담수를 통해 유입되는 육상 기원 물질은 연안 일차 생산을 제어하는 주요 요소이므로 육상-해양 coupling을 파악하는 것은 연안 생태 변화를 이해하는데 중요하다. 본 논문에서는 육상-해양 coupling 양상을 시간에 따라 세 단계(Base flow, Plume event, Residual flow)로 구분하여 개념화하였고, 낙동강 하구에서 각 양상의 출현을 확인하기위해 다양한 플랫폼에서 측정된 자료를 사용하여 분석하였다. 사용된 자료는 원격 탐사 측정 자료(Geostationary Ocean Color Image; GOCI), 현장 실측 자료(Marine Environment Information System; MEIS), 연속 측정 자료(유량 자료, 기상 자료)로 구분될 수 있다. 주성분분석을 통해 MEIS 자료를 육상-해양 coupling의 세 단계로 구분하였고, 이 구분을 2013-2018년 동안의 여타 자료에 적용하여 단기간 육상-해양 coupling 양상을 살펴보았다. 낙동강 하구에서는 예상과는 달리 Plume event때 Chlorophyll-a (Chl-a) 최대값이 나타났다. 이는 담수 증가에도 탁도 증가는 크지 않았고, 플러싱 효과도 약해 식물플랑크톤이 증가 할 수 있는 여건이 조성되었기 때문으로 분석되었다. 육상-해양 coupling을 기반으로 여러 하구들과 비교해보았을 때 육상-해양 coupling은 담수 유입에 영향을 받는 하구에서 흔한 현상이나 하구에서 형성되는 플룸 크기에 따라 육상-해양 coupling이 다르게 나타났다. 낙동강 하구처럼 작은 플룸(~10 km 규모) 이 형성되는 하구에서는 식물플랑크톤의 즉각적인 반응으로 인해 Plume event 단계에 Chl-a 최댓값이 나타나는 반면, ~100 km 이상의 큰 플룸이 형성되는 하구(담수 배출이 크고, 플러싱이 강한 곳)에서는 본 연구에서 개념화한 육상-해양 coupling 양상(Residual flow 때 Chl-a 최대)을 따르는 것으로 나타났다.
해양쓰레기란 고의 또는 부주의로 해안에 방치되거나 해양으로 유입·배출되어 해양환경에 해로운 결과를 미치거나 미칠 우려가 있는 물질로 정의된다. 본 연구에서는 효율적인 해양쓰레기 수량 파악 방법 및 변화량 분석을 위하여 객체 탐지 기법을 이용한 해양쓰레기 탐지 및 해양쓰레기의 변화량 분석을 수행하였다. 연구지역은 거제도 북동부 유호 몽돌 해수욕장이며 2022년 9월 12일부터 10월 14일까지 32일 동안 15분 간격으로 수집한 이미지를 통해 변화량을 분석하였다. One-Stage 방식의 객체 탐지 모델인 YOLOv5x를 이용한 해양쓰레기 탐지는 페트병 mAP 0.869, 스티로폼 부표 mAP 0.862의 성능을 도출하였다. 결과적으로 해양쓰레기는 8일 간격으로 큰 감소 폭을 보였으며, 성상별로는 스티로폼 부표의 수량이 3배 정도 많고 변화폭 역시 더 크게 나타남을 파악하였다.
원격탐사 영상의 변화탐지는 카메라의 광학적 요인, 계절적 요인, 토지피복 특성에 의해 오류가 발생한다. 본 연구에서는 CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network) 방법을 사용하여 촬영 각도에 따른 영상 내 건물 기울기를 모의 조정하였고, 이렇게 모의한 영상을 변화탐지에 활용하여 탐지 정확도 향상에 기여하도록 하였다. CycleGAN 기반으로 두 개 시기 영상 중 한 시기 영상을 기준으로 건물의 기울기를 다른 한 영상 내 건물에 유사하게 모의하였고 원 영상과 건물 기울기에 대한 오류를 비교 분석하였다. 실험자료로는 서로 다른 시기에 다른 각도로 촬영되었고, 건물이 밀집한 도시지역을 포함한 Kompsat-3A 고해상도 위성영상을 사용하였다. 실험 결과, 영상 내 건물 영역에 대하여 두 영상의 건물에 의한 오탐지 화소 수가 원 영상에서는 12,632개, CycleGAN 기반 모의 영상에서는 1,730개로 약 7배 감소하는 것으로 나타났다. 따라서, 제안 방법이 건물 기울기로 인한 탐지오류를 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
수문조사에서는 시·공간적 한계 및 제약으로 인하여 대표지점을 통한 관측이 필수적이다. 수문자료의 활용 및 자료의 정확성에 있어 특정 유역을 대표하는 관측소가 부족한 실정이다. 또한 현재 증발산량 측정 위치에 대한 기준이 사실상 전무하기 때문에 본 연구에서는 증발산량 측정 위치 결정에 관한 방법을 제시하고자 한다. 증발산량 측정 위치 결정은 증발산량 측정에 주로 사용되고 있는 에디공분산(eddy covariance) 측정 방법에서 관측 타워(Flux Tower) 운영범위를 고려한 격자를 선정하였으며 증발산량에 영향을 미치는 인자, 증발산량 위성자료를 통해 대표위치 격자를 산정하였다. 산정된 대표위치 격자는 양호, 보통, 미흡으로 분류하였다. 결과로 산정된 양호격자의 수는 54개이다. 격자의 분류에서 나타난 특징으로 지형, 토지이용에서 격자의 분류가 이루진 것으로 판단된다. 특히 표고나 시가지의 경우 편차가 크게 나타났으며 산정된 양호 격자는 두 분포 사이의 집단으로 판단된다.
