Kim, Dong-Wook;Kim, Yoonha;Kim, Kyung-Hwan;Kim, Hak-Jin;Chung, Yong Suk
한국작물학회지
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제64권2호
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pp.159-164
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2019
Weed control is a crucial practice not only in organic farming, but also in modern agriculture because it can lead to loss in crop yield. In general, weed is distributed in patches heterogeneously in the field. These patches vary in size, shape, and density. Thus, it would be efficient if chemicals are sprayed on these patches rather than spraying uniformly in the field, which can pollute the environment and be cost prohibitive. In this sense, weed detection could be beneficial for sustainable agriculture. Studies have been conducted to detect weed patches in the field using remote sensing technologies, which can be classified into a method using image segmentation based on morphology and a method with vegetative indices based on the wavelength of light. In this study, the latter methodology has been used to detect the weed patches. As a result, it was found that the vegetative indices were easier to operate as it did not need any sophisticated algorithm for differentiating weeds from crop and soil as compared to the former method. Consequently, we demonstrated that the current method of using vegetative index is accurate enough to detect weed patches, and will be useful for farmers to control weeds with minimal use of chemicals and in a more precise manner.
불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로, 도시화율을 추정하거나 도시의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 수문학적인 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수층의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 불투수층을 추정하기 위해 중랑천 유역을 대상지역으로 선정하고, $30m{\times}30m$ 공간해상도의 Landsat-7 ETM+ 영상과 $1m{\times}1m$의 고해상도 위성영상을 구축하였으며 tasselled cap 변환과 식생지수(NDVI) 변환을 수행하여 다양한 예측변수를 고려하였다. 수집된 학습자료에 분류 및 회귀트리를 적용하여 불투수층 추정모델을 구성하였고, 이를 지도화하여 중랑천 유역의 불투수층을 나타냈다.
In order to spatially interpolate the near-surface temperature (Ta) values, satellite and reanalysis methods were used from previous studies. Accuracy of reanalysis Ta was generally better than that of satellite-based Ta, but spatial resolution of reanalysis Ta was large to use at local scale studies. Our purpose is to evaluate accuracy of reanalysis Ta and satellite-based Ta according to elevation from April 2011 to March 2012 in Northeast Asia that includes various topographic features. In this study, we used reanalysis data that is ERA-Interim produced by European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), and estimated satellite-based Ta using Digital Elevation Meter (DEM), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), difference between brightness temperature of $11{\mu}m$ and $12{\mu}m$, and Land Surface Temperature (LST) data. The DEM data was used as auxiliary data, and observed Ta at 470 meteorological stations was used in order to evaluate accuracy. We confirmed that the accuracy of satellite-based Ta was less accurate than that of ERA-Interim Ta for total data. Results of analyzing according to elevation that was divided nine cases, ERA-Interim Ta showed higher accurate than satellite-based Ta at the low elevation (less than 500 m). However, satellite-based Ta was more accurate than ERA-Interim Ta at the higher elevation from 500 to 3500 m. Also, the width of the upper and lower quartile appeared largely from 2500 to 3500 m. It is clear from these results that ERA-Interim Ta do not consider elevation because of large spatial resolution. Therefore, satellite-based Ta was more effective than ERA-Interim Ta in the regions that is range from 500 m to 3500 m, and satellite-based Ta was recommended at a region of above 2500 m.
가시선 분석 결과에 영향을 미치는 주요 요인으로는 지형고도, 장비의 성능 그리고 수목에 의한 차폐를 들 수 있다. 수목 차폐는 계절별로 달라지고, 수목의 밀도, 수목고 등에 의해 그 값이 변화하므로, 현실적인 가시선 분석 결과에 많은 영향을 미친다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 NDVI와 수치지도 속성자료인 수목차폐 자료를 상관시켜 수목차폐율 값을 생성하고 이에 의한 가시선 분석을 실험지역 6개 관측지점에 대하여 수행하였다. 실험 결과, 식생 지수 NDVI와 차폐율은 상관성이 있으며, 이를 기반으로 새로운 차폐율 지도를 생성할 수 있었다. 또한 가시선 분석 결과 기존 차폐율을 고려한 가시선 분석 결과와 가시면적 차이가 있었으며, 특히 가시영역의 공간적 분포 차이가 두드러졌다.
