실력일관의 일급관리 - 칠공주(七公主)의 아버지 -

나상인 한국사법행정학회 1960 사법행정 Vol.1 No.2

Estimation of Highland Kimchi Cabbage Growth using UAV NDVI and Agro-meteorological Factors

나상일,홍석영,박찬원,김기덕,이경도 한국토양비료학회 2016 한국토양비료학회지 Vol.50 No.4

For more than 50 years, satellite images have been used to monitor crop growth. Currently, unmanned aerial vehicle (UAV) imagery is being assessed for analyzing within field spatial variability for agricultural precision management, because UAV imagery may be acquired quickly during critical periods of rapid crop growth. This study refers to the derivation of growth estimating equation for highland Kimchi cabbage using UAV derived normalized difference vegetation index (NDVI) and agro-meteorological factors. Anbandeok area in Gangneung, Gangwon-do, Korea is one of main districts producing highland Kimchi cabbage. UAV imagery was taken in the Anbandeok ten times from early June to early September. Meanwhile, three plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf length (L.L.) and outer leaf number (L.N.), were measured for about 40 plants (ten plants per plot) for each ground survey. Six agro-meteorological factors include average temperature; maximum temperature; minimum temperature; accumulated temperature; rainfall and irradiation during growth period. The multiple linear regression models were suggested by using stepwise regression in the extraction of independent variables. As a result, NDVIUAV and rainfall in the model explain 93% of the P.H. and L.L. with a root mean square error (RMSE) of 2.22, 1.90 cm. And NDVIUAV and accumulated temperature in the model explain 86% of the L.N. with a RMSE of 4.29. These lead to the result that the characteristics of variations in highland Kimchi cabbage growth according to NDVIUAV and other agro-meteorological factors were well reflected in the model.

논벼 작황 분석을 위한 MCD12Q1 기반 시계열 마스크 맵 작성

나상일 ( Sang-il Na ),안호용 ( Ho-yong Ahn ),이경도 ( Kyung-do Lee ),박찬원 ( Chan-won Park ),홍석영 ( Suk-young Hong ),소규호 ( Kyu-ho So ) 한국농공학회 2020 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2020 No.-

정확한 작황 분석을 위해서는 논벼 재배지 이외의 토지피복 지역을 배제하여 논벼 고유의 식생지수만을 추출하는 것이 중요하며, 논벼 고유의 식생지수 추출을 위한 방법으로 마스크 맵(Mask Map)을 활용한다. 마스크 맵은 작황 분석의 공간적 범위로서 기타 토지피복을 제외한 실제 경작이 이루어지는 영역을 의미하며, 주로 지적도, 스마트 팜 맵(Smart Farm Map; SFM) 등을 대상으로 원하는 지목을 추출하거나 위성영상 기반의 토지피복도를 사용한다. 그러나 해당 자료들은 갱신주기가 3∼10년으로 시계열 자료 수집이 불가능하고 위성영상 기반의 토지피복도 제작에 많은 노력이 필요한 관계로 대부분 최근 자료 기반의 고정형 마스크 맵(Fixed Mask map)을 사용하고 있으며, 이는 매년 변화하는 농경지의 현황을 반영하지 못하고 있다는 점에서 정밀한 작황 분석 및 단수 추정에 문제점으로 지적되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 MCD12Q1 기반의 1년 단위 시계열 마스크 맵(Temporal Mask map)을 작성하고 이에 대한 적용성을 검토하고자 한다. 그 결과, 시계열 마스크 맵에 의한 논벼 재배면적이 실제 논벼 재배면적의 변동 특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났으며, 마스크 맵에 따른 논벼 NDVI의 연차별 변화도 시계열 마스크 맵에 의한 NDVI가 고정형 마스크 맵에 의한 NDVI 보다 적게 나타나 매년 논벼 재배현황의 변화를 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다.

작물 생육정보 추출을 위한 위성영상 적용 가능성 평가

나상일 ( Sangil Na ),이규호 ( Kyuho Lee ),박근애 ( Geunae Park ),이지완 ( Jiwan Lee ),박종화 ( Jonghwa Park ),김성준 ( Seongjoon Kim ) 한국농공학회 2010 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2010 No.-

