불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로, 도시화율을 추정하거나 도시의 환경변화 정도를 분
석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 수문학적인 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 급속한 도
시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수층의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는
불투수층을 추정하기 위해 중랑천 유역을 대상지역으로 선정하고, 30m×30m 공간해상도의 Landsat-7 ETM+ 영상과
1m×1m의 고해상도 위성영상을 구축하였으며 tasselled cap 변환과 식생지수(NDVI) 변환을 수행하여 다양한 예측변수를 고
려하였다. 수집된 학습자료에 분류 및 회귀트리를 적용하여 불투수층 추정모델을 구성하였고, 이를 지도화하여 중랑천 유역
의 불투수층을 나타냈다.Impervious surface is an important index for the estimation of urbanization and the assessment of environmental change. In
addition, impervious surface influences on short-term rainfall-runoff model during rainy season in hydrology. Recently, the
necessity of impervious surface estimation is increased because the effect of impervious surface is increased by rapid urbanization.
In this study, impervious surface estimation is performed by using remote sensing image such as Landsat-7 ETM+
image with 30m?0m spatial resolution and satellite image with 1m?m spatial resolution based on Jungnangcheon basin. A
tasseled cap transformation and NDVI(normalized difference vegetation index) transformation are applied to Landsat-7 ETM+
image to collect various predict variables. Moreover, the training data sets are collected by overlaying between Landsat-7
ETM+ image and satellite image, and CART(classification and regression tree) is applied to the training data sets. As a result,
impervious surface prediction model is consisted and the impervious surface map is generated for Jungnangcheon basin.