• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1343-1356
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• 2022

광학위성영상을 이용해 농작물을 모니터링 할 때 가장 문제가 되는 것은 구름이나 그림자이다. 구름과 그림자의 영향을 줄이기 위해 일정 주기동안 최대 정규식생지수를 선택하는 합성기법이 사용되었다. 그러나, 본 방법은 구름의 영향을 줄이기는 하나, 일정 주기 동안 최대 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)값만을 사용하기 때문에 NDVI가 감소하는 현상을 신속히 보여주기 어렵다. 이에 따라, 구름의 영향을 최소화하면서 식생의 분광정보를 최대한 유지하기 위한 방안으로 합성 시 여러 환경인자를 정의하고, 이에 대한 점수를 부여하여 합성 시 가장 적합한 화소를 선택하는 방법인 점수 기반 합성기법이 제시되었다. 본 연구에서는 Sentinel-2A/B Level2A 반사율 영상과, 부가정보로 제공되는 구름, 그림자, Aerosol Optical Thickness(AOT), 촬영날짜, 센서천정각 등을 이용한 점수 기반 식생지수 합성기법을 개발하였다. 2021년동안 당진 논지역과 태백 고랭지 배추밭을 대상으로 15일 주기와 한달 주기로 점수기반 합성기법을 적용한 결과, 구름의 영향을 받은 우기만을 제외하고 15일 주기 합성 시 한달 주기에 비해 보다 빠르고 자세한 NDVI값의 변화를 볼 수 있었다. 특정 영상에서는 합성 NDVI영상에서 부분적으로 날짜별 차이가 나타나 공간적으로 이질적인 부분이 보이기도 하는데, 이는 사용한 구름, 그림자 정보의 부정확성으로 인한 것으로 사려된다. 향후 입력정보의 정확도를 향상시키고, Maximum NDVI Composite (MNC) 기반 합성기법과 정량적 비교를 수행할 예정이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제21권3호
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• pp.246-253
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• 1988

남부고냉지(南部高冷地) 채소주산지(菜蔬主産地)의 토양성(土壤性)을 조사(調査)하여 소득작물(所得作物) 안전다수확(安全多收穫) 재배(栽培)를 위(爲)한 기초자료(基礎資料)를 제공(提供)코자 호남지역(湖南地域)의 채소단지(菜蔬團地)를 대상(對象)으로 작부유형(作付類型), 토양형태적(土壤形態的) 특성(特性) 및 화학성(化學性)을 조사(調査)하였던바 그 결과(結果)를 보고(報告)하는 바이다. 1. 진안(鎭安)과 장수지역(長水地域)은 무우가 각각(各各) 76.5%와 65.4%, 운봉지역(雲峰地域)은 배추(71.1%)재배(栽培)가 주종(主種)을 이루어 년(年)2작(作)을 하고 있었다. 2. 지형(地形)은 진안(鎭安), 장수(長水), 운봉지역(雲峰地域) 공(共)히 산록경사지(山麓傾斜地)에서 각각(各各) 69, 77, 85%가 재배(栽培)되고 있으며, 표고(標高)는 진안(鎭安) 및 운봉지역(雲峰地域)은 준고냉지(準高冷地)에서 각각(各各) 85, 69%, 장수(長水)는 고랭지(高冷地)에서 62.0%가 분포(分布)되어 있었다. 3. 작토심(作土深)은 진안(鎭安)과 장수(長水)는 0~10cm, 운봉(雲峰)은 11~15cm였으며, 표토(表土)의 석력함량등급(石礫含量等級)은 진안(鎭安)이 4급지(級地), 장수(長水)와 운봉지역(雲峰地域)은 공(共)히 3급지(級地)였다. 4. 토양(土壤)의 유형별(類型別) 분포(分布)는 운봉지역(雲峰地域)이 보통전(普通田)(69.2%), 진안(鎭安)은 사질(砂質)이면서 역질형(礫質型)(46.1%), 장수(長水)는 보통전(普通田)과 역질(礫質)의 사질전(砂質田)이 각각(各各) 39, 38%였다. 5. 적성등급(適性等級)은 진안(鎭安), 장수(長水) 및 운봉지역(雲峰地域)에서 전(田)으로의 부적지(不適地)인 5급지(級地)가 각각(各各) 46, 38, 31%로 밝혀졌다. 6. 지형별(地形別) 화학적(化學的) 특성(特性)은 곡간지(谷間地)에서 산록경사지(山麓傾斜地), 산악지(山岳地)로 갈수록 유효인산(有效燐酸)$(-0.344^*)$, 칼슘$(-0.398^*)$, 칼륨$(-0.485^{**})$, 양(陽)이온치환용량(置換容量)$(-0.325^*)$ 등(等)이 뚜렷하게 낮아졌다. 7. 경작연수별(耕作年數別) 화학적(化學的) 성질(性質)은 경작연수(耕作年數)가 경과(經過)할 수 양(陽)이온치환용량(置換容量)$(-0.552^{**})$, 전질소(全窒素)$(-0.559^{**})$의 함량(含量)은 낮아진 반면(反面) 유효인산(有效燐酸)$(-0.671^{**})$, 칼륨$(-0.543^{**})$ 함량(含量) 등(等)은 높아졌다.

