBD(Component Based Development)방법에 근거하였으며, DBMS(Data Base Management System)으로는 Access2000를 사용하여 시스템 개발을 설계하였다.

본 발명의 관리 시스템은 도 15에 나타내는 바와 같이 GUI 시스템과 데이터베이스의 저장된 공간 정보와 속성 자료들을 이용하여 맵의 확대 및 축소 기능, 맵을 이동시킬 수 있는 팬(Pan) 기능, 전체 보기, 출력 기능, 속성 보기의 매핑 기능과 여러 주제도를 중첩시켜 지형에 대한 정보를 자세히 알 수 있도록 하는 중첩 기능 및 사용자 질의 조건에 의한 검색 기능 등을 구현한다.

주 기능으로는 산불 발생지의 공간 특성 및 산불 연소 특성을 분석하여 산불 피해지 지역별 입지 조건에 적합한 수종을 선정하여 시스템상에서 가상으로 수종을 배치할 수 있는 기능과 조림전과 조림후의 3차원 경관을 관찰할 수 있는 3차원 트랙킹 시뮬레이션기능이 있다.

이 밖에도 산불 발생지의 공간 특성, 산불 발생 위험 분포도, 위성 영상 등의 다양한 산불 발생지 관련된 정보 등을 검색할 수 있는 임분 배치 정보 관리 시스템을 개발하며, 그 사용예를 하기에서 살펴본다.

가. 시스템 접속

임분배치 정보관리 시스템의 초기화면에서 사용자 ID와 비밀번호를 입력하면 시스템에 접속하게 된다. 사용자 ID와 비밀번호는 사용자들에게 따로 해당 계정을 부여하여 사용하면 된다.

나. 메인화면 정보

상단에는 시스템의 주 메뉴를 나타내는 메뉴바와 시스템에서 확대 및 축소등 다양한 기능을 제공하는 툴바로 구성되어 있으며 좌측에는 레이어들의 제어를 할 수 있는 제어창과 아래에는 화면에 나타난 속성 정보와 조건검색을 할 수 있는 검색창으로 구성되어 있다.

다. 확대 및 축소 기능

사용자자 원하는 지역을 확대및 축소기능을 사용하여 지역을 확대 및 축소하여 보다 넓은 지역을 보거나 좁은 지역을 볼 수 있으며 이동기능을 이용하여 원하는 곳으로 이동을 할 수 있다.

라. 정보 검색 기능

원하는 정보를 검색할 수 있는 기능으로서 도 16에 나타내는 바와 같이 제어창에서 검색하고자 하는 레이어를 선택한 다음 각 레이어별로 팝업되는 메인창에 마우스를 클릭함으로서 정보를 검색할 수 있다.

마. 조건 검색 기능

원하는 정보를 조건을 주어 검색할 수 있는 기능으로서 도 17에 나타내는 바와 같이 제어창에서 검색하고자 하는 레이어를 선택한 다음 검색창에서 조건을 부여함으로서 정보를 검색 할 수 있으며 검색된 지역으로 이동할 수가 있다.

바. 속성 정보 수정 및 저장 기능

정보를 수정 및 저장을 할 수 있는 기능으로서 정보를 수정 및 저장할 수 있으며 엑셀 자료로도 변환하여 따로 저장 및 관리할 수도 있다.

사. 중첩 기능

사용자가 원하는 레이어들을 제어창에서 선택하여 중첩하여 볼 수 있는 기능으로, 예로서 항공사진과 임상도, 항공사진과 수치지도 등이다.

아. 산불피해지 및 산불발생위험지역 검색 기능

산불피해지 및 산불발생 위험지역을 레이어 제어창에서 클릭함으로서 산불 피해지(심, 중)와 산불 발생위험지역(대형, 비화, 발생)을 검색을 할 수 있다.

자. 적정수종 배치 분석 기능

산불 피해지 조림계획에 의사결정을 지원하는 기능으로서 내화수림대 분석 기능을 통하여 내화수림대를 선정할 수 있으며 선정된 내화 수림대 지역을 클릭함으로서 그 지역에 가장 적합한 수종을 선정해준다.

