본 연구는 벼 군락의 분광반사율 지표를 측정할 수 있는 인공광원을 사용하는 능동형 광학 센서인 GNDVI 를 활용하여 생육시기별 식생지수와 엽 질소함량과의 관계를 구명하여 벼 군락의 엽 질소함량을 추정하고자 하였다. 농업과학기술원 답작 포장에서 공시품 종인 추청벼를 이용하여 난괴법 3반복으로 시험구 배치를 하고 질소 4수준 3반복으로 실험을 수행하였다. 벼 생육시기별 GNDVI 와 엽 질소함량과의 관계를 2년 간 (2005, 2006)의 자료를 통하여 분석해 보았다. 2005년의 경우 벼 생육시기동안 9시기의 GNDVI값과 그 당시 시료를 샘플링하여 분석한 엽 질소함량과의 관계를 벼 출수전과 출수후로 구분하여 분석해 본 결과 GNDVI 값은 출수전 ($r=0.78^{***}$ n=60) 보다 출수후 ($r=0.89^{***}$, n=59) 가 엽 질소함량과의 상관계수가 높았다. 2006년은 20시기동 안 생육시기별 식생지수와 엽 질소함량과의 상관 분석한 결과 착근기 (6월 5일) $r=0.84^{***}$, 유수분화기 (7월 11일) $r=0.95^{***}$, 출수기 (8 월 16일) $r=0.87^{***}$, 수확기 (10월 13일) $r=0.90^{***}$ 으로 출수전의 경우 7월 11일이 상관계수가 가장 높았고, 이 결과는 2005년 동일시기 (7월 11일) 식생지수와 벼 엽 질소함량과의 상관계수가 가장 높았던 ($r=0.91^{***}$) 것과 일치하였다. 벼 생육시기 변화에 따른 식생지수와 엽 질소 흡수량과의 관계를 살펴보았는데 벼 출수전의 경우 GNDVI는 7월 11일 에 엽 질소 흡수량과의 상관계수 ($r=93^{***}$)가 가장 높은 결과를 보였고 출수후의 경우에는 시기에 따라 상관계수가 고르게 높게 나타났다. 엽 질소함량과의 상관관계가 높았던 2005년,2006년 7월 11일 식생지수 데이터를 함께 이용하여 엽 질소함량과의 관계를 추정식으로 작성하였다. GNDVI를 이용하여 2005년과 2006년 실측한 엽 질소함량 값과 추정 값을 비교해 본 결과 2005년과 2006년의 결정계수가 각각 0.88, 0.94로 2006년이 더 예측률이 높게 나타났다. GNDVI 값을 이용하여 엽 질소함량 추정값과 실측값을 비교해 본 결과 결정계수가 0.86으로 추정값과 실측값이 근접하게 분포하였다.
본 연구에서는 인공광원을 사용하는 능동형 지상광학센서(gNDVI, rNDVI)를 이용하여 질소수준 및 생육단계별 벼 식생지수변화를 알아보고, 식생지수와 벼 엽 질소함량과의 관계를 구명하여 벼 군락의 엽 질소함량을 추정하고자 하였다. 생육단계에 따른 식생지수 변화는 2005년, 2006년 모두 gNDVI, rNDVI값은 이앙기 이후 급속히 증가하다가 수잉기를 전후로 수확기에 이르기까지 감소하는 경향을 보였다. gNDVI값은 rNDVI값보다 엽 질소함량과의 상관계수가 높게 나타났고, 특히 벼 유수형성기 약 2주전에 상관계수가 높게 나타났으며, 엽 질소흡수량, 엽면적지수, 생체중, 건물중 등 다른 생육인자의 상관관계에서도 동일한 결과를 얻었다. 따라서 gNDVI와 엽 질소함량의 상호관계에서 결정계수는, 2005년과 2006년 결정계수에 각각 0.88, 0.94였고, 2년간의 전체자료에 대한 관계에서도 엽 질소함량 실측값은 추정값과 비교한 경향을 보이며 밀접한 관계를 보였다($R^2=0.86$). 이상의 결과로부터 gNDVI 식생지수는 이삭거름을 처리하기 전에 질소영양상태를 효과적으로 예측 할 수 있을 것으로 판단된다.
세계 최초 능동형 라이더 센서 Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN)의 바람 자료와 한국형 수치예보모델에 바람 자료로 활용되고 있는 Geostationary Korea Multi Purpose Satellite 2A (GK2A)의 대기운동벡터의 자료를 비교함으로써 두 위성의 바람 자료의 특징을 분석하였다. 2019년 9월부터 20220년 8월 1년의 자료를 ALADIN의 미(Mie)채널과 GK2A 적외채널에 대하여 비교한 결과 수집된 자료는 177,681개이며 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 3.73 m/s, 상관계수는 0.98이다. 상세한 분석을 위해 위도와 고도를 고려하여 비교한 결과, 대부분의 위도에서 표준화된 평균 제곱근 오차(Normalized Root Mean Squared Error; NRMSE)가 0.2~0.3으로 두 바람 자료가 일치하지만 상층, 중층의 경우 저위도지역에서, 하층의 경우 남반구 특정 위도(30°S-15°S)에서 0.4 이상으로 큰 값을 가진다. 이러한 결과는 계절에 상관없이 수증기채널, 가시채널에서도 동일하게 나타나며 채널 별 특징과 계절별 특징은 두드러지게 나타나지 않는다. 두 바람 자료 간에 차이가 큰 위도 영역에 대하여 구름의 분포를 확인해본 결과, 대기운동벡터의 고도 할당 정확도를 낮출 수 있는 권운 이나 적운이 다른 위도에 비해 더 많이 분포하고 있다. 이러한 특성에 따라, 정확한 고도 할당이 어려워 대기운동벡터의 오차가 크게 나타나는 남반구와 저위도 영역에서 ALADIN 바람 자료는 기존 대기운동벡터의 바람 정보를 보완함으로써 수치예보모델에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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