• 제목/요약/키워드: 토양인자

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레이더 산란계 편파 차이율을 이용한 콩 생육 추정 (Estimation of Soybean Growth Using Polarimetric Discrimination Ratio by Radar Scatterometer)

  • 김이현;홍석영
    • 한국토양비료학회지
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    • 제44권5호
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    • pp.878-886
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    • 2011
  • 본 연구에서는 레이더파 편파 차이비율에서 얻어진 밴드별 Polarimetric Discrimination Ratio (PDR)와 콩 생육인자 및 토양수분과의 관계를 분석하고 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정하고자 하였다. 기후 등의 영향을 받지 않고 10분 단위로 레이더 산란 측정을 할 수 있는 L, C, X-밴드 레이더 산란계 자동측정시스템을 이용하여 PDR와 콩 생육인자 변화를 모니터링 하였다. 콩 생육시기에 따른 밴드별 PDR과 콩 생육인자 변화를 관측한 결과 L-밴드 PDR이 C-, X-밴드 PDR보다 높게 나타났고, 밴드별 PDR이 가장 높게 보인 시기는 L-밴드PDR (DOY 271), C-, X-밴드 PDR (DOY 273)로 거의 일치하였고, 엽면적지수, 식생수분함량, 생체중, 초장 등 콩생육인자들도 동일한 경향을 보였는데 콩 파종 이후 증가하다가 9월 27일 (DOY 270)에 최대값을 보인 후 감소하였다. 하지만 토양수분은 콩 생육인자들과 다른 경향을 보였다. 생육기간동안 토양수분의 변이가 컸고 PDR과 상관성 도 높지 않았다. 하지만 엽면적지수가 2이하 일 때 콩PDR이 증가함에 따라 토양수분도 증가하는 경향을 보였다. 밴드별 PDR과 콩 생육인자와의 상관관계를 분석하였다. L-밴드 PDR에서 생체중 (r=$0.96^{***}$), 엽면적지수 (r=$0.91^{***}$),식생수분함량 (r=$0.94^{***}$), 토양수분 (r=$0.86^{**}$)등 모든 콩생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. C-, X-밴드 PDR에서도 토양수분을 제외한 다른 인자들과 대체로 상관성이 높았다 ($r{\geq}0.83$). 전체 생육기간에서 PDR과 토양수분과의 상관성은 낮았지만 엽면적지수 2 이하 일 때(DOY 220) 모든 밴드에서 PDR과 토양수분과의 상관계수가 전체 생육단계에서 조사한 것 보다 높게 나타났다. 콩 생육인자들과의 상관분석에서 상관계수가 가장 높은 L-밴드 PDR를 이용하여 콩 생육인자 추정을 위한 회귀식을 작성하고 생육인자 실측값과 추정값을 비교하였다. L-밴드 PDR과 생육인자들과의 관계를 비교해 본 결과 생체중 ($L^2$=0.95), 엽면적지수 ($L^2$=0.89), 식생수분함량 ($L^2$=0.93)에서 결정계수가 높게 나타났고 생육인자 실측값과 추정값을 1:1 선상에서 비교해 본 결과 작은 오차를 보여 추정모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 본 연구를 통해 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정할 수 있는 가능성을 확인하였다.

Soil Taxonomy 토양분류체계와 우리나라의 토양특성 (Soil Classification by Soil Taxonomy and Soil Properties of Korea)

