• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1185-1193
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• 2023

위성 영상을 활용하여 정확한 토양 수분도를 산정하는 연구는 원격탐사 응용 분야에 포함되는 중요한 기본 연구 주제 중 하나이다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3/3A 영상과 KOMPSAT-5 SAR 영상을 적용하여 시험 지역에 대하여 토양수분도를 제작하고 산정된 결과를 정확도 검증 차원에서 미국 NASA에서 제공하는 Soil Moisture Active Passive (SMAP)의 토양수분 자료와 정량 비교하는 것이다. 한편 농림 식생 지대를 중심으로 토양수분도를 산정하기 위하여 환경공간정보서비스에서 제공하는 토지피복지도를 연구에 적용하였다. 시험 연구 지역은 이 연구에 적용한 수분 구름 모델(Water Cloud Model)에 기반한 토양수분 산정 알고리즘 적용에 필요한 입력 자료가 모두 가용한 제주 서부 지역을 선정하였다. 토양수분도 제작에 사용한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 KOMPSAT-5 HV와 Sentinel-1 VV 영상이며, 식생지수는 KOMPSAT-3 영상의 지표반사도를 사용하였다. 이 연구에서 산출한 토양수분도 산정 결과와 SMAP (L-3) 자료를 차분 연산으로 비교하면 차이 값이 평균 4.13±3.60p%의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났고, SMAP (L-4) 자료와의 차분 연산 결과는 평균 14.24±2.10p% 수준의 일치도를 보였다. 이 연구를 통하여 향후 우리나라 위성영상과 공공 제공자료를 이용하여 정확도가 높은 정밀 토양수분도를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.883-896
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• 2023

인간 활동 영역이 산지 곳곳에 퍼져 있는 한국에서는 산불이 주거지역이나 각종 시설물을 위협하는 경우가 잦다. 따라서 산불 이후 대책 마련과 피해 복구를 위해 피해 범위를 빠르게 파악할 필요가 있으며, 이러한 경우 원격탐사가 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2019년 4월에 발생한 고성·속초 산불 피해지역에 k-nearest neighbor (kNN) 알고리즘을 적용하여 피해 범위를 탐지하는 실험을 수행하였다. 다양한 인공지물을 포함하는 지표와 숲이 혼재된 지역 특성을 고려하여 적절한 공간 해상도와 시간 해상도를 제공하는 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) 자료를 사용하였다. Sentinel-2 MSI의 여섯 밴드와 정규식생지수(NDVI), 정규탄화지수(NBR)를 분류 특성으로 사용하였다. 산불 피해지역과 비피해 지역에서 무작위로 추출된 2,000개 지점 정보를 이용하여 kNN 분류기를 훈련시켰다. 분류 성능을 높이기 위해 데이터에서 특이값을 제거하고 임상도를 병용하였다. 다양한 이웃(neighbor) 수와 분류 특성 조합을 적용하여 산불 후 데이터를 이용한 실험과 산불 전후 데이터 차이를 이용한 실험을 수행하였다. 산불 전후 데이터 차이를 이용하였을 때 더 우수한 분류 성과를 얻을 수 있었지만, 산불 후 데이터만을 이용한 경우에도 피해지역의 범위를 파악할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.61-77
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• 2024

본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 기반 데이터를 사용하여 도시 열 쾌적성을 신속하게 진단하는 방법을 개발하는 것을 목표로 수행하였다. 연구 대상지는 경상남도 창원시에 위치한 창원대학교 공과대학 부지 및 용지공원을 대상으로 수행하였으며, 기초자료 구축에는 현장측정 및 UAV를 활용하였다. 세부적으로 현장측정 기반 열 쾌적성 지수 PET, UTCI를 산출하였으며, UAV를 활용하여 식생지수(NDVI), 하늘시계지수(SVF) 및 지표면 온도(LST) 영상을 제작 후 분석에 활용하였다. 연구결과, UAV 기반 예측된 PET와 UTCI는 각 유의수준 1% 이내에서 0.662, 0.721의 높은 상관관계를 보이는 것을 확인하였다. 예측 모델의 설명력은 PET 43.8%, UTCI 52.6%로 도출되었으며, RMSE는 PET 6.32℃, UTCI 3.16℃로 나타나 UAV 기반 열 쾌적성 평가 시 UTCI 지수를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 도출되었다. 본 연구에서 개발된 방법은 기존 접근 방식에 비해 상당한 시간 절약 이점을 제공하여 실시간 도시 열 쾌적성 평가 및 완화 계획에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 환경생물
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• 제41권4호
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• pp.530-538
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• 2023

