원격 탐지 분광분석법을 이용한 노지 표토의 깊이별 수분함량 예측 모델 개발 = Development of the Moisture Content Prediction Model by Topsoil Depth using Remote Detection Spectroscopy
저자
이혜인 ( Hye-in Lee ) ; 이재은 ( Jae-hyun Choi ) ; 김민지 ( Min-jee Kim ) ; 임경재 ( Kyoung Jae Lim ) ; 모창연 ( Changyeun Mo )
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학술지명
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발행연도
2022
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-주제어
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학술저널
수록면
131-131(1쪽)
제공처
현재 국내에서는 표토의 침식과 관련된 연구를 통해 국내 표토 침식현황과 표토의 질을 평가할 수 있는 데이터베이스가 마련되어 있다. 하지만 표토의 환경적인 기능을 평가하고 관리할 수 있도록 표토와 관련된 여러 환경인자의 정보를 제공하는 연구는 체계적으로 이루어지지 않고 있으며, 현장에서 실시간 센싱이 가능한 표토 수분함량의 경우 드론과 같은 원격 탐지 방법을 이용할 시 토양 표면의 정보만을 얻을 수 있다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 지상 원격 탐지 방식의 분광분석법과 머신러닝을 통해 노지 표토의 깊이에 따른 수분함량을 예측하고자 하였다. 가시-근적외선 전 파장 대역(350~2,500nm)의 지상분광방사계(ASD Field-spec-4, USA)를 이용하여 양토와 사양토를 대상으로 깊이 0cm, 3cm, 6cm의 토양 분광 스펙트럼을 측정하였고, 토성별로 6지점을 6회차 측정하여 양토 99개, 사양토 108개의 스펙트럼을 획득하였다. 각 지점의 흙은 채취 후 2mm 체에 걸러 건조 감량법으로 수분함량을 측정하였다. 표토의 깊이별 부분 최소 제곱 회귀(PLSR) 모델을 개발하고, 결정계수(R2)와 평균 제곱근 편차(RMSE) 값으로 수분함량 예측 가능성을 확인하였다. 개발한 모델로 다른 깊이의 수분함량을 예측하여 모델의 성능을 검증한 결과, 토양 표면 데이터로 다른 깊이의 수분함량을 예측했을 때 유의한 예측정확도가 나타났으며, 토양의 수분함량이 높을수록 예측 모델의 평균 정확도가 높게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 표토를 깊이별로 나누어 각 수준의 수분함량을 예측하였고 표면뿐만 아니라 표토 내부의 수분함량을 포함하여 모델의 학습 범위를 넓혔다는 점에서 의의가 있다. 또한, 추후 표토 환경관리를 위한 정보 제공용으로 활용 가능하며, 모델 고도화를 통해 지상 원격 탐지 이외의 다양한 표토 환경 측정 센서 및 IoT 기술과 접목하여 활용 가능할 전망이다.
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