유기질비료의 원료를 이용하여 한지형 잔디의 종자 파종후 피복율, 생육 및 질의 증진을 위한 유지질비료 제제를 개발하였다. 개발 제제는 한지형 잔디의 생육에 필수적인 무기영양소와 유기물을 함유하고 있다. 유기질비료로 개발한 제제는 4종류로 creeping bentgrass "Penn-A1" 품종과 Kentucky bluegrass 혼합품종(Midnight 33%, Moonlight 33%와 Prosperity 33%)의 종자를 파종 후 50일에 1회 토양 시비로 시험하였다. creeping bentgrass와 Kentucky bluegrass의 피복율, 생장(생장지수) 및 잔디의 질은 2013년 가을부터 2014년 봄철기간 동안 경시적으로 평가를 하였다. 개발제제의 파종 후 1회 토양살포로 잔디 피복율, 잔디 엽색, 엽록소 함량 및 생장에서 통계적인 유의성의 차이를 보였다. creeping bentgrass와 Kentucky bluegrass의 피복율, 엽록소 함량, 잔디 엽색 및 생장은 봄철 6회 조사까지 통계적으로 유의성 있게 증가하였다. 이 결과에 의하면 일부 개발 제제의 사용은 한자형 잔디의 뗏장잔디의 생산과 잔디관리에 도움의 줄 것으로 생각한다.
도시화로 인한 산업비율 증가는 도시의 기온이 주변지역보다 높아지는 도시 열섬(Urban Heat Island)현상을 유발하였으며 기후변화와 함께 그 강도가 점점 증가하고 있다. 열섬현상이 발생하는 여러 도시 중에서도 서울시는 각 구 또는 동별로 시가화 정도, 녹지율, 에너지소비량, 인구밀도가 다 다르기 때문에 열섬현상의 강도역시 다르다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 행정구, 행정동 단위 열섬현상강도(UHI Intensity)를 추출하여 행정구역별 차이를 확인하고 세 가지 범주(기상상태, 인위적 열 발생, 토지이용특성)에 포함되는 변수들과 선형회귀분석을 실시하여 각 행정구역의 열섬현상강도 차이의 원인을 살펴보았다. 분석결과 UHI Intensity는 행정구별, 행정동별 특징 및 주변 환경에 따른 차이가 존재하며 행정동 단위에서 차이가 더 크게 나타났고 구의 UHI Intensity와 구에 속한 동의 UHI Intensity분포 또한 차이가 존재하였다. 선형회귀분석결과 평균 풍속, 개발정도, 토양보정식생지수(SAVI), 정규화시가지지수(NDBI) 값이 행정구역별 열섬현상강도 차이를 발생시키는 유의한 변수로 나타났다. 토양보정식생지수와 정규화시가지지수는 행정동단위 까지 그 값의 차이가 존재하는 것으로 나타났으며, 열섬현상 완화를 위한 바람길 환경 조성은 행정동 차원에서의 시행이 필요한 사항이다. 따라서 토지피복 개선 계획, 바람길 조성 계획, 개발지역에 대한 벽면 녹화계획 등 열섬현상 완화를 위한 사업들은 행정구 단위의 차이만을 고려하기보단 구안에 속한 행정동까지 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 도시 도시열섬현상 완화를 위해 행정동 단위에서의 분석의 필요성과 고려해야할 변수를 도출하여 향후 도시 열환경 설계 및 정책 개발 시 접근방향을 제공할 것으로 기대한다.
