본 연구는 준설과 모래채취가 시행된 강진만 해역복원사업 이후 강진만의 생태계 변화에 대한 주민들의 인식변화를 알아보기 위하여 주민 모니터링을 실시한 것이다. 과거 주요 바지락 생산지였던 강진만의 갯벌생태계는 해역복원사업(모래채취 및 준설)으로 인하여 생태계가 교란되어 어패류를 생산할 수 없게 되었다. 아직도 부분적으로 고막과 석화 등이 채취되나 점차 그 생산량은 줄어들고 있다. 이로 인해 지역주민들의 삶도 크게 변화되고 있다. 농어촌의 특성상 인구가 급격히 줄어드는 특징은 여느 농어촌과 비슷하지만, 해역의 훼손과 오염으로 인해 어패류가 급감되자 생계에 직접적인 타격을 받은 어민들로 인해 더욱 심각한 인구감소가 나타나고 있다. 지역주민 인식분석 결과 강진만의 오염과 어패류의 급감은 해역복원사업과 장흥댐 건설로 인한 담수 공급 어려움에 의한 것으로 요약된다. 본 연구를 통하여 갯벌에 대한 생태계 조사뿐 아니라 이곳에 의존하는 어촌주민들에 대한 장기적인 사회경제 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.
대한민국 서해안의 4개 갯벌에 대한 변화 탐지를 위해 다중분광 고해상도 다목적 위성인 KOMPSAT 시리즈 영상 자료를 분석하였다. 무감독 분류법을 이용하여 고해상도 위성 이미지에서 생성된 토지이용 및 토피피복 지도의 활용성과 연안 습지 변화의 경향을 결정할 때 시간 궤적 분석과 통합된 변화 탐지 방법론을 평가했다. 자연 현상과 인위적 활동에 대한 토지이용 및 토지피복 변화 분석을 통해 갯벌면적을 추출하고, 양질의 주제지도를 제공하기 위한 고해상도 KOMPSAT 데이터의 실질적인 적용 가능성을 확인하였다. 경기도와 전라북도의 갯벌 지역은 조석 차에 영향으로 면적 변화가 나타난 것으로 추정되었으며, 새만금 지역의 갯벌지역은 대규모 매립 및 도시화로 인한 인위적 활동에 따른 것으로 나타났다. 또한 전라남도 증도 갯벌지역의 경우 연안습지보호지역으로 지정되어 연안 갯벌 보전에 대한 사회적, 환경적 정책의 효과를 확인하였다. 따라서 고해상도 KOMPSAT를 이용한 습지변화 모니터링은 연안환경 관리 및 정책결정을 위해서 유용할 것으로 기대된다.
환경부는 국가습지의 체계적인 조사 관리를 강화하고 지속가능한 국가습지의 보전과 이용을 위해서 "제2차 습지보전기본계획"을 수립하였다. 이 계획은 습지보전법 제5조의 규정에 따른 중기계획으로 계획의 범위는 시간적으로는 2013년부터 2017년까지 5개년계획이며 공간적으로는 습지보전법에 규정되어 있는 내륙습지와 연안습지를 포함한 전국의 습지를 대상으로 한다. "제2차 습지보전기본계획"은 제1차 습지보전기본 이행성과평가에 따라 국가습지의 지속가능한 보전 정책 방향을 설정하여, 습지조사 체계 개선과 습지 기초자료 강화를 통해 국가습지정책 수립과 집행에 과학적 기반을 마련하고, 국가습지의 보전과 관리체계 강화를 통한 습지 생태계건강성 확보와 생물다양성 보전, 인식증진 확대와 교육 홍보 여건 다변화 등을 통해 습지의 현명한 이용 활성화를 목적으로 한다. 제2차 기본계획의 주요 추진 내용은 습지보전법 전면 개정, 전국내륙습지 모니터링 제도 신설, 국가습지인벤토리 강화, 사전예방적 습지관리를 위한 '생태자연도 반영', 습지건강성 회복을 위한 '습지복원 관리' 제도정비, 지역과 상생하는 습지의 '현명한 이용'체계화 등이다. 본 기본계획에 따라 향후 5년간 환경부가 습지보전을 위한 기본계획을 수립하여 이를 이행할 예정이므로 습지에 관련한 업무를 수행하는 관계자들에게 이를 소개 하고자 한다.
