• 한국농림기상학회지
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• 제10권3호
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• pp.94-101
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• 2008

Warming trends during winter seasons in East Asian regions are expected to accelerate in the future according to the climate projection by the Inter-governmental Panel on Climate Change (IPCC). Warmer winters may affect short-term cold hardiness of deciduous fruit trees, and yet phenological observations are scant compared to long-term climate records in the regions. Dormancy depth, which can be estimated by daily temperature, is expected to serve as a reasonable proxy for physiological tolerance of flowering buds to low temperature in winter. In order to delineate the geographical pattern of short-term cold hardiness in grapevines, a selected dormancy depth model was parameterized for "Campbell Early", the major cultivar in South Korea. Gridded data sets of daily maximum and minimum temperature with a 270m cell spacing ("High Definition Digital Temperature Map", HDDTM) were prepared for the current climatological normal year (1971-2000) based on observations at the 56 Korea Meteorological Administration (KMA) stations and a geospatial interpolation scheme for correcting land surface effects (e.g., land use, topography, and site elevation). To generate relevant datasets for climatological normal years in the future, we combined a 25km-resolution, 2011-2100 temperature projection dataset covering South Korea (under the auspices of the IPCC-SRES A2 scenario) with the 1971-2000 HD-DTM. The dormancy depth model was run with the gridded datasets to estimate geographical pattern of change in the cold-hardiness period (the number of days between endo- and forced dormancy release) across South Korea for the normal years (1971-2000, 2011-2040, 2041-2070, and 2071-2100). Results showed that the cold-hardiness zone with 60 days or longer cold-tolerant period would diminish from 58% of the total land area of South Korea in 1971-2000 to 40% in 2011-2040, 14% in 2041-2070, and less than 3% in 2071-2100. This method can be applied to other deciduous fruit trees for delineating geographical shift of cold-hardiness zone under the projected climate change in the future, thereby providing valuable information for adaptation strategy in fruit industry.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권5호
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• pp.399-409
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• 2009

NDVI(Normal Difference Vegetation Index)는 식생의 광합성량과 직접적인 상호관련성이 있기 때문에 생태학적인 목적으로 이러한 지수들의 수많은 응용 가능성이 있다. 본 연구에서는 시계열 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) NDVI 자료를 이용하여 9년 동안 (2000~2008)의 북한 북부고원지대 아고산 고산 식생의 생물계절 특징을 모니터링 하였다. 5월 초순의 급격한 성장 이후 6월부터 8월까지 NDVI값은 0.8이상 지속적으로 유지되었고 최대 식생 생산량과 시기는 각 각 0.86, 7월 28일 이었다. 식생 성장의 시작과 쇠퇴는 평균적으로 각각 5월 9일, 9월 30일이었고, NDVI 값은 각각 0.51,0.54이었다. 식생 성장 기간은 2003년에 128일로 가장 짧았고 2000년과 2005년은 176일로 가장 길었다. 그리고, 동일한 수직적 산림 식생 환경을 가지고 있는 남한의 설악산과 지리산의 생물계절 특성과 비교하였다. 남북한의 아고산 고산 식생대는 약 30일 이상의 식생 생육 기간의 차이가 있었고 남한지역이 MODIS 자료의 합성 주기인 16일만큼 개서시기가 빨랐다. 본 연구는 북한 고원지대 산림 식생의 시계열 및 생물계절적인 변화를 정량적으로 분석한 연구로서 그 의의가 클 뿐만 아니라 북한 지역의 산림 식생 라이브러리 작성 및 통일을 대비한 북한 자연환경계획 수립에 기초 베이스맵으로 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.553-563
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• 2006

본 연구의 목적은 MODIS 다중시기영상과 선형분광혼합화소분석(Linear Spectral Mixture Analysis : LSMA)을 이용하여 한반도의 토지피복도를 작성하는 것이다. 다양한 공간해상도와 광역적인 촬영스케일의 MODIS 영상에 LSMA를 이용하여 토지피복분류기 정확도의 향상과 한반도 생물계절적인 특성을 분석하고자 하였다. LSMA는 하나의 화소를 단일의 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 물체의 화소값(Endmember)을 선택하여 자연환경요소들의 하나하나를 분리하는 기법이다. 본 연구에서 MODIS 다중시기 영상에 LSMA를 적용한 결과 남, 북한의 농경지 및 산림지역에 대한 서로 다른 생물계절적인 특성을 파악 할 수 있었으며, 이러한 결과 영상을 ISODATA 무감독분류기법을 통해서 대분류와 중분류하였다. 대분류에서는 79.94%의 전체 정확도를 보였으며, 농업지역은 85.45%, 산림지역은 88.12%로 다른 분류군들에 비해서 가장 높은 정확도를 보였다. 중분류에서는 산림지역과, 농업지역을 더욱 세분화하여 분류하였다. 전체정확도는 82.09%였으며, 활엽수림 86.96%, 논 85.38%로 분류군중 가장 높은 정확도를 나타냈다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.409-418
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• 2021

