Synthetic Aperture Radar (SAR)를 활용하여 토양수분을 산출 할 시 기존의 위성기반 자료에 비해 고해상도의 공간 자료를 생산할 수 있다. 고해상도의 광역 토양수분 자료는 기존의 위성 기반 토양수분 대비 보다 세밀한 지표면 토양수분 변동 관측이 가능하게 하므로, 산사태, 산불 및 홍수와 같은 자연재해 연구에 활용성이 뛰어나다. 하지만 SAR 신호인 후방산란계수는 토양수분 뿐만 아니라, 식생에 의한 영향도 포함하기 때문에 정확한 토양수분을 산정하기 위해서는 이러한 영향을 고려하는 단계가 요구된다. 본 연구에서는 한반도 중부의 농지, 산지, 및 초지의 식생조건 하에서 Sentinel-1 위성 SAR 자료를 활용하여 토양수분을 산정하기 위한 연구를 수행하였다. 식생의 영향을 고려하기 위해 대표적인 지표면 레이더 신호 산란 모형인 Water Cloud Model (WCM)을 사용하였으며, 식생 인자로 Radar Vegetation Index (RVI)를 활용하였다. 연구 지역으로는 토지피복도에 따라 농지와 초지, 산지 각각 2개 지역, 총 6개 대상 지역을 선정하였다. WCM의 매개변수 모의를 위해 지상 관측 토양수분 자료를 활용하였다. 관측 토양수분과의 검증 결과 초지, 산지, 농지 순으로 높은 정확도가 나타났으며, 특히 산지에서는 짙은 식생에도 불구하고 상관계수 값이 0.5 이상으로 나타난 반면 농지에서는 0.3 미만의 매우 낮은 값이 관측되었다. 연구 결과를 통해 다양한 식생 피복에서 SAR 기반 토양수분 산정에 적합한 관측 토양수분 조건을 제시 하였다. 향후 식생 높이, 식생 종류 등 과 융합한 연구가 수행된다면 보다 정확한 토양수분을 산정 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 사업시행이 환경에 미치는 부정적 영향을 최소화할 수 있는 방안을 강구하기 위해 환경영향평가 토양 부문을 강조하였다. 영향평가 절차에 대한 일련의 노력으로서 도시개발사업을 대상으로 하는 국가 인벤토리 기반 데이터베이스를 구축하였으며, 세 가지 기계학습 모델 성능 평가 및 토양오염물질 농도분포 매핑을 진행하였다. 여기에서, 가장 우수한 성능을 보여준 Random Forest 모델을 사용하여 대한 민국 수도권 지역을 대상 9가지 토양오염물질을 매핑하였다. 본 연구의 결과는 도시화가 가장 활발한 서울지역에서 아연(Zn), 불소(F) 및 카드뮴(Cd) 농도가 상대적으로 우려되는 것을 발견하였다. 또한, 수은(Hg)과 크롬(Cr6+)의 경우 농도가 기준 이하로 검출되었는데, 이는 중금속 농도에 영향을 미치는 산업 및 공업단지와 같은 오염원 부족이 원인으로 도출되었다. 토양오염물질 공간분포 매핑을 통해 토양특성 및 토지이용 유형과 오염물질 간의 유의한 상관관계를 유추하였다. 이를 통해 사업 현장 위치에 관한 토양오염 최소화 및 계획 결정에 대한 효율적인 토양관리 방안을 구축할 수 있을 것으로 기대한다.
경북 안동에는 초염기성 사문암 지역 약 3 km2가 잔존한다. 2013년부터 2018년까지 총12차례의 현장 조사를 통해 지역 식물상과 그 구조에 대한 생태학적 연구가 이루어졌다. 선행 연구의 식물상 목록을 포함하여 총527분류군의 예비적 식물상을 기록하였고, 이로부터 사문암 입지에 대응하는 현존식물상(real flora)으로서 총 331분류군을 규명하였다. 식생피복도 분석으로부터 소나무 듬성숲(sparse forest)과 초원식생의 모자이크 상관이 본 연구 지역의 특징적 경관이었다. 연구 대상의 사문암 지역은 민족식물학적 식물종 및 초원식생 분자의 주요 거처로서 비사문암지역과의 분명한 차별성이 인정되었다. 서식처의 원형은 외지(non-site) 토양의 유입과 이질적인(exotic) 식물종의 도입으로 인하여 심한 질적 쇠퇴가 진행되고 있었다. 결론적으로 국가 차원의 보호지역 지정과 생태학적 장기추적연구의 필요성이 대두되었다.