선택된 수종 이미지를 통하여 가상 임분배치를 할 수도 있으며 또한 적정 임분배치가 수행된 도면의 수정 및 저장, 출력기능을 제공한다.

차. 지도 측정 기능

특정지역의 좌표를 알고자 할 때 좌표를 알 수 있는 기능과 두 지점 사이의 거리를 측정하기 위한 거리 측정 기능, 맵 상에서 면적을 측정할 수 있는 면적측정 기능과, 사용자가 원하는 축척에서 지도를 제어할 수 있는 고정 축척 기능 등이 있다.

카. 협동방법기관 자료 검색 기능

실연지 정보 및 현장 정보등 본 방법과제의 협동방법기관들의 결과 자료 등을 검색할 수 있다.

타. 3차원기반 경관정보 보기기능

메뉴바에 3차원 시뮬레이션 기능을 이용하여 사용자가 원하는 곳을 3차원 기반으로 조림전과 조림후의 경관정보를 볼 수 있는 트랙킹 기능이다.

파. 동영상 보기 기능

메뉴바에서 3차원 영상 기능을 이용하여 Virtual GIS의 Tracking Simulation 기능 및 나무의 생장 모습을 동영상으로 보여주는 기능이다.

하. 시스템 관리 인증기능

시스템 사용자 등록을 하여 허가된 사용자만이 정보를 시스템을 사용할 수 있도록 하였다.

도 1은 본 발명에 따른 레이어별 GIS 데이터 베이스의 예시도

도 2는 수지, 종이 지형도를 이용한 GIS데이터 베이스 구축 과정을 나타내는 도면

도 3은 위성영상, 항공사진을 이용한 GIS데이터 베이스 구축 과정을 나타내는 도면

도 4a는 영상 합성 예를 나타내는 도면

도 4b는 컬러링 변환예를 나타내는 도면

도 5a는 지표 온도 분포를 나타내는 도면

도 5b는 연구대상지의 임상 분포를 나타내는 도면

도 6은 토지 피복 상태를 나타내는 분류도

도 7은 NVDI 변화를 나타내는 도면

도 8은 수종의 3D 모델링과정을 나타내는 도면

도 9는 수종별 지위지수분류 곡선을 나타내는 도면

도 10은 경년에 따른 산림경관 모습을 나타내는 도면

도 11은 가상 GIS를 이용한 트랙킹 시뮬레이션을 나타내는 도면

도 12 및 도 13은 산불 피해지의 조림 전/후 트랙킹 시뮬레이션을 나타내는 도면

도 14는 VRML기반 3차원 경관정보 트랙킹 도면

도 15는 임분배치 정보관리 시스템의 기본 구성을 나타내는 도면

도 16은 임분배치 정보관리 시스템의 검색 기능을 나타내는 도면

도 17은 임분배치 정보관리 시스템의 조건 검색 기능을 나타내는 도면

Claims

키보드, 스캐너 등의 입력수단과 메모리, 프로세서 및, 모니터 등의 표시수단을 갖는 단말기를 이용하며,

작업자가 위성영상과 산불발생 전과 후의 항공사진, 수치지형도, 종이지형도를 입력수단을 통해서 단말기에 입력하여, 3개 이상의 지상기준점을 이용하여 아핀변환(Affine transformation)법으로 수행되는 지상 기준점 보정, 수치 미분편위수정 방법을 사용하여 기복 변위를 제거하고 산악지역을 포함한 지상기준점의 추출이 불가능한 지역이 연속적으로 촬영된 경우 항공 삼각 측량 방법을 이용해 한 장의 사진당 1~2점의 지상기준점으로 위치 보정을 수행하는 정사보정, 내부 표정, 외부 표정, 영상 합성, 컬러링(Coloring) 변환을 수행하여 이미지의 보정을 수행하고 레이어별로 구분이 가능하도록 하는 보정과정과, 다른 시기의 영상을 동일화하기 위하여 히스토그램 매칭시킨 후 복사휘도 값을 이용하여 지표 온도를 산출하고 산출된 결과를 이용하여 중첩 분석을 적용하여 지표 온도와 지형 특성 및 공간 특성 분석을 수행하여 각 지역별 산불발생 전과 후의 지표 온도를 검출하고 입력하는 지표 온도 검출 과정과, 위성영상 자료를 이용한 산불 발생 전과 후의 토지 피복 변화 탐지과정과, 지리정보에서 등고선 및 표고점을 추출한 후 디지털 고도 모델(Digital Elevation Model)을 기반으로 3차원 지형 위에 식생 지수 분포도를 중첩시켜 식생 지수 분포 특성 변화를 탐지하는 식생 지수 분포 추출 과정과, 상기한 바와 같이 지표 온도 검출과 토지 피복 변화 탐지 및 식생 지수 분포 추출과정을 거친 데이터를 이용하여 등고선, 수계, 사면경사, 사면방향, 임상, 토심, 지형 건습도, 경사, 퇴적양식, 침식, 견밀도, 지형별 온도분포, 토성을 포함한 각 레이어별 지리정보 데이터베이스를 구축하는 과정;