  • 현병근;정석재;손연규;임상규;송관철
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.84-88
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    • 2007
  • 우리나라의 토양조사는 미농무성(USDA)의 분류방법에 따라 개략토양조사($'65{\sim}'67$년), 정밀토양조사($'68{\sim}'79$년), 논토양배양사업 10개년계획($'80{\sim}'90$년), 그리고 밭토양세부정밀토양조사($'95{\sim}'99$년) 등을 실시하였다. 현지에서의 토양조사는 지형, 배수등급, 토성, 자갈함량, 유효토심, 경사 등 현지의 지형지물 및 환경을 통하여 많은 정보를 얻을 수 있으며, 이를 통하여 전국에 대한 토양조사 결과, 토양통 (심토의 특성이 유사한 토양) 390개, 토양구(표토의 토성을 세분) 536개, 토양상(경사도 및 침식등급을 세분) 1,321개로 분류되어 있다. 우리나라 토양형성 발달에 미친 기후인자는 습윤권역(Udic moisture regime)과 토양온도는 mesic과 일부 남해안과 제주지역의 thermic인 토양온도(Soil moisture regime)였으며, 식생인자는 높은 지역의 경우에는 산림이 낮은 저지대 평탄지는 자연초지가 대부분이다. 지형인자는 동고서저지형으로 동부는 산악지, 서부는 경사가 완만한 구릉지며, 한강 등 대부분이 서남방향으로 흐르는 지형이다. 모재는 다양하나 70%이상이 화강암, 화강편마암이 주를 이루고 있었다. 시간인자의 경우에는 기간이 매우 오래되었으나, 지형이 복잡하여 토양발달이 약한 Inceptisol과 층위발달이 없는 Entisol이 대부분이며, 다음으로 Ultisol과 Alfisol이 뒤를 이었다. 일부 Andisol, Mollisol, Histosol이 존재하였다. 우리나라의 토양분류는 Soil Taxonomy에 의해 분류되었는데, 이것은 토양의 단면내에 존재하는 감식층위(Diagnostic Horizon)의 유무 및 종류에 따른 분류이다. 토양분류 결과 최고 상위분류 단위인 목(order)이 7개, 아목(suborder) 14개, 대군(great group) 27개, 아군(sub group) 67개, 속(family) 161개로 분류되었으며, 가장 저차단위인 통(series)이 390개 분류되었다. 또한 작물이용측면에서 실용적 분류를 실시하였는데, 논토양의 경우 보통논, 미숙논, 사질논, 습논, 염해논, 특이산성논으로 분류할 경우 각각의 분포면적이 31.9%, 23.0%, 31.9%, 9.1%, 3.9%, 0.2%이었다. 밭토양의 경우에도 보통밭, 사질밭, 미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.

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Downscaling을 이용한 고해상도 토양수분 지도 mapping 및 검증 (Mapping and Validation of High Resolution Soil Moisture Using Downscaling Method)

  • 허유미;최민하;김태웅;정성원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.349-352
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    • 2011
  • 토양수분은 지표와 대기에서 물과 에너지를 교환하는 중요한 수문기상 인자임에도 불구하고 토양수분에 대한 중요성이 부족한 실정이다. 최근에는 위성기술의 발달로 Aqua위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer E (AMSR-E)를 이용하여 토양수분을 측정하고 있다. 이는 토양수분을 측정하고 있는 가장 유용한 기기로서 25km의 낮은 공간 해상도를 가지고 있어 토양수분의 변화를 나타내는데 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 AMSR-E의 공간 해상도를 높이고자 비교적 높은 해상도를 (1km) 가지고 있는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)를 연동하였으며, MODIS의 산출물 중 Albedo, LST, NDVI 인자를 이용하였다. 이를 바탕으로 1km의 고해상도 일 별 토양수분 지도를 작성하였으며, 이 지도를 각각 관측 토양수분과 비교 검증하였다. 향후 일별 고해상도 토양수분 지도를 작성하면 우리나라에 대한 토양수분 데이터베이스를 구축해 나갈 수 있을 것이다.

