매년 증가하는 화학사고는 유해 물질의 확산과 잔류로 인명과 환경에 피해를 주고 있다. 환경피해 조사는 지리적 조사 범위와 시기를 확정하기가 더 까다로운 측면이 있다. 전문 조사 인력이 부족한 현실을 감안할 때 효율적인 정량 평가방법의 개발이 시급하다. 본 연구는 이러한 상황의 개선을 위해 각종 센서를 장착한 드론을 활용하여 화학사고 현장 조사를 수행하였다. 화학사고로 인한 환경 피해면적은 고해상도 광학 영상을 사진측량기법을 적용하여 생성된 정사영상과 다중분광센서로 취득한 5개 분광대역 정보를 활용한 정규식생지수를 적용하여 산출되었다. 그 결과, 정규식생지수를 토대로 피해지역과 비피해지역으로 분류하고, 화학사고로 인한 피해면적에 대한 일치도를 나타내는 Kappa 상관계수는 0.649 (임계값 0.7)의 수준을 보였다. 다양한 반사특성을 가진 지형지물이 존재하는 피해 현장의 여건을 고려할 때, 분광정보와 정규식생지수만으로 피해면적을 분석이 이루어진 연구의 한계가 있으며, 향후 이를 극복할 수 있는 화학물질사고 조사 현업화 방안의 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
이 논문에서는 비접근 지역의 작물 분류를 목적으로 준감독 학습에 인접 화소의 공간 유사성 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 적은 수의 훈련 자료를 이용한 초기 분류 결과로부터 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위해 준감독 학습 기반의 반복 분류를 적용하였으며, 새롭게 훈련 자료 추출시 인접한 화소의 분류 항목을 고려함으로써 불확실성이 낮은 훈련 자료를 추출하고자 하였다. 북한 대홍단에서 수집된 다중시기 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 밭작물 구분의 사례 연구를 통해 제안된 분류 방법론의 적용 가능성을 검토하였다. 사례 연구 결과, 초기 분류 결과에서 나타난 작물과 산림의 오분류와 고립된 화소가 제안 분류 방법론에서 완화되었다. 또한 인접 화소의 분류 결과를 고려한 훈련 자료 추출을 통해 이러한 오분류 완화 효과가 더욱 두드러지게 나타났으며, 초기 분류 결과와 기존 준감독 학습에 비해 고립된 화소도 감소되었다. 따라서 비접근 지역으로 인해 훈련 자료의 확보가 어려울 경우 이 연구에서 제안된 방법론이 작물 분류에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 다양한 토지이용유형별로 도시열섬현상을 완화하기 위한 합리적 녹지율을 분석하고자 하였다. 토지이용유형은 단독주택과 공동주택, 공공시설, 상업지역, 공업지역의 5가지 유형을 고려하였고, 녹지지역은 토지피복도에서 수목 속성을 추출하여 활용하였다. 열섬효과는 주간 및 야간에 촬영된 다중시기의 ASTER TIR 영상의 표면온도를 이용하였다. 주간시간은 야간시간보다 녹지의 표면온도 저감 효과가 큰 것으로 나타났다. 토지이용유형별로는 주간시간에 단독주택에서 녹지율에 따른 표면온도 저감효과가 가장 뚜렷했지만, 야간시간에는 토지이용유형별로 차이가 크지 않았다. 공업지역은 녹지의 표면온도 저감 효과가 낮았다. 토지이용유형별 도시열섬완화를 위한 합리적 녹지율을 산출한 결과, 주간시간은 단독주택과 공동주택, 상업지역에서 녹지율이 40~50% 사이일 때, 표면온도가 가장 낮았고, 야간시간은 녹지율별로 표면온도 변화가 크지 않았다. 따라서 본 연구의 결과는 도시개발계획 단계에서 도시열섬완화를 위해 효과적인 녹지면적을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
2013년 3월에 발사된 Landsat 8 인공위성의 이미지데이터를 이용하여 금강유역을 대상으로 수질인자에 대한 평가를 수행하였다. 본 연구의 목적은 다양한 수질인자 중 녹조에 직접적인 영향을 미치는 총질소와 총인의 농도를 추정함으로써 궁극적으로 수생태계에 악영향을 미치는 녹조의 발생을 모니터링 하는 것이다. 현장실측데이터와 인공위성 데이터간의 상관관계를 규명하기 위하여 Pearson' 상관계수를 이용하여 그 관계를 파악하였다. Landsat 8이 촬영되는 시기를 포함하는 총 20개의 현장실측 데이터가 수집되었으며 Landsat 8의 11개의 밴드중, 밴드2, 3, 4의 반사도 값이 총인과 총질소를 탐지하는데 있어서 가장 상관성 높은 것으로 나타났다. 총질소는 유의수준 0.05에서 밴드2(0.48), 3(0.62), 4(0.57)과 높은 양의 상관관계를 보였으며, 총인의 경우, 유의수준 0.01에서 밴드2(0.59), 3(0.59), 4(0.58)로 높은 양의 상관관계를 나타냈다. 5번 밴드는 유의수준을 벗어남으로써 두 수질인자를 탐지하는데 상관성이 떨어지는 것으로 나타났다. 상관성이 높았던 밴드간의 조합을 통해서 총질소와 총인에 대한 각각의 최적 회귀식이 다중 회귀식을 근거로 구축되었다. 유도된 회귀식으로 계산된 총질소와 총인의 농도값은 통계기법인 Bias와RMSE를 이용하여 현장실측데이터들과 비교 검증되었다. 최종적으로, 2014년 4월 21과 2013년 11월 12일에 대한 맵핑을 수행함으로써 총질소와 총인의 공간적인 분포를 시각적으로 확인할 수 있었다.
