West seacoast wetland monitoring using KOMPSAT series imageries in high spatial resolution

전체 글

(1)J. Korea Water Resour. Assoc. Vol. 50, No. 6 (2017), pp. 429-440. pISSN 1226-6280. doi: 10.3741/JKWRA.2017.50.6.429. eISSN 2287-6138. West seacoast wetland monitoring using KOMPSAT series imageries in high spatial resolution Sunwoo, WooyeonaㆍKim, DaeunaㆍKim, SeongkyunaㆍChoi, Minhaa* a. Graduate School of Water Resources, Sungkyunkwan University. Paper number: 17-023 Received: 28 February 2017; Revised: 28 April 2017 / 18 May 2017; Accepted: 18 May 2017. Abstract A series of multispectral high-resolution Korean Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT) images were analyzed to detect the geographical changes in four different tidal flats in the west coast of South Korea. The method of unsupervised classification was used to generate a series of land use/land cover (LULC) maps from the satellite images, which were used as the input of the temporal trajectory analysis to detect the temporal change of coastal wetlands and its association with natural and anthropogenic activities. The accurately classified LULC maps extracted from the KOMPSAT images indicate that these multispectral high-resolution satellite data is highly applicable to generate good quality thematic maps for extracting wetlands. The result of the trajectory analysis showed that, while the tidal flat area of Gyeonggi and Jeollabuk provinces was estimated to have changed due to tidal effects, the reductive trajectory of the wetland areas belonging to the Saemangeum province was caused by a high degree of human-induced activities including large reclamation and urbanization. The conservation of the Jeungdo Wetland Protected Area in Jeollanam province revealed that the social and environmental policies can effectively protect coastal wetlands from degradation. Therefore, monitoring for wetland change using high resolution KOMPSAT is expected to be useful to coastal environment management and policy making. Keywords: KOMPSAT, Coastal wetlands monitoring, Change detection, Temporal trajectory analysis. 고해상도 KOMPSAT 시리즈 이미지를 활용한 서해연안 습지 변화 모니터링 선우우연aㆍ김다은aㆍ김성균aㆍ최민하a* a. 성균관대학교 수자원전문대학원. 요 지 대한민국 서해안의 4개 갯벌에 대한 변화 탐지를 위해 다중분광 고해상도 다목적 위성인 KOMPSAT 시리즈 영상 자료를 분석하였다. 무감독 분 류법을 이용하여 고해상도 위성 이미지에서 생성된 토지이용 및 토피피복 지도의 활용성과 연안 습지 변화의 경향을 결정할 때 시간 궤적 분석과 통합된 변화 탐지 방법론을 평가했다. 자연 현상과 인위적 활동에 대한 토지이용 및 토지피복 변화 분석을 통해 갯벌면적을 추출하고, 양질의 주제 지도를 제공하기 위한 고해상도 KOMPSAT 데이터의 실질적인 적용 가능성을 확인하였다. 경기도와 전라북도의 갯벌 지역은 조석 차에 영향으로 면적 변화가 나타난 것으로 추정되었으며, 새만금 지역의 갯벌지역은 대규모 매립 및 도시화로 인한 인위적 활동에 따른 것으로 나타났다. 또한 전 라남도 증도 갯벌지역의 경우 연안습지보호지역으로 지정되어 연안 갯벌 보전에 대한 사회적, 환경적 정책의 효과를 확인하였다. 따라서 고해상도 KOMPSAT를 이용한 습지변화 모니터링은 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 유용할 것으로 기대된다. 핵심용어: 아리랑위성, 연안 습지 모니터링, 변화탐지, 시간궤적분석. *Corresponding Author. Tel: +82-31-290-7539 E-mail: [email protected] (M. Choi) © 2017 Korea Water Resources Association. All rights reserved..

(2) 430. W. Sunwoo et al. / Journal of Korea Water Resources Association 50(6) 429-440. 1. 서 론. (2008)은 경안천 주변의 토지이용행태 및 습지의 입지 가능 성을 분석하기 위하여 고해상도 IKONOS 위성영상을 활용. 연안 습지는 조석변화와 같은 해양 환경 변화뿐 아니라 대. 하여 연구를 수행하였으며, Jang et al. (2010)은 다중시기. 규모의 매립과 도시화 같은 지역개발 활동으로 인해 계속 변. Landsat TM 영상 자료를 활용하여 충남지역의 토지피복 변. 화하고 있으며 이러한 변화는 연안 습지를 황폐화시키는 요인. 화를 예측하였다. 또한, Kim et al. (2011)은 미래 토지피복도. 이 되기도 한다(Syphard and Garcia, 2001; Baker et al., 2007).. 작성을 위하여 천안시와 아산시를 대상으로 Landsat TM 영. 보통 연안 습지 변화는 해양 수심의 변화와 계절적 환경 변화. 상을 활용하여 토지피복의 변화를 분석하여 토지지목의 통계. 로 크게 분류할 수 있으며, 대규모 도시 확장 및 매립 사업은. 자료와 함께 활용하였으며, Choi and Han (2013) Landsat-5. 연안 습지대를 다른 토지피복 지역으로 전환시키고 오염을. 