개념 한 쪽
GIS와 원격탐사는 공간 정보를 수집·처리·분석하여 복원 대상지의 경관과 서식지 특성을 파악하는 핵심 도구이다. 원격탐사는 분광 특성 기반으로 지표면 정보를 얻고, GIS는 여러 레이어를 중첩하여 입지 분석과 의사결정 지원을 수행한다.
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출제기준 단원 「GIS 분석」의 공개 문제 3개를 묻는 꼴별로 나누면 이렇습니다.
| 묻는 꼴 | 문제 수 | 무엇을 묻나 |
|---|---|---|
| 원격탐사 원리 판별 | 1 | 분광 특성 기반 원격탐사 원리의 옳고 그름을 가리기 |
| 레이어·데이터 구조 구분 | 1 | 커버리지와 래스터의 기본 단위 및 개념을 구분하기 |
| 위성영상 처리 단계 이해 | 1 | 원격탐사 영상의 전처리·주제분석·분류 과정 중 틀린 설명 찾기 |
원격탐사는 위성이나 항공기 등에서 수신한 전자기파를 이용해 물체의 반사·방출 특성을 측정하여 정보를 얻는 기술이다. 물체마다 분광 특성이 다르므로 같은 장비로도 토지피복, 식생 상태 등을 구별할 수 있다. 원격탐사는 비접촉 센서를 사용하고 태양에너지 등 외부 에너지를 이용하는 경우가 많다.
원격탐사의 주요 특징은 광역성, 전자파 이용, 주기적 관측 가능성, 그리고 디지털 형태의 자료 저장과 분석 용이성이다. 이 때문에 넓은 지역의 변화 감시나 정량적 식생 분석에 적합하다. 그러나 전자기파는 주로 표면 정보를 제공하므로 지표면 아래의 지하수위 등 심층 정보를 직접적으로 제공하지 못하는 한계가 있다.
GIS에서 레이어(커버리지)는 특정 주제와 관련된 공간 및 속성 데이터를 포함하는 데이터 집합을 의미한다. 벡터 자료는 점·선·면으로 구조화되어 정밀한 위치 표현에 강점이 있고, 래스터 자료는 픽셀 격자 형태로 연속적인 공간 현상이나 원격탐사 영상과 연계하여 공간 분석 및 모델링에 유리하다. 벡터와 래스터의 기본 단위와 응용 강점을 구분하는 것이 중요하다.
원격탐사 영상을 GIS 자료로 활용하려면 전처리(잡음 제거·기하 보정), 화질 향상, 주제 분석, 분류 등의 과정을 거쳐야 한다. 분류는 픽셀의 스펙트럼 특성이나 객체 특성을 기반으로 토지피복 유형 등을 식별하는 단계이며, 이것은 데이터 구조(벡터/래스터)로 단순 분류하는 것과는 다른 개념이다.
문제 유형에서는 원격탐사의 원리인 분광 특성 차이를 묻는 문항이 자주 출제된다. 예컨대 '모든 물체가 동일한 전자파 특성을 가진다'는 설명은 원격탐사의 기본 전제와 정반대이므로 오답이다. 또한, 위성영상 처리 과정에서 분류를 '벡터·래스터로 나눈다'고 서술하면 틀린 설명이 된다. 벡터·래스터의 기본 단위(픽셀 vs 커버리지)를 혼동하거나 래스터가 모델링 불가라는 설명을 고르면 오답으로 판단한다.
리모트 센싱(Remote sensing)을 이용한 경관특성 분석의 장점을 기술한 것이다. 이 중 연관성이 가장 적은 것은?
정답 ④ · 문제는 원격탐사를 이용한 경관특성 분석의 장점과 가장 거리가 먼 것을 묻고 있다. 원격탐사는 분광특성 분석을 통해 경관 구조와 식생 활력도, 서로 다른 경관유형의 공간적 파악에 유리하지만 지표 아래의 지하수위 변화를 구체적으로 직접 제시하는 데에는 한계가 있다.
원격 탐사는 지표면의 반사/방출 에너지를 관측하므로, 지표 아래 지하수위 직접 측정에는 한계가 있다.
GIS에서 커버리지 또는 레이어(coverage or layer)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
정답 ③ · 문항은 GIS에서 커버리지 또는 레이어의 설명 중 옳지 않은 것을 찾으라는 문제이다. 커버리지(레이어)는 단일 주제 데이터 세트로서 공간자료와 속성자료를 갖는 벡터 기반의 수치지도를 가리키며 위성영상에서 특정 면적을 의미하는 등으로도 쓰인다.
커버리지는 벡터 데이터의 기본 단위로, 균일한 특성을 갖는 래스터 정보의 기본 요소는 픽셀이다.
위성영상자료를 GIS 자료로 활용하려면 복잡한 과정을 거쳐야 한다. 그러한 과정에 대한 설명으로 틀린 것은?
정답 ④ · 문항은 위성영상을 GIS 자료로 활용할 때의 처리 과정 중 틀린 설명을 찾으라는 것이다. 위성영상 처리에는 전처리(잡음 제거·정위치 보정), 화질 향상을 위한 강화 처리, 주제분석을 통한 의미 있는 정보 추출 등의 단계가 포함된다.
위성영상의 분류 과정은 주제별 데이터 선별이 아닌, 픽셀 값을 기반으로 한 객체 또는 피크셀 분류를 수행합니다.
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