멀티빔 음향측심기(Multibeam Echo Sounder)는 기존의 단빔 음향측심기(Singlebeam Echo Sounder)와 달리 탐사선 진행방향의 수직(Crosstrack)으로 해저면을 주사(Swath)하여, 한 번의 송수신(Ping)으로 다중의 빔 자료 - 수심, 후방산란된 음압(Backscattered Amplitude), 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar) 자료 - 를 취득하는 장비이다. 멀티빔 음향 측심기를 이용한 해저면 탐사의 경우, 수심이 변함에 따라 주사폭(Swath width)이 변화하고, 각 빔의 수평 해상도(Footprint)는 수심과 더불어 빔폭(Beam width)에 의하여 동적으로 변화한다. 멀티빔 음향 측심기는 해저면을 전역탐사 할 수 있을 뿐만 아니라, 연속된 음향 탐사를 통하여 이웃한 핑 사이에 발생하는 전방중첩영역(Endlap)과 이웃 측선(Trackline)을 따라 겹쳐지는 측방중첩영역(Sidelap)의 자료들을 이용하여 멀티 뎀 자료들의 전반적인 정확도 및 신뢰도를 평가할 수 있다. 본 논문은 수로 측량(Hydrographic Survey)에서 사용되는 멀티빔 음향 측심기를 운영하여 얻어진 측심 자료를 처리하는 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 논문에서는 L3사의 Sea Beam 2100 벌티빔 음향 측심기를 대상으로, 멀티빔의 측심 원리와 해저 지형에 대한 일반적 이해를 통하여 획득된 측심 자료의 통계적 특성을 파악하고, 오측심된 수심 자료를 제거하는 방법을 제안하며, 측심 구간의 대표격자 크기를 결정하는 기준을 제시한다. 또한, 항공원격탐사에서 고도 추정시 사용되고 있는, 평균보간법, 가중평균 보간법과, 본 논문에서 제안하는 격자 대표값 선정 알고리즘(Gridding Algorithms)의 결과를 비교하고, 최종적으로 얻어지는 해저 수치지형모델(DEM, Digital Elevation Model)과 후방산란 영상을 제시한다. 빠른 한지형잔디들이 지표면을 피복하도록 하고 여름의 고온기와 장마시기에는 뿌리전단력이 우수한 이러한 초종들로 지표면이 피복되도록 하는 것이 이상적이라 생각된다. 4. 혼파처리간의 토사유출량을 비교한 결과 토사 유출 억제효과는 한지형과 나지형잔디들의 혼합형(MixtureIII)과 자생처리구(MixtureV), Italian ryegrass와 자생식물의 혼합형(MixtureIV)등에서 비교적 낮은 수치를 토사유출량을 기록하였다. 이러한 결과는 자생식물들이 비록 초기생육속도는 외래도입초종에 떨어지지만 토사유출의 억제효과면에서는 이들 외래초종에 필적할 수 있음을 나타낸다고 할 수 있겠다.중량이 약 115kg/$m^2$정도로 나타났다.소 들(환경의 의미, 사람의 목적과 지식)보다 미학적 경험에 주는 영향이 큰 것으로 나타났으며, 모든 사람들에게 비슷한 미학적 경험을 발생시키는 것 이 밝혀졌다. 다시 말하면 모든 사람들은 그들의 문화적인 국적과 사회적 인 직업의 차이, 목적의 차이, 또한 환경의 의미의 차이에 상관없이 아름다 운 경관(High-beauty landscape)을 주거지나 나들이 장소로서 선호했으며, 아름답다고 평가했다. 반면에, 사람들이 갖고 있는 문화의 차이, 직업의 차 이, 목적의 차이, 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간상에서는 뚜렷하게 경계
