• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.32 no.2
• /
• pp.171-183
• /
• 2016

Land Surface Temperature (LST) retrieved from Landsat 8 measured from 2013 to 2014 and it is corrected by surface temperature observed from ground. LST maps are retrieved from Landsat 8 calculate using the linear regression function between raw Landsat 8 LST and ground surface temperature. Seasonal and annual LST maps developed an average LST from season to annual, respectively. While the higher LSTs distribute on the industrial and commercial area in urban, lower LSTs locate in surrounding rural, sea, river and high altitude mountain area over Seoul and surrounding area. In order to correct the LST, linear regression function calculate between Landsat 8 LST and ground surface temperature observed 3 Korea Meteorological Administration (KMA) synoptic stations (Seoul(ID: 108), Incheon(ID: 112) and Suwon(ID: 119)) on the Seoul and surrounding area. The slopes of regression function are 0.78 with all data and 0.88 with clear sky except 5 cloudy pixel data. And the original Landsat 8 LST have a correlation coefficient with 0.88 and Root Mean Square Error (RMSE) with $5.33^{\circ}C$. After LST correction, the LST have correlation coefficient with 0.98 and RMSE with $2.34^{\circ}C$ and the slope of regression equation improve the 0.95. Seasonal and annual LST maps represent from urban to rural area and from commercial to industrial region clearly. As a result, the Landsat 8 LST is more similar to the real state when corrected by surface temperature observed ground.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.541-543
• /
• 2002

본 논문은 등고선을 이용한 입력된 지표면에 대하여, 전자파 영향을 계산하는 프로그램 개발에 관한 것이다 기존의 등고선 입력 방법을 구현하여 삼차일 지표면 입력을 받는다. 삼차원 지표면 입력에 대하여, 전각 기지국을 설치하고, 지표면에는 수신 이동 국이 존재한다고 가정한다. 국부에 대한 전자파 영향을 예측하기 위하여, 지표면을 표현하는 다각형을 작은 삼각형으로 분리한다. 분리된 삼각형에 대하여 기하학적인 방법을 사용하여 전자파 전파 시뮬레이션이 이루어진다. 등고선 입력 방법은 저렴한 삼차원 지표면 입력 방법이며, 사용된 기하학 적인 전파 영향 계산법은 계산 시간을 줄이면서 효율적으로 전자파 영향을 예측할 수 있게 해 준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.62-62
• /
• 2023

강우가 지표면 아래로 침투할 때 초기에는 투수층이 불포화 상태이어서 부압이 작용하면서 침투할 것이다. Richards 식(Richards, 1931)을 써서 불포화 투수층의 침투를 모의할 수 있다. 강우가 지속되는 동안 하상 아래 어느 구간은 포화 상태가 되어 Richards 식을 더 이상 사용할 수 없다. 하지만 현재까지의 연구는 Richards 식을 사용하여 침투를 모의하는 오류를 범하고 있다. 강우에 의한 침투를 예측할 때 지표면에서의 침투율 q_b 가 필요한 데 현존하는 연구에서는 Horton 식(Horton, 1941)을 사용하여 초기 침투율 f_o 와 장시간 후 침투율 f_c 와 시간에 따라 지수함수로 감소하는 계수 k 의 3가지 계수값을 실험이나 현장 관측값에서 찾아서 쓰고 있다. 그런데, 이 계수값은 강우강도 r_i 가 클수록 침투율 q 가 커지는 물리 현상을 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서 먼저 포화 투수층에서의 침투를 모의하는 식을 개발하였다. 지표면 아래에서 불포화 투수층에는 Richards식을 사용하고 포화 투수층에는 개발한 식을 사용하여 침투를 모의하였다. 또한 지표면에서의 침투율 q_b 를 구하는 공식을 개발하였다. 하상에서의 침투율의 최대값은 $q_{bmax}=-{\lambda}{\sqrt{2g(s-b)}}$ 일 것이다. 여기서 λ 는 투수층의 공극율, s 는 유출수면의 위치, b 는 지표면의 위치이다. 지표면에서의 침투율의 최소값 q_bmin 은 지표면 바로 아래 지점에서의 침투율일 것이다. 지표면에서의 침투율 q_b 로 q_bmax 와 q_bmin 사이의 적절한 값을 선택한다. 강우강도를 r_i 라고 하면 지표면 위 유출수의 연속방정식은 다음과 같다: $s-b={\int}(r_i-{\mid}q_b{\mid})dt$. 즉, 유출수면의 위치 s 는 강우강도 r_i 가 클수록 또는 지표면에서의 유출율의 크기 |q_b| 가 작을수록 크다. 또한 지표면에서의 침투율 q_b 와 지표면 아래에서의 침투율 q 는 s - b 가 클수록 크다. 따라서, 강우강도 r_i 가 클수록 침투율 q_b, q 가 큰 현상이 잘 반영되었다. 강우-침투-유출 모형실험을 수행하여 강우강도에 따라 침투율과 유출량이 다른 현상을 관측하여 수치실험 결과와 비교·검증하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 2007.06a
• /
• pp.333-338
• /
• 2007

