최근 원예작물의 지속가능한 생산을 위한 작물 생육환경 센싱 기반 복합환경제어시스템 연구와 산업적 이용이 부각되면서, 노지재배에 적용하기 적합한 토양센서 활용 방안 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 산업 및 연구 현장에서 많이 사용되고 있는 TEROS 12 FDR 센서(frequency domain reflectometry sensor)를 노지 과수원의 토양에 알맞게 활용하기 위하여 국내 세 지역 과수원 토양의 토성별 FDR 센서 활용 방법을 제시하고자 수행하였다. 실제 과수가 재배되고 있는 각 과수원에서 토양을 채취하여, 토성 및 토양수분보유곡선을 조사하였으며, 토양별 TEROS 12 센서 Raw 값과 이에 대응하는 용적수분함량 값을 선형 회귀 분석, 3차 회귀 분석을 통해 보정식을 얻은 뒤 제조사에서 제공하는 광질 토양 보정식과 비교 분석하였다. 채취한 세 과수원의 토양은 모두 토성이 달랐으며, 토성에 따라 각 보수력에 따른 용적수분함량 수치에 차이가 있었다. 또한, TEROS 12 센서 보정식에서는 모든 토양에서 3차 회귀 분석 보정식이 결정계수 0.95 이상으로 가장 높게 나타났으며, RMSE도 가장 낮게 나타났다. 제조사에서 제공하는 보정식을 사용하여 TEROS 12 센서의 용적수분함량을 보정할 경우 토양에 따라 실제 수치에 비해 최대 0.09-0.17m3·m-3가량 낮게 나타나, FDR 센서 사용시 적용 토양에 알맞은 보정이 반드시 선행되어야 함을 확인하였다. 또한 토성에 따라 토양의 보수력 구간에 따른 용적수분함량 범위의 차이가 있었으며, 토양 용적수분함량의 수치 해석에 보수력 정보가 수반되어야 할 것으로 나타났다. 또한, 사질이 많은 토양에서는 관수 개시점 측정을 위해 FDR 센서를 활용하는 데 있어 용적수분함량 측정 범위가 상대적으로 좁아 정밀도가 떨어질 것으로 판단되었다. 결론적으로 토양에서 FDR 센서를 통해 토양수분의 변화를 알맞게 해석하고 노지에서 알맞은 관수 시점을 선정하기 위해서는, 적용 토양의 수분보유특성을 파악하고 FDR 센서 보정을 선행하여 올바른 토양 수분 정보 제공이 필요할 것이다.
수문학, 기상학 및 농업과 같은 응용 분야에서 위성 기반 토양 수분 정보에 대한 관심이 높아지면서 다양한 해상도에서 토양수분도를 제작하는 방법의 개발과 사례 연구는 위성 정보 활용의 주요 주제 중 하나로 대두되고 있다. 이 연구는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 Sentinel-과 Sentinel-2 공개 자료를 적용하여 토양수분도 제작 결과를 예시하였다. 토양수분도는 synthetic aperture radar (SAR) 영상과 광학 영상과 융합하여 산출하였다. SAR 영상은 GEE에서 제공하는 Sentinel-1 위성의 후반 산란 계수 analysis ready data (ARD)자료와 Sentinel-2에서 계산한 정규식생지수와 함께 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복자료를 사용하였다. 호주 빅토리아 주에 위치한 연구지역을 대상으로 토양수분도를 제작하였으며, 기존 연구에서 발표된 현장 측정값과 비교 분석하였다. 현장 측정값을 기준으로 실험 결과의 정확도를 비교한 결과로 결괏값은 기준 값과 4-10%p 차이를 보이는 유의미한 범위의 일치도를 보이고, 위성 기반 토양수분도와는 0.5-2%p의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 지역의 지표 특성에 따라 고해상도의 토양수분도가 필요한 지역은 GEE를 통하여 제공되는 공개 자료와 이 연구에서 적용한 알고리즘으로 토양수분도의 제작이 가능할 것으로 생각한다.
최근 자연재해로 인한 많은 피해가 발생하고 있으며, 특히 국내 지진 발생 추이를 보면 규모 3이상의 강도 높은 지진이 발생하는 빈도가 증가하고 있다. 2017년 발생한 규모 5.4의 포항 지진에서는 이례적으로 진앙지 인근에서 액상화 현상이 발견되었다. 토양 액상화에 따른 토양 수분지수의 증가를 간접적으로 파악하기 위해서 액상화가능성지수 자료와 다중시기 Landsat-8 위성영상을 활용하여 지진 전후의 토지피복별 원격탐사지수 변화를 분석하였다. 해당 기간의 위성영상을 취득해 정규식생지수(NDVI)와 지표면온도(LST)를 계산하고 액상화 가능 지역에 대해 토양수분지수(SMI)를 산출하여 각 영상을 구성하고 있는 픽셀의 평균값을 분석한 결과 지진 직후 토양 액상화 현상에 따른 토양 수분지수의 증가를 확인할 수 있었다.