토지피복도는 국토정책, 환경정책을 위한 의사결정 근거 자료로 활용되는 매우 중요한 자료이다. 토지피복도는 원격탐사 자료를 활용하여 제작되는데, 이때 사용되는 데이터의 취득 시기에 따라 동일한 지역을 대상으로 하더라도 분류 결과가 달라질 수 있다. 본 연구에서는 단시기 데이터의 분류 정확도를 개선하기 위해 다중시기 위성영상을 활용하였으며 계절에 따른 지표면의 분광 반사 특성 차이를 딥러닝 알고리즘의 하나인 U-Net 모델에 학습시켜 분류하였다. 또한 단시기 분류 결과와 정확도 비교를 통해 분류 정확도의 향상 정도를 비교하였다. 구역 내에 30%의 녹지와 한강을 포함하여 다양한 토지피복으로 이루어진 서울특별시를 연구대상지로 설정하고 2020년 분기별 Sentinel-2 위성영상을 산출하였다. 대한민국 환경부에서 작성한 세분류 토지피복도를 활용하여 U-Net 모델을 학습시켰다. 학습한 U-Net 모델을 통해 단시기, 2시기, 3시기, 4시기로 모델을 학습하여 분류한 결과, 단시기를 제외하고 토지피복도 분류 정확도 확보기준인 75%를 상회하는 81%, 82% 79%의 정확도를 나타냈다. 이를 통해 다중 시계열 학습을 통해 토지피복의 분류 정확도 향상이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1379-1391
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• 2020

농업에서의 무인기는 촬영 영역은 작지만, 위성이 가지지 못하는 초고해상도의 영상 수집이 가능하며, 작물의 생물계절에 맞는 영상을 적시에 획득 할 수 있어 들녘단위 농경지의 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 하지만 무인기의 경우 위성과 달리 다양한 카메라와 촬영 환경에 따른 다중시기 영상을 활용하기 때문에 시계열 영상 활용을 위해서는 정규화 된 영상자료를 활용하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 연구는 무인기 다중분광 영상의 농업 모니터링 시계열 활용을 위해 촬영 환경에 따른 무인기 반사율 및 식생지수의 변동성을 분석하였다. 촬영 고도, 촬영 방향, 촬영시간, 운량과 같은 환경요인에 따른 반사율 변동성은 8%에서 11%로 매우 크게 나타났으나, 식생지수의 변동성은 1% ~ 5%로 안정적인 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 현상은 무인기 다중분광센서의 특성과 후처리 프로그램의 정규화 등 다양한 원인이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 무인기 영상의 시계열 활용을 위해서는 식생지수와 같은 밴드비율함수를 활용하는 것이 권장되며 촬영 시 가능한 동일한 촬영시간, 촬영 고도, 촬영 방향을 설정하여 시계열 영상의 변동성을 최소화하는 것이 권장된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권4호
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• pp.699-717
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• 2021

South Korea is pushing for the advancement of crop production technology to achieve food self-sufficiency and meet the demand for safe food. A medium-sized satellite for agriculture is being launched in 2023 with the aim of collecting and providing information on agriculture, not only in Korea but also in neighboring countries. The satellite is to be equipped with various sensors, though reference data for ground information are lacking. Hyperspectral remote sensing combined with 1st derivative is an efficient tool for the identification of agricultural crops. In our study, we develop a system for hyperspectral analysis of the ground-based reflectance spectrum, which is monitored seven times during the cultivation period of three soybean crops using a PSR-2500 hyperspectral sensor. In the reflection spectrum of soybean canopy, wavelength variations correspond with stages of soybean growths. The spectral reflection characteristics of soybeans can be divided according to growth into the vegetative (V)stage and the reproductive (R)stage. As a result of the first derivative analysis of the spectral reflection characteristics, it is possible to identify the characteristics of each wavelength band. Using our developed monitoring system, we observed that the near-infrared (NIR) variation was largest during the vegetative (V1-V3) stage, followed by a similar variation pattern in the order of red-edge and visible. In the reproductive stage (R1-R8), the effect of the shape and color of the soybean leaf was reflected, and the pattern is different from that in the vegetative (V) stage. At the R1 to R6 stages, the variation in NIR was the largest, and red-edge and green showed similar variation patterns, but red showed little change. In particular, the reflectance characteristics of the R1 stage provides information that could help us distinguish between the three varieties of soybean that were studied. In the R7-R8 stage, close to the harvest period, the red-edge and NIR variation patterns and the visible variation patterns changed. These results are interpreted as a result of the large effects of pigments such as chlorophyll for each of the three soybean varieties, as well as from the formation and color of the leaf and stem. The results obtained in this study provide useful information that helps us to determine the wavelength width and range of the optimal band for monitoring and acquiring vegetation information on crops using satellites and unmanned aerial vehicles (UAVs)

• 한국농림기상학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-12
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• 2022

