• 제목/요약/키워드: 식생 모델링

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Landsat 8 영상을 이용한 심층신경망 기반의 지표면온도 산출 (Retrieval of Land Surface Temperature Using Landsat 8 Images with Deep Neural Networks)

  • 김서연;이수진;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권3호
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    • pp.487-501
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    • 2020
  • 이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 기존의 여러가지 방법 이외에 보다 새로운 접근으로, 인공지능 기반의 심층신경망 기법을 148장의 Landsat 8 영상에 적용하여 우리나라 지표면온도를 산출하고 그 적합성을 평가하였다. Landsat 8 열적외 10번 밴드(약 11 ㎛ 파장대)의 밝기온도와 방출률은 물리방정식에 경험상수가 결합하여 도출된 값이기 때문에, 지역적 기상, 기후, 지형, 식생 등의 조건에 따른 불확실성을 내포하고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 밝기온도와 방출률로부터 지표면온도 초기추정치 T0를 산출하고 이와 함께, NDVI, 토지피복, 지형요소(고도, 경사, 향, 거칠기) 등을 입력변수로 하는 계절별 심층신경망 모델을 최적화하여 지표면온도를 산출하였다. 이는 ASOS(Automated Synoptic Observing System)와의 선형관계식으로 편의보정을 수행하는 기존 방법에 비해 진보된 기법이다. ASOS 관측치와 시공간적으로 일치되는 1,728건의 자료를 비교한 결과, 계절별로 차이가 있기는 하지만 특히 봄, 가을에는 상당히 좋은 결과를 보였으며(CC=0.910~0.917, RMSE=3.245~3.365℃), 또한 토지피복 유형에 상관없이 안정적인 산출이 이루어짐을 확인하였다. 향후 Landsat 5/7/8 자료의 장기시계열 빅데이터와 함께 추가적인 지표면변수를 활용하여 모델링 을 수행함으로써 기후변화 및 특이기상 하에서도 보다 신뢰도 높은 고해상도 지표면온도 산출이 필요할 것이다.

광릉 산지사면에서의 선행강우지수와 토양저류량 비교연구 (Soil Water Storage and Antecedent Precipitation Index at Gwangneung Humid-Forested Hillslope)

  • 곽용석;김수진;이은형;함세영;김상현
    • 한국농림기상학회지
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    • 제18권1호
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    • pp.30-41
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    • 2016
  • 본 연구에서는 강우-유출모델링에서 선행습윤상태를 파악하기 위해 자주 사용되는 여러 선행강우지수를 활용하여, 실제 측정된 토양수분자료들로부터 평가된 토양 저류량과의 비교 분석하고자 하였다. 나아가, 선행강우지수와 측정된 토양저류의 변화특성을 이용하여, 이전연구들에 비해 보다 명확한 관계를 이끌어낼 수 있었다. 이 관계를 바탕으로 약 2년여동안의 강우자료만을 통해 일 토양저류량을 모의하였으며, 측정된 일 토양저류량 값과 비교를 하였다. 모의된 토양저류량은 실제 측정된 토양저류량의 변화를 대체적으로 잘 묘사하고 있지만, 식생의 계절적인 변화와 영향과 관련한 수문학적 과정들의 변화로 인해 다소 차이가 있었다. 비록 본 연구결과가 경험 식으로부터 도출되었지만, 미 계측유역에서의 선행습윤상태를 파악하는 데 유용할 것으로 판단된다.

독일가문비나무(Picea abies [L].Karst)림(林)에서의 Energy와 물질순환(物質循環)에 대(對)한 SLODSVAT(Six-Layer One-Dimensional Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer) 모델과 그 적용(適用) (A Six-Layer SVAT Model for Energy and Mass Transfer and Its Application to a Spruce(Picea abies [L].Karst) Forest in Central Germany)

  • ;;;;주영특;김영채
    • 한국산림과학회지
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    • 제85권2호
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    • pp.210-224
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    • 1996
  • SLODSVAT 모델은 (1)식생의 환경 조건과 생태 생리학적 특징에 의해 결정된 두개 수관층에서의 복사, 수분증발, 열, 이산화탄소 및 바람(momentum) 등의 이동과, (2)식물의 뿌리, 줄기, 잎으로 이어지는 수분의 흡수와 저장 및, (3)수관에 의한 강우의 차단, 그리고 토양에 의한 강우의 저장과 유하 등을 Simulation한 상호관련된 몇 개의 하위 모델들로 구성되어 있다. 본 연구에서는 독일 중부에 위치한 Solling지방의 독일가문비림(Picea abies L Karst)을 대상으로 기후 관측 결과와 모델링에 의한 결과를 서로 비교해 본 바, SLODSVAT는 서로 다른 환경 조건하에서 수분증발과 열 흐름의 계절적 변화 뿐만 아니라 일변화도 자연적 과정에 맞게 적절히 설명할 수 있음을 알 수 있었고, 또한 대기, 임관 및 토양 구조에 대한 기상학적, 식물학적, 수문학적 자료들이 유능하다면 독일가문비림 생태계에 대한 증산과 증발산의 비를 평가하고 예측함이 가능함을 알 수 있었다.

