최근 북극은 매년 영구 동토층이 녹아 눈으로 덮인 땅이 드러나고 있어 해당 지역 관리를 위한 공간정보가 필요하다. 한국의 국토지리정보원(NGII)은 극지방의 공간정보를 구축하여 극지공간정보 서비스를 제공하고 있으나, 식생 정보는 제공되지 않고 있으므로 식생 공간정보 구축을 위한 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 북극 스발바르제도의 뉘올레순 지역에 대한 식생 분류를 수행하기 위해 다중 시기의 Sentinel-2 영상을 사용하였다. 전처리 단계에서는 다중 시기 Sentinel-2 영상으로부터 10개 밴드와 6가지 정규 지수식을 생성하였다. 영상 분류는 8개 속성에 대한 토지피복분류를 통해 전체 식생 영역을 추출하는 과정과 전체 식생 영역 내에서 다시 세분류를 수행하는 과정으로 이루어졌다. 영상 분류 알고리즘은 OOB(Out-Of-Bag)를 통해 정확도 평가 및 변수 중요도를 산정할 수 있는 랜덤포레스트를 사용하였다. 전체 정확도는 다시기 영상이 사용되었을 경우와 식생 지수가 추가되었을 경우의 이점을 확인하기 위해 사용된 영상 수에 따라 각각 정확도를 산정하였다. 단일시기의 Sentinel-2 영상은 전체 정확도가 77%였으나, 7개의 다중 시기 Sentinel-2 영상을 기반으로 학습하였을 때, 81%로 향상되었다. 또한, 식생 지수가 추가로 사용된 학습에서 전체 정확도가 약 83%로 향상되었다. 식생 분류 시 변수 중요도는 적색, 녹색, 단파적외선-1 밴드가 가장 높은 변수로 선정되었다. 본 연구는 극지방의 식생에 대한 분류를 수행할 시 입력특성을 최적화하는 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
인공위성 데이터를 이용한 원격탐사 기술과 지형공간정보시스템의 통합에 의한 도시에의 활용은 도시 계획뿐 만 아니라, 환경정비와 유지 관리 측면 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 대상지역의 Landsat TM 영상자료를 이용하여 보정과정을 수행하고, GSIS 시스템의 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)식을 이용하여 식생지수를 추출하였다. 산출된 식생지수를 5개 등급으로 분류하여 비 식생지역과 식생이 활발한 지역을 구분하여 분석하였고, 인공위성 데이터의 밴드간 비연산 처리를 실시하여 식물의 건강상태를 나타내는 NDVI를 위성 데이터를 이용하여 추출함으로써, 시가지내의 녹지분포에 대한 시계열적 변화를 분석하였다. 이 결과 도심주변지역에 분포하는 낯은 구릉지에서 점차적으로 도시화가 이루어짐을 알 수 있었고, 전체 면적별 녹지분포가 높은 구릉지 및 산악지역의 3, 4, 5등급지역 면적 비율이 68.9%에서 37.2%로 감소한 것으로 나타났다.
원격탐사 근적외선(NIR)과 Red 밴드의 반사도로부터 계산되는 정규식생지수(NDVI)는 구름에 오염된 곳에서는 실제보다 낮은 값으로 계산된다. 식생지수에서 구름오염 문제를 극복하는 기존의 대표적인 방법에는 보름 정도 장기간 식생지수 값 중에서 최대인 값을 취하는 MVC(Maximum Value Composite) 방법이 있다. 하지만 MVC 방법으로는 식생지수의 단기간 변동을 파악할 수 없으며, 장기간 계속 구름으로 오염된 곳은 잘못된 식생지수 값으로 계산되는 문제점이 있다. 가시광 RGB 자료로부터 snapshot 영상자료의 구름을 마스크(mask)하는 새로운 방법인 CIM(Color Index Manipulation) 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 사용하면 snapshot 영상자료에서 구름에 오염된 곳은 제외하고 오염되지 않은 곳에 대한 식생지수를 계산할 수 있다. RGB 자료에 대한 정규색상지수 NCI (Normalized Color Index) 3개 성분을 $120^{\circ}$ 간격으로 벌어진 3개 축상의 좌표로 나타낸 후 이들 3개 값의 벡터합(vector sum) 정보를 이용하여 구름을 식별하는 CIM 방법으로 위성영상에서 두꺼운 구름과 않은 구름을 구분하여 식별할 수 있다. 이 구름식별 기법을 MODIS snapshot 위성영상 자료에 적용하여 한반도의 일별(daily) 식생지수 자료를 계산하였다. 그리고 수년간의 일별 식생지수 자료로부터 한반도 식생지수의 계절적 변동을 조사하였다.
