영상레이더는 이동하는 플랫폼에 탑제되어 운용되며, 이동 중에 전자파를 송수신하고 획득한 데이터를 영상 처리하여 관측 지역의 영상을 획득하는 전천후 레이더이다. 또한 전자파의 투과성에 의해 영상레이더의 송수신 신호는 대기 및 지표 투과가 가능하며, 기상조건에 관계없이 전천후로 영상 획득이 가능한 이점이 있다. 그러나 영상 레이더는 이동하며 전자파를 송수신하기 때문에 사용하는 펄스 반복 주파수에 따라 잔상 왜곡 및 고스트 이미지 등의 영상 왜곡이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 영상 왜곡의 방지를 위해 지구 관측을 목적으로 하는 L밴드 대역 위성용 영상레이더에서 사용되는 펄스 반복 주파수의 범위 설계를 연구하며, 제안하는 시스템 설계 절차에 따라 시스템 변수 및 펄스 반복 주파수를 도출한다. 또한 MATLAB 기반의 영상레이더 관측 시뮬레이터를 이용하여 사용되는 펄스 반복 주파수에 따라 발생되는 잔상 왜곡 및 고스트 이미지와 제거된 이미지를 확인하였고 관측한 점 목표물의 임펄스 응답 분석으로 최종 도출된 펄스 반복 주파수의 적합성을 검증하였다.
본 연구에서는 RHESSys (Regional Hydro-Ecologic Simulation System) 모형과 관측 자료를 이용하여 유출량, 증발산량, 토양수분량, 총일차생산량과 순광합성량을 평가하고자 한다. 수문생태모형인 RHESSys는물, 탄소 및 질소순환과 지형 공간적 변화에 따른 물질이동을 모의할 수 있다. 대상유역은 설마천 유역(8.5 $km^2$)으로 우리나라 북서쪽에 위치하고 있다. 유역의 90%이상이 산림유역이고, 토양은 대부분 사양토이다. 2007~2009년의 관측 일유출량을 이용하여 유출량을 검 보정하였고, 증발산량은 에디 공분산 방법에 의한 플럭스 타워로부터 관측되었으며 토양수분은 신뢰할 만한 실측자료를 바탕으로 모형의 보정(2007~2008) 및 검증(2009)을 실시하였다. 또한 지구의 탄소순환을 규명할 수 있는 식생의 순광합성량과 총일차생산량에 대한 모형의 검 보정은 Terra 위성의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서를 이용한 산출물인 순광합성량과 총일차생산량 자료를 바탕으로 모형의 보정(2007) 및 검증(2008)을 실시하였다. 모의 결과 보정기간 동안의 상관계수와 Nash-Sutcliffe 모형 효율은 유출량은 0.74와 0.63이었고, 증발산량과 총일차생산량의 상관계수는 각각 0.54와 0.93이었다. 모형 검정결과 유출량의 상관계수와 Nash-Sutcliffe 모형효율 각각 0.92와 0.84였으며, 총일차 생산량의 상관계수는 0.93이었다.
SAR (Synthetic Aperture Radar) 원격탐사 관측 자료는 폭우나 태풍으로 인해 넓은 지역에 걸쳐 발생할 수 있는 산사태 피해 지역을 신속하게 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구의 목적은 산사태 발생 이후에 관측이 수행된 다중 편광 SAR 자료를 이용하여 산사태 지역을 자동으로 분류하는 효과적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 실험적인 분석을 바탕으로 SAR 관측 자료로부터 산사태를 탐지하기 위해서는 SAR 영상의 스펙클 현상을 줄여주는 스펙클 필터와 경사진 지형에서의 기하왜곡을 보정하는 정사보정이 필수적임을 확인하였고, IDAN 필터를 적용하여 스펙클을 줄이고 다중 편광 파라미터를 추정한 후에 정사보정을 수행하는 것이 산사태 탐지를 위해 적합한 처리 과정임을 제시하였다. 또한 다양한 다중 편광 파라미터에 대한 탐지 성능 분석을 통해 entropy 파라미터가 산사태 탐지에 좋은 성능을 보임을 파악하였다. 이러한 분석을 토대로 다중 편광 파라미터에 대한 자동적인 문턱값 설정과 DEM을 보조적으로 사용하는 산사태 탐지 알고리즘을 제안하였다. 탐지 알고리즘은 2011년 9월 태풍 탈라스에 의해 발생한 산사태에 대해 관측을 수행한 ALOS-2위성의 PALSAR-2 자료를 이용하여 실험적인 평가를 수행하였고, 약 82%의 탐지율과 3%의 오경보율로 산사태를 탐지 할 수 있음을 확인하였다.
