본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.
광학영상에서 개별 화소에 해당하는 공간은 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이나, 기존의 영상처리는 각 화소를 단일의 지표물로 가정하여 처리하였다. 본 연구에서는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)을 이용하여 개개의 화소를 구성하고 있는 두 가지 이상의 지표물을 점유비율에 따라 분해하고 그 결과의 활용 가능성을 분석하였다. 경기도 광릉시 험림을 대상으로 Landsat-7 ETM+ 영상을 획득하여 대기보정 및 지형효과에 의한 복사보정을 실시하였다. 선형혼합모델을 통하여 각 화소를 6개 단위지표물(endmember)의 점유비율로 분해하였다. 각 endmember의 점유비율을 나타내는 영상들을 조합하여 보다 세부적인 임상분류가 가능하였다. 토양의 점유비율을 이용하여 수관울폐도와 관련된 정보의 추출도 가능하다고 판단된다. 또한 침엽수림의 화소값에 그늘에 의한 영향이 많다는 것을 알 수 있었다. 산림의 다양하고 복잡한 구성요소를 감안한다면 분광혼합분석은 기존의 영상처리방법에서 얻을 수 없었던 세부적인 산림정보의 추출을 위한 새로운 도구로 기대 된다.
Apple is cultivated under various climatic conditions in many parts of the world. Better understanding of how climate, genotype, soil, and management factors interact to determine crop productivity will improve our ability to optimize crop selection, management strategies, and resource use efficiencies. We developed and applied a physiology-based apple canopy model to evaluate how climatic factors and crop phenotypes interact to determine biomass accumulation, radiation use efficiency (RUE), and water use efficiency (WUE) at multiple production sites between western and eastern states of the US including WA, CA, NY, WV, and PA. Our results indicate that solar radiation is a dominant factor limiting biomass production in the eastern states while VPD is the primary factor governing crop water use across eastern and western states during the peak growing season. Crop RUE and WUE were strongly correlated in the western states but not in the eastern states while VPD showed highly negative correlation with both RUE and WUE across all locations. The RUE improved with increasing fraction of diffuse radiation ($f_{df}$) and the $RUE-f_{df}$ relationships revealed distinctive responses between western and eastern states. Overall, the eastern locations exhibited slightly higher RUE and WUE than the western locations. However, overall productivity and total water use were greater in the western states. A clear decline of productivity with increasing temperature and afternoon VPD past an optimum was predicted in the western locations but this pattern was less clear in the eastern locations. We also discuss potential phenotypes with specific physiological and morphological traits that are differentially suitable for western and eastern locations. Our results provide plausible, spatially explicit explanations and insights to disentangle the complex relationships between crop productivity, resource use efficiencies, phenotype, and climate drivers in apple grown in the US.
환경영향평가의 훼손수목량은 온실가스 배출량, 임목폐기물 산정 등 다양한 부분에 활용되는 환경지표이다. 지금까지 훼손수목량은 식생조사표의 임목밀도에 의존하였고, 이에 따른 표본편향으로 훼손수목량 추정의 불확실성이 가중되었다. 훼손수목량 추정의 정확성을 높이려면 전수조사를 대안으로 제시할 수 있으나 불가능한 것이 현실이다. 대안으로 드론영상을 이용한 개별 수목 탐지 방법이 있으며, 이 연구는 개별 수목 탐지 방법론으로 표본조사(방형구법)와 드론영상 분석법으로 추정된 훼손수목량을 전수조사 결과와 비교하였다. 연구 결과 전수조사 기준으로 드론 영상 분석법은 25주 과대추정 하였고 방형구법(평균)은 58주 과대 추정하였다. 그러나 기존 환경영향평가에서 시행하는 방형구법은 방형구의 개수, 방형구의 위치에 따른 표본편향의 영향을 많이 받을 것으로 예상된다.
