• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제26권4호
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• pp.235-241
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• 2017

본 연구는 배추의 작황 예측프로그램을 개발하기 위한 생육조사로 정식시기를 봄과 가을에 2주 간격으로 3회씩 각각 정식하여, 생체중, 건물중, 엽장, 엽폭, 엽수, 엽면적등을 정식후 2주간격으로 조사하였다. 정식 후 일수에 따른 생체중과 건물중의 변화와 GDD에 따른 생체중, 건물중, 엽면적 그리고 엽수의 변화에 대하여 회귀분석하였다. 정식 후 일수에 따른 봄배추와 가을배추의 생장을 S자형 곡선으로 분석한 결과 생체중의 회귀식은 각각 FW=4451.5/[1+exp{-(DAT-34.1)/3.6}]($R^2=0.992$)과 각각 FW=7182.0/[1+exp(-(DAT-53.8)/11.6)]($R^2=0.979$) 였다. 그리고 GDD에 따른 봄배추의 생체중의 모델은 각각 FW=4411.2/[1+exp{-(GDD-585.2)/128.6}] ($R^2=0.992$) 및 FW=13718/[1+exp{-(GDD-1278.6)/219.5}] ($R^2=0.981$)였다. 봄배추와 가을배추의 단위면적당 생산량은 각각 11348.3kg/10a와 1,5128.2kg/10a로 노지재배의 단수와는 차이를 보인 반면에 봄배추의 경우 시설재배의 단수 1,1147.3kg/10a와 유사한 결과를 보였다. 차후에 노지재배를 통해, 배추의 생산성에 관여하는 주요 요인을 분석하고, 실시간으로 계측한 생육 및 기상자료를 기반으로 하여 보다 정확한 예측프로그램으로 보정 및 검증해야할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권2호
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• pp.98-103
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• 2022

엽면적의 비파괴적 추정은 잎 절단에 의한 방법에 비해 간단하고 시간을 절약하므로 다양한 원예 작물에 대한 잎 면적 예측 모델이 개발되었습니다. 그러나 딸기 잎 면적 추정에 대한 연구는 제한적이다. 본 연구는 국내산 딸기 5품종('아리향', '죽향', '금실', '매향', '설향')의 3복엽의 잎길이와 폭을 이용한 비선형회귀분석을 통해 잎면적을 예측하기 위해 수행되었다. 실제 잎 면적과 전개식을 통해 추정된 잎 면적의 관계에 대한 결정계수(R²)는 0.923에서 0.973까지 다양하였다. R² 값이 0.96 이상인 '죽향', '설향' 및 '매향' 3 품종의 잎면적은 본 연구에서 개발한 모델을 사용하여 비파괴적으로 예측할 수 있습니다. 반면 묘의 상태가 좋지 못하고 과한 생장을 했던 '아리향'과 '금실'은 각각 0.938, 0.923으로 약간 낮은 R² 값을 보였다. 본 연구에서 개발한 품종별 잎 면적 추정 모델을 Python으로 코딩하여 본 논문에 첨부하였다. 개발된 추정 모델은 많은 딸기 관련 연구에 광범위하게 사용될 수 있습니다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.337-357
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• 2021

노지에서 재배되는 벼는 필연적으로 기상요소의 영향을 받을 수밖에 없으며, 벼 생장에 영향을 미치는 최적의 기상자료 확보 및 변수 선정은 벼 수확량 예측 모델링에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 1996-2019년의 7월, 8월, 9월에 대하여, 다종의 기상자료 비교평가를 통해 우리나라 벼 수확량 모델링에 대한 적합성을 살펴보고, 기상요소와 벼 수확량 사이의 비선형적인 관계를 고려하여 기계학습 기법을 이용한 수확량 하인드캐스트 실험을 수행하고자 한다. 다종의 기상자료로는, 기상청 ASOS 지상관측과 함께, CRU-JRA ver. 2.1, ERA5 재분석장을 사용하였다. 이들 기상자료에서 공통적으로 도출할 수 있는 월 단위 기온, 상대습도, 일사량, 강수량 변수에 대한 비교를 통하여, 각 자료의 특성 및 벼 수확량과의 연관성을 분석하였다. CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 전반적으로 타 자료와 높은 일치성을 나타냈으며, 변수별 특징을 보았을 때, 상대습도는 벼 수확량에 미치는 영향이 거의 없었으나, 일사량은 벼 수확량과의 상관성이 상당히 높은 것으로 나타났다. 7월, 8월, 9월의 기온, 일사량, 강수량을 랜덤 포리스트 모델에 투입하여 벼 수확량 하인드캐스트 실험을 수행한 결과, CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 세 종류 기상자료 중에 가장 높은 정확도를 나타냈다(CC = 0.772). 또한 예측 모델에서 변수의 중요도는 일사량이 가장 높게 나타나, 기존의 농학적 연구결과와 일치하였다. 본 연구는 벼 수확량 예측을 위한 다종 기상자료의 선택에 있어 하나의 합리적 방법을 제시한 것으로써 의미가 있다고 하겠다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제4권1호
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• pp.63-70
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• 2017

