• 제목/요약/키워드: 지표면 데이터

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토양수분 측정자료의 품질관리를 위한 ISMN 방식 적용 (Application of ISMN method for quality control of soil moisture data)

  • 신형진;이재남;황선아;옥정훈;이기원;박찬기;임경재
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.254-254
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    • 2022
  • 밭 용수관리 및 가뭄 대응을 위한 토양수분 실측자료의 품질관리가 필수적으로 수행되어야 한다. 토양수분 자료의 체계적인 유지관리를 위해 국제 토양수분 네트워크(International Soil Moisture Network; ISMN)가 설립되었고, 전세계 1,400여개 지점의 토양수분량 자료의 품질관리하고 있다. ISMN 품질관리 방식은 토양특성, 강우에 대한 반응, 토양온도, 시계열특성을 이용한다. 지표면 최상 토층에 저장되어있는 수분인 토양수분은 기후 예측, 홍수 예보, 농업가뭄평가, 수자원 관리, 온실가스 산정, 인프라 보전, 수인성 전염병 모델링 등 다양한 분야에 활용될 수 있다(Dorigo et al., 2011). 본 연구에서는 FDR(Frequency Domain Reflectometry) 기기를 이용한 토양수분 측정자료의 품질관리를 위해 ISMN에서 제시한 총6개의 단계별 품질관리 체계를 적용하였다. 단계는 1) 토양수분이 0 m3m-3보다 작은지, 2) 또는 0.6 m3m-3보다 큰지, 3) 토양수분값이 공극률보다 큰지, 4) 토양온도가 영하인지, 5) 토양수분이 강우 이벤트 없이 증가하는지, 그리고 5) 토양수분 시계열 자료에 spike 가 있는지 6) break나 plateau가 있는지를 검사하여 Quality Flag를 설정하였다. 이를 기반으로 토양수분 데이터 자동 프로그램을 개발하여 이상치를 보정하였다. 향후, ISMN의 Quality Flag (QF1-QF10)를 적용하여 모니터링 자료의 품질관리 자동 프로그램을 개발하고자 한다.

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층상 반무한 지반의 물성치 추정을 위한 마르코프 연쇄 몬테카를로 모사 기법 (Markov Chain Monte Carlo Simulation to Estimate Material Properties of a Layered Half-space)

  • 이진호;;이세혁
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제36권3호
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    • pp.203-211
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    • 2023
  • 층상 반무한체에서의 확률론적 완전파형역산을 위한 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 모사 기법을 정식화한다. Thin-layer method를 사용하여 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 지표면에서 추정된 동적 응답과 관측 데이터와의 차이 및 모델 변수의 사전 정보와의 차이를 최소화하도록 목적함수와 모델 변수의 사후 확률밀도함수를 정의한다. 목적함수의 기울기에 기반하여 MCMC 표본을 제안하기 위한 분포함수와 이를 수락 또는 거절할지 결정하는 수락함수를 결정한다. 기본 진동모드 뿐만이 아니라 고차 진동모드가 우세한 경우를 포함하여 다양한 층상 반무한체의 전단파 속도 추정에 제안된 MCMC 모사 기법을 적용하고 그 정확성을 검증한다. 제안된 확률론적 완전파형역산을 위한 MCMC 모사 기법은 층상 반무한체의 전단파 속도와 같은 재료 특성의 확률적 특성을 추정하는 데 적합함을 확인할 수 있다.

토지이용이 남한강 유역 수질에 미치는 영향 (Effect of Land Use on the Water Quality of Watersheds in Nam Han river.)