As the launches of a series of remote sensing satellites, there are various multiresolution and multi-spectral images available nowadays. This diversity in remotely sensed image data has created a need to be able to integrate data from different sources. The C-band imaging radar of ERS-2 due to its high sensitivity to coastal wetlands holds tremendous potential in mapping and monitoring coastal wetland features. This paper investigates the advantages of using ERS-2 SAR data combined with IRS-ID LISS-3 data for mapping complex coastal wetland features of Tamil Nadu, southern India. We present a methodology in this paper that highlights the mapping potential of different combinations of filtering and integration techniques. The methodology adopted here consists of three major steps as following: (i) speckle noise reduction by comparative performance of different filtering algorithms, (ii) geometric rectification and coregistration, and (iii) application of different integration techniques. The results obtained from the analysis of optical and microwave image data have proved their potential use in improving interpretability of different coastal wetland features of southern India. Based visual and statistical analyzes, this study suggests that brovey transform will perform well in terms of preserving spatial and spectral content of the original image data. It was also realized that speckle filtering is very important before fusing optical and microwave data for mapping coastal mangrove wetland ecosystem.
우리나라에서는 유역 특성별 비점오염물질 유출특성을 파악하고 최적관리방안을 도모하기 위해 2000년 이후 다양한 형태의 실험실 규모 또는 실증 규모 최적관리방안(Best Management Practices, BMP) 시설에 대해 연구가 진행되고 있으나 유역 특성상 자정작용의 기회가 주어지지 않는 연안지역에서의 비점오염물질 유출특성 및 관리방안에 대한 연구는 미비한 상태이다. 최근 연안지역 개발에 따른 불투수층 비율은 지속적으로 증가하고 있으나, 초기우수의 직접유출을 방지하기 위한 완충 시설 및 최적관리방안 시설은 전무한 상태이다. 본 논문에서는 충남 보령시 대천항 주차장을 중심으로 연안 지역의 비점오염물질 유출특성을 파악하고, 이를 저감하기 위한 최적관리방안을 설정하여 연안지역 비점오염원 관리에 대한 기초자료를 제공하였다. 연안지역은 지역특성상 해안과 접하고 있기 때문에 지하수위가 낮고 경사차가 크지 않은 평탄한 지형을 이루고 있다. 즉, 최적관리방안을 선정하는데 있어 유출입구의 수두확보문제와 굴착 깊이에 제한을 받으며, 인공습지 및 저류지와 같은 대규모 저류형 시설의 입지조건으로는 부적합하다. 또한, 연안지역은 강우유출 특성상 염분의 함량이 높기 때문에 식물 생장에 미치는 영향이 커 식생을 이용한 자연형 최적관리방안 시설을 적용하는데도 제약을 받는다. 연안지역 비점오염원 유출 특성과 연안지역 지리 지형적 조건을 고려하여 선정된 최적관리방안 시설의 주관평가 결과 시공시 굴착 깊이가 적고, 식생의 이용이 제한적인 침투수로 형태의 시설이 적합한 것으로 사료되며 유지관리 측면에서도 유리하다.
담수호 수질오염방지를 위해 유역종합대책과 호내 대책으로 수질오염방지 종합대책 수립 및 인공습지를 적용하였다. 본 연구는 화성호 수질 개선 및 자연생태계 보호를 위한 호소 수변지역 인공습지 조성에 따른 수질정화 효율과 인공습지 효율 제고를 위한 설계 고려사항을 도출하기 위하여 수행하였다. 연구대상 시설은 경기도 화성시에 위치한 인공습지 시스템으로forebay와 wetland로 구성되어 있다. 모니터링은 강우시 2회, 건기시 10회 수행하였으며, 분석 결과 인공습지 유입 및 유출의 유속은 COD와 TN의 부하량과 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 인공습지의 forebay 지점에서 건기시에는 COD, TN 및 TP의 농도가 감소하는 것으로 조사되었으며, 비 강우시에 비해 강우시에 저감효율이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 또한, 강우시에 인공습지에 유입되는 양에 비해 유출되는 양이 상당히 작은 것으로 강우유출수 저감 효과에 뛰어난 것으로 분석되었다. 건기시 및 강우시의 인공습지의 전반적인 효율의 경우 TSS는 50% 이상, TP는 20~35%으로 조사되었으며, TN은 26~94%로써 다른 오염물질에 비하여 높은 저감효율을 나타냈다. 이러한 모니터링 자료는 향후 담수호 수질정화효율 증대를 위한 인공습지 설계 시 중요한 자료를 제공할 것으로 판단된다.
