초록 ▼

4. 연구결과
〇 시계열 위성자료 수집(2000년〜) 및 이종 자료간 데이터 융합
- 시계열 위성자료 수집
· (시간범위) 2000년부터 2020년까지 구름이 없는 Landsat 영상을 10년 간격으로 생육개시 시기(3월-5월)의 위성자료 수집 완료
· (공간범위) 한라산 및 지리산 국립공원 일대(구상나무 서식지 중심)
· (위성영상) MODIS 영상(공간해상도 250m/일), Landsat 영상(공간해상도 30m/16 일)
- 시공간 데이터 융합 : STARFM, ESTARFM, FSDAF 모델 사

4. 연구결과
〇 시계열 위성자료 수집(2000년〜) 및 이종 자료간 데이터 융합
- 시계열 위성자료 수집
· (시간범위) 2000년부터 2020년까지 구름이 없는 Landsat 영상을 10년 간격으로 생육개시 시기(3월-5월)의 위성자료 수집 완료
· (공간범위) 한라산 및 지리산 국립공원 일대(구상나무 서식지 중심)
· (위성영상) MODIS 영상(공간해상도 250m/일), Landsat 영상(공간해상도 30m/16 일)
- 시공간 데이터 융합 : STARFM, ESTARFM, FSDAF 모델 사례를 분석하고, 실제 2개 모델(STARFM, FSDAF) 융합 분석에 사용
- 시계열 다중시기 MODIS 영상 데이터 구축 : 구글어스엔진을 이용하여 2001〜2020년 한반도 전역 월별 2장(1 일〜15일, 16일〜월말)데이터 구축

〇 식생지수를 적용한 생물계절 특성 변화 분석
- (한라산 구상나무 서식지 분석 결과) 연도와 상관없이 3월 하반부터 5월 상반까지 식생 활력도는 지속적으로 증가, 2020년 식생 활력도가 2009년과 2001년에 비해 전반적으로 증가했으며, 2009년도 2001년에 비해 식생 활력도가 증가하였음
- (지리산 구상나무 서식지 분석 결과) 2009년 5월 초에 매우 높은 식생 활력도를 나타내고, 020년에는 4월 기온이 2001/2009년에 비해 2℃ 이상 낮아 식생 활력도가 상승하지 못해, 5월에도 다른 연도에 비해 낮은 식생 활력도를 나타냄

〇 원격탐사를 이용한 자생식물 생육 특성 분석 및 종·군락 분류
- (드론 원격탐사) 한라산 사제비동산-윗세오름 중 3개 지점에 대해 총 4회 현장 조사로 고해상도 영상을 확보하여 노이즈제거, 2D, 3D 맵핑 및 NDVI 분석
- 무감독분류처리 및 감독분류처리를 통해 영상내에서 9종류* 항목 분류
* 구상나무, 그림자, 제주조릿대, 주목, 활엽수, 고사목, 보행로, 화산석 등
- 객체기반 분류처리 기법을 통해 고해상도 영상에서 구상나무, 제주 조릿대 등 종·군락 분류 완료

〇 기후변화에 따른 자생식물군락 분포 변화 분석
- 위도별 한라산(33˚N), 지리산(35˚N), 설악산(38˚N)의 식생계별 변화 분석
· (한라산) 전체적으로 생장 시작이 늦어지고, 생장 멈춤이 빨라지는 추세임. 생장기간은 짧아지고 식생 활력정도는 높아지는 경향을 나타냄
· (지리산) 전체적으로 생장 시작이 빨라지고, 생장 멈춤이 늦어지는 추세임. 생장기간은 길어지고 식생 활력정도는 높아지는 경향을 나타냄
· (설악산) 전체적으로 생장 시작이 늦어지고, 생장 멈춤이 빨라지는 추세임. 생장기간은 짧아지고 식생 활력정도는 높아지는 경향을 나타냄
- 시계열 다중시기 MODIS 영상 데이터를 이용한 식생계절 변화 분석
· (침엽수림) 봄에 식생 활력도가 높아지는 시기는 빨라지고, 가을에 낮아지는 시기는 늦어지는 추세, 생장기간은 증가, 식생 활력도도 점차 증가
· (활엽수림) 개엽시기는 빨라지고, 낙엽시기는 늦어지는 추세, 생장기간은 증가, 식생 활력도도 점차 증가
· (혼효림) 봄에 식생 활력도가 높아지는 시기는 빨라지고, 가을에 낮아지는 시기는 늦어지는 추세, 생장기간은 증가, 식생 활력도도 점차 증가

