본 논문은 도시지역의 폐기물 매립지의 적지선정에 GIS기법을 적용한 사례연구를 제시한 것이다. 폐기물 매립지의 적지분석을 위한 여러 가지 평가인자들을 결정하고 데이터의 수집, 입력, 변환을 통하여 데이터베이스가 구축되었다. 또한 위성영상의 처리에 의해 대상지역의 최근 토지피복 분류와 식생활력도(NDVI) 데이터가 평가인자로서 GIS데이터에 통합되었다. 사회경제적 인자와 자연환경적 인자로 구분되는 1차 분류 평가인자들의 가중치를 이원비교법에 의해 결정된 2차분류 평가인자들의 가중치와 조합하여 분석하였다. 사례연구의 결과, 여러 가지 평가기준에 따른 적합성 분석이 가능하였으며, 사회경제적 인자를 중요하게 간주하는 관점에서 2차 분류 평가인자들의 가중치를 중요도에 따라 다르게 부여한 경우에서 가장 높은 적합도가 얻어졌다.
본 논문은 현재 산림 분야 연구에 적용되고 향후 적용가능한 원격탐사 기술에 대한 국내외 발행된 peer-reviewed 논문의 리뷰를 바탕으로 원격탐사 기술의 국내 산림분야 적용에 대한 가능성과 한계점을 서술하였다. 원격탐사 기술은 정밀한 분석과 정교한 자료 수집을 바탕으로 대단위 산림면적 분석에 있어 필수적이며, 정보통신기술과의 융합으로 향후 임업의 새로운 시대를 열어갈 핵심 기술이다. 본 리뷰 논문에서는 다양한 원격탐사 기술 가운데 레이저 스캐닝 기술, 위성영상을 이용한 산림 측정 기술, 그리고 무인항공기를 이용한 기존 국내·외 연구사례를 분석하여 국내 산림분야 적용 가능성에 대한 기회와 한계점에 대해 서술하였다.
본 논문에서는 광역관측 운용 모드에 대한 Quad-pol SAR 시스템의 성능을 분석하고, 단일편파 시스템과의 비교 및 각 운용 모드 사이의 비교를 수행하고자 한다. SAR 위성의 짧은 재방문 주기를 위해서는 넓은 영역을 관측해야 하며, 이를 위한 SAR 운용 모드로 ScanSAR와 SweepSAR가 있다. 일반적으로 Quad-pol SAR 시스템은 관측 대상의 정보를 단일 편파를 사용할 때보다 다양하게 얻을 수 있지만 시스템 성능 변수들에 영향을 주므로 이러한 영향을 분석할 필요가 있다. 광역관측 Quad-pol SAR 시스템의 성능 분석 결과로부터 목표 성능을 만족시키기 위한 시스템 변수와 적합한 운용 모드를 선정할 수 있다.
기후변화가 심화됨에 따라 식물계절연구의 중요도가 증가하고 있으며 자동영상촬영장치 (피노캠, Phenocam)을 활용한 연구방법이 급부상하고 있다. 본 연구에서는 국립생태원에서 운영하는 피노캠을 활용하여 국내 주요 생태계 유형에 대한 식물계절 변화의 경향을 확인하고 기후요인과의 상관관계를 분석했다. 식물계절의 변화 양상은 지역 및 수종별로 다르게 나타났다. 곰솔 및 소나무림은 전체 생장 기간이 증가하는 경향을 보이며 주로 겨울철 기온과 강수량과 양의 상관관계를 보였으나, 한라산 구상나무는 8월 강수량이 많을수록 생장종료일이 빨라졌으며 최근 발생하는 구상나무 고사 현상과의 연관성 분석이 추후 필요할 것으로 보인다. 분석 결과에서 더 나아가 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 결측치 문제 등에 대한 해결책을 제시하였으며, 향후 연구 범위를 확장하고 다양한 생태계 유형을 반영하기 위해 피노캠 연구와 위성 관측을 결합하는 방안을 제안하였다.
