Accurate atmospheric correction is essential for the analysis of land surface and environmental monitoring. Aerosol optical depth (AOD) information is particularly important in atmospheric correction because the radiation attenuation by Mie scattering makes the differences between the radiation calculated at the satellite sensor and the radiation measured at the land surface. Thus, it is necessary to use high-quality AOD data for an appropriate atmospheric correction of high-resolution satellite images. In this study, we examined the Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S)-based atmospheric correction results for the Sentinel-2 images in South Korea using raster AOD (MODIS) and single-point AOD (AERONET). The 6S result was overall agreed with the Sentinel-2 level 2 data. Moreover, using raster AOD showed better performance than using single-point AOD. The atmospheric correction using the single-point AOD yielded some inappropriate values for forest and water pixels, where as the atmospheric correction using raster AOD produced stable and natural patterns in accordance with the land cover map. Also, the Sentinel-2 normalized difference vegetation index (NDVI) after the 6S correction had similar patterns to the up scaled drone NDVI, although Sentinel-2 NDVI had relatively low values. Also, the spatial distribution of both images seemed very similar for growing and harvest seasons. Future work will be necessary to make efforts for the gap-filling of AOD data and an accurate bi-directional reflectance distribution function (BRDF) model for high-resolution atmospheric correction. These methods can help improve the land surface monitoring using the future Compact Advanced Satellite 500 in South Korea.
본 연구에서는 시가화지역의 서로 다른 토지이용을 대상으로 식물군집에 기초한 비오톱 유형분류를 실시하고 비오톱 지도를 작성하였다. 군집분류법에 의한 비오톱 유형화는 생물군집의 서식지인 비오톱의 특성을 잘 반영한다고 할 수 있었다. 연구대상지의 비오톱유형 분류 지표는 이용강도, 토지이용형태, 토지피복유형과 같은 인간행태적 요인으로 나타났다. 유형분류는 4단계 위계로 상위의 Biotope Class를 시작으로 Biotope Group, Biotope Type, Biotope Sub-Type으로 위계를 두어 구분하였다. Biotope Class는 인간간섭여부에 따른 가장 상위 분류로 인간간섭지역과 미간섭지역으로 구분되었다. 인간의 간섭지역은 투수여부에 따라 Biotope Group으로 분류되었고 틈새투수지역은 넓은 틈새와 좁은 틈새의 Biotope Type으로, 투수식생지역은 평지식생지와 사면식생지의 Biotope Type으로 분류되었다. 각 비오톱 유형의 식별종은 감태나무(Lindera glauca), 망초(Conyza canadensis), 주름잎(Mazus pumilus), 얼치기완두(Vicia tetrasperma), 뽀리뱅이(Crepidiastrum sonchifolium), 잔디(Zoysia japonica), 개소시랑개비(Potentilla supina), 큰김의털(Festuca arundinacea)이었다. 본 연구의 검증결과는 기존의 토지이용 현황에 기반하며 연구자의 주관적인 측면이 개입되는 비오톱 유형분류 기준에 대해서 식물사회학적 접근을 통한 유형 분류의 방법론이 유용함을 제시하고 있다. 또한 향후 제작될 수 있는 다양한 형태의 자연환경 지도 유형분류에 있어 보다 객관적이고 과학적인 방법의 적용가능성을 제시한 것에 의의를 갖는다.
모기는 감염병을 매개하는 생물종으로서 인간생활에 불편을 야기하며, 교통 및 운송수단 등의 발달로 인해 새로운 질병 도입 및 질병 매개체의 확산에 대한 우려가 증가하고 있는 실정이다. 환경부 토지피복지도 분류체계와 연계하여 모기가 발생 가능한 서식지 유형을 파악하고, 각각의 서식지 유형 특성에 따라 출현 가능한 모기 종류를 함께 구분하였다. 또한 모기의 생태적 특성을 고려하여, 서식지 유형별로 최적의 방제 방법을 제시하였다. 도심지역은 위생 해충의 발생원이 다양한 서식지가 분포하는 지역으로, 최소 환경 조건만 갖춰진다면 모기가 대량 발생하기 적합한 환경일 것으로 보인다. 발생원이 광범위하기 때문에 유충과 성충 방제를 같이 수행하며, 시민들을 대상으로 방제 교육이나 홍보물을 배부하여 적극적인 방제의식을 함양시키는 것이 효과적일 것으로 판단된다. 농업지역의 경우, 저수지나 늪지, 논 등의 정수역에서 모기 유충의 서식밀도가 높을 것으로 예상되어 천적생물을 이용한 생물학적 방제를 이용하면 개체수를 조절하는 데 유용할 것으로 보인다. 산림지역은 흰줄숲모기(Aedes albopictus)의 주요 서식지로서 무분별한 산림벌채를 최소화하고 인근 거주민을 대상으로 물리적 방제를 실시해야 할 것으로 판단되며, 기타지역은 수생태계를 중심으로 발생 가능한 모기 유충을 방제하기 위해 생물학적 방제와 Bti를 이용한 화학적 방제가 병행되어야 할 것으로 보인다. 본 연구는 서식지를 크게 4가지(도심지역, 농업지역, 산림지역, 기타지역)로 분류하여 모기에게 적합한 서식지를 고찰하였으며, 모기 서식지별로 적합한 방제법을 제시하였다. 모기의 개체수를 보다 효율적으로 조절하고, 하절기 시민들의 불편과 피해를 감소시킬 수 있는 기초자료로 제공할 수 있을 것으로 전망한다.
