• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.363-373
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• 2023

산림 바이오매스 조사는 탄소흡수원으로서의 산림을 평가하고 관리하기 위해 주기적으로 수행된다. 원격탐사의 한 종류인 라이다는 적은 노동력으로 객관적인 산림 구조 정보를 획득할 수 있어, 최근 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)를 이용한 산림 조사가 주목받고 있다. 본 연구에서는 임분 상하층 바이오매스 추정에 백팩형 라이다(Backpack Laser Scanning, BPLS)와 드론 라이다(Unmanned Aerial Vehicle Laser Scanning, UAV-LS)를 이용하는 방법을 제시하고 그 정확도를 평가하였다. 상층의 경우 BPLS와 UAV-LS의 흉고직경과 수고 추정 정확도를 분석하였고, 하층의 경우 BPLS 데이터에서 추출한 수직구조 변수 중 최상의 변수 조합으로 하층 바이오매스를 추정하는 다중회귀모델을 개발하였다. 그 결과, BPLS는 흉고직경을 높은 정확도로 추정하였지만(R² =0.92) 수고는 과소 추정하였다(R² =0.63, Bias=-5.56 m). UAV-LS는 BPLS보다 더 높은 수고 추정 정확도를 보였다(R² =0.91). 하층의 경우 점들의 평균 높이와 라이다 데이터를 같은 높이를 가진 10개의 층으로 나누었을 때 아래에서 네 번째 층의 점 밀도를 의미하는 변수가 선택되어 모델이 개발되었으며, 교차검증 결과 결정계수 값은 0.68로 나타났다. 본 연구의 결과는 BPLS와 UAV-LS를 이용한 임분의 상하층 바이오매스 조사 방법이 기존의 조사 방식을 효과적으로 대체할 수 있음을 시사한다.

• 한국대기환경학회지
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• 제31권1호
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• pp.83-91
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• 2015

Biomass burning is known to be one of the main sectors emitting greenhouse gases as well as air pollutants. Unfortunately, the inventory of biomass burning sector has not been established well. We estimated greenhouse gas (GHG) and air pollution (AP) integrated emissions from biomass burning sector in Seoul during year 2010. The data of GHG and AP emissions from biomass burning, classified into open burning, residential fireplace and wood stove, meat cooking, fires, and cremation, were obtained from Statistics Korea and Seoul City. Estimation methodologies and emission factors were gathered from reports and published literatures. Estimated GHG and AP integrated emissions during year 2010 were $3,867tonCO_{2eq}$, and 2,320 tonAP, respectively. Major sources of GHG were forest fires ($1,533tonCO_{2eq}$) and waste open burning ($1,466tonCO_{2eq}$), while those of AP were meat cooking (1,240 tonAP) and fire incidence (907 tonAP). Total emissions by administrative district in Seoul, representing similar patterns in both GHG and AP, indicated that Seocho-gu and Gangseo-gu were the largest emitters whereas Jung-gu was the smallest emitter, ranged in $2{\sim}165tonCO_{2eq}$ and 0.1~8.31 tonAP. GHG emissions per $km^2$ showed different results from total emissions in that Gwanak-gu, Jungnang-gu, Gangdong-gu and Seodaemun-gu were the largest emitters, while Seocho-gu and Gangseo-gu were near-averaged emission districts, ranged in $0.2{\sim}21tonCO_{2eq}/km^2$. However, AP emissions per $km^2$ revealed relatively minor differences among districts, ranged in $2.3{\sim}6.1tonAP/km^2$.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.63-71
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• 2013

본 연구에서는 산림 바이오매스와 식생지수의 상관성을 분석하기 위해 현장조사 자료, 위성영상과 LiDAR 자료를 이용하여 산정된 산림 바이오매스 분포도를 기준으로 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 LANDSAT 영상을 이용하여 식생지수인 SR, NDVI, SAVI, LAI를 계산한 값과 비교하였다. 분석결과, 고해상도 KOMPSAT-2 영상의 식생지수가 LANDSAT 영상의 식생지수보다 침엽수의 상관성이 더 높게 나타났으며 활엽수의 경우는 LANDSAT 영상의 식생지수가 높은 상관성을 보였다. 식생지수 중에는 NDVI 값이 다른 지수에 비해 상관성이 높게 나타났다. 또한 STSAT-3 위성의 소형영상분광기(Compact Imaging Spectrometer, COMIS)와 유사 센서인 EO-1 위성의 Hyperion 영상을 이용하여 하이퍼스펙트럴 영상을 분석하고 바이오매스와 상관성이 상대적으로 높은 식생지수를 동일한 GSD 조건의 LANDSAT 위성의 식생지수와 비교하고 하이퍼스펙트럴 영상의 임상 추출에 대한 활용가능성을 분석하였다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제7권1호
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• pp.25-37
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• 2013

