매년 증가하는 화학사고는 유해 물질의 확산과 잔류로 인명과 환경에 피해를 주고 있다. 환경피해 조사는 지리적 조사 범위와 시기를 확정하기가 더 까다로운 측면이 있다. 전문 조사 인력이 부족한 현실을 감안할 때 효율적인 정량 평가방법의 개발이 시급하다. 본 연구는 이러한 상황의 개선을 위해 각종 센서를 장착한 드론을 활용하여 화학사고 현장 조사를 수행하였다. 화학사고로 인한 환경 피해면적은 고해상도 광학 영상을 사진측량기법을 적용하여 생성된 정사영상과 다중분광센서로 취득한 5개 분광대역 정보를 활용한 정규식생지수를 적용하여 산출되었다. 그 결과, 정규식생지수를 토대로 피해지역과 비피해지역으로 분류하고, 화학사고로 인한 피해면적에 대한 일치도를 나타내는 Kappa 상관계수는 0.649 (임계값 0.7)의 수준을 보였다. 다양한 반사특성을 가진 지형지물이 존재하는 피해 현장의 여건을 고려할 때, 분광정보와 정규식생지수만으로 피해면적을 분석이 이루어진 연구의 한계가 있으며, 향후 이를 극복할 수 있는 화학물질사고 조사 현업화 방안의 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
최근 기후변화로 야기되는 식생의 변화는 수문기상인자인 증발산과 토양수분에 많은 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 식생의 변화가 수문기상인자인 토양수분에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하는데 있다. 식생인자와 수문기상 인자와의 상관관계를 알아보기 위해 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 위성 이미지 데이터를 연구에 적용하였으며, 식생인자는 MODIS 13 Vegetation Indices Product에서 추출한 정규식생지수 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 이용하였다. 식생인자와 토양수분의 상관관계를 분석하기 위해 농업기상정보시스템(Rural Development Administration, RDA)에서 측정한 군위, 논산, 옥천, 예산 지역의 토양수분 관측값 및 Aqua 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E(AMSR-E)를 이용하여 측정한 토양수분 관측값을 MODIS-NDVI와 비교 분석하였다. 식생인자와 수문기상인자의 시계열 자료를 이용하여 변화하는 양상을 알아내고자 하였고 상관성을 분석하여 식생인자가 수문인자에 어떠한 영향을 주는지 파악하였다. 그 결과 RDA 토양수분 관측값은 MODIS-NDVI와 거의 비슷한 경향을 나타남을 확인 할 수 있었으며, 이는 RDA와 AMSR-E의 토양수분의 관측 깊이에 따른 차이로 이 같은 현상이 나타난다고 사료된다, 또한 MODIS-NDVI, AMSR-E, RDA가 가지고 있는 각기 다른 공간 해상도(1km, 25km, point scale)가 반영된 결과라 할 수 있겠다, 추후 이를 보완한다면 보다 식생변화가 토양수분에 미치는 영향분석을 명확히 할 수 있을 것이다.
최근 기후변화로 인해 기온, 강수량 등 농업에 직접적인 영향을 주는 환경요인의 변화가 급격하게 진행되고 있으며, 식량농업기구 (Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO)는 기후변화로 인해 전 세계적인 식량위기가 발생할 가능성이 크다고 경고하고 있다. 농업 시스템의 생산 능력을 확보하기 위해 수자원의 효율적인 공급 및 분배, 수확량 예측, 토지 특성 파악 등 농업 생산 제한요소에 대한 빠른 정보수집이 요구되고 있다. 재해관리 분야에서 원격탐사 기술은 재해 발생을 인지하고 발생지역의 재해 진행과 피해 정도를 신속하게 제공할 수 있다는 점에서 효용성이 높다. 또한 위성 영상을 이용할 경우 접근이 용이하지 못한 지역의 조사가 수월하며, 장기적인 변화관측이나 환경감시 등 광역적 접근이 가능하다. 최근 위성영상을 통한 다양한 신호의 데이터 취득 및 가공이 가능하게 됨에 따라 주기적이고 동일한 정확도로 지상자료의 획득이 가능하다는 측면에서 인공위성을 활용한 농업 분야에서의 가뭄 분석 연구의 필요성이 대두되었다. 위성영상 신호를 통해 농업 가뭄에 활용되고 있는 지표로는 정규식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) 및 식생상태지수 (Vegetation Condition Index, VCI), 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index, VegDRI) 등이 있다. 잠재 증발산과 실제 증발산의 비를 이용한 위성영상기반의 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)는 일반적으로 사용되는 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 파머가뭄심도지수 (Palmer Drought Severity Index, PDSI) 등과 비교하였을 때, 가뭄에 더 민감하고 빠른 반응을 보인다는 연구 결과로부터 짧은 기간의 급속하게 발생하는(rapid-onset) Flash drought의 가뭄판단지표로 활용되고 있다. 본 연구에서는 과거 우리나라에 발생했던 극심한 가뭄 사상을 대상으로 ESI의 가뭄분석을 통해 타 지표와의 차별성을 확인하고 농업 가뭄 모니터링의 새로운 지표로써 적용성을 검토하고자 한다.