본 연구에서는 딥러닝을 이용한 모형을 이용해서 우리나라 지역에 대한 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 딥러닝 모형의 학습 데이터로 다양한 기상인자들(최저기온, 풍속, 상대습도, 구름량, 강수량)을 사용하였으며, 기상인자들에 대한 통계적 분석 결과, 서리가 발생한 날과 서리가 발생하지 않은 날에 대해 각 요소별로 유의한 차이가 있는 것을 볼 수 있었다. 단일 딥러닝 모형 3가지와 다중 입력 딥러닝 모형 3가지를 이용하여 서리발생을 추정한 결과, 평균적으로 MLP가 가장 정확도가 낮았으며, LSTM, GRU 순으로 정확도가 높게 나타났고, 다중 입력 딥러닝 모형의 경우 3가지 모형이 거의 비슷한 결과가 나타났지만 그 중 평균적으로 GRU와 MLP를 이용한 모형이 가장 정확도가 높았다. 또한, 단일 딥러닝이 다중 입력 딥러닝에 비해 샘플에 따라 정확도 편차도 더 컸다. 이에 따라 결과적으로 단일 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형보다 다중 입력 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형이 안정성과 정확도와 재현율 측면에서 다소 우수한 것을 확인할 수 있었다.
CN values are changed by various surface condition, which is cover type or treatment, hydrologic condition, or percent impervious area, even the same combination of land use and hydrologic soil group. In this study, CN parameters were regionalized for Nakdong River Basin by Long-Term Hydrologic Impact Assessment (L-THIA) coupled with SCE-UA, which is one of the global optimization technique. Six watersheds were selected for calibration (optimization) and periodic validation and two watersheds for spatical validation as ungauged watershed within Nakdong River Basin. Nash-Sutcliffe (NS) values were 0.66~0.86 for calibration, 0.68~0.91 for validation, and 0.60 and 0.85 for ungauged watersheds, respectively. Urban area for the selected watersheds covered high impervious area with 85% for residential area and 92% for commercial/industrial/transportation area. Hydrologic characteristics for crop area was similar to row crop with contoured treatment and poor hydrologic condition. For the forested area, hydrologic characteristics could be clearly distinguished from the leaf types of plant. Deciduous, coniferous, and mixed forest showed low, moderate, and high runoff rates by representing wood with fair and poor hydrologic condition, and wood-grass combination with fair hydrologic condition, respectively. CN parameters from this study could be strongly recommended to be used to simulate runoff for ungauged watershed.
최근 물환경에 관련된 광범위한 문제들을 해결하기 위한 대안으로 유역관리의 관심이 증대되고있는 시점에서, 본 연구는 금호강 유역을 모니터링하기 위한 환경정보의 구축과 소유역 단위의 환경특성이 하천 수질에 미치는 영향을 분석하였다. 소유역 단위의 환경특성을 분석하기 위한 GIS 데이터베이스는 축척 1:25,000의 지형도, 정밀토양도, 토지이용도, 10m 해상도의 DEM, 도로망도, 수계망도, Landsat TM 영상에서 산출된 식생지수(NDVI), 강우량, 그리고 RUSLE 모형에 의한 토양유실량으로 구성되었다. 소유역 단위의 환경특성과 하천 수질간의 상호관련성을 분석한 결과에 따르면, 유역의 도시화 또는 산업화에 관련된 주거 상업지역, 공업지역, 도로지역에 관련된 변수들은 BOD, COD, SS, T-N, T-P의 수질자료와 음(-)의 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 이와는 달리, 자연환경상태와 관련된 산림피복과 식생상태 변수들은 수질자료와 양(+)의 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 그러나, 농업적 토지이용과 농약 및 비료사용량, 토양유실량은 수질자료와 유의한 상관성을 가지지 않는 것으로 나타났다.
This study aims to propose biotope field datasheet and biotope type classification based on habitat-based by analyzing the German biotope system. The German system began in 1976 and has established a habitat-based national biotope classification system. On the other hand, Korea institutionalized in 2018 to build a classification system based on land use and land cover, which is a classification system that does not fully reflect ecosystem in Korea. Germany operates 44 biotope classification systems and 40 biotope field datasheet. Korea uses a single biotope field datasheet regardless of the biotope type. This classification system may not reflect the characteristics of Korea's biotope ecological habitat. The biotope classification system of Korea was proposed by dividing it into five categories: mountain ecology, freshwater ecology, land ecology, coastal ecology, and development area to reflect ecosystem habitat. The biotope type was designed as a system of large-classification-middle-small classification and subdivided into medium-classification and subdivided in each biotope system. The major classifications were classified into 44 categories according to the mountainous biotope(11), freshwater biotope(8), terrestrial biotope (12), coastal biotope(6), and development biotope(7). Unlike Germany, Korea's biotope field datasheet was proposed in five ways according to the classification of major ecosystem types. The results of this study are expected to contribute to the policy suggestion and the utilization of ecosystem conservation because the biotope classification system is classified to reflect the characteristics of ecosystem habitats.
