지구환경 변화를 파악하는 데 있어서는 장기 시계열의 격자자료가 필수적이며, 기후 재분석장과 위성자료는 대기 및 지표면 변수에 대하여 전 지구 규모에서 주기적이고 정량적인 정보로 활용되고 있다. 본 연구에서는 위성자료의 결측 문제를 해결하기 위한 방안으로 DCT-PLS (penalized least square regression based on discrete cosine transform) 기반의 결측복원 기법을 서로 다른 특성을 가진 복수의 격자자료에 적용하고, 정량적인 검증을 통하여 그 활용성을 평가하였다. 원본 자료와의 객관적인 비교를 위하여 결측이 없는 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 모델로부터 상대습도, 풍속 일자료를 추출하고, MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 월간 합성 LST (land surface temperature), NDVI (normalized difference vegetation index) 영상을 사용하여, 임의로 생성된 결측 블록이 원본에 매우 가깝게 복원됨을 확인하였고, 4가지 변수 모두에서 상관계수 0.95 이상의 일치도를 나타내었다. DCT-PLS 기반 결측복원 기법은 별도의 보조자료를 필요로 하지 않고, 필요시 시간 및 공간 정보를 모두 활용할 수 있으며, 처리속도가 비교적 빠르기 때문에 현업시스템에 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
소나무재선충병은 우리나라와 중국을 포함한 동아시아 지역뿐만 아니라 유럽 지역의 소나무림에도 막대한 피해를 주고 있다. 소나무재선충에 의한 피해는 임분 내에서 다발적으로 발현되고 급진적으로 진행되고 있으나 기존의 현장조사 방법은 광범위한 지역에 대한 피해목 탐지에 한계가 있다. 본 연구에서는 시계열 초분광 항공영상을 이용하여 소나무재선충병 피해목을 추출하고, 추출된 자료를 이용하여 소나무재선충병 확산 특성을 분석하고자 하였다. 6월, 9월, 10월에 1 m 공간해상도의 초분광 항공사진을 취득하였다. 9월 영상의 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)와 Vegetation Index green(VIgreen)을 이용하여 소나무재선충 피해목을 추출하였다. 추출된 피해목을 잎이 있는 고사목과 잎이 없는 고사목으로 구분하였으며, 6월, 9월, 10월 영상의 분광반사값을 비교하여 9월과 10월에 새로 발생한 피해목을 추출하였다. 추출된 피해목의 시계열 분포를 토대로 공간통계분석 기법을 활용하여 초분광 항공사진 촬영지역 내 소나무재선충병 피해목의 확산 특성을 분석하였다. 그 결과, 대상지 내 소나무재선충병 피해목은 총 2,262본이 추출되었으며, 피해시기에 따라 잎 있는 고사목(작년 피해목)은 604본, 9월과 10월에 새로 발생한 피해목은 각각 300본, 101본으로 분류되었다. 구축된 자료를 이용한 공간 분포형 분석 결과, 작년 피해목과 당년 피해목 모두 집중분포 형태로 나타났으며, 최근거리 분석 결과, 당해년도 고사목의 약 80%는 전년도 고사목 주변 60 m 이내에서 발생하는 것으로 나타났다.
육상 원격탐사에서 정량적 활용이 확대됨에 따라 대기보정의 중요성이 날로 증가하고 있다. 그러나 대기보정 처리의 난이도와 효과의 불확실성을 감안한다면, 대기보정은 필요한 활용 분야에 적용되어야 한다. 광학영상의 대기보정이 반드시 필요한 분야로 지표물의 생물리적 변수의 정량적 정보를 추출하는 경우와 시계열 자료 분석을 꼽을 수 있다. 지표물의 정확한 표면반사율을 도출하는 대기보정에서 가장 큰 영향을 미치는 요소는 시공간적으로 매우 가변적인 에어로졸 및 수증기량이다. 특히 고·중해상도의 다중분광영상 대기보정에서 시기와 공간해상도가 부합되는 에어로졸 및 수증기 자료를 얻는 데 어려움이 많다. 광학영상의 육상 대기보정에서는 대기자료의 획득 방법에 따른 적절한 기법의 적용이 필요하다. 육상 대기보정은 렘버시안 표면 가정으로 표면반사율이 산출되지만, 대부분의 지표면은 이방성 반사특성을 가지고 있기 때문에 BRDF보정이 추가적으로 적용되어야 하는 숙제를 가지고 있다. 육상지역의 광학영상 대기보정 방법은 지속적인 개선이 전망되며, 센서도 대기보정을 위한 추가적인 파장밴드 포함이 기대된다.