위성 영상을 활용하여 새만금 지역의 공사 진행에 따른 토지. 유발하여 연안 습지의 상당한 손실을 초래한다. 따라서 연안. 피복 변화를 분석하였다.. 습지 보전을 위하여 적절한 연안 습지지도를 통한 습지의 역. 본 연구에서는 경기도, 전라북도, 전라남도, 새만금 갯벌 등. 학변화를 추적 및 자연적/인위적 영향의 관계를 통하여 습지. 황해와 한국의 해안선 사이에 위치하는 4개 지역에 대한 고품. 변화를 감시하는데 기여할 수 있다(Baker et al., 2006).. 질의 KOMPSAT 시리즈 영상을 이용하여 연안 습지 변화에. 인공위성과 같이 원격으로 감지된 데이터는 습지 자원을. 대한 모니터링 결과를 분석하였다. 조사 기간은 2008년부터. 매핑하고 모니터링하기 위한 효과적인 도구이다. 과거에는. 2015년으로 Post-classification 변화 탐지 방법과 시간적 궤. 공중사진에서 추출한 자료가 해안 습지를 확인하고 관리하는. 도 분석 접근 방법을 사용하였으며 서로 다른 독립적인 변수. 전통적인 방법으로 사용되었다(Baker et al., 2007). 항공사진. 를 나타내는 다른 날짜의 이미지들을 활용하여 각각의 시간. 은 공간 해상도가 높기 때문에 소규모 지역의 습지 생태계에. 변동성에 따른 차이를 비교하였다. 이를 위해 무감독 분류. 효율적인 데이터를 제공하지만 큰 스케일에 대한 모니터링이. (Unsupervised classification)를 사용하여 토지이용 및 토지. 필요한 경우, 전통적인 접근법로는 해석 및 데이터 처리가 복. 피복 변화를 확인하고, 분류 체계에 따른 연안 습지 지도를 생. 잡하다(Coppin et al., 2004). 이러한 한계성 때문에 최근에는. 성하였다. 본 연구 결과를 통해 자연 현상과 인위적 활동의 영. 시간과 비용이 적게 소요될 뿐 아니라, 정확한 지리 정보와 함. 향으로 인한 연안 습지 변화의 동향 파악이 가능하며, 지역 규. 께 높은 시간적 범위에 따라 해안 습지를 조사하고 모니터링. 모에서의 연안 습지의 정량적 모니터링에 기여할 수 있는 통. 할 수 있는 위성 이미지를 통한 다중 스펙트럼 원격 감지의. 합적인 변화 감지가 가능함을 확인하였다. 또한 해안 습지대. 적용이 장려되고 있다(Ozesmi and Bauer, 2002; Davrache. 를 정확하게 매핑하기 위한 우리나라의 대표적인 위성인 다중. et al., Nyarko et al., 2015). 일반적으로 Landsat 시리즈와. 분광 고해상도의 KOMPSAT 위성 시리즈 이미지 활용 가능. Satellite Pour l’ Observation de la Terre (SPOT)와 같은 높은. 성을 확인하였다.. 공간 분해능(10~100 m)을 제공하는 광학 원격 감지 위성은 소규모 습지 지역에 적용될 수 있으며(Munyati, 2000; Baker et al., 2007; Deng et al., 2008), 대규모의 습지 변화는 NOAA AVHRR와 같은 거시 공간 해상도 위성(>100 m) 및 Terra 위. 2. 연구지역 및 위성영상. 성에 탑재된 다분광 해상도 영상 분석 계측기(MODIS)가 활. 서해안 연안 습지의 변화탐지 분석을 위해 먼저 고품질의. 용될 수 있다(Ramsey III et al., 1998). 특히 포괄적인 정보를. KOMPSAT 시리즈 영상 자료를 선별하여 전처리 작업을 실. 제공하는 높은 공간 해상도의 다중 분광 위성인 IKONOS와. 시하였다. “위성영상이 가지고 있는 오차, 즉 영상의 왜곡현. Quickbird의 데이터(<5 m)는 일반 및 연안 습지 모니터링에. 상을 보정하기 위하여 영상 활용 전 다양한 보정이 수행된다.. 서 연안 환경 변화 요인을 관리하기 위해 유용하다고 알려져. 기본적으로 영상의 태양 고도각, 위성 특성 및 대기 상태와 지. 있다(Adam et al., 2014; Monteys et al., 2015). 우리나라에서. 형학적 특성에 의하여 발생하는 왜곡에 대한 방사보정. 는 2006년에 아리랑 위성으로 알려진 KOMPSAT-2를 발사. (Radiometric correction)이 수행되어 위성에서 촬영된 상태. 하였으며, 2012년에는 KOMPSAT-3를 발사하였다. 다중 스. 의 영상을 배포 가능한 상태의 영상으로 변환한다. 이에 대한. 펙트럼 위성인 KOMPSAT 시리즈는 다양한 고해상도 위성. 자세한 사항은 항공우주연구원에서 확인이 가능하다(http://. 센서 활용에 기여하며 정밀 지도 제작, 지리정보 시스템(GIS),. www.kari.re.kr). 다음으로 영상의 촬영일 및 촬영조건에 따. 국토 관리, 재해 예방 등의 목적에 활용되고 있다. Koh et al.. 라 발생하는 영상의 기하학적인 왜곡을 보정하기 위해 지면.

(3) W. Sunwoo et al. / Journal of Korea Water Resources Association 50(6) 429-440. 통제점(Ground Control Points, GCPs)을 활용하여 적절한. 431. 2.1 연구지역. 위 ․ 경도 정보로 보정하는 기하보정(Geometric correction). 연구대상지는 서해안 연안에 위치한 4개의 연안 습지지역. 을 수행하였다. 영상 보정 후 무감독 분류 결과를 기반으로 변. 이다(Fig. 2). 첫 번째 연구 지역은 경기도 대부도에 위치한 대. 화탐지기법을 적용하여 토지피복변화를 분석하였으며 자세. 부도 갯벌이다. 대부도의 연안 습지는 세계 최대 규모의 시화. 한 연구방법 및 연구범위는 아래에 기술하였다(Fig. 1).”. 호 조력발전소가 건설 된 후 매립 사업의 영향으로 규모가 축 소되었다. 현재에는 대부도 갯벌의 생물 다양성을 보존하기 위한 지자체 및 정부의 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 두 번째 지역은 전라북도에 위치한 부안 줄포만 갯벌(제 6호 습지보호지역) 및 고창갯벌(제 7호 습지보호지역)로 다양한 야생 동 ․ 식물 종에 자연 서식지를 제공하고 있다. 특히 곰소 만 갯벌이라고도 불리는 이 지역은 2006년과 2007년에 특이 한 경관적 ․ 지형적 ․ 지질학적 가치를 인정받아 습지보호지 역으로 지정되어 관리되고 있다. 세 번째는 전라남도에 위치 2. 한 증도 갯벌은 총 31.3 km 의 습지를 덮고 있으며, 2010년 습 지 보호 지역으로 지정되었다. 전라남도 지역은 전형적인 동 고서저 및 리아스식 해안 지형으로 인해 해안선의 굴곡이 심 한 특정이 있으며, 해면은 조석, 파랑 등의 변화에 따라 주기적, 부정기적으로 오르내리기 때문에 해안선은 고정되어 있지 않 고 계속 이동하고 있다고 할 수 있다. 또한 해안선 이동에 따라 확인 가능한 갯벌 면적이 변화한다. 마지막으로, 새만금 갯벌은 황해의 만경강과 동진강 어귀 가 만나는 지역에 위치하고 있으며, 한국에서 가장 큰 습지 중. Fig. 1. Research procedure. a. Northeast Asia. Korean Pennisula. China. Yellow Sea 0. 100. 200. 300. b. 400 Kilometers. d c. Fig. 2. Locations of study areas: (a) Gyeonggi; (b) Saemangeum; (c) Jeollabuk; (d) Jeollanam.