입력수단을 통해서 입력되는 실제 나무 이미지와 애니메이션 프로그램을 활용하여 각 수종의 경년별 3D 모델 데이터베이스를 구축하되, 수종의 3D 모델링을 위하여 수종 이외는 마스킹(Masking) 처리하고 수종의 어두운 부분의 제거를 위하여 화상 강조처리를 하여 수종의 경년별 3D 모델 데이터베이스를 구축하고, 이와 같이 구축된 수종의 경년별 3D 모델 데이터베이스와 상기한 레이어별 지리정보 데이터베이스를 이용하여 3차원 경관 모델 데이터베이스를 구축하는 과정과;

레이어별 지리정보 데이터에 대하여 조림수종과 내화성수종의 임분배치를 위하여 GIS 공간분석기법인 가중치 분석을 적용하여 각 지역별 임분배치와 관련된 토심, 지형 건습도, 경사, 퇴적양식, 침식, 견밀도, 토성을 포함하는 레이어들에 가중치를 부여하고 이를 데이터베이스화하는 과정과,

부여된 가중치 합산 점수에 맞는 조림 수종 및 내화성 수종을 대응시켜 데이터베이스화하는 과정을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 GIS를 이용한 임분배치용 데이터베이스 구축 방법.
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청구항 1의 방법으로 구축된 GIS를 이용한 임분배치용 데이터베이스를 이용하고,

입력수단을 통해서 상기한 GIS를 이용한 임분배치용 데이터베이스에서 산불발생지를 선택하는 과정과,

산불 발생지 선택 명령이 입력수단을 통해서 입력되면 프로세서가 GIS를 이용한 임분배치용 데이터베이스로부터 해당 산불 발생지역의 공간 특성 및 산불 연소 특성을 분석하여 분석결과에 맞는 수종을 선택하는 과정을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 GIS를 이용한 임분배치용 데이터베이스를 이용한 임분배치 방법.
제 4항에 있어서, 수종 선택명령이 입력되면 프로세서는 선택된 산불피해지의 3차원 지형 기반 위에 선택된 수종의 3차원 영상을 구현하여 가상 환경을 구축하여 표시수단으로 출력하는 과정과,

배치된 수종의 조림전과 조림 후의 경년별 3차원 경관을 표시해주는 3차원 트랙킹 시뮬레이션과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 ＧＩＳ를 이용한 임분배치용 데이터베이스를 이용한 임분 배치 방법.
제 4항 또는 제 5항의 어느 하나의 항에 있어서, 상기한 임분 배치 방법에서, 단말기에 기록된 지리정보 데이터베이스를 이용하여 산불피해지의 고도, 사면경사 및 사면방향을 산출하여 속성데이터 추출을 위해 정수형으로 재분류하고, 산불 피해지의 고도별, 임상별, 사면경사별 산불발생율을 분석하여, 임의의 지역에 대한 산불 발생 위험도 확인 신호 입력이 있을 경우 위험도를 연산하여 표시해주는 과정을 더 수행하는 것을 특징으로 하는 ＧＩＳ를 이용한 임분 배치용 데이터베이스를 이용한 임분 배치 방법.