Since 1988, pine wilt disease has spread over rapidly in Korea. It is not easy to detect the damaged pine trees by pine wilt disease from conventional remote sensing skills. Thus, many possibilities were investigated to detect the damaged pines using various kinds of remote sensing data including high spatial resolution satellite image of 2000/2003 IKONOS and 2005 QuickBird, aerial photos, and digital airborne data, too. Time series of B&W aerial photos at the scale of 1:6,000 were used to validate the results. A local maximum filtering was adapted to determine whether the damaged pines could be detected or not at the tree level from high resolution satellite images, and to locate the damaged trees. Several enhancement methods such as NDVI and image transformations were examined to find out the optimal detection method. Considering the mean crown radius of pine trees, local maximum filter with 3 pixels in radius was adapted to detect the damaged trees on IKONOS image. CIR images of 50 cm resolution were taken by PKNU-3(REDLAKE MS4000) sensor. The simulated CIR images with resolutions of 1 m, 2 m, and 4 m were generated to test the possibility of tree detection both in a stereo and a single mode. In conclusion, in order to detect the pine tree damaged by pine wilt disease at a tree level from satellite image, a spatial resolution might be less than 1 m in a single mode and/or 1 m in a stereo mode.
날씨ㆍ밤낮에 관계없이 자료를 취득할 수 있는 RADARSAT(C-밴드; 5.3GHz, HH 편광)의 후방산란계수와 태양광에 대한 반사값으로 데이터가 얻어지는 Landsat TM의 자료값(DN; Digital Numbers)을 이용하여 벼 생육과의 관계를 조사하였다. 벼 생육기간 동안 RADARSAT 3시기의 자료를 취득하여 보정 과정을 통하여 지표면의 특성이 잘 나타나는 후방산란계수 (backscatter coefcient)를 산출하였다. 연구지역에서 초장, 엽면적지수, 생체중, 건물중 등 벼의 생육변수를 조사하여 산출된 후방산란계수를 비교하였으며, Landsat TM은 논지역의 6시기 자료값을 산출하여 벼 생육과의 관계를 살펴보았다. 벼의 생육초기 담수상태일 때 논의 후방산란계수 범위는 -22dB--20dB이었고, 벼의 영양생장이 최대에 달했을 때 논의 후방산란계수는 -9dB--8dB 범위로 생육단계별로 뚜렷한 차이를 보였고 생육변수, 초장, 엽면적지수, 생체중, 건물 중 변화와 유사한 경향을 나타내었다 TM 밴드 1, 2, 3의 자료값은 생육후기로 갈수록 낮아졌다가 등숙기에 다시 높아졌고, TM 밴드 4의 자료값은 생육후기로 갈수록 높아졌다가 등숙기에 낮아지는 경향이었다. TM밴드 5와 7의 자료값은 생육기간 동안 계속 증가하여 건물중의 변화추세와 유사하였다. 시계열 RADARSAT과 Landsat TM자료를 이용한 벼 생육모리터링은 전망이 있는 것으로 보인다.
