• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제5권1호
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• pp.22-32
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• 1985

본(本) 연구(硏究)는 고온기(高溫期) 초지(草地)의 예취관리(刈取管理)에 관(關)한 연구(硏究)로서 여름철 고온기간중(高溫期間中) 예취시기(刈取時期)와 예취(刈取)높이가 tall fescu 우점초지(優占草地)의 목초고사(牧草枯死), 잡초발생(雜草發生), 재생(再生)과 저장탄수화물함량(貯藏炭水化物含量) 및 수량(收量)에 미치는 영향을 구명(究明)하여 고온기(高溫期)의 적절한 예취방법(刈取方法) 모색하기 위해 실시(實施)되었다. 본(本) 시험(試驗)은 3차(次) 예취시기(刈取時期)(7월(月) 12일(日), 8월(月) 4일(日))를 주구(主區)로 하고 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이(3, 6, 9cm)를 세구(細區)로 하여 4 반복 분할구 배치법으로 설계(設計)하였으며, 1984년도(年度) 수원(水原) 축산시험장(畜産試驗場) 초지시험포(草地試驗圃)에서 수행(遂行)된 결과(結果)의 요약(要約)은 다음과 같다. 1. 시험기간중(試驗期間中) 기상(氣象)을 요약(要約)하면 기온(氣溫)은 평년(平年)에 비해 $1{\sim}2^{\circ}C$높았으며 특(特)히 8월(月) 상(上) 중순(中旬)의 기온(氣溫)이 높았다. 강수량(降水量)은 7월(月) 상순(上旬), 8월(月) 하순(下旬) 및 9월(月) 상순(上旬)을 제외하고는 평년(平年)에 비해 적었다. 2. 고온기시(高溫期時) 지표(地表) 및 지중(地中)(10cm)온도(溫度)는 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이가 낮을수록 높아지는 경향이었다(지표온도(地表溫度) : $2{\sim}4^{\circ}C$, 지중온도(地中溫度) : $1{\sim}2^{\circ}C$) 3. 3차(次) 예취후(刈取后) 예취(刈取)높이별(別) 재생초장(再生草長)과 재생엽면적(再生葉面積)은 예취(刈取)높이가 높을수록 빠른 생장(生長)을 보였다. 4. 3차(次) 예취후(刈取后) 그루터기내(內) 저장탄수화물(貯藏炭水化物)(TNC) 함량(含量)은 7월(月) 12일구(日區)가 8월(月) 4일구(日區)에 비해 회복이 빨랐으며 그 중 9cm 예취(刈取)높이구(區)에서 가장 빠른 회복을 보였고, 3cm구(區)가 가장 늦었다. 8월(月) 4일구(日區)에서는 고온(高溫)과 강우(降雨)로 인해 TNC의 회복이 더딘 것으로 생각되며 3cm높이구(區)에서 회복이 가장 늦은 경향을 보였다. 5. 고온기간(高溫期間)인 3차(次) 예취후(刈取后) 목초고사율(牧草枯死率)은 예취(刈取)높이가 낮아질수록 증가하였다(P<0.05). 6. 3차(次) 예취시(刈取時)에는 전체 시험포장에서 잡초발생(雜草發生)이 거의 없었으나 4차(次) 예취(刈取) 시(時)에는(7월(月) 12일구(日區)) 3cm구(區)에서는 60%의 잡초율(雜草率)을 보여 주었으며 6, 9cm로 예취(刈取)높이가 높아짐에 따라 잡초율(雜草率)은 21, 7%로 각각 감소하였다(P<0.05). 이는 5차(次) 예취시(刈取時)에도 비슷한 경향을 보였으며 주요발생잡초(主要發生雜草)로는 피>바램이>소리쟁이, 방동산이 등의 순으로 나타났다. 그러나 8월(月) 4일구(日區)에서는 예취(刈取)높이별(別) 잡초발생차이(雜草發生差異)는 크지 않았다. 7. 고온기시(高溫期時) 건물수량(乾物收量)(3차(次))은 8월(月) 4일구(日區)가 7월(月)12일구(日區)에 비해 많았으며, 예취(刈取)높이가 낮을수록 증가하였다(P<0.05). 