SAR 영상에 나타나는 지질학적 선구조는 안테나의 관측방향에 따라 증가 혹은 감소하여 나타난다. 본 연구에서는 지질학적 선구조 추출시 관측방향에 따라 발생하는 방향편차를 정량적으로 분석하였다. SAR 영상에 나타나는 방향편차의 정량적인 분석을 위해 Landsat TM 영상과 JERS-1 SAR 영상에서 각각 선구조를 추출하였으며 기본 선구조의 판단을 위해 TM 영상에서 추출된 선구조와 야외조사자료 및 지질도상에 나타나는 단층선과의 연관성 분석을 실시하였다. 연구지역내의 SAR 영상에 나타나는 선구조는 관측방향에 평행할 때 최소를, 수직일 때 최대를 보이나 관측방향에 평행한 선구조일지라도 지형적인 특성에 따라 어느 정도 선구조의 추출이 가능한 것으로 나타났다. SAR 영상에 나타나는 선구조의 상대적 증감비율에 대한 분석 결과 길이는 33%~159%, 빈도수는 28%~l87%의 증감을 보였으며 방향별 증감비율을 cosine 함수로 최적화하여 표현한 경우 관측방향에 수직인 방향을 기준으로 약 $\pm$50$^{\circ}$이내 방향에서 TM에 비해 SAR 영상에서의 선구조 추출이 용이한 것으로 나타났다. 또한 길이가 짧은 선구조의 추출 여부는 관측방향에 따라 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 연구는 산불피해가 발생한 접경지역 산림 내 희귀특산식물(개느삼) 분포를 예측하고 피해를 정량화하고자 수행되었다. 이를 위해 산불피해강도에 따른 산림면적 피해(NBR), 임상도를 통한 수종별 피해(Vegetation map), MaxEnt 모델 분석을 수행, 보다 정밀한 결과를 도출하고자 하였다. 우선, 산불피해강도 분석은 위성영상(Landsat-8)을 활용하여, 산불피해강도(ΔNBR2016-2015)를 분석하고 피해범위를 도출하였다. 임상도 작성은 환경부의 토지피복도, 산림청의 임상도, 자체적으로 식생조사를 진행하여, 산불 전·후의 임상도를 작성하고, 수종 피해 및 변화를 확인하였다. 마지막으로 MaxEnt 모델 분석은 관련문헌과 자체조사 자료를 기준으로 작성된 개느삼 실제서식지 좌표를 활용하여, AUC(Area Under Curve) 값을 도출하였다. 분석된 결과의 정밀도를 높이고자, 임상도와 결합하여, 개느삼이 주로 분포하는 소나무 군락 및 소나무-참나무림 군락을 대상으로 재분석한 결과, 대상지 내 개느삼 실제출현 좌표 325개소 중 299개 지점에서 개느삼 출현가능성이 92.0%로 예측되어 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 해당 자료를 산불피해강도(ΔNBR2016-2015) 자료와 중첩한 결과, 산불피해지 내 개느삼 서식가능지(예측) 면적 44,760 m2의 45.9%인 20,552 m2가 훼손된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 산불로 인해 훼손된 희귀식물 서식지 면적을 정량화하고 희귀식물 보전·관리를 위한 사례가 될 것으로 기대된다.
본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.
The Land Use, Land-Use Change and Forestry (LULUCF) sector of the National Greenhouse Gas Inventory is crucial for obtaining data on carbon sinks, necessitating accurate estimations. This study analyzes cases of countries applying the LULUCF sector at the Tier 3 level to propose enhanced methodologies for carbon sink estimation. In nations like Japan and Western Europe, satellite spatial information such as SPOT, Landsat, and Light Detection and Ranging (LiDAR)is used alongside national statistical data to estimate LULUCF. However, in Korea, the lack of land use change data and the absence of integrated management by category, measurement is predominantly conducted at the Tier 1 level, except for certain forest areas. In this study, Space-borne LiDAR Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) was used to calculate forest canopy heights based on Relative Height 100 (RH100) in the cities of Icheon, Gwangju, and Yeoju in Gyeonggi Province, Korea. These canopy heights were compared with the 1:5,000 scale forest maps used for the National Inventory Report in Korea. The GEDI data showed a maximum canopy height of 29.44 meters (m) in Gwangju, contrasting with the forest type maps that reported heights up to 34 m in Gwangju and parts of Icheon, and a minimum of 2 m in Icheon. Additionally, this study utilized Ordinary Least Squares(OLS)regression analysis to compare GEDI RH100 data with forest stand heights at the eup-myeon-dong level using ArcGIS, revealing Standard Deviations (SDs)ranging from -1.4 to 2.5, indicating significant regional variability. Areas where forest stand heights were higher than GEDI measurements showed greater variability, whereas locations with lower tree heights from forest type maps demonstrated lower SDs. The discrepancies between GEDI and actual measurements suggest the potential for improving height estimations through the application of high-resolution remote sensing techniques. To enhance future assessments of forest biomass and carbon storage at the Tier 3 level, high-resolution, reliable data are essential. These findings underscore the urgent need for integrating high-resolution, spatially explicit LiDAR data to enhance the accuracy of carbon sink calculations in Korea.
