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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 617 - 626 (10page)
- DOI
- 10.7848/ksgpc.2023.41.6.617
이용수
초록· 키워드
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본 연구에서는 POI 데이터를 이용하여 도시계획이나 교통정책을 위한 중요한 자료인 도시 기능지역 추출 시 격자별 토지이용 혼합정도 분석 결과를 바탕으로 격자를 계층적으로 분할하는 기법을 제안하였다. 단위 격자에 포함된 POI 데이터의 카테고리(category)를 이용하여 정보 엔트로피 기반의 토지이용 혼합도를 계산하고, 해당 값이 임계값보다 큰 경우 해당 격자의 토지이용이 복잡한 것으로 판단하여 분할하였다. 이때 임계값은 상자도표의 제3사분위수로 자동 설정하였다. 제안된 방법을 2021년과 2023년 서울특별시 주소정보 데이터(내비게이션 DB)에 적용한 후 카카오맵에서 제공하는 항공사진과 로드뷰 영상을 사용하여 시각적 평가를 수행하였으며, 그 결과 건물의 재건축 등에 의하여 격자 내에 상대적으로 다양한 카테고리가 포함된 경우 토지이용 혼합 정도가 높아져 격자가 분할되는 것을 볼 수 있었다.
목차
Abstract
초록
1. 서론
2. 토지이용 혼합도에 따른 계층적 격자 분할 기법
3. 실험 및 결과
4. 결론
References
참고문헌 (37)
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Address information website (2023), https://business.juso.go.kr/addrlink/main.do. (last date accessed: November 21, 2023).
Deng, Y. and He, R. (2022), Refined urban functional zone mapping by integrating open-source data, ISPRS International Journal of Geo-Information, Vol. 11, No. 8, 421p.https://doi.org/10.3390/ijgi11080421
Dong, X., Xu, Y., Huang, L., Liu, Z., Xu, Y., Zhang, K., Hu, Z., and Wu, G. (2020), Exploring Impact of Spatial Unit on Urban Land Use Mapping with Multisource Data, Remote Sensing, Vol. 12, No. 21, 3597p.https://doi.org/10.3390/rs12213597
Forestier, G., Puissant, A., Wemmert, C., and Gançarski, P. (2012). Knowledge-based region labeling for remote sensing image interpretation, Computers, Environment and Urban Systems, Vol. 36, pp. 470-480.https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2012.01.003
Gao, S., Janowicz, K., and Couclelis, H. (2017), Extracting urban functional regions from points of interest and human activities on location-based social networks, Transactions in GIS, Vol. 21, pp. 446-467.https://doi.org/10.1111/tgis.12289
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