농업환경 모니터링에서 지구관측위성을 활용한 원격탐사 자료는 시·공간적 그리고 효율성 측면에서 다른 방법에 비해 많은 이점을 가진다. 위성에 탑재된 센서는 태양광이 지표면에 반사되어 들어오는 에너지를 측정하므로, 지구의 대기에 의해 산란·흡수·반사되는 과정에서 잡음이 발생한다. 따라서 지표면에 반사되는 에너지(복사휘도)를 정확히 측정하기 위해서는 대기의 효과에 의한 잡음을 제거해야하는 대기보정이 선행되어야 한다. 본 연구는 KOMPSAT-3 위성의 대기보정 적용 및 농업분야 활용성 평가를 위해 대기보정 민감도 분석, 위성 상호간 교차 분석, 지상관측자료와 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 모든 경우에서 대기보정 후 표면 반사율이 대기보정 전 TOA 반사율 보다 상호 일치율이 높게 나타났으며 동일한 기준의 시계열 식생지수 생산이 가능할 것으로 판단된다. 하지만 대기입력 파라미터의 민감도 및 위성촬영각(Tilt)에 대한 정량적인 분석을 위한 추가 연구가 필요하다.
생태계를 구성하는 주요 요소인 식생은 생물다양성 보전과 지속가능 발전의 기반으로 보전의 필요성이 높다. 개발로 인한 자연훼손을 방지할 수 있는 가장 직접적이고 효율적인 정책 수단인 환경영향평가에서 식생 관련한 평가는 정량적·객관적이지 못한 한계가 존재한다. 또한, 영향평가가 보호종의 존재 여부에 집중되어 있어 광역적 차원에서 서식처로서 식생의 역할을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 다양한 공간데이터를 활용하여 개발사업으로 인해 식생이 받는 영향을 다각도로 검토하고 향후 식생 환경영향평가의 정량화·고도화에 기여하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 선행연구 검토를 통해 거시적인 측면에서 식생 영향평가 시 다루어야 하는 항목으로 현재 활용하고 있는 식생보전등급 외에 핵심 면적, 연결성, 식생상태를 도출하였다. 각 항목을 토지피복도와 위성영상을 활용하여 공간적으로 구축하고 시계열 변화분석을 수행하였다. 연구 결과, 모든 항목에서 개발로 인해 식생이 지속적으로 악화되고 있으며, 특히 환경영향평가 대상사업지 내부뿐 아니라 주변 지역에도 악영향이 있음을 규명하였다. 본 연구를 통해 데이터를 기반으로 한 식생부문 환경영향평가의 개선방향을 제시하였으나, 실제 환경영향평가에 적용하기 위해서는 보다 구체적인 방법론이 정립될 필요성이 있다. 다양한 환경공간자료를 적극 활용하여 개발사업으로 인해 자연생태계가 받는 영향을 보다 정량적·과학적으로 평가함으로써 개발사업이 자연생태계에 미치는 영향을 최소화하고, 효과적인 저감대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.
식물계절은 기후변화와 관련된 생태계의 중요한 지표로서 지속적인 모니터링을 필요로 한다. 본 연구에서는 Moderate Resolution Imaging Spectrometer(MODIS) 위성영상을 기반으로 구름이나 기타 영향에 의한 오류를 보정한 식생지수를 통해 국내 산림의 식물계절학적 특성을 분석하였으며, 이에 Harmonic Analysis of NDVI Time-Series(HANTS) 알고리즘을 이용하였다. 그 결과, 위성영상 기반 식생지수의 노이즈를 효과적으로 감소시킬 수 있었으며, 고도에 의한 식물계절 변화 및 경향을 파악할 수 있었다. 식물계절시기는 고도에 따른 변화경향이 뚜렷하게 나타났으며, 침엽수의 경우 생육개시일과 생육종료일, 생육기간은 각각 +0.71일/100m, -1.33일/100m, -2.04일/100m, 활엽수의 경우 +1.50일/100m, -1.54/100m, -3.04/100m, 혼효림의 경우 +1.39일/100m, -2.04일/100m, -3.43일/100m로 분석되었다. 고도에 따른 식물계절시기의 변화는 기온과 관련된 것으로 판단되며, 활엽수림이 침엽수림보다 변화에 대한 민감도가 더 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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