• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.29-41
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• 2019

산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.481-494
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• 2011

다양한 공간규모에 대해서 식생의 생산성을 추정하기 위해 대기와 생태계내의 탄소순환 과정을 모니터링 하는 것은 탄소순환과정과 원격탐사기법을 결합함으로써 기능하다. 그 대표적인 예로서 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 지구관측시스템(Earth Observing System, EOS)은 총 일차생산성 (Gross Primary Productivity, GPP), 순 일차생산성 (Net Primary Productivity, NPP)을 전 지구에 대해 1km의 공간해상도로 제공한다. 그러나 MODIS의 생산성 추정에 기상입력자료로 이용되는 The NASA Data Assimilation Office (DAO)자료는 $1{\circ}\;{\times}\;1.25{\circ}$의 거친 해상도를 가지기 때문에 지역규모에서 지표기상의 상세한 공간적인 이질성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 MODIS의 Aqua와 Terra 위성의 영상만을 이용하여 생산성을 추정하기 위한 입력자료로 사용되는 일 단위 일사량(MJ $day^{-1}$), 열 최저기온($^{\circ}C$, 낮 시간 평균 대기수증기압 포차(Yapor Pressure Deficit, Pa)을 5 km 해상도로 각각 추정하였다. 각각의 입력자료의 평가를 위해 미국 중서부 Corn Belt 지역 내에 위치하고 있는 7 개소의 지상기반의 관측자료를 수집하였다. MODIS 위성영상을 이용하여 추정한 기상입력자료와 관측자료를 비교한 결과, 일 최저기온은 ME와 상관계수가 각각 0.83에서 0.98, $-0.9^{\circ}C$ 에서 $+5.2^{\circ}C$ 의 범위로 양호한 상관성을 보였다. VPD는 약간 산개하는 경향을 보인다(ME = -183.8 Pa ~ +382.1 Pa; R = 0.51 ~ 0.92). 반면에, 일 단위 일사량은 MODIS가 약간 과대평가하는 경향을 보였지만 대부분의 지역에서 관측자료와 유의한 일치도를 보였다(ME = -0.4 MJ $day^{-1}$ +7.9 MJ $day^{-1}$; R = 0 67 ~ 0.97). 본 연구에서는 맑은 날에 대해서 MODIS 위성영상으로부터 추정된 기상입력자료가 MODIS가 제공하는 기상입력자료보다 상세한 지표 기상의 이질성을 반영한 자료를 생산할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.362-365
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• 2011

단위면적당 증발산량 중 일부가 식생의 물질 생산에 이용될 수 있는지를 나타내는 지표인 수분 이용효율 (Water Use Efficiency, WUE)은 총 일차생산성(Gross Primary Productivity, GPP)과 단위면적당 증발산량(Evapotranspiration, ET)의 비로 산출된다. 이전 연구들에서의 수분 이용효율의 적용은 수분 스트레스에 대한 작물의 생산성 차이 분석과 같은 작물학과 농림학 분야의 연구들이 대부분이었지만. 기후 변화가 생태계 생산성 또는 에너지 수지에 영향을 미치는 등의 전 지구적 규모의 수문학적 연구에도 적용할 수 있다. 본 연구에서는, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 영상자료에서 1km 해상도로 8일 단위의 총 일차생산성과 증발산량을 산정함으로써 수분 이용효율을 구하였다. 향후에는 산정된 이 지표를 남한지역에 적용하여 수분 이용효율에 대한 지도를 작성하고, 실측된 총 일차생산량과 증발산 값을 이용하여 검증한 후 알고리즘을 개선해 나갈 계획이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권3호
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• pp.553-564
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• 2018

