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

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.15 no.2 s.40
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• pp.33-42
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• 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
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• v.24 no.1
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• pp.91-97
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• 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.

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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1057-1062
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• 2009

대부분의 홍수 예측모형은 도달시간 산정에 있어 지표면 흐름을 중력흐름으로 가정한다. 그러나 Woo & Brater(1961)의 실험결과 지표면 흐름의 마찰계수는 바닥정사의 함수인 것으로 나타나며 수심이 매우 얕은 흐름의 경우 조고뿐만 아니라 바닥경사에 의한 영향이 매우 큰 것으로 나타났다. 새로운 무차원수 Y는 바닥경사, 수심, 조고 및 표면장력 등을 고려하는 인자로서 중력흐름과 표면장력흐름의 각 흐름특성을 반영하기 위한 새로운 도달시간 산정식을 개발하였다. 새로운 무차원수 Y는 표면장력과 관계된 후르드수 및 웨버수의 조합으로 조고뿐만 아니라 바닥경사, 수심의 함수로 나타난다. 지표면 흐름의 마찰계수 산정시 비례상수 ${\alpha}$를 새로운 무차원수 Y의 함수로 취하여 Butler(1977)의 실험자료를 분석하였다. 중력흐름의 경우 조고만의 함수로 나타나지만 표면장력흐름은 조고뿐만 아니라 바닥경사의 영향이 매우 중요한 것으로 나타났다. 중력흐름만을 고려하여 도달시간 산정시 관측치보다 작게 산정되는 반면 표면장력흐름으로 고려하여 도달시간 산정시 관측치와 근접하게 산정되었다. 따라서 지표면 유출 흐름은 중력과 함계 표면장력의 영향이 크게 작용하는 것으로 판단된다. 분석결과와 같이 표면장력흐름 특성을 고려한 도달시간 산정식을 모형에 적용할 경우 유출모형을 통한 유출량산정의 정확도 향상에 기여할 것으로 판단된다.

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

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.2
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• pp.315-329
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• 2014

In order to analyze the Land Surface Temperature (LST) in metropolitan area including Seoul, Landsat and MODIS land surface temperature, Automatic Weather Station (AWS) temperature, digital elevation model and landuse are used. Analysis method among the Landsat and MODIS LST and AWS temperature is basic statistics using by correlation coefficient, root-mean-square error and linear regression etc. Statistics of Landsat and MODIS LST are a correlation coefficient of 0.32 and Root Mean Squared Error (RMSE) of 4.61 K, respectively. And statistics of Landsat and MODIS LST and AWS temperature have the correlations of 0.83 and 0.96 and the RMSE of 3.28 K and 2.25 K, respectively. Landsat and MODIS LST have relatively high correlation with AWS temperature, and the slope of the linear regression function have 0.45 (Landsat) and 1.02 (MODIS), respectively. Especially, Landsat 5 has lower correlation about 0.5 or less in entire station, but Landsat 8 have a higher correlation of 0.5 or more despite of lower match point than other satellites. Landsat 7 have highly correlation of more than 0.8 in the center of Seoul. Correlation between satellite LSTs and AWS temperature with landuse (urban and rural) have 0.8 or higher. Landsat LST have correlation of 0.84 and RMSE of more than 3.1 K, while MODIS LST have correlation of more than 0.96 and RMSE of 2.6 K. Consequently, the difference between the LSTs by two satellites have due to the difference in the optical observation and detection the radiation generated by the difference in the area resolution.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.25 no.4
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• pp.375-381
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• 2009

In this paper, synthetic aperture radar (SAR) clutter images are simulated based on the extensive analyses for radar backscatter characteristics of various earth surfaces, and the simulated images are compared with measured SAR images. At first, the surface parameters including soil moisture content and surface roughness parameters and other parameters for vegetation canopies are measured for various surfaces. The backscattering coefficients for the surfaces are computed using theoretical and empirical models for surface scattering and the radiative transfer for vegetation-canopy scattering. Then, the digital elevation map (DEM) and land cover map (LCM) are used for the SAR image generation. The SAR impulse response (correlation function) is also employed to simulated reliable SAR images. Finally, the appropriate speckle and texture parameters for various earth surfaces are used for generating the SAR clutter images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.339-339
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• 2021

