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자료유형
학술저널
저자정보
이성우 (국립공원관리공단) 정경우 (국립공원관리공단) 박영준 (국립공원관리공단) 박종철 (공주대학교)
저널정보
한국지도학회 한국지도학회지 한국지도학회지 제21권 제3호
발행연도
2021.12
수록면
43 - 57 (15page)

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본 연구는 머신러닝 기법을 토대로 15개 환경 변수를 활용하여 소나무재선충병의 위험지역 분포를 예측하였다. 연구는최대 엔트로피 모델을 머신러닝 기법으로 활용하였고, 연구 지역은 경주이며 연구 기간은 2018∼2020년이다. 모델의 평가에는AUC(area under the curve)를 이용하였다. 연구 지역에서 소나무재선충병의 감염목 핵심 분포 지역은 2018년 대비 2019년과2020년에 각각 2.5배와 4.7배 확대되었다. 소나무재선충병의 감염목 분포 추정 모델의 AUC는 모든 해에 최소 0.86 이상이었다. 모델에서 가장 중요한 변수는 직전 해의 감염목 근접도 이었다. 지형과 도로와의 인접성, 목조건물 인접성, 5월 평균 기온도중요한 변수이었다. 인간 활동과 매개충의 생장 환경이 소나무재선충병의 공간적 분포에 중요한 역할을 한다는 것을 의미한다. 나아가 연구의 결과는 감염목 분포 정보의 지속적인 구축과 공유가 소나무재선충병 예방을 위한 정책과 연구에 중요하다는 것을시사한다.
#소나무재선충병 #분포 예측 #머신러닝 #공간 분석 #Pine wilt disease #Distribution prediction #Machine learning #Spatial analysis

목차

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경주신문 / 2017 / 재선충의 개념과 원인, 그리고 경주의 실태-재선충병 경주 산림을 위협한다! google schola 임상도(1:5000), 임상도(5000) 속성정보 / 국가공간정보포털 google schola 김근한 / 2019 / 공간 DBMS 기반의 국토환경성평가지도를 활용한 도시 확장 예측 / 한국지도학회지 19(3):35~42 dbpia 김동우 / 2017 / 표준강수지수와 정규식생지수를 활용한 봄 가뭄 탐지 가능성 분석 / 한국지리학회지 6(2):165~174 dbpia 김영호 / 2017 / 딥러닝을 이용한 남한 500미터 해상도의 일단위 토양수분 산출 / 한국지도학회지 17(3):109~121 dbpia

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