토양수분은 강우-유출, 에너지 수지, 증발 및 대기의 기후와 기상에 큰 영향을 미치고, 수문학적 거동에 중요한 역할을 한다. 미국의 NASA와 USDA는 전 지구 토양수분 관측을 위해 2002년부터 2005년까지 매년 Soil Moisture Experiment(SMEX)의 실험 실측, 항공기, 원격탐사를 이용한 토양수분 자료를 평가하여 지표와 대기의 수문학적 연구를 위해 기초가 되는 자료를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 SMEX02에 따른 항공기 원격탐사를 이용한 토양수분 데이터와 In-situ를 이용한 토양수분 데이터와의 상관관계를 분석하고, 항공기를 이용한 데이터의 활용성에 대해서 분석하는 것이다. 미국의 Iowa 주 Walnut Creek 유역을 대상으로 항공기를 이용한 Polarimetric Scanning Radiometer(PSR)의 C-band와 In-situ에 의한 데이터의 시공간적 스케일을 조합하여 4개 지점(WC15, WC16, WC23, WC24)에서 관측된 10일간의 토양수분 자료를 비교, 분석하였다. PSR의 C-band와 4개의 지점에 대한 7개 깊이의 In-situ 토양수분 데이터와의 상관성을 분석한 결과, 2-10 cm 깊이에서 상호 상관성이 가장 유의함을 보여 주었다. Rank Sum test와 t-test의 결과, 유의수준 10%에 대해 4개 지점 모두 10 cm에서 평균이 같고, 7 cm와 10 cm에서 중앙값이 같았다. 또한 확률분포의 적합도 검정을 위해 PPCC test를 실시한 결과, PSR에 의한 토양수분 데이터는 대체적으로 정규분포, 대수분포, Gumbel 분포 모두 성립하였고, 대상 지역별 깊이에 따라 토양수분의 분포형은 10 cm 깊이에서 정규분포보다 대수정규분포와 Gumbel 분포가 더 유의하였다. 본 연구를 통하여 PSR 토양수분은 7 cm와 10 cm 깊이의 관측 토양수분 자료로 대체될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 우리나라에서도 항공기 및 인공위성을 이용한 토양수분 자료를 활용하여 수문학적 연구에 기초가 되는 자료로서 활용이 가능하며, PSR의 C-band를 이용하여 토양수분 관측 시 약 7-10 cm에 대한 토양수분을 증명할 수 있을 것으로 판단된다.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
최근 기후변화의 가속화로 바다에 의한 탄소의 흡수 작용을 칭하는 '블루 카본(blue carbon)'에 대한 관심이 많아지고 있지만, 탄소 순환의 핵심이 되는 해양 생태계에 대한 우리의 이해는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 탄소 순환을 고려한 글로벌 해양 생태 권역(marine eco-province)을 k-means clustering 기법을 활용하여 분류·분석하였다. 지난 20년 간(2001-2020) 위성을 활용하여 생산된 Carbon-based Productivity Model (CbPM) 순 일차 생산량(Net primary production, NPP), particulate inorganic and organic carbon (PIC and POC), 위성 관측과 재분석모델을 결합하여 생산한 해수면 염분(sea surface salinity, SSS) 및 온도(sea surface temperature, SST) 총 다섯가지 자료를 활용하였다. 최적화 과정을 거쳐 총 9개의 생태권역을 도출하였으며, 각 권역의 공간분포와 특성을 분석하였다. 이 중 5개의 권역은 주로 대양의 특성을 반영하고, 4개의 권역은 연안 및 고위도 해역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 기존에 알려진 해양 생태 권역과의 정성적 비교를 통하여 탄소순환을 고려한 해양 생태권역의 특징을 상세히 분석하였다. 마지막으로 과거 5년 단위(2001-2005, 2006-2010, 2011-2015, 2016-2020)로 생태 권역의 변화를 분석하였으며, 연안생태계의 빠른 변화와 특히 담수유입으로 인해 생산량이 높고 생태적으로 중요한 권역의 감소를 확인하였다. 이러한 연구 결과는 탄소 순환 및 기후변화를 고려한 해양 생태 권역 분류 및 연안 관리에 대한 중요한 참고자료로 활용 될 수 있으며, 기후 변화에 취약한 지역에 대한 체계적인 관리 지침 개발에 활용될 수 있다.