본 연구는 사과, 블루베리, 포도, 복숭아, 배 과수원에서 과수의 종류와 재배 방식(유기 및 관행)이 토양 특성 및 토양 절지동물 군집에 미치는 영향을 조사하였다. 함정트랩을 사용하여 토양 절지동물 군집을 조사하였으며, 조사 당시의 토양 수분 함량, 전기전도도, 온도가 조사되었다. 결과적으로, 과수의 종류와 재배 방식은 토양 특성에 유의한 영향을 미쳤다. 특히, 유기 사과 과수원에서는 관행 사과 과수원에 비해 높은 토양 수분 함량, 전기전도도, 온도가 관측되었다. 토양 절지동물 군집에 대한 조사를 통해서 5강 15목에 속하는 1,527 개체가 채집되었다. 개체수, 종 풍부도, 다양성 지수의 범위는 관행 및 유기 과수원에서 각각 9~93 ind. trap^-1, 4.00~17.00, 1.09~1.84 및 27~48 ind. trap^-1, 9.50~14.00, 1.33~2.14였다. 재배 방식은 토양절지동물 군집 특성에 유의한 영향을 미치지 않았다. 하지만 NMDS (Non-metric Multidimensional Scaling) 분석결과, 재배 방식에 따라 토양 절지동물 군집 구조가 유의하게 다를 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 재배 방식이 토양 절지동물에 미치는 영향을 파악하는데 있어, 토양 절지동물 군집에 영향을 미칠 수 있는 식생 군집 및 환경 특성이 종합적으로 고려되어야 하며, 토양 절지동물 군집의 특성뿐만 아니라 구조도 고려되어야 함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.571-585
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• 2017

적색경계밴드(red-edge band)가 식물의 생물리적 특성과 밀접한 관계를 가지고 있다고 알려지고 있으며, 이에 따라 최근 적색경계밴드를 포함한 위성영상센서가 증가하고 있다. 본 연구는 향후 농림업중형위성에 적색경계밴드 탑재를 계획하고 있는 점을 감안하여, 적색경계밴드와 관련된 연구 현황과 활용 가치를 분석하고자 한다. 수관울폐도가 높은 우리나라 산림의 엽면적지수(Leaf Area Index, LAI) 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 분석하였고, 더 나아가 LAI 추정을 위한 최적의 파장폭과 파장영역을 도출하고자 하였다. LAI가 5 이상인 갈참나무와 리기다소나무를 대상으로 4월부터 10월까지 시계열 분광반사 측정자료를 이용하여 LAI와의 상관관계를 분석하였다. 분광반사측정자료에서 5개의 파장폭(10 nm, 20 nm, 30 nm, 40 nm, 50 nm)과 71개의 중심파장(680 nm부터 750 nm까지 1 nm 간격)을 달리하여 모두 355개의 적색경계밴드를 모의 생성했다. 적색경계밴드를 기반으로 하는 두 개의 분광지수 NDRE(normalized difference red-edge index)와 CIRE(chlorophyll index red-edge)를 산출하여 LAI와 상관관계를 분석하였다. 적색경계밴드 기반의 분광지수인 NDRE 및 CIRE는 수관울폐도가 높은 갈참나무와 리기다소나무의 LAI와 높은 상관관계를 얻을 수 있었다. 이는 수관울폐도가 높은 국내 산림에서 일반적으로 사용되는 NDVI가 LAI와의 상관관계가 낮게 나타났던 한계를 해결할 수 있는 가능성을 보여주었다. 10 nm부터 50 nm까지 적색경계밴드의 파장폭 효과는 산림의 LAI와 관계에서 큰 차이를 보이지 않았다. LAI와 최대 상관관계를 보이는 적색경계밴드의 중심파장은 갈참나무에서는 720 nm 부근, 그리고 리기다소나무에서는 710 nm 주변으로 나타났다. 우리나라 농작물 및 산림의 식생정보 획득과 모니터링을 위한 최적의 적색경계밴드의 파장폭과 파장영역을 결정하기 위해서는 다른 생물리적인자(엽록소, 질소, 수분함량, 생체량 등)와의 관계도 충분히 고려하여야 한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권3호
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• pp.309-319
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• 2008

