산사태는 인도네시아에서 오랫동안 피해가 많은 재해로 최근 기후변화와 산지 주위의 무분별한 도시 개발로 인해 위험이 가중되고 있다. 인도네시아 자바지역은 매년 산사태가 빈번하게 발생하고, 인도네시아 인구 절반 이상이 거주하고 있어 그 피해가 크다. 하지만 이러한 위험한 상황에도 불구하고 산사태 위험지역에 매년 거주하는 주민이 증가하고 있어 산사태 위험지역 및 취약지 분석에 대한 기술이 필요한 상황이다. 이에 본 연구는 인도네시아 자바지역을 대상으로 GIS 기반 공간예측모델을 이용하여 산사태 취약성을 평가하고자 한다. 연구지역의 산사태 발생 위치, 지형, 수문, 토양, 토지피복 등의 지형공간정보 자료를 구축하였고, 공간예측모델로는 Weight of Evidence (WoE), 의사결정트리 알고리즘, 인공신경망을 선정하여 산사태 취약지도를 제작하였다. 세 가지 모델은 각각 66.95%, 67.04%, 69.67%의 예측정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 인도네시아 산사태 피해 예방 및 산사태 관련 재난관리정책에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 항공 하이퍼스펙트럴 영상에 대해 PCA를 적용하여 토지 이용 및 피복 분류 판독의 가독성을 향상시키기 위하여 고유성분이 높은 밴드를 선별적으로 조합하여 5개 유형의 PCA영상을 제작하였다. 유형별 영상은 SAM감독 분류 기법을 적용하여 영상분류를 시행하고 정확도를 평가한 결과 PCA변환 시 고유성분 포함율은 PCA변환 영상의 첫 번째 밴드에 해당하는 영상이 76.74%의 성분을 포함하며, PCA변환 영상의 두 번째 누적 밴드에 해당하는 영상이 98.40%로 대부분의 성분자료가 두 번째 영상까지에 담긴 것을 알 수 있었다. 유형별 영상의 정량적 분류정확도 평가는 전체정확도, 생산자 및 사용자 정확도를 분석한 결과 유사한 패턴을 가지며, 특이한 사항은 정성적인 분류정확도 평가는 PCA변환 영상의 네 번째 밴드이상이 포함되어야 정확도가 확보되는 것으로 판단되나 정량적인 분류 정확도 평가에서는 PCA변환 영상의 두 번째 밴드까지를 포함하는 영상이 가장 높은 정확도를 나타내는 것을 알 수 있었다.
국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.
본 연구는 두만강 하류의 온성, 새별, 은덕 지역을 대상으로 1992년 Landsat TM과 2000년 Landsat ETM 자료 및 수치고도자료를 이용하여 농경지와 산림지의 분포와 변화, 변화과정의 공간적 특성을 분석한 것이다. 1:5만 수치지형도 분석, 영상밴드조합. 주성분 분석 등 감독분류를 통하여 농경지, 산림, 취락 및 건물, 강과 저수지 등의 수체를 주요 항목으로 하여 분류를 시도하였다. 대상 지역에 대한 분석의 결과를 보면, 온성과 은덕 지역에서는 1992년에서 2000년 사이에 농경지가 각각 22.8%, 14.7% 증가하였으며, 상대적으로 산림은 각각 24.0%, 13.6% 감소하였다. 또한 경작지의 평균고도를 보면 온성, 새별, 은덕의 경우, 각각 157m, 85m, 78m에서 192m, 95m, 91m로 높아졌으며, 경사도의 경우는, 각각 5.2$^{\circ}$, 2.5$^{\circ}$, 3.0$^{\circ}$에서 6.6$^{\circ}$, 3.0$^{\circ}$, 4.4$^{\circ}$로, 고도와 경사도 모두 약 30% 증가세를 보여주고 있다. 특히 신개간지 만을 보면 평균고도는 각각 255m, 122m, 127m, 평균경사도는 9.4$^{\circ}$, 5.1$^{\circ}$, 8.0$^{\circ}$로 나타나고 있다. 이러한 개간지들은 구릉지대나 산록완사면을 따라 경사변환점까지 확대되고 있으며, 산림이 제거된 나대지들은 불규칙한 패치모양을 띠면서 rill과 gully 등의 사면침식과 하천의 토사퇴적의 원인을 제공하고 있다. 이러한 위성영상분석은 지표확인을 할 수 없는 한계점은 있으나 농업과 관련된 북한의 환경문제에 대한 실태파악에 도움을 줄 수 있다.