노천 채광을 수행하는 광산은 지표 변화와 환경 교란을 발생시킬 수 있기 때문에 지속적인 모니터링이 필요하다. 노천 광산은 채광 작업장에 식생이 거의 분포하지 않아 InSAR 긴밀도 영상을 이용한 모니터링이 가능하다. 본 연구는 최근 개발된 InSAR 긴밀도 영상 기반의 Normalized Difference Activity Index(NDAI)를 적용하여 광산에서 발생하는 활동을 분석하였다. 3월5일청년광산은 2008년 이후 본격적으로 개발이 확장된 북한의 광산이다. 3월5일청년광산을 촬영한 12일 간격의 Sentinel-1 SAR 영상을 이용하여 획득된 InSAR 긴밀도 영상으로 NDAI 분석을 진행하였다. 우선 2000년부터 약 14년간 발생한 75.24 m의 고도 하강 지역과 약 9.85 m의 고도 상승 지역을 채광 작업장 및 광미 적치장으로 정의하였다. 이후 NDAI 영상을 이용하여 기간별 활동 분석을 진행하기 위해 전체 기간의 평균 영상, 1년 단위의 평균 영상, 및 4개월 단위의 평균 영상을 제작하였다. 2017년부터 2019년까지 광산 활동은 평균적으로 채광 작업장의 중심에서 비교적 활발하였다. 보다 자세한 광산의 활동 변화를 확인하기 위해 시간 간격을 좁혀 1년간의 활동을 알아보고자 하였다. 2017년은 지진파 자료의 정보와 NDAI 영상을 이용하여 인공 지진의 발생 시점과 그 전후에 대하여 RGB 합성 영상을 제작하고 채광 작업장의 활동 변화를 분석하였다. 2017년 4월 30일 발생한 대규모 발파 이후 채광 작업장의 서쪽에서 활발한 활동이 감지되었다. 9월 30일의 두 차례의 발파 이후에는 채광 작업장의 크기가 확장된 것으로 추정된다. 2018년 및 2019년의 활동 변화는 4개월 단위의 시간 평균 영상을 RGB 영상으로 합성하여 분석하였다. 연도별 활동을 분석한 결과, 2018년은 채광 작업장의 북동쪽에서 활발하게 활동하는 영역을 찾을 수 있었으며, 2019년은 광미 적치장에서 확장에 따른 특징적인 활동이 확인되었다. NDAI를 이용한 시계열 분석으로 광학 영상으로는 확인하기 어려운 노천 광산의 무작위적인 지표 변화를 탐지할 수 있었다. 특히 현장 자료를 획득할 수 없는 지역의 광산 활동을 원격 탐사를 이용하여 효과적으로 수행할 수 있었다.
본 연구에서는 최근(2009-2012)의 MODIS 자료를 이용하여 천리안위성 관측 지역의 지표면 방출률 자료를 개선하였다(KNULSE_v2). 방출률 산출기법은 지표면이 식생과 토양으로만 구성되어 있다는 가정하에 방출률을 계산하는 식생피복법(Vegetation Cover Method)를 이용하였다. 주요 개선 내용은 1) 적설지수를 이용하여 적설에 의한 방출률 변화를 고려한 점, 2) 산출채널을 기존 2개(11, 12 ${\mu}m$)에서 4개(3.7, 8.7, 11, 12 ${\mu}m$)로 확대한 점, 3) 가장 최근의 5가지 지면피복자료를 조합하여 양질의 지면피복분류 자료를 이용한 점, 그리고 4) 최근에 개선된 방출률 조견표를 사용한 점이다. 산출된 자료는 식생이 최대로 성장하는 여름에 비교적 높고 반대로 겨울에 낮은 방출률을 보이며 계절에 따른 변화가 뚜렷하게 나타났다. 반면 사막이나 열대 우림 등 식생의 변화가 크지 않은 곳에서는 계절에 따른 방출률 변동이 매우 적게 나타났다. 눈덮임을 적용함에 따라 3.7, 8.7, 11 ${\mu}m$ 채널에서는 방출률이 증가되었으나 12 ${\mu}m$ 채널에서는 오히려 방출률이 감소되었다. 눈 덮임에 의한 방출률 변동을 고려한 결과 적설시 MODIS LSE와 유사한 방출률 변동패턴을 보였으며, 북반구 고위도에 적설이 존재하는 11월부터 4월까지의 상관관계가 크게 개선되었다(특히 11 ${\mu}m$). 그러나 방출률 차는 상대적으로 증가되었고 특히 3.7 ${\mu}m$ 채널에서 크게 나타났다. 본 연구에서 개선된 자료는 분리대기창 기반의 지표면온도 산출시 기초 입력자료로 사용하여 산출 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다.
