• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1565-1576
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• 2023

천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, R_rs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 R_rs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 R_rs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 R_rs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 R_rs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, R_rs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, R_rs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 R_rs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 R_rs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.

• 한국육종학회지
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• 제41권3호
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• pp.220-227
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• 2009

소나무 수형목 풍매차대를 대상으로 수고생장에 대하여 일반조합능력을 평가하고자 본 연구를 수행하였다. 본 연구에 사용된 가계는 총 232가계로 각 수령별 10년생 230가계, 20년생 184가계, 30년생 122가계를 대상으로, 차대검정림에서의 수고 생장 조사 자료를 이용하였다. 차대검정림은 1975년부터 조성하기 시작하여 1987년까지 모두 7회에 걸쳐 1~4 지역에 조성하였다. 이러한 조성 년도, 지역의 차이를 표준화를 통하여 균일한 수치로 보정하여 가계선발을 하였다. 각각의 차대검정림에서 10년, 20년, 30년생을 대상으로 조사한 수고생장 자료를 이용하여 각 수령에서 우수가계와 불량가계를 선발하였다. 상대수고생장속도는 초기 10년생 까지는 가계간 차이가 있었으며 최고 0.6 정도의 높은 값을 나타낸 반면 15년생 이후 0.04로 낮은 값으로 가계간에 큰 차이가 나타나지 않았다. 현재 가장 수령이 많은 차대검정림은 35년생이며 가장 적은 수령은 23년생이다. 이러한 수령의 차이에 따른 선발 오차를 줄이고자 가계간 큰 차이가 나타나지 않은 15년생 이후의 평균상대수고생장속도를 이용하여 각 가계의 수고를 35년생으로 변형시켰으며, 검정림수를 고려하여 가계별 조합능력을 산출하였다. 이러한 선발 방법에 의하여 수고생장이 우수한가계로 충북2호, 강원2호 등의 가계를 선발할 수 있었으며, 불량가계로 경기1호, 강원158호 등을 선발 할 수 있었다. 각 선발 수령간 순위 상관을 분석한 결과 추정된 35년생과 30년생의 상관계수는 0.881이었으며, 20년생은 0.653, 10년생은 -0.222로 나타났다. 본 연구를 통해서 소나무 풍매 차대 232 가계의 수고생장에 대한 일반조합능력을 산출하였으며, 이를 이용하여 향후 환경에 대한 가계간 즉 유전적 영향의 상호작용을 구명할 수 있을 것이다. 순위 상관에 있어서 우수가계의 경우에는 30년생과 추정된 35년생에서는 유사하게 나타났지만 10년생과 20년생에서의 순위와는 많은 차이가 있는 것으로 나타났다. 반면에 불량가계의 경우에는 각 수령에서 모두 유사한 것으로 나타나 우수가계에 비하여 불량가계가 빨리 고정되는 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.215-231
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• 2020

산림경관모형은 산림생태계의 복잡한 구조와 다양한 기능의 동적특성을 연구하는데 적합한 모형으로 평가받는다. 산림경관모형은 경관생태학을 기반으로 제작되었으며, 그 특성상 넓은 시공간적 규모를 다루기 때문에 새로운 지역에 적용하는데 환경특성, 수종특성 등에 대한 모수화와 검증에 어려움이 있다. 이에 이 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II Biomass succession 익스텐션에 대한 국내 적용성을 평가하기 위해 계방산 일대를 대상으로 1) 공간정보 입력자료 제작 및 수종특성 모수화, 2) 모형의 보정, 3) 모형의 적용 및 검증방안을 제시하였다. 모형에 적용한 총 14수종은 국가산림조사(National Forest Inventory; NFI), 장기생태조사자료, 아고산대조사자료 기반의 수종별 중요도를 기반으로 선정하였으며, 공간정보 입력자료는 30m 해상도의 수치표고모형을 기반으로 제작한 생태역 지도와 NFI와 장기생태조사자료 기반의 초기 식생형 지도 등을 제작하였다. 수종별 생장모수(ANPPmax, Maxbiomass)는 한국, 중국, 일본 등 동아시아 지역의 생리실험 문헌자료를 종합하여 선정한 수종별 생리특성 모수(FolN, SLWmax, Halfsat, 생장온도, 내음성 등)를 PnET-II 모형에 적용하여 추정하였다. 모형의 보정과 검증은 모형과 조사자료의 수종별 지상부생물량을 비교하여 산출한 결정계수(R²)와 최소 제곱근 오차(RMSE)를 통해 실시하였으며, 검증결과 0.98의 R²와 8.9의 RMSE의 준수한 결과를 나타냈다. 따라서, 이 연구를 기반으로 한반도의 산림경관 변화를 모사할 수 있을 것으로 판단되며 산림관리, 산불, 풍해, 병충해, 기후변화 등 외적요인에 따른 산림경관 변화에 대한 연구가 수행될 수 있을 것으로 기대된다.