(4) 432. W. Sunwoo et al. / Journal of Korea Water Resources Association 50(6) 429-440. 하나로 알려져 있다(Choi and Han, 2013). 새만금 지역에는. 부터 운영을 시작했으며, 다중 스펙트럼 대역에서 2.8 m,. 세계적인 규모의 긴 방조제, 제방 연결 및 해저 제방이 건설되. panchromatic 대역에서 0.7 m의 높은 공간 해상도 영상을 제. 어 습지대의 변화뿐만 아니라 환경 문제가 발생하기 때문에. 공한다. 연구 대상지의 지형적 특성에 따라 고품질의 KOMPSAT-2. 보존에 대한 관심이 높은 지역으로 평가받고 있다.. 다중분광영상을 선별하기 위해서 간조 시간대(low tide con-. 2.2 다중분광 고해상도 KOMPSAT 시리즈. dition)에 촬영된 영상과 가시성 조건을 유지하기 위하여 운량. 1999년 12월에 시작된 KOMPSAT-1에 이어 2006년 7월. 조건이 0%인 최고등급에 해당하는 영상을 위주로 분류하. 한국 항공 우주 연구원(KARI)이 개발한 KOMPSAT-2 위성이. 였다. 각 지역의 간조시간은 국립해양조사원에서 제공되는. 환경 변화 모니터링을 위한 지구 관측을 KOMPSAT-1에 이어. 조석예보시간(http://www.khoa.go.kr)을 참조하였으며, 각. 수행하고 있다. 이 KOMPSAT-2는 고도가 685 km이고 폭이. 영상의 촬영시간 및 기본적인 메타데이터는 Arirang Satellite. 15 km인 높은 공간 해상도 영상을 제공하는 태양 동기 궤도. Image Search & Order System 사이트(http://arirang.kari.. 위성이며 4개의 다중 스펙트럼 대역에 대해 4 m, panchro-. re.kr)에서 획득하였다. 각 연구지역의 KOMPSAT 시리즈 영. matic 대역에 대해 1 m의 공간 해상도를 가진다(Table 1).. 상의 상세 특성을 Table 2에 나타내었다.. KOMPSAT-2의 후속 위성인 KOMPSAT-3은 2012년 5월. Table 1. Description of KOMPSAT-2 and KOMPSAT-3 specifications. Features. KOMPSAT-2 Panchromatic. Spectral bands. 500~900 µm. 450~900 µm. MS1. 520~600 µm (G). 450~520 µm (B). MS2. 450~520 µm (B). 520~600 µm (G). MS3. 760~900 µm (NIR). 630~690 µm (R). MS4. 630~690 µm (R). 760~900 µm (NIR). Panchromatic. Spatial resolution. KOMPSAT-3. Multi-spectral. Temporal resolution. 1m. 0.7 m. 4m. 2.8 m. 14 days. 14 days. Swath width. 15 km. 15 km. Orbit. Sun-synchronous. Sun-synchronous. Altitude. 685 km (nadir). 685 km (nadir). Table 2. Description of study areas and corresponding information of satellite images, acquisition time, and cloud condition. Study area. Wetland protected area. KOMPSAT. Acquisition time. KOMPSAT-2. 03/10/2009. Gyeonggi. Daebu island. KOMPSAT-2. 06/05/2012. KOMPSAT-3. 20/05/2015. KOMPSAT-2. 05/04/2009. KOMPSAT-2. 08/03/2011. KOMPSAT-2. 06/06/2015. KOMPSAT-2. 06/08/2008. KOMPSAT-2. 26/04/2012. KOMPSAT-2. 02/10/2015. KOMPSAT-2. 26/08/2008. KOMPSAT-2. 13/05/2010. KOMPSAT-3. 05/02/2015. Jeollabuk. Jeollanam. Saemangeum. Gomso bay (Between Julpo bay and Gochang). Jeungdo. Saemangeum. Cloud condition 0%. 0%. 0%. 0%.

(5) W. Sunwoo et al. / Journal of Korea Water Resources Association 50(6) 429-440. 3. 연구방법 3.1 무감독 토지피복분류기법. 433. 낸다(Congalton, 1991). 정확도 평가 결과는 참조 데이터의 품질의 정확성에 영향을 받고 있으나, 동일한 시간과 장소의 참조 데이터를 수집하는 것이 불가능하기 때문에 많은 연구자. 무감독 분류는 영상자료에 대하여 표본자료와 같은 사전. 들에게는 여전히 어려운 문제이다(Zhou et al., 2008). 그러므. 정보 없이 파장별, 공간별 특성에 의해서 분류하는 방법으로,. 로 높은 공간 해상도의 다른 인공위성 영상으로부터 지상 기반. 최소한의 입력자료로부터 군집화(Clustering)가 시작되어 분. 의 측정이나 좋은 품질의 참조 데이터가 없는 경우, 원본 영상. 류되는 등급별(Class)로 평균과 공분산을 선택하여 계산된. 을 지상 데이터로 사용할 수 있다(Cohen et al., 2002; Wilson. 다. 분류하고자 하는 모든 지표 대상물은 빛의 반사 및 흡수. and Sader, 2002; Parihar et al., 2013). 본 연구에서는 KOMP. 등으로 인해 각 파장에 대해서 고유한 밝기 값을 나타내기 때. SAT 시리즈의 원본 데이터에 포함된 고해상도 panchromatic. 문에 같은 종류의 지표 대상물은 비슷한 분광반사 패턴을 가. 밴드 이미지를 기반으로 Ground-truth Region of Interest. 지게 된다(Sohn and Rebello, 2002). 이러한 분광 특성을 이용. (ROI)를 구성하여 분류된 영상을 평가하였다.. 한 원격탐사 데이터 분석에서는 동일 지표 대상물들의 분광이 대기 및 지형적인 영향으로 인해 유사한 특성 지니며, 선형적인. 3.3 변화탐지기법. 분포 모양을 가지는 특성에 기초하여 분석이 수행된다(Foody,. 변화탐지기법은 서로 다른 시간대의 관측을 통해 대상의. 2000). K-menas 군집분류, Interactive Self Organizing Data. 상태 변화 차이를 분석하는 기법이다. 변화탐지기법을 통해. Analysis (ISODATA) 기법, 최우도법(Maximum Likelihood. 여러 기간의 데이터를 활용하여 관측대상의 시간적 변동성을. method), 신경망(Neural Net) 등이 대표적인 무감독 분류기. 파악이 가능하며, 그 차이를 정량화할 수 있다(Singh, 1989;. 법이다.. Coppin et al., 2004). 위성 원격탐사는 변화탐지기법을 적용. 본 연구에서는 가장 널리 적용되는 분류기법인 ISODATA. 하기에 최적의 조건을 갖추고 있다. 위성 데이터의 경우, 다른. 기법을 적용하였으며 군집 유효성 지수는 0.05%로 하여 정확. 영상 데이터에 비해 시간 해상도가 높고 제공되는 자료의 형. 도를 높여 30개의 스펙트럼 클러스트에 대해 분류를 수행하. 태가 컴퓨터를 활용한 수치해석에 적합할 뿐 아니라, 공간 및. 였다. 토지의 물리적 상태를 나타내기 위해 미국지질조사소. 분광해상도가 높아 관측 목표에 따라 적합한 표본의 데이터를. (United States Geological Survey, USGS)의 토지분류기준. 추출하여 분석할 수 있기 때문이다. 그러나 동시에 관측 목표. 을 참고하여 Water, Wetland, Mixed forest, Agricultural land,. 에 대한 자료 선택의 폭이 적은 경우에는 추출된 자료의 시 ․. and Built-up/Bare-soil을 포함한 5개의 토지피복 항목을 설. 공간적, 분광학적 해상도에 따라 인해 분석에 제한을 받을 수. 정하였다.. 있으며 원격탐사 자료가 받는 기후조건, 토양수분과 같은 다 양한 외부 조건의 영향들을 통제하면서 관측대상의 특성을. 3.2 정확도 평가(Accuracy assessment). 파악하는 것 또한 복잡한 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분. 무감독 토지피복분류기법으로 분류된 결과를 검증하기 위. 류 후 비교방법(Post-classification)을 적용하여 격자기반. 해 주제별 지도와 지상데이터 사이의 픽셀 별 매칭을 따라 정확. (pixel-based) 변화탐지를 기반으로 독립적인 변수를 나타내. 도 평가를 실시하였다. 정확도 평가는 토지 피복지도 Water,. 는 다른 날짜의 이미지들을 활용하여 각각의 시간 변동성에. Wetland, Mixed forest, Agricultural land, and Built-up/. 따른 차이를 비교 ․ 분석하였다(Lu et al., 2004; Funkenberg. Bare-soil의 6개 분류항목별로 각 토지 피복지도에 대한 오류. et al., 2014). 영상 품질 및 조석시간에 먼저 우선순위를 두고. 행렬에 따라 수행되었다. 오류 행렬에서 생성된 전체 정확도. 영상을 분류했기 때문에 계절적 시간은 상이하나, 이를 통해. (Overall Accuracy, OA), 카파 계수(Kappa coefficient), 생. 계절적 변화 또한 탐지가 가능하였다.. 산자 정확도(Producer’s Accuracy, PA) 및 사용자 정확도 (User’s Accuracy, UA) 값을 이용하여 정확도를 나타내었다.. 3.4 시간궤적분석(Temporal trajectory analysis). 총 정확도를 오류행렬의 총 픽셀수로 나눈 전체 정확도와 생. 본 연구에서는 습지 변화 역학을 분석하기 위해 시간적 궤. 산자의 정확도 값으로 참조영상이 특정 분류항목을 얼마나. 적 분석을 수행하였다. 토지 피복 변화의 궤적은 자연 현상과. 잘 분류할 수 있는지 확인할 수 있다. 또한 사용자의 정확도. 인위적인 개발 활동을 포함하여 변화를 형성하는 요인들과의. 또는 신뢰도라고 하는 이 측정은 이미지에서 분류된 항목의. 관계에서 2개 이상의 관측비교를 통해 나타나는 결과를 각 토. 픽셀이 실제로 해당 항목을 나타내는지에 대한 확률을 나타. 지 피복 유형의 추세로 정의하였다(Merten and Lambin,.