(출처 : 요약문 8p)

Abstract ▼

The rise in temperature and sea level and anomalous weather due to climate change have greatly influenced the natural ecosystem and the growth of natural vegetation. It is necessary to systematically develop a database of characteristic information from the past to the present to examine the seasona

The rise in temperature and sea level and anomalous weather due to climate change have greatly influenced the natural ecosystem and the growth of natural vegetation. It is necessary to systematically develop a database of characteristic information from the past to the present to examine the seasonal characteristics and distribution changes of indigenous plants according to climate change. Climate change can be predicted using various interpretations and inferences on vegetation and species through monitoring of phenological changes in vegetation cover locally or globally using remote sensing techniques. There are limitations to the current labor-intensive, time-consuming, and expensive field survey methods to observe a wide range of vegetation changes caused by climate change. Monitoring using remote sensing techniques is a useful method that enables more efficient identification of vegetation distribution and habitat status.

This study aimed to analyze the phenological characteristics of indigenous plants according to climate change using remote sensing techniques. Time series satellite data for the last 20 years were collected and secured, and changes in phenological characteristics were analyzed using time series vegetation index obtained via temporal and spatial fusion of MODIS and Landsat images. Long-term phenological changes were observed, and trends were confirmed using satellite image data from multiple periods obtained from MODIS images. During the field survey, ultra-high-resolution image data based on elevation and season were secured from the sub-alpine zone of Hallasan National Park using drones, and species classification study was conducted via vegetation index analysis. In particular, phenological changes using time series multi-time satellite image data showed a trend of increase in the growth period of the entire plant and in their nutrient level due to earlier leaf opening and delayed deciduous periods in coniferous, broad-leaved, and mixed forests. This study will provide useful basic scientific data, such as information on the establishment of classification and distribution of indigenous plants reflecting their phenological characteristics to strengthen biodiversity in the Korean Peninsula and respond to climate change.

(source : Abstract 16p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 7
• 목차 ... 10
• 표목차 ... 11
• 그림목차 ... 12
• Abstract ... 16
• Ⅰ. 서론 ... 17
• Ⅱ. 연구방법 ... 18
• 1. 시계열 위성자료 수집 및 이종 자료간 데이터 융합 ... 18
• 2. 식생지수를 이용한 생물계절 특성 변화 분석 ... 28
• 3. 원격탐사를 이용한 자생식물 생육 특성 분석 및 종·군락 분류 ... 32
• 4. 기후변화에 따른 자생식물 군락 분포 변화 분석 ... 40
• Ⅲ. 연구결과 ... 50
• 1. 시계열 위성자료 수집 및 이종 자료간 데이터 융합 ... 50
• 2. 식생지수를 적용한 생물계절 특성 변화 분석 ... 61
• 3. 원격탐사를 이용한 자생식물 생육 특성 분석 및 종·군락 분류 ... 73
• 4. 기후변화에 따른 자생식물 군락 분포 변화 분석 ... 89
• Ⅳ. 고찰 및 결론 ... 102
• 1. 시계열 위성자료의 이종 자료간 데이터 융합과 생물 ... 102
• 2. 원격탐사를 이용한 자생식물 생육 특성 분석 및 종·군락 분류 ... 104
• 3. 기후변화에 따른 자생식물 군락 분포 변화 분석 ... 104
• Ⅴ. 참고문헌 ... 106
• 부록1. 전처리 완료된 MODIS MCD43A4 위성영상 자료 NDVI 식생지수 데이터셋(‘01 년~’20년) ... 111
• 부록2. TIMES AT based phenology analysis table in Hallasan, Jirisan, Seoraksan ... 114
• 부록3. Google Earth Engine Java script for collecting remote sensing data ... 117
• 끝페이지 ... 118