도로는 생태계를 교란시키는 인간 활동의 지표이며 흔히 서식지 단편화, 서식지 축소, 서식지 고립을 유발한다. 제주도의 한라산국립공원(면적=153.4$km^2$)은 지형, 지질, 생물상의 특이성이 높으며 유네스코 생물권보전지역(MAB)의 핵심지역으로도 중복 지정되어 있다. 공원의 이러한 높은 보전가치가 많은 탐방객과 도로건설을 유도하고 있음에도 불구하고 도로로 인한 경관의 변화는 거의 알려진 바가 없다. 본 연구에서는 GIS를 활용하여 한라산국립공원의 도로로 인한 서식지 단편화 양상을 공원 용도지구, 해발고도, 식생에 관련하여 분석하였다. 포장도로와 법정 비법정탐방로에 각각 112m, 60m 버퍼를 적용시킨 결과 한라산국립공원은 총 100개의 단편으로 나뉘었다. 포장도로와 법정탐방로만을 고려했을 때 드러난 10단편의 면적은 $0.002km^2-38.2km^2$(평균면적=14.2 $km^2$)에 이르렀고 자연보존지구와 자연환경 지구 모두에서 각기 약 7%가 가장자리로 판정되었다. 이들 단편의 형태지수 평균은 5.19(100단편 중), 7.22(10단편 중)이었지만 공원의 동서 양단과 정상부근에 있는 단편들의 형태지수가 보다 높았다. 5개의 법정탐방로가 모두 분화구까지 연결되어 있고 고도가 높아짐에 따라, 활엽수림, 침엽수림, 초지로 식생이 전환되기 때문에 높은 고도, 특히 고유식물과 고산식물이 많은 고도 1,400m이상의 초지에서 서식지 면적이 현저하게 감소했다. 이런 결과는 한라산국립 공원도 도로로 인한 서식지 단편화를 겪고 있으며, 단편화로 인한 서식지 악화와 서식지 소실의 위험이 공원의 자연환경 지구보다 한라산 정상의 백록담을 중심으로 하는 자연보존지구에서 더 높을 수 있음을 보여준다. 따라서 한라산국립공원의 현 도로망은 생태계 보전과 보호라는 국립공원의 목표에 부합하지 않는다고 사료된다. 한라산국립공원 전체가 또한 MAB 핵심지역임을 고려한다면, 공원 용도지구의 재설정과 단편화를 완화시키기 위한 공원 내 도로관리에 보전노력이 경주되어야 할 것이다.