Open biomass burning (excluding biofuels) is an important contributor to air pollution in the Asian region. Estimation of emissions from fires, however, has been problematic, primarily because of uncertainty in the size and location of sources and in their temporal and spatial variability. Hence, more comprehensive tools to estimate wildfire emissions and that can characterize their temporal and spatial variability are needed. Furthermore, an emission processing system that can generate speciated, gridded, and temporally allocated emissions is needed to support air-quality modeling studies over Asia. For these reasons, a biomass-burning emissions modeling system based on satellite imagery was developed to better account for the spatial and temporal distributions of emissions. The BlueSky Framework, which was developed by the USDA Forest Service and US EPA, was used to develop the Asian biomass-burning emissions modeling system. The sub-models used for this study were the Fuel Characteristic Classification System (FCCS), CONSUME, and the Emissions Production Model (EPM). Our domain covers not only Asia but also Siberia and part of central Asia to assess the large boreal fires in the region. The MODIS fire products and vegetation map were used in this study. Using the developed modeling system, biomass-burning emissions were estimated during April and July 2008, and the results were compared with previous studies. Our results show good to fair agreement with those of GFEDv3 for most regions, ranging from 9.7 % in East Asia to 52% in Siberia. The SMOKE modeling system was combined with this system to generate three-dimensional model-ready emissions employing the fire-plume rise algorithm. This study suggests a practicable and maintainable methodology for supporting Asian air-quality modeling studies and to help understand the impact of air-pollutant emissions on Asian air quality.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.365-366
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• 2008

• 한국산림과학회지
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• 제101권2호
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• pp.244-250
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• 2012

본 연구의 목적은 강원도 양양지역에 분포하는 소나무림을 대상으로 지상부 바이오매스와 수관층 연료특성에 대하여 분석하고자 하였다. 연구대상지는 강원도 양양군 현남면 하월천리 일대 소나무림으로 선정하였으며, 총 13본의 표본목을 벌채하여 분석하였다. 본 연구 결과에 의하면, 양양지역 소나무림의 줄기밀도($g{\cdot}cm^{-3}$)는 0.347~0.409, 지상부 바이오매스 확장계수는 1.251~1.419의 범위로 나타났다. 지상부 연료량은 총 $161.6Mg{\cdot}ha^{-1}$로 나타났으며, 줄기 $126.4Mg{\cdot}ha^{-1}$, 가지 $29.3Mg{\cdot}ha^{-1}$, 잎 $5.9Mg{\cdot}ha^{-1}$로 나타났다. 수관층 연료특성 인자에 관한 연구에서는 수관화 확산 시 연소될 수 있는 연소가능 연료(잎~1 cm이하 가지)의 비율은 45.2%로 나타났고, 연료량을 수관체적으로 나눈 연소가능 연료밀도($kg{\cdot}m^{-3}$)는 평균 0.178로 나타났다. 본 연구의 결과는 소나무림의 바이오매스 및 탄소 흡수량 추정과 수관화 위험성을 연료적 관점에서 평가하는데 있어 유용한 기초자료가 될 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권6호
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• pp.692-698
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• 2001

