• 제목/요약/키워드: variable spatial resolution

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위성영상과 머신러닝 활용 도시열섬 지역 옥상녹화 효과 예측과 이산화탄소 흡수량 평가 (Predicting the Effects of Rooftop Greening and Evaluating CO2 Sequestration in Urban Heat Island Areas Using Satellite Imagery and Machine Learning)

  • 김민주;박정우;박주현;박지수;현창욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.481-493
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    • 2023
  • 고밀도 도심지의 열섬현상이 도시 기온을 더 높이고 있으며 이로부터 대기오염 악화, 냉방 에너지 소비 증가 및 온실가스 배출 증대와 같은 부정적 영향들이 발생한다. 녹지의 추가 확보가 어려운 도시 환경에서 옥상녹화는 효율적인 온실가스 감축 전략이다. 본 연구에서는 열섬현상 현황 분석에서 더 나아가 고해상도 위성자료 및 공간정보를 활용하여 연구 지역 내 옥상녹화 가용면적 산정 후 옥상녹화가 가져오는 온도 분포 예측을 통한 열섬현상 완화도 및 이산화탄소 흡수량 평가를 수행하였다. 이를 위해 WorldView-2 위성자료를 활용하여 부산시 도시열섬 지역의 기존 토지피복을 분류하고 머신러닝 기법을 적용하여 옥상녹화 전 후 온도 분포 예측 모델을 개발하였다. 옥상녹화 면적 변화에 따른 열섬현상 완화도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 기법을 통해 온도가 종속변수인 온도 분포 예측모델을 구축하였고, 이 과정에서 랜덤포레스트 모델의 훈련자료로 사용될 고해상도 지표 온도 도출을 위해 Google Earth Engine을 활용하여 Landsat-8과 Sentinel-2 위성자료를 융합하는 다중회귀모델을 적용하였다. 또한, 옥상녹화용 초본식생별 이산화탄소 흡수량을 기반으로 녹화 면적에 따른 이산화탄소 흡수량을 평가하였다. 연구 결과를 통해 개발된 위성자료 활용 도시 열섬현상 평가 및 랜덤포레스트 모델 기반 온도 분포 예측 기술은 도시열섬 취약 지역에 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다.

한국 산림유존목의 다양성, 공간 분포 및 생태 특성 (Diversity, Spatial Distribution and Ecological Characteristics of Relict Forest Trees in South Korea)

  • 조현제;이철호;신준환;배관호;조용찬;김준수
    • 한국산림과학회지
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    • 제105권4호
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    • pp.401-413
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    • 2016
  • 우리나라 산림의 이용 문화 및 다양한 교란사는 생물다양성 및 탄소저장의 생태학적, 그리고 인간 활동 및 자연사를 포함하는 문화적 기능을 수행하고 있는 오래된 큰 나무로서 유존목(relic tree)의 희귀성 및 보전 활동의 배경이 된다. 본 연구는 최근 10년간 고해상도 칼라항공사진과 현장답사 자료를 토대로 남한 전역의 산지에서 자연적으로 성립 및 분포하고 있는 산림유존목(줄기 둘레 300 cm 이상)의 다양성, 상태 및 그것의 서식 환경을 평가하고, 이를 통한 보전 기반을 조성하는데 있다. 본 연구를 통해 지금까지 확인된 남한 지역의 산림유존목은 총 54분류군(18과 32속 48종 1아종 3변종 및 2품종)으로서 우리나라 교목류의 약 22%에 해당하였다. 837개체의 산림유존목은 개체군이 풍부한 소나무과, 낙엽성 참나무과 및 장미과 수종에서 풍부하였다. 산림유존목은 인간의 활동 및 강도 구배에 따라 주로 고지대(평균해발 1,200 m), 중경사도 이상 및 북사면 지형에서 주로 잔존하고 있었다. 조사된 개체들은 '큰 가지 결손'상태(55.6%)가 가장 많았고, 이와 관련하여 생육 임분의 수관층 피도는 80% 이하로 다소 낮게 나타났다. 종합적으로, 산림유존목은 기후, 기상 및 생물학적 요인들의 복잡한 과정을 통하여 현재에 잔존하고 있는 중요한 산림생물다양성 요소로서 평가되었다. 향후, 산림생태계 내에서의 역할 및 기능, 개체 및 생육지를 활용한 현지 내 외 프로그램, 그리고 보전 정책화를 위한 활동이 요구된다.

농업기상재해 조기경보시스템의 풍속 예측 기법 개선 연구 (Minimizing Estimation Errors of a Wind Velocity Forecasting Technique That Functions as an Early Warning System in the Agricultural Sector)

  • 김수옥;박주현;황규홍
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.63-77
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    • 2022
  • 농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.