Building a Model for Estimate the Soil Organic Carbon Using Decision Tree Algorithm

의사결정나무를 이용한 토양유기탄소 추정 모델 제작

  • 유수홍 (연세대학교 공과대학 사회환경시스템공학) ;
  • 허준 (연세대학교 공과대학 사회환경시스템공학부) ;
  • 정재훈 (연세대학교 공과대학 사회환경시스템공학부) ;
  • 한수희 (연세대학교 공과대학 사회환경시스템공학부)
  • Received : 2010.07.21
  • Accepted : 2010.08.24
  • Published : 2010.09.30

Abstract

Soil organic carbon (SOC), being a help to forest formation and control of carbon dioxide in the air, is found to be an important factor by which global warming is influenced. Excavating the samples by whole area is very inefficient method to discovering the distribution of SOC. So, the development of suitable model for expecting the relative amount of the SOC makes better use of expecting the SOC. In the present study, a model based on a decision tree algorithm is introduced to estimate the amount of SOC along with accessing influencing factors such as altitude, aspect, slope and type of trees. The model was applied to a real site and validated by 10-fold cross validation using two softwares, See 5 and Weka. From the results given by See 5, it can be concluded that the amount of SOC in surface layers is highly related to the type of trees, while it is, in middle depth layers, dominated by both type of trees and altitude. The estimation accuracy was rated as 70.8% in surface layers and 64.7% in middle depth layers. A similar result was, in surface layers, given by Weka, but aspect was, in middle depth layers, found to be a meaningful factor along with types of trees and altitude. The estimation accuracy was rated as 68.87% and 60.65% in surface and middle depth layers. The introduced model is, from the tests, conceived to be useful to estimation of SOC amount and its application to SOC map production for wide areas.

토양유기탄소는 산림의 형성에 도움을 주며, 대기 중의 이산화탄소양을 조절함으로써 지구 온난화에 영향을 미치는 중요한 인자 중 하나이다. 토양에 존재하는 인자의 분포를 정확히 파악하려면 모든 지역에 대해 샘플링을 수행 해야하나 이는 매우 비현실적인 방법이다. 따라서 알맞은 모델을 제작하여 토양유기탄소의 분포를 추정할 수 있다면 그 활용도가 높을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 의사결정나무 알고리즘을 이용해 경사 데이터, 경사향 데이터, Digital Elevation Model (DEM), 식생의 형태 데이터로부터 토양유기탄소를 상대적으로 다량 함유하고 있는 환경 인자를 파악할 수 있는 모델을 제작했으며, 정확도 검증은 10 집단 교차 검정을 통해 수행하였다. 이를 위하여 See 5와 Weka 소프트웨어를 이용하였다. See5 소프트웨어의 경우, 토양유기탄소 표층에 대해 식생의 형태에 의해 토양유기탄소량이 결정되는 것으로 나타났으며, 중간층에 대해서는 DEM에 의해 토양유기탄소량이 달라진다는 결론이 도출됐다. 생성된 모델의 정확도는 표층에 대해 70.8%, 중간층에 대해 64.7%인 것으로 나타났다. Weka 소프트웨어의 경우, 토양유기탄소 샘플의 표층에 대해 See5와 동일한 결과가 도출되었지만, 중간층에 대해서는 DEM이나 식생의 형태뿐만 아니라 경사향도 영향을 미친다는 결론이 도출되었다. 생성된 모델의 정확도는 표층에 대해 68.98%, 중간층에 대해 60.65%인 것으로 나타났다. 본 연구는 토양유기탄소량의 파악 및 토양유기탄소 지도 제작에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

Keywords

References

  1. 박수진, 손연규, 홍석영, 박찬원, 장용선, 2010, "한국 주요 토양유형의 공간적 분포와 토양형성요인을 이용한 예측가능성 평가", 대한지리학회지, 제 45권, 제 1호, pp.95-118.
  2. 변성호, 강현직, 한정우, 김태웅, 2008, "의사결정나무모형을 이용한 유역내 구조적 홍수방어 대안 도출", 대한 토목학회지, 제 28권 제 1 B 호, pp.33-40.
  3. 송영석, 채병곤, 2008, "의사결정나무모형을 이용한 편마암 지역에서의 급경사지재해 예측기법 개발", The Journal of Engineering Geology, Vol.18, pp.45-54.
  4. 이극노, 이홍철, 2003, "이동통신고객 분류를 위한 의사결정나무와 신경망 결합 알고리즘에 관한 연구", 한국지능정보시스템학회논문지, 제9권, 제1호, pp.139-155.
  5. 임영문, 곽준구, 황영섭, 2005, "C4.5 알고리즘을 이용한 산업 재해의 특성 분석", 한국안전학회지, 제20권, 제4호, pp.130-137.
  6. Chen, F., Kissel, D. E., West, L. T. and Adkins, W., 2000, "Field-Scale Mapping of Surface Soil Organic Carbon Using Remotely Sensed Imagery", Soil Sci Soc America, Vol.64, pp.746-753. https://doi.org/10.2136/sssaj2000.642746x
  7. Hunter, Gary J.와 Goodchild, Michael F., 1997, "Modeling the Uncertainty of Slope and Aspect Estimates Derived from Spatial Databases", Geographical Analysis, Vol.29, No.1, pp.35-49.
  8. Ramachandran, A., Jayakumar, S., Haroon, R. M., Bhaskaran, A. and Arockiasamy, D. I., 2007, "Carbon sequestration: estimation of carbon stock in natural forests using geospatial technology in the Eastern Ghats of Tamil Nadu", India, Current Science, Vol.92, pp.323-331.
  9. RuleQuest Research, Australia, http://www.rulequest. com/see5-info.html
  10. Scull P., Franklin, J., Chadwick O.A. and McArthur, D., 2003, "Predictive soil mapping - a review", Progress in Physical Geography, Vol.27, pp.171- 197. https://doi.org/10.1191/0309133303pp366ra
  11. Skidmore, A.K., Watford, F., Luckananurug, P. and Ryan, P.J., 1996, "An operational GIS expert system for mapping forest soi",. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol.62, pp.501–511.
  12. The University of Trier, Howard J. Hamilton, http://www2.cs.uregina.ca/~dbd/cs831/course.html
  13. The University of Waikato, New Zealand, http://www.cs.waikato.ac.nz/~ml/index.html