잣나무 조림지에서 간벌이 물 이용 효율과 증산에 미치는 영향

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 농업생명과학대학 산림과학부, 2018. 2. 김현석.Understanding the underlying mechanism of forest management effects on forest ecosystem function is essential in forest management planning. One of main forest management practices, thinning alters microenvironmental conditions in forest stand. This causes changes of forest function like productivity and water use. The forest management effects have been intensively investigated, and understanding on the underlying mechanisms is increasing. However, they show variations among sites and species. Korean pine (Pinus koraiensis) is one of main plantation species in Korea because it provides various ecosystem services like timber and corn production. Most of Korean pine forests are planted and intensively managed, but understandings on the effects of management practices are limited. Thus, this study aimed (1) to quantify the effects of thinning on tree water use, productivity and water use efficiency, and (2) to develop stand transpiration model relating canopy conductance with stand structural attributes. For the first objective, thinning was conducted on Mt. Taehwa with two intensities. The tree water use, productivity and resultant water use efficiency were continuously monitored for four years in a 50-year-old Korean pine plantation. The heavy thinning (30% reduction in stand basal area) significantly improved tree water use and productivity, but light thinning (17% reduction in stand basal area) had minor effects. In addition, the tree size-growth relationship was different by thinning intensity. For the second objective, stand level transpiration estimated by sap flux density measurement from various stand density and sapwood area was used to develop a canopy conductance model. The canopy conductance model included a set of limitation function by environmental conditions. The reference canopy conductance and stomatal sensitivity to vapor pressure deficit showed a significant relationship with stand sapwood area. With inclusion of this relation, the developed model successfully reproduced the changes of stand transpiration with changes of stand sapwood area and climatic conditions. The findings of this study on the thinning intensity effects and dominant control of stand transpiration by stand sapwood area help to estimate changes of forest ecosystem function by forest management practices in Korean pine plantations, and can be used as guideline for forest management planning.Chapter 1. Introduction 1 1.1 Research background 1 1.2 Research objectives 4 Chapter 2. Literature Review 5 2.1 Korean pine plantations and management 5 2.2 Transpiration estimation by sap flux density measurements 8 2.3 Stand transpiration estimation by canopy conductance model 12 Chapter 3. Effects of thinning intensities on tree water use, growth, and resultant water use efficiency of a 50-year-old Korean pine plantation over four years 15 3.1 Abstract 15 3.2 Introduction 16 3.3 Materials and methods 19 3.3.1 Study site 19 3.3.2 Experimental design 21 3.3.3 Data collection 23 3.3.4 Gap filling 25 3.3.5 Environmental variables 26 3.3.6 Statistical analysis 29 3.4 Results 29 3.4.1 Effects of thinning intensities on sap flux density and tree water use 29 3.4.2 Effects of thinning intensities on diameter growth 35 3.4.3 Effects of thinning intensities on tree water use efficiency (WUE) 41 3.5 Disscussion 43 3.5.1 Effects of thinning intensities on tree water use 43 3.5.2 Thinning induced growth enhancement 45 3.5.3 Effects of thinning intensities on tree water use efficiency 46 3.6 Summary 48 Chapter 4. Developing Stand Transpiration Model Relating the Canopy Conductance with Stand Sapwood Area in a Korean Pine Plantation 50 4.1 Abstract 50 4.2 Introduction 51 4.3 Materials and methods 54 4.3.1 Study site 54 4.3.2 Stand transpiration measurement 56 4.3.3 Stand transpiration estimation model 57 4.4 Results 60 4.4.1 Environmental constraints on canopy conductance 60 4.4.2 Relationship between parameter values and sapwood area 62 4.4.3 Stand transpiration estimated by combination of limiting functions 64 4.4.4 Model performance evaluation 66 4.5 Disscussion 68 4.5.1 Canopy conductance sensitivity to environmental and structural variables 68 4.5.2 Interannual variation of parameters 69 4.5.3 Limitations 72 4.5.4 Implications to forest management 73 4.6 Summary 73 Chapter 5. Conclusion 75 Bibliography 78 초 록 109Docto

The Development of Search and Rescue Support Technology using Airborne Remote Sensing and Deep Learning