  • 변상돈;양동석;임경재;김종건;홍은미
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.164-164
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    • 2021
  • 우리나라는 최근 도시화 및 산업화 등과 같은 유역개발이 가속화되면서 유역환경의 급격한 변화를 가져왔다. 도시화는 지표면의 불투수 면적을 증가시키고, 농업지역의 확대는 비료 및 농약의 사용을 증가시키고, 강우시 토양침식에 따른 흙탕물과 비점오염원의 수계 유출로 인해 수질악화 등의 문제를 야기시킨다. 이와 같은 유역환경의 변화는 수질에 직접적인 영향을 끼치므로, 미래 토지이용의 변화에 따른 하천유역의 유출특성과 영향 인자를 규명해야 효율적인 하천유역관리를 할 수 있다. 하지만 우리나라는 기후적 특성상 계절에 따른 수질 및 기후변수의 편차가 크기 때문에 하천유역관리에 있어 어려움이 많다. 특히 남한강 유역은 산림 및 고랭지밭 비중이 높은 지역이며, 여름철에는 강우로인한 토양침식이 심각하여 수질 및 수생태계 건강성을 악화시킨다. 남한강 상류 유역에는 송천과 도암호, 골지천과 같은 비점오염관리지역이 위치하고 있으며 현재까지도 하천유역관리가 어려운 지역에 해당한다. 본 연구는 남한강 유역에 위치한 17개 수질측정망을 대상으로 GIS시스템을 이용해 17개의 소권역으로 나누어 분석하였다. 토지이용자료는 환경공간정보 서비스의 2010년대 말 자료를 이용하였으며, 수질 자료는 유역환경 변화에 영향을 미칠 것이라 판단되는 수질 변수를 선별하여 10년동안의 장기간 수질 데이터를 이용하여 분석하였다. 16개의 수질변수는 정규성을 검증한 후 pairwisse t-test를 이용한 시기별 수질의 차이를 비교하였으며, 수질변수들과 토지이용매개변수 간에 상관관계를 찾아 유의관계가 있는지 확인함으로써 서로 다른 변수간에 상관성을 파악하고자 하였다. 유역의 특성별 상관도를 평가하고 해석하기 위하여 주성분 분석(Principal component analysis, PCA)을 실시하였다. 통계적 방법을 통해 시기에 따른 수질과 토지이용간의 관계를 밝힘으로써 미래하천유역관리에 기초자료로 활용될 것이다.

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국내 하천 수생태계 건강성과 지하수위 변동 간 상관관계 분석 (Analysis of correlation between groundwater level fluctuation and aquatic ecosystem health in Korea)

  • 이재범;정보권;김도연;한연경;양정석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.451-451
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    • 2022
  • 최근 기후변화로 인하여 발생하는 강우 사상의 변화와 산업화 및 지표면 개발로 인한 인위적인 유역 특성의 변화는 유역 내 지표수 유출 및 지하수 함양에 영향을 미치게 되고, 이는 유역 내 하천 수생태계의 변화를 야기 할 수 있다. 또한 수문순환 요소 간의 상호 영향으로 인하여 유역 내 수문순환 요소의 변화는 타 수문순환 요소의 변화에 영향을 미칠 수 있기 때문에 유역 내 생태수문순환의 변화를 분석하기 위해서는 수문순환 요소 간의 상관관계와 수문순환 요소와 생태요소 간 상관관계의 규명이 매우 중요하다. 이번 연구는 하천 수생태계 건강성 및 지하수위 모니터링 자료 간 상관관계를 분석함으로써 지하수위의 변화가 하천 수생태계 건강성에 미칠 수 있는 영향을 분석하였다. 연구 지역을 선정하기 위하여 국내 전국 시·군 단위 행정구역 별 하천 수생태계 건강성 및 강수, 하천수위, 지하수위 등 수문순환 요소의 모니터링 자료를 수집하고, 유역 내 유출 특성을 대표할 수 있는 지표를 선정하여 국내 전국 행정구역 별 생태수문순환 건전성 악화 예상 지역을 평가하였다. 대표 연구 대상 행정구역을 선정하고, 행정구역 내 대표 하천 별 수생태계 건강성 모니터링 자료와 국가지하수위 관측망 및 농촌지하수관측망 지하수위 모니터링 자료의 상관관계 분석을 통하여 수생태계 건강성과 지하수위 변동 간 상관관계 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 비교적 연중 흐름이 일정하게 유지되며 하천의 흐름을 유지하는데 기여할 수 있는 지하수위의 수생태계 건강성 관리 및 확보 측면에 대한 중요성을 정량적으로 제시할 수 있다. 추후 연구에서는 데이터 분석 결과를 바탕으로 강우-유출, 지하수 흐름 해석 모형의 결합을 통해 관리 방안 적용에 따른 효과를 제시하고자 한다.

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U-Net 기반 딥러닝 모델을 이용한 다중시기 계절학적 토지피복 분류 정확도 분석 - 서울지역을 중심으로 - (Accuracy analysis of Multi-series Phenological Landcover Classification Using U-Net-based Deep Learning Model - Focusing on the Seoul, Republic of Korea -)

