• 한국지리정보학회지
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• 제10권1호
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• pp.10-21
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• 2007

강원도 평창군에 위치한 도암댐 유역은 인간의 개발행위에 따른 산림지역 파편화로 인해 산림지역의 상당부분이 농업/도시 지역으로 변화되어 왔다. 이러한 토지이용변화로 인해 하류 수역에서는 많은 부정적인 영향이 발생하고 있다. 그러나 토지이용변화가 도암댐 유역내 경관에 미치는 영향을 과학적인 분석 툴을 이용하여 수계단위로 분석한 예는 그리 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 산림의 파편화가 경관에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 경관분석 프로그램인 FRAGSTATS를 이용하였다. 복잡한 계산식으로 구성된 경관지수를 자동으로 산출해주는 FRAGSTATS 프로그램은 경관분석에 많이 이용해 왔으나, 각 경관지수별 설명이 충분하지 않아 FRAGSTATS를 처음 사용하는 사용자가 이를 이용하여 정량적 경관분석을 수행하기에는 다소 어려움이 있어 왔다. 따라서 본 연구에서는 경관 파편화가 발생하기 전과 후의 가상적이면서 단순화된 경관을 구성하여 경관지수를 설명하였다. 본 연구에서 기술된 경관지수를 이용하여 도암댐 유역내에서 산림 파편화가 경관에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 총 19개 소유역중 S1 유역이 1985년부터 2000년까지 가장 많은 산림 파편화가 진행된 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 산림지역의 파편화, 이에 따른 토지이용변화가 수질에 미치는 영향을 수계단위로 평가하는데 매우 유용하게 사용될 수 있으리라 판단되며, FRAGSTATS과 같은 경관분석 프로그램의 결과를 바탕으로 한 환경친화적 토지이용계획 을 수립하는데 매우 유용하리라 판단된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제50권4호
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• pp.299-299
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• 2022

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제20권12호
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• pp.33-39
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• 2019

The upsurge of population, internal migration, economic activities and developmental works has brought significant land use and land cover (LULC) change over the period of 1990 and 2010 in the Bagmati basin of Nepal. Along with alteration on various other ecosystem services like water yield, water quality, soil loss etc. carbon sequestration is also altered. This study thus primary deals with evaluation of LULC change and its impact on the soil carbon storage for the period 1990 to 2010. For the evaluation, InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs) Carbon model is used. Residential and several other infrastructural development activities were prevalent on the study period and as a result in 2010 major soil carbon reserve like forest area is decreased by 7.17% of its original coverage in 1990. This decrement has brought about a subsequent decrement of 1.39 million tons of carbon in the basin. Conversion from barren land, water bodies and built up areas to higher carbon reserve like forest and agriculture land has slightly increased soil carbon storage but still, net reduction is higher. Thus, the spatial output of the model in the form of maps is expected to help in decision making for future land use planning and for restoration policies.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2005년도 국제학술회의
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• pp.154-155
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• 2005

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2005년도 춘계학술발표회 요지
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• pp.144-145
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• 2005

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2005년도 추계학술발표회 요지
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• pp.216-217
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• 2005

• 농약과학회지
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• 제8권3호
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• pp.189-197
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• 2004

강원도 고랭지의 주요 소득원 중 하나인 배추재배는 그 재배 면적과 생산량이 지속적으로 증가하고 있지만, 병해충 방제를 위하여 사용되는 농약으로 인한 고랭지 농업환경 오염가능성에 대한 우려도 높아지고 있다. 본 연구에서는 청정 강원도 고랭지 지역인 평창, 정선 및 태백지역의 배추경작지 토양과 수질 중 시기별 잔류농약의 오염 실태를 파악하고자 하였다. 각 지역에서 2002년 4월부터 10월까지 2개월 간격으로 토양 및 수질 시료 각각 240점과 84점을 채취하여 시료 중 농약 잔류량을 다성분 동시 스크리닝 분석법으로 분석하였다. 지역 및 시기별 잔류농약 조사 결과, 토양 중 농약의 잔류량은 평창 및 정선의 경우 18종의 농약이 $0.004\sim0.412\;mg\;kg^{-1}$수준으로 검출되었으나, 평창의 횡계리에서 10월에는 농약이 전혀 검출되지 않았다. 태백의 경우에서도 검출농약의 종류가 다른 지역과 비슷하였으며, 4월, 6월 보다는 8월 및 10월에 $0.002\sim0.663\;mg\;kg^{-1}$ 수준으로 검출되었다. 평창 및 정선에서는 살충제 endosulfan이 35%의 검출빈도를 보였으며, 태백에서 높은 검출빈도를 보인 약제로는 endosulfan이 최고 100%, 살균제 dimethomorph, diniconazole이 85%, 살충제 prothiofos와 살균제 fluazinam이 30% 이상 이였다. 또한 배추 경작지 미등록 농약(diniconazole, alachlor, carbendazim, alpha-cypermethrin, carbofuran, prothiofos)들도 $0.004\sim0.412\;mg\;kg^{-1}$ 범위로 조사되어 농약 오용의 실태를 확인할 수 있었다. 한편 채취된 모든 수질 시료에서는 농약이 검출되지 않아 토양 중 농약잔류가 수계오염에 미치는 영향이 크지 않은 것으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.267-279
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• 2023