습지를 대상으로 한 기능 평가는 습지의 현 상태를 면밀히 파악하기 위한 기본 단계일 뿐만 아니라 습지를 '우리에게 수많은 편익을 제공하는 하나의 자원이자 재화'로 인식하는 '생태계 서비스' 개념의 토대가 되는 중요한 과정이다. 20세기말 미국에서부터 시작된 습지 기능 평가는 WET, EMAP-wetlands 그리고 HGM의 순서로 발달하였다. 21세기에 접어들며 보다 간편하고 신속하게 수행 가능한 RAM이 기능 평가 개발의 주류를 이루기 시작하였다. 그 이후에는 세 가지 수준의 위계를 갖는 기능 평가의 체계가 갖추어졌으며 기능 평가의 대상과 목적 등에 따라 전략적으로 활용되는 형태로 발전하였다. 우리나라 또한 미국의 HGM과 RAM을 토대로 하여 일부 항목과 내용들을 개선하는 형태로 한 기능 평가가 2001년부터 수행되기 시작하였다. 이후 HGM과 RAM의 약점과 단점을 보완할 뿐만 아니라 우리나라의 환경 특성 및 실정에 맞게 개선된 형태의 기능 평가 도구들이 개발되기 시작하였다. 국내외 습지 기능 평가 연구 동향파악 및 선진국과의 비교 분석을 통해 국내 기능 평가에 있어 우선적으로 보완이 필요한 것들로 다음의 사항들을 제안하는 바이다: 1) 조류와 같이 우리나라의 현실을 고려한 지시자를 활용한 기능 평가 도구가 필요하다. 2) 우리나라 습지의 많은 면적을 차지하고 있는 연안습지를 대상으로 하는 최적화된 기능 평가 도구 개발이 필요하다. 3) 연구자 및 정책담당자들 간의 소통과 협력 공조를 유도할 수 있는 네트워크 구축과 확장이 필요하다.
2008년과 2009년에 획득된 KOMPSAT-2 위성영상 자료와 야외조사를 병행하여 순천만과 벌교 연안습지의 염생식물 군락의 정밀한 분포경계를 확인하고 분포 양상과 면적을 구하였다. 순천만과 벌교 연안습지의 주요 군락은 갈대와 칠면초 우점군락으로 확인되었다. 퇴적특성을 파악하기 위해 조간대 표층의 수준측량과 퇴적상 분석이 수행되었다. 염습지의 퇴적상은 대부분 실트질 니와 니질 퇴적상을 보였으며 계절변화는 매우 작았고, 지형구배는 경사도가 $0.0007{\sim}0.002^{\circ}$로 매우 평탄하였다. 연구지역에서 염생식물은 평균해수면보다 0.7~1.8 m 높은 곳을 점하고 있었으며, 갈대우점군락은 평균해수면 위 1.1~1.8 m, 칠면초 우점군락은 평균해수면 위 0.7~1.3 m 높은 고도를 나타내는 범위에서 생육하고 있다. 2009년 분포를 기준으로 순천만 연안습지의 갈대 우점군락의 면적은 약 $0.79km^2$, 칠면초 우점군락의 면적은 약 $0.22km^2$로, 총 면적은 약 $1.01km^2$이다. 벌교천 하구 연안습지의 갈대 우점군락 면적은 약 $0.31km^2$, 칠면초 우점군락의 면적은 약 $0.031km^2$이며, 총 면적은 약 $0.341km^2$이다. 순천만-벌교 하구 염습지에서 각기 105개와 60개의 염생식물 단위군락의 분포양상과 면적이 제시될 수 있었다. 2008/2009년 위성영상에 의해 분석된 염생식물 군락의 정밀한 분포양상과 면적은 국내에서 가장 중요한 염습지인 해당 연구지역에서 향후 염습지 관련 모니터링의 기본자료로 매우 가치가 높을 것으로 판단된다.
