• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.418-418
• /
• 2023

가뭄은 농업, 환경 및 사회경제적인 조건에 영향을 미치는 주요 자연 재해로 우리나라는 2015년부터 지속적인 가뭄 상황을 겪고 있다. 지속된 가뭄으로 인해 토양의 수분함량이 변화하여 농작물의 생장 활동 등에 영향을 미쳐 수확량이 낮아질 수 있다. 토양수분은 경사나 토질 등 지형학적인 특성에 따라 민감하게 반응하는 수문인자로, 특성을 광역적으로 정확하게 판단하기 어렵기 때문에 고해상도 원격탐사 자료를 활용하여 토양수분의 거동을 파악하는 연구들이 진행되고 있다. 특히, Synthetic Aperture Radar (SAR) 관측은 작물과 기본적인 토양의 유전체 및 기하학적 특성에 민감하게 반응하기 때문에, 토양수분 및 농업적 가뭄 분석 연구에 활용되고 있다. 본 연구는 2025년 발사될 예정인 C-band SAR 수자원 위성 산출물인 토양수분을 적용한 농업적 가뭄지수산정 알고리즘 기법 개발 연구를 위하여, 수자원 위성과 제원이 비슷한 Sentinel-1 자료를 통해 산정된 토양수분을 활용하여 농업적 가뭄지수인 Soil Moisture Drought Index (SMDI)를 산정하고자 한다. 산정된 SMDI의 검증을 위해 지점 관측된 토양수분 자료와 비교하여 Receiver Operating Characteristic (ROC) 분석 및 error matrix 기법 등을 활용하여 산정된 농업적 가뭄지수의 지역적 적용성을 파악하고자 한다. SAR 자료 기반의 농업적 가뭄지수 산정 알고리즘을 개발함으로써, 향후 제공될 수자원 위성의 자료를 활용한 가뭄 분석 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.39 no.6_1
• /
• pp.1225-1234
• /
• 2023

The intensity of crop water stress caused by moisture deficit is affected by growth and heat conditions. For more accurate detection of crop water stress state using remote sensing techniques, it is necessary to select vegetation indices sensitive to crop response and to understand their changes considering not only soil moisture deficit but also heat conditions. In this study, we measured the MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI) and chlorophyll/carotenoid index (CCI) under drought and heat wave conditions. The MTCI, sensitive to chlorophyll concentration, sensitively decreased on non-irrigation conditions and the degree was larger with heat waves. On the other hand, the CCI, correlated with photosynthesis efficiency, showed less sensitivity to water deficit but had decreased significantly with heat waves. After re-irrigation, the MTCI was increased than before damage and CCI became more sensitive to heat stress. These results are expected to contribute to evaluating the intensity of crop water stress through remote sensing techniques.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
• /
• v.30 no.3
• /
• pp.229-235
• /
• 1985

Zoning of the agroclimatic regions was attempted based on the distribution of drought index, effective temperature, meteorological factors and their standard deviation and a climatic productivity derived from yield response of rice to temperature and sunshine hours. The meteorological data obtained from synoptic weather stations under the Central Meteorology Office and simple weather observatories under the Rural Development Administration at 155 locations throughout the country were computerized in the PDP11/70, RDA Computer Center, to analyze the climatic similarities among the locations, except the Jeju Island. The nineteen different agroclimatic regions were classified, ego the Taebaeg Mountainous Region. the Charyung Southern Plain Region, etc., and the climatic characteristics of the regions were identified.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.335-335
• /
• 2023

본 연구에서는 국가가뭄정보통계집 내 실제 농경지 피해 사례를 바탕으로 농경지 피해영향지수라는 새로운 개념을 정의하고, 이를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, 전국 15개 광역시·도를 대상으로 2018년부터 2021년까지 실제 발생한 가뭄피해 사례들을 심층 분석하고, 대상 지역 내 전체 농경지 면적 대비 농경지 피해 면적의 비율을 대표적인 농업가뭄 피해 인자로 선정하였다. 평년 대비 영농기 강수량 및 저수율을 가뭄영향인자로 고려한 후, 실제 가뭄 발생 당시 인자들 간의 직간접적인 관계를 파악하고, 그 영향 정도를 수치화하여 농경지 피해영향지수를 정의하였다. 추가로, 가뭄피해 발생시기의 농업용수 비상지원 사례에 주목하여 농업용수 비상지원 여부에 따른 가뭄인자의 조건별 농업가뭄 발생확률을 산정하고, 그 결과로부터 대상 지역별 상대위험도 및 농업가뭄 취약 정도를 비교·평가하였다. 본 연구를 통해 산정한 농경지 피해영향지수와 상대위험도는 국내 농업가뭄 취약지역을 선정하는 기준 마련에 도움을 줄 수 있고, 지역별 농업용수 지원의 효율성을 평가하는 요소로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.179-179
• /
• 2021