이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있는 딥러닝 모델 2D convolution with bidirectional long short-term memory(2DCBLSTM)을 제안하였다. 제안 모델은 우선 작물의 공간 특징을 추출하기 위해 2차원의 합성곱 연산자를 적용하고, 추출된 공간 특징을 시간 특징을 고려할 수 있는 양방향 LSTM 모델의 입력 자료로 이용한다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 안반덕에서 수집된 다중시기 무인기 영상을 이용한 밭작물 구분 사례 연구를 수행하였다. 비교를 목적으로 기존 딥러닝 모델인 2차원의 공간 특징을 이용하는 2D convolutional neural network(CNN), 시간 특징을 이용하는 LSTM과 3차원의 시공간 특징을 이용하는 3D CNN을 적용하였다. 하이퍼 파라미터의 영향 분석을 통해, 시공간 특징을 이용함으로써 작물의 오분류 양상을 현저히 줄일 수 있었으며, 제안 모델이 공간 특징이나 시간 특징만을 고려하는 기존 딥러닝 모델에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 따라서 이 연구에서 제안된 모델은 작물의 시공간 특징을 고려할 수 있기 때문에 작물 분류에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
2018년 4월 말부터 감지되기 시작한 킬라우에아 화산의 최근 마그마 분화 활동은, 5월과 6월에 걸쳐 용암의 분출과 함께 급격한 지표 변형을 발생시켰다. 킬라우에아 정상부에 위치한 Halema'uma'u 분화구에서는 용암호의 수위가 빠르게 하강하여 대규모 지반 침하 및 지반 붕괴가 나타났으며, GPS와 경사계의 기록을 통해 약 2미터 가량의 변화를 감지할 수 있었다. 이 연구에서는 단 기간에 큰 변화를 보인 킬라우에아 분화 활동의 초기과정에 대해 다중 시기 COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용한 시계열 지표변위 분석을 수행하고자 하였다. 전체 관측기간에 대해 측정된 최대의 지표 변위는 위성의 관측방향으로 약 -1.5미터이며, 입사각을 고려하여 수직변위로 변환할 때 약 -1.9미터의 침하를 나타낸다. 또한 대부분의 지표 변위는 분화 직후인 5월 초에서 6월말 사이에 발생하며, 7월부터는 안정기에 들어선 것을 확인할 수 있다. 시계열 지표변위를 통해 마그마 소스 모델링을 실시한 결과, 마그마 챔버가 지표로부터 2-3 km 사이에 위치하는 것으로 산출되었으며, 마그마 소스의 중심 위치는 남서부 방향으로 이동하는 것으로 관측되었다. 이러한 마그마 모델의 시계열 변화는 편향된 관측자료를 통한 초기 결과이므로 이후의 연구에서 정밀한 3차원 관측을 이용한 보완이 필요할 것으로 보여진다.
습지는 일년 중 일정기간 물에 잠겨있거나 젖어있는 땅을 의미한다. 습지는 생물다양성 유지와 환경오염물질을 정화하는 역할을 수행하고 있다. 습지의 경계와 면적 변화에 대한 정량적인 자료를 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1 장기적인 수체 탐지 결과를 활용하여 습지의 시간에 따른 지형 변화를 매핑하고자 한다. 이를 위하여 운곡 습지와 연안 습지를 연결하는 인천강 하구 습지를 연구지역으로 설정하였다. 또한 2014년 10월 부터 2023년 3월 사이의 Sentinel-1 상향궤도 영상 196장을 수집하여 장기적인 면적 변화를 분석하였다. 픽셀-빈도기법을 적용하여 2020년을 기점으로 지형 변화를 산출하였을 때에 수위구간 2-3 m, 1-2 m, 0-1 m 그리고 0 m 이하 구간에서 각각 +0.0195, 0.0016, 0.0075 그리고 0.0163 km2의 면적 증가를 확인할 수 있었다. 이와 같은 사실에 따라 해당 지역에서의 습지 복원 사업은 유효한 것으로 판단된다.