최근 대두되고 있는 기후변화는 물과 탄소의 순환으로 이뤄진 생태계 간의 상호작용으로 인해 발생한다. 이를 분석하기 위해 물 이용효율(Water Use Efficiency, WUE)이 사용되는데, 이는 광합성 시 사용되는 수분 대비 흡수되는 탄소의 비율이다. 물 이용효율은 주변 환경의 기상 및 지표 조건에 영향을 받으며, 생태계의 변화를 반영하는 지표다. 본 연구에서는 한반도의 시공간적 물 이용효율을 분석하며, 나아가 가뭄과의 연관성을 가뭄 지수를 통해 보고자 한다. 물 이용효율과 가뭄 지수를 측정하기 위해서 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상으로부터 Gross Primary Production(GPP, 총일차생산량)과 Evapotranspiration(ET, 증발산량) 자료를 산정하였다. 이를 통해 계산한 물 이용효율은 한반도의 전 지역과 모든 식생 종류에 대해 여름 우기철에 감소하는 것으로 밝혀졌다. 나아가 연간 물 이용효율은 가뭄 지수와 음의 상관관계를 보이며 한반도의 남쪽 지역으로 갈수록 그 상관계수가 증가하였다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2005년도 추계 학술발표논문집
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• pp.37-40
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• 2005

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권11호
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• pp.721-728
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• 2023

농업적 가뭄이 발생하면 토양의 수분이 감소하여 식생의 광합성 및 성장을 저해한다. 광합성을 통해 대기 중의 이산화탄소가 흡수되며 산소 생산량이 증가하는데, 이러한 광합성에 부정적인 영향이 생긴다면 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가한다. 본 연구에서는 다중분광광학센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 토양수분, 식생 활력 및 대기 중의 이산화탄소 농도 간의 관계를 분석하였다. 토양수분의 경우, 기존의 마이크로웨이브 센서는 낮은 공간 해상도로 제공되는 특징으로 인해 소규모 연구 지역 분석에 한계가 있어서 상대적으로 고해상도인 광학센서를 이용한 토양수분 산정 방법을 적용하였다. 또한, MODIS 총일차생산량(Gross Primary Productivity, GPP) 산출물을 이용하여 식생의 호흡과의 관계식을 이용하여 이산화탄소 플럭스를 계산하였다. 원격탐사 기반의 토양수분, 식생지수와 이산화탄소 플럭스를 국내의 극한 가뭄 발생시기인 2014년과 2015년도에 대하여 지점 관측 자료인 플럭스타워 값과 비교 분석하였다. 분석한 결과 토양수분과 식생지수 사이에는 한 달의 지체시간, 식생지수와 이산화탄소 플럭스 사이에는 2주 지체시간이 발생했을 때, 상관성이 높게 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권12호
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• pp.1293-1307
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• 2012

본 연구에서는 RHESSys (Regional Hydro-Ecologic Simulation System) 모형과 관측 자료를 이용하여 유출량, 증발산량, 토양수분량, 총일차생산량과 순광합성량을 평가하고자 한다. 수문생태모형인 RHESSys는물, 탄소 및 질소순환과 지형 공간적 변화에 따른 물질이동을 모의할 수 있다. 대상유역은 설마천 유역(8.5 $km^2$)으로 우리나라 북서쪽에 위치하고 있다. 유역의 90%이상이 산림유역이고, 토양은 대부분 사양토이다. 2007~2009년의 관측 일유출량을 이용하여 유출량을 검 보정하였고, 증발산량은 에디 공분산 방법에 의한 플럭스 타워로부터 관측되었으며 토양수분은 신뢰할 만한 실측자료를 바탕으로 모형의 보정(2007~2008) 및 검증(2009)을 실시하였다. 또한 지구의 탄소순환을 규명할 수 있는 식생의 순광합성량과 총일차생산량에 대한 모형의 검 보정은 Terra 위성의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서를 이용한 산출물인 순광합성량과 총일차생산량 자료를 바탕으로 모형의 보정(2007) 및 검증(2008)을 실시하였다. 모의 결과 보정기간 동안의 상관계수와 Nash-Sutcliffe 모형 효율은 유출량은 0.74와 0.63이었고, 증발산량과 총일차생산량의 상관계수는 각각 0.54와 0.93이었다. 모형 검정결과 유출량의 상관계수와 Nash-Sutcliffe 모형효율 각각 0.92와 0.84였으며, 총일차 생산량의 상관계수는 0.93이었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.278-278
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• 2021