XP-SWMM은 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석 및 2차원 지표면 흐름 해석이 가능하여 도시지역의 침수 모의에 활용도가 높다. 하지만 대부분의 수학적 모형이 그러하듯 XP-SWMM은 많은 입력 변수를 포함하고 있어 사용자의 숙련도에 따라 모의 결과가 달라질 수 있다. 본 연구의 목적은 XP-SWMM을 이용한 침수 모의의 정확도를 향상시키기 위해 침수 모의에 영향을 줄 수 있는 인자를 검토하고, 민감도 분석을 통해 인자별 적정 범위를 제안하는 것이다. 다만, 유역의 강우-유출과 1차원 관망 해석에 사용되는 매개변수는 과거 많은 연구자들이 적정 범위를 제시하였으므로 본 연구에서는 2차원 지표면 흐름 해석에 관한 입력 변수만을 대상으로 하였다. 이를 위해 2차원 계산의 지배방정식인 천수방정식의 매개변수 중 XP-SWMM에서 제어할 수 있는 인자와 XP-SWMM의 사용자 편의환경(graphical user interface; GUI)에서 제어 가능한 인자를 고려하였다. 선정된 인자는 지표면 조도계수, 2차원 계산 시간 간격, 2D 집수유량 계수, Smagorinsky 계수, Wet/dry 깊이이다. 제시된 인자들을 대상으로 침수흔적도의 침수 면적을 기준으로 민감도 분석을 수행하였고, 인자의 변화율을 침수 면적의 변화율로 변화시키는 조건수(condition number)를 활용하여 인자별 민감 여부를 분석하였다. 또한, 영향 인자 변화에 따른 침수 면적과 침수흔적도의 상대오차를 분석하여 영향 인자의 적정 범위를 제안하였다. 그 결과, 지표면 조도계수의 적정범위는 0.02~0.05, 2차원 계산 시간 간격은 0.1-3.5초, Smagorinsky 계수는 0.06~1.0, Wet/dry 깊이는 0.001~0.02 m인 것으로 나타났다. 본 연구는 XP-SWMM을 이용한 2차원 침수 모의에 활용될 수 있는 영향 인자와 적정 범위를 제안한 연구로서, 향후 XP-SWMM을 이용한 많은 침수분석에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.524-524
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• 2015

식물의 작물 계수는 실제 증발산량과 잠재 증발산량의 비로 정의되어지며, 이 인자는 식생의 종류, 성장 단계 및 다양한 기후 조건에 따른 작물 재배를 위한 관개에 필요한 물의 양을 예측하는데 매우 중요한 역할을 담당한다. 지점 기반의 작물계수는 다음과 같이 FAO-56 Irrigation and Drainage에서 제시한 Single 과 dual crop coefficient 접근법을 활용하여 계산되어 진다. Single crop coefficient는 하나의 계수에 지표면에서의 증발 및 식생에서의 증산에 대한 영향을 모두 고려한 접근법이며, dual crop coefficient는 지표면에서의 증발 및 식생에서의 증산에 의한 효과를 각각 상이한 계수로 정의하여 그들의 합을 통해 작물계수를 추정되어진다. 이러한 작물계수는 효율적인 수자원 관리를 위해서 광범위한 지역에 대한 작물 계수 산출 및 분석의 필요성이 대두되고 있을 뿐만 아니라, 지점 기반의 작물 계수는 공간적인 대표성을 갖지 못하기 때문에, 실제적인 적용을 위해서는 주변의 환경적 조건을 고려한 local calibration 작업이 추가적으로 수행되어야한다. 본 연구에서는 시공간적인 연속성을 가지는 인공위성을 활용하여 작물 계수를 산정하였으며, 지점 기반 작물 계수와의 비교를 통해 검증을 실시하였다. 또한, 인공위성 기반의 작물계수와 가뭄 분석에 널리 쓰이고 있는 식생상태지수 (Vegetation Condition Index) 와의 비교를 통하여 작물 계수를 통한 광범위한 지역에서의 가뭄 분석의 가능성 또한 분석하였다