• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.401-408
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• 2022

최근 원예작물의 지속가능한 생산을 위한 작물 생육환경 센싱 기반 복합환경제어시스템 연구와 산업적 이용이 부각되면서, 노지재배에 적용하기 적합한 토양센서 활용 방안 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 산업 및 연구 현장에서 많이 사용되고 있는 TEROS 12 FDR 센서(frequency domain reflectometry sensor)를 노지 과수원의 토양에 알맞게 활용하기 위하여 국내 세 지역 과수원 토양의 토성별 FDR 센서 활용 방법을 제시하고자 수행하였다. 실제 과수가 재배되고 있는 각 과수원에서 토양을 채취하여, 토성 및 토양수분보유곡선을 조사하였으며, 토양별 TEROS 12 센서 Raw 값과 이에 대응하는 용적수분함량 값을 선형 회귀 분석, 3차 회귀 분석을 통해 보정식을 얻은 뒤 제조사에서 제공하는 광질 토양 보정식과 비교 분석하였다. 채취한 세 과수원의 토양은 모두 토성이 달랐으며, 토성에 따라 각 보수력에 따른 용적수분함량 수치에 차이가 있었다. 또한, TEROS 12 센서 보정식에서는 모든 토양에서 3차 회귀 분석 보정식이 결정계수 0.95 이상으로 가장 높게 나타났으며, RMSE도 가장 낮게 나타났다. 제조사에서 제공하는 보정식을 사용하여 TEROS 12 센서의 용적수분함량을 보정할 경우 토양에 따라 실제 수치에 비해 최대 0.09-0.17m³·m^-3가량 낮게 나타나, FDR 센서 사용시 적용 토양에 알맞은 보정이 반드시 선행되어야 함을 확인하였다. 또한 토성에 따라 토양의 보수력 구간에 따른 용적수분함량 범위의 차이가 있었으며, 토양 용적수분함량의 수치 해석에 보수력 정보가 수반되어야 할 것으로 나타났다. 또한, 사질이 많은 토양에서는 관수 개시점 측정을 위해 FDR 센서를 활용하는 데 있어 용적수분함량 측정 범위가 상대적으로 좁아 정밀도가 떨어질 것으로 판단되었다. 결론적으로 토양에서 FDR 센서를 통해 토양수분의 변화를 알맞게 해석하고 노지에서 알맞은 관수 시점을 선정하기 위해서는, 적용 토양의 수분보유특성을 파악하고 FDR 센서 보정을 선행하여 올바른 토양 수분 정보 제공이 필요할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.31-31
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• 2015

토양수분은 일반적으로 시료를 채취하거나 현장에 설치된 다양한 센서를 통해 추정하지만 이는 시간과 비용이 많이 소모되기 ?문에 유역내의 공간적인 토양수분 분포를 추정하는데 상당한 어려움이 따른다. 토양수분뿐만 아니라 공간적인 대기현상, 토양수분, 식생현황 등을 관측하는데 대중적으로 사용되는 것이 위성 관측이며, 기본적으로는 위성에 탑재된 센서가 각 주파수대역에 따라 영상을 생성하면 이를 특정 알고리듬을 적용하여 원하는 값을 도출하게 된다. 토양수분 산정에 사용되는 대표적인 위성영상으로는 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), ARMS-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer - Earth Observing System), ARMS2 (ARMS ver.2) 영상 등이 있으며, 이러한 위성은 해상도가 약 10 km ~ 40 km로 상당이 낮기 때문에 우리나라와 같이 면적이 좁고 지형이 복잡하며 다양한 토지피복이 밀집되어있는 곳에서는 기존 수문 연구에 응용할 수 있는 토양수분 공간지도 산정을 위해 상세화(Downscaling)과정이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 ARMS2 토양수분 영상을 MODIS 영상의 식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index), 알베도 및 온도를 활용하여 공간적으로 상세화된 토양 수분 지도를 작성하였고, 유역 내에서 실제 측정되고 있는 토양수분 관측값을 활용하여 상세화기법의 적용성을 검토하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.141-141
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• 2019

토양수분은 수문 분석에 있어 매우 중요한 인자 중 하나이며 최근 기후변화로 인한 가뭄, 홍수 및 산불발생과 같은 물 관련 재해 발생에 직 간접적으로 영향을 미치기 때문에 지표 토양수분산정은 매우 중요하다. Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 능동형 위성으로 10m의 공간해상도로 제공되기 때문에 기존의 토양수분 전용위성인 SMOS(Soil Moisure and Ocean Salinity), SMAP(Soil Moisture Active Passive) 및 GCOM-W1(Global Change Observation Mission Water) 등 다르게 고해상도 토양수분 산정이 가능하다. 그러나 Sentinel-1 SAR 센서에서는 고해상도 지표 관측 이미지 자료만 제공하며, 토양수분 자료를 직접적으로 제공하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 2018년도 Sentinel-1 A/B IW(Interferometric Wide swath) 모드의 VH(Vertical Transmit - Horizontal Receive) 편파 영상과 Sentinel-1 SAR 위성자료 전처리 도구인 SNAP(Sentinel Application Platform)을 이용하여 후방산란계수를 산정하였으며, 산정된 후 방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 65개 지점의 실측 TDR(Time Domain Reflectrometry) 토양수분의 관계를 이용하여 회귀모형을 도출 및 토양수분 공간분포를 산정하였다. 비록 불확실성은 어느정도 발생 하였으나, 전체적으로 TDR 관측값과 $10m{\times}10m$ 해상도의 Sentinel-1 SAR 기반 토양수분이 일치하는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 수문, 농업, 산림, 재해 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.180-180
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• 2021