우리나라 하천에서 식생의 변화가 매우 빠르게 진행되고 있다. 최근들어 하천내에서 식생이 차지하는 면적이 증가하는 경향이 뚜렷하게 확인되고 있기 때문이다. 댐 등 하천구조물로 인한 유황변화에 의해 봄철 발아기 유량 및 수위 저하가 발생하고 이로 인해 식생의 유입된다는 것은 이미 많은 연구에서 증명되고 논의된 바 있다. 그러나 댐과 같은 구조물이 없는 자연하천이나 소하천의 경우에도 식생 유입이 빠르게 진행되고 있는 것은 전국적인 경향이라고 할 수 있다. 우리나라 뿐만아니라 일본의 경우에도 대부분의 하천에서 식생이 과도하게 유입되는 현상이 발생하고 있다. 식생의 발생, 발달, 번무 등에 대한 원인은 다양하다고 할 수 있다. 산지지역의 산림 변화로 인한 유사유출 저감, 농업으로 인한 영양염류 증대, 하천정비로 인한 고수부지 확대 등이 주요원인으로 추정되고 있지만 아직까지 정확한 식생 발생 메카니즘에 대한 분석은 이루어지지 않은 상황이다. 일본의 경우 식생의 발생과 진행에 대한 모형을 구축하고 여러 하천에 적용하여 검증하는 연구가 다양하게 진행되고 있지만 지역에 따라 다르게 발생하는 식생의 원인을 단정적으로 결론내리지는 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 하천내 식생 유입 현황을 분석하고 발생 원인에 대해 검토하였다. 먼저 우리나라 하천에서 식생 발생은 전국적인 현상으로 확인되었다. 과거와 달리 하천의 특정지점에서 식생이 발생하는 것이 아니라 하천의 규모나 지역 등에 관계없이 전국적으로 식생이 발생하고 있는 것이 식생면적 분석으로 확인되었다. 또한 식생 면적이 최근 들어 더 증가하고 있음도 확인되었다. 본 연구에서는 강우의 연도별 변화가 식생발생에 미치는 영향을 분석하였다. 봄철(4월, 5월, 6월)의 연도별 강우량 변화가 식생 발생에 미치는 영향을 분석하였는데 이 기간 동안의 강우가 줄어듦에 따라 식생 발생이 더 활발하게 진행될 수 있는 것으로 나타났다. 또한 봄철의 가뭄과 여름철 홍수 미발생이 이어지는 경우 식생이 더 활발하게 발생할 수 있는 것으로 나타났다. 하천 구조물에 의한 하천유황 변화가 식생 발생에 큰 영향을 미치듯이 강우 발생 양상의 변화로 인한 유황 변화가 식생 발생에 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타난 것이다. 또한 일본의 경우에도 이와 같은 경향이 유사하게 나타나는 것으로 분석되었다. 일본의 식생조사 결과와 강우 패턴을 비교한 결과 우리나라와 같이 일본에서도 유사한 경향이 나타났다. 본 연구 결과로 추정해 볼 때 강우 패터의 변화가 식생의 유입에 큰 영향을 미치며, 특히 기후변화로 인해 발생하는 봄철 강우의 감소가 주요원인중 하나로 추정될 수 있다고 할 수 있다.
