Mangroves are important coastal ecosystems and are located at the inter-tidal zones of tropical and sub-tropical belts. The global mangrove forests are declining dramatically because of the conversion of forests to shrimp farming, over-exploitation, pollution and freshwater diversion. The Bangladesh Forest Department initiated mangrove afforestation throughout the coastal belts of Bangladesh in 1966 to provide better protection for the coastal communities. Up to 1990, 120,000 ha of mangroves had been planted and it is one of the largest coastal afforestaton programs in the world. The objective of this study is to exploit the spatial extent of mangrove plantation and their dynamics of changes over the last two decades using multispectral Landsat imagery. The study area covers the coastal areas of Bangladesh that is extended over the eastern part of Sundarbans up to Teknaf, the southern tip of mainland Bangladesh. Mangrove plantations were interpreted visually on computer screen and interactive delineation of forest boundary was done. The mangrove plantation area has been estimated as 32,725, 47,636 and 43,166 ha for the year of 1989, 2000 and 2010, respectively. Mangrove deforestation by human activity has increased almost six times in the recent decade in comparison to the previous one. The mangrove forest loss due to coastal erosion has slightly declined in the 2000s. Mangroves have been lost primarily because of agricultural expansion. The result of this investigation will be helpful to understand the dynamics of mangrove plantation and the main drivers of changes in this coastal ecosystem.
급변하는 농업환경을 신속히 파악하고 이에 대처한다는 것은 중요한 일이다. 특히 농경지의 이용형태가 다양화(多樣化)되고 고도화(高度化)됨에 따라 그 필요성이 한층 인정된다. 이에 부응하는 인공위성자료인 Landsat TM을 이용한 우리 나라에 가장 알맞은 지표면 변동탐지 방법에 대한 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 우리 나라에 알맞은 지표면의 변화탐지기법을 찾기 위해 화상간 차이법을 적용하였으며, 동시에 변화탐지도에 대한 평가를 위해 참조자료를 작성한 후 최적 임계값을 구하였다. 여기서 정상적인 참조자료(농경지가 인공물로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)나 비정상적인 참조자료(인공물이 농경지로 변한 경우는 양의 변화, 그 반대면 음의 변화)로 평가하였다. 또한 최적 임계값은 '평균${\pm}$(표준편차 ${\times}$ T값)'로 하여 구하였다. 1987년부터 1993년까지 6년 동안 가장 결과가 좋은 화상간 차이법은 D1 화상(1.0)으로 정상적인 참조자료로 평가시 카파계수가 68.4%, 전체 정확도는 89.2%로 나타났다. 또한 전체면적 48,436 ha중 음으로 변화된 영역은 3,207 ha(6.6%), 양으로 변화된 영역은 5,117 ha(10.6%)로 밝혀졌다.
최근 기후변화와 관련하여 국내를 비롯한 국제적인 관심이 증폭되고 있으며, 이러한 시대적인 흐름 속에 탄소흡수원으로서의 산림의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 산림전용 및 황폐화 방지를 통한 온실가스감축(Reduced Emissions from Deforestation and Degradation, REDD) 및 산림탄소축적보존 및 증진, 지속가능한 산림경영을 포함하는 REDD+가 post-2012에 이행될 신규 메커니즘으로 활용될 전망이다. 메커니즘의 이행을 위해서는 기본적으로 MRV(Measuring, Reporting and Verification) 시스템을 통해 메커니즘 적용 효과를 인증 받아야 한다. 본 연구에서는 가장 효율적인 모니터링 방법 중 하나로 인정받고 있는 다양한 원격탐사기술의 토지피복변화 탐지 및 탄소축적량 추정하는 방법 및 효과를 비용 및 기술(불확실성)측면에서 분석하였다. 그 결과 토지피복변화탐지를 위해서는 중해상도 광학영상 및 위성 탑재 SAR(Synthetic Aperture Radar)가 가장 적합한 원격탐사자료로 도출되었다. 그리고 탄소축적량 추정에 있어서는, 항공기 탑재 LiDAR(Light Detection and Ranging), SAR와 같이 불확실성이 낮은 기술과 비용효율적인 기술인 중해상도 광학영상, 위성 탑재 SAR 간의 통합을 통해 효율적인 결과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 하지만, 아직까지 본 메커니즘에 대한 명확한 인증기관, 가이드라인 및 불확실성에 대한 기준이 결정 되지 않고 있으므로, 추후 지속적인 관심을 통해 국제적인 흐름을 파악하고, 적합한 방법론을 구축해야 한다. 뿐만 아니라 개발된 메커니즘을 대상 개도국에 활용하기 위해서는 긴밀한 국제협력관계 구축 및 대상국에 적합한 모니터링 방법 또한 고려해야 할 필요성이 있다.