현재 한국해양과학기술원에서는 선박용 비행체를 이용하여 선박 사고 시 실시간 선박 주변상황 수집 기술을 개발 및 시험 적용 중에 있다. 본 논문에서는 개발 중인 선박용 비행체를 이용하여 촬영한 영상에서 익수자 및 선박을 분류하고 분류한 대상의 위경도 좌표를 산출한다. 영상 정보에서 익수자 및 선박을 구분하기 위해 딥 러닝 기반의 물체검출기를 이용하고 원격탐사기술을 이용하여 위경도 좌표를 산출하였다. 기존의 R-CNN과 같은 딥 러닝 방식은 물체의 위치를 나타내는 Bounding box를 예측하는 것과 예측한 위치의 물체를 분류하는 것을 별개의 인공신경망으로 작업하기 때문에 많은 양의 연산이 필요하여 수행시간이 매우 길다. 그러나 YOLO 모델은 입력받은 전체 영상에 대해 한 번의 평가로 Bounding box를 예측하고 물체를 분류하는 단일 인공신경망이기 때문에 수행시간이 R-CNN보다 9배 이상 빠르다. YOLO 모델에서 사전 학습된 인공신경망 데이터를 항공영상에 바로 적용하여 사람을 검출하기엔 몇 가지 문제가 있다. 첫째는 입력 영상의 해상도가 YOLO 모델의 입력 크기보다 너무 크다. YOLO의 전처리 과정에 입력 받는 영상을 인공신경망 입력 크기에 맞게 크기를 조정하는 과정이 있는데 이 단계에서 물체가 인식하지 못할 만큼 작아질 수 있는 문제가 있다. 둘째는 영상안의 사람 크기가 영상에 비해 너무 작다. YOLO는 Bounding box 예측도 학습을 통해 할 수 있게 된다. 하지만 사전 학습된 영상들에서의 사람 크기 비율과 항공영상에서의 사람 크기 비율이 많이 다르기 때문에 검출에 어려움이 있다. 비행체를 통해 얻어진 영상은 목표물의 정확한 위치정보를 파악하기 어렵다. 또한 원근효과에 의해 물체경도 좌표를 산출한다. 영상 정보에서 익수자 및 선박을 구분하기 위해 딥 러닝 기반의 물체검출기를 이용하고 원격탐사기술을 이용하여 위경도 좌표를 산출하였다. 기존의 R-CNN과 같은 딥 러닝 방식은 물체의 위치를 나타내는 Bounding box를 예측하는 것과 예측한 위치의 물체를 분류하는 것을 별개의 인공신경망으로 작업하기 때문에 많은 양의 연산이 필요하여 수행시간이 매우 길다. 그러나 YOLO 모델은 입력받은 전체 영상에 대해 한 번의 평가로 Bounding box를 예측하고 물체를 분류하는 단일 인공신경망이기 때문에 수행시간이 R-CNN보다 9배 이상 빠르다. YOLO 모델에서 사전 학습된 인공신경망 데이터를 항공영상에 바로 적용하여 사람을 검출하기엔 몇 가지 문제가 있다. 첫째는 입력 영상의 해상도가 YOLO 모델의 입력 크기보다 너무 크다. YOLO의 전처리 과정에 입력 받는 영상을 인공신경망 입력 크기에 맞게 크기를 조정하는 과정이 있는데 이 단계에서 물체가 인식하지 못할 만큼 작아질 수 있는 문제가 있다. 둘째는 영상안의 사람 크기가 영상에 비해 너무 작다. YOLO는 Bounding box 예측도 학습을 통해 할 수 있게 된다. 하지만 사전 학습된 영상들에서의 사람 크기 비율과 항공영상에서의 사람 크기 비율이 많이 다르기 때문에 검출에 어려움이 있다. 비행체를 통해 얻어진 영상은 목표물의 정확한 위치정보를 파악하기 어렵다. 또한 원근효과에 의해 물체2