기후변화 생물지표인 남색이마잠자리(B. chalybea flavovittata)는 우리나라에는 2010년 제주도에서 최초로 관찰되어 기록된 이후 최근 영산강 일대에서 월동이 확인되었다. 본 연구는 MaxEnt 모델을 이용하여 남색이마잠자리의 잠재적 분포를 예측하고, 기후변화에 따른 서식지 확산을 예측하고자 하였다. 본 종의 분포 자료는 세계생물다양성정보 기구인 GBIF의 검색 결과를 수집하였으며, 2019년 5월부터 2023년 5월까지 확보된 현장조사 결과를 포함하였다. 또한, 생물기후변수는 WorldClim 데이터베이스에서 제공받아 사용하였다. 잠재적 종 분포예측과 미래 분포예측은 MaxEnt 모델을 사용하였다. 유충은 위도상 제주특별자치도 제주시(33.318096°)부터 경기도 여주시(37.366734°)까지, 경도상 전라남도 진도군(126.054925°)부터 경상남도 양산시(129.016472°)까지 관찰되었다. 본 종의 서식지는 람사르 습지유형 분류체계에 따라 M(permanent rivers, streams, creeks) 유형의 습지가 12개소(50.0%)로 가장 많았으며, Tp(permanent freshwater marshes, pools) 유형이 11개소(45.8%), F(estuarine waters) 유형이 1개소(4.2%)로 분류되었다. 현재 분포지역에 기초하여 MaxEnt 모델을 이용한 잠재적 분포 예측 결과, 기존 서식지 외에 울산광역시, 대구광역시 일대가 서식확률이 높았다. 또한, 미래 시나리오를 적용하였을 때, 2050년대와 2090년대 분포 가능지역이 넓어져 가까운 미래에 남부 서남해안, 남부 내륙 대구광역시 일대, 동해안 일대로 서식범위가 확장될 것으로 예측되었다. 남색이마잠자리는 가까운 미래에 서식범위를 확장할 가능성이 높게 예측되었는데, 본 연구 결과는 향후 모니터링을 지속하면서 서식지를 공유하는 토착 자생생물자원의 보전 및 관리를 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
This paper makes an effort to compare the recently evolved soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) with the traditional hard classification methods based on Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms in order to achieve appropriate results for mapping, monitoring and preserving valuable coastal wetland ecosystems of southern India using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) 1C/1D LISS-III and Landsat-5 Thematic Mapper image data. ISODATA and MLC methods were attempted on these satellite image data to produce maps of 5, 10, 15 and 20 wetland classes for each of three contrast coastal wetland sites, Pitchavaram, Vedaranniyam and Rameswaram. The accuracy of the derived classes was assessed with the simplest descriptive statistic technique called overall accuracy and a discrete multivariate technique called KAPPA accuracy. ISODATA classification resulted in maps with poor accuracy compared to MLC classification that produced maps with improved accuracy. However, there was a systematic decrease in overall accuracy and KAPPA accuracy, when more number of classes was derived from IRS-1C/1D and Landsat-5 TM imagery by ISODATA and MLC. There were two principal factors for the decreased classification accuracy, namely spectral overlapping/confusion and inadequate spatial resolution of the sensors. Compared to the former, the limited instantaneous field of view (IFOV) of these sensors caused occurrence of number of mixture pixels (mixels) in the image and its effect on the classification process was a major problem to deriving accurate wetland cover types, in spite of the increasing spatial resolution of new generation Earth Observation Sensors (EOS). In order to improve the classification accuracy, a soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) was described to calculate the spectral mixture and classify IRS-1C/1D LISS-III and Landsat-5 TM Imagery. This method considered number of reflectance end-members that form the scene spectra, followed by the determination of their nature and finally the decomposition of the spectra into their endmembers. To evaluate the LSMM areal estimates, resulted fractional end-members were compared with normalized difference vegetation index (NDVI), ground truth data, as well as those estimates derived from the traditional hard classifier (MLC). The findings revealed that NDVI values and vegetation fractions were positively correlated ($r^2$= 0.96, 0.95 and 0.92 for Rameswaram, Vedaranniyam and Pitchavaram respectively) and NDVI and soil fraction values were negatively correlated ($r^2$ =0.53, 0.39 and 0.13), indicating the reliability of the sub-pixel classification. Comparing with ground truth data, the precision of LSMM for deriving moisture fraction was 92% and 96% for soil fraction. The LSMM in general would seem well suited to locating small wetland habitats which occurred as sub-pixel inclusions, and to representing continuous gradations between different habitat types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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