DMSP-OLS 영상자료를 이용한 시가지 추출 및 인구 추정에 관한 연구 : 대한민국 광역대도시를 사례로 :A Study on the Extraction of Urbanized Areas and the Estimation of Population Using DMSP-OLS Nighttime Satellite Imagery: A Case of Metropolitan Cities and Provinces in South Korea

김지연

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 김지연 (상명대학교, 상명대학교 일반대학원)

지도교수: 김민호

발행연도: 2019

저작권: 상명대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수10

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

DMSP-OLS 영상자료를 이용한 시가지 추출 및 인구 추정에 관한 연구 : 대한민국 광역대도시를 사례로

김지연 지리학과 2019.01 학위논문

2018

남한지역 DMSP-OLS 야간 빛 영상 상호보정계수 추정 및 시가지 추출

김지연 대한지리학회 학술대회논문집 2018.06 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

DMSP위성의 OLS 센서에서 촬영된 야간 빛 영상자료는 주간 영상을 이용하여 측정하기 어려운 사회 경제적 지표 추정을 위한 자료로 사용된다. 특히, 야간 빛 영상을 이용한 인구 추정은 기존의 인구 통계 방법의 단점을 보완할 수 있다. 이를 위해 DMSP-OLS 영상 자료의 시가지 영역을 정확하게 추출하여 빛합계 지수를 도출하는 것이 중요하다. 그러나 DMSP-OLS 자료에서 나타나는 포화현상 및 블루밍 효과 등의 한계점들은 야간빛 영상의 시가지 추출 정확도를 감소시키므로 영상 보정 과정을 수행하여야 한다.
따라서 본 연구는 DMSP-OLS 자료를 이용하여 남한의 광역시도별 인구 추정을 위한 새로운 방법을 제시하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 다음과 같은 과정을 실시하였다. 첫째, 군산시를 불변지역으로 선정하여 1992년부터 2012년까지의 DMSP-OLS 영상을 상호 보정하였다. 둘째, HSI, VANUI 및 NUACI 지표들을 이용하여 블루밍 효과를 보정한 후, 광역시도별 시가지를 추출하여 지표간 정확도를 비교하였다. 셋째, 추출된 시가지 영역의 빛합계 지수를 도출하여 2000년, 2005년 및 2010년도 인구 추정을 실시한 후, 광역시도별 인구 추정에 적합한 방법을 선정하였다. 연구 결과는 다음과 같다.
우선, HSI는 시가지 면적을 실제보다 더 작게 보정하지만, 광역시도별 인구 추정에 적합한 보정 지표였다. 이를 통해 HSI가 밀집된 인구 분포 특성이 나타나는 도시의 인구 추정에 적합한 지표라는 것을 알 수 있었다. 다음으로, VANUI는 시가지 추출에서 수역 및 나대지를 반영하지 않았으며 인구 추정에서도 정확도가 감소하였다. 반면, HSI에 비해 실제 시가지를 비교적 정확하게 반영했다. 마지막으로 NUACI는 시가지 추출에서수역과 나대지의 토지 유형을 구분하였으며, 세 지표 중에서 시가지 면적을 가장 정확하게 반영하였다. 그러나 제주도 같은 섬 지역에서 시가지 면적을 실제 보다 넓게 보정하였고, 인구 추정에서 정확도가 낮게 나타났다. 결과적으로 시가지 추출에 적합한 방법과 인구 추정에 적합한 방법에 차이가 있었으며, 도시 특성 및 목적에 따라 적절한 보정 방법을 도출해 낼 수 있었다.
본 연구의 의의는 이전의 연구들이 블루밍 효과 보정을 통해 세 지표간 시가지 추출 결과를 비교한 것에서 그쳤지만, 더 나아가 각 지표들로 추출된 시가지를 통해 인구 추정 결과를 비교하였다는 것에 있다. 또한 본 연구는 도시 특성 및 목적에 따라 적절한 DMSP-OLS 야간 빛 영상 보정방법을 도출해냄으로써, 우리나라 뿐만 아니라 인구 센서스 자료를 취득하기 어려운 개발도상국 도시들의 인구 파악 및 시가지 추출에 적용 가능하다.

주요어: 원격탐사, 야간 빛 영상, DMSP-OLS, HSI, VANUI, NUACI

The Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) has a sensor, called Optical Lines-scan System (OLS), and it has an ability to scan the Earth surface at night and to provide artificial nighttime sky illuminations at a global scale. For this reason, DMSP-OLS imagery has been widely utilized in estimating socio-economic variables that are hard to be measured by daytime satellite scenes.
The nighttime data were known to accurately estimate populations for given areas and to overcome some limitations inherent in census data. It is important to extract built-up areas in an accurate way from DMSP-OLS scene to derive the sum of nighttime lights, i.e., NTLsum. However, several problems such as pixel saturation and blooming effect (also called overglows) appear on the nighttime satellite data, and they were recognized to lower the accuracy of extracting urbanized areas. Considering them, this research developed a methodology of deriving population estimates from DMSP-OLS data in a more accurate manner across the Republic of Korea at a province scale.
To do so, this study performed a series of preprocessing stages on the imagery as follows. First, the City of Gunsan was selected as an invariant region in order to inter-calibrate annual composites of DMSP -OLS spanning from 1992 to 2012. Second, the overglows of the satellite data were corrected by incorporating HSI, VANUI, and NUACI and extracted built-up areas of each province. Third, the NTLsum of individual provinces were derived from inter-calibrated and overglow-corrected DMSP-OLS annual composites for the years of 2000, 2005, and 2010. Lastly, they were adopted in a linear regression as explanatory variables to estimate province-level population for the selected times.
Some valuable implications associated with urban extraction and population estimates were found from this research as follows. First, HSI could result in population estimates more accurately than the other two approaches even though the extracted urban areas were smaller than statistical data provided by the nation. This implied that HSI would be a suitable index in estimating province-level population for highly urbanized regions with high population density. Second, VANUI was not able to separate water and barren area from urbanized areas, so they were included in extraction results. It would cause the lower performance of estimating population in comparison with HSI. Lastly, although NUACI could result in accurate urban extraction, the index had a tendency of overestimating the built-up areas such as Jeju Island. Therefore, it was assumed to play an important role in lowering the performance of population estimation.
It is expected that the methodological approach of this study could be applied to obtain population estimates with DMSP-OLS imagery for a country that has a hardship of conducting a census periodically. Meanwhile, since there were differences among the three indices in extracting urban areas and estimating populations, a caution should be taken in incorporating an appropriate index with the nighttime satellite imagery.

keywords: Remote sensing, Nighttime light image, DMSP-OLS, HSI, VANUI, NUACI

#원격탐사 #야간 빛 영상 #DMSP-OLS #HSI #VANUI #NUACI

표 차례 ⅰ
그림 차례 ⅱ
국문 요약 ⅳ
제1장 서론 1
1. 연구배경 및 목적 1
2. 연구 지역 및 자료 4
3. 연구 과정 12
제2장 문헌 연구 16
1. DMSP-OLS 활용 연구 16
2. 상호 보정 20
3. 블루밍 효과 보정 21
4. 인구 추정 24
제3장 연구 방법 29
1. 시가지 추출 29
1) 상호 보정 29
2) 블루밍 효과 보정 39
2. 인구 추정 44
제4장 결과 46
1. 시가지 추출 46
2. 인구 추정 66
제5장 결론 80
참고문헌 83
ABSTRACT 93

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)