  • 김준;송용호;이우균
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.409-418
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    • 2021
  • 토지피복도는 국토정책, 환경정책을 위한 의사결정 근거 자료로 활용되는 매우 중요한 자료이다. 토지피복도는 원격탐사 자료를 활용하여 제작되는데, 이때 사용되는 데이터의 취득 시기에 따라 동일한 지역을 대상으로 하더라도 분류 결과가 달라질 수 있다. 본 연구에서는 단시기 데이터의 분류 정확도를 개선하기 위해 다중시기 위성영상을 활용하였으며 계절에 따른 지표면의 분광 반사 특성 차이를 딥러닝 알고리즘의 하나인 U-Net 모델에 학습시켜 분류하였다. 또한 단시기 분류 결과와 정확도 비교를 통해 분류 정확도의 향상 정도를 비교하였다. 구역 내에 30%의 녹지와 한강을 포함하여 다양한 토지피복으로 이루어진 서울특별시를 연구대상지로 설정하고 2020년 분기별 Sentinel-2 위성영상을 산출하였다. 대한민국 환경부에서 작성한 세분류 토지피복도를 활용하여 U-Net 모델을 학습시켰다. 학습한 U-Net 모델을 통해 단시기, 2시기, 3시기, 4시기로 모델을 학습하여 분류한 결과, 단시기를 제외하고 토지피복도 분류 정확도 확보기준인 75%를 상회하는 81%, 82% 79%의 정확도를 나타냈다. 이를 통해 다중 시계열 학습을 통해 토지피복의 분류 정확도 향상이 가능하다는 것을 확인하였다.

건조지역 원격탐사 footprint 내 토양수분의 시공간적 변동성 분석 (Spatio-temporal Variability of Soil Moisture within Remote Sensing Footprints in Semi-arid Area)

  • 황교택;조훈식;·이승오;최민하
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권3B호
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    • pp.285-293
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    • 2010
  • 지표에서의 토양수분은 수문학적, 생태학적 과정에서 지표면과 대기 사이의 물과 에너지의 교환을 조절하는 매우 중요한 인자로써 최근 이의 시공간적 변동성에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 2004년 6~9월에 걸쳐 추진되었던 Soil Moisture Experiment 2004(SMEX04) 프로젝트를 통하여 측정된 미국 Arizona 주의 Walnut Gulch Experimental Watershed 유역에 대한 토양수분 데이터를 이용하여 건조 지역에서의 토양수분의 시공간적 변동성을 통계적 방법으로 해석하였다. 시간 안정도를 분석하여 각 지점의 강우사상에 대한 민감도를 분석하였고 공간 변동성 분석을 통해 유역 내 강우관측소 주변 5개 지점을 대상으로 각 지점의 평균토양수분과 이의 표준편차 및 변동계수와의 관계를 파악하였다. 연구 결과, 대상지역에서 토양수분의 공간적인 분포는 대수정규분포가 적합하다는 것과 건조지역에서 보이는 공통된 특징인 높은 공간적 변동성을 확인할 수 있었다. 또한 시간 안정도 분석을 통해 지점별로 시간과 강우 발생에 대해 민감한 정도를 분석하였으며, 강우사상이 토양수분에 큰 영향을 주는 인자인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 토양수분의 시공간적 변동 특성은 차후 인공위성 토양수분 데이터의 retrieval algorithm을 개선하는데 도움이 될 것이다.

장기간 SPOT/VEGETATION 정규화 식생지수를 이용한 지면 변화 탐지 개선에 관한 연구 (The Study of Land Surface Change Detection Using Long-Term SPOT/VEGETATION)

  • 염종민;한경수;김인환
    • 한국지리정보학회지
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    • 제13권4호
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    • pp.111-124
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    • 2010
  • 지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.

기계학습을 통한 주간 반투명 구름탐지 연구: GK-2A/AMI를 이용하여 (A Study on Daytime Transparent Cloud Detection through Machine Learning: Using GK-2A/AMI)