원격탐사 자료를 이용한 토지피복도로부터 유역의 식생상황을 고려한 지표면 조도계수를 추정하기 위한 물리적 기반의 지표면 조도계수 추정방법을 제안하였다. 사전 연구로써 지표면 조도계수의 변화에 따른 첨두유량, 유출체적, 첨두시간에 대한 반응을 분석하기 위하여 NWS-PC 모형을 사용하였다. predominant, arithmetic mean, aggregation방법으로 구해진 지표면 조도계수가 강우-유출 모형의 매개변수에 미치는 영향을 분석하였다. 지표면 조도계수에 대한 민감도 분석에서는 첨두유량이 약 10%의 변화를 나타내었고, 유출체적의 경우 약 2%의 변화를 나타내었다. 첨두시간은 지표면 조도계수에 비례하여 증가하는 것으로 나타났다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.37 no.3
• /
• pp.463-473
• /
• 2021

Recently, United States Geological Survey (USGS) distributed Landsat 8 Collection 2 Level 2 Science Product (L2SP). This paper aims to derive land surface temperature from L2SP and to validate it. Validation is made by comparing the land surface temperature with the one calculated from Landsat 8 Collection 1 Level 1 Terrain Precision (L1TP) and the one from Automated Synoptic Observing System (ASOS). L2SP is calculated from Landsat 8 Collection 2 Level 1 data and it provides land surface temperature to users without processing surface reflectance data. Landsat 8 data from 2018 to 2020 is collected and ground sensor data from eight sites of ASOS are used to evaluate L2SP land surface temperature data. To compare ground sensor data with remotely sensed data, 3×3 grid area data near ASOS station is used. As a result of analysis with ASOS data, L2SP and L1TP land surface temperature shows Pearson correlation coefficient of 0.971 and 0.964, respectively. RMSE (Root Mean Square Error) of two results with ASOS data is 4.029℃, 5.247℃ respectively. This result suggests that L2SP data is more adequate to acquire land surface temperature than L1TP. If seasonal difference and geometric features such as slope are considered, the result would improve.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.15 no.2 s.40
• /
• pp.33-42
• /
• 2007

A physical-based aggregation method was suggested to estimate surface roughness, which adequately represents the spatial heterogeneity of vegetation factors, from land cover property obtained from the remote sensing data. For the sensitivity analysis of surface roughness, the peak flow, peak time, and total volume were simulated by the NWS-PC. Effects of surface roughness estimated by three different integration methods (predominant, arithmetic mean, and aggregation approach) on the conceptual rainfall-runoff model parameters was analyzed. In the preliminary sensitivity test to surface roughness, the peak time had 10% variation and total volume had 2% variation. The peak time increased with surface roughness. A physical-based aggregation method was better than the existing method in the Soyanggang Dam basin for the results of STDEV, RMSE, NSE, and PME, but difference between them were small. The parameters related on the total baseflow were changed significantly with change of the surface roughness.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.91-97
• /
• 2013