(6) 434. W. Sunwoo et al. / Journal of Korea Water Resources Association 50(6) 429-440. 2000; Petit et al., 2001; Liu and Zhou, 2005). 토지 피복 변화의. 를 검증하기 위한 전반적인 정확성(OA), 생산자의 정확성. 궤적을 확립하기 위해 모든 주제지도로부터 추산 된 변화 분. (PA), 사용자의 정확성(UA) 및 카파 계수는 Table 3에서 확인. 포도에 대응하는 시간 척도의 순서로 배열되었다. 사후 분류. 할 수 있다. 일반적으로 분류된 지도의 대부분은 OA 값이. 비교의 결과와 함께 다른 토지 피복 분류 항목의 변화와 관련. 83.72~95.43%로 나타났으며, 카파 계수는 0.80~0.94로 고품. 된 습지 변화의 경향을 중심으로 분석하였다.. 질의 결과를 나타냈다. Anderson (1976)가 제안한 분류 기준 에 따르면, OA의 85% 이상을 정확도가 높은 분류로 평가하 며, 따라서 본 연구결과는 우수한 결과로 볼 수 있다. 특히 전라. 4. 연구결과. 남도 지역의 증도갯벌의 경우 평균 OA값이 92.4%, 카파 계수 가 0.90으로 나타나 가장 높은 정확도를 나타내었다. 경기도. 4.1 주제별지도 및 분류정확도. 지역의 대부도 갯벌의 평균 OA값은 88.6%, 전라북도의 곰소. 2008년부터 2015년까지의 기간 동안 경기도, 전라북도, 전. 만 갯벌은 86.8%, 새만금 지역은 90.4%로 나타났다.. 라남도, 새만금 지역에 속하는 4개 연구 지역의 ISODATA 무. 각 분류항복의 개별 신뢰도를 나타내는 PA 및 UA 값은 분류. 감독 분류방법을 활용한 토지이용 및 토지피복 지도를 Fig.. 된 영상 이미지의 Water, Wetland, Mixed forest, Agricultural. 2에 나타내었다. 토지분류 항목에 따른 주제별지도의 정확도. land, and Built-up/Bare-soil 항목에 대해 산정되었다. 특히. Table 3. Accuracy assessment results of the LULC classification for each scene of four study areas: (a) Gyeonggi; (b) Jeollabuk; (c) Jeollanam; (d) Saemangeum. Class . Date 03/10/ 2009. (a) Gyeonggi. 06/05/ 2012 20/05/ 2015 05/04/ 2009. (b) Jeollabuk. (c) Jeollanam. (d) Saemangeum. 08/03/ 2011. Mixed forest Agricultural. Built-up/ Bare-soil. Water. Wetland. PA(%). 100. 99.65. 99.32. 75.18. 42.98. UA(%). 99.94. 99.49. 93.48. 61.07. 68.91. PA(%). 100. 100. 100. 54.79. 86.86. UA(%). 95.46. 86.02. 98.92. 87.93. 83.88. PA(%). 100. 99.56. 99.54. 27.48. 89.26. UA(%). 98.4. 77.32. 99.42. 79.57. 65.68. PA(%). 100. 61.11. 100. 77.86. 21.79. UA(%). 91.96. 88.64. 97.6. 64.52. 53.98. PA(%). 100. 79.33. 98.33. 88.39. 44.79. UA(%). 82.01. 86.7. 93.6. 83.26. 71.06. 06/06/ 2015. PA(%). 90.96. 81.83. 100. 83.32. 67.01. UA(%). 81.04. 75.44. 98.3. 85.46. 98.12. 06/08/ 2008. PA(%). 93.92. 95.95. 95.9. 83.09. 80.7. UA(%). 96.02. 99.09. 89.29. 83.5. 68.48. 26/04/ 2012. PA(%). 89.06. 96.27. 91.58. 79.03. 62.31. UA(%). 98.72. 86.88. 94.08. 70.26. 81.29. 02/10/ 2015. PA(%). 96.5. 95.38. 97.02. 92.18. 77.26. UA(%). 99.73. 99.1. 95.33. 89.84. 41.63. 26/08/ 2008. PA(%). 100. 72.8. 95.27. 71.93. 96.82. UA(%). 88.21. 99.39. 90.28. 91.69. 79.1. 13/05/ 2010. PA(%). 100. 82.36. 96.54. 77.31. 83.28. UA(%). 99.61. 94.68. 87.65. 79.17. 70.5. PA(%). 96.9. 64.83. 95.58. 87.38. 74.13. UA(%). 98.74. 72.39. 89.37. 69.79. 95.13. 05/02/ 2015. OA (%). Kappa coefficient. 92.24. 0.89. 89.83. 0.87. 83.72. 0.8. 89.11. 0.84. 85.24. 0.81. 86.16. 0.82. 93.14. 0.9. 88.52. 0.85. 95.43. 0.94. 89.75. 0.86. 91.45. 0.88. 90.04. 0.85.