본 연구는 장기간의 이용과 간섭으로 훼손된 선흘곶 방목초지를 원식생인 상록활엽수림으로 복원하기 위하여 식생유형에 따른 식물군집구조 분석을 통해 천이경향을 예측하고 적합한 복원방안을 도출하고자 하였다. 총 26개 조사지를 선정하여 분석한 결과 우점종의 평균상대우점치에 따라 4개 유형으로 구분되었고 교목층 우점종의 경급을 고려하여 6개 군집으로 분류하였으며 군집 I은 덩굴성관목림, 군집 II는 상록활엽수 관목림, 군집 III은 소경목의 상록활엽수림, 군집 IV, V는 중경목의 상록활엽수림, 군집 Ⅵ은 대경목의 상록활엽수림이었다. 관목림의 출현종은 각각 24, 28종이었고 소경목 상록활엽수림은 16종, 중경목 상록활엽수림은 29, 30종이었으며 대경목 상록활엽수림은 27종이었다. 전체 종다양도지수는 0.8763∼1.2630이었으며 중경목과 대경목 상록활엽수림간 유사도지수가 높게 나타났다. 군집 I, II, III은 방목초지에서 상록활엽수로 천이가 진행된 유형이었고 군집 IV, V, Ⅵ은 방목지내 잔존림으로서 난대 상록확엽수림과 식생구조가 유사하였다. 선흘곶 방목초지지역을 상록활엽수림으로 복원하기 위해 구실잣밤나무, 종가시나무군집을 목표로 하여 선흘곶 내 상록활엽수림을 모델림으로 제시하였으며 복원모델군집의 생육밀도는 교목층에 구실잣밤나무, 종가시나무가 100$m^2$당 10주, 아교목층에는 동백나무, 사스레피나무, 종가시나무가 100$m^2$당 14주이었다.
본 연구는 벼의 질소영양 상태가 광 이용효율에 미치는 영향을 검토하여 벼 생육모델을 구축하기 위한 기초자료를 얻기 위해 수행되었다. 1998년부터 2000년까지 3개년에 걸쳐서 일반계 및 통일계 품종을 공시하여 다양한 질소시비 조건에서 건물중, 군락의 흡광량 및 질소영양 상태를 조사하였고, 이들 자료를 이용하여 군락의 광 이용효율 및 광 이용효율과 질소영양 상태와의 관련성을 검토하였다. 벼 군락의 흡광계수(K)는 최고분얼기까지 벼의 생장과 함께 증가하다가, 최고분얼기에서 출수기까지는 0.4정도로 일정하게 유지되고, 출수기 이후부터 다시 급격하게 증가하였다. 출수전 벼 군락의 누적 PAR interception과 건물중과는 직선 회귀관계가 성립하였고, 이 직선 회귀계수를 이용하여 군락의 출수전 평균 광 이용효율(RUE, g/MJ of PAR)을 추정하였는데, 평균 RUE는 질소시비량이 많을수록 높아지는 경향이었다. 벼에서 출수전의 RUE는 질소영양 상태를 나타내는 질소영양지수(NNI, nitrogen nutrition index) 및 비엽 질소농도(SLN, specific leaf nitrogen concentration; $g/m^2$ leaf area)가 증대됨에 따라 최대 RUE에 점근하는 다음과 같은 지수함수로 잘 표현할 수 있었다. $$RUE=3.13\{1-exp(-4.33NNNI+1.26)\}$$$$RUE=3.17\{1-exp(-1.33SLN+0.04)\}$$ 위의 식은 질소영양 조건에 따른 RUE의 변이를 각각 80%와 75% 정도를 설명할 수 있다. 여기에서 구해진 RUE와 NNI 및 SLN 관계는 출수전 전 기간의 평균적인 관계에 근거한 것으로서, 벼 생육모델의 건물중 추정의 구성모델(component model)로서 활용하는 데는 한계가 있으며, 건물중 추정 구성모델로 이용하기 위해서는 보다 짧은 기간을 대상으로 이와 같은 분석이 이루어져야 할 것으로 판단된다.
수심이 낮은 하구에서 바람이 국부적인 해수면 상승/하강에 미치는 영향을 연구하기 위해 Mobile Bay에 3차원 해수 순환모델을 적용하였다. Mobile Bay의 남단 경계면, 즉 northern Gulf of Mexico에서 시작된 조위는 Mobile River system 북부까지 직접적인 영향을 준다. 그러나 Mobile Bay 남단에서 발생한 조위변화는 Mobile Bay 북부로 이동하면서 Mobile River system으로부터 들어오는 담수와 국부적 바람의 영향으로 왜곡된다. Mobile Bay 남단에 위치한 기상관측소에서의 바람정보를 Mobile Bay 전체에 적용하였을 경우 Mobile Bay 북부에서 실제보다 강한 바람의 영향으로 과대한 수위 상승과 하강 현상이 발생하였다. 그러나 Mobile Bay 남단과 중단에 위치한 두 개의 관측소에서 측정된 바람 정보를 활용하였을 경우 Mobile Bay 북부에서의 조위 변화를 보다 정확하게 재현하는 것으로 나타났다. 특히 바람의 강도가 센 경우 Mobile Bay 남단과 북단의 풍속이 현저하게 차이나는 것으로 나타났으며(~ 88%), 이는 Mobile Bay 북단에서 나무와 건물 등의 영향으로 바람의 강도가 급격하게 줄어들었기 때문으로 판단된다. 따라서 Mobile Bay와 같이 수심이 낮고 국부적으로 풍속이 다른 하구 또는 만에서의 수위변화 재현 또는 예측을 위해서는 국부적인 바람 정보가 매우 중요한 것으로 연구되었다.