본 연구는 수원시 호매실 택지개발지구를 대상으로 토지피복지도와 도시기후 유형 분류 방법인 Local Climate Zone (LCZ)을 활용하여 기후적 특성에 따라 도시지역을 세분화하고, 각각의 지역에 대한 여름철 폭염 시 열환경 특성을 확인하고자 하루 중 가장 더운 낮 시간의 열쾌적성을 측정했다. 측정 결과 산림과 논은 중간 열스트레스 값을, 도시공원은 강한 열스트레스 값을 나타냈으며, 기타 시가화 지역은 극한 열스트레스 값을 나타냈다. 이러한 결과는 도시지역의 유형별 기후적 특성과 차이를 확인하고, 도시계획 수립 시 계획단계에서부터 폭염을 대비한 토지이용의 구상 및 그린인프라의 효율적인 배치를 통해 열환경 개선을 위한 정책적 활용 가능성이 있음을 보여주었다.
유역의 토지이용과 하천에 인접한 수변림은 하천의 수질을 결정하는 중요한 요인이다. 특히 유역의 개발지역은 불투수면을 증가시키고, 강우유출 특성과 비점오염물질 거동을 변화시켜 하천의 수질을 악화시킨다. 한편, 수변림은 다양한 수문학적, 생화학적 및 생태학적 작용을 통해 유역의 토지이용이 수질에 미치는 영향을 완화시키는 것으로 보고되어 왔다. 하천의 수질은 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 요인들 간 인과관계를 이해하는 것이 중요하다. 본 연구는 인과관계를 분석할 수 있는 구조방정식모형을 통해 하천환경 특성, 유역의 개발지역 면적, 수변림의 공간적 구조가 총질소 농도에 미치는 구조적 관계 분석에 목적을 두고 수행되었다. 연구 대상지는 낙동강 대권역으로 선정하였으며, 수질 자료는 2012년 환경부의 「전국 하천 수생태계 현황 조사 및 건강성 평가」 결과를 이용하였다. 환경부의 토지피복도에서 수변림과 개발지역 데이터를 추출하여 SPSS Amos 프로그램을 통해 구조방정식모형을 추정하였다. 모형 추정 결과, 개발지역은 고도에 의해 결정되며 수변림의 공간적 구조는 개발지역 면적에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 개발지역 면적은 총질소 농도에 직접적인 영향과 수변림의 공간적 구조를 통해 간접적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 개발지역은 수변림의 LDI와 총질소 농도를 증가시키고 LPI와 PLAND를 감소시키며 LDI와 PLAND는 총질소 농도를 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 유역의 개발지역이 하천의 총질소 농도에 직간접적으로 영향을 미치나, 수변림이 공간적으로 안정적인 구조를 갖고 식생이 풍부할 경우, 개발지역이 하천 수질에 미치는 부정적인 영향을 상당히 완화시킬 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 중장기적인 유역 관리 계획 수립 시, 하천의 수질 회복을 위해서는 유역의 개발지역 비율을 최소화하는 것이 중요하며, 유역 개발에 의한 하천 수질의 영향을 완화하기 위해서는 수변림의 양과 구조의 복원 및 관리가 필요하다.
The purpose of this study is to present the raw data for establishing the plan of top soil conservation in soil environment and preventing the soil loss by establishing the potential amount of soil loss using RUSLE. The results are as follows. To apply the RUSLE model, we calculated the potential amount of soil loss by using 5 factors; rainfall erosion factor(R), topographical factor(LS), soil erosion factor(K), land cover factor(C) and erosion control factor(P). The assessment map of soil loss was drawn up by classifying 5 grades. According to the soil loss estimation by the RUSLE, it showed that approximately 83.9% of the study area had relatively lower possibility of soil loss which was the 1 ton/ha in annual soil loss. Whereas, the 7.0% of the study area was defined as high risk area which was the 10 ton/ha in annual. Therefore, this area was needed that there was environment-friendly construction of farm land, improvement of cultivation environment and so forth. In future, if we will analyze the amount of soil loss of Gyeongju national park and Hyeongsan river watershed, we will offer the help to establishing the conservation plan of soil environment in Gyeongsangbuk-do.