최근 선진국들은 도시의 열섬현상에 대한 많은 문제점들을 인식하고, 이에 대한 대책을 마련하기 위해 끊임없이 노력하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 도심의 개발사업이 진행됨에 따른 토지의 피복변화량을 추출하고 이 변화량이 도심의 열변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 1985년 4월, 1994년 8월, 2001년 5월, 2009년 5월에 해당하는 4개의 Landsat 위성영상을 이용하여 대전광역시의 토지피복변화에 따른 열변화를 분석하였다. 도심의 지표면 온도를 추출하기 위해 Landsat TM 열적외선 영역센서인 Band 6의 분광밝기정도를 이용하여 표면온도분포를 산출하였으며, 이를 통해 도시화로 인한 열분포의 변화를 탐지하고자 하였다. 그 결과, 도심지의 면적이 최대 23.59% 상승한 반면 산림지역은 최대 27.91% 감소하였고, 도시화로 인해 도심의 지표온도가 주변지보다 높게 나타났으며, 이 경우 산림지역에 비해 약 $2.4^{\circ}C{\sim}5.7^{\circ}C$ 높게 형성되어 있음을 알 수 있었다.
1990년도와 1995년도 5월달의 NOAA AVHRR자료를 이용하여 한반도의 토지 토지 피복변화 양상을 구하였다. 토지 피복 변화를 알기위해서는 영상들이 서로 정합(registration)이 되어야 하며 계절적으로 변화가 일어나지 않은 영상이 필요하다. 영상들을 비교하기 위해서 사용된 모든 자료들은 지도 좌표 체계로 공간적으로 정합이 되었으며, resampling 과정은 nearest-neighbor방법을 사용하였다. 구름, 먼저 등과 같은 대기의 영향은 maximum NDVI 방법은 각 영상의 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 다음과 같은 식을 이용하여 구한다.
산림 화재는 현대의 급격한 기후 변화에 따른 대표적인 자연 재해이다. 화재로 인한 산림 훼손으로 산림 조성이 미비한 시점에 겨울철 해빙기와 폭우 등으로 산사태가 발생하는 이차적인 피해가 발생한다. 대부분 국가에서는 산림 관리를 위해 CCTV 중심의 모니터링 시스템으로 제한적인 면적만 관리하고 있다. 산사태 징후를 예측하기 위해 사전에 3차원 공간 좌표를 포함하고 있는 마커를 위험지역의 경사면에 장착한 후, 주기적인 드론 촬영으로 3차원 맵핑 및 안식각을 검출한다. 이를 위해서 마커의 인식범위 및 화각을 정의하고, 산사태 징후를 사전에 예측하는 방법을 제시하였다.