가뭄은 농작물 수확량 및 농업생산시스템에 영향을 주는 등 농업분야의 주요 문제이며 이는 피해를 야기하므로 농업가뭄의 대안 마련 및 모니터링이 필요한 실정이다. 농업현장에서의 용수공급의 경우 기상학적 가뭄이 발생하더라도 농업용 수리시설물에 의한 농업용수 공급이 가능하여 기상학적 가뭄과 농업현장에서 체감하는 가뭄은 상이하다. 따라서 농업가뭄 피해를 최소화하기 위해서는 농업현장에 직접적인 영향을 주는 농업용 수리시설물의 관리는 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내 100만톤 이상의 농업용 저수지 중 시범지역을 선정하여 2017년의 일별 저수율을 정규화한 후 미국국립가뭄경감센터 (National Drought Mitigation Center, NDMC)에서 가뭄을 모니터링하는데 사용하는 Percentile을 활용하여 농업용 저수지의 관리기준을 제시하고자 한다. Percentile을 활용하여 저수율 기준을 관심, 주의, 경계, 심각 수준으로 분류하고 당해 저수율의 단계별 빈도를 파악하고자 한다. 그 후 표준강수지수(Standrad Precipitation Index, SPI)를 활용한 2017년 가뭄의 공간분포와 2017년 저수율 관리기준 빈도에 따른 공간분포를 구축하여 비교 분석 해보고자 한다. 본 연구는 농업가뭄 모니터링을 위한 정책 마련에 활용될 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.10-18
• /
• 2017

Korean Red Pine (Pinus densiflora) has been protected and used as the most ecologically and socio-culturally important tree species in Korea. However, as dieback of Korean red pines has occurred in the protected area of the forest genetic resources. The aims of this study is to identify causes for dieback of pine tree by investigating topographical characteristics of pine tree dieback and its correlation to meteorological factors. We extracted the dead trees from the time series aerial images and analyzed geomorphological characteristics of dead tree concentration area. As a result, 1,956 dead pine trees were extracted in the study region of 2,600 ha. Dieback of pine trees was found mostly in the areas with high altitude, high solar radiation, low topographic wetness index, south and south-west slopes, ridgelines, and high wind exposure compared to other living pine forest area. These areas are classified as high temperature and high drought stress regions due to micro-climatic characteristics affected by topographic factors. As high temperature and drought stress are generally increasing with climate change, we can evaluated that a risk of pine tree dieback is also increasing. Based on these geomorphological characteristics, we developed a pine tree dieback risk map using Maximum Entropy Model (MaxEnt), and it can be useful for establishing Korean red pine protection and management strategies.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.183-197
• /
• 2006

Combinations of visible and near-infrared (NIR) bands in an image are widely used for estimating vegetation vigor and productivity. Using this approach to understand within-field grain crop variability could allow pre-harvest estimates of yield, and might enable mapping of yield variations without use of a combine yield monitor. The objective of this study was to estimate within-field variations in crop yield using vegetation indices derived from hyperspectral images. Hyperspectral images were acquired using an aerial sensor on multiple dates during the 2003 and 2004 cropping seasons for corn and soybean fields in central Missouri. Vegetation indices, including intensity normalized red (NR), intensity normalized green (NG), normalized difference vegetation index (NDVI), green NDVI (gNDVI), and soil-adjusted vegetation index (SAVI), were derived from the images using wavelengths from 440 nm to 850 nm, with bands selected using an iterative procedure. Accuracy of yield estimation models based on these vegetation indices was assessed by comparison with combine yield monitor data. In 2003, late-season NG provided the best estimation of both corn $(r^2\;=\;0.632)$ and soybean $(r^2\;=\;0.467)$ yields. Stepwise multiple linear regression using multiple hyperspectral bands was also used to estimate yield, and explained similar amounts of yield variation. Corn yield variability was better modeled than was soybean yield variability. Remote sensing was better able to estimate yields in the 2003 season when crop growth was limited by water availability, especially on drought-prone portions of the fields. In 2004, when timely rains during the growing season provided adequate moisture across entire fields and yield variability was less, remote sensing estimates of yield were much poorer $(r^2<0.3)$.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
• /
• v.36 no.1
• /
• pp.24-31
• /
• 2003