해양환경으로 유출된 침강 HNS에 대하여 환경영향 평가를 위한 사후 모니터링 수행은 다량의 오염 물질이 유출된 경우와 해양 환경에 영구적 또는 장기적인 영향을 주는 경우에 특히 필요하다. 침강 HNS의 유출은 해저면에 혐기성 환경을 만들거나 지형과 해류에 따라 이동하며 퇴적물에 섞기거나 흡착되고 또는 반응하여 오염물질을 방출하기도 한다. 이는 저서생태계와 관련된 해양환경에 영향을 줄 수 있으며, 불용성 침강 HNS는 해양 환경에 지속적으로 존재할 수 있다. 침강 HNS 유출 후 사후 모니터링은 사례연구를 통해 첫째, 모델링을 통한 유출물질의 영향을 예측하고, 둘째 원격탐사 등을 이용한 유출지역의 탐색 및 오염물질 유무를 확인하며, 셋째 수계 및 퇴적물 시료의 화학적 분석과 생물학적 분석을 통하여 해양환경을 평가하는 단계로 되어 있으며, 모니터링 결과는 복원(Restoration) 또는 피해 및 보상 평가 등의 계획을 수립하는데 활용되고 있다. 또한 사후모니터링 조사항목 중 해양환경기준에 명시되어 있는 항목은 그 기준을 적용하여 평가하는 것이 유출 사고 전과 후의 환경영향을 평가하는데 유용할 수 있다.
산림 바이오매스 조사는 탄소흡수원으로서의 산림을 평가하고 관리하기 위해 주기적으로 수행된다. 원격탐사의 한 종류인 라이다는 적은 노동력으로 객관적인 산림 구조 정보를 획득할 수 있어, 최근 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)를 이용한 산림 조사가 주목받고 있다. 본 연구에서는 임분 상하층 바이오매스 추정에 백팩형 라이다(Backpack Laser Scanning, BPLS)와 드론 라이다(Unmanned Aerial Vehicle Laser Scanning, UAV-LS)를 이용하는 방법을 제시하고 그 정확도를 평가하였다. 상층의 경우 BPLS와 UAV-LS의 흉고직경과 수고 추정 정확도를 분석하였고, 하층의 경우 BPLS 데이터에서 추출한 수직구조 변수 중 최상의 변수 조합으로 하층 바이오매스를 추정하는 다중회귀모델을 개발하였다. 그 결과, BPLS는 흉고직경을 높은 정확도로 추정하였지만(R2 =0.92) 수고는 과소 추정하였다(R2 =0.63, Bias=-5.56 m). UAV-LS는 BPLS보다 더 높은 수고 추정 정확도를 보였다(R2 =0.91). 하층의 경우 점들의 평균 높이와 라이다 데이터를 같은 높이를 가진 10개의 층으로 나누었을 때 아래에서 네 번째 층의 점 밀도를 의미하는 변수가 선택되어 모델이 개발되었으며, 교차검증 결과 결정계수 값은 0.68로 나타났다. 본 연구의 결과는 BPLS와 UAV-LS를 이용한 임분의 상하층 바이오매스 조사 방법이 기존의 조사 방식을 효과적으로 대체할 수 있음을 시사한다.