Practical Approach for Noise Reduction in Synthetic Aperture Radar (SAR) Images

Sentinel-1, composed of a constellation of two C-band synthetic aperture radar (SAR) satellites, Sentinel-1A and Sentinel-1B, provides a near real-time collection of ocean observation. Extra Wide Swath (EW) or Interferometric Wide Swath (IW) Modes are the main operation mode over ocean of a 250 km (160 mi) swath. However, the Level-1 Ground Range Detected (GRD) contains several types of noise such as thermal and scalloping noises. Therefore, this study focuses on reducing noise in SAR images by proposing a method based on frequency domain processing. We collected Sentinel-1 SAR ocean data including a noise over the waters around Korean Peninsula and in the Artic Sea. Finally, the method was applied to KOMPSAT-5. An automatic approach for noise reduction is introuduce through the application results.1

Development of Generating Module for Ship Detection Training Dataset using Sentinel-1 Satellite Imagery

본 연구에서는 합성개구레이더(SAR) 탑재 위성인 Sentinel-1 IW GRD의 다중 스펙트럼 데이터와 선박자동식별장치(AIS)의 선박 동적정보와 정적정보를 이용해 선박 탐지 학습 자료 생성 모듈을 개발하였다. 먼저 Sentinel-1 위성영상에서 Radiometric Correction, Geometric Correction, Speckle Filtering를 수행하고 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘을 적용해 선박 탐지 이미지를 추출한다. 그리고 위성영상 관측 시간의 AIS 정보를 통해 선박 탐지 결과를 검증하고, 선박 이미지/선박 정보로 구성된 선박 탐지 학습 자료를 생산한다. 연구의 결과는 인공지능 기반 자동 선박 탐지 및 분류를 위한 딥러닝 학습 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.2

해상교통관제정보 활용 연구: 빅데이터 기반 해양 공간 선박 활동 특성 해석

우리나라에서 해상교통관제시스템(Vessel Traffic Service, VTS) 구역을 설정하여, 관제사를 중심으로 한 VTS와 선박사이의 해상교통상황 등의 교환을 통해 항만의 안전과 항만운영의 효율을 높이고 있다. 향후, 연안으로 확대될 예정이다. 더 넓은 해역에 대해서는 해양안전종합정보시스템(GICOMS)이 있으며, 선박자동식별장치 (AIS), 장거리위치추적시스템 (LRIT) 등에서 송신하는 선박의 운항정보를 수신하여 전자해도에 표시하고 있다. 이와 같은 선박관제정보는 빅데이터로 향후 자동화된 분석과 제원체계가 요구된다. 여기서는 해상교통관제정보 기초 활용 연구로, 소청초 종합해양과학기지주변의 AIS (Automatic Identification System)정보를 사용하여 선박 활동 특성 해석을 진행하였다.2

SAR 위성영상 기반 선박탐지 시스템 소개 (2016년 5월, KOMPSAT-5 위성관측자료 중심으로)

한국해양과학기술원에서 SAR 위성영상을 입력받아 자동 기하보정 후 선박탐지 알고리즘 수행을 통해 위성에서 관측한 선박의 위치 좌표를 표출하는 ‘SAR 위성영상 기반 선박탐지 시스템’을 개발 및 시험 적용 중에 있다. 본 연구에서는 2016년 5월 제주도에서 관측된 KOMPSAT-5 위성영상을 이용하여, 선박탐지 시스템을 테스트 하고 결과에 대한 검토를 통해 개선방향을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 동 시스템에 KOMPSAT-5 자료를 처리하기 위한 모듈을 추가하였다. 선박 탐지 결과를 선박자동식별시스템(AIS)에서 획득한 선박 위치 정보와 비교하였으며, Normalized Cross-Correlation을 적용하여 위치오차를 개선하였다. 개선된 시스템을 이용해 신진항 주변에서 관측된 KOMPSAT-5 자료를 추가로 테스트하였으며, 본 발표에서 선박탐지 시스템과 함께 선박 탐지 결과를 소개하고자 한다.서 관측된 KOMPSAT-5 위성영상을 이용하여, 선박탐지 시스템을 테스트 하고 결과에 대한 검토를 통해 개선방향을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 동 시스템에 KOMPSAT-5 자료를 처리하기 위한 모듈을 추가하였다. 선박 탐지 결과를 선박자동식별시스템(AIS)에서 획득한 선박 위치 정보와 비교하였으며, Normalized Cross-Correlation을 적용하여 위치오차를 개선하였다. 개선된 시스템을 이용해 신진항 주변에서 관측된 KOMPSAT-5 자료를 추가로 테스트하였으며, 본 발표에서 선박탐지 시스템과 함께 선박 탐지 결과를 소개하고자 한다.2