The input parameters of scattering models for computing the backscattering coefficients of earth terrains are mainly soil moisture and surface roughness. The backscattering coefficients of soil surfaces are more sensitive to surface roughness than soil moisture. In this study, we propose a precise measurement method for roughness parameters and analyze measurement errors. We measured surface roughness using a pin-board profiler(1 m, 0.5 cm interval) and a laser profiler(1 m, 0.25 cm interval). The measurement differences between two profilers in an average sense are 0.097 cm for root-mean-square (RMS) height and 1.828 cm for correlation length. The analysis of the correlation functions and relative errors shows that the laser measurements are more stable than the pin-board measurements. The differences of the calculated backscattering coefficients using a surface scattering model between pin-board and laser profiler measurements are less than 1 dB.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.31 no.6
• /
• pp.795-806
• /
• 1998

Soil moisture is affected by regional climate, soil characteristics and land surface condition, etc,. Especially, the changes in land surface condition is more than other factors, which is mainly due to rapid urbanization and industrialization. This study is to evaluate how the change of land surface condition impacts on soil moisture field evolution using a simple model of soil moisture dynamics. For the quantification of soil moisture field, the first half of the paper is spared for the statistical characterization based on the first- and second-order statistics of Washita '92 and Monsoon '90 data. The second half is for evaluating the impact of land cover changes through simulation study using a model for soil moisture dynamics. The model parameters, the loss rate and the diffusion coefficient, have been estimated using the observed data statistics, where the changes of surface conditions are considered into the model by applying various parameter sets with different second-order statistics. This study is concentrated on evaluating the impact due to the changes of land surface condition variability. It is because we could easily quantify the impact of the changes of its areal mean based on the linear reservoir concept. As a result of the study, we found; (1)as the variability of land surface condition, increases, the soil moisture field dries up more easily, (2)as the variabilit y of the soil moisture field is the highest at the beginning of rainfall and decreases as time goes on to show the variability of land surface condition, (3)the diffusion effect due to surface runoff or water flow through the top soil layer is limited to a period of surface runoff and its overall impact is small compared to that of the loss rate field.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.49-51
• /
• 2007

본 연구에서는 NASA에서 제공하는 지표면 온도자료인 MODIS MOD11 위성영상을 이용하여, 대기역학모형을 이용하여 1963년, 2002년의 대구지방 토지이용에 따른 지표면 열환경의 변화를 살펴보았다. 수치실험의 경우 고도에 따른 온도벼화가 나타났으며 특히 실제 대구도시지 내의 온도가 높게 나타났다. 그리고 1963년과 2002년의 도시화 정도에 따른 온도변화도 나타났다. 위성에서 관측하 지표면 온도는 한반도를 지나는 시간이 오전 11임에도 불구하고 대구 중심으로 높게 나타나는 것으로 조사되었으며, 팔공산과 앞산으로는 낮은 지표면 온도가 산출되었다. 모형수치는 위성영상과 비교하여 다소 낮게 산출되었으나 전체적인 분포는 잘 일치하고 있다. 그러므로 위성자료에서 측정한 기온은 지표면 토지이용도 분석과 그에 따른 지표면 열변화를 예측 분석하는데 주요한 지표가 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.547-549
• /
• 2002

본 논문은 등고선을 이용한 입력된 지표면에 대하여, 소음 영향을 계산하는 프로그램 개발에 관한 것이다. 기존의 등고선 입력 방법을 구현하여 삼차원 지표면 입력을 받으며, 이것이 주위 환경의 일부이다. 삼차원 지표면 입력에 대하여, 국부에 대한 소음 영향을 예측하기 위하여, 지표면을 표현하는 다각형을 작은 삼각형으로 분리되며, 각 작은 삼각형에는 수음자들이 존재한다. 소음 원은 도로, 철도 등 다양하며, 소리가 퍼져나가는 근원이며, 모두 점 음원으로 간주된다. 지표면을 분리된 삼각형에 대하여 기하학 적인 방법을 사용하여 소음 전파 시뮬레이션이 이루어진다. 등고선 입력 방범은 저렴한 삼차원 지표면 입력 방범이며, 사용된 기하학 적인 소음 전파 영향 계산법은 제산 시간을 줄이면서 효율적으로 소음 영향을 예측할수 있게 해 준다.