최근 위성기술을 활용한 정보의 수집은 정확성과 객관성을 높이고, 조사비용 절감 효과로 인하여 여러 산업에서 광범위하게 활용되고 있다. 특히, 기상재해 또는 자연재해 등과 같은 급변하는 환경 현황 확인과 해외 농업 정보 수집을 위한 수단으로 주목받고 있으며, 이미 미국, 캐나다, EU 등에서는 위성기술을 농업 정보의 통계 및 관측 목적으로 활용하고 있다. 국내에서도 다년간 위성 및 항공자료를 활용한 원격탐사기술을 축척하여 통계청, 농촌진흥청, 농산물품질관리원 등에서 경지 및 작물 현황, 재배면적 산출, 작황 정보의 수집 등을 위해 위성정보를 활용하거나 활용할 계획이다. 이에 따라 본 연구에서는 MODIS, ASTER, Landsat, KOMPSAT-2, QuickBird의 5개 위성영상을 대상으로 작물 생육정보 추출을 위한 적용 가능성을 평가하였다. 평가 방법으로는 각 위성영상의 촬영일자와 동일한 시기에 휴대용분광복사계를 이용하여 현장에서 측정한 논의 분광반사율을 비교하여 밴드(Band)간 상관성 및 NDVI의 편차를 산출하였고, 육안판독 가능성, 영상수집의 용이성 등을 기준으로 각 항목별 점수화하여 합산하였다. 그 결과, 작물 생육정보 추출 및 적용에는 KOMPSAT-2 위성영상이 가장 적합한 위성영상으로 판단되었고 현장에서 측정한 반사율과 위성영상의 DN값의 상관성은 다소 낮은 결과를 나타나 작물의 생육정보 추출에 적합한 센서의 개발이 필요할 것으로 판단되었다.

Spatial Downscaling of AMSR2 Soil Moisture Content using Soil Texture and Field Measurements

나상일,이경도,백신철,홍석영 한국토양비료학회 2015 한국토양비료학회지 Vol.48 No.6

Soil moisture content is generally accepted as an important factor to understand the process of crop growth and is the basis of earth system models for analysis and prediction of the crop condition. To continuously monitor soil moisture changes at kilometer scale, it is demanded to create high resolution data from the current, several tens of kilometers. In this paper we described a downscaling method for Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) Soil Moisture Content (SMC) from 10 km to 30 m resolution using a soil texture and field measurements that have a high correlation with the SMC. As a result, the soil moisture variations of both data (before and after downscaling) were identical, and the Root Mean Square Error (RMSE) of SMC exhibited the low values. Also, time series analyses showed that three kinds of SMC data (field measurement, original AMSR2, and downscaled AMSR2) had very similar temporal variations. Our method can be applied to downscaling of other soil variables and can contribute to monitoring small-scale changes of soil moisture by providing high resolution data.

논벼 NPP 지수를 이용한 우리나라 벼 수량 추정 -MODIS 영상과 CASA 모형의 적용-

나상일 ( Sang Il Na ),홍석영 ( Suk Young Hong ),김이현 ( Yi Hyun Kim ),이경도 ( Kyoung Do Lee ),장소영 ( So Young Jang ) 대한원격탐사학회 2013 大韓遠隔探査學會誌 Vol.29 No.5

CASA 모델은 작물의 순 일차생산량(NPP)을 추정하는 가장 빠르고 정확한 모델 중 하나이다. 본 연구의 목적은 (1) 2002년 ~ 2012년 동안 한국의 논지역을 대상으로 작물 NPP의 시공간적 변화 패턴을 분석하고, (2) 연간 NPP와 쌀 생산성 간의 관계를 파악하여, (3) MODIS Product와 태양 복사량을 CASA 모형에 적용하여 2012년 한국의 쌀 수량을 추정하는 것이다. 또한, (4) 통계청이 발표한 최종 수량과 비교를 통해적용을 검토하였다. 이를 위해, 월별 또는 누적 NPP와 수량과의 상관분석을 실시하였다. 그 결과, 총 누적 NPP와 9월의 NPP가 쌀 수량과 높은 상관성을 나타내었으며, 이를 이용하여 추정한 2012년 예측 수량은 누적 NPP 적용시 526.93 kg/10a, 9월의 NPP 적용시 520.32 kg/10a로 추정되었다. 통계청의 최종 수량과의 RMSE는 각각 9.46 kg/10a, 12.93 kg/10a를 나타내었으나, 전반적으로 두 모형 모두 1:1선에 근접한 결과를 보이고 있어 NPP를 이용한 벼 수량 추정 모형이 논벼 수량의 변화특성을 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다. Carnegie-Ames-Stanford Approach (CASA) model is one of the most quick, convenient and accurate models to estimate the NPP (Net Primary Productivity) of vegetation. The purposes of this study are (1) to examine the spatial and temporal patterns of vegetation NPP of the paddy field area in Korea from 2002 to 2012, and (2) to investigate how the rice productivity responded to inter-annual NPP variability, and (3) to estimate rice yield in Korea using CASA model applied to MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) products and solar radiation. MODIS products; MYD09 for NIR and SWIR bands, MYD11 for LST, MYD15 for FPAR, respectively from a NASA web site were used. Finally, (4) its applicability is to be reviewed. For those purposes, correlation coefficients (linear regression for monthly NPP and accumulated NPP with rice yield) were examined to evaluate the spatial and temporal patterns of the relations. As a result, the total accumulated NPP and Sep. NPP tend to have high correlation with rice yield. The rice yield in 2012 was estimated to be 526.93㎏/10a by accumulated NPP and 520.32 ㎏/10a by Sep. NPP. RMSE were 9.46㎏/10a and 12.93㎏/10a, respectively, compared with the yield forecast of the National Statistical Office. This leads to the conclusion that NPP changes in the paddy field were well reflected rice yield in this study.

