Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference (한국수자원학회:학술대회논문집)

Korea Water Resources Association (한국수자원학회)
권호 표지

Spatio-temporal soil moisture estimation using water cloud model and Sentinel-1 synthetic aperture radar images

Sentinel-1 SAR 위성영상과 Water Cloud Model을 활용한 시공간 토양수분 산정

  • 정지훈 (건국대학교 대학원 사회환경플랜트공학과) ;
  • 이용관 (건국대학교 대학원 사회환경플랜트공학과) ;
  • 김세훈 (건국대학교 대학원 사회환경플랜트공학과) ;
  • 장원진 (건국대학교 대학원 사회환경플랜트공학과) ;
  • 김성준 (건국대학교 공과대학 사회환경공학부)
  • Published : 2022.05.19
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Abstract

본 연구는 용담댐유역을 포함한 금강 유역 상류 지역을 대상으로 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 한 토양수분 산정을 목적으로 하였다. Sentinel-1 영상은 2019년에 대해 12일 간격으로 수집하였고, 영상의 전처리는 SNAP (SentiNel Application Platform)을 활용하여 기하 보정, 방사 보정 및 Speckle 보정을 수행하여 VH (Vertical transmit-Horizontal receive) 및 VV (Vertical transmit-Vertical receive) 편파 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 산정에는 Water Cloud Model (WCM)이 활용되었으며, 모형의 식생 서술자(Vegetation descriptor)는 RVI (Radar Vegetation Index)와 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. RVI는 Sentinel-1 영상의 VH 및 VV 편파자료를 이용해 산정하였으며, NDVI는 동기간에 대해 10일 간격으로 수집된 Sentinel-2 MSI (MultiSpectral Instrument) 위성영상을 활용하여 산정하였다. WCM의 검정 및 보정은 한국수자원공사에서 제공하는 10 cm 깊이의 TDR (Time Domain Reflectometry) 센서에서 실측된 6개 지점의 토양수분 자료를 수집하여 수행하였으며, 매개변수의 최적화는 비선형 최소제곱(Non-linear least square) 및 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 활용하였다. WCM을 통해 산정된 토양수분은 피어슨 상관계수(Pearson's correlation coefficient)와 평균제곱근오차(Root mean square error)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 환경부의 재원으로 한국환경산업기술원의 수생태계 건강성확보 기술개발사업의 지원(2020003050001)을 받아 연구되었습니다.