(7) 435. W. Sunwoo et al. / Journal of Korea Water Resources Association 50(6) 429-440. Wetland 항목에 관해서는 PA는 61.11%에서 100%로 나타났. 로 나타났다.. 으며, UA는 72.39%에서 99.56%로 나타나 상당히 양호한 결. 마지막으로 새만금 갯벌에서는 습지 면적의 높은 변동이. 과를 얻었다. 정확도 평가 결과를 통해 주제별지도에서 연안. 확인되었다. 이 지역의 습지 변화량은 2008년에서 2010년까. 습지를 정확하고 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.. 지 48.28%로 나타났으며, 2010년부터 2015년까지는 65%로. 본 결과를 통해 토지이용 및 토지피복 분류의 주제별지도의. 증가한 것으로 확인되었다. 2010년부터 2015년 사이에 습지. 신뢰성이 제시되었지만, Agricultural 및 Built-up/Bare-soil. 면적 감소량의 대부분은 Agricultural, Built-up/Bare-soil로. 항목은 각각 경기도 지역에서 27.48%, 전라북도 지역에서. 전환되어 농경지 등으로 이용할 수 있는 토지로 바뀌었음을. 21.79%로 가장 낮은 PA가 나타나 분류 결과에 오류가 발생한. 확인할 수 있었다. 새만금 갯벌 지역의 경우 타 연구지역에 비. 것으로 추정된다.. 해 급격한 토지개발이 이루어졌음이 변화탐지 매트릭스 결과. 4.2 연안습지 변화탐지 매트릭스(Post-classification matrices). 수치적 결과임을 확인할 수 있다.. 를 통해 나타났으며, 이는 새만금 지역 개발 결과를 반영하는. 를 분석하였으며, 서로 다른 피복 분류로 변형된 것에 대한 정. 4.3 갯벌 및 습지지역의 시간궤적분석(Temporal trajectory analysis). 보를 백분율로 산정한 Post-classification 매트릭스 결과를. 연구기간 동안의 4개 연구지역에 위치한 갯벌 및 습지영역. Table 4에 나타내었다. Table 4(a)에 따르면 경기 지역의 대부. 에 대한 토지피복 변화의 시계열 분석 결과를 Fig. 3에 나타내. 도 갯벌은 2009년 갯벌로 분류되었던 지역의 5.63%가 2012. 었다. 경기도의 대부도 갯벌의 습지대가 2009년 20.47%에서. 4개 지역의 연안습지의 갯벌 변화를 분석하기 위해 그 정도. 년에 다른 토지 피복 유형으로 전환된 것으로 나타났다. 특히. 2012년 20.26%로 변화가 거의 없었으나, 2015년 5월에는. 이 손실의 2% 이상이 Agricultural 지역으로 이전되었으며,. 23.00%로 증가한 것으로 나타났다. 습지대의 경우 다른 토지. Water (1.67%) 및 Built-up/Bare-soil (1.51%)로 변화된 것으. 분류 영역에 비해 근소한 변화를 나타내 대부도의 습지 분포. 로 나타났다. 또한 2012년부터 2015년까지 변화된 갯벌은. 가 2009년부터 2012년 사이에는 거의 없었으나, 2012년부터. 26.56%로 나타나 상당한 변화를 보인 것으로 확인되었다. 이. 2015년까지에는 다소 변화가 있었음을 확인할 수 있었다.. 기간 동안 변화된 갯벌 면적은 Mixed forest, Agricultural, Built-up/Bare-soil로 대체되었다.. 전라북도의 곰소만 지역의 토지피복 분포 통계에 따르면, 2009년부터 2015년까지 습지대가 증가했다가 감소하는 변. 전라북도의 곰소만 갯벌의 토지 피복 변화에 따른 통계결. 화를 나타냈다. 습지 변화와 함께 수역대(Water)의 변화궤도. 과(Table 4(b))는 2009년부터 2011까지, 2011년부터 2015년. 가 습지대를 따라 변화는 것을 확인할 수 있다. 그에 반해, 산림. 까지로 나타났으며, 습지 변화는 각각 33.26%, 42.16%로 나. 지역(Mixed forest) 및 개발지역/토양(Built-up/Bare-soil)의. 타났다. 또한 전라남도 증도갯벌 습지대의 변화는 2008년부. 변화가 크지 않았다. 이를 미루어 볼 때, 조석 차에 따른 해수면. 터 2012년까지 8.78%에서 2012년부터 2015년까지 21.40%. 상승과 하강으로 습지 및 수역대의 변화가 영향을 받은 것으. Table 4. The percentage (%) of wetland change into other land cover types over each individual period for the four study area: (a) Gyeonggi; (b) Jeollabuk; (c) Jeollanam; (d) Saemangeum. Class . (a) Gyeonggi (b) Jeollabuk (c) Jeollanam (d) Saemangeum. Year. Water. Wetland. Mixed forest. Agricultural. Built-up/ Bare-soil. Class change. 2009 - 2012. 1.67. 94.37. 0.04. 2.36. 1.51. 5.63. 2012 - 2015. 2.63. 73.44. 5.79. 13.09. 5.04. 26.56. 2009 - 2011. 14.19. 66.74. 1.6. 7.37. 10.09. 33.26. 2011 - 2015. 28.15. 57.84. 0.43. 12.42. 1.14. 42.16. 2008 - 2012. 3.28. 91.23. 0.01. 4.72. 0.75. 2012 - 2015. 5.19. 78.6. 3.34. 9.54. 3.31. 21.4. 2008 - 2010. 27.03. 51.72. 1.34. 1.94. 17.91. 48.28. 2010 - 2015. 9.63. 34.99. 4.25. 39.52. 11.58. 65.01. 8.78.

(8) 436. W. Sunwoo et al. / Journal of Korea Water Resources Association 50(6) 429-440. 03/10/2009. 06/05/2012. 20/05/2015. (a) Gyeonggi. 05/04/2009. 08/03/2011. 06/06/2015. (b) Jeollabuk. 06/08/2008. 26/04/2012. 02/10/2015. (c) Jeollanam. 26/08/2008. 13/05/2010 (d) Saemangeum. Fig. 3. Time series of LULC maps for four study areas. 05/02/2015.

