학술논문
Identifying the Predictors of Land Surface Temperature Using Multiple Linear Regression Analysis
이용수 72
- 영문명
- 다중선형회귀분석을 이용한 지표면온도 예측인자 식별
- 발행기관
- 한국지적학회
- 저자명
- Kim, Yun Ki(김윤기)
- 간행물 정보
- 『한국지적학회지』한국지적학회지 제34권 제3호, 15~37쪽, 전체 23쪽
- 주제분류
- 사회과학 > 지역개발
- 파일형태
- 발행일자
- 2018.12.31
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국문 초록
본 연구의 주된 목적은 어떠한 요인들이 LST에 영향을 미치는지를 파악하는 것이었다. 이러한 목적을 달성하기 위해 본 연구는 충청북도 청주시의 우암산과 그 주변지역을 연구지역으로 선정하고 이 지역에 대한 Landsat 8 데이터와 DEM 데이터를 수집하였다. 우선 Landsat 8 데이터를 이용하여 LST, NDVI, NDBI, NDWI를 구하였으며 또한 DEM 데이터를 이용하여 Elevation 과 Aspect를 도출하였다. 그리고 NDVI, NDBI, NDWI, Elevation과 Aspect이 LST에 어떠한 영향을 미치는 지를 파악하기 위해 단순선형회귀 분석과 다중선형회귀분석을 실시하였다. 분석의 결과 회귀모형에 포함된 모든 변수들이 LST에 영
향을 미치는 것으로 확인되었다. 특히, NDBI와 Elevation이 LST에 강한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.
그러나 NDBI는 LST에 정의 영향을 Elevation은 LST에 부의 영향을 미치고 있어 두 변수들의 영향력의 방향이 서로 다름이 확인되었다. NDWI, Aspect, NDVI도 LST value에 영향 미쳤지만 영향력의 크기는 NDBI나 Elevation 만큼 크지는 않았다.
영문 초록
The main purpose of this study was to determine what factors affect LST. To accomplish this research purpose, I selected Mt. Uam and its surrounding area in Cheongju City, Chungcheongbuk-do, Korea as the study area and collected Landsat 8 data and DEM data for this area. First, LST, NDVI, NDBI, and NDWI were calculated using Landsat 8 data. Elevation value and Aspect value were extracted by using DEM data. Simple linear regression analysis and multiple linear regression analysis were performed to investigate the effects of NDVI, NDBI, NDWI,
Elevation, and Aspect on LST. As a result of the analysis, it was confirmed that all variables included in the regression model affected LST. Especially, NDBI and Elevation have a strong influence on LST. However, NDBI has a positive impact on LST, while Elevation has a negative effect on LST. Thus, the direction of influence of the two variables was confirmed to be different. NDWI, Aspect, and NDVI also affected LST, but the magnitude of impact was not as large as that of NDBI or Elevation.
목차
1. Introduction
2. Study Area and Data
3. Methodology
4. Results and Discussion
5. Conclusion
키워드
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