최근 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술의 발전으로 다양한 분야에 적용 가능한 서비스가 많이 개발되고 있으며 농작물 관리를 위한 서비스에도 적용하고 있다. 기존에는 농작물 생육에 필수요소인 토양수분을 관리하기 위해 직접 사람이 계측기를 휴대하여 유동적인 지점을 측정하였다. 본 논문에서는 WPAN(Wireless Personal Area Network)을 활용하여 센서 데이터를 분석하여 농작물의 생육의 상태를 과학적으로 관리한 사례이다. 평지 환경은 구조물에 의한 신호간섭 및 주파수 방해 요인이 적어 무선 주파수의 활용함에 있어 좋은 환경을 제공한다. 본 논문에서는 효율적인 WPAN구축 및 데이터 전달 기법과 구축되는 센서 노드 및 게이트웨이에 전원 공급이 어려우므로 저전력 모드를 지원하는 동작 알고리즘이 필수적이다. 실험에서는 각 센서 노드 및 게이트웨이의 네트워크 구성을 통한 효율을 검증하고, 저전력 모드의 운영 및 시간 동기를 위한 기법에 대하여 연구하였다. 향후 통신 효율을 향상시키기 위해 LoRa를 이용한 RF통신 및 프로토콜에 대한 연구가 필요하다.
가뭄은 전 지구차원의 다방면에 걸쳐 피해를 주는 자연 재해이다. 21세기 들어 최근까지 다양한 위성관측 기기를 활용하여 다양한 가뭄의 유형을 모니터링 할 수 있게 되었는데, SMAP위성의 토양수분, GRACE 위성의 생태계 물 저장량, Terra & Aqua의 생태계 생산량과 증발산량 그리고 위성 강우 관측 등이 그 예이다. 이들 위성 자료의 분석을 통해 지역적 수자원 현황 및 가뭄과 이로 인한 (수)생태계 영향, 농업 등의 산업, 그리고 인간사회의 영향을 시공간적으로 파악할 수 있다. 가시광선부터 마이크로파까지 채널 (밴드)마다 관측할 수 있는 기상 및 환경 변수가 다르기 때문에 다양한 센서로부터 획득할 수 있는 원격탐사자료는 한반도 전역을 대상으로 가뭄에 대한 수자원 변화와 연관된 피해를 시공간적으로 파악하는 데에 상호 보완적이며 효과적인 수단이다. 따라서 이러한 위성자료들을 통해 국가 재난 대응 차원의 활용방안을 제안하고자 한다.
In this study, we estimated the spatially-distributed soil moisture at the high resolution ($10m{\times}10m$) using the satellite-based Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images. The Sentinel-1A/B raw data were pre-processed using the SNAP (Sentinel Application Platform) tool provided from ESA (European Space Agency), and then the pre-processed data were converted to the backscatter coefficients. The regression equations were derived based on the relationships between the TDR (Time Domain Reflectometry)-based soil moisture measurements and the converted backscatter coefficients. The TDR measurements from the 51 RDA (Rural Development Administration) monitoring sites were used to derive the regression equations. Then, the soil moisture values were estimated using the derived regression equations with the input data of Sentinel-1A/B based backscatter coefficients. Overall, the soil moisture estimates showed the linear trends compared to the TDR measurements with the high Pearson's correlations (more than 0.7). The Sentinel-1A/B based soil moisture values matched well with the TDR measurements with various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban), especially for bare soil (R: 0.885~0.910 and RMSE: 3.162~4.609). However, the Mandae-ri (forest) and Taean-eup (urban) sites showed the negative correlations with the TDR measurements. These uncertainties might be due to limitations of soil surface penetration depths of SAR sensors and complicated land surface conditions (artificial constructions near the TDR site) at urban regions. These results may infer that qualities of Sentinel-1A/B based soil moisture products are dependent on land surface conditions. Although uncertainties exist, the Sentinel-1A/B based high-resolution soil moisture products could be useful in various areas (hydrology, agriculture, drought, flood, wild fire, etc.).