북극항로의 개척 가능성과 정확한 기후 예측 모델의 필요성에 의해 북극해 고해상도 해빙 지도의 중요성이 증가하고 있다. 그러나 기존의 북극 해빙 지도는 제작에 사용된 위성 영상 취득 센서의 특성에 따른 데이터의 취득과 공간해상도 등에서 그 활용도가 제한된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 A/B SAR 위성자료로부터 고해상도 해빙 지도를 생성하기 위한 딥러닝 기반의 해빙 분류 알고리즘을 연구하였다. 북극해 Ice Chart를 기반으로 전문가 판독에 의해 Open Water, First Year Ice, Multi Year Ice의 세 클래스로 구성된 훈련자료를 구축하였으며, Convolutional Neural Network 기반의 두 가지 딥러닝 모델(Simple CNN, Resnet50)과 입사각 및 thermal noise가 보정된 HV 밴드를 포함하는 다섯 가지 입력 밴드 조합을 이용하여 총 10가지 케이스의 해빙 분류를 실시하였다. 이 케이스들에 대하여 Ground Truth Point를 사용하여 정확도를 비교하고, 가장 높은 정확도가 나온 케이스에 대해 confusion matrix 및 Cohen의 kappa 분석을 실시하였다. 또한 전통적으로 분류를 위해 많이 활용되어 온 Maximum Likelihood Classifier 기법을 이용한 분류결과에 대해서도 같은 비교를 하였다. 그 결과 Convolution 층 2개, Max Pooling 층 2개를 가진 구조의 Convolutional Neural Network에 [HV, 입사각] 밴드를 넣은 딥러닝 알고리즘의 분류 결과가 96.66%의 가장 높은 분류 정확도를 보였으며, Cohen의 kappa 계수는 0.9499로 나타나 딥러닝에 의한 해빙 분류는 비교적 높은 분류 결과를 보였다. 또한 모든 딥러닝 케이스는 Maximum Likelihood Classifier 기법에 비해 높은 분류 정확도를 보였다.
본 연구는 KOMPSAT-3 위성의 방사학적 품질 평가를 위해 다중분광 및 초분광 센서을 사용하여 복사학적 교차 검증을 수행하였다. PICS site 에서 촬영된 EO-1 Hyperion과 Landsat-8 OLI 센서의 영상을 이용하였고, 서로 다른 특성을 지닌 토지 피복으로 구성된 2개 지역을 선정하여 항공 초분광 센서와 대기상층 반사도 기반 교차 검증을 수행하였다. EO-1 Hyperion, CASI-1500과의 대기상층 반사도를 비교한 결과, 전체적으로 약 4 % 이내의 차이를 보였다. 이는 일반적으로 타 위성과의 비교를 통한 반사도 차이가 5 % 내에 들어올 경우 방사학적 품질기준에 적합하다고 판단된다. Landsat-8 센서와의 대기상층 반사도를 비교한 결과 Blue, Green, Red밴드는 약 3% 내외의 반사도 차이를 보였으나, NIR band에서 Landsat-8에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 NIR 밴드에서 두 센서간 밴드대역폭의차이가 존재하고, KOMPSAT-3 센서의 경우 수증기에 의한 흡수가 강하게 나타나는 940nm 부근도 밴드대역폭이 포함되고 있기 때문에 상대적으로 낮은 반사도를 보이는 것으로 판단되며, 이를 극복하기 위해 Spectral Bandwidth Adjustment Factor (SBAF)와 같은 rescale method를 적용한 보다 세밀한 분석이 시도될 필요가 있다.
