메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국농공학회 한국농공학회논문집 한국농공학회논문집 제49권 제6호
발행연도
2007.1
수록면
23 - 36 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
바로 인접한 북한이지만 우리가 가질 수 있는 북한 내 가뭄 정보는 매우 제한적이다. 최근 가뭄과 홍수 등 자연재해가 빈번하게 발생함에 따라 북한 내 피해 정보를 빠르고 정확하게 수집할 필요가 늘어났음에도 우리 자체적으로 자료를 조사하고 정보화하는 수준은 아직도 많은 과제를 안고 있다. 이에 본 연구는 북한 전역에 대하여 가뭄발생과 피해 상황을 직접 모니터링 할 수 있는 방법을 찾고자 하였고, 식생지수를 사용한 기존의 연구들을 참고하여 NOAA/AVHRR NDVI를 이용한 가뭄평가 방법을 제안하였다. 토지이용조건의 변경을 배제하고 매년 비슷한 식생 발달 단계를 유지한다는 전제하에 다년간의 식생지수로부터 평균적인 식생 활력과 가뭄스트레스를 받는 식생 활력을 비교한 DevNDVI를 정의하고 시간과 공간에 따른 가뭄강도를 비교하였다.1998년부터 2001년까지 4개년의 5월 영상을 분석한 결과 2000년이 전반적으로 가장 심한 가뭄 상태를 보여주었고 2001년에 식생이 가장 왕성한 것으로 나타났다. DevNDVI5에 의하면 1999년과 2000년의 가뭄은 공간적으로 매우 다른 양상을 갖는데 1999년엔 북한의 남부지역보다는 북부지역의 고산지대에서 가뭄스트레스가 매우 컸으나 2000년엔 남부의 강원도를 중심으로 심한 가뭄심도를 보여주었다. 2001년의 경우엔 기상자료나 가뭄피해기록과 달리 전혀 가뭄스트레스가 없는 결과가 나타났는데 당시의 산림 관측 결과와는 일치하는 것으로 그 이유를 평년보다 높은 기온으로 식생 발달이 빨리 진행되었기 때문인 것으로 추정하였다. 이는 식생지수를 이용한 가뭄평가에 있어 반드시 주의하여야 할 문제점을 시사하는데 강수량 이외의 다른 요인에 의하여 식생의 발달 단계가 달라지는 경우에는 가뭄에 의한 식물의 스트레스를 반영하지 못할 수 있다는 것이다. 봄은 식물체가 뿌리를 내리고 개화와 개엽을 시작하는 등 빠른 성장이 이뤄지는 시기이고 기상조건을 포함한 여러 요인들에 의해 식생 활력의 차이가 커질 수 있기 때문에, 가뭄에 의한 영향을 반영하고 시공간적으로 객관적인 지수를 만들기 위해서는 영상자료 뿐만 아니라 이를 보완할 수 있게 식물생육모형이나 기록 등을 같이 고려하여야 할 것이다. 한편 모든 영상에서 농경지가 많은 평야부의 식생지수가 낮게 산정되었는데 이는 5월의 경우 경지가 나지 상태나 모내기 직후이므로 가뭄에 의한 식물체 스트레스에 상관없이 기본적으로 식생 밀도와 활력이 낮기 때문이다. 게다가 사용된 영상의 공간해상도가 1.1㎞로 매우 낮아 연도별 가뭄에 따른 농경지 식생의 변화를 제대로 분류할 수 없었기 때문이다. 그러므로 위성영상의 식생지수를 이용하여 광범위한 지역의 봄철 가뭄을 평가하기 위해서는 적절한 위성영상을 충분히 확보하는 것과 함께 식생지수의 한계를 보완할 수 있는 지상정보와 모형을 고려하는 시스템을 구축하는 것이 반드시 필요하다고 판단되었다. 아직까지는 식생지수를 산정하는데 있어서 외국의 위성영상으로부터 자료를 얻고 있지만 2008년엔 우리나라도 공간해상도 500m의 통신방송기상위성 1호기의 발사를 앞두고 있고 한반도를 중심으로 동아시아 전역을 관측할 수 있는 지상위성관측체계를 독자적으로 갖출 수 있게 될 것으로 전망된다. 그리고 이런 하드웨어 기술의 발전에 맞추어 가뭄 모니터링과 평가를 위한 위성영상 활용 기반을 만들고 실용화 하는 연구가 더욱 필요할 것으로 예상된다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (19)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0