충청남도 공주, 경상북도 포항, 그리고 강원도 양양 지역에서 생육하는 평균수령 41년, 45년, 그리고 54년생 굴참나무 천연림 생태계의 지상부 현존생물량 및 연순생산량을 추정하기 위해 2000년 7-8월에 각 지역별 10주씩 총 30주의 표본목을 선정 벌목하였다. 수식 $Wt=aD^b$를 사용하여 추정한 지상부 총 현존생물량은 공주지역에서 91.31ton/ha, 포항지역에서 207.6ton/ha, 그리고 양양지역에서 71.39ton/ha으로 나타났다. 포항지역에서의 현존생물량 207.6ton/ha은 국내에서 보고된 굴참나무림의 현존생물량 중 가장 높은 값을 보이는 것으로 사료된다. 부위별 구성비는 모든 조사지역에서 수간목부, 수피, 생지부, 그리고 잎의 순으로 높았다. 총 연순생산량은 공주지역 7.81ton/ha, 포항 11.5ton/ha, 그리고, 양양 6.40ton/ha으로 포항지역에서 가장 높게 나타났다. 다른 조사 지역에 비해 평균 연령이 비슷하거나 낮았던 포항지역에서 지상부 현존생물량이 최소 2배 이상 높게 나타난 것은 조사지역간 기후특성 차이에 기인하는 것으로 사료된다.

• 수산해양기술연구
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• 제46권2호
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• pp.157-163
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• 2010

The indirect target strength (TS) estimation method which uses the Kirchhoff ray mode model (KRM model) was discussed to apply for a biomass estimation in the water of mixed species. TS of 25 live scorpion fishes for 120kHz were measured by a tethered method and of others dominant 5 species in the marine ranching ground of Jeju coastal water including a scorpion fish were also estimated by KRM model. The measurement TS of scorpion fish well agreed with the theoretical values and the standard formula of scorpion fish was estimated as $TS_{120kHz}=20Log\;(L)-72.9$ ($r^2=0.67$). TScm values estimated on trial to each sample of dominant 5 species were from -69.3dB to -75.1dB at 120kHz and they were in the general range of swimbladdered fish. It was clarified that TS by KRM model can be used to estimate fish biomass estimation by increasing a sample number and is more effective under the condition that there is rare TS information for inhabiting species in mixed-species area.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권2호
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• pp.205-213
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• 2018

작물 모델의 개발과 검증에 사용되는 생체중 자료는 파괴적 샘플링을 통해 얻어져 왔다. 파괴적 샘플링이 가지는 단점을 보완하기 위해 저가형 3D 센서인 Kinect 센서와 무료 공개 소프트웨어들을 사용하여 생체중을 추정하는 기법을 개발하였다. 특히, 많은 작물모델들이 개발되어 있지 않은 배추를 대상으로 입체이미지를 생성하여, 그로부터 얻어진 부피와 생체중 추정치의 신뢰도를 분석하고자 하였다. 크기가 다른 배추 결구 부위를 스캔하기 위해 Kinect 센서와, Microsoft가 무상으로 제공하는 Software Development Kit 내 Kinect Fusion Explorer 프로그램을 사용하였다. 개별 배추의 입체이미지를 생성하기 위해 3D 그래픽 편집 소프트웨어인 Meshlab을 활용하여 배경과 불필요한 물체를 수동으로 제거하였다. 또한, 불완전한 입체모델로부터 생체중 추정을 위해 3D 프린터 소프트웨어인 Makerbot Desktop 을 사용하여 배추를 생성하기 위해 필요한 플라스틱 필라멘트 소모량을 추정하였다. 입체모델 편집 프로그램인 Blender를 사용하여 부피를 추정하였을 때, 실제 부피에 비해 17.6%에서 2160.6% 범위의 상당한 오차가 있었다. 반면, 필라멘트 소요량은 실제 배추 생체중 변이의 98.7%를 설명할 수 있었다. 또한, 이들의 상관관계는 5% 수준에서 유의하였다. 이러한 결과들은 직접적인 부피 계산 절차를 제외하더라도 간편하게 생체중을 추정할 수 있음을 확인하였다. Kinect 센서를 사용하여 배추의 생체중 추정이 가능하다는 것이 확인 되었으나, 기존의 고가형 3D 센서에 비해 낮은 해상도와 주간에 활용이 어려운 점이 있다. 그럼에도 불구하고, 배추 생육 모델의 시계열적 검증 자료를 Kinect 센서를 이용하여 간편하고 신속하게 획득할 수 있어 모델의 불확도를 감소하는 데에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서, 후속 연구에서 보다 저렴한 가격대의 3D 센서들을 대상으로 야외 및 주간조건애서 작물의 생체중 측정 가능성에 대해 검토하고 작물 모형 개발 및 개선을 위한 기술개발이 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.237-250
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• 2022

본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.