본 논문은 KOMPSAT-2호 및 3호의 화상활용 일환으로 임반 단위의 임상정보 추출에 관한 시범연구이다. QuickBird 화상을 통해 획득한 결과를 요약하면, 첫째로 회색단계공발생 행렬(GLCM)에 기초한 질감(texture)매개변수 화상은 소나무림과 잣나무림의 임상판별을 가능하게 만든다. 단, 동령림 조건과 사면 방위에 무관한 상태의 추가연구가 요구된다. 둘째로 Matlab의 분수계(watershed)산법에 기초한 분할화상에서 소나물김과 잣나무림의 수관투명 면적 대소를 파악할 수 있다. 역시 동령림 조건하의 보충 연구가 필요하다. 셋째로 형태배율과 진원도(roundness)에 기초한 소나무림과 잣나무림의 구별에서 진원도에서는 차이의 유의성이 없고, 형태배율에서는 수관둘레의 불규칙에 의해 유의성있게 구분된다. 본 연구의 임상정보 추출기법은 정밀임업의 정량정보 제공에 기여할 것이다.
This study quantified the carbon storage and uptake by street trees in Seoul and explored suitable planting and management strategies. A systematic sampling model was used to select 50 plots to survey the structures of street trees. The average density and cover of street trees were approximately 5.8 trees/$100m^2$ and 12.1%, respectively. Trees with a dbh of less than 30 cm accounted for about 66.3% of the total number of trees surveyed. The total carbon storage and uptake by the street trees were approximately 103,641 t and 10,992 t/yr, respectively. The total carbon uptake equaled the amount of annual carbon emissions from driving of about 11,000 cars. Street tree planting and management strategies were proposed to enhance carbon uptake. They included multi-layered and multi-aged planting, securing ground and space for plant growth, and avoiding excessive tree pruning.
식생계로 피복되고 투수성 토양을 갖는 산지유역에서의 점유출량 결정을 위해 초과우량 추정모형을 유도하였다. 산림에 의한 canopy차단 및 풀, 낙엽, 농작물 등에 의한 지표피복차단저축을 고려하고, 유역 포화시의 증발산량을 계산하여 관측강우로부터 지표 흙에 도달되는 순강우량을 결정하였다. 부정강우사상에 적용할 수 있도록 수정된 Green-Ampt모형으로부터 침투율을 결정하여 초과우량을 산정하였고, IHP 대표시험유역 가운데 장평유역의 실제호우사상에 적용하여 손실율, 유출율 및 유출발생시간 등을 결정, 적용성 여부를 검토하였다.
산림 벌채 후 형성되는 가장자리 효과의 발생 여부과 회복 과정을 이해하는 것은 생태계 천이와 경관 및 서식지의 공간 영향을 분석하고 이해하는 필수 요소임에도 불구하고, 우리나라에서 관련 주제의 실증 연구는 찾아보기 어렵다. 본 연구는 강원 남부 지역의 소나무림 벌채 후 1, 3, 10, 16년이 경과한 장소에 형성된 벌채지 및 임내 가장자리에서 비생물 및 생물 요인의 변화 양상을 선 (20개) 및 방형구 (340개) 조사법을 병용하여 조사하였다. 벌채 후 초기(3년 이내)는 가장 자리에서 인접 숲 내부 방향으로, 15m 깊이까지 식생 피도, 풍부도, 수관 열림도, 그리고 대기 온도 및 습도가 급격하게 변화하였다. 가장자리 형성 이후, 비생물 요인 및 식물 풍부도의 안정화는 각각 10년 및 16년이 소요되었다. 교목종이 초본식물에 비하여 가장자리 환경에서 더 높은 증가 양상을 나타내었고, 교목종의 높은 증가는 하층식생의 동태에 영향을 주었다. 본 연구 결과를 통해 벌채에 의한 직 간접적인 서식지 변화는 최소 인접 산림의 15 m에서 20 m까지, 그리고 16년 수준까지 지속적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 경관 및 서식지 패치 평가에 필수적인 가장자리 효과의 깊이에 대한 첫 국내 첫 실증 연구자료로 친환경벌채 기준제시 등 활용성이 높다.
본 연구는 국립산림과학원에서 수행한 황폐지 모니터링 자료를 이용하여 북한 주요 지역(개성, 고성, 평양, 혜산·삼수)에 대한 산림면적 변화의 특성 파악을 목적으로 하였다. 1999년~2018년까지의 모니터링 자료를 교차분석하여 토지피복 변화의 흐름을 파악하였으며, 핫스팟(Hotspot) 분석을 통하여 산림 면적변화에 대한 밀집도를 공간적으로 표현하고 특성을 분석하였다. 북한 주요 지역의 산림면적은 1999년~2008년까지 산림에서 타 토지로의 변화가 많이 발생하였으나, 2008년~2018년에는 산림면적의 변화폭이 감소하였으며, 일부 지역에서 산림으로 회복하는 지역도 확인되었다. 그러나, 핫스팟 분석결과, 2008년~2018년까지 도시 외곽지역 및 임연부는 1999년~2008년보다 집중적으로 핫스팟이 발생된 것으로 분석되었다. 특히, 북한의 산림면적 변화는 지역의 특성 및 사회적 요인에 따라 변화 원인이 다양하였으며, 핫스팟 분석을 통하여 경향을 파악할 수 있었다. 본 연구는 남북 산림협력에 있어 기초적인 산림복구 대상지 선정 및 복구방법의 선택을 위한 의사결정의 기초자료로 활용될 수 있다.