본 연구는 한국 온대중부지역 소나무림 군락식재 모델을 제시하기 위해 충청남도 당진군 일대 소나무림을 대상으로 다양한 경급의 소나무림을 조사하였다. 유령림부터 장령림까지 총 $10{\times}10m(100m^2)$의 방형구 92개소를 설치하고, 출현개체별 규격을 모두 조사하였으며, 개체간 생육거리 분석을 위해 44개 조사구에 대해서는 1/100 scale로 교목층과 아교목층 수목의 위치를 조사하였다. 분석결과, 모든 조사구의 교목층은 양호하게 발달해 있었으나, 아교목층의 흉고단면적이 교목층의 10%에 미치지 못하고 있었으며, 관목층의 경우 일정한 피복율을 보이지 않고 조사구마다 매우 다양하였다. 이에 소나무 군락식재는 교목층과 관목층의 구조로 조성하는 것이 바람직한 것으로 판단되었으며, 관목층의 경우에는 특정 경향이 없어 식재하려는 인접 지역의 소나무림을 별도로 조사하여 적용하는 것이 바람직한 것으로 판단되었다. 군락식재 모델을 위한 소나무 교목층 흉고직경급별 단위면적당 생육개체수 및 단위면적당 생육개체수와 생육수목간 최단거리와의 회귀식은 높은 설명력을 보였다.
공간정보자료를 이용하여 해안지역에 인접한 농경지 추출에 관한 연구는 해안지역의 농업자원관리를 위해서 중요한 작업이다. 본 연구에서는 경상북도 울진의 해안지역을 촬영한 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-2 영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 해안지역에 인접한 다양한 농경지(일반 농경지 및 산간 농경지) 추출에 관한 연구를 수행하였다. 우선 KOMPSAT-2 영상으로부터 정규식생지수(NDVI) 영상을 생성하고, 적절한 임계값을 설정하여 정규식생지수 영상으로부터 식생지역을 추출하였다. 그리고 보간법을 이용하여 항공 LiDAR 자료로부터 디지털 표면모델(DSM) 및 디지털 표고모델(DEM)을 생성한 뒤, 디지털 표면모델과 디지털 표고모델을 구성하는 픽셀 값의 차이를 이용하여 수목고도모델(CHM)을 생성하였고, 적절한 임계값을 설정하여 수목고도모델로부터 편평한 지역을 추출하였다. 그리고 DEM으로부터 경사지도를 생성한 뒤, 적절한 임계값을 설정하여 경사도가 낮은 지표면을 추출하였다. 마지막으로 농경지 한 면의 최소 면적을 위한 임계값을 설정한 뒤, 식생 지역, 편평한 지역 및 경사도가 낮은 지표면에 모두 해당되고, 설정한 임계값보다 높은 면적을 가진 지역을 추출하고 이를 해안지역에 인접한 농경지라고 정의하였다. 본 논문에서 개발한 방법을 이용하여 농경지 추출 작업을 수행한 결과, 해안지역에 인접한 일반 농경지의 85% 와 산간 농경지의 15%가 추출되었다.
본 연구는 경상북도 내 소나무림을 대상으로 산림시업이 산불수관층 연료의 수직적 분포형태에 미치는 영향을 비교·분석하기 위해 수행하였다. 수관연료의 수직분포모델을 개발하기 위해 경상북도 영주지역에 시업지 소나무림과 경상북도 봉화지역에 비시업지 소나무림을 대상으로 각 지역마다 10본의 표본목을 벌채한 자료를 이용하여 수직분포모델을 개발하였다. 적용대상지는 제 6차 국가산림자원조사 자료 중 경북지역 내 산림시업지, 비시업지 소나무림만을 추출한 표본점을 선정하였다. 개발한 두 모델의 적합도지수의 범위는 0.984~0.989로 나타났으며, 추정된 모수는 통계적인 유의성을 보였다(P<0.05). 연구 결과, 비시업지 임분의 수직적 수관연료량 분포 범위는 약 1m~11m으로 임분높이 5m 지점에서 연료가 가장 많이 분포하고 있는 반면, 시업지 임분의 수직적 수관연료량 분포범위는 약 1m~15m으로 임분높이 8m 지점에서 가장 많이 분포하고 있었다. 수관연료밀도는 시업지임분이 0.16kg/㎥, 비시업지 임분은 0.25kg/㎥로 비시업지 임분이 시업지 임분에 비해 약 1.6배 높았다. 본 연구결과는 수관연료를 3차원적으로 해석함에 있어 3D모형 구현을 통한 시뮬레이션 등에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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