본 연구는 국내 중요 밀원식물인 피나무가 주로 자생하는 산악 지역에서 개화시기를 예측하기 위해 수행되었다. 이를 위해 가리왕산 일대 해발 638m 지점 기준목에서 개화 진행을 모니터링 하고, 고도별 개화율을 관찰하였다. 또한 문헌자료, 웹자료, 개화 판별이 가능한 표본자료들을 수집하였다. 이 자료들을 이용하여 고도와 위도에 따른 개화기 변화를 확인하였다. 또한 누적 GDD를 이용하여 누적 개화율 모델을 개발하였다. GDD 계산은 5 ℃의 기준온도와 일별 최고, 최저 온도를 이용하였다. 일일 온일도를 1월 1일부터 누적할 경우 피나무 개화기는 860~1198 DD로 추정되었다. 이 결과는 산림양봉이 이루어지는 산악지역에서 개화기 예측과 채밀 가능기간을 추정에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.78-82
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• 2022

생물계절은 작물의 발달 시기를 결정하며, 생육기 온도에 의해 크게 영향을 받는다. 과정 기반 모델(PBM)에서 엽면적은 생물계절 및 형태 모듈의 결합에 의해 동적으로 시뮬레이션된다. 따라서 잎 발달 속도 또는 최종 잎 수의 예측은 전체 작물 모델의 성능에 영향을 주게 된다. 기온에 따른 잎 축적 속도 결정을 위한 데이터는 SPAR 챔버로부터 수집되었다. 온도의 함수로서 발달 속도를 설명하기 위해 베타 분포 함수(Yan and Hunt(1999)에 의해 제안됨)가 사용되었으며, 최적온도와 임계온도는 각각 26.0℃와 35.3℃로 추정되었다. 모델 추정치는 기온 모델에 생장기의 일 평균 기온을 입력하여 얻은 양파 잎의 일별 증가량을 누적한 결과이며, 모델 평가를 위해 온도구배하우스에서 관찰된 양파 잎의 누적 개수를 모델 추정치와 비교하였다. 본 연구에서 잎 수 추정 모델의 결정계수(R²)와 RMSE 값은 각각 0.95와 0.89였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.305-317
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• 2022

배 화상병의 성공적 방제를 위해 2018년부터 2022년까지 우리나라 중부지방의 주요 발병지와 남부지방의 미발병 주산지 주요지점 25곳에 대한 Maryblyt를 구동하여 꽃감염 위험도를 조사하였다. 최근 5년 중 2019년과 2022년 개화기간 중 꽃감염 위험도가 가장 높았다. 한편, 개화기간 중 최적의 꽃감염 방제 처리는 High 경보 다음날에 방제하고, 강우예보를 발령한 전날 방제하는 처리가 배 꽃감염을 낮추는 것으로 평가하였다. 월동 궤양으로부터 활성화된 궤양이 병징을 보일 것으로 Maryblyt가 예측한 날은 대략 중부지방 기준 5월 중순이었는데 이때부터 현장에서 궤양 모니터링을 개시하도록 권장하였다. 천안, 이천, 상주, 나주 등 4곳의 배 과수원에 설치한 영상자료로부터 배 개화기간을 이론적으로 계산한 값과 실제 관측한 값의 차이점을 비교한 결과 남부지방은 이론치나 실측치보다 늘 빠르게 개화를 예측하므로 재조정이 필요하였다. 향후 현장 관리자와 농민들로부터 과원에서 관측한 기상, 기주인 과수, 병징 출현일 등의 정보들이 축적된다면 발병 예측 모델은 현재보다 더 정확한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제22권2호
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• pp.81-91
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• 2020

묵논을 생태적으로 활용하기 위한 방법의 일환으로 논의 특성을 고려하여 생활형이 다른 멸종위기식물 9종의 현지외보전 대상지로서의 잠재력을 확인하였다. 한국의 전통적인 논의 구성요소인 둠벙을 조성하기 위해 묵논의 일부를 변형하여 수분 환경을 다르게 하였다. 묵논에 각 식물들의 유성생식체(seed, sapling)와 무성생식체를 이식하여 1년간 생존률과 식물계절학 반응을 관찰하였고 그 후 2년간 모니터링을 실시하였다. 그 결과 묵논에 도입이 가능한 수생식물은 4 분류군 (가시연꽃, 삼백초, 전주물꼬리풀, 조름나물), 지중식물은 1 분류군 (큰바늘꽃), 반지중식물은 1 분류군 (독미나리) 이었다. 도입시 가시연꽃, 전주물꼬리풀, 조름나물은 둠벙에 도입해야하고, 삼백초, 큰바늘꽃, 독미나리는 논습지에 도입해야한다. 또한, 가시연꽃과 순채의 생육은 초본류에 의해 저해되었고 큰바늘꽃의 생식생장은 섭식자에 의해 저해되었다. 따라서 묵논에 도입한 멸종위기식물의 효율적인 정착을 돕기 위해서는 생육을 저해하는 초본류들의 제거와 섭식자의 관리가 필요하고, 논둑에 목본 또는 식생 매트를 형성하는 초본류를 식재하여 둑의 붕괴를 방지할 필요가 있다. 특히 묵논을 생태적으로 활용할 때 생물다양성을 높이기 위해서는 둠벙을 조성하여 수분환경을 다양화시키는 것이 효과적이다.