다중분광카메라의 기술 개발로 인해 구조적 특성뿐만 아니라 생화학적, 생리적 특성을 가지는 식생지수를 다양한 공간 규모에서 활용할 수 있게 되었다. 이에 본 연구는 스트레스를 받은 노지작물을 대상으로 지상 초분광계 및 무인기 영상 기반 구조적, 생화학적, 생리적 계열의 식생지수 반응을 평가하였다. 마늘을 대상으로 서로 다른 생육시기에 고농도의 제초제를 살포하여 약해 처리하였으며, 정상 생육에 비해 지상부 건물중이 46.9~84.5% 감소하는 등 큰 피해가 나타났다. 제초제를 살포한 처리구에서 근적외선 분광반사도 값은 꾸준하게 감소하였으며, 구조적 식생지수에서 작물의 약해 피해가 명확하게 표현되었다. 생화학적 식생지수의 경우 일부 지수를 제외하고는 작물의 피해 상태를 표현하였으나 생리적 식생지수는 잎이 고사하고 드러나는 멀칭비닐의 영향으로 약해 피해를 해석하기에 어려움이 있었다. 제초제 살포 후 서로 다른 공간 규모에서 관측된 식생지수의 감소율 차이는 구조적 식생지수의 경우 평균적으로 2.3%로 나타났으며, 정규화 식생지수의 경우 1.3~4.1%의 분포를 보였다. 비록 생리적 식생지수가 작물 스트레스에 민감하다고 알려졌지만, 노지작물의 경우 작물 스트레스 종류와 재배 환경에 따라 적합한 식생지수를 활용하여야 한다는 것, 공간 규모에 따른 오차를 최소화하기 위해서는 정규화 식생지수를 활용해야 한다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 기후요인에 의하여 두루미류의 월동개체군 규모가 달라질 것으로 가설을 세웠다. 그중 가장 추운 시기인 1월의 기후변수에 의하여 월동개체수가 달라질 것이라고 가정하였다. 특히, 재두루미의 경우 두루미와는 달리 철원지역 이외에 눈 덮임의 영향이 적은 대체 월동지(일본의 이즈미)가 있다. 따라서 철원지역 눈 덮임의 정도에 따라 연도별로 개체군의 증감이 발생할 것으로 예측하였다. 이에 일반적으로 분석되는 기상청의 기후자료와 함께 MODIS 위성영상을 이용한 눈 덮임 범위 자료를 활용하여 요인을 분석하였다. 철원지역 두루미류의 개체수 자료는 2002년부터 2014년까지의 1월 개체수를 활용하였다. 철원지역의 기온은 2002년부터 2007~2008년도 월동기까지 증가하다가 감소하며 2011~2012년도 월동기에 가장 낮은 온도를 보였다. 이와 함께 온량지수도 유사한 증감의 경향을 보였다. 신적설량은 2002년 이후 낮게 유지되었으나 2010~2011, 2011~2012년 크게 증가한 형태를 보였다. 눈 덮임의 범위는 2002년부터 2005~2006년까지 급속히 감소하였다가, 2009~ 2010, 2010~2011년 월동기에 급격히 증가한 양상을 보였다. 재두루미의 월동개체수는 다른 기후요인에 비하여 1월의 눈 덮임 범위가 넓을수록 감소하였으며 가장 높은 상관관계를 보였다. 하지만 두루미의 개체수는 일반적 기후요인뿐만 아니라 눈 덮임 관련 요인에 대해서도 상관관계를 나타내지 않았다. 따라서 두루미의 개체군 변동은 기후요인에 변화하지 않고 다른 서식지 선택요인 (안정적 잠자리, 취식지 넓이 등)에 의해 결정되기 때문이라 판단된다. 재두루미의 월동개체수는 다중 회기분석에서 눈 덮임 범위 및 기간의 로그값과 유의미한 회귀관계가 성립하였다. 따라서 재두루미의 월동개체수는 월동기 눈 덮임의 범위에 영향을 받으며 이는 눈 덮임에 의해 먹이원인 낙곡을 찾기 힘들어지기 때문인 것으로 판단된다. 재두루미의 개체수 변화는 다른 월동지로 이동한 것으로 보이며, 눈 덮임의 영향이 적은 월동지인 일본의 이즈미시로 이동한 것으로 나타났다. 이즈미 월동지의 재두루미 개체수와 철원의 개체수는 음의 상관관계를 가져 서로 연관된 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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