가로수는 「도로법」 제11조에 따른 도로(고속국도를 제외한다)와 보행자전용도로 및 자전거전용도로 등 대통령령으로 정하는 도로의 도로구역 안 또는 그 주변지역에 심는 수목을 말하며, 도시의 가로수는 기후조절효과 및 대기오염 정화효과 등을 가질 뿐 아니라 도심지 내에 녹색을 도입하고 도시경관을 구성하는 주요 요소이다. 전국 각 시도에서는 가로수 조성사업을 지속적으로 추진하고 있다. 하지만 몇몇 도시에서는 적절하지 않은 가로수 관리로 인해 가로수가 말라죽는 현상이 증가하고 있다. 이에 가로수 고사 현상을 감소시키기 위하여 토양수분과 토양온도를 측정하여 가로수 피해와 연관성을 조사할 필요성이 있다고 판단하였다. 본 연구는 춘천시에서 진행하였으며, 일반 가로수와 현재 가로수 고사로 문제가 되고 있는 3 모니터링 지점을 선정하고, 토양수분 센서를 5, 15, 40 cm 깊이에 설치하였다. 센서를 이용하여 토양수분과 지온, EC 모니터링을 실시하였다. 토양수분 모니터링 자료를 활용하여 토층별 토양수분 소비량 산정을 하고, 현장 토양시료를 채취하여 물리·화학적 특성을 분석하였다. 또한 가로수 증발산량 산정 및 토층별 토양수분 소비량과 소비패턴을 비교하였다. 본 연구 결과를 향후 RZWQM(Root Zone Water Quality Model) 모델의 기초자료 및 시나리오 구성에 활용될 수 있으며, 모니터링 및 모델링 결과를 활용하여 가로수 및 도시 표토 기능 위협 요인을 분석에 활용 될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.223-223
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• 2023

토양수분은 지표면과 지하 영역 사이에 존재하는 수분 및 열에너지의 분배를 제어하거나, 토양 영양분, 식물 성장 및 미생물 활동과 같은 다양한 환경 과정에 영향을 미치는 핵심 구성요소이다. 토양수분은 생태수문학 및 생지화학적 역학, 저수지 관리, 가뭄 및 홍수의 경고, 토양 수분 변화에 따른 작물 수확량 등을 이해하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 토양 수분의 정확한 측정은 필수적이며, 이러한 필요성에 따라 중력 측정법, 장력 측정법, 전기 저항법 및 시간-주파수 영역반사측정법 등의 다양한 측정 방법들이 다년간 개발되어 사용되었다. 다만, 앞선 방법들은 철저한 실험을 통해 높은 정확성을 확보하였지만, 토양 교란이 발생하는 단점이 존재하며 실험 현장 토양의 물리적, 생물학적, 그리고 화학적 특성의 보존은 매우 어려운 한계점을 가지고 있다. 따라서, 이러한 단점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 레일리파를 이용한 비접촉식 비교란 토양수분 센서 개발을 목표로 한다. 모래, 실트, 점토와 같은 세 가지 특징적인 토양 유형에 따른 파동을 측정하고, 측정된 파동으로부터 토양 수분을 추정하기 위해 기존에 개발된 시간-주파수 방법을 활용하여 토양수분을 함께 측정하였다. 비접촉 파동신호를 토양수분으로 변환하기 위하여, fully convolutional network을 개발하였다. 개발한 모델의 결과 검증은 RMSE(Root Mean Square Error)를 활용하여 검증하였으며, 모래, 실트, 점토에서 각각 0.0131, 0.0021, 0.0034 m³ m^-3으로 상대적으로 높은 정확성을 보였다. 즉, 본 연구에서 제시한 누출 레일리파를 사용한 비교란-비접촉 토양수분 측정 방법으로, 토양을 교란하지 않고 토양수분을 측정 할 수 있는 높은 가능성을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.433-433
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• 2023