• 원예과학기술지
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• 제28권3호
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• pp.335-342
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• 2010

무 13종을 고도가 다른 3지역(강릉-해발5m, 진부-해발550m, 대관령-해발 750m)에서 재배하여 설포라판함량, 총페놀함량, 항산화성을 조사하였다. 설포라판함량은 재배지역과 품종에 따라 0.1-$120.5{\mu}g{\cdot}g^{-1}$의 큰 차이가 있었으며 재배지역($P{\leq}0.001$), 품종($P{\leq}0.001$), 그리고 두 요소의 교호작용($P{\leq}0.01$)에 의해 영향을 받은 것으로 나타났다. 특히, 대관령에서 재배된 무 품종들은 다른 두 지역보다 설포라판함량이 높았으며, 품종들 중에는 검정무(근부, $107.8{\mu}g{\cdot}g^{-1}$)와 푸른무(엽부, $120.5{\mu}g{\cdot}g^{-1}$)가 가장 높았다. 총페놀함량은 근부의 경우 품종별($P{\leq}0.001$) 큰 차이가 있었으며, 품종 및 지대의 교호작용($P{\leq}0.01$)에 의해서도 영향을 받았으나, 지역에 따른 유의적 차이는 없었다. 엽에서는 근부와 달리 지역($P{\leq}0.01$)에 따라 차이가 있었으며, 품종별($P{\leq}0.001$) 그리고 지대와 품종의 교호작용($P{\leq}0.001$)에 의해서도 영향을 받았다. 전자공여능으로 분석한 항산화능은 재배지대와 품종, 그리고 두 요소의 교호작용에 의해 차이가 났다. 한편, 주요 시식부위인 무의 근부에서 총페놀함량과 항산화능의 상관성은 매우 높은 정의 상관(Pearson's r=0.897)을 보였으나 설포라판과 총페놀함량 및 설포라판과 항산화능은 상관성이 낮았다. 본 연구에서 무는 일반식품뿐만 아니라 기능성 식품의 원료로도 가치가 있음이 확인되었다. 또한, 건강기능성을 목적으로 한 무의 생산을 위해서는 품종과 재배지대의 선택이 중요하며, 지대가 높은 고랭지가 유리한 것으로 판단되었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권3호
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• pp.361-367
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• 2011