가뭄이 장기간 지속되어 농업적 가뭄 상태가 되면 토양의 수분이 마르기 시작하면서, 식생의 생장활동이 방해되고, 이는 식생의 광합성 활동까지 영향을 미친다. 광합성을 통해 대기 중의 이산화탄소가 흡수되고 산소 발생이 증가하는데, 광합성이 활발하지 못하면 상대적으로 대기 중의 이산화탄소 농도가 증가한다. 본 연구에서는 이러한 토양수분, 식생활동과 대기 중 이산화탄소의 농도의 관계를 다중분광센서인 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 산출물을 이용하여 분석하였다. 기존 토양수분의 경우, 마이크로파 센서를 통해 산출된 값을 활용했지만, 이는 상대적으로 공간 해상도가 조악하다는 단점을 갖고 있어서 면적이 작은 연구지역을 분석할 때에는 한계점을 갖고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 상대적으로 고해상도인 광학센서를 이용한 토양수분 산정 방법을 적용하였다. 또한, MODIS 총 일차생산량 (Gross Primary Productivity, GPP) 산출물을 이용하여 식생 호흡량과의 관계식을 통해 이산화탄소 플럭스를 계산하였다. 원격탐사 기반의 토양수분, 식생지수, 이산화탄소 플럭스를 한국에서 발생한 가뭄 기간 중, 2014년과 2015년도에 대하여 지점 관측자료인 플럭스 타워에서 제공되는 값과 비교 분석하였다. 분석한 결과 토양수분, 식생 지수, 탄소플럭스는 순차적으로 지연시간을 두고 상관성이 발생함을 확인하였다. 토양수분과 식생 지수 사이에는 1개월, 식생지수와 탄소플럭스는 0.5개월의 지연시간 후에 가장 높은 상관성을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.721-732
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• 2017

벼 등 식량작물 작황 추정의 경제, 산업적 중요성이 증가함에 따라 생물리 모형과 원격탐사 기반의 위성자료를 활용한 작황 추정 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구에서는 위성 기반의 전천후 기상 입력자료(i.e. 기온, 대기 수증기압 포차, 일사량)와 빛 이용효율 모형을 이용한 생물리적 작물 성장 알고리즘을 벼에 적용하여 벼의 수확량을 수확 시기 보다 이르게(9월 중순 경) 추정하는 것을 목적으로 하였다. 2003년부터 2014년까지 12년간 경상권을 제외한 국내의 군 단위 행정구역별 벼 수확량을 추정하고, 이를 통계청에서 제공하는 현미 생산량 통계와 비교, 평가하였다. 벼 건중량, 수확지수 그리고 수확량 추정 결과는 각각 지도로 작성하여 공간적 분포 양상을 분석하였다. 연도별 전국 평균 추정 건중량은 평균오차(ME)가 0.56%, 평균절대오차(MAE)가 5.73%로 유의미한 결과를 보였다. 연도별 군 단위 건중량은 ME가 0.10%에서 2.00%, MAE가 2.10에서 11.62%의 범위를 보였다. 추정된 건중량은 강원지역에서 상대적으로 과대 모의하고, 충청 이남의 도심과 서해 인근지역에서 과소 모의하는 경향을 보였다. 건중량과 유관한 통계청 자료(i.e. 볏짚 생산량)와는 상반된 변동 양상을 보였는데, 이는 입력자료의 해상도(1 km)로 인한 픽셀 내 토지피복 이질성으로 인한 오차로 사료된다. 또한 생육기간 이후 수확시기의 생육상황을 고려하지 못하는 점을 향후 연구에서 개선할 필요가 있다.