전라남도 해남군 두륜산도립공원은 난온대림과 온대림의 경계에 있는 추이대로 기후변화에 민감하게 반응하는 지역 이다. 본 연구는 랜드셋(Landsat) 위성영상과 딥러닝(deep learning) 기법을 활용하여 두륜산도립공원의 식생을 분류하 고, 지난 40년간 난온대 상록활엽수림의 공간분포 변화 특성을 분석했다. 분석 결과, 상록활엽수림 면적은 1980년대 중반 143.2ha(4.3%)에서 2020년대 중반 191.0ha(5.8%)로 증가하였다. 특히 이 분포 범위는 특정 지형 조건에 국한되지 않고, 고도·경사·사면향·토양 조건이 서로 다른 다양한 환경으로 확대되는 양상을 보였다. 이러한 결과는 상록활엽수림 이 단순히 면적 증가를 넘어, 기존의 환경적 제약을 점진적으로 극복하며 생태적 지위를 확장해 왔음을 의미한다. 본 연구는 난온대 상록활엽수림의 공간적 확장을 정량적으로 제시함으로써, 기후변화에 대한 식생 반응을 이해하는 데 중요한 기초자료를 제공한다. 두륜산 사례는 난온대림의 장기적인 분포 변화를 예측하고, 도립공원을 포함한 자연공 원의 식생 보전·관리 전략 수립에 중요한 시사점을 제공한다.

연안개발은 항만 건설, 매립, 준설, 해상풍력 단지 조성 등 여러 형태로 이루어지며, 이 과정에서 수질과 생태계 가 크게 변할 수 있다. 우리나라는 이러한 영향을 관리하기 위해 「해양이용영향평가법」을 운영하고 있지만, 현재 분기 별 또는 반기별 사업규모와 환경변수에 따라 5정점에서 20정점 실측만을 의무화하고 있다. 위성원격탐사의 공간분포 및 관측 주기에서 오는 장점에도 불구하고, 주로 구조물 위치와 공정 현황을 확인하는 수준에서만 위성영상이 사용되고 있으며, 실제 수질과 생태계의 변화를 평가하는 데 활용되는 경우는 전무하다. 본 연구는 위성 원격탐사가 해양이용영향평가에 더 폭넓게 활용될 수 있는 가능성을 재평가하였다. 구체적으로, GOCI-II, Sentinel-2, Landsat, PlanetScope 등 다양한 위성 자료를 이용하여 탁도, 클로로필-a, 적조 지표, 잘피와 같은 중요 연안서식지의 변화를 모니터링할 수 있는 가능성을 모색하였으며, 공사 전과 후를 비교하여 개발로 인한 변화를 정량적으로 파악할 수 있는 방법을 제안하였다. 이와 같은 위성 기반 모니터링을 현장조사와 함께 활용할 경우 해양환경 변화를 보다 넓은 시공간 범위에 걸쳐 관찰할 수 있을 것이며, 이로써 향후 연안개발의 영향 평가를 보다 객관적으로 수행하고 정책적 의사결정에 중요하게 기여할 것으로 기대된다

최근 동해 연안(≤300m)의 도루묵(Arctoscopus japonicus) 자원량의 급격한 변동 원인을 구명하기 위해, 현장 및 해색 위성 자료를 활용하여 겨울철 표층 수온, 산란 적합 서식지(Suitable Spawning Habitat, SSH) 및 지속 면적(Consistently formed Suitable Spawning Habitat, CSSH), 봄철 chlorophyll-a (chl-a) 농도의 장기 변동성(2000-2024년)을 분석하였다. 연구 결과, Period B (2005-2009년), C (2010-2016년)에는 모두 CSSH 중심과 높은 chl-a 농도가 공간적으로 일치하여 초기 좋은 먹이 환경이 형성되었으며, 특히 Period C에는 SSH 면적의 급격한 증가가 어획량 상승에 주요하게 작용하였다. Period D (2017-2024년)에는 겨울철 수온이 평년 대비 0.6 ºC 높게 나타났으며, CSSH의 중심부가 북상 하고 SSH는 Period C 대비 면적이 약 34% 감소하였다. 동시에, 봄철 chl-a의 고농도 지역과 CSSH의 중심부와 공간적인 불일치(mismatch)가 발생하였다. 종합적으로, 도루묵 자원량의 급격한 변동은 산란장 면적과 위치, 지속성, 먹이원의 공간적 일치 여부 등 복합적 환경요인에 의해 결정되는 것으로 확인되었다. 특히 최근의 급격한 자원량 감소는 수온 상승으로 인한 산란장 축소와 산란장 중심부에서의 먹이원 부족으로 인한 초기 생존율 저하가 주요 원인으로 판단된다. 본 연구 결과는 도루묵 자원의 지속가능한 이용과 효율적인 관리를 위한 과 학적 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