축분 부산물비료에 대한 양분 유출과 유출량 산정을 통하여 축분 부산물비료별 양분유실량을 구명하고 농업환경부하 평가에 기초자료로 제시하고자 경사도에 따른 축분 부산물비료 별 양분유출 시험을 수행하였다. 유실된 토양에서의 T-N 함량은 축분 부산물비료 간에 의한 유출의 차이보다 경사도 (%)에 따른 T-N 유출의 차이가 더욱 큰 것으로 조사되었다. 경사도 5%에서 T-N 유출은 NPK + 계분부산물비료 처리구에서 가장 높은 것으로 나타났으며 경사도 20%와 35%의 경우에도 같은 경향을 나타냈다. 축분 부산물비료에 의한 유출의 차이보다 경사도 (%)에 따른 T-N 유출의 차이가 더욱 큰 것으로 조사되었다. 경사도 5%에서 평균 T-N 유출은 8.37, 경사도 20%와 35%에서는 각각 57.41과 $71.50kg\;ha^{-1}$의 T-N 유출을 나타냈으며 경사도 5%와 20, 35% 간에는 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 경사도 20%와 35% 간에는 유의한 차이가 나타나지 않았으나 경사도 (%)에 따라 정의 상관관계를 나타내고 있다. 유효인산 및 치환성 양이온 (Ca, Mg, K, Na)도 경사도에 따라 통계적으로 매우 유의한 차이를 나타냈다. 경사도 20% 에서 유거수량에 의한 T-N과 T-P의 유출은 화학비료 (NPK) + 계분 부산물비료가 가장 높았으며 화학비료 (NPK)처리구 가 가장 적은 값을 나타냈다. 경사도 5%에서의 평균 T-N 유출은 11.1, 경사도 20%와 35%에서의 T-N 유출은 29.2, $41.7kg\;ha^{-1}$로 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 경사도 20%에서의 배추의 T-N 함량은 돈분 부산물비료와 계분 부산물비료가 화학비료 (NPK) 처리구와 화학비료 (NPK) + 계분 부산물비료처리구에 비해 유의성 있게 낮게 나타났는데 이는 토양유실로 인한 T-N 유출이 돈분 부산물비료와 계분 부산물비료에서는 높게 나타난 것이 하나의 원인이 될 수 있다고 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.989-998
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• 2021

구름의 영향을 크게 받는 광학위성영상의 활용에 있어 일정 주기 합성은 구름의 영향을 최소화할 수 있는 유용한 방법이다. 최근 주기 합성 시 구름과 구름 그림자 정보가 직접 입력되어 일정 주기 시 두 인자의 영향을 가장 덜 받는 최적의 화소를 선택하는 기법이 제시되었다. 최적의 합성 결과를 도출하기 위해서는 구름과 구름 그림자의 정확한 추출이 필수적이다. 또한 농작물과 같이 분광정보가 중요한 대상의 경우 주기 합성 시 분광정보의 손실이 최소화되어야 한다. 본 연구에서는 구름과 구름 그림자의 높은 탐지정확도를 유지하면서 분광정보의 손실이 적은 탐지 기법을 도출하기 위해, 강원도 고랭지 배추밭을 대상으로 두 분광척도(Haze Optimized Tranformation; HOT, MeanVis)를 이용한 방법과 Sentinel-2A/B에서 제공되는 구름 정보를 비교 분석하였다. 2019년~2021년까지 자료를 분석한 결과 Sentinel-2A/B위성의 구름 정보는 F1값이 0.91인 탐지 정확도를 보이나, 밝은 인공물이 구름으로 오탐지되었다. 이에 비해 HOT에 임계치(=0.05)를 적용해 획득한 구름 탐지 결과는 상대적으로 낮은 탐지 정확도(F1=0.72)를 보였으나, 오탐지가 적어 분광정보의 손실을 최소화하였다. 구름 그림자의 경우, Sentinel-2A/B 부가 레이어에서는 최소한의 그림자만이 탐지된 결과를 볼 수 있었으나, MeanVis에 임계치(= 0.015)를 적용했을 시 지형적으로 발생한 그림자와 구별 가능한 구름 그림자만을 탐지할 수 있었다. 분광척도 기반 구름 및 그림자 정보를 입력해 안정된 월별 합성된 식생지수결과를 획득하였으며, 향후 Sentinel-2A/B의 높은 정확도의 구름 정보를 주기 합성에 입력해 비교할 예정이다.