(9) W. Sunwoo et al. / Journal of Korea Water Resources Association 50(6) 429-440. 437. 로 짐작할 수 있다. 또한 보다 정확한 변화 탐지를 위해 2011년. 한 결과 신뢰도 높은 OA 및 Kappa 계수를 얻을 수 있었으며,. 부터 2015년 사이의 영상분석이 추가적으로 필요할 것으로. 이를 통하여 고해상도 위성 이미지의 활용 가능성을 확인할. 보인다.. 수 있었다. 무감독분류 방법은 일반적으로 감독분류보다 정. 전라남도 증도 갯벌은 습지대가 2008년 24.13%, 2012년. 확성이 높지 않다고 알려져 있으나(Alrababah and Alhamad. 25.60% 그리고 2015년 21.33%의 변화를 보였다. 산림지역. 2006; Bahadur 2009), KOMPSAT 시리즈 위성 영상과 같은. 이 가장 큰 변화를 나타내, 2008년에 비해 많이 늘어난 것을. 고해상도의 인공위성 영상은 무감독분류 방법을 이용하여 복. 확인할 수 있다. 또한 수역대는 감소한 것으로 나타났다. 증도. 잡한 토지이용 및 토지피복 상태를 파악하는 것이 가능하며,. 갯벌 역시 갯벌 및 습지지역에 큰 변화는 나타나지 않았다.. 도시지역이 포함된 습지지역의 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 새만금 습지 지역은 2008년부터 2015년의 기간 동안 수역. (Zhou et al., 2010). 반면 몇몇 이질적인 지역, 예를 들어. 대를 포함하여 갯벌 및 습지지역의 변화가 크게 나타났다. 수. Agricultural 및 Built-up/Bare-soil 분류 항목의 오류는. 역대는 36.51%에서 26.81%로 감소하였으며, 습지지역은. KOMPSAT 영상 데이터의 획득 시간, 계절적 변화에 따른 영. 16.25%에서 6.88%로 급격한 감소추세를 보였다. 반면 개발. 향 및 논과 저수지에 저장된 물이 농경지와 수역 또는 습지 분. 지역 및 토양은 16.30%에서 25.90%로 급격한 증가 추세를. 류를 하는데 있어 혼동을 줄 수 있다. 반면에 농작물이 수확되. 나타내 다른 지역에 비해 새만금 지역은 토지개발이 활발하게. 는 시간에는 농경지가 토양으로 인식되어 Built-up/Bare-soil. 이루어져 습지면적 변화가 크게 나타났음을 확인할 수 있었다.. 로 쉽게 잘못 분류될 수 있다. 이러한 오류는 Landsat이나 IKONOS 영상 분석 시에도 나타날 수 있어(Foody, 2000; Zhou et al., 2010) 영상 획득 시간이 중요한 것으로 보인다.. 5. 고 찰. 그러나 전반적으로 KOMPSAT 시리즈의 위성 영상 분석 정. 5.1 주제별지도 및 분류정확도. 한 연안 습지의 변화 탐지를 위해 주제지도 생성이 가능함을. 확도가 높게 나타났으며, 이를 위해 서해안 연안을 따라 분포. 다중분광 고해상도의 KOMPSAT 시리즈 위성영상을. 확인 할 수 있다.. ISODATA 무감독분류로 토지이용 및 토지피복 분류를 적용. (a) Gyeonggi. (b) Jeollabuk. (c) Jeollanam. (d) Saemangeum. Fig. 4. Trend of land cover class change.

(10) 438. W. Sunwoo et al. / Journal of Korea Water Resources Association 50(6) 429-440. 5.2 습지 변화에 대한 통합 변화 감지 및 시간 궤도 분석. 본 연구의 4개 연안습지 지역의 변화는 조수 상태, 계절적. 경기도에 위치한 대부도 습지의 변화는 조석 상태에 따른. 변화와 같은 자연현상뿐 아니라 도시화 및 건설/매립 등과 같. 영향으로 설명 할 수 있다. 습지 및 수역대 분류 항목 변화에. 은 인위적 활동 크게 의존한다고 결론을 내릴 수 있다. 변화. 상관관계가 있음이 나타났으며, 반면 농경지 및 산림지역, 개. 탐지 감지 시간 궤적 분석을 결합한 다차원의 KOMPSAT 시. 발지역/토양은 변화추세가 크지 않았다. 이러한 결과를 통해. 리즈 이미지의 습지 동역학을 추적하면 연안 환경 모니터링을. 습지대의 변동의 주요 원인이 조수의 영향에 있음을 확인할. 위한 신뢰할만한 정보를 얻을 수 있다.. 수 있다. 또한 대부도 지역은 조석 체제에 가장 민감한 지역 중 하나로 보고되고 있다. 습지지역의 변동은 해수면의 침범 과 퇴행으로 발생할 수 있으며, 만조가 발생했을 때 해수면이 상승하여 습지 면적이 줄어든다.. 6. 결 론. 전라북도의 곰소만 연안 습지는 갯벌 범위와 수역대가 함. 본 연구에서는 대한민국 서해안을 따라 위치한 경기도, 전. 께 일어나, 자연 현상이 갯벌 변화에 가장 큰 영향을 미친다는. 라북도, 전라남도, 새만금에 위치한 4개 갯벌에 대한 연안 습지. 것을 유추할 수 있으며(Ryu et al., 2002), 이는 2009년에서. 변화를 모니터링하기 위한 고해상도 KOMPSAT 시리즈 영. 2015년 사이의 습지와 수역의 역 상관 곡선을 통해 확인할 수. 상의 실용화 가능성을 확인하였다. 이를 위해 ISODATA 무. 있었다(Fig. 4(b)). 특히 연구기간 중 습지대의 상승 경향과 미. 감독분류를 적용하여 다중시간 원격으로 감지된 KOMPSAT. 미한 변화는 2006년 이후 도입된 여러 환경 보호 정책의 효과. 시리즈에서 생성된 토지이용 및 토지피복 변화에 따른 시계열. 라고 할 수 있다(국토 해양부, 2012). 결과적으로 연안습지보. 지도를 분석하였다. 자연적인 변화 및 토지개발과 같은 인위. 호 정책과 같은 법안을 통해 연안 습지의 보전이 가능한 것을. 적 변화에 따라 연안 습지가 어떻게 변하는지를 명확히 하기. 알 수 있다. 이것은 또한 동일한 기간에 걸쳐 농업 토지 추세를. 위해 Post-classification 변화탐지와 시간적 궤적 분석의 개념. 감소시키는 효과가 있었다(Fig. 3(b)). 전라남도의 증도갯벌. 과 방법을 통합했다. 또한 정확도 분석을 통해 전반적으로 높. 역시 습지보호 지역으로 지정되어 있으며, 2008년부터 2015. 은 정확도와 Kappa 계수 값을 확인하였으며, 고해상도의 원. 년 동안 증도 습지가 서서히 감소하는 추세인 것을 확인할 수. 격 감지 이미지를 사용하여 토지 분류 주제별 지도의 품질이. 있다(Fig. 4(c)). 이 결과는 Nam et al. (2010)이 언급한 지역. 향상 될 수 있음을 제시하였다.. 경제 활성화를 위한 지역의 갯벌 간척과 관련이 있다. 습지보. 조석 변화에 민감한 경기도 및 전라북도에 속한 연안 습지. 전법 제 8조 1항에서는 자연상태가 원시성을 유지하고 있고,. 변화가 조수주기와 높은 상관관계를 나타내는 변화 궤도를. 생물다양성이 풍부한 지역, 야생 동 ․ 식물이 서식 ․ 도래하는. 보였으며, 전라남도 증도갯벌은 2006년부터 시행된 연안 습. 지역, 그리고 특이한 경관적 ․ 지형적 ․ 지질적 가치를 지닌 지. 지의 환경 보호 정책으로 인하여 큰 변화가 나타나지 않은 것. 역을 습지보호지역으로 지정한다고 명시하고 있다. 습지보. 으로 파악되었다. 마지막으로 새만금에서는 대규모의 내륙. 존을 위한 정책 실효성을 통해 서해안 연안의 습지보호지역이. 지역 매립공사 및 도시화로 인해 주변 습지대 지역이 상당히. 보존되고 있음을 확인할 수 있으며, 지속적인 습지 보존을 위. 감소했음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제시한 위성영. 해서는 정책적 뒷받침이 필요하다.. 상기반 토지피복변화 분석을 활용함으로써 높은 공간해상도. 새만금 지역의 습지 변화 시계열 분석을 통해 조수간만의. 의 자료로 조밀한 지역에 대한 토지피복변화 모니터링이 가능. 차가 더 이상 이 지역에 영향을 미치지 않는다는 것을 유추할. 하며, 연안환경 모니터링을 위한 경비를 절감할 수 있을 것으. 수 있다. 2006년 새만금에서 세계에서 가장 긴 방조제가 완공. 로 판단된다. 특히 연안환경 변화를 파악할 수 있도록 고해상. 되었고, 침전과 조수 체제를 정비하고 조석 효과에서 해안 습. 도의 분석 정보를 제공하여 지역별로 차별화된 대책을 수립하. 지를 배제했기 때문이다(Lie et al., 2008). 또한 도시화 및 개발. 여 수행할 수 있도록 할 수 있는 유용한 자료로 사용할 수 있을. 로 인한 매립 사업으로 연안 습지는 퇴화되어, 이 지역의 습지. 것으로 판단된다.. 가 개발지역 및 토양으로 전환되었음을 확인할 수 있었다 (Table 4(d), Fig. 3(d)). 건설된 제방의 출현은 주변의 해양 환 경, 예를 들어 총 질소 및 총 인의 증가를 비롯한 해양오염에 영향을 미치기 때문에 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 보인다(Cho et al., 2008).. 감사의 글 본 연구는 2015년도 정부(미래창조과학부)의 재원으로 한.

