본 연구에서는 정밀시비를 위한 전자지도 작성 시스템을 개발하고, 질소 시비량 지도를 작성하였다. 개발된 토양 유기물 함량 계측 센서는 0.07%~7.96%가지의 토양 유기물 함량을 $R^2$= 0.85, SEP=0.72, bias=-0.13으로 계측할 수 있었으며, 작성된 시비량 지도를 이용한 시비는 58.7%의 정확성을 보였다. 시비량 지도에 의한 정밀시비는 획일적인 시비의 정밀시비 30.5%에 비해 91%의 정확성 향상을 보였다. 그러나 개발된 센서의 오차로 인하여 유기물 함량 등급 분류 간격이나 격자 간격 면에서 세분화된 지도는 작성할 수 없었다. 좀 더 정확하고 세분화된 시비량 지도 작성을 위해서는 오차 범위가 작은 정밀한 센서의 개발이 요구된다. 또한 토양 유기물 센서뿐만 아니라 다른 토양 상태를 계측할 수 있는 센서들이 개발된다면 다양하고 정확한 시비량 지도를 작성할 수 있을 것으로 판단된다. 작성된 전자 지도는 농작업의 의사결정에 도움을 주며, 빠른 처방이 가능할 것이다.
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.
본 연구는 2007년과 2014년 국가토지피복지도에 따른 토양유실량을 평가하기 위해 GIS와 토양유실공식(USLE)을 활용하였다. 토양유실량의 공간분포를 추정하기 위해 USLE 모델의 토지피복변화와 식생인자를 적용하였다. 하지만, 토양유실량은 토지피복지도의 적용방법과 연산과정에 따라 서로 다른 결과가 나타났다. 본 연구에서는 USLE 모델을 적용하기 위해서 환경부의 식생인자와 토지피복지도를 적용하여 2014년 강원도 내린천 유역의 인제스터디움 개발지역 토양유실량 발생을 비교하였다. 연구지역의 토양유실량 산정을 위해 토지피복도, 지형도, 토양도 그리고 강수량 등의 자료들을 사용하였다. 토지피복의 변화는 중분류와 세분류 지도에 의해 평가되었고, 토양유실량은 최대 두 배의 차이가 나타났다.
Soil Taxonomy의 새로운 Andisols목 토양의 분류체계에서 토양유기물 함량과 Ammonium oxalate 추출 Al함량과 Fe의 1/2함량의 합은 중요한 기준이다. 제주도는 토양생성환경이 다양하여 Andisols 토양을 포함하여 다양한 토양이 분포하고 있다. 이 논문은 제주도 토양을 대상으로 기후, 식생, 지형 등 여러 가지 환경변수들을 이용하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$의 함량을 추정할 수 있는 모형을 개발하고, 이를 이용하여 토양특성지도를 제작하기 위하여 수행하였다. 조사대상 지역의 321 지점에서 토양을 채취하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$ 함량을 분석하고, 각 토양시료 채취지점의 온도, 강우, 순일차생산량, 일사량, 증발산량, 해발고도, 토양생성에너지, 지형습윤지수, 주변과의 고도차, 해안과 정상으로부터의 거리 등의 환경변수들을 환경변수 지도를 제작하여 추출하였다. 여러 환경변수 간에는 서로 상관관계가 높게 나타나는 다중공선성을 나타내었으며, 이를 주성분분석에 의한 변수 변환으로 제거하였다. 주성분분석 결과를 바탕으로 변환된 변수들은 산악효과, 식생효과, 복잡 효과 등 3개의 주성분으로 축소할 수 있었고, 이 3개의 변수를 이용하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$ 함량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 구하였다. 이 모형들은 전체 토양유기물 변이의 52%와 전체 $Al_o+1/2Fe_o$ 변이의 37%를 설명할 수 있었다. 모형을 이용하여 제작된 토양유기물 지도는 토양도를 바탕으로 한 토양유기물 지도와 전체적인 형태에서 매우 유사한 형태를 나타내었다. 따라서 환경요인은 제주도 토양의 분포에 큰 영향을 미치는 것으로 판단되었고, 정량화할 수 있는 환경요인을 이용하여 토양특성지도를 제작할 수 있음을 구명하였다.
본 연구는 자연재해대책법에 의해 개발사업으로 인한 재해유발요인을 예측 분석하고 이에 대한 대책을 강구하기 위해 수행되고 있는 사전재해영향평가에서 표준화된 한국토양유실도 자료를 제공하여 자료의 객관화를 이루도록 함을 목적으로 하고 있다. 한국토양유실도 제공 시스템은 2단계에 걸쳐서 수행할 계획이다. 1단계에서는 한국토양유실량 분포도를 RUSLE를 이용하여 작성하였다. 이 RUSLE모에서 강우 에너지인자 산정을 위한 강우량 자료는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지의 30년간의 자료를 이용하여 24시간 지속시간의 전국 R값을 빈도별로 산정하여 강우에너지인자에 대한 주제도를 작성하였다. 또한 사용한 GIS자료는 USGS DTED Level-2, 국립농업과학원의 정밀 토양도, 환경부의 중분류 토지피복도 자료이고 이들 자료를 이용하여 RUSLE의 각인자별 주제도를 작성하였고, 이를 웹사이트(http://krsc.kict.re.kr/RUSLE/rusle.asp)를 통해 신청인으로부터 메일로 범위(행정구역경계, 1/25,000수치지도 도엽번호, 수자원단위지도 등)를 요청 받거나 수자원단위지도의 중권역 및 표준권역의 경우 사용자가 직접 자료요청을 하여 토양유실도를 제공받는 시스템이다. 2단계에서는 작성된 한국토양유실량 분포도를 제공하는 것은 물론이며, 사용자가 원하는 범위에 대하여 shape 파일을 입력, 강우에너지인자(R) 입력, 그리고 토지피복별에 따른 RUSLE의 C 혹은 P값을 수정하여 분석하거나, 현재 토양통별로 제시된 K값을 사용자가 직접 관측한 값을 이용하여 Web-RUSLE시스템에 입력하면 자동으로 토양유실량을 산정할 수 있는 시스템으로 구축할 계획이다.