Climate change has caused changes in environmental factors that have a direct impact on agriculture such as temperature and precipitation. The meteorological disaster that has the greatest impact on agriculture is drought, and its forecasts are closely related to agricultural production and water supply. In the case of terrestrial data, the accuracy of the spatial map obtained by interpolating the each point data is lowered because it is based on the point observation. Therefore, acquisition of various meteorological data through satellite imagery can complement this terrestrial based drought monitoring. In this study, Evaporative Stress Index (ESI) was used as satellite data for drought determination. The ESI was developed by NASA and USDA, and is calculated through thermal observations of GOES satellites, MODIS, Landsat 5, 7 and 8. We will identify the difference between ESI and other satellite-based drought assessment indices (Vegetation Health Index, VHI, Leaf Area Index, LAI, Enhanced Vegetation Index, EVI), and use it to analyze the drought in South Korea, and examines the applicability of ESI as a new indicator of agricultural drought monitoring.
최근 들어 기후변화에 따른 강우패턴이 바뀌고 각종 하천개발이나 토목공사, 농경지, 경작지 등의 객토 등으로 인해 매년 탁수의 발생이 크게 증가하고 있는 추세이다. 특히 여름철 집중강우의 영향에 따라 상류지역 하천에서 발생하는 부유물질은 호수로 유입되어 장기간 체류하며 심각한 오염원으로서 수중생태계에 치명적인 영향을 주고 있다. 또한 하천과 호수의 상류지역의 농경지나 경작지에서 발생된 부유물질에는 과도한 비료의 사용으로 입자표면에 많은 인을 포함하고 있어 호수 수질악화 및 부영양화의 직접적 요인이 되고 있다. 이에 따라 세계 각국에서는 부유물질은 오염원뿐 아니라 생태계에 영향을 주는 인자로서 엄격히 규제하고 있으며, 특히 농업지역이 많은 하천에 대해서는 유역전체를 대상으로 부유물질에 대한 총량관리를 적용하고 있다. 그러나 우리나라의 경우 하천 수질기준 1급수의 부유물질 농도는 25 mg/l 로서 이는 선진국과 유사한 기준이나 실질적으로 규제가 어려운 실정이다. 수환경에서의 부유물질이란 수체 내 존재하는 유기성, 무기성 물질로써 입자 지름이 2mm 이하의 물에 용해되지 않는 물질을 말하는 것으로, 물의 탁도를 유발시키는 원인이 되며 빛을 차단하여 수생태계에 악영향을 초래한다. 국내 132개 하천을 대상으로 부유물질의 농도와 어류의 종 다양성간 상관성을 조사한 결과, 부유물질의 농도가 15 ~ 20 mg/l 이상에서 종 다양도는 1.0 이하로 급감하는 경향을 보였다(최재석 등, 2004). 한편, 대청호는 1975년부터 1980년에 걸쳐 건립된 저수 면적 $72.8km^2$, 저수량 15억톤의 인공호수로 우리나라 3번째 규모의 인공호수이다. 특히, 대전 및 청주지역의 식수는 물론, 생활용수 및 공업용수를 공급하는 중요한 수자원으로서 부유물질에 대한 모니터링 및 관리가 시급하나 저수 용량이 크고 체류시간이 길어 여름철 부영양화가 매년 반복되고 있다. 따라서 본 연구에서는 부유물질의 농도 변화에 따른 분광반사 특성을 조사하고, 이를 대청호의 Landsat 위성영상에 적용하여 대청호 내 부유물질의 농도변화를 추정하였다. 이와 함께 부유물질 농도 변화에 따른 탁수 환경 모니터링에 원격탐사 기법이 효과적임을 제시하고자 하였다.
The increase of impervious cover (IC) in a watershed is known as an important factor causing alteration of water cycle, deterioration of water quality and biological communities of urban streams. The study objective was to assess the impact of IC changes on the surface runoff characteristics of Kap Stream basin located in Geum river basin (Korea) using the Storm Water Management Model (SWMM). SWMM was calibrated and verified using the flow data observed at outlet of the watershed with 8 days interval in 2007 and 2008. According to the analysis of Landsat satellite imagery data every 5 years from 1975 to 2000, the IC of the watershed has linearly increased from 4.9% to 10.5% during last 25 years. The validated model was applied to simulate the runoff flow rates from the watershed with different IC rates every five years using the climate forcing data of 2007 and 2008. The simulation results indicated that the increase of IC area in the watershed has resulted in the increase of peak runoff and reduction of travel time during flood events. The flood flow ($Q_{95}$) and normal flow ($Q_{180}$) rates of Kap Stream increased with the IC rate. However, the low flow ($Q_{275}$) and drought flow ($Q_{355}$) rates showed no significant difference. Thus the subsurface flow simulation algorithm of the model needs to be revisited for better assessment of the impact of impervious cover on the long-term runoff process.