위성영상을 활용한 변화탐지 기법은 다중시기의 영상을 이용하여 토지의 이용현황에 대한 자연적, 인위적 변화를 효율적으로 탐지할 수 있다. 변화탐지의 경우 위성영상의 보정 방법, 입력데이터 종류, 변화분석 기법에 따라 상이한 결과가 나타난다. 즉, 변화탐지를 위해 동일한 위성과 동일한 영상을 사용하여도 다양한 조건에 따라 다른 결과가 나타나기에 연구 목적에 맞는 적합한 분석기법을 적용해야 한다. 본 연구는 영상의 보정방법에 따른 절대방사보정과 상대방사보정한 위성영상을 기하보정 후 정규식생지수(NDVI)와 주성분분석(PCA)을 하고, 이를 차연산기법(ID:Image Difference)과 비연산기법(IR:Image Rationing)을 이용해 변화탐지 분석을 했다. 그 결과 ID-NDVI의 경우 식생 관련 변화탐지에 매우 우수한 정확도를 나타냈고, ID-PCA는 전 영역에서 90%의 정확도를 보였다. IR-NDVI는 90%의 정확도를 보였으나 전답${\rightarrow}$초지의 경우 70%이하로 나타났고, IR-PCA 역시 전 영역에 대해 우수한 변화탐지능력을 보였다.
This study was conducted to evaluate the amount of nitrogen (N) top dressing based on the normalized difference vegetation indices (NDVI) by ground based sensors for leaf perilla under the polyethylene house. Experimental design was the randomized complete block design for five N fertilization levels and conventional fertilization with 3 and 4 replications in Gumsan-gun and Milyang-si field, respectively. Dry weight (DW), concentration of N, and amount of N uptake by leaf perilla as well as NDVIs from sensors were measured monthly. Difference of growth characteristics among treatments in Gumsan field was wider than Milyang. SPAD-502 chlorophyll meter reading explained 43.4% of the variability in N content of leaves in Gumsan field at $150^{th}$ day after seedling (DAS) and 45.9% in Milyang at $239^{th}$ DAS. Indexes of red sensor (RNDVI) and amber sensor (ANDVI) at $172^{th}$ day after seedling (DAS) in Gumsan explained 50% and 57% of the variability in N content of leaves. RNDVI and ANDVI at $31^{th}$ DAS in Milyang explained 60% and 65% of the variability in DW of leaves. Based on the relationship between ANDVI and N application rate, ANDVI at $172^{th}$ DAS in Gumsan explained 57% of the variability in N application rate but non significant relationship in Milyang field. Average sufficiency index (SI) calculated from ratio of each measurement index per maximum index of ANDVI at $172^{th}$ DAS in Gumsan explained 73% of the variability in N application rate. Although the relationship between NDVIs and growth characteristics was various upon growing season, SI by NDVIs of ground based remote sensors at top dressing season was thought to be useful index for recommendation of N top dressing rate of leaf perilla.