가축용 항생제로 널리 사용되는 Tetracycline (TC)군은 주로 가축 분뇨를 통하여 환경에 퍼지게 된다. TC는 환경 내에서 중금속 양이온과의 리간드 결합을 통해 토양으로의 흡착량과 그 이동성이 변화되리라 예측된다. 그러나 지금까지 수용액 내에서 토양 외 반응을 통해 확인되었고 토양 내에서 식물에 대한 영향 평가는 미비한 실정이다. 본 연구의 목적은 토양 내 구리가 TC와 반응하여 TC에 의한 식물 독성에 미치는 영향을 확인하는데 있다. 본 실험은 토양에 $750mg\;kg^{-1}$의 TC와 각각 0, 2.5, 7.5, $17.5mg\;kg^{-1}$의 $CuSO_4$를 처리한 후, 처리된 토양에 상추를 재배하여 처리 농도에 따른 상추의 성장 정도를 비교하였다. 실험 결과 상추에 유의한 독성이 나타나는 것으로 확인된 $750mg\;kg^{-1}$의 TC가 처리된 토양에서 구리의 처리가 상추에 발현되었던 독성을 저감시키는 것을 확인하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제26권1호
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• pp.13-18
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• 2017

본 연구는 난지형 마늘 '남도'의 적정 생육 온도 구명과 일 평균온도를 이용한 구중 예측을 위하여 수행되었다. 온도처리는 주간 16시간 야간 8시간 처리로 $11/7^{\circ}C$, $14/10^{\circ}C$, $17/12^{\circ}C$, $20/15^{\circ}C$, $23/18^{\circ}C$, $28/23^{\circ}C$ 로 설정하였다. 구의 생체중과 건물중은 $20/15^{\circ}C$ 처리구에서 가장 높았으며 고온이나 저온으로 갈수록 감소하였다. 엽수와 총엽면적은 저온인 처리구가 고온처리구보다 생장이 느렸으나, 최종적으로는 최고온도인 $28/23^{\circ}C$을 제외하고 유사한 경향을 보였다. 구의 생체중으로 6종의 함수를 개발하였으며 이를 통해 '남도' 마늘의 적정 생육온도와 한계온도, 온도에 따른 구생장량을 확인할 수 있었다. 분석 결과 '남도' 마늘의 적정 생육온도는 $18{\sim}20^{\circ}C$이며 GDD 기본온도와 한계온도는 $7.1^{\circ}C$와 $31.7^{\circ}C$로 추정할 수 있었다. 일 평균온도를 이용한 수확기 기준 구생체중 모델을 검증하기 위하여 온도구배터널의 기상자료를 이용하여 예측하였다. 선형함수를 이용한 예측은 79.0~95.0%, 2차 함수를 이용한 예측은 77.2~92.3%, 로지스틱분포 함수를 이용한 예측은 80.0~95.8% 예측도를 보였다. 이중 가장 예측력이 좋은 함수는 로지스틱분포함수이며 생육적정온도와 한계온도도 잘 표현하였다.

• 생태와환경
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• 제48권4호
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• pp.229-237
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• 2015

본 연구는 보다 정확한 소나무림의 분포현황을 이용하여 효과적으로 소나무림을 보전관리하기 위한 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다. 따라서 본 논문은 기후변화에 의한 남한지역에 서식하고 있는 소나무림의 지리적 분포 변화를 예측하고 연령대별 소나무림의 공간적 분포 특성을 평가하고자 한다. 이를 위해서 종 분포 변화를 예측하는데 유용한 MaxEnt 모델을 현재와 미래 시기의 기후변화 시나리오 자료에 적용하여 소나무림의 잠재적인 분포 변화를 예측하고, 연령대별 분포면적과 변화에 미치는 생물 기후 변수의 영향을 분석하였다. 소나무림의 잠재적 분포지역은 남한지역에서 10~30년생의 소나무림이 상대적으로 많이 감소하는 것으로 나타났으며, 연령대별 소나무림에게 기후적으로 적합한 지역의 면적이 클수록 감소 지역은 커지고, 새롭게 확장되는 지역은 작아지는 경향으로 나타났다. 이는 서식 적합한 지역의 대부분이 중복되는 지역으로서 유사한 기후환경에서 소나무림의 연령대별 상호작용이 상호 촉진 관계에서 경쟁적인 관계로 변하는 데 기인할 것으로 추측된다. 기온변화보다 강수량이 소나무림의 분포에 더 큰 영향을 주고, 소나무의 지리적인 분포 변화는 평균적인 기후 특성보다 건조한 시기의 강수량 및 최고 한기의 기온과 같이 기후의 극한성에 영향을 더 받는 것으로 나타났다. 특히 최고 건기의 강수량에 의한 소나무림의 분포 변화에 대한 영향은 연령대와 상관없이 나타났다. 이러한 결과는 향후 기온 상승에 따른 수분결핍이 증가하여 결국 생장과 생리반응에 영향을 주는 가뭄과 연관된 기후환경이 조성되어 소나무림의 감소를 초래할 것으로 예상된다. 본 연구에서 유도된 결과는 기존에 구축된 다양한 생물 자원 정보를 활용하여 기후변화에 따른 지리적인 변화를 예측하는 데 유용한 방법으로 적용될 수 있고, 자연생태계 분야에서 산림식생보전과 관련된 기후변화 적응정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권2호
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• pp.215-224
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• 2018