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벼논 메탄 플럭스 측정용 폐쇄형 정적 챔버법: 고찰 (Closed Static Chamber Methods for Measurement of Methane Fluxes from a Rice Paddy: A Review)

  • 주옥정;강남구;임갑준
    • 한국농림기상학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.79-91
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    • 2020
  • 온실가스 배출량의 정확한 평가는 모든 기후변화 대응 연구의 초석이며, 신뢰성이 높은 온실가스 배출량의 평가는 모든 기후변화 예측 및 모델링 연구의 실질적인 기초자료로서 활용된다. 온실가스 배출량 산정 기반 기술로서 온실가스 배출량 현장 모니터링 기술, 배출계수의 불확도 평가 기술, 온실가스 배출량 및 저감량 검증 기술 등이 필수적이다. 이런 기반 기술의 핵심에는 토양-식생-대기 간에 교환되는 온실가스 플럭스 산정을 위해 가장 보편적으로 많이 사용되는 폐쇄형 정적 챔버법의 모니터링 기술이 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 농업분야 온실가스 단일 배출원으로 가장 큰 부분을 차지하는 벼논에서 발생하는 CH4 플럭스 측정용 폐쇄형 챔버법의 기술적 근간과, 수동형 챔버법에서 전 과정의 자동화 시스템으로 발전을 거듭하고 있는 자동화 챔버 모니터링 기술개발에 대한 국내·외 동향을 소개하였다. 이를 바탕으로 보편적으로 사용하고 있는 챔버법의 표준화된 방법의 고찰과 정확한 현장 자료를 얻기 위한 품질관리 방안이 마련될 수 있을 것이다. 또한 CH4 플럭스 측정방법의 신뢰성 높은 기술 발전 방향에 대해 조망하여 벼논 CH4 배출량 산정 결과들의 신뢰성 향상에 기여하게 될 것으로 전망한다.

광학 영상의 구름 제거를 위한 조건부 생성적 적대 신경망과 회귀 기반 보정의 결합 (Combining Conditional Generative Adversarial Network and Regression-based Calibration for Cloud Removal of Optical Imagery)

  • 곽근호;박소연;박노욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1357-1369
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    • 2022
  • 구름 제거는 식생 모니터링, 변화 탐지 등과 같은 광학 영상이 필요한 모든 작업에서 필수적인 영상 처리 과정이다. 이 논문에서는 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial networks, cGANs)과 회귀 기반 보정을 결합하여 구름이 없는 시계열 광학 영상 세트를 구성하는 2단계의 구름 제거 기법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 광학 영상과 synthetic aperture radar 영상 간 정량적 관계를 이용하는 cGANs을 이용하여 초기 예측 결과를 생성한다. 두 번째 단계에서는 구름이 아닌 영역에서 예측 결과와 실제 값과의 관계를 random forest 기반 회귀 모델링을 통해 정량화한 후에 cGANs 기반 예측 결과를 보정한다. 제안 기법은 김제의 벼 재배지에서 Sentinel-2 영상과 COSMO-SkyMed 영상을 이용한 구름 제거 실험을 통해 적용 가능성을 평가하였다. cGAN 모델은 구름 영역에서 지표면 상태의 급격한 변화가 발생하는 논 재배지를 대상으로 반사율 값을 효과적으로 예측할 수 있었다. 또한 두 번째 단계의 회귀 기반 보정은 예측 대상 영상에서 시간적으로 떨어진 보조 영상을 이용하는 회귀 기반 구름 제거 기법에 비해 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 실험 결과는 구름이 없는 광학 영상을 환경 모니터링에 이용할 수 없는 경우 제안된 방법이 구름 오염 지역을 복원하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.

MaxEnt 모델링을 이용한 기후변화 시나리오에 따른 서어나무 (Carpinus laxiflora)와 개서어나무 (C. tschonoskii)의 분포변화 예측 (Prediction of Distribution Changes of Carpinus laxiflora and C. tschonoskii Based on Climate Change Scenarios Using MaxEnt Model)

  • 이민기;천정화;이창배
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.55-67
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    • 2021
  • 서어나무속 수종은 우리나라 온대중부지방 극상림을 이루는 주요 수종으로 인식되어 왔으며, 국내에서 넓은 분포역을 보인다. 기존 많은 연구들은 서어나무(C. laxiflora) 군락의 군집구조, 식생천이, 분포 현황 등에 대한 연구가 대부분을 이루었다. 그러나, 개서어나무(C. tschonoskii)의 경우, 개체종 수준에서의 집중연구보다는 임분 내 구성목으로서 다른 수목종들과의 군집구조 분석에 초점을 맞춰 아직까지 연구가 미흡실정이다. 또한, 두 수종에 대한 서식환경, 서식지 선호도, 기후 및 환경변화 등의 교란에 따른 서식지 변화에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 최대 엔트로피 모델링(MaxEnt; Maximum Entropy Modeling)기법을 사용해 서어나무와 개서어나무의 서식지 분포에 영향을 끼치는 환경인자를 분석하고 두 가지 기후 예측 시나리오인 RCP4.5 및 RCP8.5를 적용하여 각각 2050년대와 2090년대의 분포변화를 예측하였다. 연구결과 각 수종의 서식지 분포에 영향을 끼치는 주요인자로 서어나무는 고도, 온도 계절성, 연평균 강수량인 것으로 나타났고, 개서어나무는 온도 계절성, 연평균 강수량, 주간 일교차인 것으로 나타났다. 서식지 면적의 경우 서어나무는 RCP4.5, RCP8.5의 기후변화가 진행됐을 때, 현재 서식지 면적에 비해 각각 약 1.05배, 약 1.11배로 면적이 증가할 것으로 예측되었다. 개서어나무는 RCP4.5, RCP8.5의 기후변화가 진행됐을 때, 현재 서식지 면적에 비해 각각 약 1.24배, 약 1.33배의 증가가 보일 것으로 예측되었다. 본 연구는 분류학적으로 유사계통에 속하는 서어나무와 개서어나무의 기후변화에 따른 국내 분포확산과 분포지역 간 차이에 대한 미래예측 그리고 두 종의 서식지 및 개체군 관리에 있어서 잠재적 관리 대상지 및 고려사항에 대한 유의미한 정보를 제공할 것으로 판단된다.