수자원관리와 수문모형에 있어 강수, 증발산, 침투, 침루 등의 물 순환과정에 대한 실질적인 이해와 분석연구의 중요도가 높아지고 있는 실정이며, 그중에서도 토양수분은 강수의 침투, 유출 등의 지표면과 대기사이의 질량 및 에너지이동에 관여하는 중요한 요소로서 수자원 및 수문현상에 직접적인 영향을 미친다. 이를 위해 강수, 증발산, 토양수분과 같은 수문변수에 대한 다양한 관측이 실시되어야 하지만 국내에서는 지속적이고 안정적으로 지상관측을 할 수 없는 실정이며 관련 기반기술도 매우 취약하다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 위성영상자료를 이용함으로써 한반도 전체에 대한 광역적인 토양수분자료의 획득을 용이하게 한다. 본 연구의 연구유역은 수자원 연구를 위해서 지정된 용담댐 시험유역으로 하였으며, 토양수분 관측지점의 지상관측 수문자료인 각 지점별 강수량, 지면온도, 인공위성자료인 MODIS 정규식생지수 등의 가용자료를 수집하고 신경망모형을 활용한 토양수분자료 생산 모형을 개발하여, 개선된 시공간 분해능과 공간정보 대표성을 가진 광역 토양수분자료를 생산하고 적용타당성을 분석하였다. 산정된 토양수분모형의 적용가능성을 파악하고자 용담댐 유역의 각 지점별 토양수분 관측데이터와 추정데이터를 비교한 결과 추천, 부귀, 상정 지점의 경우 평균 약 0.9257의 상관계수와 약 1.2917의 평균제곱근오차를 보였고, 검증지점인 천천2의 경우 약 0.8982의 상관계수와 약 5.1361의 평균제곱근오차의 결과를 보여주었으며 토양수분 추정모형의 적용가능성이 높음을 확인할 수 있었다.
광학위성영상을 이용해 농작물을 모니터링 할 때 가장 문제가 되는 것은 구름이나 그림자이다. 구름과 그림자의 영향을 줄이기 위해 일정 주기동안 최대 정규식생지수를 선택하는 합성기법이 사용되었다. 그러나, 본 방법은 구름의 영향을 줄이기는 하나, 일정 주기 동안 최대 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)값만을 사용하기 때문에 NDVI가 감소하는 현상을 신속히 보여주기 어렵다. 이에 따라, 구름의 영향을 최소화하면서 식생의 분광정보를 최대한 유지하기 위한 방안으로 합성 시 여러 환경인자를 정의하고, 이에 대한 점수를 부여하여 합성 시 가장 적합한 화소를 선택하는 방법인 점수 기반 합성기법이 제시되었다. 본 연구에서는 Sentinel-2A/B Level2A 반사율 영상과, 부가정보로 제공되는 구름, 그림자, Aerosol Optical Thickness(AOT), 촬영날짜, 센서천정각 등을 이용한 점수 기반 식생지수 합성기법을 개발하였다. 2021년동안 당진 논지역과 태백 고랭지 배추밭을 대상으로 15일 주기와 한달 주기로 점수기반 합성기법을 적용한 결과, 구름의 영향을 받은 우기만을 제외하고 15일 주기 합성 시 한달 주기에 비해 보다 빠르고 자세한 NDVI값의 변화를 볼 수 있었다. 특정 영상에서는 합성 NDVI영상에서 부분적으로 날짜별 차이가 나타나 공간적으로 이질적인 부분이 보이기도 하는데, 이는 사용한 구름, 그림자 정보의 부정확성으로 인한 것으로 사려된다. 향후 입력정보의 정확도를 향상시키고, Maximum NDVI Composite (MNC) 기반 합성기법과 정량적 비교를 수행할 예정이다.
원격탐사는 관찰하고자 하는 지역을 직접 방문하지 않고, 영상만으로도 적은 비용으로 짧은 시간 안에 대상지역을 연구하는데 있어 효율적인 기술이다. 본 연구에서는 가장 최근에 발사된 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager) 영상을 이용하여 하천유역의 토지피복분류 정확도를 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법 중 첫 번째로 Landsat-8 OLI 영상을 이용하여 정규식생지수인 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 정규수분지수 NDWI(Normalized Difference Water Index)를 생성하였다. 두 번째로 원래의 영상에 생성된 NDVI와 NDWI 2개의 밴드를 Layer-Stacking하여 새로운 영상을 만들었다. 마지막으로 기존의 영상과 밴드조합을 적용한 새로운 영상에 각각 MLC(Maximum Likelihood Classification), SVM(Support Vector Machine)의 감독분류를 적용하였다. 하천피복분류를 할 때 정확도를 개선하는데 있어 그 의미가 있으며, 분류결과 MLC 분류방법을 적용하였을 때 약 8% 이상, SVM 분류방법을 적용하였을 때 약 1.6% 정도 개선되었다. 향후 다양한 영상과 밴드조합을 통한 연구가 이루어진다면 보다 나은 의사결정에 도움이 될 것으로 사료된다.
