본 연구에서는 광역지역에 대한 지표온도를 추출할 목적으로 대상지역에 대한 시계열 Landsat TM/ETM+영상을 획득하여 기하보정 및 방사보정을 실시하고 NASA모델을 이용하여 지표온도를 추출하였다. 그리고 대상지역에 대한 피복분류를 통하여 이에 따른 고유 방사율을 적용하는 1차 보정을 실시하는 한편, 기상청 기온자료와의 상관관계를 분석하여 보정식을 설정하고 영상으로부터 획득한 지표온도를 2차적으로 보정함으로써 영상을 이용한 지표온도 추출의 정확도를 향상시키고자 하였다. 그 결과, 1,2차 보정에 의해 획득한 지표온도는 기상청자료와 약 ${\pm}3.0^{\circ}C$의 평균편차내에서 보정된 지표온도를 획득할 수 있었다. 연구결과의 재검증을 위하여 다른 시기의 Landsat 영상에 적용함으로써 대상지역에 대한 지표온도를 비교적 높은 정확도로 획득할 수 있었다.
인간의 보다 질 높은 생활관을 추구하기 위하여 친 환경적인 산업개발 및 환경 복원 사업에 대한 노력이 최근 들어 끊임없이 지속되고 있다. 본 연구에서는 서울시 청계천을 대상으로 청계천 복원 전과 복원후의 지표 열 분포도를 작성하고 이를 기반으로 청계천 복원 전${\cdot}$후의 지표 열 변화를 분석하였다. 아울러 지표온도와 현지 관측 자료인 AWS 자료와의 비교 분석을 수행하여 지표온도와 대기온도 차를 도출하였다. ASTER 영상 열적외센서(TIR) 와 GIS 를 활용하여 도시 지표면의 온도를 추출하고, AWS 기 상관측자료와의 상관성 분석 함으로써 도심의 지역적 인 지표 열 패턴과 국지적인 기후연구에 활용가능성을 제시하고자 한다.
Mid-Infrared (MIR) 영상은 화산 활동 및 산불로 인한 재난관측, 지표물질 관측, 해수 온도 측정과 같은 분야들에서 사용되고 있다. 그러나 MIR영역은 지표의 복사율과 대기의 영향으로 인한 변화가 매우 심하고, 낮 영상의 경우 태양 복사량에 의한 영향도 고려해야 하는 어려움이 있다. 따라서 단일밴드인 MIR영상을 이용하여 표면온도를 얻기 위해서는 영상이 취득된 시간과 장소에서 관측된 태양 복사량 및 여러 가지 대기 변수가 필요하다. 본 연구의 목적은 기존의 MIR 영상 연구가 다중밴드를 기반으로 한 것과 달리 단일 밴드의 영상을 이용하여 표면온도를 측정하는데 있다. 이를 위하여 MODIS MIR 영상을 대상으로 MODTRAN을 사용하여 MIR 영역의 대기보정 기법을 적용 한 뒤 복사전달 모델을 이용하여 지표의 복사량을 측정하였다. 획득된 지표온도 영상의 정밀도를 측정하기 위해서 기존의 온도 알고리즘인 split-window algorithm에 의해 얻어진 해수온도 영상과의 비교를 통하여 오차 원인에 대해 분석을 실시하였다. 그 결과 낮 영상의 경우 -4.19${\pm}$1.19$^{\circ}C$ 정도의 온도 차가 났으며, 밤 영상의 경우 0.5$^{\pm}C$0.39$^{\circ}C$ 정도로 비교적 좋은 결과를 보였다. 이는 낮 영상의 경우 지표의 복사율에 대한 온도의 민감도가 매우 높기 때문에 높은 오차가 발생하지만, 밤 영상의 경우 태양빛에 의한 영향이 없으므로 좋은 결과를 나타내기 때문이다. 따라서 단일밴드 MIR영상을 이용한 지표온도 추정 시 대기에 의한 영향보다 지표 복사율에 의한 영향이 높다고 추정할 수 있다.
인공위성영상은 적외선 채널을 이용하여 지표에서 복사되는 열을 감지할 수 있기 때문에 이를 이용하여 도심지역의 지표온도와 열섬현상과의 관계를 밝히기 위한 많은 노력이 있어왔다. 그러나 사면향과 경사와 같은 지형인자와 지표온도와의 관계성에 관한 연구는 그동안 다소 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 사면향과 경사와 같은 지형인자의 변화에 따라 지표온도가 어떻게 변화하는지를 Landsat 7 ETM+을 사용하여 연구하였으며 지표에서 발생하는 인본열을 감지할 수 있는 가능성을 평가하였다. 지표의 사면향은 지표온도분포에 중요한 인자로 영향을 주지 않지만, 사면의 기울기는 태양의 고저에 의해 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 위성영상은 지표면과 이루는 각으로 인해 영상에 정확한 지표온도를 기록할 수 없지만, 사면의 기울기 보정을 통해 보정한 결과 평균 지표온도분포 분석에서는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 확인 되었다. 또한 위성영상을 통해 지표발산 인본열 추출의 가능성을 확인하였다.
