• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.721-732
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• 2017

벼 등 식량작물 작황 추정의 경제, 산업적 중요성이 증가함에 따라 생물리 모형과 원격탐사 기반의 위성자료를 활용한 작황 추정 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구에서는 위성 기반의 전천후 기상 입력자료(i.e. 기온, 대기 수증기압 포차, 일사량)와 빛 이용효율 모형을 이용한 생물리적 작물 성장 알고리즘을 벼에 적용하여 벼의 수확량을 수확 시기 보다 이르게(9월 중순 경) 추정하는 것을 목적으로 하였다. 2003년부터 2014년까지 12년간 경상권을 제외한 국내의 군 단위 행정구역별 벼 수확량을 추정하고, 이를 통계청에서 제공하는 현미 생산량 통계와 비교, 평가하였다. 벼 건중량, 수확지수 그리고 수확량 추정 결과는 각각 지도로 작성하여 공간적 분포 양상을 분석하였다. 연도별 전국 평균 추정 건중량은 평균오차(ME)가 0.56%, 평균절대오차(MAE)가 5.73%로 유의미한 결과를 보였다. 연도별 군 단위 건중량은 ME가 0.10%에서 2.00%, MAE가 2.10에서 11.62%의 범위를 보였다. 추정된 건중량은 강원지역에서 상대적으로 과대 모의하고, 충청 이남의 도심과 서해 인근지역에서 과소 모의하는 경향을 보였다. 건중량과 유관한 통계청 자료(i.e. 볏짚 생산량)와는 상반된 변동 양상을 보였는데, 이는 입력자료의 해상도(1 km)로 인한 픽셀 내 토지피복 이질성으로 인한 오차로 사료된다. 또한 생육기간 이후 수확시기의 생육상황을 고려하지 못하는 점을 향후 연구에서 개선할 필요가 있다.

• 한국기후변화학회지
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• 제5권1호
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• pp.71-81
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• 2014

미기상학적 방법인 에디공분산 기법을 이용하여 벼-보리 이모작의 논 생태계와 대기간 $CO_2$ 교환량의 계절적 변화를 조사하고, 벼-보리 이모작 작부체계에서 벼 재배기간의 $CO_2$ 교환량에 미치는 환경요인들과 지상부 생육량의 효과를 분석하였다. 관측된 $CO_2$ 플럭스자료는 보정과 결측 보충 등의 과정을 거친 후 분석에 활용되었다. 벼-보리 이모작 논 생태계에서 벼 재배기간 동안의 $CO_2$ 순 생태계 교환량(NEE)과 총일차생산량(GPP) 및 생태적 호흡량(Re)은 각각 단위면적($m^2$)당 -215.6, 763.9, 548.3g C로 분석되었다. 순복사에너지(Rn)와 NEE의 관계는 이차함수로 나타낼 수 있으며, Rn의 이차함수는 NEE 변이의 66%를 설명하였다. 반면에 Re와 지온의 관계는 지수함수로 나타낼 수 있으며, 벼논이 배수생태에서는 Re에 대한 지온의 지수함수는 Re 변이의 43%를 설명하였다. 그리고 벼 작물의 지상부 생육량과 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스(NEE, GPP, Re)는 유의성 높은 선형관계를 나타냈다. 따라서 환경인자 및 벼 작물 생육자료와 $CO_2$ 플럭스의 관계식으로 미 관측 논 생태계에 대한 $CO_2$ 플럭스의 추정이 가능할 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1449-1463
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• 2020

최근 지구온난화에 따른 기후변화 문제의 심각성이 커지면서 국가 온실가스 배출량을 상쇄시킬 수 있는 산림의 탄소흡수에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 기후변화협약에 따라 국가의 산림 탄소흡수량을 국지적인 수준에서 과학적이고 정밀하게 산출할 것이 요구되고 있다. 본 연구에서는 위성영상과 일기상 자료를 함께 활용함으로써 산림 광합성의 민감한 일변화를 반영하고, 안정된 산림으로서 대표성을 가지는 광릉숲(Gwangneung Forest) 극상림(climax forest)의 플럭스관측 자료를 참조하여 GPP(gross primary production) 재현 모델을 수립하고, 수종 및 임령에 따른 탄소흡수량 조견표를 적용하여, 우리나라의 국지지역에 최적화된 Tier 2.5 수준의 일일 탄소흡수능 격자자료를 산출하였다. 2013년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지 1,095일간의 실험에서, 일일 기준탄소흡수능(reference amount of CO2 absorption, RACA) 산출 모델은 상관계수 0.948의 높은 정확도를 나타냈으므로, 향후 Tier 3 수준의 일일 실제탄소흡수능(actual amount of CO2 absorption, AACA)을 정확히 산출하기 위해서는 장기간의 상세산림조사 자료와의 결합이 필요할 것이다.