(11) W. Sunwoo et al. / Journal of Korea Water Resources Association 50(6) 429-440. 국연구재단 우주핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행되었 습니다(No. 2014M1A3A3A03067387). 본 논문의 데이터 처리와 분석에 도움을 준 김형록, Nguyen Hoang Hai, Tran Thi Hien, Zohaib Muhammad에게도 감사드립니다.. References Adam, E., Mutanga, O., Odindi, J., and Abdel-Rahman, E. M. (2014). “Land-use/cover classification in a heterogeneous coastal landscape using RapidEye imagery: evaluating the performance of random forest and support vector machines classifiers.” International Journal of Remote Sensing, Vol. 35, No. 10, pp. 3440-3458. Alrababah, M. A., and Alhamad, M. N. (2006). “Land use/cover classification of arid and semi-arid Mediterranean landscapes using Landsat ETM.” International Journal of Remote Sensing, Vol. 27, No. 13, pp. 2703-2718. Anderson, J. R., Hardy, E. E., Roach, J. T., and Witmer, R. E. (1976). A land use and land cover classification system for use with remote sensor data. Geological Survey Professional Paper, 964. Bahadur, K. C. K. (2009). “Improving Landsat and IRS image classification: evaluation of unsupervised and supervised classification through band ratios and DEM in a mountainous landscape in Nepal.” Remote Sensing, Vol. 1, No. 4, pp. 1257-1272. Baker, C., Lawrence, R. L., Montagne, C., and Patten, D. (2007). “Change detection of wetland ecosystems using Landsat imagery and change vector analysis.” Wetlands, Vol. 27, No. 3, pp. 610-619. Baker, C., Lawrence, R., Montagne, C., and Patten, D. (2006). “Mapping wetlands and riparian areas using Landsat ETM+ imagery and decision-tree-based models. Wetlands, Vol. 26, pp. 465-474. Ball, G. H., and Hall, D. J. (1965). ISODATA, a novel method of data analysis and pattern classification. Technical Report. Cho, J. Y., Son, J. G., Song, C. H., Hwang, S. A., Lee, Y. M., Jeong, S. Y., and Chung, B. Y. (2008). “Integrated nutrient management for environmental-friendly rice production in salt-affected paddy fields of Saemangeum reclaimed land of South Korea.” Paddy Water Environment, Vol. 6, No. 263-273. Choi, M., and Han, S. (2013). “Remote sensing imageries for land cover and water quality dynamics on the west coast of Korea.” Environmental Monitoring and Assessment, Vol. 185, pp. 91119124. Cohen, W. B., Spies, T. A., Alig, R. J., Oetter, D. R., Maiersperger, T. K., and Fiorella, M. (2002). “Characterizing 23 years (1972-95) of stand replacement disturbance in Western Oregon forests with Landsat imagery.” Ecosystems, Vol. 5, No. 2, pp. 122-137. Congalton, R. G. (1991). “A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data.” Remote Sensing of Environment, Vol. 37, pp. 35-46. Coppin, P., Jonckheere, I., Nackaerts, K., Muys, B., and Lambin, E.. 439. (2004). “Digital change detection methods in ecosystem monitoring: a review. International Journal of Remote Sensing, Vol. 25, No. 9, pp. 1565-1596. Davrache, A., Lefebvre, G., and Poulin, B. (2010). “Wetland monitoring using classification trees and SPOT-5 seasonal time series.” Remote Sensing of Environment, Vol. 114, pp. 552-562. Dechka, J. A., Franklin, S. E., Watmough, M. D., Bennett, R. P., and Ingstrup, D. W. (2002). “Classification of wetland habitat and vegetation communities using multitemporal IKONOS imagery in southern Saskatchewan.” Canadian Journal of Remote Sensing, Vol. 28, No. 5, pp. 679-685. Deng, J. S., Wang, K., Deng, Y. H., and Qi, G. J. (2008). “PCA-based land-use change detection and analysis using multitemporal and multisensor satellite data.” International Journal of Remote Sensing, Vol. 29, No. 16, pp. 4823-4838. Foody, G. M. (2000). “Estimation of sub-pixel land cover composition in the presence of untrained classes.” Computers and Geosciences, Vol. 26, pp. 469-478. Funkenberg, T., Binh, T. T., Moder, F., and Dech, S. (2014). “The Ha Tien Plain - wetland monitoring using remote sensing techniques.” International Journal of Remote Sensing, Vol. 35, No. 8, pp. 2893-2909. Hahm, H., Jeong, S., Jeong, M., and Park, S. (2014). “Cultural resources and management in the coastal regions along the Korean tidal flat.” Ocean and Coastal Management, Vol. 102, pp. 506-521. Jang, D. H., Kim, C., and Park, J. H. (2010). “Assessment of flood risk under rise of sea level in chungnam coastal area using multitemporal satellite imagery data.” Journal of Photo Geography, Vol. 20, pp. 71-83. Jang, H. J., and Lee, G. G. (2013). “A study on national wetland evaluation for the selection of priority control target wetlands in South Korea.” Journal of Civil Engineering, KSCE, Vol. 17, No. 7, pp. 1603-1613. Kim, S. G. (2010). “The evolution of coastal wetland policy in developed countries and Korea.” Ocean and Coastal Management, Vol. 53, pp. 562-569. Koh, C. H., Jin, D., and Ha, S. R. (2008). “An analysis of suitable site of constructed wetland using high resolution satellite image and GIS in Kyoung-An stream.” Journal of Korean Wetlands Society, Vol. 10, pp. 115-128. Lee, H. J., and Ryu, S. O. (2007). “Role of the giant Saemangeum dyke in sedimentation at the mouth of an estuarine complex.” Marine Geology, Vol. 239, pp. 173-188. Lee, Y. K., Ryu, J. H., Choi, J. K., Lee, S., and Woo, H. J. (2015). “Satellite-based observations of the unexpected coastal change due to the Saemangeum Dyke construction, Korea.” Marine Pollution Bulletin, Vol. 97, pp. 150-159. Lie, H. J., Cho, C. H., Lee, S., Kim, E. S., Koo, B. J., Noh, J. H. (2008). “Change in marine environment by a large coastal development of the Saemangeum reclamation project in Korea.” Ocean and Polar Research, Vol. 30, No. 4, pp. 475-484. Liu, H., and Zhou, Q. (2005). “Developing urban growth predictions from spatial indicators based on multi-temporal images.” Environ-.

