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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정관용 (전남대학교)
저널정보
국토지리학회 국토지리학회지 국토지리학회지 제53권 제3호
발행연도
2019.9
수록면
257 - 270 (14page)

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산지토양 내 유기층은 가장 큰 영양분 저장소이자 토양 관리에서 중요한 대상이다. 본 연구는 지리변수 기반 기계학습 모형을 이용하여 산지토양 유기층 영양분의 공간적 분포를 예측하고자 하였다. 이를 위해 총 90개의 유기층 토양 시료를 강원도 소양강 일대 소유역에서 채취하였다. 토양예측 모형으로 랜덤포레스트(random forest)를 사용하였다. 지리변수로 지리좌표(XY)와 중앙점에서 유클리드 거리(CD), 표본 위치에서 유클리드 거리(EBD)를 사용하였다. 다양한 지리변수의 효과를 확인하기 위해 환경변수만 사용했을 때, 각 지리변수와 함께 사용했을 때(환경변수+XY, 환경변수+CD, 환경변수+EBD), 모든 지리변수와 환경변수를 사용했을 때(환경변수+XY+CD+EBD), 마지막으로 지리변수만 사용했을 때(XY+CD+EBD) 등 총 6가지 결과를 비교하였다. 연구 결과로 황을 제외하고 모든 영양분에 대해 환경변수와 지리변수를 함께 고려했을 때 모형의 예측력이 상대적으로 높았고, 반대로 지리변수만을 고려했을 때 낮은 예측력을 보였다. 다양한 지리변수 중에서 모든 토양 영양분에 대해서 예측력이 높았던 단일한 지리변수는 없었다. 선택된 중요한 변수를 살펴보면 고도, 사면곡면률, 계곡깊이, 사면유역지수 등으로 지형변수가 산지토양 유기층 영양분의 공간적 분포에 주로 영향을 주었다고 판단하였다. 본 연구는 산지 토양 생태계를 이해하고 관리하기 위한 중요한 정보로 향후 활용될 수 있을 것이다.
#산지토양 #유기층 #지리변수 #기계학습 #전자토양도 작성 #mountainous soil #organic layer #geographical variable #machine learning #digital soil mapping

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구지역과 연구방법
Ⅲ. 결과 및 토의
Ⅳ. 결론
文獻

참고문헌 (54)

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김우택 / 2016 / 식물분자생명과학 / 월드사이언스 google schola 손요한 / 2016 / 산림생태학 / 향문사 google schola 원형규 / 2012 / 산림입지토양도(1:5,000) 제작 – 2011년 사업대상지 중심으로 / 산림과학 공동학술대회 초록집 :208~210 google schola 장영재 / 2016 / 데이터마이닝 / 한국방송통신대학교출판문화원 google schola 정관용 / 2011 / 산지토양특성의 공간적 분포와 예측가능성 / 지리학논총 57:21~42 google schola

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