본 연구는 KOMPSAT 광학영상을 이용하여 광범위지역에 대한 도시개발 변화를 탐지하는 방법론을 제시한다. 다른 시기에 취득된 KOMPSAT 영상 간의 방사적인 불일치를 최소화하기 위해서, 본 연구에서는 광범위지역에 대한 변화탐지에 적합한 영역별 간이 방사보정을 전처리과정으로 적용하였다. 도시개발에 대한 변화탐지 결과정확도를 향상시키기 위해서, 환경부에서 제공하는 중분류 토지피복도를 이용하여 수계, 산림과 같은 비관심지역을 제거하였다. 대표적인 변화탐지 기법인 분광변화벡터분석(Change Vector Analysis, CVA) 기법을 적용하여 도시개발에 의해 발생한 변화를 탐지하였다. 제안 기법에 대한 적용을 위해 세종시를 연구지역으로 선정하였으며, 2007년 5월과 2016년 5월에 KOMPSAT-2호로 취득한 영상과 2014년 3월에 KOMPSAT-3호로 취득한 영상을 조합하여 총 세 실험지역을 구축하였다. 2007년 5월 KOMPSAT-2호 영상과 2014년 3월 KOMPSAT-3호 영상으로 구성된 실험지역에 대한 변화탐지 정확도 평가를 수행한 결과, 약 91.00%의 변화탐지 전체정확도를 보였다. 본 연구를 통해 넓은 지역에 대량으로 발생한 도시개발 변화를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다.
인공위성 영상을 활용한 식생 계절 추정 연구의 지속적 발전에도 불구하고 현장 자료와의 비교를 통한 검증은 다소 미흡한 실정이다. 특히, 다양한 형태로 패치화 되어 있는 우리나라 산림의 경우, 인공위성 영상과 해상도가 일치하지 않는 한계가 존재하여 위성 영상만으로 개엽일을 추정하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 식생 계절 추정의 신뢰도를 향상시키기 위해 대축적 임상도(1:5,000)를 MODIS 픽셀 해상도에 맞게 재구성하여 MODIS의 NDVI와 EVI 두 식생지수들로부터 시계열 식물계절 곡선을 생산하여 현장 자료를 바탕으로 우리나라의 산림에 적합한 식생 지수와 개엽일 추출 방법을 비교 및 평가하였다. 또한 각 픽셀의 임상 구성비율과 식생지수로부터의 식물계절 추출 간의 상관관계를 분석하였다. 국립수목원에서 실측된 개엽일을 바탕으로 NDVI와 EVI를 비교하였을 때 우리나라의 산림에는 EVI가 더 적합하였고, 식생지수 계절 곡선으로는 일차도함수가 개엽일 추출에 가장 적합하였다. 현장 개엽일이 조사된 7개의 활엽수종이 속한 픽셀과(중앙픽셀) 이웃한 8개의 픽셀을 실측 개엽일과 비교하였을 때, 실측과 가장 높은 상관관계를 보이는 베스트 픽셀을 구성하는 임상은 활엽수림 67.9%, 침엽수림 14.3%, 혼효림 7.7% 구성을 보였고 평균 결정계수($R^2$)는 0.64으로 나타나 높은 상관관계를 보였다. MODIS EVI로 추출한 전국 평균 개엽일은 최소 112.9일(2014년)에서 최대 129.1일(2010년)으로 2003년 이래로 약 0.16일 빨라졌다. 향후 연구에서는 활엽수림과 혼효림의 개엽일 분석 외에도 다양한 기후 및 지형 인자들의 영향을 파악하기 위해 침엽수림의 개엽일 추출까지 확장할 필요가 있으며 우리나라 산림 생태계의 다양성을 고려한 종합적인 연구가 진행되어야 할 것이다.
지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다.
FDB(Feature DataBase) attributes have been produced by using the resource data prior to the year 2002. Due to this reason, the attributes need to be updated to the up-to-date ones. In this regards, this study focuses on the way of finding areas whose attributes need to be updated. Forest and crop classes were chosen as target classes among FDB features. MODIS Landcover data and FDB are, first, compared to detect the changed forest and crop areas from 2001 to 2008. Then, vegetation vitality changes are analyzed using MODIS annual NDVI data. Based on the change detection and the vegetation vitality analysis, the index of area selection for updating FDB attributes is proposed in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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