(12) 440. W. Sunwoo et al. / Journal of Korea Water Resources Association 50(6) 429-440. ment and Urban Systems, Computer, Vol. 29, pp. 580-594. Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E., and Moran, E. (2004). “Change detection techniques.” International Journal of Remote Sensing, Vol. 25, No. 12, pp. 2365-2401. Mertens, B., and Lambin, E. F. (2000). “Land cover change trajectories in Southern Cameroon.” Annals of the Association of the American Geographers, Vol. 90, pp. 467-494. Michishita, R., Jiang, Z., Gong, P., and Xu, B. (2012). “Bi-scale analysis of multitemporal land cover fractions for wetland vegetation mapping.” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 72, pp. 1-15. Monteys, X., Harris, P., Caloca, S., and Cahalane, C. (2015). “Spatial prediction of coastal bathymetry based on multispectral satellite imagery and multibeam data.” Remote Sensing, Vol. 7, No. 10, pp. 13782-13806. Munyati, C. (2000). “Wetland change detection on the Kafue Flats, Zambia, by classification of a multitemporal remote sensing image dataset.” International Journal of Remote Sensing, Vol. 21, No. 9, pp. 1787-1806. Nam, J. H., Ryu, J. S., Fluharty, D., Koh, C. H., Dyson, K., Chang, W. K., Choi, H. J., Kang, D. S., Khim, J. S., and Lee, C. H. (2010). “Designation processes for marine protected areas in the coastal wetlands of South Korea.” Ocean and Coastal Management, Vol. 53, pp. 703-710. Nielsen, E. M., Prince, S. D., and Koeln, G. T. (2008). “Wetland change mapping for the U.S. mid-Atlantic region using an outlier detection technique.” Remote Sensing of Environment, Vol. 112, pp. 4061-4074. Nyarko, B. K., Diekkruger, B., Giesen, N. C. V. D., and Vlek, P. L. G. (2015). “Floodplain wetland mapping in the White Volta river basin of Ghana.” GIScience and Remote Sensing, Vol. 52, No. 3, pp. 374-395. Ordoyne, C., and Friedl, M. A. (2008). “Using MODIS data to characterize seasonal inundation patterns in the Florida Everglades.” Remote Sensing of Environment, Vol. 112, No. 11, pp. 4107-4119. Ozesmi, S. L., and Bauer, M. E. (2002). “Satellite remote sensing of wetlands.” Wetlands Ecology and Management, Vol. 10, No. 5, pp. 381-402. Parihar, S. M., Sarkar, S., Dutta, A., Sharma, S., and Dutta, T. (2013). “Characterizing wetland dynamics: a post-classification change detection analysis of the East Kolkata Wetlands using open source satellite data.” Geocarto International, Vol. 28, No. 3, pp. 273-287. Pavri, F., and Aber, J. S. (2004). “Characterizing wetland landscapes: a spatiotemporal analysis of remotely sensed data at Cheyenne Bottoms, Kansas.” Physical Geography, Vol. 25, pp. 86-104. Peacock, R. (2014). Accuracy assessment of supervised and unsupervised classification using Landsat imagery of Little Rock, Arkansas. Dissertation, Northwest Missouri State University. Petit, C., Scudder, T., and Lambin, E. (2001). “Quantifying processes. of land cover change by remote sensing: resettlement and rapid land cover changes in south eastern Zambia.” International Journal of Remote Sensing, Vol. 22, No. 17, pp. 3435-3456. Ramsey III, E. W., Chappell, D. K., Jacobs, D. M., Sapkota, S. K., and Baldwin, D. G. (1998). “Resource management of forested wetlands: hurricane impact and recovery mapped by combining Landsat TM and NOAA AVHRR data.” Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 64, No. 7, pp. 733-738. Rundquist, D. C., Narumalani, S., and Narayanan, R. M. (2001). “A review of wetlands remote sensing and defining new considerations.” Remote Sensing Reviews, Vol. 20, pp. 207-226. Ryu, J. H., Won, J. S., and Min, K. D. (2002). “Waterline extraction from Landsat TM data in a tidal flat: a case study in Gomso Bay, Korea.” Remote Sensing of Environment, Vol. 83, pp. 442-456. Sawaya, K. E., Olmanson, L. G., Heinert, N. J., Brezonik, P. L., and Bauer, M. E. (2003). “Extending satellite remote sensing to local scales: land and water resource monitoring using highresolution imagery.” Remote Sensing of Environment, Vol. 88, No. 1-2, pp. 144-156. Singh, A. (1989). “Digital change detection techniques using remotely sensed data.” International Journal of Remote Sensing, Vol. 10, No. 6, pp. 989-1003. Sohn, Y., and Rebello, N. S. (2002). “Supervised and unsupervised spectral angle classifiers.” Photogrammetric engineering and remote sensing, Vol. 68, No. 12, pp. 1271-1282. Syphard, A. D., and Garcia, M. W. (2001). “Human and beaver induced wetland changes in the Chickahominy River watershed from 1953 to 1994.” Wetlands, Vol. 21, pp. 342-353. Trisurat Y., Eiumnoh, A., Murai, S., Hussain, M. Z., and Shrestha, R. P. (2000). “Improvement of tropical vegetation mapping using a remote sensing technique: a case of Khao Yai National Park, Thailand.” International Journal of Remote Sensing, Vol. 21, No. 10, pp. 2031-2042. Wilson, E. H., and Sader, S. A. (2002). “Detection of forest harvest type using multiple dates of Landsat TM imagery.” Remote Sensing of Environment, Vol. 80, No. 3, pp. 385-396. Zhao, B., Yan, Y., Guo, H., He, M., Gu, Y., and Li, B. (2009). “Monitoring rapid vegetation succession in estuarine wetland using time series MODIS-based indicators: an application in the Yangtze River Delta area.” Ecological Indicators, Vol. 9, pp. 346-356. Zhou, H., Jiang, H., Zhou, G., Song, X., Yu, S., Chang, J., Liu, S., Jiang, Z., and Jiang, B. (2010). “Monitoring the change of urban wetland using high spatial resolution remote sensing data.” International Journal of Remote Sensing, Vol. 31, No. 7, pp. 1717-1731. Zhou, Q., Li, B., and Kurban, A. (2008). “Trajectory analysis of land cover change in arid environment of China.” International Journal of Remote Sensing, Vol. 29, No. 4, pp. 1093-1107..

(13)