토양오염은 인간의 활동에 의해 만들어진 물질로 인해 발생하고 있으며, 인간뿐만 아니라 모든 생물에게 피해를 주고, 정화비용이 크다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서 정밀한 토양오염분석 활용을 위한 심도별 3차원 토양오염지도 구축을 제시하였다. 이를 위해 연구대상지인 부산광역시 동래구에서 기존 토양오염조사 지점의 최근린분석을 실시하였고, 0.72로 군집되는 경향을 알 수 있었으며, 이는 군집지역 이외에는 오염 값의 정확도가 보다 낮다. 이에 조사지점을 $1km{\times}1km $ 격자의 중심을 조사할 것을 제시하였고 일정한 조사지점으로 균일한 정확도를 나타낼 수 있도록 하였다. 또한, 지표면 및 지하공간에서 토양오염 기준은 5단계로 나눴으며 지표면의 경우 토양 단위 무게 당 오염물질의 양을 IDW 보간법을 이용하여 지도를 구축을 하였다. 지하공간에서의 토양오염분석은 지표면의 오염, 지형을 통한 오염물질의 흐름과 국토지반정보시스템에서 504개의 시추정보로 투수계수, 지하수위를 영향인자로 선정하였으며, 영향인자의 특성을 종합점수로 나눠 0~20점으로 산정하였다. 토층에 특성을 고려한 지표면-지하공간의 심도별 3차원 토양오염지도 구축이 가능하였고, 이후 토양오염의 지반 침투 시 전체적인 침투 분석이 가능할 것으로 판단되었다. 또한, 심도별 영향분석과 지하수 오염에 대한 보다 정확한 예측이 가능할 것으로 판단된다.
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.
본 연구에서는 유역에서의 잠재적인 홍수위험도를 예측하기 위해서 지형도, 토양도, 토지이용도를 조합하여 해석하였다. 유역에서의 표고자료, 토양도자료 및 토지이용자료 등을 활용하여 유출생성지도와 유출누적지도를 작성하였고, 이를 홍수위험지도 작성에 활용하였다. 유출생성지도 작성을 위해 토지이용, 토양두께, 불투수성, 토양침식도, 그리고 지형기복을 유출인자로 고려하였고, 유출누적지도 작성을 위해 토지이용, 경사도, 유출 천이점, 그리고 저지대분석 결과를 이용하였다. 지도 작성을 위해 다기준의사결정법의 하나인 TOPSIS 기법을 적용하였고, 유출생성 및 누적과 관련한 인자들을 평가기준으로, 각 분석지역의 격자들을 대안으로 고려하였다. 제안된 방법론을 낙동강의 감천유역에 적용하였으며, 기존의 홍수위험지도 작성방법과 비교하여 합리적인 범위내에서 잘 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법론은 다양한 홍수위험지도 작성시 가이드라인으로 제시될 수 있으며, 국토계획 수립이나 비상대처계획 수립시 홍수에 대한 위험지역 선정을 위한 사전검토 단계에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지구통계 기법을 기반으로 토양오염지도를 작성하는 경우 예측 오차가 발생하며 이에 영향을 미치는 다양한 원인이 존재한다. 본 연구에서는 정규 크리깅을 활용하여 폐광산지역의 토양 내 중금속 농도 샘플링 데이터로부터 격자형 기반의 토양오염지도를 작성하였다. 해당 지도의 예측 오차에 영향을 미친다고 판단된 5개 인자를 선정하고, Leave-one-out 기법을 기반으로 인자의 옵션과 설정값의 변화에 따른 예측값과 실측값 간의 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE) 변화를 분석하였다. 이후 머신러닝 알고리즘을 이용하여 RMSE에 영향을 미치는 상위 3개 인자를 도출하였다. 그 결과, Standard interpolation에서는 Variogram Model, Minimum Neighbors, Anisotropy 인자가 RMSE에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 베리오그램 모델에서는 Spherical 모델이 가장 낮은 RMSE를 보였으며, Minimum Neighbors는 3에서 최젓값을 보인 후 값이 증가함에 따라 증가하였다. Anisotropy의 경우 이방성을 고려하지 않는 것이 더 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 지구통계와 머신러닝의 복합 활용을 통해 지역 규모에서 높은 신뢰성을 갖는 토양오염지도를 작성할 수 있었고, 적은 수의 토양 샘플링 데이터의 보간 작업 시 어떠한 요인들이 큰 영향을 미치는지 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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