한국은 코로나19로 인한 감염전파를 줄이기 위해 4단계의 사회적 거리두기 기준을 설정하고 확진자 발생 비율을 기준으로 단계를 전환하여 시행하고 있다. 이러한 사회적 거리두기는 사람들의 이동 및 모임 등 사회적 접촉을 제한함으로써 시민들의 활동량에 변화를 가져왔다. 이를 직관적으로 확인할 수 있는 데이터 중 하나가 Night Time Light (NTL)이다. NTL은 인공위성에 포착된 불빛을 활용해 측정한 국가경제규모를 측정할 수 있는 변수로, 야간동안 사람의 사회 활동을 파악하는데 활용할 수 있다. NTL 자료는 수오미 위성(Suomi National Polar-orbiting Partnership, S-NPP)에 탑재된 센서인 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS)에 포함된 Day-Night Band (DNB)를 통해 얻을 수 있다. 본 연구는 2019년 1월 5일부터 2021년 10월 26일까지 1023개의 Suomi 자료를 수집하고, 서울의 NTL 변화를 시계열로 생성하여 사회적 거리두기 단계와의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 사회적 거리두기의 단계가 높아질수록 NTL의 공간적, 시간적 변화가 모두 감소된 것으로 나타났다. 이는 더 높은 단계의 사회적 거리두기 정책이 실행됨에 따라 야간 시간대의 상업 활동 및 모임 인원제한 등과 같은 사회적 활동의 제한이 실제로 서울의 NTL 감소에 영향을 준 것으로 해석할 수 있다. 본 연구는 향후 코로나19 관련 정부의 정책을 평가하고 개선하기 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.
엽면적지수는 효율적인 산림관리를 수행하기 위해 필요한 정보를 제공한다. 현재 국내 지역에 가용한 고해상도 엽면적지수 자료는 유럽우주국의 Sentinel-2 위성 기반 자료가 있으나 알고리즘 개발에 국내 산림특성이 고려되지 않았고, 국내 지역에 대해 평가가 부족한 상태이다. 본 연구에서는 LAI-2200C 장비를 이용하여 엽면적지수 현장관측을 실시한 뒤, 최근 다양한 연구에서 사용되는 기계학습 알고리즘 및 PROSAIL 복사전달 모델을 기반으로 Sentinel-2 위성의 다중분광 센서 자료를 이용해 엽면적지수를 추정하여 기존 Sentinel-2 기반 엽면적지수 자료와 비교·분석을 진행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 모델은 기존 Sentinel-2 엽면적지수 자료와 비교하였을 때, 평균 bias 및 평균 RMSE의 차이가 각각 0.97 및 0.81로 과소추정 경향을 개선하며 낮은 오류를 나타내었다. 본 연구에서 개발된 엽면적지수 추정 알고리즘은 추후 국토 산림에 대한 보다 개선된 자료를 제공할 가능성을 제시하였다.
매년 반복되는 식물의 생활사를 장기적으로 관측하는 것은 기후변화 반응을 감지하는데 있어 가장 단순한 방법이며, 중요한 지표로 인식되고 있다. 반복 디지털 이미지를 이용한 식물계절 변화 관찰 방법은 전통적(현장에서 전문가에 의해 관찰) 방법과 위성원격탐사(위성영상의 식생지수를 활용한 위성원격 관찰)의 한계를 보완한 방법이다. 본 연구는 디지털 카메라를 기반으로 한 반복 이미지로부터 식물계절 변화 관측과 계절현상을 정량화하기 위하여 점봉산 산림생태계를 대상으로 하였다. 한반도 전역에 분포하는 신갈나무림(낙엽활엽수림)과 상록침엽수림의 대표 수종인 소나무를 선정하여 식물계절 특성에 따른 경향성을 파악하고자 하였다. RGB 채널 이미지 데이터로부터 식생지수(Gcc)를 산출하였다. Gcc 진폭의 크기는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림 보다 작았으며, Gcc의 기울기(봄철 증가와 가을철 감소)는 상록침엽수림이 낙엽활엽수림과 비교하여 완만하였다. 소나무림은 생장의 시작(UD)이 신갈나무림에 보다 빨랐고, 생장의 종료(RD)는 늦은 것으로 나타났다. 식물계절 현상의 정확도 검증은 RMSE가 0.008(ROI1)과 0.006(ROI3)으로 높은 정확도를 보였다. 이러한 결과는 온대북부형 낙엽활엽수림의 Gcc 궤적의 경향성을 잘 반영하였으며, 디지털 카메라를 이용한 반복 이미지 관측 방법이 식물계절 변화 관측에 있어 유용할 것으로 판단된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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