산불에 대한 피해액과 피해 면적은 전 세계적으로 커지고 있지만 피해 후 복원 방법에 따른 효과연구는 부족한 현실이다. 본 연구는 Sentinel-2B 위성 영상과 임상도를 활용하여 산불 피해 면적을 산출하고, 임상에 따른 산불 피해 강도를 분석하였다. 또한, 다양한 파장대를 활용하여 식생지수를 계산하고, 이를 토대로 복원 방법에 따른 식생 회복력을 -1.0에서 1.0 범위 내에서 정량적으로 분석하였다. 그 결과 침엽수림 비율이 높은 지역에서 높은 강도의 산불 피해가 발생하였고, 상대적으로 혼효림과 활엽수림의 비율이 높은 지역에서 낮은 강도의 산불 피해 경향을 보였다. 산불 발생 이후 인공림과 천연림에서의 식생 회복률을 분석한 결과, 인공림은 산불 발생 이전 대비 약 92%, 천연림은 약 101% 식생을 회복하였으며 인공림보다 천연림에서 식생 회복력이 우수한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 임상에 따른 산불 피해 강도를 분석하고 복원 방법에 따른 식생 회복력을 평가함으로써 산불 피해를 줄이기 위한 수목 선정에 기초자료를 제공하고 복원방법에 따른 식생회복력을 비교하는데 의의가 있다.
위성 주사 및 촬영자료는 지표면의 반사광을 다중분광 형태로 주사하여 기록된다. 그리나 각 밴드에 기록된 지표복사체의 반사치는 피복체의 분광특성만을 나타내기 보다는 태양고도 및 방위, 그리고 지형 등에 따른 방향성 영향이 포함되기 때문에 산림의 관리 및 이용을 위한 기초자료로 식생지수를 추정할 때에 오차의 범위를 넘어 오류가 발생한다. 따라서 동일 방향성 조건의 수종에 따른 고유 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, 이하 NDVI) 값을 구하기 위해서는 지형효과에 대한 보정이 필요하다. 본 연구에서는 QuickBird 다중분광(MS)자료 기반의 NDVI값을 사면향별로 분석하여 산림 NDVI의 방향성을 증명하였다.
정규식생지수(NDVI)는 식생자원을 모니터링할 수 있도록 설계된 식생지수(VI-Vegetation Index) 중 하나로 여러 응용 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 지수이다. 산림 분야에서도 NDVI가 많이 활용되고 있는데 본 논문에서는 산림 변화 모니터링을 위해 MODIS NDVI를 활용하는 방법론이 연구되었다. 특정 시점을 기준으로 NDVI 값을 비교 및 분류하여 변화를 탐지하는 방법은 기계나 기상상태의 영향으로 자료의 정확성이 떨어질 수 있고 장기적인 변화를 탐지하는데도 어려움이 있다. 이러한 점을 고려하여 본 논문에서는 하모닉 모형을 이용하여 NDVI 시계열 자료를 통해 NDVI 패턴을 고려하는 방법론을 제시하였다. 먼저 하모닉 모형을 적용하여 미관측 자료나 자료의 오류를 보정한 NDVI 시계열 자료를 재구축하고 추정된 하모닉 요소의 모수를 기준으로 장기적 패턴을 통해 식생의 변화를 모니터링할 수 있다. 제안된 방법은 한반도 지역의 2009년 8월 21일부터 2011년 9월 6일까지 총 49개의 MODIS NDVI 시계열 자료에 적용하여 모형의 유용성을 입증하였다.
도시화에 따른 녹지의 감소로 서식처 피괴, 대기오염, 열섬효과 등 많은 환경문제들이 발생하고 있다. 최근에는 자연경관에 대한 관심이 높아지면서 겨울철에도 서식하는 상록수의 적정 관리가 중요하게 대두되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반 식생지수를 이용하여 상록수 분포면적을 분석하였다. 먼저 고정익 UAV에 RGB와 NIR+RG 카메라를 탑재하였으며 Pix4D SW 기반 GCP점을 활용하여 영상접합을 수행하였다. 그리고 취득한 정사영상으로부터 밴드계산 기능을 통해 NDVI와 SAVI 식생지수를 계산하였다. 식생지수 구간별 상록수 분포의 정확도를 평가하기 위해 검정점을 이용하였으며, 분석 결과 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서 Kappa 계수가 각각 0.822와 0.816로 가장 높게 나타났다. GIS 공간분석을 통해 계산한 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서의 상록수 분포면적은 각각 $11,824m^2$와 $15,648m^2$로 계산되었으며 이는 전체면적 대비 4.8%와 6.3%에 해당되는 비율이다. 이와 같이 도심지 환경, 대기오염, 기후변화, 열섬효과 등과 관련하여 식생을 분석하는 업무에서 UAV가 최신의 고해상도 정보를 제공해 줄 수 있으리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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