River discharge is a crucial indicator of climate change and requires accurate and continuous estimation for effective water resource management and environmental monitoring. This study used satellite gravimetry data to estimate river discharge in major basins with high discharge volumes, specifically the Congo and Orinoco basins. By enhancing the spatial resolution of gravity data through advanced post-processing techniques, including forward modeling and river routing schemes, we effectively detected changes in the water mass stored within river channels. Additionally, signals from surrounding regions were statistically removed using the Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis to isolate river-specific discharge signals. These refined signals were then converted into river discharge data through seasonal calibration using the modeled discharge data. Our results demonstrate that this method yields accurate and reliable discharge estimates comparable to in-situ measurements from gauge stations, even without ground-based surveys such as an Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP) field campaigns. This research highlights the significant potential of satellite-based gravity data as an alternative to traditional ground surveys, providing practical information on the hydrological status of regions associated with large-scale river systems.

최근 늘어나고 있는 이상 기상 현상으로 산사태 위험이 점차 증가하고 있다. 산사태는 막대한 인명 피해와 재산 피해를 초래할 수 있기에 이러한 위험을 사전에 평가함은 매우 중요하다. 최근 기술 발전으로 인해 능동형 원격탐사 방법을 사용하여 더 정확하고 상세한 지표 변위 및 강수 데이터를 얻을 수 있게 되었다. 그러나 이러한 데이터를 활용하여 산사태 예측 모델을 개발하는 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 합성개구레이더 간섭법(InSAR)을 사용한 지표 변위 자료와 하이브리드 고도면 강우(HSR) 추정 기법을 통한 강수 정보를 활용하여 산사태 민감도를 예측하는 기계학습 모델을 제시하고 있다. 나아가 기계학습의 블랙박스 문제를 극복할 수 있는 해석가능한 기계학습 방법인 SHAP을 이용하여 산사태 민감도의 영향 변수에 대한 중요도를 체계적으로 평가하였다. 경상북도 울진군을 대상으로 사례 연구를 수행한 결과, XGBoost가 가장 좋은 예측 성능을 보이며, 도로로부터의 거리, 지표 고도, 일 최대 강우 강도, 48시간 선행 누적 강우량, 사면 경사, 지형습윤지수, 단층으로 부터의 거리, 경사도, 지표 변위, 하천으로부터의 거리가 산사태 예측에 영향을 미치는 주요 변수로 밝혀졌다. 특히, 능동형 원격탐사를 통해 얻은 자료인 강우 강도와 지표 변위의 절댓값이 높을수록 산사태 발생 확률이 높음을 확인하였다. 본 연구는 능동형 원격탐사 자료의 산사태 민감도 연구에서의 활용 가능성을 실증적으로 보여주고 있으며, 해당 자료를 바탕으로 시공간적 으로 변하는 산사태 민감도를 도출함으로써 향후 산사태 민감도 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

최근 해상 교통량 증가 및 연안 중심의 레저활동으로 인해 다양한 해양사고가 발생하고 있다. 그 중 선박사고는 인 명 및 재산 피해를 유발할 뿐만 아니라 기름 및 위험·유해물질 유출을 동반한 해양 오염사고로 이어질 가능성이 크다. 따 라서 해양사고 대비 및 대응을 위한 지속적인 선박 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 해상 선박 모니터링 체계 구축을 위한 초분광 원격탐사 기반의 항공 실험 수행 및 선박탐지 결과를 제시하였다. 한반도 서해 궁평항 인근 해역을 대상으로 초분광 항공관측을 수행하였으며, 사전에 다양한 선박 갑판에 대한 분광 라이브러리를 구축하였다. 탐지 방법으로는 spectral correlation similarity (SCS) 기법을 사용하였으며 초분광 영상과 선박 스펙트럼 사이의 공간 유사도 분포를 분석하 였다. 그 결과 초분광 영상에 존재하는 총 15개의 선박을 탐지하였으며 최대 유사도에 기반한 선박 갑판의 색상도 분류하 였다. 탐지 선박들은 고해상도 digital mapping camera (DMC) 영상과의 매칭을 통해 검증하였다. 본 연구는 해상 선박탐지 를 위한 항공 초분광 센서 활용의 기초로서 향후 원격탐사 기반의 선박 모니터링 시스템에 주요 역할을 할 것으로 기대된 다.