  • 변유경;진동현;성노훈;우종호;전우진;한경수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1181-1189
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    • 2022
  • 구름은 대기 중에 떠 있는 작은 물방울이나 얼음 알갱이들 또는 혼합물 등으로 구성되며 지구 표면의 약 2/3를 덮고 있다. 위성영상내에서의 구름은 일부 다른 지상 물체 또는 지표면과 유사한 반사도 특성으로 인해 구름과 구름이 아닌 영역을 분리하는 구름탐지는 매우 어려운 작업이다. 특히 뚜렷한 특징을 가지는 두꺼운 구름과 달리 얇은 반투명 구름은 위성영상내에서 구름과 배경의 대비가 약하고 지표면과 혼합되어져 나타나기 때문에 대부분 구름탐지에서 쉽게 놓쳐지고 많은 어려움을 주는 대상으로 작용한다. 이러한 구름탐지의 반투명 구름의 한계점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 머신러닝 기법(Random Forest [RF], Convolutional Neural Networks [CNN])을 활용하여 반투명 구름을 중점으로 한 구름탐지 연구를 수행하였다. Reference자료로는 MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)에서 제공하는 MOD35자료에서 Cloud Mask와 Cirrus Mask를 활용하였으며 반투명 구름 픽셀을 고려한 모델 훈련을 위해 훈련 데이터의 픽셀 비율을 구름, 반투명 구름, 청천이 약 1:1:1이 되도록 구성하였다. 연구의 정성적 비교 결과, RF와 CNN 모두 반투명 구름을 포함한 다양한 형태의 구름 등을 잘 탐지하였고, RF 모델 결과와 CNN 모델 결과를 혼합한 RF+CNN경우에는 개별 모델의 한계점을 개선시키며 구름탐지가 잘 수행되어진 것을 확인하였다. 연구의 정량적 결과 RF의 전체 정확도(OA) 값은 92%, CNN은 94.11%를 보였고, RF+CNN은 94.29%의 정확도를 보였다.

GIS를 이용한 남한의 지리 및 지질 중심에 관한 연구 (Study on the Geographic and Geologic Centers in South Korea Using GIS)

  • 정원석;황재홍;강용석;나기창
    • 한국지구과학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.416-424
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    • 2006
  • 지리 중심에 대해서 확실하게 정립된 정의와 이에 대한 여러 가지 방식이 존재하기 때문에 연구자들은 지리 중심을 산출하는데 있어 많은 어려움을 겪는다. 또한 지표면은 굴곡이 심하고 다양한 암상으로 구성되어 밀도 분포가 매우 불균질하고 그 경계 또한 불규칙한 굴곡이기 때문에 중심점을 구한다는 것이 매우 어렵다. 따라서 한 지역에 중심의 정의와 산출 방식에 따라서 여러 중심점이 존재 할 수 있는 것이다. 본 연구의 목적은 지리 정보 시스템 분석을 통하여 남한 내륙의 지리적, 지질학적 중심지를 정확히 밝히고 학술적으로 정립하는데 있다. 이를 위하여 기존 연구된 사료 수집은 물론 자료 처리를 위한 수치 지형도, 수치 지질도 등의 자료 등을 수집하였다. 또한 지질 및 지리정보 시스템 구축을 위한 사전 준비 작업으로 한국에서 적용된 사례 및 외국의 적용 사례를 파악하고 데이터 수집 및 처리 과정을 적용해 보았다. 그리고 지리 정보 시스템의 분석 개념을 설명함으로써 이 분석 방법이 얼마나 타당한 분석 방법인지에 대해서 고찰해보았다. 중심을 구하기 위해 적용된 조건은 지각이 등밀도 평면일 경우와 암상에 따라 불균질한 평면일 경우로 가정하였으며 이에 따른 남한 내륙의 무게 중심점 및 기하학적인 중심점은 매우 다양하게 산출되었다. 그 결과 단순 남한 내륙의 해안선 경계를 이용한 여러 중심점들은 대체적으로 충청북도 남부에 밀집하고 있음을 알 수 있었다.

1차 Vector Radiative Transfer 기법을 이용한 옥수수 생육에 따른 후방산란 특성 분석 (Analysis of Backscattering Coefficients of Corn Fields Using the First-Order Vector Radiative Transfer Technique)

  • 권순구;황지환;박신명;홍성욱;오이석
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.476-482
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    • 2014
  • 본 연구에서는 위성 SAR 영상을 이용한 초목층 정보 예측을 위해 옥수수의 생육에 따른 후방 산란 계수 변화를 분석한다. 이를 위하여 지상형 산란계 시스템을 이용하여 옥수수 밭의 후방 산란 계수를 측정하였으며, 지표면 정보를 입력변수로 한 1차 VRT(Vector Radiative Transfer) 기법을 이용하여 후방 산란 계수를 계산하여 측정값과 비교/분석한다. 그 결과, 생육 초기에는 옥수수보다 토양에서의 산란이 지배적이었으며, 옥수수의 밀도가 증가하면서 잎의 분포의 영향으로 입사각이 증가하면서 후방 산란 계수가 점차 상승하는 특징을 보였다. 측정 데이터와 1차 VRT 계산 오차는 평균 RMSE (Root Mean Square Error)가 VV-편파에서 1.32 dB이었고, HH-편파에서 0.99 dB이었다. 또한, 1차 VRT 계산을 통해 LAI (Leaf Area Index) 변화에 따른 작물과 토양에서의 산란 영향을 분석하였다.