농림생태계에서의 물과 탄소의 순환을 연구하려면, 먼저 관측지의 공간적 특성을 정량적으로 이해해야 한다 특히, 우리나라와 같은 복잡한 경관에 관측지가 위치한 경우에는 공간 특성의 이해가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 광릉 산림 소유역의 지형, 식생 및 토양과 관련된 변수들의 공간적 특성을 정량화하였다 지형의 공간 특성을 산출하기 위해 수치고도 모형 (DEM)에서 계산된 고도, 경사 및 사면 정보를 분석하였다. 식생과 토양 정보는 LANDSAT TM 영상으로부터 제작된 지표 피복 지도를 사용하였다. 계절 특성을 살펴보기 위해 1999년 6월 30일, 2000년 9월 4일, 2001년 9월 23일, 2002년 2월 14일의 네 위성 영상을 사용하였다. CO₂와 수증기의 플럭스 지수로서, 위성 영상으로부터 식생지수 NDVI를 세 격자 크기 (7km x 7km MODIS 격자, 3km x 3km 집중관측 격자, 1km x 1km 단위 격자)에 대해 각각 도출하였다. 반분산 분석에 근거해서 이 자료들을 사용하여 관측지의 비균질성의 공간 규모를 계산하였다. 예상한대로, 격자의 크기가 작아질수록 비균질성의 규모가 작아졌고, 식생의 계절 변화에 민감하였다. 40m 플럭스 타워가 위치한 두 단위 격자의 경우, 비균질성의 공간 규모는 200~1000m 이었고, 이러한 공간 규모는 모형에서 계산된 타워 플럭스 발자국의 기후도와 잘 일치하였다.
대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.
이 연구는 세가지 조림작업종(이단림작업, 산벌림작업, 택벌림작업)이 적용된 후 세 번의 생장기간이 경과한 천연활엽수림에서 11가지 주요 유용 활엽수종의 천연갱신 양상을 평가하기 위하여 수행되었다. 현재 연구 대상 산림의 상층은 신갈나무의 우점도가 가장 높은 것으로 조사되었으나, 많은 수의 갱신 치수가 발생된 고로쇠나무와 물푸레나무의 상층으로의 약진이 기대되어 미래에는 신갈나무와 더불어 이들 두가지 수종의 상층 구성 비율이 증가될 것으로 판단된다. 갱신 벌채 후 발생한 치수량을 조사한 결과, 이단림에서는 3,145본/ha(상층목의 10배), 산벌림에서는 6,885본/ha(상층목의 9배), 택벌림에서는 2,275본/ha(상층목의 4배)의 치수 발생을 나타냈으며, 수종간 차이가 많았고, 전반적으로 맹아묘의 발생 비율이 높았다. 60~80%의 상층 울폐도와 60~70%의 하층 피복률에서 실생묘 발생률이 높았고, $25^{\circ}$ 이하의 경사도와 남서쪽에서 북서쪽에 이르는 사면에서 실생묘 발생이 비교적 높게 나타났으나, 수종간 차이가 많았다. 그루터기 직경과 높이가 맹아 발생에 끼치는 영향은 거의 없는 것으로 파악되었다.
기존 화석연료를 대체하기 위한 방법으로 태양광은 가장 주목 받는 신재생에너지원 중의 하나이다. 하지만 태양광 패널을 설치하기 위한 부지 확보 문제는 태양광의 활용을 높이기 위해 극복해야 할 문제점 중의 하나이다. 이에 본 연구는 고속국도 비탈면에 태양광 패널을 설치할 것을 제안한다. 고속국도에 인접한 모든 비탈면은 유휴 공공부지이며, 고속국도 총 연장이 4,193km에 달한다는 점, 선형구조로 패널 설치 시 규모의 경제 실현이 가능하다는 점, 주변 지물로 인해 음영 발생 소지가 적다는 점, 그리고 대부분의 구간이 거주지와 멀어 민원 발생 소지가 적다는 점 등 높은 잠재력을 가지고 있다. 하지만 현장조사에 의한 방법의 경우 4,000km가 넘는 고속국도 주변을 조사하기에는 많은 시간 및 비용의 소모와 더불어 안정상의 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 극복하고 효율적인 태양광 패널 설치 대상지 선별을 위해 본 연구는 수치지도 기반의 지형 분석 방법을 제시하고자 한다. 먼저 수치지도로부터 등고선 및 고속국도 폴리라인을 추출한다. 추출한 등고선을 수치지형모형으로 변환하고, 지형의 방위각과 경사각을 계산한다. 고속국도는 이진영상으로 변환한 뒤 정제 과정을 거쳐 단절된 부분을 복원하고, 경계로부터 일정 범위 내의 지역을 버퍼지역으로 추출한다. 앞선 자료들을 중첩해 버퍼지역 내 특정 방위각과 경사각을 만족하는 지역을 대상지로 선정하고, 최종적으로 항공사진을 이용한 정성적 평가를 수행한다.
본 연구의 목적은 GIS 기법을 이용하여 지형을 분석함으로써 서울-동두천 간의 추가령곡에서 최적 방어지역을 선정하는 것이다. 연구내용은 지형요소에 의한 보병부대의 최적방어지역 선정, 접근로를 중심으로 한 최적방어지역 선정, 그리고 양자간 차이점의 비교${\cdot}$분석이다. 연구과정은 최적 방어지역의 선정을 위한 고려요소의 검토, GIS를 이용하여 지역을 선정하는 과정 그리고 선정된 최적지역을 분석하는 과정의 세가지로 구성된다. 지형요소를 고려한 보병부대의 최적 방어지역은 도봉산, 수락한, 와방산, 국사봉 등과 같은 험준한 산악지역이며, 접근로를 고려한 최적 방어지역은 국사봉-축석령-불국산을 연결하는 동-서의 지역으로서 공간적 패턴이 특징적으로 나타난다.
