- 탄소흡수원 시계열 탐지를 통해 기후변화 대응을 위한 효율적 토지이용 계획수립의 기초자료로 활용하기 위한 데이터

드론촬영 영상과 위성영상(Skysat, Sentenel-2, Landsat)을 이용하여 국립공원 내 건물, 도로, 시가화건조지역, 논, 밭, 산사태 및 토석류 피해지, 벌목 대상지 등을 분류한 학습용 토지 피복 항공/위성 이미지 데이터로, 국립공원 내 변화를 효율적으로 탐지하기 위한 토지 피복 자동분할(Segmentation) 및 변화지역 탐지 AI 알고리즘 모델 개발에 사용됨

This dataset includes key land surface properties based on various operational satellite measurements (e.g. MODIS, VIIRS and GEDI). They include the land surface type, vegetation clumping index, leaf area index, vegetative canopy height, and green vegetation fraction. Critical processing steps are taken to extend the surface properties for full global coverage, as well as gap-filling. All variables are gridded to universal global latitude/longitude gridded coordinates (-90° - 90° in latitude and 0° - 360° in longitude) with a consistent spatial resolution of 0.01° (~ 1 km). Currently, the dataset is available for a one year period (2020), and extension in time is expected.

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

This dataset provides maps and data that identify the sustainability of land management over NSW over the period 2010 to 2021. It is based on a new method for monitoring sustainable land management using widely available remotely sensed data: MODIS fractional vegetation cover data. The method relies on maintaining sufficient vegetation cover to prevent hillslope water erosion beyond tolerable soil erosion targets. The targets were based on long-term natural erosion rates plus a small constant and are spatially and temporally variable. Results were initially generated for individual months then were amalgamated into yearly sustainable land management indices (SLMI), presented as raster maps (100 m spatial resolution). These results were further stratified by land uses and natural resource management regions, revealing useful data and trends. Data on rainfall patterns over the preceding 12 months (relative rainfall index, RRI) can aid interpretation of the results. The method and sample results were presented in an international journal paper: Gray et al. (2023). Monitoring of sustainable land management using remotely sensed vegetation cover and variable tolerable soil erosion targets across New South Wales, Australia. https://doi.org/10.1111/sum.12876

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