국토지리정보원 항공사진 및 ESA Sentinel-2 위성영상을 이용하여 경상지역의 건물, 주차장, 도로 등을 분류한 학습용 토지 피복지도 항공/위성 이미지 데이터로, 경상지역의 다양한 환경변화를 효율적으로 탐지하기 위한 토지 피복 자동분할(Segmentation) 및 변화지역 탐지 AI 알고리즘 모델 개발에 사용됨

국토지리정보원 항공사진 및 ESA Sentinel-2 위성영상을 이용하여 전라지역의 건물, 주차장, 도로 등을 분류한 학습용 토지 피복지도 항공/위성 이미지 데이터로, 전라지역의 다양한 환경변화를 효율적으로 탐지하기 위한 토지 피복 자동분할(Segmentation) 및 변화지역 탐지 AI 알고리즘 모델 개발에 사용됨

국토지리정보원 항공사진 및 ESA Sentinel-2 위성영상을 이용하여 수도권 지역의 건물, 주차장, 도로 등을 분류한 학급용 토지피복지도 항공/위성 이미지 데이터로, 국토환경의 다양한 변화를 효율적으로 탐지하기 위한 토지피복 자동분할(Segmentation) 및 변화지역 탐지 AI 알고리즘 모델 개발에 사용됨

본 데이터는 국립공원공단이 제공하는 국립공원 항공뷰 파노라마 이미지 자료로, 지리산, 경주, 설악산 등 주요 국립공원의 대표 경관을 항공 촬영을 통해 파노라마 형식으로 구현한 고화질 이미지 데이터입니다. 드론 및 항공기 기반 촬영을 통해 수집된 본 자료는 국립공원의 입체적 풍경, 산악지형, 자연경관 요소 등을 광각 시야로 표현하고 있으며, 시청각 콘텐츠 제작, 환경교육, 관광홍보, 가상체험 콘텐츠, 웹기반 인터랙티브 지도 제작 등에 활용 가능합니다. 이미지 포맷은 JPG 또는 유사 고해상도 포맷으로 제공되며, 각 이미지는 촬영 위치, 공원명, 촬영 각도, 해상도 등 메타데이터를 포함하고 있어 콘텐츠 관리 및 분석에 유용합니다. 본 자료는 자연경관의 아름다움과 보전 가치를 널리 알리는 데 기여하며, 공공기관·민간기업·교육기관 등에서의 시각 자료 제작, 관광 콘텐츠 개발, 환경 인식 제고 활동에 다양하게 활용될 수 있습니다.

Landbird monitoring is a widely used monitoring type that can help land managers determine the habitat quality within the survey area. The Greater Yellowstone Network (GRYN) used landbird monitoring to determine the quality of select habitats within Grand Teton National Park (GRTE): High elevation/Alpine, aspen, riparian floodplain, riparian willow, and sage shrub steppe/sagebrush. Both point count and transect methods were employed to record the landbirds encountered along randomly-selected 2.1 km-long transects and 15 points within these habitats. In addition to habitat quality, the data found in these surveys can be used to determine the distribution and density of target landbird species, community dynamics, and habitat (vegetation) structure. The surveys that produced these data were performed in the months following the end of spring migration yearly, from 2005 to 2008.

국토지리정보원 항공사진 및 ESA Sentinel-2 위성영상을 이용하여 제주지역의 건물, 주차장, 도로 등을 분류한 학습용 토지 피복지도 항공/위성 이미지 데이터로, 제주지역의 다양한 환경변화를 효율적으로 탐지하기 위한 토지 피복 자동분할(Segmentation) 및 변화지역 탐지 AI 알고리즘 모델 개발에 사용됨

Landbird monitoring is a widely used monitoring type that can help land managers determine the habitat quality within the survey area. The Greater Yellowstone Network (GRYN) used landbird monitoring to determine the quality of select habitats within Grand Teton National Park (GRTE): High elevation/Alpine, aspen, riparian floodplain, riparian willow, and sage shrub steppe/sagebrush. Both point count and transect methods were employed to record the landbirds encountered along randomly-selected 2.1 km-long transects and 15 points within these habitats. In addition to habitat quality, the data found in these surveys can be used to determine the distribution and density of target landbird species, community dynamics, and habitat (vegetation) structure. The surveys that produced these data were performed in the months following the end of spring migration yearly, from 2005 to 2008.

- 드론, 고정형 감시장치, 사람에 의한 이동장치 등 다양한 장치를 활용하여 잔디 생육환경 촬영 이미지 데이터를 수집하고, 병해, 충해, 잡초 등에 대한 정확한 식별을 위한 근접 촬영 데이터를 구축

국가 DB사업으로 구축된 공간정보 데이터입니다. 국립공원 내 샘터에 대해 이동식 GPS측량 및 시설물 조사를 통해 구축되었습니다.