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USLE 및 GIS, RS를 이용한 서낙동강 유역 농경지 토양침식 위험도 평가 (Assessment of Arable Soil Erosion Risk in Seonakdong River Watershed using GIS, RS and USLE)

  • 고지연;이재생;정기열;윤을수;최영대;김춘식;김복진
    • 한국토양비료학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.173-183
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    • 2006
  • 서낙동강 유역에서 USLE모형을 이용하여 농경지의 작물생산량 및 농업용수 수질과 관련 있는 농경지의 토양침식량을 평가하였다. 모형인자의 data set은 구축에 드는 노력과 시간의 소모를 최소화하고자 정밀토양도, 인공위성 영상 및 DEM자료로부터 RS와 GIS를 이용하여 구축하였는데, 토양상별 K 인자를 정밀토양도에 적용하여 주제도를 작성하고, 인공위성 영상(Landsat TM)으로부터 토지 피복도를 작성하여 C 및 P 인자의 주제도를 작성하였으며, DEM으로부터 LS 인자 주제도를 작성하였다. R인자는 서낙동강 유역 내에 위치하는 김해농업기술센터의 AWS 자료를 이용하여 계산하였다. 농경지발생 토양침식량은 유역전체 발생량의 31.5%였고, 농경지 토양유실량의 97.5%는 밭토양에서 일어나는 것으로 나타났다. 이는 서낙동강 유역이 삼각주평야지대로 경사가 거의 없으나 밭토양의 30.4%는 severe 및 very severe의 침식정도에 분포하였기 때문이다. 또한 식생의 토지 피복 상태 및 강우량의 정도에 따라 작물재배기(5월~9월)와 비재배기(10월~4월)로 나누어 토양침식량을 평가한 결과, 작물재배기는 연간 토양유실위험도와 유사한 경향이었고, 작물비재배포기는 R 값이 작물재포기의 약 1/5에 불과하였음에도 산과 인접한 경사지 밭토양의 일부는 severe 및 very severe의 토양침식 등급을 나타내어서 토양침식 관리에 주의가 필요하였다.

강우인자계산기를 이용한 강우침식인자 산정 (Calculation of Rainfall Erosivity using Rainfall Erosivity Calculator)

  • 이준학
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.30-30
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    • 2019
  • 본 연구는 지점별 연평균 강우침식인자 값을 2018년 호우사상을 포함한 최신자료로 업데이트하기 위한 것이다. 이를 위하여 기상자료개방포털의 QC 테스트를 통과한 강수량 자료를 2018년 자료까지 수집하여 입력데이터로 활용하였다. 본 연구에서는 국립농업과학원에서 개발한 강우인자 계산기를 이용하여 지점별 연평균 강우침식인자 값을 재산정한 뒤, 기존 연구의 결과값과의 차이점을 비교 분석하였다. 산정된 지점별 강우침식인자 값을 바탕으로 강우침식인자의 공간분포 지도인 등강우침식도를 작성하였으며, 기존에 학계에 보고된 선행연구 결과의 등강우침식도와 비교하여, 강우침식인자의 지역별 분포의 최근 변화 양상을 분석하여 제시하였다.

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머신러닝 기법을 활용한 토양수분 예측 가능성 연구 (Study on Soil Moisture Predictability using Machine Learning Technique)

  • 조봉준;최완민;김영대;김기성;김종건
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.248-248
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    • 2020
  • 토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

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토양의 복합적 특성을 고려한 개발기본계획 전략환경영향평가 - 보금자리주택계획 및 도시관리계획을 중심으로 - (Strategic Environmental Impact Assessment for Development Basic Plan Considering complex Characteristics of Soil - Focused on the Bogeumjari housing supply plan and an urban management plan -)

  • 양지훈;박선환;유근제;김태흠;황상일
    • 환경영향평가
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    • 제25권2호
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    • pp.155-164
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    • 2016
  • 토양 환경은 그 유한성과 다양한 기능의 가치로 인해 중요한 자원으로 인식되고 있다. 따라서 많은 나라에서 토양의 질과 관련된 인자를 활용한 전략환경영향평가를 수행하고 있다. 하지만 우리나라는 아직까지도 오염도 위주의 제한된 인자만을 사용하고 있다. 본 연구에서는 개발기본계획에 대한 전략환경영향평가에서 토양의 복합적 특성을 고려할 수 있도록 개선하고 이를 보금자리주택 공급계획과 도시관리계획에 시범 적용하였다. 토양을 고려한 전략환경영향평가는 체크리스트 방법을 사용하여 상위계획과의 연계성, 대안 설정 분석, 입지의 타당성을 평가하였다. 평가 결과, 토양 유기물과 토양 침식 항목이 개발기본계획에서 가장 중요하게 고려해야 하는 인자로 도출되었다. 다만, 상기 두 인자에 대한 데이터베이스의 준비, 평가 비용의 증가 등을 예상할 수 있지만, 본 연구에서 개선한 전략환경영향평가 기법은 토양자원 보전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

