원격탐사와 인공지능 모델링을 활용한 제주도 지역의 준맹그로브 탄소 축적량 예측

초록

본 연구에서는 제주도에서 자생하는 준맹그로브인 황근 (Hibiscus hamabo)과 갯대추나무 (Paliurus ramosissimus)의탄소 저장량을 원격탐사로 추정하고 기후요인에 의하여 공간변이를 예측하는 인공지능 모델을 구축하고자 하였다. 준맹그로브의지상부 탄소 축적량은 Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) 라이다에 의하여 제공되는 지상부 생물량 밀도(aboveground biomass density, AGBD)를 Sentinel-2 영상으로부터 추출한 normalized difference vegetation index (NDVI)으로해상도를 상향하여 추정하였다. 제주도에서 단위면적당 탄소 축적량은 황근이 16.6 t C/ha, 갯대추나무가 21.1 t C/ha이었다. 제주도 전 해안에서 준맹그로브의 탄소 축적량은 11.5 t C로 추정되었다. 환경요인에 따른 준맹그로브의 탄소 축적량을 예측하기위하여 랜덤 포레스트 기술을 적용하였다. 제주도 준맹그로브림의 분포면적 대비 지상부 생물량의 잔차를 계산하였다. 이 잔차에영향을 미치는 주요 환경요인으로는 가장 습한 달의 강수량, 가장 더운 달의 최고온도, 등온성 및 가장 습한 달의 평균 온도가선정되었다. 제주도에서 랜덤 포레스트 분석으로 예측된 준맹그로브의 탄소 축적량은 12.0 t C/ha – 27.6 t C/ha 범위의 공간적변이를 나타내었다. 본 연구에서 개발된 탄소 축적량의 원격탐사 추정법과 환경요인에 따른 인공지능 예측법은 한반도에서 탄소흡수원으로서 맹그로브의 보전과 조성에 필요한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

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