Climate change has made outbreaks of insect-transmitted plant viruses increasingly unpredictable. Understanding spatio-temporal dynamics of insect vector migration can help forecast virus outbreaks, but the relationship is often poorly characterized. The incidence of Beet curly top virus (BCTV) was examined in 2,196 tomato fields in California from 2013-2022. In addition, we experimentally showed dispersal of the beet leafhopper, the only known vector of BCTV is negatively correlated with plant greenness, and we estimated spring migration timing using a vegetation greenness-based model. Potential environmental factors and spring migration time of beet leafhoppers were associated with BCTV incidence. We found BCTV incidence is strongly associated with spring migration timing rather than environmental factors themselves. In addition, the vegetation greenness-based model was able to accurately predict the severe BCTV outbreaks in 2013 and 2021 in California. The predictive model for spring migration time was implemented into a web-based mapping system, serving as a decision support tool for management purposes.

The Sun-Earth Lagrange point L4, which is called a parking space of space, is considered one of the unique places where solar activity and the heliospheric environment can be observed continuously and comprehensively. The L4 mission affords a clear and wide-angle view of the Sun-Earth line for the study of Sun-Earth connections from remote-sensing observations. The L4 mission will significantly contribute to advancing heliophysics science, improving space weather forecasting capability, extending space weather studies far beyond near-Earth space, and reducing risk from solar radiation hazards on human missions to the Moon and Mars. Our paper outlines the importance of L4 observations by using remote-sensing instruments and advocates comprehensive and coordinated observations of the heliosphere at multi-points including other planned L1 and L5 missions. We mainly discuss scientific perspectives on three topics in view of remote sensing observations: (1) solar magnetic field structure and evolution, (2) source regions of geoeffective solar energetic particles (SEPs), and (3) stereoscopic views of solar corona and coronal mass ejections (CMEs).

Forest destruction is an inevitable result of the development processes. According to the environmental impact assessment, over 10% of the destroyed trees need to be recycled and transplanted to minimize the impact of forest destruction. However, the rate of successful transplantation is low, leading to a high rate of tree death. This is attributable to a lack of consideration for environmental factors when choosing a temporary site for transplantation and inadequate management. To monitor transplanted trees, a field survey is essential; however, the spatio-temporal aspect is limited. This study evaluated the applicability of remote sensing for the effective monitoring of transplanted trees. Vegetation indices based on satellite remote sensing were derived to detect time-series changes in the status of the transplanted trees at three temporary transplantation sites. The mortality rate and vitality of transplanted trees before and after the transplant have a similar tendency to the changes in the vegetation indicators. The findings of this study showed that vegetation indices increased after transplantation of trees and decreased as the death rate increased and vitality decreased over time. This study presents a method for assessing newly transplanted trees using satellite images. The approach of utilizing satellite photos and the vegetation index is expected to detect changes in trees that have been transplanted across the country and help to manage tree transplantation for the environmental impact assessment.

국내외 해상 위험·유해물질(HNS, Hazardous and Noxious Substances) 물동량 증가와 함께 HNS 유출 사고가 빈번히 발생하고 있다. HNS는 전 세계적으로 약 6,000여 종으로 대부분 유독한 성질을 가지므로 이러한 유출 사고 발생은 해양 생태계 파괴를 비롯하여 폭발 및 화재 등으로 인한 인명 및 재산피해를 유발한다. 따라서 해상 HNS 유출 사고를 대비하여 파장에 따른 HNS 분광 라이브러리 구축 및 탐지 알고리즘을 개발해야 한다. 본 연구에서는 프랑스 현지에서 지상 HNS 유출 실험을 진행하였다. 초분광센서 관측을 통해 파장에 따른 톨루엔 라이브러리 스펙트럼을 구축하였으며, 분광혼합 알고리즘을 활용하여 초분광 HNS를 탐지하였다. 전처리 과정으로 주성분 분석을 적용하여 노이즈 제거 및 차원 압축을 수행하였으며, N-FINDR 기법을 통해 영상을 대표하는 톨루엔과 해수의 엔드멤버 스펙트럼을 추출하였다. 스펙트럼 기반의 톨루엔 및 해수의 점유비율을 계산함으로써 모든 픽셀의 HNS 탐지 정확도를 확률로 제시하였다. 최대 탐지 정확도를 가지는 점유비율 선정을 위해 418.15 nm 파장의 복사도 영상과 비교하였으며, 그 결과 약 42%의 비율에 서 99% 이상의 정확도를 나타내었다. 해상 HNS 유출은 높은 위험성으로 인해 사람이 쉽게 접근할 수 없는 한계를 지닌다. 본 HNS 실험과정 및 탐지 결과는 초분광 원격탐사에 기반한 HNS 오염 해역 추정에 도움이 될 것이다.