강원도 경사지 토양 유실 예측용 신USLE의 적용을 위한 강수 인자와 토양 침식성 인자의 검토 (R and K Factors for an Application of RUSLE on the Slope Soils in Kangwon-Do, Korea)

  • 정영상;권영기;임형식;하상건;양재의
    • 한국토양비료학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.31-38
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    • 1999
  • 강원도 경사지 토양의 토양 유실량을 산정하기 위하여 사용되고 있는 토양 유실 예측 공식의 새로운 모델인 RUSLE를 이용하기 위하여, 강원도의 산지, 고령지 평지 및 동해안 지대에 대한 지역별 강수 인자와 토양 인자를 산출하였다. 강수 인자 R 값은 평균 405.1로 251~601의 범위를 보였다. 강수인자는 지역별로 차이가 있었다. 고령지인 대관령에서 R 값이 409이며, 중산간지대인 인제와 홍천에서 370~493, 그리고 평지인 원주와 춘천에서의 R 값은 수원과 비슷한 505~601이었다. 동해안 지대인 속초, 강릉 그리고 삼척 등지에서는 251~368이었다. 고령지나 산간지의 R값은 평지 보다 낮고, 영동 지역은 영서지역 보다 낮다. 겨울 기간 중 동결과 융설을 고려한 R 값은 영서 지역에서 7%이하를 보였으나, 영동지역과 대관령 지역에서는 12~30%로 높은 비율을 차지하였다. 토양 인자 K 값은 표층토가 평균 0.21이었으며, 0.06에서 0.42의 범위를 보이고 있다. K값이 가장 낮은 토양은 유기물 함량이 높은 오대통과 월정통이며, K 값이 가장 높은 토양은 이 목통으로 실트의 함량이 높고 유기물 함량이 적은 토양이다. 심토의 평균 K값은 0.28로, 0.07에서 0.45의 범위를 보인다. 이는 표층토 보다 1.3배 높은 값이며, 표층토가 유실되어 심층토가 노출되면 토양 유실은 많아질 수 있음을 시사하고 있다. 자갈의 피복 효과와 투수에 대한 영향을 고려하였을 때 K 값은 평균 0.18이었으며, 0.03에서 0.33의 범위를 보여 자갈의 영향을 고려하지 않은 경우 보다 15% 낮은 값을 갖는다. 심토가 동결된 상태에서의 K 값은 평균 0.33으로 동결되지 않은 토양의 1.6배로 평가된다. 조사된 평균 R 값과 K 값을 토양 유실예측 공식에 적용한 결과 강원도 경사지 밭토양에서 년간 14.6 MT 토양 유실을 줄일 수 있는 것으로 평가되었다. 토양 유실을 줄일 수 있는 토양 관리 방안은 여러 가지가 있겠으나, 우선 고려해야 할 것이 토양유실이 적게 일어나는 작부 체계를 강구해야 한다. 키가 큰 옥수수를 단작하는 경우 C값이 높으나, 키가 작고 지면 피복이 (정 등. 1985). 목초의 경우는 0.08이므로, 경사도가 높아 보전 작물로 바람직하다. 효과적인 토양의 관리법으로 지표에 식물의 잔재물 등에 의 한 피복 효과를 극대화하는 방법이다. 특히 작물을 수확하고 난 후, 겨울 기간 동안 나지 상태로 방치하는 것은 해동기의 토양 유실을 가속화하게 된다. 특히 강원도의 산간지에서는 해동기의 토양 유실이 심할 가능성이 있으므로 겨울 동안의 피복 작물 재배 방법이 강구 되어야 한다.