도시생태계는 기존 자연생태계와 달리 야생생물 및 인간이 함께 공존하는 상호복합적 환경을 제공한다. 그러나 도시 녹지 및 공원에 출현하는 말벌속(genus Vespa)은 도시생태계에 긍정적인 기능을 수행함과 동시에 도시민에게 물리적 심리적 피해를 초래하는 불균형을 야기하기도 한다. 특히 어린이공원은 접근성이 높아 도시민 및 어린이가 쉽게 이용하는 도시 녹지이며 말벌속이 거점 및 서식지로 활용하는 공간임에도 아직까지 어린이공원에 출현하는 말벌속에 대한 서식환경 및 출현 특성을 공간적으로 분석한 연구가 부족한 상황이다. 본 연구는 말벌속의 생활사 기간을 고려해 2018년 4월부터 11월까지 32주간 천안시 어린이공원 27개소 내 말벌트랩을 설치해 말벌(Vespa crabro flaVofasciata), 좀말벌(Vespa analis parallela), 장수말벌(Vespa mandarinina), 꼬마장수말벌(Vespa ducalis), 등검은말벌(Vespa Velutina nigrithorax)을 포획하고 출현 종 구성 및 어린이공원의 입지 특성 및 환경공간정보를 고려한 말벌속의 출현 경향을 분석하였다. 연구 기간 말벌속은 총 818개체가 포획되었으며, 종별로는 좀말벌 290개체(35.4%), 말벌 260개체(31.8%), 꼬마장수말벌 100개체(12.1%), 장수말벌 87개체(10.6%), 등검은말벌 81개체(9.9%) 순으로 포획되었다. 대부분의 말벌속은 계칩(啓蟄) 이후 5~6월에 여왕벌 위주로 포획이 이루어지다가 분업기인 6월 중순부터 포획 개체 수가 급감한 공통적인 특징이 있으나, 등검은말벌은 타 말벌속의 쇠퇴기가 이미 시작된 10월 3주차부터 80% 이상 포획되어 계절적 차이를 보여주었다. 어린이공원 입지별 말벌속 포획 개체 수를 분석한 결과 포획량 상위 6개소에서 363개체(44.3%), 하위 6개소에서 35개체(4%)가 포획되어 확연한 차이를 확인할 수 있었다. 특히 상위 6개소의 평균 NDVI(Normalized difference Vegetation index)는 0.79로 하위 6개소의 평균 NDVI인 0.38과 유의한 평균간 차이를 보였으며(t=2.67*, *=p<0.05), 주변 토지이용이 초지 혹은 나지일 경우 말벌속 포획 빈도가 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 도시 내 녹지 및 공원에 출현하는 말벌속의 생태적 기본 특성을 확인한 기초 연구로서 의의가 있으며, 향후 효율적인 도시 녹지 관리를 위한 토대가 될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 전라북도 고창군의 선동권역을 대상으로 가법형 통합 지수를 사용하여 농촌지역의 객관적 경관을 평가하는 것이다. 연구는 다음의 세 단계로 구성된다. 1) 농촌경관의 개념 및 평가방법을 살펴보고, 경관 평가지표와 가중치를 바탕으로 객관적 경관 평가를 위한 가법형 통합지수 산정모형을 개발하였다. 2) 경관 평가지표 즉, 녹지자연도, 면적률, 건폐율에 대한 주제도 구축을 위해 고해상도 인공위성 영상을 이용한 식생지수 및 투수면적률을 산정하여 GIS DB를 구축하였다. 3) 평가데이터 및 각 지표에 의한 가중치를 통해 작성된 가법형 통합지수 산정모형을 사용하여 공간유형별, 경관영역별, 객관적 경관 평가를 실시하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 1) 공간유형별 양호한 경관으로 판단되는 2등급 이상의 비율은 경작지, 수공간, 산림, 시가화 지역, 주거지, 건물 순으로 나타났으며, 개발지가 포함된 시가화 지역, 주거지, 건물 등에서 객관적 경관은 열악하게 평가되었다. 2) 경관영역별 2등급 이상의 비율은 혼합경관, 자연경관, 인공경관 순으로 나타났으며, 개발지로 이루어진 인공경관의 객관적 경관은 열악한 상태를 보였다. 3) 객관적 통합 농촌 경관 지수의 범위는 4등급이 가장 높게 나타났고, 1등급, 2등급, 3등급, 5등급 순으로 나타났으며, 객관적 경관이 보통 이하인 3등급 이하가 약 56.5%로 통합 농촌경관은 열악하게 평가되었다.
원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r2 = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.
이 논문에서는 대규모 작물 재배 지역의 작물 분류도의 조기 제작을 목적으로 분광학적 혼재를 줄이고, 과거 토지피복도의 작물 재배 패턴을 반영할 수 있는 계층적 분류 방법론을 제안하였다. 특히 작물 생육 주기로부터 다른 분광 특성을 고려한 계층적 분류 접근을 적용하고, 과거 작물 재배 패턴으로부터 추출된 시간적 문맥 정보를 함께 고려함으로써 분광 혼재가 두드러진 화소의 영향을 줄일 수 있다. 제안 분류 기법의 적용성을 평가하기 위해 미국 아이오와 주 전체를 대상으로 시계열 MODIS 250 m 정규식생지수 자료와 과거 crop data layer를 사용하는 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 다른 분류 단계와 과거 작물 재배 패턴을 고려함으로써 대상 지역의 주요 재배 작물이면서 분광학적 유사도가 두드러진 콩과 옥수수를 효과적으로 구분할 수 있었다. 그리고 분광 정보만을 이용한 분류 결과에 비해 제안 기법이 최소 7.68%p에서 최대 20.96%p의 향상된 분류 정확도를 보였다. 또한 분류 단계에서 시간적 문맥 정보를 결합함으로써 사용 NDVI 자료의 수에 영향을 덜 받는 가장 높은 분류 정확도(최대 전체 정확도: 86.63%)를 얻을 수 있었다. 따라서 제안 분류 기법은 주요 곡물 수입국의 대규모 작물 구분도의 조기 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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