• 한국수자원학회논문집
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• 제49권4호
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• pp.305-314
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• 2016

본 연구에서는 농업적 가뭄을 시, 공간적으로 파악하기 위하여 Terra의 MODIS 원격탐사 자료를 활용하여 가뭄의 정량적 평가를 실시하였다. 여러 가지 위성영상 중에서 식생 상태의 변화가 관찰되는 MOD13A3 영상을 통하여 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 EVI (Enhanced Vegetation Index)를 선정하였으며, 토지정보를 효율적으로 수집할 수 있는 MCD12Q1 영상의 Type1을 통하여 물, 도심지역 등을 제외한 식생부분만을 나타낼 수 있도록 토지피복분류를 하였다. 토지피복분류된 자료를 이용하여 NDVI와 EVI를 중권역별로 산정하여 나타낸 결과 계절적인 성향이 강하게 나타나 이를 보완하고자 EVI의 표준화 지수인 VSIA (Vegetation Stress Index Anomaly)를 우리나라의 극심한 가뭄해인 2001년에 대하여 중권역별로 산정하였다. 또한, 과거 우리나라의 농업가뭄 피해를 조사하였으며, 지상강우관측소의 자료를 통하여 SPI (Standardized Precipitation Index)를 중권역별로 산정하였다. SPI와 위성영상의 표준화 지수인 VSIA를 우리나라의 농업적 가뭄피해 연도와 비교하였으며, VISA의 시공간적 분석을 통해 한반도의 농업적 가뭄을 평가할 수 있는 활용성 및 적용 가능성을 검토하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.251-267
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• 2021

원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r² = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.29-41
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• 2019

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.198-198
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• 2022

최근 도시화에 따른 토지 피복 변화와 열섬현상 등의 원인으로 상승하는 도시의 기온이 식물 계절에 미치는 영향에 관한 연구들이 다수 진행되고 있다. 본 연구는 수도권인 서울과 경기도 지역을 대상으로 도시 내 열섬현상으로 인한 기온 상승과 도시 지역 내 식생 생장기간 변화의 관계성을 분석하였다. 식물계절 모니터링에 사용한 개량식생지수(Enhanced Vegetation Index, EVI)는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 30 m 해상도의 2000-2021년 NASA-USGS Landsat 위성(TM5, ETM+7, OLI8)의 지표면 반사율(surface reflectance, SR) 자료에서 도출하여 생장기간 산정에 사용하였다. 또한 PRISM (Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)을 각 기상관측지점의 일별 지상 기온 자료에 적용하여 30 m 해상도로 생성한 격자형 지표면 온도의 공간적 패턴을 분석하였다. 연구 지역 내 도시화 정도(magnitude)를 도심으로부터의 거리와 환경부 토지피복도 및 인구 밀도를 종합하여 특정하였고, 최종적으로 기후변화 및 도시화 정도와 생장기간 변화의 특징을 분석하였다. 비선형 로지스틱 회귀를 사용하여 EVI 데이터를 종합하여 분석한 결과, 수도권 지역에서 전반적으로 식물계절 개엽일(Start of Season)은 앞당겨지며 낙엽일(End of Season, EOS)은 늦춰져 생장기간(Length of Growing Season, LOS)이 길어짐을 발견하였다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제27권4호
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• pp.245-256
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• 2004

Simple Biosphere model 2(SiB2)는 전구기후모형 (global climate model)의 지표면모형으로서 토양-식생-대기 사이의 에너지, 물 및 이산화탄소 교환을 모의한다. 특히 광합성-기공전도 하부모형을 포함하고 있어, 식물군락의 광합성과 기공개폐기작을 근거로 하여 이산화탄소 동화량 및 물의 증산량을 계산한다. 따라서 SiB2 수치실험 결과를 통해, 육상생태계에 있어서의 이산화탄소 순환, 물수지, 그리고 환경과 식물군락간의 상호관계를 분석할 수 있다. 본 종설은 일례로서 개량된 SiB2-Paddy를 이용하여, 다양한 식생 및 토지 이용을 보이는 태국 챠오플라야강 유역의 하천유출량 변화에 관한 연구를 소개한다. 이는 SiB2 수치실험결과가 지표면 식생의 차이에 따른 유출량의 변화를 예측 가능하며, 이를 통하여 육상생태계에 있어서 식생이 갖는 기능적인 측면을 연구하는데 적합한 모형임을 알 수 있었다. 그러나 SiB2모형을 이용하여 더욱 정확도 높은 육상 생태계 모의를 위해서는 토양호흡, 엽면적지수, 식물군락간 경쟁 그리고 뿌리의 분포를 고려한 토양수분 등을 모의할 수 있는 하부모형의 도입이 필요하다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제9권1호
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• pp.7-14
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• 1989

林間混播草地 (비음도 30%)의 月別 목초생산성과 이용성을 구명하고자 면양을 공시하여 단구제(3 반복)로 配置하여 1987年부터 1988年까지 충남대학교 農科大學 試驗포장에서 試驗을 수행하였다. 초고, 엽면적지수, 건물생산량과 수절분포, 식생체화학성분,' 건물소화율, 초목이용율 및 저장효율등이 조사되었는데 그 결과는 다음과 같다. 1. 초고와 엽면적지수는 5월이 35cm와 4.89로 가장 높았고 다음이 4월 28.0cm, 4.23이었으며 10월이 13.0cm 및 0.49로가장 낮았다. 2. 건물수량은 5月이 2.040kg/ha로 가장 높았는데 年간건물수량(7.240kg/ha)의 28.2%를 차지하였다. 4월, 5월 및 6월의 봄철 건물수량은 年間건물수량의 58.3%였고 7월과 8월의 건물수량은 24.2% 9月과 10월은 17.5%였다. 그러나 6月, 7월, 8월 및 9월의 건물수량은 월별로 큰 차이가 없었다. 3. 일당 건물생산량은 5월이 65.8kg/ha으로 가장 높았고 다음이 6월 (28.7kg/ha)순 이었으며 10월은 16. 5kg/ha으로 가장 낮았다.(P<0.01) 4. 목초의 化學적성분 및 건물소화율은 4월, 5월, 6월의 봄철 목초가 7월 8월의 여름철 목초보다 조필자질합량과 건물소화율이 높은 반면에 粗織雄, ADF. 및 NDF함량은 낮았고 10월의 가을목초는 중간정도였다. 채식한 목초는 채식전 목초나 殘草보다 조회분함량과 건물소화율이 다소 높은 반면 粗鐵錯, ADF 및 NDF함량은 낮았다. 5. 代:謝體중당 건물섭취량과 4月이 68.9g 으로 가장 높았고 다음이 10月로 66.7g 이었으며 8月이 52.5g으로 가장 낮았는데 건물섭취량과 건물消化率 간에는 정의 相關(P<0.05)關係가 있었다. 6. 목초이용율은 4月이 83.4%로 가장 높았고 다음이 10月로 80.9% 이었으며 8月 은 64.0%로 가장 낮았는데 年평균 救草flJ用率은 75.5%이었다. 7. 반환 및 저장效率은 4月이 가장 높았고 다음이 10월이었으며 8월이 가장 낮았다.