우리나라의 연평균강수량은 약 1362 mm이며, 총강수량의 약 30% 이상이 증발산을 통해 손실되고 있다고 추정되어지고 있다. 증발산은 물 수지 분석에 있어 매우 중요한 성분이며, 많은 부분을 차지하지만 다른 요인들에 비해 직접적인 관측이 어려워 과거에는 경험식을 사용하거나 단순하게 가정에 의해 결정해 왔다. 또한 기상자료로부터 증발산량을 추정하거나 증발접시나 추정식으로 잠재증발산을 추정하고 있다. 또한 최근 기후변화의 가속화에 따른 홍수의 가뭄의 강도와 빈도가 높아지고 있으며, 이에 따라 수자원 관리에 있어서 기초수문조사 항목에 많은 변화를 요구하고 있다. 그 결과 2007년 4월 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 기초수문조사 항목으로 추가되었으며, K-water 연구원에서는 용담시험유역에 플럭스타워를 설치하였고 현재 운영 중에 있다. 덕유산 플럭스타워는 용담시험유역 내에 위치한 금강 수계 구량천 상류부의 덕곡제 유역 내에 설치하였으며, 2011년 4월부터 실제 증발산량을 관측하고 있다. 동경 $127^{\circ}$42'23" ~ $127^{\circ}$44'53", 북위 $35^{\circ}$50'47" ~ $35^{\circ}$52'50"사이로 중부지방에 위치한 유일한 증발산관측 타워이다. 유역 면적은 9.27 km2으로 유로연장 3.48 km, 유역 평균폭 2.66 km, 형상계수는 0.77이며, 덕곡제플럭스 타워 주변의 토지이용은 대부분 산림으로 구성되어 있으며, 침활 혼효림과 낙엽송림으로 임상 분포가 이루어져 있다. 주요 관측기기로는 3차원 풍향 풍속계, $CO_2/H_2O$ 기체분석기, 순복사 측정 센서, 지중열플럭스 측정 센서 등이 있다. 2011년부터 측정된 자료를 바탕으로 에디공분산 방법을 이용하여 증발산량을 측정하였으며, 30분간의 데이터 18,000개 중 취득률 90 % 이상의 데이터를 대상을 분석을 실시하였다. 2011 ~ 2015년도 증발산량 분석 결과는 아래의 표와 같다. 증발산의 패턴은 1월부터 서서히 증가하지만 활발하지는 않고, 4월부터 매우 활발해져 8월에 최대치에 이른다. 10월부터 증발산량은 급격히 감소하기 시작하며 11, 12월에는 증발산이 거의 발생하지 않는 공통적인 경향을 보였다. 2013년 8, 9월은 다른 해와 다른 경향을 보이고 있는데, 이는 2013년 8, 9월에 강우가 많이 발생하여 증발산량이 감소하였기 때문으로 판단된다. 2015년 8월은 다른 년도와 비교했을 때, 매우 높은 증발산량을 보이는데 이는 2015년 8월에 많은 강우에도 식생이 활발하게 작용하였기 때문으로 판단된다.
지구온난화로 대표되는 전반적인 기후변화 속에서도 지역적인 기상조건에 따라 말라리아 감염 사례의 증감이 비교적 민감하게 영향 받는 것으로 사료된다. 말라리아를 매개하는 모기의 서식환경에 직접적인 영향을 주는 기후환경적인 인자, 즉 강수, 기온, 지표수 분포, 토양수분, 토지이용에 대한 광범위한 관측과 추정에 원격탐사 자료의 적용이 매우 중요한 수단이 되었다. 다국적 원격탐사 센서의 개발이 이어지고 있고, 공간 및 분광해상도 면에서 기술적인 진화를 보이고 있으며, 자료 획득에 필요한 비용도 크게 줄어드는 등 말라리아를 비롯한 모기매개 감염병 연구에 원격탐사 기법의 적용이 크게 각광받을 전망이다. 우리나라의 경우, 1980년대에 퇴치되었던 것으로 보고된 말라리아는 1990년대 중반부터 크게 증가하여 2000년 이후 증감을 거듭하고 있어 보건관리의 주요 대상으로 떠올랐다. 감염자수로 볼 때, 휴전선 인근 지역에서 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 말라리아 보균 모기의 북방 유입설 등 지리적인 특성에 주목할 필요가 있다. 말라리아 매개모기의 환경적인 서식조건은 모기 개체수 규모를 추정하는 데에 중요한 역할을 하지만, 말라리아 감염과 전파는 환경조건 외에도 인간의 활동, 인구구성, 경관의 구조, 거주지와 매개모기 서식처간의 공간적 관계 등 매우 복합적인 보건지리학적 메카니즘의 산물이라는 점을 이해해야 한다.
