본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 인공광원을 사용하는 능동형 지상광학센서(gNDVI, rNDVI)를 이용하여 질소수준 및 생육단계별 벼 식생지수변화를 알아보고, 식생지수와 벼 엽 질소함량과의 관계를 구명하여 벼 군락의 엽 질소함량을 추정하고자 하였다. 생육단계에 따른 식생지수 변화는 2005년, 2006년 모두 gNDVI, rNDVI값은 이앙기 이후 급속히 증가하다가 수잉기를 전후로 수확기에 이르기까지 감소하는 경향을 보였다. gNDVI값은 rNDVI값보다 엽 질소함량과의 상관계수가 높게 나타났고, 특히 벼 유수형성기 약 2주전에 상관계수가 높게 나타났으며, 엽 질소흡수량, 엽면적지수, 생체중, 건물중 등 다른 생육인자의 상관관계에서도 동일한 결과를 얻었다. 따라서 gNDVI와 엽 질소함량의 상호관계에서 결정계수는, 2005년과 2006년 결정계수에 각각 0.88, 0.94였고, 2년간의 전체자료에 대한 관계에서도 엽 질소함량 실측값은 추정값과 비교한 경향을 보이며 밀접한 관계를 보였다($R^2=0.86$). 이상의 결과로부터 gNDVI 식생지수는 이삭거름을 처리하기 전에 질소영양상태를 효과적으로 예측 할 수 있을 것으로 판단된다.
산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.
농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
식물의 초장은 작물의 생육상태를 가시적으로 파악 할 수 있는 생육지표로 수량과 상관성이 높아 작물 육종이나 재배 연구에 널리 사용된다. 초장과 같은 작물의 생육특성 조사는 전통적으로 자를 이용하여 사람이 직접 조사하였으나 최근 센싱, 영상 기술이 발전하면서 작물의 생육을 효율적으로 조사하기 위해 생육계측 기술을 디지털 전환하려는 연구가 시도되고 있다. 본 연구에서는 넓은 범위에 걸쳐 정밀한 측정이 가능한 레이저 스캐너를 사용하여 다양한 질소 시비 수준에서 재배된 벼 군락의 높이를 측정하고 실측 초장과 비교 분석을 수행하였다. 군락의 높이는 레이저 스캐너로 수집된 포인트 클라우드의 상위 1% 점의 높이를 계산하여 측정하였다. 상위 1% 점의 높이를 이용하여 추정한 초장이 실측 초장과 가장 높은 결정계수를 보였고(R2 = 0.93, RMSE = 2.73), 선형회귀식을 도출하 여 이를 근거로 레이저 스캐너로 측정된 군락의 높이를 실측 초장으로 변환하였다. 질소 시비 조건 및 생육 시기별로 수집된 실측 초장과 추정 값(레이저 스캐너로 측정된 군락 높이 기반으로 계산된 초장)을 종합하여 벼의 생육그래프를 도출한 결과, 레이저 스캐너 기반 초장 측정 기술이 벼의 초장과 생육을 평가하는데 충분히 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후, 레이저 스캐너에서 도출된 3차원 영상은 작물 군락의 생육량 추정, 작물 초형 분석 등에 적용 가능할 것으로 판단되며, 기존 작물 생육조사 방식의 디지털 전환을 위한 기술로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 다년생 목본작물 바이오매스에 대한 해외 주요국가들의 산정 방법과 연구사례를 분석하였다. 주요국별 다년생 목본작물의 탄소축적 변화량 산정 방법을 살펴본 결과, 호주, 캐나다, 일본, 불가리아 등은 축적차이법을 적용하고 있는 것으로 확인되었으며, 독일, 오스트리아와 덴마크 등은 획득손실법을 기반으로 탄소축적 변화량을 산정하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 해외의 경우, 2단계 고도화연구를 통해 계수를 자체 개발하는 단계를 넘어 영상자료를 활용한 탄소축적 변화량 추정 연구를 진행하고 있는 반면, 국내의 경우 2단계 고도화연구를 시작하는 단계인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 기반으로, 국내에서 향후 필요한 연구 네 가지를 제안하고자 한다: 1) 배출·흡수량 통계의 완전성 제고를 위한 과수별 바이오매스 상대생장식 및 탄소전환계수와 이를 활용하여 산출된 단위면적(ha)당 탄소축적량 같은 국가고유계수에 대한 자체 개발, 2) 과수별 바이오매스 기준 성목 및 벌채 주기에 대한 정의와 고도화된 연령별 재배면적 산정방법론에 대한 정책연구, 3) 2025년 발사 예정인 농림위성을 기반으로 상대생장식 및 원격탐사기법을 활용하여 농경지 부문 다년생 목본작물의 고도화된 산정기법을 개발하는 연구, 그리고 농경지 부문 다년생 목본작물 재배지 매트릭스 구축 및 모니터링 체계를 확립하는 연구, 마지막으로, 4) 동적탄소순환모형을 구현하기 위해, 현재 전체 농경지들을 하나로 취급하여 산정하고 있는 토양의 탄소축적 변화량을 하위 토지분류별로 구분하여 산정하는 연구들이 반드시 필요할 것이다. 본 연구는 비교대상 국가가 8개국으로 한정되어 전세계 국가의 다년생 목본작물에 대한 정의 및 탄소축적 변화량 연구에 대한 일반화에 한계점이 존재한다. 그러나, 주요국별 다년생 목본작물 탄소축적 변화량 산정방법 비교·분석을 통해, 국내 다년생 목본작물의 관련 연구를 위해 필요한 단계별 접근방식과 탄소축적 변화량 산정방법을 제안하였다. 이는 2050 농식품부 탄소중립 추진전략, 농업분야 탄소중립 실현을 위한 기반 구축 및 관련 연구 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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