토양수분은 물 순환의 필수적인 요소로써 수문순환 및 기상 현상에 큰 영향을 미친다. 현재 우리나라에서는 토양수분 자료구축을 위해 Frequency Domain Reflectometry (FDR), Time Domain Reflectometry (TDR) 센서를 활용하여 지점 단위 토양수분 자료를 생산하고 있다. 그러나 한반도는 도서, 산간 지역이 다수 분포하고 있어, 지점관측 센서만으로 공간 대표성을 갖는 토양수분 자료를 산출하기 어렵다. 이에, 광범위한 지역을 장기간 모니터링 할 수 있는 원격탐사 기법을 활용하여, Advanced SCATterometer (ASCAT), Soil Moisture Active and Passive (SMAP) 등의 공간 단위 토양수분 자료의 적용성이 평가되고 있다. 하지만, 공간 토양수분 자료의 검증을 위해 필수적인 지점 토양수분 자료가 구축되지 않은 미계측지역이 다수 존재하며, 한반도와 같이 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역에서는 계측지역에서의 활용성 평가 결과가 미계측지역에서도 유사하게 나타난다고 가정하기 어렵다. 이에 본 연구에서는, 미계측지역의 공간 토양수분 자료를 산출하고자 계측지역에서 SM2RAIN 알고리즘으로 산출된 강수량 자료와 위성 산출 자료 그리고 지점관측 자료의 관계성을 분석했다. SM2RAIN 알고리즘의 입력자료는 Advanced SCATterometer (ASCAT) 토양수분 자료를 활용했다. ASCAT 토양수분 자료와 SM2RAIN 강수 자료의 검증을 위해 기상청에서 제공하는 Automated Agriculture Observing System (AAOS) 토양수분 자료, Automatic Weather System (AWS) 강수량 자료와 Global Precipitation Measurement (GPM) 강수 자료를 활용하였다. 전반적으로 ASCAT 토양수분을 통해 산출한 SM2RAIN 강수량의 추정과GPM 강수량이 유의미한 상관성이 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 추후 Downscaling 기법과 연계하여 지형적 복잡성이 높게 나타나는 지역의 토양수분 추정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.114-114
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.5-5
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• 2023

제3차 우주개발 진흥 기본계획의 일환으로써 개발되는 차세대 중형위성 5호인 수자원위성은 수자원/수재해 감시 전용 위성으로 2025년 발사 예정이다. 수자원위성의 메인 센서인 C-band 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 기상조건 및 주야 상관없이 지표면 관측이 가능한 센서로 급변하는 수재해 양상에 효과적으로 대응하기 위해 탑재된 센서이다. 본 연구사업은 차세대 수자원위성의 효과적 활용 방안 및 SAR 자료기반의 활용산출물 및 주제도 서비스를 위한 알고리즘 구조설계 및 표출시스템 시범개발을 목표로 하고 있으며, 홍수/가뭄/안전/환경모니터링을 주제로 수자원 및 원격탐사 분야의 다학제적 전문가들로 구성된 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 연구의 내용은 가뭄 모니터링을 위해 개발 중인 SAR 기반 토양수분과 농업적 가뭄지수 산정 알고리즘 개발 및 공간적 표출을 포함한다. 토양수분은 SAR 영상에서 지표피복별로 추출된 후방산란계수와 수문학적 개념의 융합을 통해 논/밭/산림에 대해 산정한다. 물리적 특성에 기반한 변화탐지모델을 활용해 토양수분량을 추출 후, 기계학습기법과 S C S - C N 방법에서 파생된 수문학적 개념 5일 선행강우량과 결합한 토양수분 산정 알고리즘을 개발하였다. 산정된 토양수분을 기반으로, 논 지역은 벼 재배에 따른 담수 시기를 고려한 토양의 포화/불포화상태, 밭 지역은 토양 종류에 따른 토양의 물리적 특성, 산림 지역은 수문학적 개념 및 식생지수를 활용하여 가뭄 판단 기준을 구축하고, 가뭄의 해갈 여부와 해갈되는 시점의 강우량을 산정 가능한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 가뭄 모니터링 기법은 향후 고도화, 최적화 및 안정화를 통해 수자원위성의 핵심 활용기술로써 구현할 계획이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.489-489
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• 2022

도시의 가로수들이 열악한 부지 조건과 적절하지 않은 가로수 관리로 인해 죽는 현상이 몇몇 도시에서 발생하고 있다. 열악한 부지 조건과 적절하지 않은 가로수 관리에는 생물학적·기상학적으로 많은 요소들이 있고, 그 밖에 도시 설계로 인한 요인들로 다양하다. 그중 연구지역인 춘천시에서는 가로수가 죽는 원인 중 토양수분이 가장 큰 원인일 것이라고 판단하였다. 토양수분 분포의 시간적 공간적 특성들은 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이며, 토양수분 연구는 물순환과정의 특성을 이해하는데 있어서 필수적인 과정이다. 하지만 토양수분 분석은 중요성에 비해 활발한 연구가 이루어지지 않고 있으며, 특히 가로수 토양수분에 대해서는 연구가 없는 실정이다. 따라서 가로수 토양수분 모니터링을 실시하였고, 장기적인 가로수 관리를 위해 모델링을 하였다. 모델링 기초자료 확보를 위한 토양수분 모니터링은 춘천시의 가로수 중 세 군데를 선정해 각각 10, 20, 30 cm에 센서를 설치하였다. 이를 통해 약 1년간의 토양수분 함량 데이터를 수집하였고, 모니터링 지점의 토양을 샘플링 후 분석하여 물리, 화학, 생물성 데이터를 수집하였다. 모델링은 RZWQM(Root Zone Water Quality Model)을 이용하여 시나리오를 구성하였다. 모델링 결과를 활용해 가로수 및 도시 표토 기능을 위협하는 요인을 분석하였다.