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)는 간단한 수식으로 식생 활력도를 파악할 수 있기 때문에, 토지피복, 곡물수확, 농업가뭄, 토양수분, 산림재해 등의 분야에서 지표면의 식생 상태를 나타내는 지시자로 활용되고 있다. 그러나 가시광선과 적외선을 감지하는 광학위성센서는 구름을 투과하여 센싱(sensing)할 수 없으므로, 구름 화소에 대해서는 지표면의 NDVI가 계산될 수 없다. 본 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK2A) 일단위 NDVI의 과소추정 노이즈를 개선하기 위한 실시간 보정기법을 개발하였으며, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI와의 정량적 비교 및 시계열 변화에 대한 정성적 해석을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하였다. 식생의 생장 주기를 반영한 시계열 보정, 장기간 기후치를 이용한 이상치 제거, 엄밀한 통계기반의 결측화소 복원 등의 과정을 거친 보정 NDVI에서는 구름에 의한 과소추정이 효과적으로 개선되었다. MODIS NDVI와의 상관성이 원값보다 높고, 그 차이가 감소한 경향을 보여주었으며, 특히 여름철에는 32.7%의 향상률을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법은 일부 수정을 거쳐 타 위성산출물에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.
본 연구에서는 두 가지 방법으로 작물계수를 산정하고, 그 결과를 평가하였다. 첫 번째 방법에서는 GLDAS 자료를 청미천 플럭스타워의 증발산량 실측값과 비교하여 적정성을 평가한 뒤 GLDAS 기반 실제증발산량을 잠재증발산량으로 나눠 작물계수(GLDAS Kc)를 산정하였으며, 두 번째 방법에서는 MODIS기반 식생지수(NDVI, EVI, LAI, SAVI)와 플럭스타워에서의 토양수분 실측치를 이용해 다중선형회귀분석으로 작물 계수(SM&VI Kc)를 산정하였다. 전체기간에 대한 두 가지 작물계수(GLDAS Kc, SM&VI Kc)를 통계(mean, bias, RMSE, IOA)를 통해 비교해 본 결과 평균값은 각각 0.412와 0.378, bias는 0.031과 -0.004, RMSE는 0.092와 0.069, 적합도 지표(IOA)는 0.944와 0.958로 두 방식 모두 전반적으로 실측값과 유사한 패턴을 보여주었다. 그라나 SM&VI 회귀모형 방식이 더 우수한 것으로 나타났다. 또한, 벼의 생장 단계별로 GLDAS Kc와 SM&VI Kc에 대한 통계적 평가를 수행해본 결과 초기와 중기에는 GLDAS 기반의 Kc가 더 우수했으며, 후기에는 SM&VI 기반의 Kc가 더 우수한 것으로 나타났다. 이는 봄철에는 황사, 여름철에는 비구름으로 MODIS 센서의 정확성이 감소했기 때문인 것으로 판단된다. 향후 연구를 통해 MODIS 센서의 관측 정확성이 향상된다면, SM&VI 기반 작물계수 산정방식의 정확성 역시 향상될 것으로 판단되며, 미계측 유역의 작물계수 산정이나 작물계수의 예측에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R2=0.74, RMSE=246 g/m2, RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m2, RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m2, RE=26% 및 RMSE=381 g/m2, RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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