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An Introduction of Korean Soil Information System
S. Young Hong(홍석영),Yong-Seon Zhang(장용선),Byung-Keun Hyun(현병근),Yeon-Kyu Sonn(손연규),Yi-Hyun Kim(김이현),Sug-Jae Jung(정석재),Chan-Won Park(박찬원),Kwan-Cheol Song(송관철),Byoung-Choon Jang(장병춘),Eun-Young Choe(최은영),Ye 한국토양비료학회 2009 한국토양비료학회지 Vol.42 No.1
토양정보는 식량생산, 지속적인 토지이용 계획, 종다양성 평가에 사용되는 기본적인 자료이다. 본 논문에서는 우리나라 토양조사의 역사, 다양한 축척의 토양도 구축과 토양검정, 토양도와 토양검정 자료의 특성, 농업환경 변동 모니터링을 통한 일반농경지 및 취약농경지 토양, 토양정보의 전산화에 따른 토양데이터베이스와 토양정보시스템 소개, 구축된 토양정보의 활용과 향후 방향에 대해 논하였다. 40여년 동안 수행되었던 국책 토양조사 사업 결과 두 종류의 토양 데이터베이스가 구축되었는데, 다양한 축척의 토양도(1:250,000,1:50,000, 1:25,000,1:5,000)를 GIS DB로 전산화한 수치토양도 DB와 필지단위로 조사된 화학성 위주의 토양분석 성적을 구축한토양비옥도 DB이다. 최근에는 친환경농업육성법 시행령에 따른 경작형태 및 오염원별 농경지 토양의 이화학성및 중금속 함량 조사 자료를 GIS DB로 구축하여 공간적인 분포와 시계열적인 변화를 분석하는 자료로 활용하고 있다. 한국토양정보시스템(http://asis.rda.go.kr)에서 제공하는 토양전자지도는 총 89종으로 토성, 경사, 지형,모재, 배수등급, 자갈함량, 유효토심 등 토양 GIS 주제도 50종, 사과, 배, 마늘, 수박 등 작물 재배적지 39종 이고, 62종의 토양통계 정보를 제공하고 있다. 토양 변동 정보는 농업환경자원 인벤토리에 기반하여 국립농업과학원에서 구축중인 농업환경자원정보시스템을 통하여 일반농경지의 화학성의 공간적인 분포와 시간적인 변화 정보를 제공될 예정이다. 또한, 기존의 자료를 기반으로 최소한의 실측 자료만으로도 토양의 기능과 환경변화를 예측을 할 수 있는 디지털 지도 작성 기술이 절실히 요구되고 있어 정보시스템은 이를 뒷받침할 수 있어야 할 Detailed information on soil characteristics is of great importance for the use and conservation of soil resources that are essential for human welfare and ecosystem sustainability. This paper introduces soil inventory of Korea focusing on national soildatabase establishment, information systems, use, and future direction for natural resources management. Different scales of soil maps surveyed and soil test data collected by RDA (Rural Development Administration) were computerized to construct digital soil maps and database. Soil chemical properties and heavy metal concentrations in agricultural soils including vulnerable agricultural soils were investigated regularly at fixed sampling points. Internet-based information systems for soil and agro-environmental resources were developed based on "National Soil Survey Projects" for managing soil resources and for providing soil information to the public, and "Agroenvironmental Change Monitoring Project" to monitor spatial and temporal changes of agricultural environment will be opened soon. Soils data has a great potential of further application in estimation of soil carbon storage, water capacity, and soil loss. Digital mapping of soil and environment using state-of-the-art and emerging technologies with a pedometrics concept will lead to future direction.
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홍석영(Suk-Young Hong),김이현(Yi-Hyun Kim),최은영(Eun-Young Choe),장용선(Yong-Seon Zhang),손연규(Yeon-Kyu Sonn),박찬원(Chan-Won Park),정강호(Kang-Ho Jung),현병근(Byung-Keun Hyun),하상건(Sang-Keun Ha),송관철(Kwan-Cheol Song) 한국토양비료학회 2010 한국토양비료학회지 Vol.43 No.5
Geographic information system (GIS) is being increasingly used for decision making, planning and agricultural environment management because of its analytical capacity. GIS and remote sensing have been combined with environmental models for many agricultural applications on monitoring of soils, agricultural water quality, microbial activity, vegetation and aquatic insect distribution. This paper introduce principles, vegetation indices, spatial data structure, spatial analysis of GIS and remote sensing in agricultural applications including terrain analysis, soil erosion, and runoff potential. National Academy of Agricultural Science (NAAS), Rural Development Administration (RDA) has a spatial database of agricultural soils, surface and underground water, weeds, aquatic insect, and climate data, and established a web-GIS system providing spatial and temporal variability of agricultural environment information since 2007. GIS-based interactive mapping system would encourage researchers and students to widely utilize spatial information on their studies with regard to agricultural and environmental problem solving combined with other national GIS database. GIS and remote sensing will play an important role to support and make decisions from a national level of conservation and protection to a farm level of management practice in the near future.
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최은영(Eun-Young Choe),홍석영(Suk-Young Hong),김이현(Yi-Hyun Kim),장용선(Yong-Seon Zhang) 한국토양비료학회 2010 한국토양비료학회지 Vol.43 No.6
본 연구에서는 토양의 가시?근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT)신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 R²> 0.6, RPD > 1.5 의 ‘대략적인’ 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. We assessed the feasibility of discrete wavelet transform (DWT) applied for the spectral processing to enhance the estimation performance quality of soil organic matters using visible-near infrared spectra and mapped their distribution via block Kriging model. Continuum-removal and 1<SUP>st</SUP> derivative transform as well as Haar and Daubechies DWT were used to enhance spectral variation in terms of soil organic matter contents and those spectra were put into the PLSR (Partial Least Squares Regression) model. Estimation results using raw reflectance and transformed spectra showed similar quality with R<SUP>2</SUP>>0.6 and RPD>1.5. These values mean the approximation prediction on soil organic matter contents. The poor performance of estimation using DWT spectra might be caused by coarser approximation of DWT which not enough to express spectral variation based on soil organic matter contents. The distribution maps of soil organic matter were drawn via a spatial information model, Kriging. Organic contents of soil samples made Gaussian distribution centered at around 20 g kg<SUP>-1</SUP> and the values in the map were distributed with similar patterns. The estimated organic matter contents had similar distribution to the measured values even though some parts of estimated value map showed slightly higher. If the estimation quality is improved more, estimation model and mapping using spectroscopy may be applied in global soil mapping, soil classification, and remote sensing data analysis as a rapid and cost-effective method.
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