Objective of this study was to assess rice growth and percolation water salinity under the irrigation of the discharge waters from the municipal wastewater treatment plant and from the industrial wastewater treatment plant as alternative water resources during transplanting season. Three kinds of waters were irrigated; the discharge water from an industrial wastewater treatment plant (DIWT), the discharge water from the municipal wastewater treatment plant (DMWT), and groundwater. Concentrations of $COD_{er}$, $NH_4{^+}_-N$, $Mn^{2+}$, and $Ni^+$ in DIWT, SS content and $PO_4-P$ concentrations in DMWT were higher than those of reuse water criteria of other country for agricultural irrigation. The plant height in the irrigation of DMWT was shorter by 2 cm than the groundwater irrigation except for 10 days irrigation. However, the number of tillerings was not significantly different between DMWT and the groundwater. For the harvest index, there were no significant difference between DMWT and DIWT for 20 days irrigation, but slightly higher in DIWT than that of DMWT for 30 days irrigation regardless of soil types. The salinity of percolation water in the rhizosphere with irrigation of DIWT had more twofold than DMWT, but SAR value from DMWT had no significantly different from the groundwater irrigation. The average $EC_i$ values in the rooting zone irrigated with DIWT and DMWT for 30 days after rice transplanting were 4.7 and $3.4dS\;m^{-1}$ in clay loam soil, and were 3.5 and $2.5dS\;m^{-1}$ in sandy loam soil, respectively. There was dramatic decrease in $EC_i$ value at 30 days after rice transplanting even though $EC_i$ of DIWT had more twofold than DMWT. However, $EC_i$ from DMWT had no significant difference from the groundwater. Therefore, it might be considered that there was limited possibility to irrigate DMWT to overcome drought injury of rice transplanting season in paddy field.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.5-5
• /
• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.375-375
• /
• 2023

본 연구는 농지를 대상으로 토양수분 및 가뭄 현황을 분석하는 데 그 목적이 있다. 토양수분을 파악하기 위해 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상기반의 토양수분 산정모형을 개발하였다. 해당 모형은 MODIS LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Deficit Index)를 기반으로 SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number) 방법에서 착안한 수문학적 개념 5일 선행강우 및 무강우일수를 입력자료로 하며, 토양 종류 및 계절에 따른 토양수분의 특성을 고려하였다. 모형의 개발을 위해 MODIS LST 및 NDVI 영상을 2013년부터 2022년까지 각각 일별 및 16일 단위로 구축하였으며, 동 기간에 대해 전국 88개소의 기상청 종관기상관측소의 강수량 및 LST 자료를 수집하였다. MODIS LST는 실측 LST 자료를 활용해 조건부합성기법을 적용하여 상세화하였고, 수집된 강수량자료는 역거리가중법을 활용해 공간 보간을 수행하였다. 토양특성의 구분은 농촌진흥청에서 정밀토양도를 수집하여 활용하였다. 공간 분포된 토양수분에서 농지에 해당하는 토양수분을 추출하기 위해 스마트팜맵을 구축하고, 농지 속성에 해당하는 위치 정보를 조회 후 이를 시군구별로 평균하여 일별 평균 토양수분값을 산정하였다. 토양수분 기반의 가뭄 현황 분석을 위해 구축된 정밀토양도에서 작물 생장과 관련된 영구위조점 및 포장용수량을 활용해 5단계(정상, 관심, 주의, 경계, 심각)의 가뭄 위험도를 산정하였으며, 실제 가뭄 현황과의 비교를 통해 토양수분기반의 가뭄 위험도의 실효성을 검증하고자 한다.