온난화에 따른 벼의 생산량 변화는 우리나라뿐만 아니라 동아시아의 식량 수급에 매우 중요한 이슈 중 하나이다. 본 연구에서는 야외 온도보다 $0{\sim}3^{\circ}C$ 높은 환경을 형성해 주는 야외 온도구배챔버(TGFC)를 이용하여 고온이 벼의 생육과 생산량에 미치는 영향을 실험하였다. 챔버는 A, B, C 총 3개를 본 연구에 이용하였으며, C챔버는 출수기 이후 온도구배 처리를 하지 않았다. 벼 품종은 중만생종인 일미를 중묘로 이앙하였으며, 비료는 표준 시비량을 고려하여 N(질소) 9 kg, P(인) 4.5kg, K(칼륨) 5.7kg을 기준으로 처리하였다. A, B, C 모든 챔버에서 영양생장기 동안 고온 조건의 벼가 상대적으로 생육 속도가 빨랐다. 하지만, 출수 후 40일 동안의 평균 온도로 정의한 등숙기 온도가 계속 고온으로 유지될 경우 등숙률과 평균 종실 중이 온도에 비례하여 점진적으로 감소하였다. 특히 2016년 기상 조건을 기점으로 등숙기 온도가 증가함에 따라 불임이 증가하여 등숙률은 급격히 감소하였고, 그 영향으로 단위 면적당 수량도 크게 낮아졌다. 결국 동화산물의 분배 불균형을 초래해 출수 이후에도 잎의 엽록소 함량이 낮아지지 않았으며 비정상적인 늦이삭이 출현하였다. 하지만 늦이삭의 생산량이 고온으로 인해 감소한 정상 이삭의 생산량을 만회하기에는 매우 부족한 정도였다. 향후 지구 온난화로 인한 벼 생육기간의 고온은 벼의 생육을 촉진시키고, 출수 및 개화시기를 단축시키며 등숙기에도 고온이 지속 될 시 등숙률과 평균종실의 무게를 감소시켜 최종적으로 벼의 생산량 및 품질을 감소시킬 것으로 예측된다.
MODIS 자료를 이용한 대규모 작물 분류에는 MODIS 자료의 상대적으로 낮은 공간해상도로 인한 분광학적 혼재 양상이 두드러지게 나타난다. 이러한 분광학적 혼재를 완화하기 위하여 이 연구에서는 작물의 분광특성을 이용하여 특정 작물의 계층을 선택적으로 구분하고 상세 분류를 수행하는 선택적 계층 분류 방법론을 제안하였다. 제안 방법론에서는 특정 작물에 대한 선택적 분류를 수행함으로써 작물간의 혼재를 완화하고 구분력을 향상시킬 수 있다. 제안 방법론의 적용성 평가에는 중국 길림성의 길림시를 대상으로 MODIS 정규식생지수 자료와 근적외선 자료를 이용한 작물 분류의 사례 연구를 수행하였다. 먼저 근적외선 자료의 무감독 분류를 수행하여 벼의 재배지역을 우선적으로 추출한 후에, 시계열 정규식생지수 자료를 이용하여 벼 재배지역이 아닌 영역을 대상으로 옥수수와 콩의 상세 분류를 수행하였다. 사례 연구 결과, 제안 방법론은 유사한 분광특성을 갖는 작물의 계층을 선택적으로 구분함으로써 기존 시계열 정규식생지수 자료와 근적외선 자료를 함께 이용하는 감독 분류 결과보다 향상된 분류 정확도를 나타내었다. 따라서 신뢰성 있는 작물 구분도 제작에 제안 방법론이 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 SLURP 모형에서 RS, GIS를 이용한 융설매개변수 적용 및 영향을 평가하고자 한다. 모형의 음설 관련 매개변수 준비를 위해 3 set (1998-1999, 2000-2001, 2001-2002)의 NOAA AVHRR 위성영상을 분석하였다. 적설분포면적은 채널 1번, 3번, 4번을 이용하여 추출하였고, 적설심은 지상기상관측소의 적설심 자료를 이용하여 공간적으로 내삽하여 추출하였다. 융설 매개변수와 DEM, 토지피복도, NDVI, 수문기상자료를 이용하여 3개년도(1998, 2000, 2001)의 일별유출량을 모의하여 보정하였다 그리고 보정된 매개변수를 이용하여 1개년도(1999)를 검증하였다. 4년(1998-2001)동안의 유량 비교 결과, 평균 Nash-Sutcliffe의 모형 효율은 0.76이고 적설 및 융설 기간(1월$\sim$5월)동안의 평균 모형 효율은 0.57이다. 융설매개변수 미고려시 평균 Nash-Sutcliffe의 모형 효율은 0.73이고 적설 및 융설 기간(1월$\sim$5월)동안의 평균 모형 효율은 0.19이다. 융설매개변수를 포함한 유출량이 융설매개변수를 포함하지 않은 경우보다 관측유량의 수문시계열적 특성을 잘 표현하는 결과를 보였다.