Forest sequesters large terrestrial carbon which is stored in the biomass of tree and plays a key role in reducing atmospheric carbon. Thus, the objectives of the present study were to assess the growing stock, above ground biomass and carbon in trees of Ponda watershed of Rajouri district (J&K). IRS-P6 LISS-III satellite data of October 2010 was used for preparation of land use/land cover map and forest density map of the study area by visual interpretation. The growing stock estimation was done for the study area as well as for the sample plots laid in forest and agriculture fields. The growing stock and biomass of trees were estimated using species specific volume equations and using specific gravity of wood, respectively. The total growing stock in the study area was estimated to be $0.25million\;m^3$ which varied between $85.94m^3/ha$ in open pine to $11.58m^3/ha$ in degraded pine forest. However in agriculture area, growing stock volume density of $14.85m^3/ha$ was recorded. Similarly, out of the total biomass (0.012 million tons) and carbon (0.056 million tons) in the study area, open pine forest accounted for the highest values of 43.74 t/ha and 19.68 t/ha and lowest values of 5.68 t/ha and 2.55 t/ha, respectively for the degraded pine forest. The biomass and carbon density in agriculture area obtained was 5.49 t/ha and 2.47 t/ha, respectively. In all the three forest classes Pinus roxburghii showed highest average values of growing stock volume density, biomass and carbon.
본 연구는 대한민국 경상남도 김해시를 대상으로 토지피복유형과 도시온도 간의 관계성을 분석하였다. 자료는 2000~2010년의 토지피복도와 MODIS 표면온도, RCP 기반 한반도 상세 기온자료를 활용하였다. 시가화지역의 면적비율과 표면온도의 상관성은 0.417, 농업지역은 0.512, 산림 지역은 -0.607로 나타났다. 표면온도와 기온의 상관성은 0.301이었다. 기온과의 상관성에서는 시가화지역이 0.275, 농업지역 0.226, 산림지역 0.350으로 분석되었다. 시가화지역과 농업지역은 면적이 증가할수록 표면온도와 기온이 증가하는 것으로 나타났고, 산림지역은 반대의 향상을 보였다. 구조방정식 모형 결과에서는 시가화지역과 농업지역은 표면온도 상승에 직접적인 효과가 있고, 산림지역은 기온 저감에 직접적인 효과가 있었다. 향후에는 지표면 부근에서 측정된 기온자료를 활용하여 공간특성의 변화에 따른 표면온도와 기온의 관계성을 파악하는 것이 필요하며, 이를 통해 도시 및 환경계획 차원에서 도시열섬 완화를 위한 방안을 마련할 것이다.
본 연구에서는 수정이방성복원 후 지역확장분할 영상분류의 분류오류를 Markov Random Field(MRF) 기반 분류자를 사용하여 개선시킬 것을 제안하고 있다. 제안 접근법은 지역확장분할 분류에 의해 생성된 결과에서 분류오류의 발생 가능성이 높은 경계지역을 정의하고 경계지역내의 화소들에 대해 재분류를 수행하여 수정하는 것이다. 재분류를 위한 MRF 기반 분류자는 지역확장분할 분류에 의해 추정된 클래스 수와 클래스 특성 값을 기반으로 하여 분류를 수행하는 반복적인 기법이다. 모의자료에 대한 실험은 제안 기법이 분류 정확성을 향상시킴을 보여주었다 그러나 실제적으로 많은 탐사지역의 피복형태는 매우 복잡한 구조를 갖고 있으므로 일반적 MRF 기반 기법의 사용은 원격탐사 영상의 정확한 분석을 이끌어 내지 못할 수 있으므로 본 연구는 다중 분류자를 사용하는 다단계 경계지역 수정기법을 제안한다. 한반도의 실제 원격탐사 영상자료에 대한 적용결과는 다단계 기법의 효과성을 잘 보여주고 있다. 다단계 반복적 경계지역 내 분류수정은 분석지역에 존재하는 자세한 구조를 보존하는 한편 지역적 명확한 구분의 분류결과를 생성한다.
본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 활용하여 20년(2002-2021)의 중분류 토지피복별 알베도 변화를 분석하고, Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS)의 10년(2012-2021) 자료를 활용해 MODIS 자료와의 차이를 분석하였다. MODIS와 VIIRS의 알베도 자료는 Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) 모델을 활용해 생산된 Sinusoidal Tile Grid 기반 500 m 공간해상도의 일단위 알베도 자료 MCD43A3와 VNP43IA3를 우리나라 범위에 대하여 구축하였다. Python 3.9 기반으로 작성된 코드를 활용하여 Reprojection을 하였으며, Resampling method는 Nearest neighbor를 적용하였다. 알베도 분석에는 단파 영역(Shortwave)의 White sky albedo와 Black sky albedo를 활용하였다. MODIS 자료를 활용한 20년의 알베도 분석 결과, 모든 토지이용에서 알베도가 상승하는 경향이 나타났다. 2000년대(2002-2011)에 비해 2010년대(2012-2021)의 평균 알베도가 산림 지역에서 0.0027의 가장 큰 상승값을 보였고, 그 다음으로 초지가 0.0024의 상승값을 보였다. VIIRS와 MODIS의 알베도를 비교한 결과, VIIRS의 알베도가 0.001에서 0.1 만큼 더 큰 것으로 나타났으며, 이는 영상의 촬영시기에 따른 지표면 반사도와 센서의 특성 차이에 의한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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