수증기는 지구 장파 복사에너지의 주요 흡수인자이다. 따라서 수증기량의 변화를 모니터링하고 변화의 원인을 세밀하게 조사하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 위성관측에 의해 얻어지는 Total Precipitable Water (TPW)자료를 사용하여 가강수량의 변화패턴을 모니터링 하고자 한다. 또한 기후인자들 중 수증기를 통해 생성되어 수증기의 변화패턴을 분석하는데 있어 중요한 역할을 하는 강수량과 다른 기후인자들에 비해 비교적 주기적으로 나타나는 엘니뇨를 통해 가강수량의 변화패턴과 기후인자와의 상관성분석을 실시하고자 한다. 본 연구에서는 TERRA/AQUA 위성의 Moderate-Resolution Imaging Spectroadiometer (MODIS) 센서를 통해 관측된 TPW의 장기적인 변화와 한반도 중남부지방의 강수량변화를 정량적으로 분석하고, 이들의 관계를 엘니뇨와 함께 비교하였다. 이를 통해 엘니뇨의 발생이 한반도 중남부지방의 강수량과 TPW의 변화에 영향을 주고 있는 지에 대해 조사하고자 한다. 먼저, 시계열 분석을 통해 TPW와 중남부지방 강수량의 변화를 정량적으로 산출하고 anomaly분석을 통해 이들의 변화를 세밀하게 분석한 결과 서로 반대의 양상을 띠는 부분이 발견되어 엘니뇨의 anomaly분석결과와 비교하였다. 그 결과 대부분 같은 양상을 띠고 있던 TPW와 강수량이 엘니뇨가 발생한 후 서로 반대의 양상을 띠는 것을 확인하였다.
자바 섭입대 위에 존재하는 인도네시아 메라피 화산은 1~5년의 주기를 가지는 화산활동이 활발한 성층화산이다. 대체적으로 화산폭발지수가 1-3정도의 규모로 나타나는데 비해 최근 2010년 분화는 화산폭발지수가 4까지 올라가 386명을 사망자를 유발했다. 본 연구에서는 40년간 지구를 관측해온 Landsat 영상을 이용하여 18년 동안 메라피 화산의 지표변화를 관측하였다. 연구를 위해 1994년 7월 6일부터 2012년 9월 1일까지 총 55장의 Landsat-5,7 영상을 수집하였으며, 밴드조합영상을 통해 화산쇄설류의 흐름이 시간에 따라 이동함을 확인하였다. 화산쇄설류가 덮고 있는 지역을 추출하기 위해서, COST model을 이용한 대기보정 후 감독분류를 수행하였으며, 그 결과 CVP 보고서에 기재된 화산쇄설류의 분화 방향과 추출된 화산쇄설류 영역의 변화가 거의 일치했다. NASA에서 제공하는 Landsat-5,7 위성의 열적외선 밴드를 이용한 온도 추출 기법을 적용하여 분화구 지역의 평균 지표온도를 산출한 결과, 분화 전 지표 온도가 급격히 상승하고, 분화 후 온도가 하강하는 양상을 반복적으로 나타냈다. 비록 기상조건에 따른 영상획득에 제약이 있지만, 장기간 발생된 메라피 화산의 지표변화를 확인하는데 있어서 Landsat 위성 영상이 매우 유용한 도구임을 확인했다.
Landsat은 대표적인 지구관측 위성 중 하나로 지표면 모니터링, 변화탐지, 분류 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 구름과 구름의 그림자는 지표의 관측과 분석을 제한하는 장애물 중 하나로, Landsat을 사용하기 전 구름을 제거하고 원래의 지표 피복으로 복원하는 과정은 필수적이다. 최근에 발사된 Landsat-8은 기존위성에 비해 2개의 추가적인 costal/aerosol, cirrus 밴드를 제공하며, 이는 구름을 탐지하고 복원하는데 효율적으로 사용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Landsat-8의 영상에서 구름을 효과적으로 탐지하고, 복원하는 기법을 단계적으로 제안하였다. Otsu 임계화 기법을 통하여 구름과 구름의 그림자 지역을 탐지하였고, 탐지된 구름 및 그림자 지역은 실험 영상과 참조영상을 이용하여 원래의 지표 피복으로 복원 하였다. 복원영상의 정확도 평가에서는 전체정확도가 약 85%, 카파계수가 0.7128로 본 연구에서 제안한 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.
에어로솔의 광학특성과 연직고도는 태양 복사의 반사와 흡수과정을 통하여 지구복사수지에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 복사전달모델과 위성관측자료를 이용하여 동북아시아 지역에서 구름의 존재 시 에어로솔 층에 의한 복사특성을 분석하였다. 복사전달 모의 결과는 구름이 하부에 존재하는 경우에 에어로솔 층의 고도가 높아짐에 따라 대기 온난화 효과가 증가하였다. 이러한 관계는 에어로솔의 광 흡수성이 커질수록, 지표 반사도가 증가할수록 비례하는 경향을 나타내었다. 그리고 연구대상지역 ($20-50^{\circ}N$, $110-140^{\circ}E$)에서 주요 에어로솔 이벤트 사례에 대하여, UV Absorbing Aerosol Index (AAI) derived from Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS), cloud parameters derived from the Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS), with Upward Shortwave Flux (USF) Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) 위성관측자료를 이용하여 광 흡수성 에어로솔에 의한 영향을 정량적으로 분석하였다. 각 사례에 대한 평균적인 복사효과는 약 6 - 26 %에 해당하는 상향 단파 복사량의 감쇄효과가 나타났다. 이러한 결과는 에어로솔에 의한 직접효과와 간접효과를 정량화 하기 위한 중요성을 설명해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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