본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 미래의 기후변화, 그에 따른 식생상태, 그리고 미래의 토지이용 변화를 고려한 상태에서 SWAT-K 모형에 의한 수문순환인자들의 변화가 댐의 유입량에 미치는 영향을 파악하고자 한다. SWAT 모형의 검보정은 6년간($2000{\sim}2006$, 2001년 제외)의 댐유입량 자료를 이용하여 실시하였으며, Nash_Sutcliffe 모형효율은 $0.52{\sim}0.88$의 범위로 검보정되었다. 기후변화 시나리오는 IPCC에서 제공하고 있는 GCM들 중에서 CCCma CGCM2의 A2, B2 시나리오를 이용하였으며, 댐유역의 기후변화를 모의하기 위하여 과거 30년간($1977{\sim}2006$)의 기상자료 통계정보를 기준으로 Change Factor Downscaling 기법을 적용하여 2030년, 2060년, 2090년 전후의 각 30년간의 미래 정보를 재생산하였다. 미래의 식생정보는 7년($2000{\sim}2006$)간의 MODIS 위성 영상에 의한 엽면적 지수를 월단위로 구축하여 엽면적 지수와 평균기온간의 상관회귀식을 도출하여 미래 기후변화에 따른 식생의 활력도를 예측하였다. 미래의 토지이용 변화는 CA-MArkov 기법을 개선, 적용하여 총 9개의 토지이용 항목에 대하여 각 항목별 예측을 실시하였다. 2000년의 기상자료 및 댐유입량을 기준으로 이상의 미래기후, 식생, 토지이용 에측 정보를 적용하여 미래의 댐유입량을 모의한 결과를 분석하였다. 그 결과 강수량 및 온도의 변동이 가장 크게 영향을 주어 유입량의 변화가 모의되었으며, 이에 따른 수문인자의 변동은 2000년 기준으로 증발산량, 토양수분의 변동을 분석하였다. 미래의 수문순환에 가장 큰 영향을 주는 수문인자는 토양수분으로 나타나, 미래에는 산림지역 및 토지이용 개발에 따른 토양수분의 함양량 유지를 위한 유역관리가 중요한 요인이 될 것으로 나타났다.
기존의 식생정보는 대부분 5년 주기로 구축되어 최신성이 결여 되어있다. 식생의 조사는 사진측량과 사람의 현지조사로 이루어지며, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 식생의 정보 중 식생층위구조에 대한 정보는 산림의 다양성과 환경을 평가하는 중요한 요소이다. 식생의 내부구조인 층위구조는 필수적 정보이지만, 일반적인 사진측량과 사람의 조사로는 한계점이 존재하게 된다. 본 연구에서는 KOMPSAT-3/3A/5 위성영상으로 부터 제작된 지수맵과 Texture맵, DSM(Digital Surface Model)과 DTM(Digital Terrain Model)의 차분으로 생성한 canopy정보를 Input layer로 층위자료를 인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 이용하여 분류하였다. 단층과 다층의 산림의 층위 구조를 분류하여 최종분류결과 81.59% 확인하였다.