전 세계 다양한 국가들을 비롯하여 우리나라도 생물다양성을 보전하기 위한 노력에 동참하고 있다. 특히 생물종과 관련해서는 특정 생물종을 대상으로 서식적합분석을 실시하여 잠재적인 서식 적지를 찾고 보전방안을 수립하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 그러나 현재까지 축적된 정보를 바탕으로 한 서식적합지역의 중장기 변화에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 강원도 지역을 대상으로 멸종위기 야생생물 1급으로 지정된 수달을 대상으로 서식적합지역의 시계열 변화를 분석하고 변화 양상을 살펴보고자 하였다. 시계열 변화 분석을 위해서 약 20년간 수행된 2차, 3차, 4차 전국자연환경조사의 수달 종 출현지점 조사자료를 이용하였다. 또한 각 조사시기 별 서식환경을 반영하기 위해 조사시기와 일치하는 토지피복도를 환경변수 제작에 활용하였다. 서식적합지역 분석을 위해서는 종의 출현 정보만을 바탕으로 모델 구동이 가능하며, 선행연구를 통해 신뢰도가 높다고 입증된 MaxEnt 모형을 사용하였다. 연구결과, 각 조사시기 별 수달의 서식적합지역 지도가 도출되었으며, 하천을 중심으로 서식지가 분포하는 경향이 나타났다. 모델링 결과 도출된 환경변수의 반응곡선을 비교하여 수달이 선호하는 서식지의 특성을 파악하였다. 조사시기 별 서식 적지의 변화를 살펴본 결과, 2차 전국자연환경조사를 기반으로 한 서식 적지가 가장 넓은 분포를 나타냈으며, 3, 4차 조사의 서식 적지는 면적이 줄어드는 경향을 나타냈다. 또한, 3개 조사시기 분석결과를 종합하여 서식 적지의 변화 양상을 분석하고 유형화하였다. 변화 유형에 따라서 현장조사, 모니터링, 보호지역 설정, 복원계획과 같이 서로 다른 보전계획을 제안하였다. 본 연구는 수달 서식 적지의 위치와 면적의 시계열 변화를 볼 수 있는 종합분석 지도를 제작하고, 지역별 서식 적지 변화 유형에 따라 필요한 보전계획을 제안하였다는 점에서 의의를 갖는다. 본 연구에서 제안된 방법과 결과는 향후 서식지 보전 및 관리 방안 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
기후변화로 인해 폭염 발생 빈도 및 강도가 심해지고 있다. 도시지역은 도시열섬현상과 맞물려 폭염에 의한 피해가 더욱 심하기 때문에 면밀한 대비가 필요하다. 국외 많은 지자체에서는 폭염 대비 및 대책을 위해 다양한 공간정보를 이용하여, 열 지도를 구축 및 도시 내 서로 다른 공간적 특징을 가지는 지역별 적합한 폭염 대책을 세워 대비를 하고 있다. 열지도 구축은 폭염 대비를 위해 우선적으로 수행되어야 할 단계이며 중요하다. 열지도 구축 및 열 환경 분석 사례는 넓은 면적을 가지는 도시단위부터 좁은 면적을 가지는 지역단위까지 다양한 면적 분포를 가진다. 열지도 구축 방법은 원격탐사를 통한 방법부터 시뮬레이션을 활용하는 방까지 다양하지만, 공간적 규모에 따른 차별화된 공간정보 활용 기준은 잡혀져 있지 않아 연구자마다 각기 다른 방법을 통해 열 지도를 구축 및 열 환경을 분석하고 있다. 전술된 사유로 인해 분석 규모에 적합한 열지도 구축에 필요한 공간정보 기준이 수립될 필요가 있다. 이에 본 연구는 도시 열지도 구축을 위해 활용되는 공간정보 활용 효율화 방안을 제시하기 위해 국내외 폭염 및 도시 열 환경 분석 연구를 공간정보, 분석방법론, 최종결과물을 살펴보았다. 분석결과 공간정보 활용에 있어서는 원격탐사를 활용한 열지도 구축을 위해서는 기본 해상도인 공간, 시간, 분광해상도가 필요한 것으로 파악되었다. 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건 정보인 기상데이터의 종류와 공간해상도가 분석 대상지의 규모별 상이함이 있음이 파악되었다. 따라서 원격탐사를 활용한 열지도의 경우는 공간·분광·시간 해상도를 고려해야 하며, 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건인 공간해상도와 입력하는 기상정보의 조건을 사전에 고려해야 할 것으로 사료된다. 그리고 폭염 분석을 위한 모니터링 요소의 종류를 파악한 결과 토지피복, 도시 공간적 특징, 건축물, 지형, 식생, 그림자 관련 19가지 요소 종류를 파악했으며 규모별 요소의 종류가 차이가 있는 것이 파악되었다. 본 연구를 통해 폭염 분석 시, 수행하려는 연구 대상지의 면적 규모에 적합한 공간정보 활용 및 모니터링 요소 설정에 있어 연구의 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
보호지역 중 국립공원은 생물다양성이 풍부한 곳으로 다른 곳에 비해 인간에게 제공되는 생태계서비스 혜택이 높은 편이다. 이러한 국립공원의 가치를 객관적이고 과학적인 데이터를 기반으로 관리하기 위해 생태계서비스 평가가 활용되고 있다. 생태계서비스는 공급, 조절, 문화, 지지의 4가지 서비스로 분류되며, 본 연구에서는 지지서비스 중 서식지질을 평가하였다. 서식지질 평가는 InVEST의 Habitat Quality 모델을 활용하였으며, 선행연구 분석 및 국내 보호지역 실정을 반영하여 인자별 민감도 및 서식지질 초기값 계수를 재설정하였다. 한라산국립공원을 제외한 21개 국립공원의 서식지질을 분석하고 지도화하였다. 서식지질은 0과 1사이의 값으로 나타나며, 1에 가까울수록 자연성이 높은 것으로 평가한다. 서식지질 분석결과 설악산·태백산국립공원(0.90), 지리산·오대산국립공원(0.89), 소백산국립공원(0.88) 순으로 높게 나타났다. 해안-해상형 국립공원을 제외한 18개 국립공원의 면적과 서식지질을 비교한 결과 면적이 넓을수록 전반적으로 서식지질이 높게 나타났다. 용도지구별 서식지질을 비교한 결과 공원자연보존지구, 공원자연환경지구, 공원문화유산지구, 공원마을지구 순으로 서식지질이 높게 나타났다. 서식지질 분석과 용도지구별 법적인 규제를 함께 고려하였을 때, 인위적인 행위가 제한될수록 서식지질은 높아지는 것으로 판단된다. 본 연구는 국내 보호지역 상황에 맞게 매개변수를 조정하여 21개 전 국립공원을 대상으로 서식지질 분석을 실시한 것에 의의가 있다. 적확한 수치와 지도화를 통해 직관적으로 파악이 용이하며, 향후 보호지역의 개발 및 보전에 관련한 정책 결정에 유용할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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