위성 영상을 활용하여 정확한 토양 수분도를 산정하는 연구는 원격탐사 응용 분야에 포함되는 중요한 기본 연구 주제 중 하나이다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3/3A 영상과 KOMPSAT-5 SAR 영상을 적용하여 시험 지역에 대하여 토양수분도를 제작하고 산정된 결과를 정확도 검증 차원에서 미국 NASA에서 제공하는 Soil Moisture Active Passive (SMAP)의 토양수분 자료와 정량 비교하는 것이다. 한편 농림 식생 지대를 중심으로 토양수분도를 산정하기 위하여 환경공간정보서비스에서 제공하는 토지피복지도를 연구에 적용하였다. 시험 연구 지역은 이 연구에 적용한 수분 구름 모델(Water Cloud Model)에 기반한 토양수분 산정 알고리즘 적용에 필요한 입력 자료가 모두 가용한 제주 서부 지역을 선정하였다. 토양수분도 제작에 사용한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 KOMPSAT-5 HV와 Sentinel-1 VV 영상이며, 식생지수는 KOMPSAT-3 영상의 지표반사도를 사용하였다. 이 연구에서 산출한 토양수분도 산정 결과와 SMAP (L-3) 자료를 차분 연산으로 비교하면 차이 값이 평균 4.13±3.60p%의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났고, SMAP (L-4) 자료와의 차분 연산 결과는 평균 14.24±2.10p% 수준의 일치도를 보였다. 이 연구를 통하여 향후 우리나라 위성영상과 공공 제공자료를 이용하여 정확도가 높은 정밀 토양수분도를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.
토양수분은 물 에너지 순환에서 지표면과 대기 사이의 복잡한 관계를 이해하기 위한 중요한 수문인자 중 하나이다. 일반적으로, 토양수분은 온도, 바람, 토성에 의한 증발과 식생에 의한 증산에 의하여 결정이 되는 것으로 알려져 있다. 하지만, 각 인자와 토양수분과의 관계에 대한 심도 있는 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 Flux tower(설마천 타워)에서 생성되는 측정인자인 대기온도, 비습, 풍속을 고려하여 토양수분 예측치를 산정하였으며 이를 실측치와 비교하고 상관분석을 실시하였다. 토양수분은 특히 겨울에는 지중온도와 매우 강한 양의 상관계수를 가졌으나 이외의 항인 대기온도, 비습, 풍속과는 상관성이 낮게 산정되었다. 봄부터 가을까지의 자료에서는 지중온도가 토양수분과 매우 강한 음의 상관계수를 가지며 대기온도와 비습의 경우 상당한 음의 상관계수를 가지며 풍속은 식생의 영향으로 상관성이 매우 낮은 것으로 판단되었다. 중회귀분석을 통하여 계절별 토양수분을 추정하여 이를 측정값과 비교하였으며 결정계수($R^2$)는 봄의 경우 0.82, 여름의 경우 0.81, 가을의 경우 0.82, 겨울의 경우 0.96로 대체로 양호한 결과를 나타내었다. 본 연구에서 토양수분에 대한 지표상의 수문기상인자들과의 밀접한 상관관계는 공간해상도가 비교적 큰 원격탐사 토양수분의 downscaling에 유용한 정보를 제공할 수 있으며, 지표상의 물 에너지 순환에 대한 보다 나은 이해를 줄 것으로 사료된다.
토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.
본 연구에서는 위성 영상을 이용하여 경작지에 나타나는 봄가뭄의 가뭄 심도와 공간적 패턴을 분석하고 그 효용성을 평가하였다. 가뭄이 심각한 우심지역에 대한 신속한 분석은 효과적인 정책 수집과 피해를 감소시키는데 필수적 요소이다. 우선 농작물생육에 가장 큰 영향을 주는 토양수분에 관한 정보는 Tasseled cap 변환으로 얻어진 Wetness value를 통해 확인하였다. 그리고 NDVI와 Wetness의 상관관계분석을 통해 가물어가는 농경지의 상태 파악이 가능하면, 피복 정도를 통해 밭작물에 대한 가뭄 영향력을 이해할 수 있었다. 또한 설명력이 높은 주성분 요인들과 Wetness의 상관관계분석에서 건조한 지역을 가려내어 가뭄지역을 밝힐 수 있었다. 마지막으로 분석을 토해 확인된 가뭄 민감지역과 실제 가뭄 대책비와의 높은 상관관계는 국지적 가뭄 연구의 가능성과 가뭄 정책 수립 시 의사결정지원 가능성을 보여주었다.