본 연구는 IPCC에서 제시하고 있는 Approach 3 수준의 토지이용 및 토지피복 면적 추정을 위해 고해상도 항공사진에 딥러닝 알고리즘과 Sampling method를 적용하였으며, 표본강도에 따라 토지피복 면적을 산출하고 최적의 표본강도를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 원격탐사자료로는 51 cm급의 고해상도 칼라 항공 이미지를 사용하였으며, 딥러닝 알고리즘은 전이 학습이 적용된 VGG16 아키텍처를 활용하였다. 딥러닝 기반 토지피복 분류모델의 학습과 검증은 육안판독을 통해 선별된 데이터를 이용하였다. 최적의 표본강도를 도출하기 위한 평가는 7개의 표본강도(4 × 4 km, 2 × 4 km, 2 × 2 km, 1 × 2 km, 1 × 1 km, 500 × 500 m, 250 × 250 m)에 따른 토지이용 및 토지피복 면적을 추정하고 환경부에서 제시한 토지피복지도와 비교하였다. 본 연구 결과, 딥러닝 기반의 토지피복 분류 모델의 전체정확도와 카파계수는 각각 91.1% 와 88.8%였다. F-Score는 초지를 제외한 모든 범주가 90% 이상으로 구축되어 모델의 정확도가 우수하였다. 표본강도별 적합도 검정은 유의수준 0.1에서 4 × 4 km를 제외한 모든 표본강도에서 환경부에서 제시한 토지피복지도의 면적 비율과 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한, 표본강도가 증가할수록 상대표준오차와 상대효율은 감소하였으며, 상대표준오차는 1 × 1 km 표본강도에서 모든 토지피복범주가 15% 이하로 감소하였다. 따라서, 지역 단위의 토지피복 면적 산정을 위해서는 표본강도를 1 × 1 km보다 상세하게 설정하는 것이 적합하다고 판단된다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 1999년도 Proceedings of the 1999 Annual Conference The Korean Society of Agricutural Engineers
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• pp.371-374
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• 1999

Mountain agricultural land should become to the land use considering natural environmental conditions with characteristics of natural suitability . In this study , an evaluation of natural suitability was done for Pyongchang-gun , Kangwon-Do which has a lot of mountain agricultural lands using GIS according to the kind of land use (paddy, field, ordinary upland field, grassland, orchard land, forest).

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1303-1322
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• 2020

Indonesia is more prone to natural disasters due to its geological condition under the three main plates, making Indonesia experience frequent seismic activity, causing earthquakes, volcanic eruption, and tsunami. Those disasters could lead to other disasters such as landslides, floods, land subsidence, and coastal inundation. Monitoring those disasters could be essential to predict and prevent damage to the environment. We reviewed the application of remote sensing and Geographic Information System (GIS) for detecting natural disasters in the case of Indonesia, based on 43 articles. The remote sensing and GIS method will be focused on InSAR techniques, image classification, and susceptibility mapping. InSAR method has been used to monitor natural disasters affecting the deformation of the earth's surface in Indonesia, such as earthquakes, volcanic activity, and land subsidence. Monitoring landslides in Indonesia using InSAR techniques has not been found in many studies; hence it is crucial to monitor the unstable slope that leads to a landslide. Image classification techniques have been used to monitor pre-and post-natural disasters in Indonesia, such as earthquakes, tsunami, forest fires, and volcano eruptions. It has a lack of studies about the classification of flood damage in Indonesia. However, flood mapping was found in susceptibility maps, as many studies about the landslide susceptibility map in Indonesia have been conducted. However, a land subsidence susceptibility map was the one subject to be studied more to decrease land subsidence damage, considering many reported cases found about land subsidence frequently occur in several cities in Indonesia.