본 연구는 도시지역에서 지표용도를 결정하는 요인으로서 토지이용과 식생분포를 설정하고 이들의 상호관계를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 대구광역시를 사례지역으로 위성영상을 판독하고 그 결과를 수치지도와 중첩하여 분석을 실시하였다. 지표온도와 식생지수(표준식생지수)는 위성영상분석을 통하여 도출하였고 토지이용자료는 통계청이 지난 2001년 제작한 기초단위구 자료를 통하여 획득하였다. 분석결과 예상한 바와 같이 지표온도는 식생분포와 토지이용분포와 깊은 상관관계가 있는 가운데 식생상태보다는 토지이용에 의해 더욱 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구는 토지이용과 지표온도와의 관계규명에 초점을 두었다. 이를 위하여 본 연구는 18개로 구분된 토지이용을 표면온도에 따라 Duncan 검증방법으로 7-8개의 그룹으로 분류하였다. 이에 의하면 지표온도는 제조업과 관련된 토지이용이 많은 지역에서 가장 높았고, 그 뒤를 이어 도심상업지역이 높았다. 반면 농업 및 임야지역의 지표온도가 가장 낮게 나타났다.
본 연구에서는 최근 산림소득작물로 재배면적이 급증하고 있는 오미자를 대상으로 일반 농경지와 산림농업지에 시비된 식물영양성분의 행방과 유출부하량을 비교 평가하여 환경친화형 산림농업 시스템을 정착하는데 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다. 표토 침식 및 식물영양물질의 유출에 더 민감함을 보여주는 지표로 활용되는 유출계수가 일반 농경지 시험구보다 산림농업 시험구에서 더 높게 나타났다. 일반 농경지 시험구와 산림농업 시험구에서 강우-유출에 의한 총질소와 총인의 유출부하량을 평가한 결과, 산림농업 시험구에서 식물영양성분의 손실로 인한 인근 수권 생태계에 끼치는 영향은 미미할 것으로 나타났다. 그러나, 산림농업을 위한 농경지 조성 초기에 식생으로 인한 토양 피복도 부족과 토양구조 불안정으로 인행 상당량의 토사유출이 발생할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 산림농업을 위한 농경지 조성 초기 단계에는 토양의 유실감수성을 고려한 테라스 및 승수로 등 토양유실 방지대책이 고려되어야 할 것이다.
The purpose of this article is to examine land use change in the fringe area of a metropolitan city through multi-temporal data analysis. Change detection has been regarded as one of the most important applications for utilization of remotely sensed imageries. Conventionally, two images were used for change detection, and Arithmetic calculators were generally used on the process. Meanwhile, multi-temporal change detection for a large number of images has been carried out. In this paper, a digital land-use map and three Landsat TM data were utilized for the multi-temporal change detection Each urban area map was extracted as a base map on the process of multi-temporal change detection. Each urban area map was converted to bit image by using boolean logic. Various urban change types could be obtained by stacking the urban area maps derived from the multi-temporal data using Geographic Information System(GIS). Urban change type map was created by using the process of piling up the bit images. Then the urban change type map was compared with each land cover map for the change detection. Dalseo-gu of Daegu city and Hwawon-eup of Dalsung-gun, the fringe area of Daegu Metropolitan city, were selected for the test area of this multi-temporal change detection method. The districts are adjacent to each other. Dalseo-gu has been developed for 30 yeais and so a large area of paddy land has been changed into a built-up area. Hwawon-eup, near by Dalseo-gu, has been influenced by the urbanization of Dalseo-gu. From 1972 to 1999, 3,507.9ha of agricultural area has been changed into other land uses, while 72.7ha of forest area has been altered. This agricultural area was designated as a 'Semi-agricultural area'by the National landuse Management Law. And it was easy for the preserved area to be changed into a built-up area once it would be included as urban area. Finally, the method of treatment and management of the preserved area needs to be changed to prevent the destruction of paddy land by urban sprawl on the urban fringe.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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