어군의 분포밀도와 초음파산란강도의 관계를 검토하기 위하여, 50kHz의 주파수에서 net cage (농망)에 분포밀도가 기지인 어군을 수용하고, 어군밀도의 변화에 기인하는 echo energy의 변동을 고찰하고, 또 cage 실험에 의해 추정한 어체의 평균적인 반사강도와 개개의 어체를 대상으로 구한 평균반사강도를 상호 비교, 검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. cage 실험에 의한 붕어의 평균반사강도는 -41.9dB로서, 이 값은 현장에서 개개의 붕어(마취어, 평균체장 19.1cm)를 대상으로 측정한 평균반사강도 -42.6dB보다 0.7dB 더 컸다. 2. cage내에 수용한 어군의 분포밀도가 증가함에 따라, 어군에 의한 평균체적산란강도는 직선적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 즉, 어군밀도가 7, 13, 20, 26, 39, 52, 66 마리/m 상(3)였을 때, 각각의 어군에 의한 평균체적산란강도는 -33.0, -28.9, -27.6, -24.3, -25.1, -23.6, -22.1dB이었다. 3. 어군밀도 $\rho(마리/m$ 상(3))와 평균체적산란강도 (dB)와의 사이에는 다음의 관계식이 성립하였다. =-41.9+11.0 $Log(\rho),$ r=0.97 이 식에 회귀직선의 기울기 11은 이론적인 값 10에 거의 근사하였다.
최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.
최근 우리나라는 하천정비사업으로 인해 수변생태계는 큰 위협을 받고 있으며, 수변의 야생동물은 고립되고 이동의 영향을 받고 있다. 본 연구의 목적은 수변지역을 대상으로 이동통로 적지를 선정하는 것이다. 목표종은 고라니를 대상으로 하였으며 Maximum Entropy 모형과 눈길위흔적조사 자료를 이용하여 최소비용거리에 따른 야생동물의 행동생태학적인 관점에서 수변지역의 이동통로 적지를 선정하였다. 연구결과 첫째, 수변인접서식지 분석에서 고라니의 잠재서식지 영향을 주는 중요요소는 수계와의 거리, 영급, 토지피복, 경사, 향, 고도, 밀도, 도로와의 거리순으로 나타났으며, 수변에서는 토지피복, 수변면적, 지류와의 거리, 시가지와의 거리가 주요 변수로 나타났음을 알 수 있었다. 둘째, 적지선정 지점은 수변과 인접지역의 각각의 서식지에서 적합도가 높은 지점과 이동경로를 고려하는 것이 바람직한 것으로 판단된다. 적지선정 지점들은 수변의 산림, 초지 및 농경지가 고라니의 주요 서식지이나 도로나 제방으로 인해서 연결성이 저하된 곳이었으며, 이동에 영향을 받아 우회하는 것을 눈길위흔적조사를 통해 확인하였다. 마지막으로 고라니는 수변지역에서 지류를 통해서 수변과 인근의 좋은 서식지를 선호하는 것으로 유추되었다. 본 연구에서 제시한 적지 선정 방법은 구조적이고 기능적인 분석을 통합한 방법으로 적지선정에 적용한다면 시간적 경제적인 소모를 줄일 수 있을 것이다.
이번 연구는 멸종위기에 처한 아고산 침엽수인 가문비나무의 지형특성에 따른 지표종을 선정하고, 생물다양성 평가에 필요한 과학적 근거자료를 마련하고자 진행되었다. 남한과 중국 내 가문비나무림은 남방한계선으로 지리적 가치가 높은 지역이다. 위도는 식물생태계의 지리적 가치에 큰 영향을 미치며, 위도와 서식지의 차이는 산림의 종구성 변화에 영향을 미친다. 지리적 차이뿐 아니라 환경변화로 아고산 식물서식지는 점차 쇠퇴하여 결국 멸종위기에 처한다. 이러한 측면에서, 지리적 가치가 높은 한국과 중국의 가문비나무림에 대한 개체군 모니터링으로 지표종을 선정할 필요가 있으며, 지표종에 대한 다양한 분석을 통해 생물다양성 평가의 기초자료를 구축할 필요가 있다. 개체군 모니터링은 한국과 중국의 가문비나무림에 87개의 원형조사구(400m2)를 설치하여 수행하였고, MRPP-test, NMS ordination 등의 과정을 통해 이에 근거하여 지표종을 선정 한 후 생물다양성 평가의 기초자료를 제시하였다. 지표종분석(Indicator Species Analysis) 결과, 해발고도별 지표종으로 상층식생에서 5분류군, 하층식생에서 18분류군을 선정하였다(p<0.05). 사면방위별 지표종으로는 상층식생 3분류군, 하층식생 16분류군을 선정하였다(p<0.05). 사면경사도별 지표종으로는 상층식생 6분류군, 하층식생 24분류군을 선정하였다(p<0.05). 자생지별 지표종으로는 상층식생 8분류군과 하층식생 65분류군을 선정하였다. 지표종들에 대한 MRPP-test 결과, 상층식생보다 하층식생에서 종조성이 다소 이질적인 것으로 분석되었다. NMS ordination 결과, 상층식생의 암석노출도와 하층식생의 위도에 따라 지표종의 환경적 요인과의 상관관계가 유의한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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