본 연구는 도시지역에서 지표용도를 결정하는 요인으로서 토지이용과 식생분포를 설정하고 이들의 상호관계를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 대구광역시를 사례지역으로 위성영상을 판독하고 그 결과를 수치지도와 중첩하여 분석을 실시하였다. 지표온도와 식생지수(표준식생지수)는 위성영상분석을 통하여 도출하였고 토지이용자료는 통계청이 지난 2001년 제작한 기초단위구 자료를 통하여 획득하였다. 분석결과 예상한 바와 같이 지표온도는 식생분포와 토지이용분포와 깊은 상관관계가 있는 가운데 식생상태보다는 토지이용에 의해 더욱 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구는 토지이용과 지표온도와의 관계규명에 초점을 두었다. 이를 위하여 본 연구는 18개로 구분된 토지이용을 표면온도에 따라 Duncan 검증방법으로 7-8개의 그룹으로 분류하였다. 이에 의하면 지표온도는 제조업과 관련된 토지이용이 많은 지역에서 가장 높았고, 그 뒤를 이어 도심상업지역이 높았다. 반면 농업 및 임야지역의 지표온도가 가장 낮게 나타났다.
본 연구에서는 Landsat TM band 6으로부터 추정된 지표온도와 AWS(Automate Weather System) 관측 자료를 비교, 분석함으로써 도시 열 환경 특성 연구에 있어 원격탐사 자료의 활용 가능성을 제시한과 동시에 지표온도와 식생지수(NDVI)의 상관관계 및 토지피복 유형별 지표온도의 분포 특성 등을 GIS 공간분석기법과 연계하여 도시 지표온도의 공간적 분포 특성을 규명하였다. 그 결과 도시 지표온도의 공간적 분포는 그 주변지역의 토지이용현황에 따라 그 패턴을 명확히 달리한다는 사식을 확인할 수 있었으며 지표온도와 식생간에는 부(-)의 상관관계가 존재함을 확인할 수 있었다. 이는 향후 지속 가능한 도시개발계획 수립에 있어 그 기초 자료로 활용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
지하수-지표수 혼합구간(Hyporheic zone)은 지표수와 지하수의 온도변화에 민감하게 반응하는 구간이다. 지표수의 경우 대기온도에 영향을 받아 온도의 변화주기가 짧은 반면, 상대적으로 지하수는 온도 변화주기가 길다. 본 연구에서는 지하수-지표수 혼합구간의 유동강도와 방향을 고려하여 깊이별 온도의 수직적 분포특성 분석하였다. 현장자료를 이용한 1차원 열전달 해석 수행결과, 지하수-지표수 혼합구간에서 지하수 유출과 지표수의 유입이 일어나는 지점에서 온도의 분포는 상이한 양상을 보였다. 혼합구간의 수직적 온도 분포의 변화는 하천기저에서 가장 두드러지게 나타났다. 또한 열전달 해석 결과를 바탕으로 연구지 혼합구간의 온도분포는 유동강도보다 유동방향에 지배받았다.
기상관측망은 충분히 고밀도로 구축되어 있기 않기 때문에 산업지역의 전체 지표온도를 얻기는 쉽지 않다. 넓은 지역에 걸쳐 취득하고 짧은 시간에 처리할 수 있는 다기능 원격탐사 정보를 통하여 특정지역에서 현재의 변화하는 지표온도를 정확하고 연속적으로 관측할 수 있다. 전라남도는 광양제철소, 여수산업단지, 율촌산업단지, 대불산업단지와 같은 많은 산업단지와 함께 빠르게 산업화되고 있다. 산업단지 내 지표온도 특성을 살펴보기 위하여 본 연구는 Landsat 7 ETM+의 열적외 파장영상을 이용하여 4개의 산업단지의 지표온도를 비교하였다. 이로부터 환경적 자연적 자원관리를 위한 산업단지의 기초자료를 얻을 수 있었다. 연구 결과는 산업단지계획가에서 환경적 문제와 관련된 개발방식에 도움을 줄 수 있다.
효율적인 국토관리를 위해서 과거로부터의 토지피복/토지이용 변화를 탐지하고 미래의 도시계획에 반영하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상을 이용하여 토지피복/토지이용 분류를 수행함으로써 도시변화를 분석하고 도시화에 따른 지표온도의 변화를 조사하였다. 해상도 30m의 Landsat 영상에서 도시변화 후보지역을 추출하고 자세한 변화 상황을 고찰하기 위해 고해상도 항공사진을 함께 사용하는 계층적 변화탐지기법을 사용하였다. 또한, 도시의 발달과 지표온도의 상관성을 평가하기 위하여 Landsat 영상의 열적외선 파장영역을 이용하여 온도를 계산하여 실제기온과 비교하고 토지피복별 지표온도를 계산하였다. 연구 결과 도심지의 팽창을 수치적으로 확인 할 수 있었고 도시화로 인한 온도 상승을 탐지할 수 있었다.
본 연구는 인간의 생리적 지표 중 하나인 안면 피부온도를 활용하여 PMV 지표 값에 기반하여 조성된 쾌적/불쾌 실내 환경을 적절하게 구분할 수 있는지 그 타당성을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 쾌적 실내 환경에 해당되는 PMV 지표 값을 기준으로 물리적 환경을 쾌적 실내 환경과 불쾌한 실내 환경으로 각각 구분하고, 구분된 환경내에서 재실자의 안면 피부온도를 측정하였다. 그 결과, PMV 지표 값으로 구분된 쾌적 실내 환경과 불쾌한 실내 환경에서의 재실자의 안면 피부온도가 서로 차이를 보이는 것으로 나타났다. 이는 안면 피부온도가 PMV 지표에 기반한 쾌적한 실내 환경 조성에 있어 활용될 수 있음을 시사한다. 그러나 쾌적한 실내 환경에 비해 불쾌한 실내 환경에서 안면 피부온도가 낮게 나타나는 결과를 통해 오히려 PMV 지표 값에 기반을 두고 조성되는 쾌적/불쾌환경이 타당하지 않을 수 있음도 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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