일반기술

토양환경 생태등급 예측방법 및 이 예측방법을 이용한 토양환경 생태등급 수치지도 작성방법

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 토양환경 생태등급 예측 방법은, 대상지역을 선정하여 토양 생태의 질을 토양미생물 종 다양성으로 수치화/등급화하는 제1 단계와; 기존의 자연생태 및 토양 특성 지표를 이용하여 토양생태와의 관계를 도출하는 제2 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 상기 제1 단계는, 토양미생물 종 다양성을 측정하기 위한 대상지역에 대한 시료채취지점을 선정하는 단계와, 샘플링 포인트 선정 후, 대상지역에 대한 샘플링을 실시하는 단계와, 분자생물학적 실험인 T-RFLP 방법을 이용하여 토양 미생물 종 다양성 정도(SMD)를 측정하는 단계와, 상기 SMD와 자연생태정보 및 토양특성 정보를 수치화하여 토양생태 DB(SED)를 작성하는 단계를 더 포함한다. 상기 제2 단계는, 상기 자연생태정보 및 토양특성 정보를 독립변수로 하고 상기 SMD를 종속변수로 하여 AI 모델을 통한 데이터 마이닝을 수행하는 단계와, 적합한 변수 및 정확도를 가진 최적모델을 이용하여 미지의 지역에 해당하는 변수들을 이용하여 SMD를 예측하는 단계를 더 포함한다. 또한, 토양생태질에 대해 전국적으로 분자생물학적 실험을 하는 것은 불가능하므로, 본 발명에서는 전국규모로 획득이 가능한 토양 및 자연생태 관련 기존 자료들로부터 토양미생물 종 다양성을 도출하는 방법을 제안하고 있다. 나아가, 본 발명은 토양생태질의 정량적 지표로서 토양미생물 종 다양성을 실험적으로 측정하고, 기존의 자연생태와 토양특성 간의 상관관계를 도출하여 전국적 영역의 토양생태 수치지도를 만들기 위한 알고리즘 개발을 특징으로 한다. 실시예에서, 상기 대상지역에 대한 샘플링은 기존의 전국적 영역의 GIS 기반 자료를 바탕으로 수행하며, 상기 AI 모델은 Decision Tree 모델, Support Vector Machine 모델, 및 Atificial Neural Network 모델 중 어느 하나가 이용될 수 있으며, 본 발명의 바람직한 실시예로서는 의사결정나무(Decision Tree)모델이 적용되었다.