국내 이상기후현상과 기후변화로 인해 하천, 호소에 조류의 과대성장이 빈번히 발생하고 있다. 하천의 조류는 녹조류, 남조류, 규조류, 기타조류 등으로 분류되며, 남조류 중 일부 종은 악취 유발과 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국내에서는 조류경보제를 시행하고 있으며, 이는 유해남조류세포수에 따라 발령이 된다. 이렇듯 유해남조류 측정은 매우 중요하며, 현재 조류의 분석방법은 현장샘플을 하여 조류검경을 통해 녹조류, 남조류, 규조류 중 유해남조류를 구분하여 세포수를 산정하기 때문에 시간이 많이 소요된다. 최근 원격탐사를 통해 남조류세포수의 대체 인자(지표)인 Phycocyanin을 통해 조류농도를 분석하고 있으나, 남조류세포수 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 실제 하천에서 발생한 조류를 채취하여 조류검경을 통해 남조류세포수를 검경하였으며, 광학센서로 Phycocyanin농도, 초분광센서를 통해 조류스펙트럼을 취득하고, 이를 통해 남조류세포수 추정식을 산정하여 남조류세포수를 추정하였다.
본 연구에서는 딥러닝 객체탐지 기법의 정확도 향상을 위해 항공사진과 드론 영상을 대상으로 확대율 조건과 계절요인이 탐지정확도에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 딥러닝 객체탐지기법 중 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 나타내는 Mask R-CNN을 사용하여 탐지대상인 자동차를 픽셀 단위로 탐지하고자 하였다. '서울시 항공사진서비스'를 통해 화면 확대 레벨을 달리하며 학습 영상을 캡처하고 각각을 학습하여 정확도를 분석하였다. 실험결과에 따르면 확대 레벨이 높아질수록 mAP 평균이 60%, 67%, 75%로 높아졌다. 데이터 세트의 train, test 데이터의 확대율을 엇갈려서 배치한 경우에는 확대율이 매우 낮은 경우를 제외하고 저배율의 데이터를 train 데이터로, 고배율의 데이터를 test 데이터로 배치하였을 때 높은 mAP로 반대의 경우보다 20% 이상 차이를 보였다. 그리고 4개월의 시차로 계절적 차이를 두고 촬영한 드론 영상의 경우, 같은 시기 영상자료 학습결과가 평균 93%로 높은 정확도를 나타내어 계절적 차이도 학습에 영향을 주는 것을 확인되었다.
현재 전세계는 이상기후로 인해 다양한 종류의 자연재해를 경험하고 있다. 2016년 2월부터 5월까지 동남아시아 전역에 발생한 가뭄 또한 이상기후의 한 가지 형태라고 볼 수 있다. 이 가뭄으로 캄보디아를 비롯한 태국, 베트남, 라오스, 미얀마 등 5개 국가들은 수출을 위한 쌀 수확량뿐만 아니라, 식량난, 식수난에 직면하게 되었다. 이에 본 연구에서는 가뭄으로 인한 피해를 정량적으로 분석하기 위해 동남아시아 최대 호수인 톤레사프호 주변을 대상으로 원격탐사기법을 적용하였다. 그 결과, 토지피복 변화를 통해 2016년 2월에 수계(132.582km2)와 녹지(706.937km2)의 급격한 감소가 발생되었으며, 감소된 수계와 녹지는 마른 토지(752.488km2)와 나지(257.350km2)로 변화된 것을 알 수 있었다. 또한, 지표면 온도 변화를 통해 2016년 2월 이후 4월 까지 가뭄으로 인해 예년에 비해 6℃ ~ 8℃의 온도 상승이 발생된 것을 알 수 있었다. 이는 지속적인 가뭄으로 인해 4월에 호수의 기능이 저하된 것을 나타내는 것이라 할 수 있다.
지표에서의 토양수분은 수문학적, 생태학적 과정에서 지표면과 대기 사이의 물과 에너지의 교환을 조절하는 매우 중요한 인자로써 최근 이의 시공간적 변동성에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 2004년 6~9월에 걸쳐 추진되었던 Soil Moisture Experiment 2004(SMEX04) 프로젝트를 통하여 측정된 미국 Arizona 주의 Walnut Gulch Experimental Watershed 유역에 대한 토양수분 데이터를 이용하여 건조 지역에서의 토양수분의 시공간적 변동성을 통계적 방법으로 해석하였다. 시간 안정도를 분석하여 각 지점의 강우사상에 대한 민감도를 분석하였고 공간 변동성 분석을 통해 유역 내 강우관측소 주변 5개 지점을 대상으로 각 지점의 평균토양수분과 이의 표준편차 및 변동계수와의 관계를 파악하였다. 연구 결과, 대상지역에서 토양수분의 공간적인 분포는 대수정규분포가 적합하다는 것과 건조지역에서 보이는 공통된 특징인 높은 공간적 변동성을 확인할 수 있었다. 또한 시간 안정도 분석을 통해 지점별로 시간과 강우 발생에 대해 민감한 정도를 분석하였으며, 강우사상이 토양수분에 큰 영향을 주는 인자인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 토양수분의 시공간적 변동 특성은 차후 인공위성 토양수분 데이터의 retrieval algorithm을 개선하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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