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.
본 연구는 페어웨이 조성에 적합한 크리핑 벤트그래스 품종을 선발하기 위해 수행 되었다. 'Shark'와 'CY-2' 품종의 시각적 품질이 가장 우수하였으며, 크리핑 벤트그래스 페어웨이에서 가장 많이 고려 되어야 하는 하절기 시각적 품질은 'Shark', 'CY-2', 'T-1', 'Alpha', 'L-93' 순이었다. 포지 조성 초기 엽록소함량이 가장 우수한 품종은 'Shark'와 'CY-2' 그리고 'T-1' 이다. 'T-1'은 하절기 색상이 매우 짙게 유지가 되었다. 조성 초기부터 'CY-2'와 'Shark'의 뿌리 길이가 길고 우수했으며 잔뿌리가 많아 수분 흡수가 매우 용이할 것으로 판단된다. 조성 초기부터 가장 우수한 식생 지수를 보인 것은 'Shark'와 'L-93' 그리고 'CY-2'였다. 가장 높은 밀도를 보인 품종은 'T-1' 이였으며 다른 품종과 다르게 하절기 밀도가 떨어지지 않고 오히려 증가하였다. 'T-1' 다음으로 'Shark'가 높은 밀도를 보였고, 'CY-2', 'Alpha', 'L-93'의 순으로 밀도가 높았다. 실험기간 동안 탄저병, 브라운패취, 달라스팟이 발병 하였으며 'CY-2'가 가장 내병성이 강하였고 3가지 병 모두 내병성을 보였다. 본 연구 결과 5개 품종 중 'CY-2'와 'Shark'가 골프장 페어웨이용으로 가장 적합하였다.
Purpose: This experiment was conducted to detect water stress in terms of the moisture content of cucumber seedlings under water stress condition using a hyperspectral image acquisition system, linear regression analysis, and partial least square regression (PLSR) to achieve a non-destructive measurement procedure. Methods: Changes in the reflectance spectrum of cucumber seedlings under water stress were measured using hyperspectral imaging techniques. A model for estimating moisture content of cucumber seedlings was constructed through a linear regression analysis that used the moisture content of cucumber seedlings and a normalized difference vegetation index (NDVI). A model using PLSR that used the moisture content of cucumber seedlings and reflectance spectrum was also created. Results: In the early stages of water stress, cucumber seedlings recovered completely when sub-irrigation was applied. However, the seedlings suffering from initial wilting did not recover when more than 42 h passed without irrigation. The reflectance spectrum of seedlings under water stress decreased gradually, but increased when irrigation was provided, except for the seedlings that had permanently wilted. From the results of the linear regression analysis using the NDVI, the model excluding wilted seedlings with less than 20% (n=97) moisture content showed a precision ($R^2$ and $R^2_{\alpha}$) of 0.573 and 0.568, respectively, and accuracy (RE) of 4.138% and 4.138%, which was higher than that for models including all seedlings (n=100). For PLS regression analysis using the reflectance spectrum, both models were found to have strong precision ($R^2$) with a rating of 0.822, but accuracy (RMSE and RE) was higher in the model excluding wilted seedlings as 5.544% and 13.65% respectively. Conclusions: The estimation model of the moisture content of cucumber seedlings showed better results in the PLSR analysis using reflectance spectrum than the linear regression analysis using NDVI.