(실용화)드론 기반 해상 유출유 자동 탐지 및 제공 SW 개발

○ 드론을 이용한 해상 감시 활동 설계 및 자동 기름 탐지·정보공유 기술 개발 ·자율 해상 감시 기능을 갖는 드론을 위한 경로 설정 알고리듬 개발 ·자동 이륙, 정찰, 귀환을 기본 기능으로 하고, 수집된 비행/센서 자료를 연동하여 처리하고 유출유 정보를 추출하여 저장하고 공유하는 기능 개발 ·드론 자세 이용 센서 정보 처리 기술 - 드론 자세 정보(Roll, Yaw, Pitch) 이용 센서 이미지 자료의 위경도 좌표 산출할 수 있는 알고리즘 개발 ·다중분광센서 전처리 기술 - Multispectral Sensor(RedEdge-MX) 데이터 처리를 위한 DLS(Downwelling Light Sensor) 데이터 처리 방법 개발 및 Multispectral Data 방사보정 개발 ·머신러닝기반 기름 탐지 알고리듬 - 대상 기름 종류 : Heay Fuel Oil, Diesel - Multispectral Sensor 기반 해상 유출유 탐지 머신러닝(SCM) 모델 개발 ·드론 기반 해상 유출유 자동 탐지 및 제공 SW 개발 - C# 이용 인터페이스 구축 및 Python 이용 유출유 탐지 등 주요 알고리즘 구현 - 유출유 형태 및 위치좌표를 특정 - 위경도 좌표계 KMZ 파일로 생성 (option을 통해 이미지와 위경도 좌표를 text로 출력할 수 있음)한국해양과학기술

REMOVAL OF DIFFERENT TYPES OF NOISES IN SYNTHETIC APERTURE RADAR (SAR) IMAGES FOR IMPROVED SHIP DETECTION

Synthetic Aperture Radar (SAR) images contain different types of noises which restricts its wide application for the ocean surveillance. Therefore, this study focuses on removing several types of noises from SAR images. At first images were Fourier transformed to obtain frequency domain. Then, sidelobe noises from KOMPSAT-5, and scalloping and thermal noises from Sentinel-1 images were masked out by applying low-pass filter on the frequency domain. Then pixels affected by azimuth ambiguity in KOMPSAT-5 images were determined based on the distance and comparative brightness of the detected ships, and removed accordingly. This method is applied on 4 KOMPSAT-5 images and validated with the visual detection results of ships. The ship detection results without applying noise removal contains up to 59.26% false detections which were fully removed by the proposed method. Thus, the proposed noise reduction scheme has improved the accuracy of ship detection. Further improvement of the algorithm using more images is in progress.1

원격탐사 기반 해상 유출유 탐지 기술 현황

목차 제1장 해양오염사고 현황 및 법 제도 1. 해양오염사고 발생 현황 (`15~`19) 2. 해양오염 방제 감시 제도 및 법령 가. 해양오염 사고대응 체계 및 매뉴얼 나. 해양오염 방제 감시 주체별 임무와 역할 법령 제2장 해양경찰청 해양오염 감시 체계 1. 방제자원 현황 2. 유출유 배출에 대한 일상감시체계 가. 근거법령 나. 출입검사 대상 및 내용 다. 출입검사 대상 선박․시설 현황 3. 경비함정 및 항공기를 이용한 해상감시 및 방제지원 제 3 장 해상 유출유 원격탐사 기술 현황 1. 원격탐사 플랫폼 가. 인공위성 나. 유인 항공기 다. 무인 항공기 2. 원격탐사 센서별 특성 가. 가시광(Visible) 센서 나. 적외(Infrared) 센서 다. 자외선(UV) 센서 라. 다중분광 센서 마. 합성개구레이더(SAR) 3. 유출유 탐지 기법의 기술 현황 가. 분광특성 나. 임계값 이용 SAR 이미지 유출유 탐지 다. 인공지능 제4장 원격탐사 연계 해상 유출유 감시 방안 1. 해상 유출유 감시 방안 2. 원격탐사 감시 방안 : 항공 참고문헌 [별첨] 해외 연수자 대상 해양오염 감시 교육 자료(주)코아