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2018년 토양수분·증발산량 관측소 운영 현황 (Current State of the Ground Observations for Soil Moisture and Evapotranspiration in 2018)

  • 김기영;이연길;정성원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.10-15
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    • 2019
  • 국내 수자원 관리의 중요성이 대두되면서 선진화된 하천의 수위, 유량 및 유사량 자료들을 취득할 수 있게 되었으나 제약이 많은 수문 인자로서 인식된 토양수분량과 증발산량에 관한 연구는 비교적 더디게 진행되고 있는 실정이었다. 하지만 최근 토양수분 증발산량 같은 인자들은 대기와 지표 사이의 상호작용에 직접적으로 관여하여 가장 중요한 수문기상학적 인자로 인식되어오면서 많은 프로젝트와 연구들이 진행되고 있다. 2002년 이전 토양수분 증발산량은 학술연구 목적으로 측정하였으며, 그 후 2005년도까지 기관별로 특정 목적을 위해 제한적 측정을 수행하였다. 또한, 한국수자원조사기술원에서도 2007년 하천법에 따라 국가 물 관리에 활용되는 기초 수문 자료생산의 목적으로 증발산량 관측소 2개소, 토양수분량 관측소 2개소를 우선적으로 설치 및 운영을 하고 있었으며, 2015년 이후로 홍수통제소에서도 증발산량관측소를 지속적으로 추가 설치하여 관측망을 구축 운영하고 있다. 이러한 관측소들에서 정기적으로 산출된 데이터들을 축적 및 분석하는 연구들은 장기적인 수문학적 연구로서 중요한 가치이다. 본 연구에서는 2018년 청미천과 설마천 유역에 설치된 증발산량 관측소(Eddy covariance method)와 토양수분량관측소(Time Domain Reflectometer method)에서 관측된 데이터의 특성을 분석하였다. 분석 결과는 유역의 물 순환을 규명하는데 가장 중요한 연구로써 활용될 것으로 기대 된다.

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야외(野外)에서 Splash Erosion 측정(測定)에 관한 연구(硏究) (A Measurement of Splash Erosion Under Natural Rainfall)

  • 신재성;고문환;임정남
    • 한국토양비료학회지
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    • 제14권3호
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    • pp.104-109
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    • 1981
  • 자연강우하(自然降雨下)에서 modified Ellison Cup에 의(依)해 Splash Erosion 양(量)을 각(各) 토성별(土性別) 작촌체계별(作付休系別)로 측정(測定)하였으며 Splash Erosion 양(量)과 강우인자(降雨因子)(R), 토양인자(土壤因子)(K), 작물인자(作物因子)(C)와 비교검토(比較檢討)한 결과(結果) 1. 콩-보리 재배시간중(裁培時間中) Splash Erosion 양(量)은 토성(土性)이 미세(微細)할수록 적었으며 식양토(埴壤土) 7.0ton, 양토(壤土) 9.7ton, 사양토(砂壤土) 9.0ton, 양질사토(壤質砂土) 12.6 ton/10a/년(年)이었다. 2. Splash Erosion 양(量)은 강우인자(降雨困子)(R치(値))와는 정(正)의 상관(相觀), 토양인자(土壤因子)(K치(値))와는 부(負)의 상관(相觀)이 있었다. 3. 작물인자(作物因子)에서 피복도(被覆度)가 50% 이내(以內)에서는 Splash Erosion과 강우인자(降雨因子) 사이에 상관(相觀)을 보였으나 피복도(被覆度)가 증가(增加)할수록 감소(減少)하고 90% 이상(以上)에서는 상관(相觀)이 없었다. 연간(年間) Splash Erosion 양(量)은 10~15ton/10a/년(年) 범위(範圍)이었다. 4. Splash Erosion에 의(依)하여 이동(移動)된 토양(土壤)의 입도(粒度) 분포(分布)는 원토양(原土壤)과 비슷하였으나 세사(細砂) ($250{\sim}100{\mu}$)가 가장 많이 비산(飛散)되었다.

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