기후변화 예측 및 영향평가, 수치대기모형의 개선, 농업 및 산림생태계 관리 등 지역 및 지구규모에서 최신의 지표피복정보를 요구하고 있으나 NOAA-AVHRR을 이용하는 기존의 분류체계에서는 우리나라의 주요 식생인 벼논이 독립적으로 분류되지 못했다. Landsat-TM 등 상업적 위성자료를 이용할 경우 벼논의 정밀한 분류가 가능하나 갱신에 많은 노력과 시간이 필요하여 실용적이지 못하다. 본 실험에서는 쉽게 구할 수 있는 NOAA-AVHRR자료를 사용하되, 벼 군락의 시기별 분광특성차를 벼논피복의 검출에 이용하여 간단하면서도 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 5월과 8월의 식생지수값의 지리적 분포특성에 근거하여 각각 유사한 특성을 가진 4개 그룹(도시, 삼림, 수역, 농경지)으로 나누고, 8월에 삼림으로 분류된 화소들 가운데 5월에는 수역으로 분류되는 화소들만 발췌하여 벼논으로 간주하는 방법이다. 이 방법에 의해 벼논으로 분류된 화소들을 1,455개 읍면 단위로 취합하여 재배 면적 및 그 분포를 농림부 통계자료와 비교한 결과 이 방법이 USGS의 분류방법 보다 정확하며 신뢰성이 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 경상남도의 효율적인 빗물관리를 위해서 강우량, 증발산량, 표면유출량의 물순환 체계를 GIS 기반으로 분석하였다. 공간내삽법에 의한 강우량(1999~2008) 분포는 경상남도 남서부 해안지역의 하동군, 산청군, 사천시 등이 중동부 내륙지역의 창녕군, 밀양시, 창원시 등보다 많게 나타났다. 증발산량은 기온, 토지이용, 식생지수를 독립변수로 한 추정식으로 산출하였으며, 남해군이 평균 93.71mm로 가장 많았고, 진해시와 창원시가 각각 81.78mm와 84.37mm로 가장 적었다. 표면유출량은 SCS 수문학적 토양분류와 토지이용에 의한 산정식으로 분석하였으며, 하동군이 90.40mm로 가장 많았고, 거창군이 46.69mm로 가장 적게 나타났다. 이상의 GIS기반 물순환체계 분석결과는 경상남도의 효율적인 빗물관리를 위한 계획 및 정책마련의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
도시지역의 사회문제 및 환경위험을 완화시킬 수 있는 수단이자 사회적 측면에서의 지속가능한 발전을 위해 질 좋은 도시녹지의 양적인 확대 및 관리에 대한 중요성이 부각되고 있다. 이에 본 연구에서는 서울시 중구, 동대문구, 성동구 등 3개 자치구의 46개 행정동을 대상으로 각종 사회경제적 데이터와 녹지데이터, 위성영상 등을 활용해 녹지의 분포 현황과 이의 분배적 형평성을 파악하고자 했다. 연구의 분석과정은 1) 행정동별 녹지분포 현황과 사회경제적 현황, 녹지의 효과를 체감하기 쉬운 가로수 면적 등을 파악하고, 위성영상을 이용한 정규식생지수와 지표면온도를 확인했다. 2) 이를 바탕으로 각 변수들의 상관관계 및 회귀분석을 실시하였다. 연구지역 녹지의 분배적 형평성 분석결과, 행정동별 환경특성 중 녹지율과 면적에서 큰 편차를 보였으며, 정규식생지수, 지표면온도 모두 동별 차이가 큰 것으로 나타났다. 또한, 환경변수와 사회경제적 변수와의 상관관계 분석결과, 기초생활수급자비율과 장애인비율이 높은 동의 정규식생지수가 낮고 지표면온도는 높은 것으로 나타나 환경형평성이 낮은 것으로 평가되었다. 환경불평등은 주거지역의 환경요인뿐 아니라, 주거형태와도 밀접하게 관련되어 있는 것으로 판단된다. 아파트 단지의 지표면온도는 단독 및 다가구 주택 밀집지역에 비해 $2.0^{\circ}C$ 가량 낮았으며, 정규식생지수 평균은 아파트 단지가 단독 및 다가구 주택 밀집지역에 비해 2배 이상 높은 것으로 나타났다. 녹지분포의 행정동별, 주거유형별 환경불평등성이 확인된 만큼 소외지역에 녹지의 양적 확충이 필요하며, 녹지 환경에서의 사회적 배제 극복을 위한 정책 등을 통해 배제된 지역 주민들의 삶의 질 개선 노력이 필요하다.