RS/GIS 기반의 쌀 생산량 예측 모델 개발을 위한 논 분포도 작성 및 주요 인자 추출에 관한 연구

나상일 ( Sangil Na ),박진기 ( Jinki Park ),백신철 ( Shinchul Baek ),박종화 ( Jonghwa Park ) 한국농공학회 2011 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2011 No.-

벼농사는 식량공급원 뿐만 아니라 종합적인 국토관리의 역할을 담당하고 있다. 그러나 최근 기상악화에 따른 농작물 생산량 감소와 각국의 식량안보용 재고량 확보, 투기세력의 활동 등으로 인하여 벼 재배면적 및 생산량이 매우 유동적으로 변하고 있으며, 이에 따른 곡물가격 폭등의 영향으로 식료품에서부터 일반소비재 물가까지 줄줄이 인상되는 이른바 에그플레이션 현상이 나타나고 있다. 특히 쌀의 경우, 80%의 곡물자급률을 보였던 1970년 이래로 단위생산량은 증가되었으나 1인당 소비량이 동기간 136㎏에서 74㎏으로 절반 가까이 줄어들어 쌀 재고량은 적정치 72만톤보다 2배 이상 남아돌게 되었다. 이는 곧 쌀의 가격을 하락시켜 영농의욕을 떨어뜨려 식량자급의 선순환에 장애를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위하여 최근에는 원격탐사 기술을 활용하여 벼의 생육상황 모니터링, 생산량 예측, 식량공급과 수급조절을 위한 종합적인 생산관리 방안 구축 등 농업 전반적인 분야로 확대되고 있는 추세이다. 이에 따라 본 연구에서는 RS/GIS 기반의 쌀 생산량 예측 모델 개발을 위하여 전국을 대상으로 논의 분포도를 작성하고, 벼의 생육기간에 따른 식생지수, 평균온도, 최고온도, 최저온도, 강우량 및 누적강우량을 대상으로 요인분석을 실시하여 생산량 예측에 영향을 미치는 주요 인자를 추출하였다. 본 연구의 시간적 범위는 MODIS 위성영상 활용 가능 연도인 2002년~2010년으로 선정하였고, 벼의 생육기간을 고려하여 각 연도별 5월~10월의 시계열 자료를 사용하였다. 또한, 식생지수는 MODIS 10-day composite 자료를 보정하여 사용하였으며, 기상 자료, 생산량 자료 및 토지이용도는 연도별 기상연보와 통계청의 연간 생산량 자료, 국립지리원의 토지이용도를 이용하였다. 그 결과, 7,580개의 250m 기준 논 필지 그리드를 추출하였으며, 추출된 논 필지 그리드를 중첩하여 각 필지별 식생지수와 기상인자를 추출하였다. 추출된 각 인자들의 요인분석 결과, 8월 식생지수, 7월 최저온도, 9월 강우량 등이 쌀 생산량에 주요한 인자로 나타났다. 그러나, 생산량과의 회귀분석 결과, 유의하지 못한 수준으로 나타나 각 인자를 이용한 쌀 생산량 예측 모델 개발에는 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

드론 초분광 영상을 이용한 광화학반사지수 모니터링

나상일 ( Sangil Na ),박찬원 ( Chanwon Park ),소규호 ( Kyuho So ),안호용 ( Hoyong Ahn ),이경도 ( Kyungdo Lee ) 한국농공학회 2019 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2019 No.-