토양수분의 시공간적 변동성은 유역의 수문학적인 반응과 지표 대기간의 상호작용에서 중요한 관심사로 특히, 강우유출 예측 시 유역의 강우사상에서 사전 토양수분 상태 즉, 선행습윤조건(antecedent wetness conditions, AWC)이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 선행습윤조건을 알아보기 위한 지표로 토양 습윤지수(SWI), 5일 선행강우지수($API_5$), 위성토양수분($SM_{rs}$), 5일 지점토양수분($SM_{g5}$)을 선정하여 한반도 4개 지점에 대한 선행수분조건을 파악하였다. 토양수분 자료는 AMSR-E로 관측된 자료를 활용하였으며, 이에 따라 각 지역별로 2011년의 강우사상을 선택하여 Soil Conservation Service-Curve Number (SCS-CN)법과 강우량을 활용하여 직접유출고와 최대잠재보유량을 산정하였다. 이를 토양의 습윤상태를 나타내는 4개 지표와의 관계를 살펴본 결과 최대잠재보유량과 SWI가 평균 -0.73의 높은 상관계수를 보였다. 또한 토양수분의 시간적 변동성을 나타내는 time length를 산정한 결과 지역 별로 상이하게 나타났으며 이는 연구지역 및 토양 특성을 반영한 것으로 판단된다. 추후 관측된 토양수분이 지표의 습윤상태를 예측하는데 정량적인 정보를 제공할 수 있으므로 이에 대한 지속적인 모니터링 및 분석이 필요할 것으로 사료된다.
토양수분과 유출 간 관계를 정량화하는 것은 수문 기작 및 유출 발생 과정의 이해를 위한 중요한 정보를 제공한다. 특히, 유출과정의 특성화는 수문 사상에 따른 불포화대 내 토양수 및 토사 손실 제어와 산사태 및 비점오염원 발생 예측을 위해 필수적이다. 유출과정과 관련된 비선형성과 복잡성을 확인하기 위해 토양수분과 유출 사이의 이력 거동이 조사되었다. 특히, 수문 과정 내 이력 현상 구체화를 위해 정성적인 시각적 분류 및 정량적 평가를 위한 이력 지수들이 개발되었다. 정성적인 시각적 분류는 시간에 따라 시계 및 반시계방향으로 다중 루프 형상을 나누는 방식으로 진행되었고, 정량적 평가의 경우 이력 고리(Hysteretic loop) 내 상승 고리(Rising limb)와 하강 고리(Falling limb)의 차이를 기준으로 한 지수로 이력 현상을 특성화하였다. 이전에 제안된 방법론들은 연구자의 판단이 들어가기 때문에 보편적이지 않고 이력 현상을 개발된 지수에 맞춤에 따라 자료 손실이 나타나는 한계가 존재한다. 자료의 손실 없이 불포화대 내 발생 가능한 대표 이력 현상을 자동으로 추출하기 위해 적합한 비지도 학습기반 기계학습 방법론의 제안이 필요하다. 우리 연구에서는 국내 산지 사면에서 강우 사상 동안 다중 깊이(10, 30, 60cm)로 56개의 토양수분 측정지점에서 확보된 토양수분 시계열 자료와 산지 사면 내 위어를 통해 확보된 유출 시계열 자료를 사용하였다. 먼저, 기존에 분류 방법을 기반으로 계절 및 공간특성에 따라 지배적으로 발생하는 토양수분-유출 간 이력 현상을 특성화하였다. 다음으로, 토양수분-유출 간 이력 패턴을 자료 손실 없이 형상화하여 자동으로 데이터베이스화하는 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 비지도 학습방법을 이용하여 데이터베이스화된 실제 발현 이력 현상 내 확률분포를 최대한 가깝게 추정하는 은닉층을 반복적인 재구성 학습을 통해 구현함으로써 대표 이력 현상 패턴을 추출하였다.
홍수와 가뭄 등 수문기상재해 분석 및 사전 예측하기 위해서는 강수뿐만 아니라 토양수분, 증발산, 유량, 등과 같이 지표?하의 수문기상정보를 고려하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research (NCAR)에서 개발된 고해상도 수문기상정보 모의가 가능한 WRF-Hydro를 활용하여 남강댐 유역에서 발생되는 돌발홍수 예측 적용성 평가를 수행하였다. 모델의 시공간 해상도는 1 hr, 150 m 이며, 기상 관측자료(Automatic Weather System, Automated Synoptic Observing System)를 사용하여 매개변수 민감도 실험을 실시하여 최적 모델 설정을 제시하였다. 고려된 매개변수는 격자 침투량을 결정하는 변수, 초기 저류 깊이, 표면 저항계수, 조도계수와 초기 토양수분 정보이며, 검증에 사용된 정보는 국가수자원관리종합정보시스템에서 1시간 단위로 제공되는 유입량 정보를 사용하였다. 그 결과 유출량은 격자 침투량을 결정하는 변수와 조도계수에 따라 민감하게 반응하였으며, 초기 토양수분량의 변화에 따라 시간에 따른 유출량의 변화가 강수에 민감하게 반응하는 것을 확인 할 수 있었다. 보정된 매개변수를 적용하여 돌발홍수 신고 지점의 유출량 변화를 살펴본 결과 강수의 발생과 동시에 매우 빠르게 유출량이 발생한 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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