본 연구는 무인기를 이용한 동계사료의 수량조사시 필요한 검량식의 작성을 위한 식생조사 및 분광측정의 적정 시기와, 작성된 검량식의 적용이 적절한 시기를 판단하기 위하여 고정식 자동 분광 측정장치를 개발하여 호밀, 총체보리, IRG를 대상으로 NDVI를 장기간 측정하였다. 그리고 NDVI가 최댓값이 되는 날을 기준으로 증가기간과 감소시간으로 기간을 나누어 건물수량 예측을 위한 검량식을 작성하고 검량식의 예측정확도를 각각 비교하였다. 조사결과 호밀, 총체보리, IRG는 각각 4월 8일, 4월 9일, 4월 5일에 NDVI가 최대치가 되었으며 NDVI 증가기간의 검량식은 결정계수(R2)는 각각 0.84, 0.84, 0.78로 높은 상관관계를 보였고 NDVI 감소기간에는 각각 0.00, 0.02, 0.27로 매우 낮게 나타났다. 따라서 NDVI 측정을 통한 건물수량 예측을 효율적으로 하기 위해서는 NDVI 변화를 정확히 측정할 필요가 있으며 고정식 자동 분광 측정 방법은 생육에 따른 NDVI의 정밀 측정에 효과적인것으로 판단된다.
수문학, 기상학 및 농업과 같은 응용 분야에서 위성 기반 토양 수분 정보에 대한 관심이 높아지면서 다양한 해상도에서 토양수분도를 제작하는 방법의 개발과 사례 연구는 위성 정보 활용의 주요 주제 중 하나로 대두되고 있다. 이 연구는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 Sentinel-과 Sentinel-2 공개 자료를 적용하여 토양수분도 제작 결과를 예시하였다. 토양수분도는 synthetic aperture radar (SAR) 영상과 광학 영상과 융합하여 산출하였다. SAR 영상은 GEE에서 제공하는 Sentinel-1 위성의 후반 산란 계수 analysis ready data (ARD)자료와 Sentinel-2에서 계산한 정규식생지수와 함께 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복자료를 사용하였다. 호주 빅토리아 주에 위치한 연구지역을 대상으로 토양수분도를 제작하였으며, 기존 연구에서 발표된 현장 측정값과 비교 분석하였다. 현장 측정값을 기준으로 실험 결과의 정확도를 비교한 결과로 결괏값은 기준 값과 4-10%p 차이를 보이는 유의미한 범위의 일치도를 보이고, 위성 기반 토양수분도와는 0.5-2%p의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 지역의 지표 특성에 따라 고해상도의 토양수분도가 필요한 지역은 GEE를 통하여 제공되는 공개 자료와 이 연구에서 적용한 알고리즘으로 토양수분도의 제작이 가능할 것으로 생각한다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 기반 물리적 환경인 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Sky View Factor(SVF)와 ENVI-met 모델링을 활용하여 시간대별 열적 환경을 비교 분석하는 것을 목적으로 수행하였다. 연구 결과 NDVI, SVF는 열적 환경 요소인 Upward short-wavelength(S↑), Downward short-wavelength(S↓), Upward long-wavelength(L↑), Downward long-wavelength(L↓), Land Surface Temperature (LST), Mean Radiant Temperature(Tmrt)와 유의수준 1% 이내에서 모두 상관관계를 보이는 것으로 도출되었다. 특히, NDVI는 S↑와 12시에 최대 -0.52**의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었고, L↓와 모든 시간대에서 0.53** 이상의 상관성을 보였다. LST와는 -0.61**(13시)의 상관성을 보여 NDVI는 장파 복사에너지의 관련성이 높은 것으로 판단된다. SVF의 경우 SVF 범위에 따라 장파 복사에너지와의 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 본 연구결과는 공간의 열적 쾌적성과 미기후를 평가하기 위한 통합 접근 방식을 제공할 수 있으며, 도시 디자인 및 경관 특성이 보행자의 열 쾌적성 미치는 영향 관계 규명 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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