최근 식생이 분포하는 면적, 식생의 크기와 같은 형상 정보를 포인트 클라우드 형식의 3차원 형태로 획득할 수 있는 Laser Scanning (LS)을 활용하는 방법들이 제안되고 있다. 식생의 물리적 형상 구현을 위해 LS를 활용할 경우, 식생 정보를 보다 정밀하고 빠르게 취득할 수 있다는 장점이 있으나 측정 혹은 후처리 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 검토하기 위해 실제 데이터와 비교하여 보정하는 과정이 반드시 요구된다. 따라서 본 연구에서는 인공적으로 조성된 하천 수로 내 목본 식생의 줄기, 가지, 잎의 물리적 구조에 대한 매뉴얼 조사를 수행하고 이를 3차원 Terrestrial Laser Scanning (TLS)에 의해 획득한 정보와 비교하였다. 또한, 목표 식생에 대한 3차원 TLS는 여러 방향에서 반복적으로 스캐닝을 수행하여 획득되는 식생 정보의 정밀도를 향상하고자 하였다. 분석 결과, 식생의 직경과 줄기의 길이는 두 방법의 결과가 큰 차이가 없으나 가지의 길이를 측정할 경우, 포인트 클라우드 정보로는 캐노피 영역에서 가지와 잎의 정확한 구별이 어렵다는 한계점으로 상대적으로 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 가야산국립공원을 대상으로 지리정보시스템(Geometric Information System, GIS)을 이용 식생분포에 영향을 미치는 요인들을 분석하여, 식생분포 확률을 기초로 가야산국립공원의 잠재자연식생을 추정하였다. 가야산국립공원의 현존식생조사 결과 128개의 군락이 분포하는 것으로 나타났다. 가야산국립공원의 고도, 경사, 사면방위, 지형지수, 연평균 온도, 온량지수, 잠재증발산량의 7개 요인을 중심으로 군락별 분포를 분석하였으며, 이를 바탕으로 분포확률을 추정하였다. 잠재자연식생의 분포확률이 0.3이상인 군락은 소나무군락의 출현확률이 55.80%로 가장 높았으며, 신갈나무군락이 44.05%, 상수리나무군락이 0.09%, 굴참나무군락이 0.06%로 나타났다. 식생의 분포에 영향을 주는 요인을 본 연구에서 제시한 요인으로 한정할 경우 가야산국립공원의 잠재자연식생은 신갈나무군락(43.1%)과 소나무군락(56.9%)이 나타날 것으로 예측되었다.
최근 가뭄 모니터링을 위해 과거에 비하여 고해상도의, 물리적으로 기반을 두는 정보가 요구되고 있다. 기존에 주로 활용하고 있는 통계적 방법론 기반의 가뭄지수들은 지니고 있는 한계에 대해 여러 개선과정을 거치고 있으나, 기상변수로부터 지표상의 식생 관련 변수로의 전파 과정에 대한 개별 통계적 가뭄지수 간의 관계 설명이 매우 어렵다. 이와 같은 관계로, 국내 유역에서의 물리적 기반을 둔 고해상도 가뭄 판단방법에 대한 시도가 필요한 시점이다. Brown et al. (2008)은 위성기반 식생정보, 기상학적 가뭄지수, 지형학적 조건을 고려한 식생가뭄반응지수(Vegetation Drought Response Index; 이하 VegDRI)를 개발하였다. 학습자료에 대해 CART 기반의 경험적 모델을 구축하여, 격자마다 근-실시간 자료를 적용한 VegDRI를 산출하여 고해상도의 지도를 산출하는 방식을 제시하였다. VegDRI는 NCDC의 U.S. Drought Monitoring에 활용되고 있으며, NOAA의 Drought Task Force Assessment Protocol에서는 가뭄 모니터링의 기준으로 설정되어 있다. 본 연구에서는 국내에 VegDRI를 적용하고자 필요한 자료수집 및 전처리 과정을 거쳐 결과를 도출하였다. 기상청 ASOS 기상관측소에서 얻은 기상변수, MODIS 위성으로부터 추출된 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI), 지형학적 정보와 기상학적 가뭄지수(SPI, PDSI)를 기계학습으로 모델링하여 VegDRI를 산출하였다. 산출된 VegDRI 공간분포도에 대하여 기존에 활용되던 유관기관의 가뭄 판단방법과의 유사성과 차이점을 비교 검토하여 적용성을 평가하였다.
최근 측량기술이 발전함에 따라 다양한 지형공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 특히 레이저스캐닝 기술의 도입은 정밀한 지형과 식생 및 인공지물 등에 대한 정보를 신속하게 획득하여 원하는 최신 정보를 가공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 라이다의 식생 데이터에서 점의 밀도 분포를 통하여 정량적인 식생분포 분석을 실시하였다. 또한, 정밀한 지형 모델에 대하여 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 정확성은 유지하면서 저용량의 등고선을 생성하고 도로 및 엔지니어링 분야 활용을 높일 수 있도록 하였다. 이러한 지능적이고 과학적인 연구는 국내 라이다데이터의 적극적인 활용성을 높이고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있으며, 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 다양한 분야의 활용성을 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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