This study was conducted to monitor the vegetation recovery in the areas damaged by the forest fires on the east coast that occurred in April 2000. The study site was a forest fire-damaged area in Samcheok-si, Gangwon-do, and 21 monitoring areas (12 natural restoration sites, 9 artificial restoration sites) were selected to analyze the vegetation recovery trend since 1998. The vegetation recovery trend was compared by calculating the values according to the year using the difference Normalized Burn Ratio (dNBR) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) based on satellite images (Landsat TM/ETM+ and Sentinel-2A). As the result of this study, all 21 sites, vegetation was recovered, and both groups showed the greatest recovery in summer. In the case of the dNBR, the artificial restored sites showed higher values than the natural restored sites, and in the case of the NDVI, the natural restored sites were higher than the artificially restored sites in summer and autumn. However, the difference between the two groups of natural and artificial restoration sites was not significant. Therefore, the direction of forest restoration after forest fire damage can be effectively restored if properly implemented for the purpose of restoration of the target site.
원격탐사(遠隔探査), 지리정보(地理情報)시스템 및 산림경영기술(山林經營技術)의 발달(發達)과 함께 산림조사(山林調査) 및 경영(經營)에 있어서 신경향(新傾向)이 대두(擡頭)되고 있다. 이러한 기술(技術)들은 서로간에 개별적(個別的)인 것은 아니다. 컴퓨터의 자료처리능력(資料處理能力)이 증대(增大)되고 가격(價格)이 감소(減少)함으로 해서 수치원격탐사(數値遠隔探査)는 보다 실질적(實質的)으로 응용(應用)되어질 수가 있다. 이러한 발달(發達)로 화상분석(畫像分析)시스템 및 지리정보(地理情報)시스템 등은 마이크로컴퓨터를 이용(利用)하여 처리(處理)할 수 있게 되었다. 뿐만 아니라, 이러한 원격탐사기술(遠隔探査技術)과 지리정보(地理情報)시스템은 점차적(漸次的)으로 접목(接木)되어져, 중앙기관(中央機關) 및 지방부서(地方部暑)에서도 이를 이용(利用)한 실질적(實質的)인 업무활용(業務活用)이 시도(試圖)되고 있다. 본교(本橋)에서는 원격탐사기술(遠隔探査技術)의 현황(現況)과 산림조사(山林調査) 및 경영(經營)에의 응용(應用)에 관하여 고찰(考察)하였다. 지역적(地域的) 생물다양성분석(生物多樣性分析)을 위해 가용(可用)한 원격탐사자료(遠隔探査資料)에 대한 상대적(相對的) 장단점(長短點)을 요약(要約)하였으며, 토지이용(土地利用) 및 피복도(被覆圖) 작성(作成)에 적합(適合)한 랜샛 MSS와 TM 그리고 SPOT 등의 자료(資料)에 국한(局限)하여 고찰(考察)하였다.
대규모 홍수 발생 시 적기에 침수지의 공간적 분포와 변화를 모니터링하기 위한 정확하고 효율적인 매핑 수단이 필요하다. 본 연구에서는 높은 시간해상도로 동일 지역을 하루에 여러 번 관측이 가능한 저해상도 광학위성영상을 이용하여 대규모 홍수 범람으로 인한 침수지를 탐지하는 방법을 제시하고자 하였다. 2010년 1월 모로코 세부강 유역에서 발생한 대규모 홍수로 인한 침수지를 탐지하기 위하여 MODIS 일별 표면반사율 영상을 사용하였다. 영상에서 나타나는 침수지의 다양한 분광특성을 분석하여 침수지의 유형이 순수한 물표면과 물과 식물이 혼재된 형태가 함께 분포하고 있었다. 침수지 탐지는 분광특성에 따라 선정된 밴드의 반사율 영상에 직접 임계값을 적용하는 방법과 물 관련 분광지수에 임계값을 적용하는 방법을 비교하였다. 침수지 탐지 결과의 정확도 검증은 TM 영상에서 판독된 부분 지역의 침수지 지도와 비교하였다. NDWI를 제외한 나머지 방법에서 90% 이상의 높은 정확도를 얻었다. 모든 침수지 탐지 방법에서 SWIR밴드와 적색광밴드가 가장 중요하며, 2개의 밴드에 직접 임계값을 적용하는 단순한 방법으로도 정확하고 효율적인 침수지 탐지가 가능했다. 기존의 NIR밴드는 침수지 탐지에 있어서 큰 역할을 하지 못했지만, 식물이 혼재된 침수지의 유형을 구분하는데 유용했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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