탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
벼 수량 추정에 대한 기존의 국내 연구는 주로 저해상도인 MODIS 위성영상을 사용하여 우리나라 전역을 대상으로 시군 단위에서 수행되었다. 기존 연구와 달리, 본 연구는 전북 김제시를 사례로 중해상도인 Sentinel-2 위성영상과 강우 및 토양자료를 활용하여 읍면동 단위에서 벼 수량을 추정하고 그 정확성을 평가하였다. 전북 김제시를 대상으로 2018년 8월 1일에 촬영된 Sentinel-2 영상으로부터 산출된 NDVI, LAI, EVI2, MCARI1, MCARI2의 다섯 가지 식생지수와 강우량 및 논 토양 유형 자료를 읍면동별로 집계하고 종속변수의 비정규성 문제를 해결하기 위해 다중회귀분석을 확장한 감마 일반화 선형모형으로 벼 수량을 추정하였다. 벼 수량 추정 모형에서 EVI2, 9월 강우일수, 염해답 비율이 유의한 독립변수로 선정되었다. 모형의 적합도를 나타내는 결정계수는 0.68이었고, 모형의 정확성을 나타내는 RMSE는 62.29kg/10a였다. 이 모형으로 2018년 김제시 전역의 쌀 생산량을 추정한 결과는 96,914.6M/T으로 통계연보의 94,470.3M/T과 비교해 0.46%의 오차를 보여 매우 근접한 결과가 도출되었다. 또한, 김제시의 단위면적당 쌀 생산량은 552kg/10a로 도출되어 통계자료의 550kg/10a와 거의 일치하였다. 이러한 결과는 기존 연구들과 유사한 결과로 국내에서 시군 이하 단위에서 Sentinel-2 위성영상을 활용하여 벼 수량을 추정하는 것이 가능하다는 것을 입증하였다.
본 연구는 산림에서 나타나는 수종의 분포 패턴을 해석하고 예측하기 위한 목적으로 수행되었다. 국내에서 처음으로 시도된 전국 규모의 체계적 산림조사라 할 수 있는 NFI (National Forest Inventory)의 수종별 출현 정보와 출현지점별 풍부도를 기반으로 소나무의 현존분포도를 작성하였다. 생태적 지위 모형의 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production)를 이용하여 소나무 현존분포와 연관성이 높은 환경요인변수들을 선정하였고, 선정된 변수들을 설명변수로 하는 소나무 잠재분포 모형을 작성한 후 기후변화 시나리오를 적용하여 미래의 잠재분포를 예측하였다. 기후, 지리 지형, 토양 지질, 토지이용 및 식생현황 등 27개 환경요인변수를 각각 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 소나무 현존분포와의 연관성을 평가한 결과 1월 평균기온이 최상위를 차지하였고 연평균기온, 8월평균기온, 연교차 등도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. NFI 정보로부터 추출하여 소스개체군으로 선정된 조사지점들을 소나무의 최종출현정보로, 환경요인변수 간의 연관성 분석을 통해 최종적으로 선정된 변수 세트를 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 최적의 모형을 선정한 후 잠재분포도를 작성하였다. 현재 시점의 환경요인변수들에 의해 트레이닝 된 잠재분포 모형에서 기후관련변수들을 RCP 8.5 기후변화시나리오에서 산출한 변수들로 대체하여 2020년대, 2050년대, 2090년대의 소나무의 예측 잠재분포도를 작성하였다. 최종적으로 작성된 소나무 잠재분포모형의 평가 통계량인 AUC (Area Under Curve)는 0.67로 다소 미흡하였으나 향후 기후변화 환경 하에서 소나무림의 보전 및 관리를 위한 최소한의 실마리를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.
북한의 식량 안보 위기를 개선하기 위해 농자재와 관개시설의 요구도가 적은 감자 재배 면적을 확대하는 것이 유리하다. 특히, 저투입 조건에서 감자의 생산성을 높일 있는 적지를 공간적으로 파악하기 위해 재배 조건과 기후적합도를 동시에 평가할 수 있는 Global Agro-Ecological Zones (GAEZ) 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 데이터베이스에 수록된 감자 위치 자료를 사용하여 10 km 공간해상도를 가진 GAEZ 모형의 적합도 추정값의 분포를 분석하였다. 그 결과 중간정도에 해당하는 적합도 값인 3,333 이상에서 적합도가 0인 지점을 제외한 감자 위치 지점의 90%가 포함되었다. MODIS-IGBP 토지이용자료와 GAEZ Data Portal에서 제공하는 벼 수량 자료를 사용하여 추정된 감자 재배 후보 지역 중에서 적합도가 임계값 이상을 가진 재배적지를 구분한 결과 저투입 조건에서 추정된 재배적지는 실제 북한의 감자 재배지 공간 분포와 유사한 경향이 있었다. 특히, 군 단위의 재배 면적과 재배적지 면적을 비교하여, 재배규모가 큰 지역에서 재배적지의 면적도 넓은 경향을 보임을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 적합도의 임계값을 바탕으로 미래 기후조건에서 추정된 값에 적용하여, 기후변화에 따른 재배지 변동 연구에 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 여러 작물의 기후적합도를 함께 고려하여 작부체계를 구성한다면 전반적인 작물 생산성을 높일 수 있을 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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