그러나 4차(次)와 5차(次) 예취시(刈取時) 수량(收量)은 刈예취시기별(刈取時期別) 차이(差異)는 없었으나, 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이가 높을수록 증가하였다(P<0.05). 8. 재생수량(再生收量)(4 + 5차(次))은 예취시기(刈取時期)에 관계없이 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이가 높을수록 증가하였으며(P<0.05). 3, 4, 5차(次) 총건물수량(總乾物收量)을 볼 때 7월(月) 12일구(日區)에서는 예취(刈取)높이별(別) 차이(差異)가 인정되었으나(P<0.05), 8월(月) 4일구(日區)에서는 차이가 없었다. 9. 본(本) 시험(試驗)의 결과(結果)를 종합(綜合)하여 볼 때 여름철 고온기시(高溫期時) 목초(牧草)의 양호(良好)한 재생(再生)과 잡초발생억제(雜草發生抑制)를 위해서는 예취시기(刈取時期)에 관계없이 9cm의 높은 예취(刈取)높이가 바람직한 것으로 생각된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제34권1호
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• pp.83-96
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• 2016

본 연구는 가시연꽃(Euryale ferox Salisbury)을 구성종으로 하는 연못의 식재기반 조성을 위한 기초자료 획득을 목적으로, 전라북도 내의 가시연꽃 자생지 14곳에 대한 문헌 및 현장조사를 통해 자생지 식물상과 식생환경에 대한 조사분석을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 가시연꽃 생육지 14곳의 전체 식물상은 79과 211속 298종 2아종 30변종 6품종으로 총 336분류군이 확인되었으며, 정수성 수생식물은 17분류군, 부엽성은 가시연꽃을 포함하여 7분류군, 부유성은 5분류군 그리고 침수성 수생식물은 2분류군으로 분류되었다. 수생식물만을 대상으로 한 유사도분석 결과, 가장 유사도가 높은 정읍 한성지와 고창 석남저수지에서는 가시연꽃 이외에 부엽성식물로 연꽃과 마름이 동일하게 서식하고 있다. 따라서 가시연꽃을 주소재로 한 연못 조성시 연과 마름은 동반식물로서 생태적 지위를 보이는 것으로 파악된다. 2. 생육형별 수생식물의 출현빈도를 살펴보면, 가시연꽃 이외에 정수성식물인 뚜껑덩굴과 갈대가 각각 11회 출현하여 78.6%의 높은 빈도를 보였으며 부엽성 수생식물인 마름이 10회(71.4%), 줄이 8회(57.1%) 출현하였다. 이밖에 고마리, 겨풀, 마름, 개구리자리, 물피, 매자기, 연꽃, 어리연꽃의 순으로 출현율이 높았다. 3. IUCN 평가기준에 따른 조사대상 가시연꽃 생육지에서 발견된 희귀식물은 가시연꽃과 함께 취약종(VU)인 통발, 이외에 약관심종(LC)인 새박, 자라풀, 물질경이 등 3분류군으로 도합 5분류군이 확인되어 가시연꽃 활용 연못시 도입이 가능한 희귀식물로 분류되었다. 4. 가시연꽃 자생지의 군락유형은 대부분 가시연꽃군락이었으며 군산의 대위저수지는 마름+가시연꽃+어리연꽃군락으로 정의하였다. 자생지별 가시연꽃의 녹피율은 0.03에서 36.50으로 상당히 큰 편차를 보였으며 평균 녹피율은 9.8로 계상됨에 따라 연못 조성시 가시연꽃의 녹피율을 10% 이하의 수준으로 유지하는 것이 합리적으로 판단된다. 5. 조사대상지별 가시연꽃 자생지와 인접한 식생군락으로는 나도겨풀군락 3개소, 마름군락과 줄군락이 각각 2개소, 연꽃군락, 어리연꽃+부들군락, 마름+연꽃군락, 자라풀군락, 나도겨풀+털물참새피군락 1개소 그리고 가시연꽃+마름군락 1개소 등으로 각 저수지마다 입지조건 등에 따라 다소의 차이를 보였다. 따라서 이러한 결과는 가시연꽃을 주요 구성종으로 하는 연못의 식재설계시 동반 부엽식물의 선정 및 식피율 배분에 반영해야 할 지침으로 제안한다.