기후변화로 인한 곰솔림과 소나무림의 세력은 약해질 것으로 예상되고 있으나, 곰솔과 소나무에 대한 식재요구도는 여전히 높은 실정이다. 이에 본 연구는 한반도 난온대림지역에 속하는 부산일대, 남동부지역에 주요 조경수목인 소나무림과 곰솔림을 대상으로 자연림의 생육밀도를 파악한 후 난온대림에 적합한 생태적 식재밀도를 제시하고자 하였다. 연구는 한반도 남동부에 해당하는 부산광역시를 중심으로 소나무림 22개소, 곰솔림 60개소를 선정하여 $100m^2$ 방형구를 설치하여 조사구 내 출현하는 교목, 아교목층 수종의 흉고직경 및 개체수를 조사한 후, 회귀분석을 통해 평균흉고직경급별 적정 개체수 산정을 위한 회귀식을 도출하였다. 회귀분석 결과, 흉고직경의 생장에 따른 교목층 생육개체수 예측모형의 결정계수는 곰솔림 0.700, 소나무림 0.533으로 단일 요인에 의한 설명력으로는 매우 높은 것으로 분석되었다. 예측 회귀모형은 곰솔림의 경우 $Y=31.176e^{-0.055x}$, 소나무림의 경우 $Y=38.351e^{-0.059x}$(X=흉고직경, Y=개체수/$100m^2$)였다. 남동부지역의 곰솔림과 소나무림의 생육밀도는 중부지방보다 다소 높았다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권1호
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• pp.1-7
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• 2023

시설 내 작물이 이용하는 수광특성의 이해와 지속적으로 변화하는 광환경의 추적은 광합성과 증산반응 연구에서 중요하다. 또한 재배기간 동안 작물이 생장함에 따라 광이용 형태가 지속적으로 변화한다. 따라서 본 연구에서는 작물의 생육을 반영한 흡광계수 추정 모델을 개발하였다. 흡광계수의 측정을 위하여 작물의 높이에 따라 수직으로 일사량계를 5개 설치하였으며, 작물의 전 생육기간(1-85DAT) 동안 1초 단위로 측정을 하였다. 초기, 중기, 후기 각각의 생육단계에 따라 최상단 광량과 최하단의 광량의 차이가 69%, 72%, 81%로 증가하는 경향을 보였다. LAI와 초장이 증가함에 따라 흡광계수는 감소하였으며, 지수적 감소 관계를 보였다. 두 생육지표를 모두 반영한 3차원 모델에서는 Paraboloid 식이 평균 제곱근 오차(RMSE)가 1.340으로 가장 낮았고, 결정계수(R²)는 0.968로 가장 높았다. 본 연구를 통하여 작물 재배기간 동안 보다 정확한 흡광계수를 예측할 수 있게 되었고, 이는 작물의 높이에 따른 광합성 및 증산량 예측과 분석 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권1호
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• pp.50-61
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• 2020

가로수는 도시 생활에서 중요한 녹지의 한 부분이고 대기오염을 극복하기 위해서 건전한 생장을 하는 수종을 선정, 식재, 관리 하는 것이 필요하다. 오존은 수목에 활성산소를 만들어 생리적으로 부정적인 영향을 미치며 생태적인 피해를 유발한다. 본 연구는 국내 주요 가로수종인 왕벚나무(Prunus yedoensis), 느티나무(Zelkova serrata), 이팝나무(Chionanthus retusus), 그리고 소나무(Pinus densiflora.)의 묘목을 오존에 노출하여 실험하였다. 2년생 묘목을 Phytotron에서 100 nL·L^-1(ppb)의 농도로 약 4주간 실험하였다. 묘목이 생장하는 동안 오존에 대한 생화학적 반응 및 대기오염내성지수(APTI)를 비교하여 오존에 대한 반응을 평가하였다. 아스코르브산 함량, 총 엽록소 함량, pH, 상대수분함량의 수치를 바탕으로 대기오염내성지수를 계산했을 때 왕벚나무와 느티나무는 오존 처리구와 대조구간에 APTI의 변화가 통계적인 유의차를 보이지 않았고, 이팝나무는 오존처리구에서 증가했으며 소나무는 다른 수종에 비해서 감소했다. 본 실험을 통해, APTI를 산출하는 요소에 대한 수종별 반응이 다른 것을 확인하였으며, 이를 통해 수종과 도시 내 대기 환경에 상호작용을 이해하고 대기오염물질인 오존에 따른 도시 내 수종 선별에 대해서 예측할 수 있다.