초분광 영상은 밀집된 분광측정 자료의 집합으로 분광밴드가 많고, 좁은 파장 폭의, 연속적인 밴드들을 갖는 높은 분광해상도의 영상을 말한다(Shaw and Burke, 2003). 기존의 다중분광 영상의 경우 상대적으로 넓은 분광폭을 지닌 10개 이내의 분광밴드로 이루어진 반면에 초분광 영상은 수십∼수백 개의 광대한 분광밴드의 수집이 가능해짐으로서 작물고유의 반사특성을 보다 정밀하게 기록할 수 있는 장점으로 농업 분야에서 드론 기반의 초분광 영상의 활용성이 대두되고 있다. 작황 모니터링에 원격탐사의 개념이 도입된 이후 사용되고 있는 식생지수는 작물 고유의 분광반사특성을 이용하여 일부 파장 밴드의 산술적인 조합으로 만들어진다. 따라서 기존의 식생지수는 주로 가시광(RGB) 및 근적외(NIR) 밴드의 비, 차, 선형조합 등으로 산출되었다. 그러나 이와 같은 방법은 식생의 생물량을 추정하는데는 유용하게 사용되지만 생리적 상태에 대한 민감도는 상대적으로 떨어지는 것으로 평가되고 있으며, 작물의 스트레스를 근본적으로 파악하기에는 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 최근 작물의 광합성 능력 및 생리적 스트레스를 파악하기 위하여 광화학반사지수(Photochemical Reflectance Index; PRI)가 개발되었다. 그러나 PRI는 531 nm와 570 nm 반사율의 비로 계산되기 때문에 초분광 영상을 이용하여 산출이 가능하다. 본 연구에서는 배추를 대상으로 드론 기반의 초분광 영상을 이용하여 PRI 분포도를 작성하고 밴드 융합 기법을 이용하여 다중분광 기반의 PRI 모니터링 가능성을 평가하였다. 그 결과, 객체단위로 추출한 초분광 영상 기반 PRI와 다중분광 기반의 PRI간의 결정계수(R2)는 0.682로 나타났으며, 지상고정형 센서인 SRS-PRI의 관측 결과와 증감추이가 유사하게 나타나 밴드 융합을 통한 다중분광 밴드 기반의 PRI 모니터링 가능성을 확인하였다.

RS/GIS를 이용한 토지이용변화에 의한 녹지의 이산화탄소 (CO₂) 흡착량 분포 추정

나상일,박종화,박진기,Na, Sang-Il,Park, Jong-Hwa,Park, Jin-Ki 한국농공학회 2010 한국농공학회논문집 Vol.52 No.3

Quantification of carbon absorption and understanding the human induced land use changes (LUC) forms one of the major study with respect to global climatic changes. An attempt study has been made to quantify the carbon absorption by LUC through remote sensing technology. The Landsat imagery four time periods was classified with the hybrid classification method in order to quantify carbon absorption by LUC. Thereafter, for estimating the amount of carbon absorption, the stand biomass of forest was estimated with the total weight, which was the sum of individual tree weight. Individual tree volumes could be estimated with the crown width extracted from digital forest cover type map. In particular, the carbon conversion index and the ratio of the $CO_2$ molecular weight to the C atomic weight, reported in the IPCC guideline, was used to convert the stand biomass into the amount of carbon absorption. Total carbon absorption has been modeled by taking areal estimates of LUC of four time periods and carbon factors for land use type and standing biomass. Results of this study, through LUC suggests that over a period of construction, 7.10 % of forest and 9.43 % of barren were converted into urban. In the conversion process, there has been a loss of 6.66 t/ha/y (7.94 %) of carbon absorption from the study area.

작물 스트레스 평가를 위한 드론 초분광 영상 기반 광화학반사지수 산출 및 다중분광 영상에의 적용

나상일,박찬원,소규호,안호용,이경도 대한원격탐사학회 2019 大韓遠隔探査學會誌 Vol.35 No.5

작물의 스트레스를 탐지하는 것은 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 광화학 반사 지수 (PRI)는LUE의 원격 감지 지표로서 개발되었으며, 많은 연구자들에 의해 식생의 스트레스 탐지에 효과적으로 사용할수 있음이 입증되었다. 그러나 원격탐사 영상에 기반한 PRI를 이용한 연구는 매우 드물다. 낮은 분광해상도로인하여 드론 및 위성영상 기반의 PRI 모니터링이 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 다중분광 센서 기반의 PRI 를 산정하기 위하여 인접한 밴드를 이용한 융합 방법을 제안하였다. 제안한 기법을 초분광 및 다중분광 영상에적용한 결과 산출된 PRI는 79%의 설명력을 나타내었으며, 지상고정형 센서의 관측값과도 유사한 변동 특성을나타내었다. 따라서 밴드 융합에 의한 PRI는 작물 스트레스 평가에 적용이 가능할 것으로 판단된다. The detection of crop stress is an important issue for the accurate assessment of yield decline. The photochemical reflectance index (PRI) was developed as a remotely sensed indicator of light use efficiency (LUE). The PRI has been tested in crop stress detection and a number of studies demonstrated the feasibility of using it. However, only few studies have focused on the use of PRI from remote sensing imagery. The monitoring of PRI using drone and satellite is made difficult by the low spectral resolution image captures. In order to estimate PRI from multispectral sensor, we propose a band fusion method using adjacent bands. The method is applied to the drone-based hyperspectral and multispectral imagery and estimated PRI explain 79% of the original PRI. And time series analyses showed that two PRI data (drone-based and SRS sensor) had very similar temporal variations. From these results, PRI from multispectral imagery using band fusion can be used as a new method for evaluation of crop stress.