본 연구는 저비용·저 노동력을 위해 RGB 컬러 이미지에서 획득한 녹색영역 값과 엽면적 그리고 군락피복 측정을 비교하였다. 시험에 사용된 품종은 국내에서 가장 많이 재배되고 있는 대원콩, 대풍콩 및 풍산나물콩을 재배하였다. 측정 시기는 엽의 4.5엽기부터 종실비대기까지 RGB 컬러 이미지를 획득하여 군락 엽면적과 피복을 비교하였다. 이미지 분석은 ExGR로 토양으로부터 식물체의 녹색 영역을 분리하였다. 분리한 녹색 영역과 실제 측정한 엽면적과 피복과는 고도의 유의성을 보였다. 본 연구 결과에서 알 수 있듯이 실제 측정한 군락 엽면적과 군락 피복과는 정의 상관관계(r2=0.84)를 보였다. 군락 이미지와 실제 측정한 군락 피복과는 고도의 정의상관관계(r2=0.94)를 보였다. 또한 군락 이미지와 실제 측정한 군락 엽면적과는 고도의 정의상관관계(r2=0.74)를 보였다. 따라서 향후 RGB 컬러 이미지로 저비용·저 노동력으로 군락 단위에서 엽면적과 피복을 손쉽게 측정할 수 있을 것으로 기대된다.
운동장은 체육활동 공간으로 학생은 물론 일반인들도 자주 이용하는 시설로서 다양한 피복소재들을 사용하고 있다. 본 연구에서는 동일한 운동장에 다양한 피복소재들이 적용되어 있는 경북대학교 상주캠퍼스의 대운동장에서 피복 소재별(나지, 들잔디 식재지, 우레탄 트랙, 콘크리트 바닥면, 에폭시 바닥 처리, 인조잔디)에 따른 표면온도를 비교하고자 수행하였다. 조사는 한국잔디의 녹화시기를 고려하여 5월부터 10월까지 지표면 온도와 지상부 1 m높이의 온도를 측정하였는데 각각 9시, 12시, 15시, 18시에 측정하였다. 지표면 온도는 피복소재 별과 조사 시간대별로 차이를 보였는데 나지와 천연잔디에서는 전체 조사 시간대에서 가장 낮은 온도를 나타내었다. 온도가 높은 지역은 조사시간대별에 따라 차이를 보여 우레탄 트랙과 인조잔디에서는 12시와 15시 조사에서 온도가 가장 높았고, 콘크리트와 에폭시 바닥면에서는 18시 조사에서 가장 높은 온도를 보였다. 지상 1 m 높이의 온도는 조사지역별 온도의 차이는 지표면에 비하여 현저히 적었으나 18시 조사를 제외하고, 모든 조사 시간대에서 인조잔디 지역의 온도가 가장 높게 나타났다. 따라서 운동장에 들잔디와 같은 난지형 천연잔디도 지표면과 지상부 온도 상승 억제 효과가 있어 운동 경기자의 경기력 향상에 기여할 것으로 생각된다.
최근 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)를 이용하여 고해상도 영상을 편리하게 취득할 수 있게 되면서 저비용으로 소규모 지역의 관측 및 공간정보 제작이 가능하게 되었다. 특히, 농업환경 모니터링을 위하여 작물생산 지역의 피복지도 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 랜덤 포레스트와 SVM (Support Vector Machine) 및 CNN(Convolutional Neural Network) 을 적용하여 분류 성능을 비교한 결과 영상분류에서 딥러닝 적용에 대하여 활용도가 높은 것으로 나타났다. 특히, 위성영상을 이용한 피복분류는 위성영상 데이터 셋과 선행 파라메터를 사용하여 피복분류의 정확도와 시간에 대한 장점을 가지고 있다. 하지만, 무인항공기 영상은 위성영상과 공간해상도와 같은 특성이 달라 이를 적용하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 위성영상 데이터 셋이 아닌 UAV를 이용한 데이터 셋과 국내의 소규모 복합 피복이 존재하는 농경지 분석에 활용이 가능한 딥러닝 알고리즘 적용 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 최신 딥러닝의 의미론적 영상분류인 DeepLab V3+, FC-DenseNet (Fully Convolutional DenseNets), FRRN-B (Full-Resolution Residual Networks) 를 UAV 데이터 셋에 적용하여 영상분류를 수행하였다. 분류 결과 DeepLab V3+와 FC-DenseNet의 적용 결과가 기존 감독분류보다 높은 전체 정확도 97%, Kappa 계수 0.92로 소규모 지역의 UAV 영상을 활용한 피복분류의 적용가능성을 보여주었다.
이 연구에서는 C 밴드 SAR 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공할 수 있는 다중 시기 Radarsat-1 자료와 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 토지 피복 분류를 수행하였다. 다중 시기/편광 자료로부터 평균 후방산란계수, 시간적 변이도, 긴밀도 등의 특징을 기본적으로 추출하였고, 이외에 상호 비교를 위해 주성분 분석을 이용한 특징 추출을 시도하였다. 특징들을 이용한 분류기법으로는 Random Forests를 적용하였다. 충남 예당평야 일대를 대상으로 사례연구를 수행한 결과, 주성분 분석을 통한 특징과 다편광 자료를 이용하였을 때 분류 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 개엽된 지표 식물이 건조된 낙엽층에 비해 수분함유량이 상대적으로 많은 것에 착안하여 피복율이 증가하고 개엽량이 많아짐에 따라 산불위험성이 낮아진다는 가정을 세워 열방출량 실험분석과 함께 화염높이 등을 비교, 평가하였다. 그 결과, 초본류의 피복율 및 개엽량이 증가할수록 열방출량이 비례적으로 감소하는 경향을 나타내었고 화염높이 또한 현저히 감소되는 결과를 나타내었다. 향후, 본 연구 결과를 바탕으로 봄철 순기별, 지역별 산림 식물의 개엽량을 모니터링하여 산불위험도 및 산불확산예측에 반영해야 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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