• Journal of Plant Biology
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• 제38권3호
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• pp.305-317
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• 1995

한반도 중, 남부지역에서 가장 높은 산악지역인 지리산지의 냉온대 및 아고산대의 침광혼효림과 상록침엽수림의 임상선태류군락을 식물사회학적 관점에서 연구하였다. 그 결과 고등식물군락의 조성과 관련하여 다섯 임상선태류군락을 식별하였다. A 조릿대-구상나무/비꼬리이끼-수저잎산주목이끼군락, B. 비비추-구상나무/곱슬명주실이끼-등덩굴초롱이끼군락, C. 구상나무/아기호랑꼬리이끼-가지윤이끼군락, D. 구상나무-가문비나무/아기호랑이끼-깃털이끼군락, E. 구상나무-가문비나무/수풀이끼-겉창발이끼군락. 이들 군락 중 A, B, C, D 등 네 군락은 비교적 낮은 해발영역 (1200-1700m)의 침광혼효림에 분포하며, 냉온대의 종요소에 의해 특징화되었다. 이들 군락은 쇠물푸레-구상나무군집에 속하는 하나의 분층군락으로 확인되었다. E군락은 보다 높은 해발영역(1700m 이상)에 분포하며, 아한대; 아고산대와 한 대; 고산대에 한정분포하는 주극요소의 종군에 의해 특징화되었다. 또 이 군락은 월귤-가문비나무군강에 속하는 구상나무-가문비나무군집의 하나의 분층군락임이 밝혀졌다. 지금까지 많은 연구자들이 지리산지 1200m 이상에서 정상 근처까지 분포하는 침엽수림을 아고산대의 식생으로 취급하였다. 그렇지만, 현 연구결과는 식물사회학적 입장에서 침광혼효림과 진성아고산침엽수림의 경계가 1700m가 된다는 사실을 명백히 하였다. 선태류의 종의 풍부성은 E군락에서 가장 높았으며, 나머지 네 군락은 비슷한 수준이었다. 선태류의 종다양도지수에 있어서 H'와 D는 B와 E군락에서 높았으며, A와 C군락에서 낮고, D군락은 중간적인 값을 나타내었다. 균등도지수(J')의 값은 고도의 증가와 함께 감소하여, 높은 해발영역의 E군락에서 가장 낮았다. Bray-Curtis 서열법의 결과는 이 다양성 분석과 상기의 두 삼림대의 구분이 정당함을 나타내었다. 조사된 지리산지의 선태류의 분류군은 25과, 46속, 73종, 1아종, 2변종으로 구성되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1109-1123
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• 2020

국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.

• 농업생명과학연구
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• 제50권1호
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• pp.105-115
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• 2016

남부지역의 효율적인 삼나무 임분 관리방안을 마련하기 위하여 20m×20m 규모의 총 67개 조사구를 설치하였으며, 층위별 식생 및 임분구조 조사에 따른 군락유형 및 생장조사를 실시하였다. 군집분석을 실시한 결과 삼나무군락(C1)과 삼나무-편백군락으로 구분되었으며, 삼나무-편백군락은 다시 졸참-곰솔군락(C2), 졸참-편백군락(C3)으로 구분되었다. 교목층 삼나무의 중요치는 C1 97.2%, C2 80.7%, C3 47.6%로 유형간 차이가 나타났으며, 아교목층에는 C1 8.9%, C2 15.2%, C3 5.7%로 C2에서 가장 높게 나타났다. C3의 경우 아교목층에 솜대 및 이대가 나타나 이에 대한 관리가 필요한 것으로 사료된다. 관목층의 경우 C1 9.2%, C2 7.0% 이었으나, C3에서는 삼나무가 나타나지 않았다. 교목층의 종다양도는 C1이 0.059로 가장 낮았으며, C3에서 0.548로 가장 높았다. 우점도는 C1에서 0.958로 나타나 삼나무가 우점하는 것으로 나타났으며, C3은 우점도가 낮게 나타나(0.393) 다수의 종이 경쟁하고 있는 것으로 사료된다. 평균직경연년생장량은 7.01(C2)~8.04(C1)mm/yr의 범위로 나타났으며, 유형별 관리방안은 C1의 경우 경쟁목제거, 가지치기, 솎아베기가 적합하며, C2의 경우 경쟁수종 제거를 통한 삼나무 전형군으로의 유도 및 수하식재를 통한 타 수종으로의 갱신이 더욱 유리할 것으로 판단되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.81-99
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• 2015

가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.