도시열섬 완화를 위한 계획을 세울 때 가장 먼저 해결해야 할 문제는 도시 내 어느 곳이 열 환경에 가장 취약한 곳인지를 파악하는 것이다. 즉, 도시 내 온도가 상대적으로 더 높은 지역과 낮은 지역(핫스팟과 콜드스팟)이 존재하는지 여부를 파악해야 한다. 본 연구는 전주시를 공간적 범위로 도시열섬의 공간적 밀집지역을 도출하고, 밀집요인을 알아보는데 목적이 있다. 먼저 도시열섬이 밀집해서 발생하는 지역을 알아보기 위해 2017년 Landsat 8 위성영상을 활용해 지표면온도(Land Surface Temperature : LST)를 추출한 뒤 국지적 Moran's I 분석과 Getis-Ord Gi* 분석을 통해 핫스팟 분석을 실시하였다. 그 결과, 통계적으로 유의한 밀집지역은 전주시 원도심이라 불리는 중심부와 공업지역으로 나타났다. 또한 높은 LST를 유발하는 요인을 알아보고자 토지피복도 중 시가화·건조지역의 상세분류로 상관분석과 회귀분석을 진행한 결과, 주거지역의 단독주거시설, 공업지역의 공업시설, 상업지역의 상업·업무시설이 LST를 높이는 요인으로, 별도의 항목이 존재하지 않는 녹지율을 대신해 변수로 선정한 NDVI가 LST를 낮추는 요인으로 작용하고 있었다. 본 연구의 결과는 도시열섬 저감 정책이 어느 곳을 중심으로 이루어져야 하는지, 가장 먼저 고려해야 할 요인은 무엇인지를 판단하고자 할 때 근거가 된다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
도시의 개발과 고밀화는 도시공간의 기온이 주변지역보다 높아지는 도시열섬(Urban Heat Island)현상의 원인이 되고 있으며, 도시열섬현상은 기후변화와 함께 그 강도가 증가하고 있다. 이와 더불어 여름철 도시의 대기온도가 상승할 때 소득이 낮은 계층, 고령인구, 건강에 문제가 있는 사회적 취약계층은 높아진 열환경에 대처할 수 있는 능력이 부족하다. 따라서 본 연구의 목적은 서울시의 열섬지역을 공간통계 기법인 Hotspot 분석을 통해 도출하고, 로지스틱 회귀분석을 활용하여 열섬지역의 물리적 환경과 인구 및 사회경제적 특성을 분석하는 것이다. 서울시 423개 행정동을 대상으로 동별 평균 대기온도를 이용하여 도시열섬 Hotspot 분석을 실행한 결과, 서울시 중구, 종로구, 용산구, 영등포구에서 도시열섬 지역이 집중적으로 분포하는 것을 확인하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 열섬지역의 물리적 환경 특성을 분석한 결과, 주거시설 연면적 비율, 상업시설 연면적 비율, 용적률, 불투수면 비율, 정규화식생지수(NDVI)가 열섬지역에 영향을 미치는 유의한 변수로 나타났다. 또한, 열섬지역의 인구 및 사회·경제적 특성을 고려한 열환경 취약지역을 분석한 결과, 기초생활수급자 비율, 독거노인 비율, 기초생활수급을 받는 독거노인 비율 등이 유의한 변수로 나타났다. 본 연구의 결과는 도시열섬현상에 영향을 미치는 물리적 환경변수를 도출하고 사회적 취약계층의 공간적 분포와 도시열섬지역이 중첩되어 있는 지역을 판별함으로써 향후 취약계층을 고려한 도시 열환경 설계와 정책 개발에 있어 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
최근 인구집중으로 인한 도시개발 및 사회기반 시설의 확충 등의 인위적 현상과 지구온난화 및 가뭄, 홍수, 산불 등 자연적 현상 등 다양한 요인으로 인해 토지피복 변화가 발생하고 있다. 이러한 토지피복변화의 원인과 영향, 그리고 탐지방법에 대한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 기존 연구들은 대부분 주어진 임계치를 기준으로 '변화' 또는 '무변화'의 양분된 결과를 도출한다. 따라서 본 연구에서는 확률에 기초하여 공간자기상관과 핫스팟 탐지를 결합한 변화탐지 방법을 제시하고자 한다. 또한 기존의 핫스팟 탐지 알고리즘인 AMOEBA(A Multidirectional Optimal Ecotope-Based Algorithm)에서 나타나는 과다탐지의 경향을 개선하여 핵심적인 토지피복 변화의 핫스팟을 탐지하는 AMOEBA-CH(core hotspot)를 개발 및 적용하였다. 본 연구에서는 토지피복 변화의 확률과 공간자기상관에 기초한 픽셀 간의 공간적 상호작용을 고려하였으며, AMOEBA-CH의 인접-우세 모형을 통해 토지피복 변화의 핵심적인 핫스팟을 탐지하고자 한다. 본 연구에서 제시한 방법의 가용성을 테스트하기 위해 남한지역의 2000년과 2008년의 NDVI자료를 이용하여 토지피복 변화의 핫스팟 탐지를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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